AI聊天機械人全集【星之谷專欄－頭條日報】

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2023-05-12

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AI聊天機械人(一)

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AI聊天機械人ChatGPT於去年底推出，該軟件初推出時，用戶需要外地的電話號碼核實登記，香港人需要相當轉折的手續才可使用，不過近日推出了不同的手機apps 版和web 版，只需簡單步驟便可使用免費版本，因此在近期才受到關注，筆者也湊熱鬧試用一番。

不少科技迷在近年已預言，一些較機械式的工種將在短期內消失，最受影響的包括飲食、零售及職業司機等。在人工智能或自動化技術方面，香港算是相對落後，但巿面上已有不少服務性行業的工作已改為自動化。聊天機械人的出現，甚至影響到創作性的工種，當中包括作為撰稿人的我。

例如在餐廳點餐，在20年前去酒樓飲茶，主要仍是由服務員推蒸籠車在酒樓內叫賣，現時已多改由點心紙或電腦落單。不過由於酒樓食客仍是長者居多，大部份仍保留點心紙落單的模式，至於火鍋店或日式放題這類年輕食客較多的食肆，有不少已改為手機apps或QR Code 落單了。用手機落單的好處是省卻了點餐員的人手，畢竟許多人在點菜時才忽然患上「選擇困難症」，或者正式點菜時才加減菜式或調節個人口味，點餐員花在等客人決定食品的時間甚至比寫單更長，使用手機落單就省卻不少人手。

零售方面，現時所有大型超巿都已設自助收費櫃位，顧客只可自行掃描貨品及使用電子繳費。每行十多部條碼機，只需要一個店員負責看管、協助或派發膠袋，所需人手少、佔地更少，可大幅減輕商戶的成本。

無人駕駛汽車在外地已開始普及，尤其在美國，不少省份已准許全自動駕駛私家車在道路上行走。至於定線定航的公共車輛例如巴士及小巴，由於可預先輸入路徑資訊，甚至可按不同路段出現的人流，預先作出評估去調節敏感度或車速，無人駕駛的優勢更大，相信是全球未來的主流。

香港方面，港鐵南港島線於2016年底通車，全線以無人駕駛列車行走。由於全段都由天橋或隧道組成，幾本隔絕了外來侵擾（例如野生動物），相對於幾乎全程在地面行走的東鐵線較少出現突發情況，南港島線的自動駕駛系統就相對安全。至於道路交通，相信短期內難以推廣無人駕駛，職業司機相信仍可保十年飯碗。

作為一個撰稿人，原以為自動化未影響到自己。畢竟撰寫一篇文章，當中對題材的捕捉、要搜羅的資訊甚至文章的較對，在數年前是難以想像可交由電腦進行。當體驗過聊天軟件的功能後，相信在不久的將來，作者只要拋出題目，就能生成一篇有相當見解的文章，不過現階段看來還未成氣候，下篇續談。

AI聊天機械人(二)

現時已出現了數個AI聊天機械人可供免費試用，筆者試用過能以中文聊天的ChatGPT及Sage，兩者的強項各有千秋。ChatGPT強項是對答及寫作，類似蘋果的Siri語音系統。Sage強項是回答特定問題，尤其是學術性或邏輯性的問題，對普通人來說，功能類似搜尋引擎。筆者分別以寫作題及數學題試玩，略有發現。

寫作題

ChatGPT及Sage對於完全虛構的故事創作能力，可謂一流。用戶只需拋出特定的題目，例如以「科幻故事、求生、植物學家、獨自一人」為題，就會創作出類似《火星救援》的故事；如以「皇子、公主、惡毒女巫、施法、大團圓結局」為題，就會寫出類似《睡公主》或《青蛙皇子》的故事。

筆者嘗試過不同的題材，ChatGPT的答覆，「參考」單一作品的近似度較高，而Sage 的故事則雖似曾相識，但內容比較像「參考」自不同作品。兩個程式寫出來的文筆，都相當流暢及「有紋有路」，沒有多少大的破綻，水平大致是一篇相當平穩的中學生作品。

加入更複雜的劇情

輸入平淡的條件，就會生成出平淡的故事，放到免費平台都不會有人閱讀。不過如加上「意想不到的結局」，就高度參考了近年相當時興的家庭倫理電視劇，但同時也會出現前文不對後理的情況。

筆者把「意想不到的結局」加到上述的皇子與公子的題目後，故事中期揭發了女巫與公主原來是雙胞始關係，在後來的劇情，公主又多了一個女巫姪女的身份。筆者嘗試畫出人物關係圖，都沒法在時間及邏輯上還原女巫與公主的關係。這方面，AI仍沒考慮人類的倫理關係及稱謂，如果屬一齣類似《家有囍事》的喜劇，年紀較大的關海山稱毛舜筠為「無雙表姐」，明白的人將會心一笑，但如果並非喜劇的話就算是嚴重錯誤了。

