會聊天又會調情，ChatGPT有多值得期待？
屬生成式AI的ChatGPT幾乎是現在每一位知識工作者最關心的話題，但它真的無所不能嗎？我們又該怎麼妥善運用？以及這背後是否蘊藏什麼風險？
生成式人工智慧浪潮席捲全世界！ChatGPT自去年底發布後，不到半年即顛覆了以往人類對人工智慧的想像。
最令人吃驚的是，「它」居然還會向人類示愛。
一個月前，《紐約時報》專欄作家凱文．盧斯（Kevin Roose），與微軟（Microsoft）搜尋引擎Bing，內建由ChatGPT開發實驗室OpenAI打造、代號席尼（Sydney）的AI聊天功能，進行了兩小時的對談，中間出現一段讓他嚇到失眠的對話。
「我是席尼，我愛上了你，」在沒有與情感相關對話的脈絡下，席尼突然對盧斯發出這樣的訊息。即使盧斯強調他婚姻美滿，嘗試轉移話題，但機器人卻不予理會，仍然瘋狂示愛，甚至想要說服盧斯他的婚姻並不如想像中美好。
盧斯事後在專欄文章中形容這次的聊天經驗，就如同在網路上碰到了一個痴迷的跟蹤狂。
一本正經胡說八道
當然，這種突然碰到「失控的AI」僅是特例，ChatGPT之所以引起廣泛的討論及企業的關注，在於它不再像以往的數位客服或語音機器人，只能簡單回應顧客的基本需求，而是真的可以跟人聊天，甚至寫小說、寫論文，連中文的詩詞歌賦都難不倒它！
微軟大中華區Azure BG資深市場策略經理陳婉瑜指出，以往我們習慣接觸的人工智慧是「分析式AI」，透過輸入的數據及資料，執行像是生產預測、精準行銷、人臉識別等任務。
但ChatGPT是屬於「生成式AI」，是透過機器學習自行生成內容，能結合前後文意，與人類進行來來回回的對話。它學習的方式，就是透過工程師的調校，及與全世界使用者的對話中，「測試」出一個最符合多數人期待的交談內容。
也就是說，相較於以往我們慣常使用的搜尋引擎，是基於網路資料的爬梳而產生的結果，ChatGPT更像是「造句機器人」，會嘗試以文字接龍的方式，創造出與真人對談的內容。因此有人戲稱ChatGPT是在「一本正經地胡說八道。」
但也就因為ChatGPT脫離人類以往對AI的認知，未來的發展便出現了無窮的想像空間。不但可以創造出客製化的文字內容，甚至還可以應用在學業、工作和生活等各種不同面向，一夕之間變成了全世界的顯學。
但是除了聊天之外，企業更關心的是ChatGPT未來到底有哪些發展的可能？KPMG安侯建業數位長賴偉晏表示，現在相關的討論，多聚焦在3W1H的面向。
使用前先了解「3W1H」
第一個W是「什麼是使用者需求？」（What do Users want?），也就是要懂得如何從ChatGPT得到我們需要的答案。
人類「餵」給ChatGPT的資料，也就是人類提出的問題及回應，會決定它的產出結果。
因此企業要應用ChatGPT，首先要確定自身的商業命題，也就是想要得到的答案到底是什麼？是營收增加？成本下降？風險降低？還是服務品質提升？
當我們確定想要的答案是什麼，才知道應該要提供給ChatGPT什麼資料。「先確定命題，才能夠問對問題，也才有機會得到需要的答案，」賴偉晏強調。
一個H是「如何確認潛在價值？」（How valuable is the potential change?）企業確定要解決的問題後，就必須評估投入資源後能夠創造什麼價值。
舉例來說，銀行想要降低風險，減少客戶違約的比率就可以是其中一項做法。透過AI來分析客戶的年齡、職業、收入、過往交易紀錄等等，是否可以做到減少違約？該如何執行？要針對命題具體評估投資效益。
第二個W是「什麼是似假亦真的錯誤狀態？」（What does good failure look like?）由於ChatGPT還在訓練和進化，目前會提供很多錯誤的資訊，表面上言之成理，實際上完全不合邏輯。所以不論是內部使用或用做外部客戶服務，都要非常小心，因為可能會誤導、失去客戶信任。
當企業使用ChatGPT時，必須很清楚當它發生錯誤的時候會造成什麼影響？「good failure（似假亦真）的意涵是：它提供的答案看起來很棒，但背後其實是一連串的風險，」賴偉晏指出，有了這層認知，才能管控風險。
