把直覺外包給AI做決策真的可行嗎?利與弊一次看|《直覺鍛鍊》
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
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ChatGPT爆紅後,AI 2.0浪潮來襲,AI人工智慧趨勢大師李開復樂觀以對,指出在現階段三大發展瓶頸突破之後,平台經濟指日可待。
本文轉載自《遠見雜誌》獨家專訪
AI 2.0撩動產業一池春水。光是3月中一週內,微軟,谷歌與百度全參戰,發表自家生成式AI新應用!至於OpenAI團隊打造的ChatGPT,已從原有的GPT-3.5模型升級到GPT-4。面對產業大變局,商機、危機、轉機充斥,李開復接受《遠見雜誌》獨家專訪,指出AI有非常神奇的功能,就是當有一個目標函數的時候,它可以優化任何一個公司或者應用的商業指標。
ChatGPT爆紅後,AI 2.0浪潮來襲,AI人工智慧趨勢大師李開復樂觀以對。張智傑攝
AI發展從2010年之後,經過四波技術浪潮,2018年後已經可以達到「全自動智慧化」,包括智慧倉儲、智慧製造、智慧農業、無人駕駛、機器人等,都能實現。在眾所期盼的AI 2.0三大商機展現之後,為了達到平台經濟,還有哪些需要跨過的門檻?
李開復解構AI 2.0先天困境,一是如此巨大的運算模型,需要極大的運算能量;二是解決「胡說八道」的問題;三是移轉到其他領域的模式,能夠建立完成。
過去10年,雲端運算每年所需要的新增運算能量,在半導體的進展下,得以滿足,但AI進入更高速發展的階段,晶片設計與製造的突破是不是能跟上?以及使用成本是不是仍然這麼貴?是AI 2.0的基礎課題。
圖/過去10年,雲端運算每年所需要的新增運算能量,在半導體的進展下,得以滿足,但AI進入更高速發展的階段,晶片設計與製造的突破是不是能跟上?pixabay
其次是「正經八百的胡說八道」情況,能不能有更新的技術搭配調整。因為現階段使用在「無關緊要」的領域,AI 2.0表現很好,例如寫作助手、圖像創作,但如果在不容出錯、需要明確答案的議題上,還不如搜尋引擎給予的多種搜尋結果。
第三則是轉移模式,AI 2.0最迷人的平台經濟,需要能在流暢的多元領域上轉移,才能透過大規模應用,與其帶來的商機,才能分攤巨大運算成本,這也是重要的關鍵環節。
此外,李開復不僅是網路技術的領航者,對於整體數位產業發展也有反思。
他分析,「平台」級別的項目,有如電腦領域的微軟系統,手機領域的Android平台,可以創造生態圈,巨大的良性迴圈,帶來可觀的商業價值。
「現在可以看到AI 2.0可能成為新平台,但其中的生態模式也不是那麼簡單,因為誰做出了這個平台,它就會有巨大權利,去侵犯、傷害那些製作了那些應用與內容的人」,李開復直指新技術與現階段環境的衝突點。
他從網路發展歷程觀察,還是期望產業裡有不只一個平台,經過競爭與監管,能夠達到平台與應用之間的良性互動,而不是平台剛開始很客氣把應用方吸納進來,一旦一家獨大以後,就欺負他們,可能是改變合作方式,甚至自己抄襲,或者選擇生態圈的優異者,經過投資,進而壟斷捆綁,希望能再發展新生態圈的同時,有一些模式和競爭,來降低這類問題。
圖/AI是人類認識並理解自己的最後一哩路。unsplash
李開復近年出版三部專書解構AI,包括2017年《人工智慧來了》、2019年《AI新世界》,2021年甚至與科幻作家陳楸帆合著《AI 2041》小說,對於近年發展神速的AI領域,有極高期待。
他特別分享兩張泛黃圖片,來自他1983年提交卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)博士申請的信函,信中提到「AI 是對人類學習歷程的闡釋,對人類思維過程的量化,對人類行為的澄清,以及對人類智能的理解。 AI是人類認識並理解自己的最後一哩路」。
40年後,人類終於走到了。
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