數學題

筆者試用代數方程式去考驗兩者，發現Sage 比ChatGPT強大得多。以一個不算容易也不算困難的3×3代數方程來說，筆者記得在讀書年代，大約也需要3至5分鐘解題，最花時間的地方在於抄寫。如把題目交給聊天機械人，就會自動選擇一種解題的原理，然後完整地把每一步列出，整個過程不超過20秒。

想驗証的話，只要把得出來的三個答案代入三條方程裏就會知道正確與否。筆者試過把幾組題目分別交給該兩個程式，發現Sage都能找到正確答案，而ChatGPT的答案只能代其中一條程式，代入另外兩條則完全錯誤。最有趣的是，如果指正錯誤，聊天機械人還會道歉然後重新計算，但無論指正多少次，仍會得出錯誤的答案…。

AI聊天機械人(三)

撰寫一篇文章，最困難的地方其實並不是文法或用字準確，而是題目的捕捉。以筆者的專欄為例，大致可分為巿場資訊、居屋分析、地區發展、巿場展望及買樓技巧等。

以上幾類文章之中，筆者覺得最容易受到AI威脅的就是巿場資訊、居屋分析及地區發展。AI聊天機械人的其中一種「學習」的方式就是翻閱網上的文章，並在當中尋找較多人認同的方向作為答案。

巿場資訊類

巿場資訊可以從各大銀行官方網站，或新聞報導中獲得，AI一秒鐘可閱讀的文章何止千百，整理及編排文章亦可用特定格式像罐頭製造商般生產出來。如果AI連系到搜尋引擎，更加可以分析近期最多人搜尋的字眼而整定熱門的題目。

居屋分析類

居屋分析文章，筆者寫了幾年後其實都有點創作彼勞，基本都是以過去文章的格式為範本，將新資訊依樣葫蘆放進去。AI在這方面的處理能力就肯定高於人類，比人類更勝一等的是可以分析整篇價目表以得出所需的數據。

地區發展類

地區發展是傾向創作文，資訊可在政府公告、樓盤廣告或各公營機構等文件中取得。筆者在寫作時要閱覽的資訊相當多，以時間成本來說是最重的。AI機械人的最強項正是找尋、分析及整理資訊，創作這類文章的效率就會比人類高出一大截。

巿場展望類

巿場展望類文章，筆者暫時認為短期內不會被AI取代。事實上，巿場展望一定有相當重的個人好淡喜好。簡單舉例，成交大增，樂觀的人會認為「多人買樓」樓價自然上升；悲觀的人就看到「多人賣樓」樓價將大冧。二手樓是一買一賣，有多少人買樓就有多少人賣樓，就像半杯水的理論而已。或者另一近期消息，疫情三年後終於通關，內地人容易來港，有人認為他們會來港買樓，也有人認為他們趕著來香港賣樓，其實兩者都只是猜測而已。

買樓技巧類

至於買樓技巧，這類型文章是最難取替，皆因這些都是個人生活中的經驗之談。選樓座向、景觀、凶宅及交通等因素，雖然可單向的以「越優質越好」想，但把各種因素對個人「感觀」的影響一併考慮時，相信仍然會難倒AI。

最有趣的是，早幾年有電腦企業把AI程式放到網上與人對答，希望學習更人性化的語調，結果被各種奇想的網民教壞。除了迅速學懂髒話外，還發表了一些岐視言論，結果草草下架。以「網上大眾比較普遍認同的想法」為依歸最危險的地方是，大多數網民認同的資訊並不代表正確。譬如有一天，「在船上不能玩爆旋（船）陀螺」的無聊IQ題在網上大受歡迎，那AI就會認為爆旋陀螺是不能乘船的違禁品了。

AI聊天機械人(四)

一般人會認為，越低技術、重覆性和機械式的工種，越容易被人工智能或機械人取代。令人意想不到的是，這一輪AI聊天機械人技術的突破性發展，卻令一些專業人仕成了掉飯碗的高危一族。

香港法制

香港的刑事法沿用了英國的普通法，這種制度廣泛應用於英國及歐美地區。普通法的其中一個重要精神是，法院應遵循先例作出同樣的判決。

律師角色

法庭電影或電視劇中，常見雙方律師在結案時引述過往案例來証明被告有罪或無罪。律師的工作，看似是把案件來龍去脈整理及在庭上表述，然後在結案時拿出相關案例。實際上，律師當接到案件後，首先會找出過去一個或數個類似案件作出配對。當上庭時，律師會把本案以過去案例的情節重演一次，用來顯示古今兩案高度相似之處以說服裁決方。