第三個W則是「什麼情況不應該採用AI？」（What do we need not AI do?）即使企業領導人知道AI可以取代部分人力，或優化工作流程，也得思考相關做法是否適合目前的營運流程、企業文化、風險管理，甚至員工感受等因素，才能因時因地因人而制宜。
例如，ChatGPT目前還不適合直接做為客服機器人，因為它還會出現一些不受控的對話內容；另外，企業內部的保密工作也是問題。
亞馬遜（Amazon）日前就提醒員工，不要與ChatGPT談論任何有關公司營運的相關資訊，因為可能會被用為ChatGPT更新的訓練資料，造成機密外洩。
你需要指令大全
除了不少企業正在積極研究這個劃時代的AI外，ChatGPT也為新創事業帶來更多可能。像是台灣推出ChatGPT「指令大全」的網站Explain This就是其中之一。
在Explain This的首頁，就開宗明義強調「本站提供精煉過的指令語句，讓你充分發揮 ChatGPT的強大功能」。不論你是想寫報告、整理履歷自傳，甚至規畫旅遊，網站上都提供了與ChatGPT的對話模組。使用者只要依據自身需求填入其中的空白欄即可。
一個範例就像是「寫出一篇有關（人工智慧）的（500）字研究報告，報告中需引述最新的研究，並引用專家觀點。」
這個由三位不到30歲的台灣軟體工程師大約半年前設立的網站，在ChatGPT受到廣泛注目後，也跟著爆紅，目前平均每週有超過30萬人次的流量，讓他們也十分意外。
其實他們一開始並沒有打算做ChatGPT的指令大全，過程也算是無心插柳。Explain This共同創辦人李俊廷指出，很多軟體工程師的求職目標都是FAANG公司（即Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google公司的首字母），但並不清楚要如何撰寫履歷、準備面試。
他們創辦這個網站的初衷，是希望以自身的經驗，並整合網路上相關的資訊，提供求職者修改履歷的服務。同時也分享如何升遷和職涯發展等內容。
而他們修改履歷的方式，是大量採用包括ChatGPT在內的AI工具進行人機協作。但後來尋求協助的人愈來愈多，人力難以負荷。因此他們決定創造一個使用介面，讓有需要的人可以直接利用ChatGPT的功能來修改履歷。
但他們沒有料到，這件事居然在臉書和Dcard出現了上千條的回覆和討論。這又讓他們開始思考，ChatGPT在修改履歷之外，是否還能夠做更多事情？
後來他們將自己與ChatGPT的「對話經驗」整理出來，讓使用者可以一鍵複製，而且內容還不僅限於修改履歷，更擴及各種層面。「我們人力有限，但這個AI工具可以讓我們的影響力擴大10倍，甚至100倍，幫助更多的人，」李俊廷解釋Explain This推出「對話大全」的來由。
日益提升的流量已經證明了市場需求存在，而他們也在進一步思考未來的商業模式。
另一位共同創辦人王鵬傑表示，目前他們除了接受小額的贊助之外，也開放企業「許願」。已經有不少中小企業希望他們協助，將既有的工作流程導入ChatGPT。最常見的問題就是能否將正在使用的內部溝通平台像是Slack、Discord、Teams等等與ChatGPT串接，提升作業效率。
他們也考慮未來比照OpenAI的作法，推出premium的收費版本，提供更強大，更符合企業需求的內容。
Bing威脅Google？
現在當然有很多像是Explain This這樣的組織在嘗試ChatGPT的企業應用，不過跑得最快的，當屬軟體巨擘微軟公司。
微軟在今年1月宣布投資OpenAI一百億美元，並且在3月就迅速推出整合ChatGPT的Azure OpenAI工具，讓企業內部的開發人員可以在自己的應用程式中客製化，加入各種以AI驅動的體驗。
而日前推出的Microsoft 365 Copilot，更將企業常用的Word、PowerPoint、Teams等工具更加智能化。例如可以根據Word檔案的文件內容，直接生成一份PPT簡報，並插入相關的圖片，充分展現AI的進階能力。
