最近的文章我會試試讓ChatGPT也寫寫看,流程大概是,我先寫好提示詞,然後我自己開始寫文章,等我寫完以後,再把提示詞交給ChatGPT寫一次,然後視情況看需不需要校一下,也一併分享出來。

 

  這篇文章的想法理論上是人類文明中曾經有過的,但應該不算很主流會出現的想法,看看ChatGPT能不能在此發揮也是滿有意思的。

 

  提示詞:

  寫一篇文章,文長約5000字,講解中請善用舉例說明,讓文章盡量貼近一般人能理解的程度。

  文章標題為〈未來的價值〉,內容在談對於有了人工智慧以後,世界中各種原本已有價值的事情會如何發生變化,例如一個網路上看到的畫師心得分享,原本他花一個禮拜畫一張圖,薪資是一萬元,有了AI繪圖後,變成企業拿AI的圖來請他修圖,兩三天完成,但薪資只有一千元。這樣的事情從下而上,個體接案的從業人員,以接案為主的企業的價值都會發生變化。

  但這樣的現象是否只是暫時性的?因為薪資作為價值交易的媒介,是用來換取價值的,現在看見的這些價值變化,是否都只是暫時性的低估或高估,請分別舉實際例子說明這兩種情況的可能性。

  而現在這樣的過程也引發了一個很合理的擔憂,社會對專業能力只有初階的人才需求大量減少,但許多高階人才都是經歷諸多初階的磨練培養出來的,接下來數十年,社會失去了大量初階人才練手、培養的機會,高階人才的供給是否會出現斷層。這個現象是否與歷史上的某些發展類似,而人類又是如何適應過去那些發展的?

 

  提示詞寫完了,裡面有些段落我沒有具體寫,是因為我此刻也還沒有具體的想法,應該說我還沒有想到足夠有說服力的範例、表達方式,但如果提示詞我要想那麼完整,不就等於我自己寫了嗎(X)。

  說來寫完上面這段提示詞,都覺得是對我自己的詠唱,我已經可以想像我可能寫不出提示詞中部分過於高觀點的內容(抖)。

 

  那總之正文就開始了。

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  算是從最近看到的貼文所引發的想法,有些繪畫的從業人員提出他們目前感受到的事情。他們部份的工作內容被取代了,自己所提供的價值換取到的薪資下降了。例如原本一張圖從提出需求,到自己全部畫完需要花一個禮拜,薪資是一萬元;引入AI後,業主對AI提出需求,然後拿著AI產出的圖請他修改,他也要改個兩三天,薪資變一千元。他認為自己的工作並沒有減輕太多,但薪資卻大幅下降了。

 

  (我現在被我自己的提示詞弄得有點沒想法,沒辦法很隨意地寫點什麼的感覺,總不能我提示詞裡寫的東西我自己也沒寫吧(X),需要對自己放下期待,從個人經驗、感受出發,對你來說很多困難的地方是,你似乎得到了很深刻的結論,但你卻也沒辦法把這些可能充滿偏見、迷信的信念給傳達出來,你也不確定你是如何說服自己的。)

 

  也有看到說可汗線上學習平台引入了AI小老師(?),可以讓學生提問,回答他們問題,然後談論這件事的人感覺到一點奇異、一點矛盾,如果AI真的能行,那這些線上學習平台所教的內容還真的有意義嗎?

