AI聊天機械人全集【星之谷專欄-頭條日報】

ai聊天機械人
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AI聊天機械人(一)

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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