【IT新趋势】ChatGPT来袭！全球大数据权威，教你善用GPT模型挑战未知

“生成式AI模型能反映它采用训练资料当中的知识，”麦尔荀伯格解释，人们不用再上图书馆翻书、毋需自长篇文章中提炼洞见，“答案就在我们的指尖。”

他将GPT比喻为人类知识的数位宝库，透过这条捷径，使用者能够通往所有“已知的结果”。人们的确发现ChatGPT生成内容的谬误与限制，但他认为，那是模型训练资料集的品质问题。

包含OpenAI推出GPT-4系列模型在内，多半利用网络上公开资料训练而成。麦尔荀伯格指出，若能改用品质优良的文件作为燃料，ChatGPT便能蜕变成有能力做出高品管理决策的“DecisionGPT”。

“若我们把商学院课程中教授的案例，都喂给GPT模型，它便可以拥有这些知识，有潜力成为一个更有价值的决策AI系统。”麦尔荀伯格表示，人类和人工智慧系统可以良好分工，前者擅长探索未知，后者可以从过往已知经验中萃取精华。

当管理阶层必须从不同策略中抉择时，“读取”巨量资料的语言模型，恰好可以发挥长处：援引相似情况、创造选项，让决策者从中挑选。

他曾在《哈佛商业评论》中提到，管理者面临的情境其实有许多相似之处，鲜少出现需要作出独一无二决策的场景。透过“DecisionGPT”鉴往知来，主管们决策视野因此得到扩大。

各国加紧规管AI，凸显“护栏”的重要

不过，即使机器表现日益提升，在部分领域甚至早已超越人类，麦尔荀伯格仍强调人类智慧的重要。

“GPT的问题，在于它只是建立在过去的基础上，即使有回馈循环（feedback loop，指使用者提供的评价回馈，能回过头来用于改进模型或产品），随着时间推移，它的决策选项将会收敛，而非扩大。”

麦尔荀伯格认为，处理已知问题时，能提供大量选项的GPT模型会是绝佳帮手，但当人们面对新问题、必须提出创新做法时，就不能再仰仗它。“行销总监想制定巧克力棒的行销策略时，AI系统能列出答案。但如果人类想要飞往月球，询问人工智慧就会是错误选择。”

麦尔荀伯格强调，人类足够疯狂，会投入看似毫无意义或缺乏效率的事。例如历史上第一台蒸汽机，在初次问世时，功效远低于马车，若交给AI决定，它将会扼杀这个新点子，继续使用马车。

他表示，大部分的创新都会消亡，“但人类的美好之处就是，他们会疯狂尝试新事物，”总有些实验能成功，世界因此得以拥抱新发明。

随着新技术渗透至社会中的每个角落，各式恶意用途纷纷出现。大规模讯息操弄、个人化的政治说服、生成几可乱真的不实图像，资讯环境的混乱程度上升。

对此，麦尔荀伯格认为，人工智慧确实加剧问题的严重程度，但它并非问题源头，至少几百年前早就有假新闻泛滥问题。“这些是社会问题，而非技术问题。”

利害关系人并不是全无回应，例如OpenAI便调整ChatGPT设定，不让它回答可能造成社会公共危险或违法的提问；产学界人士连署暂停先进AI系统开发；欧盟和美国政府都在加紧规管人工智慧脚步。

麦尔荀伯格称这些措施为“护栏”（guardrail），这也是他明年即将出版新书的主题。降低行车速度的减速丘是一种实体护栏，限制公民行为的法律则是虚拟护栏。

他观察到，近年来，“似乎技术防护栏比其他防护栏更受重视。”例如，人们激辩应当如何管制自驾车与智能合约上路后的问题，但他认为重点在于设计护栏的基本原则：我们希望社会在这些防护栏设计中，注入哪些设计价值？我们应该如何尝试影响人们作出决定？

因为护栏会影响个人决策，麦尔荀伯格因此强调，规划科技、法律在内的护栏时，应该考虑3个要点：帮助人们作出决策、将个人镶嵌进社会脉络、促进学习，“一味强调如科技的特定机制，是远远不够的。”

别只会钉钉子，要勇敢探索未知旅程

在ChatGPT时代下，管理层烦恼应该如何制定护栏，引导并帮助员工决策，并在崭新情境中找出创新之道。至于个人，虽然工作效率大幅提升，但也必须努力在资讯爆炸的环境中，作出正确选择，同时，还要面临技能不断汰旧换新的挑战。

人们应该怎么准备自己以免灭顶？“如果你想要一个木匠为你建造完美的船，不要告诉他们如何钉钉子，而要告诉他们关于海洋、冒险、这艘船将遇到的未知。”

麦尔荀伯格说，30年前，学生曾经都要修习html、css等前端标记语言，但后来出现Wordpress、Wix等套装网站；近年来，学生则致力于精熟Excel、Word等文书技能，但如今又迎来ChatGPT。

“渴望、梦想，人类的想像力，将驱使他们建造最好的船。”抱持想像力、心怀愿景，并维系自己的变通能力，这就是麦尔荀伯格的答案。虽然抽象，但又真实无比。

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