  例如若AI能以很低的成本實現即時翻譯,那現在的孩子還有需要學英文嗎?顯然這個能力的效益會減少很大一部份。

  就算以我個人來說好了,我的英文程度還可以,很多時候要上網搜尋資料時,如果中文資料找不太到,我就會試圖用英文的關鍵字去搜尋,這個過程其實滿費時的,因為不確定要搜尋什麼英文詞彙才能找到我要的內容,有時要花上不少時間。但如果使用AI,我只要用中文方式描述,它就能用英文回答我的問題後,再將英文翻譯成中文給我看。

  以我最近在試著用ChatGPT寫程式的感覺就是如此,其實它提供的許多內容都是我可以在網路上找尋到的,但是會很花時間,而且中文的資源很少。例如我要設計一個表格,有一些需求的功能,那這個表格要用什麼介面來呈現,我根本不知道有什麼介面可以選擇,這個問題對我來說是很難搜尋的,但ChatGPT就能很快地告訴我要套用哪個介面比較合適。

  

  不如先談談我認為目前這個AI的邏輯能做到什麼程度,原理是文字接龍的話,那麼理論上任何能以文字來呈現的內容,都能透過AI來完成,前提是那部分的內容有被以文字的方式大量記錄下來?

  說到對因果關係的掌握,目前我已經很難想出能難倒AI的簡單邏輯問題了(簡單的意思是對人類來說很簡單),我開始在想,文字接龍的本質是如何實現判斷因果關係的?這應該是研究AI的人現在也有的疑問。

  (我居然沒辦法想出怎麼講才能讓一般人理解我想表達什麼)

  例如小明放一顆黑球進袋子裡,拿出了一顆球,請問這顆球是什麼顏色?

  這件事情的本質可以化為文字接龍:

  小明放一顆黑球進袋子裡,拿出了一顆……

 

  而過往我所知對於AI而言困難的因果問題是如下的類型:

  如果小明放進的球是白色的,則故事會發生什麼變化?

  但以文字接龍的角度來看,其實它只要把故事中的黑球換成白球,再重新接龍一次就可以了。

  

  例如問AI,一顆綁著線的飄浮氣球,如果把線剪斷,會發生什麼事?

  這個問題同樣可以轉化為文字接龍:

  一顆綁著線的飄浮氣球的線被剪斷了,……

  

  我猜想目前AI展現出的因果能力可能就是這樣實現的,我們人類已經用文字記錄過了大量假設性的問題,大量的故事,這些故事就涵蓋了生活中所能想到的各種假設性問題。

  例如早上公雞叫了,太陽升起來了,那如果早上公雞不叫了會怎麼樣?

  

  說到剛才的內容,我可以再檢測看看AI一個問題。

  一顆綁著線到柱子上的裝水氣球平躺在地上,如果把線剪斷,會發生什麼事?

  也算是令我吃驚的是,GPT-4做出了合理的答覆(我有把問題問得更清楚一些),氣球什麼事情都不會發生。

  而其他AI多半回答到氣球會飛起或落下。

 

  總覺得我已經遠遠偏題了,大概就算叫AI偏題也沒辦法到這種程度(X)。

 

  回到正題,所以在現在這個時刻,有很多原本是由人來負責做的事情,可以全部或部分地讓AI來做了,所以在這個時刻,如果你會使用AI,你就能享受到一些利益,你付出的價值沒有原本那麼多,但是卻做到了原本「那樣有價值」的事情。

  以畫圖來說,如果此刻你能跟AI合作,也許就可以減輕你一半的工作量,但一樣領取同樣的薪水。

  但隨著你付出的價值變少,是否能換取到的價值(錢)也會漸漸變少呢?

 

  生成一篇文章變得容易了,你投入了心力減少了,那你的稿費是否也會隨之下降呢?

  當然這也不是說你不善用,你的薪資就不會減少,只是說隨著大家都會用以後,價值交換的價碼又會再次吻合,可能誰剝削了誰,多佔到了一些利益,但大致上不變。

  我們不會因為能簡單地使用AI,就讓自己能換取到更高的價值,因為到頭來簡單地使用很多人都會,其價值也就沒那麼高了。

 

  再岔題一次,我莫名覺得我恰好符合這個AI浪潮下所需要的能力,能夠用文字描述需求,能夠校稿文字的精確性,提出修改建議。

 

  在一大堆轉折下到了文章的最後一段,人才的培育會發生什麼變化?

