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ChatGPT一石激起千重浪，人工智能（Artificial Intelligence, AI）普及化发展何只一日千里，网上、报载都颇分散而零碎，今次就详述ChatGPT带来的人工智能普及化发展近况，及个人如何应对。
本文分为五个部分：
首先探讨人工智能普及化现况（包括ChatGPT发展、AI衍生应用、对手及带来的启示），
其次，回顾人工智能已经带来的改变（生计问题、教育问题、财金权力洗牌），
第三部分则深入探讨了人工智能发展的瓶颈和限制（硬件配合、精确计算错漏、缺乏预测能力、综合知识、情感和社交智能、成本问题）。
第四部分则推演事情走向（成人内容应用角色、大部分人难以适应 ），
最后，本文探讨个人如何应对（拥抱改变、积极学习，及转移心力到精神文明）。
1. 人工智能普及化发展现况
（1） ChatGPT发展：除了ChatGPT写文章、编辑撮要、讲笑话等基本功能，亦有大众在测试中，见证ChatGPT通过美国执业医生资格试、通过Google三级工程师面试等，足见其能力，仅两个月，活跃用户已经突破了一亿，成为史上用户增长速度最快的应用程式。
因为营收、分流负荷等原因，开发商OpenAI推出了付费版ChatGPT Plus，每月20美元，提供比免费版更好的个性化体验、更全面的知识库、更精确的回答，以及优先处理提问。
同时间，微软以一百亿美元投资OpenAI，并推出以ChatGPT强化的新版Bing搜寻、浏览器Edge，开放大众试用。
（2） ChatGPT衍生应用：虽然执笔之时，官方应用程序接口（API）还未正式公布，但相关或类似的人工智能应用，已多如雨后春笋，在此简介几个方便大众的选择：
Synthesia及Murf 可将文字转化成声音及影片，Assembly则调转，把声音化成文字，虽然起坊间已有类似程式，但上述三个更准确、更贴近人类、更高效能。
DALL·E 2、Midjourney、Stable Diffusion等能够将输入的语句转换为图像；Flair协助产出品牌设计素材、SheetAI增加试算表功能、Poised教你公开演讲做得更好等等。
然而越来越多学生用ChatGPT写论文，ChatZero及DetectGPT可检测人工智能生成文章。
（3） ChatGPT对手及带来的启示：好些评论以为，关系ChatGPT或类似的AI，会以搜索引擎为对手，非也。
搜索引擎，是通过索引网页，以匹配搜索词来提供资讯排列，而ChatGPT是通过对自然语言问题的回答，来帮助用户解决问题，而部份资料，则恰恰来自搜索引擎。两者之间，没有直接的你死我亡竞争关系，只是AI更像搜索引擎升华版。长远而言，人工智能仍要吸收日新月异的搜寻资讯，而搜寻引擎亦会读取人工智能产出的内用。
而ChatGPT真正对手，大概会是Google将在三月推出的Bard。
另外，中国亦有企业参一脚，包括百度推出文心一言（ERNIE）、北京稀宇会公布Glow。而元语智能以ChatYuan向ChatGPT宣战，但其微信小程式还无法打开。
另外，值得一提的是，网上答问讨论区公司Quora，发布应用程式Poe，都具备三个聊天机械人功能，分别是Sage、Dragonfly以及Claude，头两位由ChatGPT 所属公司OpenAI开发，至于Claude 则由Google Anthropic 技术支持，三者各有擅长及定位。
2. 发生中的改变及颠覆性影响
（1）生计问题：主要集中讲三个大家最关心话题，首先是每人的饭碗。
人类工作岗位会被取代吗？
大家切忌一刀切，企图找个「是」或「否」的答案。诚然，有部份工种的任务已逐渐被科技改进，可减少人手，例如：客户服务、电话销售员、翻译、社交媒体审核员、保险或贷款赔偿审理员、猎头、财经和体育记者等，但并不代表所有从业员完全被淘汰，而有部份是转型：企业保留极少量人手，高端管理人才去监督、定义、改良，配以初阶人员协作，帮手把关、面对难以驾驭科技的客户。
