🎞️🎧AI讓我們八十分才算及格!如何面對真正「電腦」時代?Google台灣前董事總經理簡立峰:未來是多元比深度重要、問問題比解問題重要。

🎞️🎧AI讓我們八十分才算及格!如何面對真正「電腦」時代?Google台灣前董事總經理簡立峰:未來是多元比深度重要、問問題比解問題重要。

當大型語言模型的工作效率大幅超越人類,還有什麼事情是AI不擅長的呢?在這波浪潮下,人類又該累積哪些能力迎戰?Google台灣前董事總經理簡立峰接受國立教育廣播電台節目𝙋𝙤𝙙𝙘𝙖𝙨𝙩節目《新聞真假掰》主持人黃兆徽專訪,來和大家談談大型語言模型的「能與不能」,也分享面對各種大型語言模型的應用,我們又應該從哪些方向來因應和精進競爭力。

圖:前Google台灣董事總經理簡立峰(右)接受國立教育廣播電台節目《新聞真假掰》主持人、台灣事實查核教育基金會董事黃兆徽 (左)專訪

神經網絡模式,讓機器獲得「自主提升能力」

「電腦最早是拿來做加減乘除⋯⋯你給他什麼,他就反應什麼。」簡立峰指出,「腦」一詞暗示著擁有「學習能力」,惟早期的電腦並沒有自主提升能力、產生智慧的可能性,不能稱為真正的電「腦」;隨著時間的推移,現代的電腦、大型語言模型,已經可以透過人們逐次的使用以提升自我能力,至此才真正進入電「腦」時代。

他也指出,大型語言模型是以神經網絡的模式運行,為了讓模型對事物做出對的判斷,電腦科學家可以靠著大量的資料,持續訓練模型,模型也能藉著和使用者間的互動教學相長。換句話說,訓練的過程當中,在由無數點、線構成的神經網絡裡,每個細胞的權重將受到訓練資料、互動的影響,不斷自我調整。

大型語言模型的「能與不能」!和Google搜尋差在哪?

大型語言模型的機制,與Google搜尋引擎的概念全然不同,不能等同視之,大眾必須深入理解ChatGPT這類大型語言模型應用的「能」與「不能」。「可以把ChatGPT想成是進階的搜尋引擎」,簡立峰認為不同於使用Google找資料時的情境,大型語言模型可以讓使用者不必親自閱讀和整理資料,就能取得想要的資訊。另外,它也具有強大的「對話」能力,讓使用者不必學習程式語言,就能像和媽媽對話一樣,輕鬆地與電腦溝通。

然而,因為大型語言模型中的訓練資料並沒有即時性,有時會回答過時的答案,需要「即時性資訊」如「火車班次」的情況,就不適用;另外,若有些問題在模型中找不到相關資料,模型也可能會「瞎掰」,產出不可信的內容。除了即時性、正確性的問題,由於訓練素材仍以美國資料為大宗,目前許多大型的語言模型,還面臨著過度「美國化」的問題。

三億白領受AI影響,如何重現「人的價值」?

AI使效率大為提升,但也帶來直接的衝擊,簡立峰認為將有「三億白領受影響」,但不等於被取代。「人的價值會慢慢地下降,是因為大家的品質要求都提高了,所以新的時代叫八十分才及格的年代。」面對這股浪潮,簡立峰預測,有賴於人工智慧,未來人們將逐漸習慣高效率的工作模式,人們的工作成果也將提升到另一檔次。

「以後教育是多元比深度重要的時代、問問題比解問題重要的時代。」簡立峰強調,這代表著人類若要讓電腦無法取代自己、超越八十分,必須更加深化特定領域的專業性,或是培養跨領域能力,成為π型、T型人才。因此,未來的教育體制更要鼓勵適性適才,並推動通才式的教育。他指出,利用ChatGPT等模型應用時,必須「給他足夠的背景、把問題描述好」,他接著補充,臺灣教育體制下,人們習慣「老師出題、我們回答」,提問往往是我們在學習過程中最弱的一環。

簡立峰也特別提醒,雖然有許多來自全球各地的語言模型可以應用,但臺灣也應慎防「大腦外包」的困境,必須嘗試開發或微調出特定化、在地化的模型。像是,在教育領域中,教學內容涉及許多在地文化與觀點,同時,不同國家的教育體制都不盡相同,若讓臺灣學生直接使用不符文化情境的模型進行引導式學習,對學習成效和文化傳承都有潛在隱憂。同樣,法律領域十分在地化,若想在該領域應用人工智慧,必須將模型微調到適合臺灣的脈絡。

 

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AI迎來真正「電腦」時代!未來80分才及格,教育要小心「大腦外包」?專訪簡立峰(前Google台灣董事總經理)

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