  很多很多事情都需要逐步地培養,美術人才如此,寫作人才也是,我們經過長時間的練習,才培養出自己的程度。以我個人來說,我其實在工作上有很長的時間內不太有貢獻,花很長的時間思索,很少的時間產出,沒有規範,沒有別人的建議,可以做很多種不同的嘗試,看看各種結果如何。

  但在我之後的新人就比較少這樣的機會了,因為有了我的標準、我的建議,新人可以成長得比較快,但也相對地減少了自己摸索、嘗試錯誤的空間。

  那這跟剛才提到的培養的關係是,照這個邏輯下去,新人能如同我這樣培養出他自身的能力嗎?

  同樣地,沒有了各種廉價的接案機會,新進的美術人員要如何在維持生存之虞培養出他的能力?還是說他只能提早踏入AI,追求產出,而自己沒有從基礎開始培養的機會。

 

  這整件事情跟我以前想過的事情很像--數學教育。

  我們要怎麼教出數學好的孩子?

  我們知道,很多數學問題,如果學生能自己去嘗試、思考,他就能對數學有更深的理解。

  但若是如此,我們要教他們什麼呢?教得越多,就越節省了他自身的思索,減少了他培養自己的機會。

  例如高斯求和,一個聽完公式的解釋而理解的學生,跟另一個自己在那裏嘗試很多次加法,思考技巧、觀察規律的學生相比,最終他們都會掌握這個公式,但後者對數學的理解會更深,他未來解決問題的思路會更寬廣。

  但另一個相對的權衡是,如果一切都要自行探索,他就要花費大量的時間,人類發展數千年的數學,等他全部無師自通,可能也快死了(X)。

  

  程式設計想必也經歷過這樣的過程,一開始人們都要從機器語言開始,或者可能都要從硬體開始了解電腦程式,需要具體到主機板上接線等等,但現在的人學習寫程式,幾乎都不會再探索到那麼底層的地方了,一切交給編譯器處理。

  想想現在的AI或許可以想成未來的編譯器,有一天我們大多數人都會不理解事情背後的原理是什麼,但我們一樣能善用它,一樣能把它當作理所當然的事情。

 

  有時我會很好奇,隨著我們建立在越來越複雜的假設上,人類有沒有重構現在文明的能力?

  每次我們把一件事情簡化到一般人都能掌握時,我們就失去了培養人才的機會。

  以前的電視機結構很簡單,壞了會拍拍看,說不定可以修好,有些電器有研究精神的小朋友可以拆開來看看,理解裡面的結構。

  現在的東西越來越易用,但裡面也越來越複雜,我們已經很難遇到簡單的狀況,就自己拆下來修理解決,這無形中就讓人們失去了培養這種能力的機會。沒有拆裝過簡單的電器,有能力培養對複雜電器結構的理解嗎?

  

  同樣地,如果以後產出文章、產出圖片非常容易,但背後的原理難以理解、難以學習,那我們就同樣會失去一部分的這些人才。

 

  要說我真正感到擔憂的是跟人類有關的,就是剛才那個問題,我們會不會跨過了什麼步驟,就再也沒辦法重新地建構現有的文明了。雖然現在的情況可能就已經是如此。

  例如要是世界上沒有了電腦,要留下多少人的記憶才有能力重新製造出電腦?(需要的配件、晶圓、接線邏輯)

  

  回到比較正向的部分(我原本就是這樣想的),這些人才的流失是不斷地在發生的,每次新的技術出現,都伴隨著理解技術的人更少了。

  那這些新手要如何培養呢?我想大概就是自學、興趣吧,就像孩子一樣,孩子的各種嘗試換取不到價值,但都是成長的過程。往好方面想,這個時代自學的成本已經是非常低的了。

 

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  AI的文章我之後再發新的一篇吧,有點晚了,而且放在同一篇也有點太長了。

 

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