而同样道理，适用于律师、医生、会计、编辑、广告撰稿员、销售与市场研究等职业，而这一类工种，本来就日新月异，需要不断学习及进步，去应付不同典范转移，所以应该是欢迎并加以利用人工智能，去帮助自己，可以做得更快更多，而不是担心饭碗不保。
有人工智能后，分别在于，减少人手，加快速度但增加产出。而原来不幸流失了的人员，该如何对应，则在后半部份分享。
而网传即将被淘汰的，例如速食店店员、仓库工人、生产线品质控制员、室内快递员（酒店房和公寓）、保安人员等，将会因硬件生产及改变需时，淘汰时间会慢一点，大概要等多两三年。
而相对多人性化、关系的工作，就最难被取代，如月嫂、社工、看护等。
那有没有什么工种反而受惠？
当然有，如数位或科技行业中的高端开发人员、产品经理、项目经理、协助人与机械互动的教练等等。
（2）教育问题：常言道，「以19世纪的体制，教20世纪的知识，让孩子面对21世纪的挑战」。在人工智能面前，问题更明显，更急切。
现在多少学生先玩平板电脑，成长后才学拿笔写字；以往要学生多背诵文章，现在主攻分析、解难能力；以往学校要求学生做考证、消化、再写计划，现在无论大学生论文、中学生数学题、小学生作文，都可透过ChatGPT解决。
这对学生学习、成长有益还是有害，留待其他地方再谈，但重点是，无论你喜欢与否，人工智能改变学生学习，米已成炊，就如其他科技发展一样，而变化来得急速，教育界要处理好的问题，是如何引导学生驾驭人工智能、探索怎样判断AI答案的可信性、或者培养学生难以被新科技取代的技能。
同样道理，成人教育、再培训项目亦急需与时并进。
（3）财金权力洗牌：近十年，火红科技公司主要以五大龙头为主FAANG（Google母公司Alphabet、Amazon、 Apple、Facebook母公司Meta及Neflix），微软能否借ChatGPT卷土重来，领先全球？相关受惠的二、三线科技股，如内容农场Buzzfeed、人工智能制造商C3.ai、有人工智能成份的BigBear.ai及Soundhound等，又能否如ChatGPT普及化概念引领下股价暴升般，持续壮大，杀出重围？哪那一些硬件制造商，能与人工智能接合，真正走入工业4.0？相信这一切将会在一年内有答案。
然而除了市占率、股价，人工智能对财金权力更大影响的，当然要数资讯导向。
ChatGPT 及其他对话AI，透过语言理解能力，根据用户的问题，自动查询知识库（或称数据库、资料库），并提供相关信息，换言之，知识库中，有什么，就产出什么，知识库质素越好，答案理应更智能。
科技圈中，本来就有句老话「输入垃圾，输出垃圾」，意即，如果输入的资料不正确、不清晰、不完整、或者不合预期，那么，电脑输出结果亦会是无效、不可靠及不准确。
这牵涉到近年流行的假新闻，和推动舆论导向问题。
有用家在ChatGPT中，问同一历史问题，只是尝试分别以繁体中文、简体中文，然后加上中国、香港、台湾不同的字眼，所得的答案差天共地。
若果日后大众对ChatGPT等工具有着极端依赖，或有某机构、政权对资料库有主宰性控制权，那么，日后大众所看到的历史，又是否如你我所知？现在又有多少公司或政权，已默默地尝试删走资讯，企图改变后世知识？
不妨回顾乔治．欧威尔的《1984》中名言：「谁控制了过去，就控制了未来；谁控制了现在，就控制了过去。」
3. 人工智能发展瓶颈及限制
（1） 硬体：上面提到硬体生产及改变需时，这是近百年所有科技发展都要跨过的难关，八九十年代，科幻作品已预言机械人进占生活，直到近四、五年，机械人派餐、保全、吸尘器才慢慢走进现实，而成本高昂，当中包括研究、接合、原型设计、量产、丢弃已投入并生产的旧时代产物，都牵涉人力及材料成本，相信还要一、两个年度，才有突破发展，那就要观望工业化4.0速度了。如果工业化4.0中，自主机器人、3D列印／增材制造（Additive Manufacturing）、物联网等连结成熟，人工智能对实体生活影响，就只会是时间问题。
