上一篇講到，筆者測試CHatGPT AI的過程中，發現AI其實大致能夠完成直接淺白的基本工作，為人類帶來便利。不過AI在應付比較複雜的工作時，仍須先行給予精準指引。除此之外， AI生成的作品，仍然需要靠人手做最後的校準。
另一邊廂，AI在做事後報告方面，能力實在令人眼前一亮。只要數據齊全，AI就可以用現有的統計方法做出精密計算和仔細的分析。除此之外， AI亦能夠根據生成的報告，比對大數據的資料分析，繼而提供有價值的見解。以前需要花時間逐一人手製作的報告，日後可能有機會靠AI幫手就能快速生成。因此，現在建立系統時必須重視數據收集，亦需要慎防避免收集的數據受到confounding variables (干擾變量）污染。總而言之，ChatGPT等AI實際上都是通過數據餵養訓練出來的，”garbage in” 只會引致”garbage out”，餵飼垃圾資訊只會令AI育成前功盡廢。
再引申下去，AI可能令將來搜尋引擎的形式有所改變。不久之後，AI似乎可發展到直接回答問題或提供推薦。如果是這樣，內容營銷將會變得非常重要。要注意如何能讓AI更好的閱讀關鍵詞和應用所輸入的內容答問題，熟練AI的執行模式和關鍵詞應用將會變成現代人必須的技能。 雖然AI 看起來已經能夠完成七到八成的文案工作，但其實一篇文章中最大影響力、決定成敗的工作，即校對和內容構思，還是需要人的主導。因此普遍來講，能夠賦予作品新意的作家似乎不容易被淘汰。反而那些有固定套路的工作，譬如客服等，筆者則認為很快會被AI大量取代。
此外，AI寫作帶有AI創作者原生地區文化的有趣特質。例如，當評論 Donald Trump 時不願意發表評論，但評論 Joe Biden 時會婉轉地寫首詩。另一個例子是，如果要AI要辨認比英文更古老而抽象的語言，似乎仍然存在一定的困難。所以如果要AI直接辨認甚至創作廣東話的作品，準繩度會比較弱一點。因此現時建議將這個任務分成兩個步驟：先用AI原生語言（英語）創作作品，然後再叫AI將該作品翻譯成其他語言。這些竅門暫時仍然需要人腦去提供精準指令。
然而，這個版本的AI最令人欣賞的地方是，它現在已經能夠進行對話，並初步通過了圖靈測試 (測試機器能否表現出與人一樣的智力水準)。作為現代與時並進的都市人，一方面並不希望看到這些新技術在還未成熟的階段就被廣泛使用，尤其是擔心操之過急會招來不良的後果。但另一方面，我們還是期望ChatGPT等AI日後能夠更加成熟，並且能夠做到更快速、更精確的分析，令這個世界更進一步。
表妹
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