AI丢给台湾的3个问题　ChatGPT让工程师考虑「躺平」？

左起政治大学信息科学系副教授蔡铭峰、政治大学法律系暨创新加坡际学院助理教授陈柏良、人工智能科技基金会CEO温怡玲。李建梁摄

DIGITIMES主办的AI Expo于华山文创园区圆满落幕，一连3天分别针对算力赋能、数据赋能、万物赋能，邀集海内外厂商与学界专业人士展开讨论。主办单位表示，2023年AI Expo连续3天的参观人数达到1万1,500人，年成长率达到377％，「不知讲堂」更是几乎场场爆满、一位难求，显见台湾产官学对于人工智能（AI）发展的重视与好奇。

自从AI问世，「AI是否取代人类」的讨论便从未间断，尤其近日ChatGPT蔚为风潮，让此话题热度不减反增。

人工智能or工人智能？

人工智能科技基金会CEO温怡玲表示，虽然AI可以应用到每个场景，但这并不代表每个场景都需要AI。ChatGPT这种大型生成式AI模型在这段时间引发非常多讨论，甚至让许多工程师思考是不是乾脆「躺平」算了。然而，温怡玲也分享其使用ChatGPT的经验，并证实回答的确存在漏洞与错误。

温怡玲表示，现在的AI与50年前AI样态已经不一样，定义也不一样，现在是数据驱动、基于数据的AI。答案形成的过程牵一发动全身，因为当数据本身就存在错误时，将有更多基于错误信息的数据出现。

与谈人政治大学信息科学系副教授蔡铭峰、政治大学法律系暨创新加坡际学院助理教授陈柏良，也各自分享ChatGPT「出包」的经历。陈柏良表示，曾有学生的4,000字作业通篇采用ChatGPT答覆，虽然没有让学生如愿拿到学分，但是这也凸显出人类对于AI的过度信任。

蔡铭峰表示，ChatGPT是基于大型语言模型（LLM），但并不仅止于此，其中还包含人类反馈增强式学习 （RLHF），这才是重点所在，就好像「练小鬼」，找了一堆人跟模型对练，模型再拿参数回馈问答。因此，虽然人工智能增加了效率，但是也需要随时判断错误。

台湾真的需要自主开发LLM吗？

至于台湾目前积极发展繁体中文LLM一事，陈柏良表示，如果要讨论的是需不需要？大家的答案应该都是一样的，但随之而来的问题就会是「Database够不够大？」如果Database不够大，需要担心的是台湾做出自己的版本后，触及率低、没人要用，如此一来，即便投入大量的资源恐怕也难以取得理想效果。

前Google台湾董事总经理简立峰曾表示，台湾打造ChatGPT不宜躁进，甚至「愈晚愈好」。蔡铭峰指出，身为技术人，一直在思考要怎麽做，现行测试的LLM实际上结果不甚理想，因此点应该放在增强式学习（RL），但RL其实非常花钱，如微软创始人比尔盖兹就投了100亿美元，「台湾有办法这样投经费下去吗？」。

其次，简立峰也提过，ChatGPT技术好比卫星，美国一定是领先族群，抢先打了一颗卫星上去，台湾透过支出权利金，就可请美国帮忙看一下周遭状况，同理，其实目前的ChatGPT使用中文也尚可接受，也就是说，「真的需要我们自己打一颗卫星上去吗？」若是一个不注意，很可能会像SpaceX发射的火箭，只有「一眼瞬间」。蔡铭峰表示，在做技术导入时，要思考的并非「别人有，我也要有」，而是「要拿来做什麽」。

台湾人才、产业如何走？

此外，针对台湾软硬件人才虽不缺，但是AI产业尚未迎来爆发成长一事，蔡铭峰表示，其实台湾的AI、软件人才在国际上非常抢手，许多美国大厂直接把手伸进校园揽才，但这要归咎于台湾内需市场量体不够大，导致优秀人才外流，产业要有规模地成长，相关业者必须扩大出海口，让肥水不要落入外人田。

针对拜登（Joe Biden）政府计划在未来几周内签署行政命令，限制美国企业在半导体、AI等关键高科技领域投资国内一事，蔡明峰认为，假使行政命令落实，将有可能对台湾AI产业带来助益，但恐怕仅是间接助益。举例来说，当某公司由于地缘政治的影响，GPU长期以来无法销往国内，未来便可藉由在台湾设立云端平台，把算力卖过去，并带来一连串设厂、人力等红利。

责任编辑：游允彤