（2）未能精确计算：很多人误以为，人工智能如算术器、或Google般有相关计算功能，却见到基本运算错漏，如计算七位数的平方根，答案竟谬之千里。
究极原因就是，模型设计目的本来就不是为了进行精确计算。要知道，ChatGPT等人工智能工具，学习主要靠语言理解能力、模糊逻辑（Fuzzy logic，演算法一种，在进行判断时，将事物的属性转化为程度的概念，不再非一即零）、及遗传演算法（Genetic Algorithm，模拟生物进化原理的一种人工智能演算法），去归纳、整理，排序，让电脑程式自动地找到最优解答。
即是，人工智能领域中常用的演算法，能够帮助解决现实世界中的复杂问题，如机器视觉、控制系统、设计改良等等，却不是精确的算术机器。
（3）预测能力：这里分开两部份，首先是沙盘推演，如推算气候变化、金股汇市升跌等，暂时以语言理解能力的ChatGPT为例，本来就不是强项，要AI系统知道所有影响参数，再作推策，还有更多研发工作要做；加上数据库暂时只更新到2021年，未有2022、2023最新资讯，所以在此类普及化的人工智能系统来说，仍然是限制（当然，官方、军方、财金企业有自己一套系统及相关数据，在这些专项中，走得更前。）
另一方面，就是不少用家请求占卜般的问题，但ChatGPT既没有守护天使透过塔罗传递信息，也没有触机般为术数问卦作肯定，故此也没有星相占卜类的预测能力。
（4）缺乏人类综合知识：ChatGPT等仅能通过大量的数据训练，来学习和生成自然语言，却未能像人类一样，通过多种途径来获取知识和经验，当应对专业知识、特定领域或感官问题，就会束手无策。
（5）情感和社交智能：科幻片中，机械人往往有情感、同理心成为故事转捩点，但到现时为止，要人工智能模型理解和表达情感、语气、语境等非语言因素，仍有大段距离。
（6）成本问题：在大量数据的需求、训练时间长、需要大量的运算资源等挑战下，建立大型语言模型、维持应用十分昂贵。
而其他技术问题如处理各国资料隐私法规、电脑长期记忆摄取、多语言混合处理、压缩文字数据库衍生有损情况等挑战，尤于过于专门技术，就有缘再详谈。
4. 事情走向推演
除了「发展快得超乎想像」般老掉牙式讲法，可以预见的重要方向有两个：
（1）成人内容应用先领军：成人内容必定是先驱，犹如所有科技发展般，色情内容及应用必定是先行者，网络兴起时最早的共享资源虚拟仓库、到游戏开发（例如H Game）、虚拟实境（Virtual Reality, VR）应用、黑暗网站（Dark web）均是如此，近年深伪技术（Deepfake）而有一定水平，近来更多专才投入改良电脑图像处理，要普通人制作几可乱真的小电影出现？无论是新创造虚构角色、或栽赃嫁祸式假扮真人，都可能今年就会面世。
其后，软色情般的老少咸宜娱乐节目、游戏，预料会源源不绝逐步跟上。
（2）大部分人难以适应：一般科技、工业发展都有段时间，有适应期，当中仍有不少人被淘汰；然而这一波，比互联网出现来得极快极急，更深更广，亦更贴身：影响多少人工作任务上转变，要学习、要与机械人协作，部分人要面对失业，部分人要面对新的工作量和工序，一切改变，都会带来某种阵痛，包括学习能力上的、情绪上的，都对社会稳定有极大影响。
为此，相信会有更多技法上的课程，同时亦令近年火热的身心灵纾解服务、课程，变得更有需求。
5. 如何自处
既然要面对改变、情绪及心灵上的冲击，就由这两方面入手。
（1）拥抱改变积极学习：有部份人说，「试过ChatGPT，归纳整理能力不怎样喔？还是很皮毛、写稿水平未合格」很大程度上，不少用家未掌握如何利用这类对答机械人，才出现回答文本上强差人意问题，大众要进行持续学习和进修，以改变工作模式、转行，甚或借新人工智能普及化技术去创业，已是无可避免。用ChatGPT、及其类似衍生工具，如制图，其实考个人文字、表达功力，因为你跟人工智能对话，都应是一个提示（网上资源多写Prompt，即以往常说的Command Prompt是也）