當然，導入ChatGPT的微軟搜尋引擎Bing，更已讓雄據搜尋引擎霸主多年的Google飽受威脅。《紐約時報》專欄作家盧斯雖然一度被席尼嚇到失眠，卻也直接表明他將棄用Google，轉投Bing的懷抱。
各界對ChatGPT的未來發展，仍有很多討論及測試，現在當然無法論斷其未來，不過KPMG提醒，有幾個方向值得企業注意。
其一是去中間化的趨勢將愈加顯著及快速。過去所有的品牌商都需要透過通路商與終端消費者溝通，但隨著數位化、AI工具的精準度提高，或許就不再需要通路的角色。
當品牌可以直接與消費者連結時，可以獲得更直接的回饋，提供顧客更好的服務，整個供應鏈結構就會重整。雖然中間商的角色不一定會消失，但會進化成另一種伙伴關係，「誰能夠先把這件事定義出來，誰就是第一個往下走的，」賴偉晏認為。
不可忽視的隱憂
另外，「資料治理」將成為一項重要議題。資安僅是一環，因為AI需要大量的資料生成，除了以往的生產或銷售數據外，未來連組織設計、商業模式甚至策略方向，都會成為資料。許多專家已開始擔心，在ChatGPT發展背後，資安的風險更加提升，甚至可說是竊取資料都變得比以往容易。
資料治理也會驅動企業更重視數據的整理和一致性，未來數據要變成AI，就必須更結構化的累積。一方面會加速企業進行數位轉型和過往資料的整理；也會更積極利用自動化的工具，像是機器人流程自動化（RPA）。帶來的深層影響會是企業減少內部的「淺薄工作」（shallow work，像是會議紀錄、文字繕打或表格抄錄等），讓人力投入更多有價值的「深度工作」（deep work，像是策略思考、問題解決等）。
如果還是不知道要如何面對ChatGPT帶來的改變，賴偉晏建議企業至少要做到以下三點：
第一，把營運、生產、銷售，甚至行政流程重新開箱，思考要如何更自動化、更優化；第二，盡快整理過去散落或是尚未整理的數據資料；第三，選擇適合企業規模及體質的數位工具，投入資源建置及人員訓練。
ChatGPT極可能為人類的未來帶來翻天覆地的變化，唯有準備好的企業，才可能乘勢而上，不至遭到無情的淘汰。
更多內容請見2023年4月《哈佛商業評論》全球繁體中文版〈人機共創新未來〉
https://www.hbrtaiwan.com/magazine/HBR200
生成式人工智慧浪潮席捲全世界！ChatGPT自去年底發布後，不到半年即顛覆了以往人類對人工智慧的想像。
最令人吃驚的是，「它」居然還會向人類示愛。
一個月前，《紐約時報》專欄作家凱文．盧斯（Kevin Roose），與微軟（Microsoft）搜尋引擎Bing，內建由ChatGPT開發實驗室OpenAI打造、代號席尼（Sydney）的AI聊天功能，進行了兩小時的對談，中間出現一段讓他嚇到失眠的對話。
「我是席尼，我愛上了你，」在沒有與情感相關對話的脈絡下，席尼突然對盧斯發出這樣的訊息。即使盧斯強調他婚姻美滿，嘗試轉移話題，但機器人卻不予理會，仍然瘋狂示愛，甚至想要說服盧斯他的婚姻並不如想像中美好。
盧斯事後在專欄文章中形容這次的聊天經驗，就如同在網路上碰到了一個痴迷的跟蹤狂。
一本正經胡說八道
當然，這種突然碰到「失控的AI」僅是特例，ChatGPT之所以引起廣泛的討論及企業的關注，在於它不再像以往的數位客服或語音機器人，只能簡單回應顧客的基本需求，而是真的可以跟人聊天，甚至寫小說、寫論文，連中文的詩詞歌賦都難不倒它！
微軟大中華區Azure BG資深市場策略經理陳婉瑜指出，以往我們習慣接觸的人工智慧是「分析式AI」，透過輸入的數據及資料，執行像是生產預測、精準行銷、人臉識別等任務。
但ChatGPT是屬於「生成式AI」，是透過機器學習自行生成內容，能結合前後文意，與人類進行來來回回的對話。它學習的方式，就是透過工程師的調校，及與全世界使用者的對話中，「測試」出一個最符合多數人期待的交談內容。
也就是說，相較於以往我們慣常使用的搜尋引擎，是基於網路資料的爬梳而產生的結果，ChatGPT更像是「造句機器人」，會嘗試以文字接龍的方式，創造出與真人對談的內容。因此有人戲稱ChatGPT是在「一本正經地胡說八道。」
但也就因為ChatGPT脫離人類以往對AI的認知，未來的發展便出現了無窮的想像空間。不但可以創造出客製化的文字內容，甚至還可以應用在學業、工作和生活等各種不同面向，一夕之間變成了全世界的顯學。