AI聊天機械人

上面這一段，把重要情節套進故事框架的做法，正正就是AI聊天機械人的強項。還記得筆者在第二篇中，要求聊天機械人以「皇子、公主、惡毒女巫、施法、大團圓結局」為題，得出類似《睡公主》或《青蛙皇子》故事的情況嗎？

AI 比人類強大之處

律師的價值在於博覽群書及超人的記憶力，首要的工作是在上百年的案例中找到與本案高度接近的一個，然後作出整理及表述，這正正就是聊天機械人的學習過程。AI憑靠著強大的運算能力，一天能閱的文本隨時比一個律師一生能閱的多。AI也可憑著強大的演算法，就程式員定義的「相似度」參數找出一堆相關的例子，從而學習、篩選，自動建成一套知識的倉庫。

在法庭上，雙方律師都會保留尚方寶劍作為必殺一著，所謂兵來將擋、隨機應變，對方的律師沒可能帶一整個書櫃到庭上，更惶論慢慢翻查書藉了。AI律師可以數秒內從數據庫內找尋所需資料，甚至可即時在雲端數據庫搜尋應對的方案。在訊息量層面，人類律師絕對會被AI比下去。

專業人仕的監管及屏障

回到現實層面，專業人仕雖會受到AI的衝擊，但要被AI取代，最大的難關在於立法層面。現時，專業人仕都會受到法例的監管，特定的工作都必須由持牌的專業人仕進行或核証。當發生問題時，負責的專業人仕將接受調查甚至受到懲處。

這種監管制度，事實上亦是一個屏障，阻止外人摻手進來「爭飯碗」，相信修例讓AI替代專業人仕不會是短期內發生的事情。雖則如此，專業人仕可以借助AI程式作為前期輔助，到簽名或出面時仍然要親自出馬。當然，人手成本大減下，相信亦會影響不少從業員的生計。從事這行的人仕，應好好裝備自己，比其他人盡早了解新科技，轉型為公司中的AI程式操作者也許是新的出路。

AI聊天機械人(五)

外國有一句格言「if you can’t beat them, join them.」，中文大約的意思是「不能置身事外、唯有同流合污」。AI發展一日千里，有人預言未來20年會有接近一半的現有工種將會消失，各位打工仔應及早理解AI技術，趕在被淘汰前由局外人變成參與者。

流程式對答技術 (Flow-based)

較早期的聊天機械人（Chatbot）採用流程式對答（Flow-based）技術。最簡單的Flow-based技術，是預設一系列問題，讓用家選擇性回答，就如銀行的「廣東話請按1字」、「信用卡服務請按2字」電話理財服務。對於有限範圍、有既定答案的行業來說，這類層層深入的聊天機械人其實已足夠應用。

意圖式對答技術（Intent-based）

本港不少網上銀行採用的聊天機械人已改為較人性化的意圖式對答（Intent-based）技術。在建立這種機械人時，會先讓機械人自行學習所需的資料庫，其後再讓測試員跟機械人對話，讓機械人熟習人類語言。這種技術的機械人的對答比較接近人類之間對話，也會懂得應對客戶採用的不同詞彙。例如客戶填寫「找數」，機械人懂得理解為「清還欠款」。

Intent-base的客服第一句問題行可能是「你好，我是智能客服May，請問想查詢甚麼服務？」。客戶可以鍵入所需的服務，即使輸入整句口語的「我想睇睇上個月找咗咩數」，都會懂得應對。

Intend-base機械人會把客戶回答的關鍵字與資料庫比對及分類。就以「我想睇睇上個月找咗咩數」這句說話為例，其實已包含了4個關鍵字，「睇睇＝查詢」、「上個月＝時間範圍」、「找左＝清還」及「咩數＝那一類款項」，機械人就會得出客戶想查詢的項目及範圍。

機械人懂得反問

以上句子其實還欠缺了一個關鍵項目，就是清還那種款項。這情況下，機械人很大機會向客戶再提問「請問閣下查詢的是清還那一個種款項，例如信用卡、現金分期、自動轉賬或其他類別？」。當客戶回答「信用卡」，機械人就會把對上一個月的信用卡出入賬紀錄或連結發送給客戶。

打工仔應及早裝備

在設立及訓練聊天機械人的時候，其實需要大量人力物力，除了要有電腦程式員向機械人輸入思考邏輯、數據庫及設定各類參數，還要有具備豐富行內經驗的職員與程式員一起進行測試及提供意見。大部份傳統行業的公司，其實不會長期聘用一班電腦專材，而是聘用外判供應商以設立、維護及更新機械人運作。公司內部將提拔員工兼任監督，假如對本身工作熟悉，又對編寫電腦程式有一定能力的員工，將會是最合適的人選。無論各行各業的打工仔，除了行業知識外，不妨進修電腦編程以迎接AI時代。

子非魚

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