生成式 AI 崛起，与 ChatGPT“聊出新未来”

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ChatGPT 的出现，显示原本需高度专业才能完成的任务，在生成式 AI 协助下变成人人可为。金融业必然是深受影响的产业之一，数位金融、财富管理、客户服务、行销销售、风险管理等工作态样与职能都可能改变。

ChatGPT为自然语言处理模型，可与人类对话（Chat）的人工智慧，如平地惊雷异峰突起，倏然攫取世人关注，一时间仿佛所有人都在谈论世界将因ChatGPT改变。不过这几个大写字母到底代表什么意思？

GPT说文解字

GPT是“生成式（Generative）预训练（Pretrained）转换器（Transformer）”的缩写。

“生成式”（G）意指AI可模拟人类创造力与想像力，自动产生新内容。内容表现形式包括文字、声音、图像与影片。如ChatGPT大型语言模型就具备产生文字的能力。Stable Diffusion、DALL‧E、Mid journey、Deep Dream Generator都是图像产生器，只需使用者输入简短描述性字句，就可几秒内产生图片。Amper Music则能产生适合广告或电子游戏等用途的音乐。

“预训练”（P）是指AI执行特定任务前，先接受大量资料训练的非监督式学习。ChatGPT就藉阅读庞大文本，学习使用文字语义和语境及通用语言规则，目标是让AI根据人类输入文字适当回应，并接续前文产生最适合文字，完成初步自然语言处理任务。为了有更精确的语言理解与运用能力，ChatGPT预训练后还需“微调”（Fine-Tuning）。微调会使用人工标记资料，让以预训练为基础的模型执行监督式学习。此外，微调还可针对任务具体需求，调整模型结构和参数，使模型适应特定任务的资料特性，提升AI执行成效。

“转换器”（T）为专有名词，代表深度学习模型之一，最早由Google团队2017年发表的论文〈Attention Is All You Need〉提出，此论文据Google Scholar数据引用超过6万次！论文标题的Attention是Transformer的关键架构，这种深度学习模型构造上可视为“卷积神经网络”（CNN）的推广，功能则是取代传统序列模型如“循环神经网络”（RNN），提升自然语言处理成效。

Transformer萃取文句字与字的关联，据相关性程度赋予重要词语较高权重，以利长文本仍能保留重要资讯。因Transformer更恰当捕捉长距离字词的相关性，并平行化训练，因此有效提高自然语言处理的精确度。Transformer模型用途广泛，不只限于人类产生文本，如近期已有生医企业使用Transformer模型，以处理文字字串方式处理胺基酸链，描述蛋白质折叠方式，更深入了解象征生命之源的蛋白质，以加速新药物开发。

ChatGPT的前世今生

OpenAI是位于美国加州的人工智慧研究实验室，创立于2015年。主业务有人工智慧研究与人工智慧产品开发，研究重点聚焦自然语言处理、机器学习、深度学习等领域。

2017年Google发表Transformer模型后，OpenAI团队开始研究将Transformer模型用于自然语言任务，2018年6月完成GPT-1。2019年初，OpenAI训练出GPT-2，在GPT-1的基础上提高性能，两代模型主要差异在参数量与预训练资料量多寡。GPT-2参数量约GPT-1的12倍，预训练资料量是8倍，训练资料取自社群网站Reddit文章，约800万篇。同年7月，微软宣布投资OpenAI 10亿美元，至2023年累计投资约110亿美元。

2020年5月GPT-3问世，算力与模型规模大幅升级，参数高达1,750亿个（GPT-2为15亿个），预训练资料量到45TB（GTP-2只有40GB），把能从网络取得的论文、书籍、新闻等各种资讯都加入训练资料库。模型将大量非监督式学习和监督式学习成果结合，再次提升自然语言产生和互动能力。之后OpenAI开始微调，以增强模型对话能力。

2022年11月30日OpenAI推出ChatGPT，是基于GPT-3的最佳化（GPT-3.5），旨在与人类更流畅自然的对话。

如何与新兴物种共存？

ChatGPT表现远超过以前傻头傻脑的聊天机器人，实际用过的人应都能体会。然而ChatGPT带来的启示，并不只把机器原本会做但做不好的事做得更好，而是神秘的盒子已打开，但从里面跑出什么东西，我们并不十分清楚。ChatGPT及生成式同类与快速演化的后代，的确是这个世界的新物种。

ChatGPT不仅能以高度成熟的方式产生各种语言，还可按文字指示写程式。程式码即使不是每次都立即可用，但虽不中亦不远，对专业程式设计师等于如虎添翼，可大幅提升工作效率，缩减时间成本。对门外汉而言，可有效降低入行门槛。甚至可说用AI学AI的时代已到来，这是过去未曾发生的情境。

上述功能只显示人机协作即将开启新篇章的例子之一，今后各类专家都有望找到与自己互补的AI，填补对方能力或资源空缺。如作家创作不再是孤独的心灵之旅，可请ChatGPT撰拟初稿，自己再校正修饰。除了必须提供原创故事构想（即使这点也可能大部分由AI代劳），作家其余工作更像编辑。又如投资分析师也不必再指挥助理收集数据，一字一句敲出投资分析报告，交给ChatGPT处理就好了，只是要记得检查结论是否正确。不过当然也有例外，例如投资分析师助理，或文字翻译者，与AI的关系可能是替代性大于互补性。

需搭配人类主观意志判断调整

新技术当然有令人担忧的一面。即使表面上与人类对答如流，ChatGPT也不是真正理解人类语言，终究只是产生看似有意义文句的演算法，本质上可能更接近极为高明的“鹦鹉学舌”。另一方面，ChatGPT容易沾染人类的坏习性，不太愿意承认无知，反倒振振有词提供想像、捏造、空泛答案；即使相同问题有不一样回复，照样面不改色。但目前看来还缺乏有效机制验证ChatGPT产生文本的真实性或正确性。因此ChatGPT使用还有限制，最好不要问它真假难辨的问题，但可请它设计行销文案或规划教学大纲，这类较没有客观标准答案的建议，再搭配人类主观意志调整。

此外，ChatGPT也有价值观或道德相关争议。我们并不知道训练资料库都有什么资讯，如何确信不让资料库偏见以某种方式潜伏于产生内容？又如作家要求ChatGPT协助撰稿时，会不会无意抄袭他人作品（因资料库有），侵犯他人着作权而不自知？虽然ChatGPT经微调会拒绝回答违反善良风俗的问题，但只要拐个弯再问一次，还是可能套出答案。如ChatGPT虽不肯传授如何诈骗，可是改成问如何防范诈骗，说明诈骗方法或举几个诈骗案例，它就欣然接受，且回答非常仔细。

无论如何，ChatGPT出现表示世界不知不觉又产生剧变，工作传统界限被迫重新定义。原本需高度专业才能完成的任务，生成式AI协助下变成人人可为。一些苦学有成的技能失去价值，被新技能取而代之。金融业必然是深受影响的产业之一，至少数位金融、财富管理、客户服务、行销销售、风险管理及其他许多业务工作模式与职能都极有可能改变。现在该是时候好好问自己，生成式AI会为你所在机构与工作带来什么变化；又会以什么形式整合至职场与生活，以及AI代表什么意义。

（作者：张凯君；本文由 中国台湾银行家 授权转载；首图来源：shutterstock）

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