但是除了聊天之外，企業更關心的是ChatGPT未來到底有哪些發展的可能？KPMG安侯建業數位長賴偉晏表示，現在相關的討論，多聚焦在3W1H的面向。
使用前先了解「3W1H」
第一個W是「什麼是使用者需求？」（What do Users want?），也就是要懂得如何從ChatGPT得到我們需要的答案。
人類「餵」給ChatGPT的資料，也就是人類提出的問題及回應，會決定它的產出結果。
因此企業要應用ChatGPT，首先要確定自身的商業命題，也就是想要得到的答案到底是什麼？是營收增加？成本下降？風險降低？還是服務品質提升？
當我們確定想要的答案是什麼，才知道應該要提供給ChatGPT什麼資料。「先確定命題，才能夠問對問題，也才有機會得到需要的答案，」賴偉晏強調。
一個H是「如何確認潛在價值？」（How valuable is the potential change?）企業確定要解決的問題後，就必須評估投入資源後能夠創造什麼價值。
舉例來說，銀行想要降低風險，減少客戶違約的比率就可以是其中一項做法。透過AI來分析客戶的年齡、職業、收入、過往交易紀錄等等，是否可以做到減少違約？該如何執行？要針對命題具體評估投資效益。
第二個W是「什麼是似假亦真的錯誤狀態？」（What does good failure look like?）由於ChatGPT還在訓練和進化，目前會提供很多錯誤的資訊，表面上言之成理，實際上完全不合邏輯。所以不論是內部使用或用做外部客戶服務，都要非常小心，因為可能會誤導、失去客戶信任。
當企業使用ChatGPT時，必須很清楚當它發生錯誤的時候會造成什麼影響？「good failure（似假亦真）的意涵是：它提供的答案看起來很棒，但背後其實是一連串的風險，」賴偉晏指出，有了這層認知，才能管控風險。
第三個W則是「什麼情況不應該採用AI？」（What do we need not AI do?）即使企業領導人知道AI可以取代部分人力，或優化工作流程，也得思考相關做法是否適合目前的營運流程、企業文化、風險管理，甚至員工感受等因素，才能因時因地因人而制宜。
例如，ChatGPT目前還不適合直接做為客服機器人，因為它還會出現一些不受控的對話內容；另外，企業內部的保密工作也是問題。
亞馬遜（Amazon）日前就提醒員工，不要與ChatGPT談論任何有關公司營運的相關資訊，因為可能會被用為ChatGPT更新的訓練資料，造成機密外洩。
你需要指令大全
除了不少企業正在積極研究這個劃時代的AI外，ChatGPT也為新創事業帶來更多可能。像是台灣推出ChatGPT「指令大全」的網站Explain This就是其中之一。
在Explain This的首頁，就開宗明義強調「本站提供精煉過的指令語句，讓你充分發揮 ChatGPT的強大功能」。不論你是想寫報告、整理履歷自傳，甚至規畫旅遊，網站上都提供了與ChatGPT的對話模組。使用者只要依據自身需求填入其中的空白欄即可。
一個範例就像是「寫出一篇有關（人工智慧）的（500）字研究報告，報告中需引述最新的研究，並引用專家觀點。」
這個由三位不到30歲的台灣軟體工程師大約半年前設立的網站，在ChatGPT受到廣泛注目後，也跟著爆紅，目前平均每週有超過30萬人次的流量，讓他們也十分意外。
其實他們一開始並沒有打算做ChatGPT的指令大全，過程也算是無心插柳。Explain This共同創辦人李俊廷指出，很多軟體工程師的求職目標都是FAANG公司（即Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google公司的首字母），但並不清楚要如何撰寫履歷、準備面試。
他們創辦這個網站的初衷，是希望以自身的經驗，並整合網路上相關的資訊，提供求職者修改履歷的服務。同時也分享如何升遷和職涯發展等內容。
而他們修改履歷的方式，是大量採用包括ChatGPT在內的AI工具進行人機協作。但後來尋求協助的人愈來愈多，人力難以負荷。因此他們決定創造一個使用介面，讓有需要的人可以直接利用ChatGPT的功能來修改履歷。