那如何学习好好写提示指令呢？不如就用学功夫形式入手：
（A）兴趣：
先就自己喜欢话题、专业背景去问，再印证如自己所知，有多少类同及分别。
（B）内功心法：
下一步，就是要知那种心法较有效及合逻辑，分三个：
甲、告知要做什么
这看似无意义的建议，但对人工智能来说极重要，需知到要提供具体的来龙去脉，或扮演什么角色、回答谁的什么问题，如能清晰表达，就有更佳效果。例如「请以医生角度，向病人解释糖尿病成因及治疗方法。」、「请以律师角度，向客户解释台湾离婚步骤及注意事项。」
乙、准确、简洁、清晰
要交带同事、亲友办事，也虽要准确地发出指令吧？同理，想像ChatGPT这类人工智能服务是乖巧伶俐的小朋友，听从指令，但必需精确简单易明，才不至一头雾水答非所问。例如你可承上题，加上精确到字数、语言、口吻等参数：「请用500字以内的英文回答」。
丙、调整、教导
海量大众都问不同问题，要令人工智能理解你所问的范畴、提供合心意的答案，就靠不断引导、斩件询问，透过一步步修正、分割，使其逐小学习更为完备，去切合你个人需要，尤其较长及复杂概念，例如要知道一个理论框架，可分开一步步询问（Chained prompting）「YY理论是什么？」「有什么论据？」「有论证吗？」「论证时请提供实则例子」「有图表证明吗？」「请列点说」「是谁提出的？」「请用五十字简介他／她的背景」「有其他理论反驳吗？」这些部份加起来，就能对YY理论有个较完整的阐释。
又如翻译、写作，可请ChatGPT先写大概，再修改，加语气、风格去微调，教一位乖巧伶俐的小朋友般，慢慢调教。
C）招式口诀
我们进阶一点，讲AI制图，若文字功夫好，懂得的词语够多、知道要怎样形容图片感觉，选取适合的形容词，有点像品酒、品咖啡，都有一堆品尝笔记（Tasting Note），把抽象形容得具体，可谓易学难精。
要学招式口诀（即如何打Prompt），获得理想效果，则可参考网上达人的分享，并加以勤用功练习与AI交流，并加以勤用功练习与AI交流，并加以勤用功练习与AI交流。 （重要事情讲三次，因为学完内功心法、招式口诀却不实战，尤如战场上对手出关刀，你却没有练习，以心口碎大石技术去抵挡，会死得不明不白啊！） 。
（2）转移心力到精神文明：现代城市人本就俗务缠身，生活紧张，精神、心灵都萎靡，正当人工智能可更方变处理解难，人们可腾出更多时间、空间，投入人性化、人道工作，致力公益事业，或探索艺术和文学，丰富自己的精神生活，提高自己的文化素养。毕竟可见将来，人工智能仍未会有社交、人际关系、同理心等能力。
另外，近年再度兴起身心灵、宗教、哲学等，为众人解答人生终极问题，若果能好好利用人工智能，压缩工作时间、心力，就可转移去多冥想、瑜伽、宗教侍奉、进德修业、心理辅导、思辨等方式，去提高自己的精神境界。
结语
过往，当原子笔横空出世，毛笔、墨水笔用家也要学习如何使用，但不代表毛笔、墨水笔会被完全取代，反而保留艺术用途；电脑排版出现后，报社也渐渐扬弃铅字列印，代表某些技术无可避免被淘汰；手机有3G互联网网络时，仍是建基于无线通信技术，并一直双轨并行，用户仍需要两者配合达到不同用途。
同样道理，人工智能普及化，某些情况下令大家更方便，某些工种可能慢慢被淘汰，某程度上又与现有搜寻器相辅相成。
总的来说，人工智能取代部份人类工作是不可避免的趋势，但同时也为人类带来了新的机会和挑战。所以大众现下要做的，不是否定、蔑视、惧怕，也不是盲目相信新的人工智能技术，而是了解学习，灵活应对这种变化，学习新技能和知识、创造价值，以及作出适合自己的改变。
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