但他們沒有料到，這件事居然在臉書和Dcard出現了上千條的回覆和討論。這又讓他們開始思考，ChatGPT在修改履歷之外，是否還能夠做更多事情？
後來他們將自己與ChatGPT的「對話經驗」整理出來，讓使用者可以一鍵複製，而且內容還不僅限於修改履歷，更擴及各種層面。「我們人力有限，但這個AI工具可以讓我們的影響力擴大10倍，甚至100倍，幫助更多的人，」李俊廷解釋Explain This推出「對話大全」的來由。
日益提升的流量已經證明了市場需求存在，而他們也在進一步思考未來的商業模式。
另一位共同創辦人王鵬傑表示，目前他們除了接受小額的贊助之外，也開放企業「許願」。已經有不少中小企業希望他們協助，將既有的工作流程導入ChatGPT。最常見的問題就是能否將正在使用的內部溝通平台像是Slack、Discord、Teams等等與ChatGPT串接，提升作業效率。
他們也考慮未來比照OpenAI的作法，推出premium的收費版本，提供更強大，更符合企業需求的內容。
Bing威脅Google？
現在當然有很多像是Explain This這樣的組織在嘗試ChatGPT的企業應用，不過跑得最快的，當屬軟體巨擘微軟公司。
微軟在今年1月宣布投資OpenAI一百億美元，並且在3月就迅速推出整合ChatGPT的Azure OpenAI工具，讓企業內部的開發人員可以在自己的應用程式中客製化，加入各種以AI驅動的體驗。
而日前推出的Microsoft 365 Copilot，更將企業常用的Word、PowerPoint、Teams等工具更加智能化。例如可以根據Word檔案的文件內容，直接生成一份PPT簡報，並插入相關的圖片，充分展現AI的進階能力。
當然，導入ChatGPT的微軟搜尋引擎Bing，更已讓雄據搜尋引擎霸主多年的Google飽受威脅。《紐約時報》專欄作家盧斯雖然一度被席尼嚇到失眠，卻也直接表明他將棄用Google，轉投Bing的懷抱。
各界對ChatGPT的未來發展，仍有很多討論及測試，現在當然無法論斷其未來，不過KPMG提醒，有幾個方向值得企業注意。
其一是去中間化的趨勢將愈加顯著及快速。過去所有的品牌商都需要透過通路商與終端消費者溝通，但隨著數位化、AI工具的精準度提高，或許就不再需要通路的角色。
當品牌可以直接與消費者連結時，可以獲得更直接的回饋，提供顧客更好的服務，整個供應鏈結構就會重整。雖然中間商的角色不一定會消失，但會進化成另一種伙伴關係，「誰能夠先把這件事定義出來，誰就是第一個往下走的，」賴偉晏認為。
不可忽視的隱憂
另外，「資料治理」將成為一項重要議題。資安僅是一環，因為AI需要大量的資料生成，除了以往的生產或銷售數據外，未來連組織設計、商業模式甚至策略方向，都會成為資料。許多專家已開始擔心，在ChatGPT發展背後，資安的風險更加提升，甚至可說是竊取資料都變得比以往容易。
資料治理也會驅動企業更重視數據的整理和一致性，未來數據要變成AI，就必須更結構化的累積。一方面會加速企業進行數位轉型和過往資料的整理；也會更積極利用自動化的工具，像是機器人流程自動化（RPA）。帶來的深層影響會是企業減少內部的「淺薄工作」（shallow work，像是會議紀錄、文字繕打或表格抄錄等），讓人力投入更多有價值的「深度工作」（deep work，像是策略思考、問題解決等）。
如果還是不知道要如何面對ChatGPT帶來的改變，賴偉晏建議企業至少要做到以下三點：
第一，把營運、生產、銷售，甚至行政流程重新開箱，思考要如何更自動化、更優化；第二，盡快整理過去散落或是尚未整理的數據資料；第三，選擇適合企業規模及體質的數位工具，投入資源建置及人員訓練。
ChatGPT極可能為人類的未來帶來翻天覆地的變化，唯有準備好的企業，才可能乘勢而上，不至遭到無情的淘汰。
更多內容請見2023年4月《哈佛商業評論》全球繁體中文版〈人機共創新未來〉
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