現任《人工智慧科技基金會》執行長。讀過政大新聞系、新聞研究所，以及雜學無數。曾任職多家媒體，橫跨電視、雜誌與網路媒體，分別擔任副總編輯、主編、製作人、企劃經理與政治線記者等多項工作。與台灣人工智慧學校已故執行長陳昇瑋合作《台灣產業AI化關鍵問題》、《數位轉型關鍵對談》系列線上課程，並合著《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》。
|走進日常裡的AI人工智慧
其實從2016年開始，當人工智慧AlphaGo打敗李世石的時候，這股關於AI的風潮就已經開始形成了，只是當時主題是關於圍棋，而圍棋並非人人都會。但這次的ChatGPT則完全不同，只要是平常會上網的人，都可以使用ChatGPT，而ChatGPT所生成的文章，也有一定的水準。雖然當中的資訊不一定正確，但已經開始讓使用者能夠感受到，與ChatGPT對談就如同與真人對談一般。人們開始討論關於未來可能受到潛在威脅的不同職業，或是關於學生可能利用ChatGPT生成作業報告等。這些恐懼與不安，都來自於對於這項技術的陌生與不理解。這可以分成兩個部分，一個是它可以做到什麼，另一個則是，它不能夠做到什麼。
現在社會許多工作都與文字生成有關，因此ChatGPT的生成賦能也因此造成許多人內心的不安，認為自己的工作會因此被取代。若我們仔細探究ChatGPT的運作，本質上ChatGPT還是屬於人工智慧，也就是AI，AI的訓練目前仍需要有資料庫的支撐。我們首先應該要做的是好好了解這個工具，可以閱讀可信媒體來源關於ChatGPT和人工智慧的相關討論與分析文章，接著自己試著去申請任何一個AI工具的帳號，實際操作看看，是否真的能和自己的工作有所結合？有哪些助力，是否真的所有人都能夠使用？或者仍需要專業知識才能夠操作AI工具，也才能發揮AI工具的最大效用。
|亦敵亦友的AI工具
在未來跨領域的對話能力會是相當重要的技能，像是自己不一定會寫程式，但要知道如何對AI工具下指令，讓它來替我們完成寫程式的工作。另外像是ChatGPT的回答，其實是根據現有的資料庫，在完成推理歸納後，所生成的方案，所以不見得是事實，若沒有相對應的專業知識，很容易會誤以為真。再來是ChatGPT如何搜集資料與推理歸納，有些人可能以為ChatGPT是在很短的時間內，在網路上搜集資料後，藉此回答問題，但其實ChatGPT的運作是在已經完成並且封閉的資料庫中，歸納推理出最大概率的結論後，給出回答，但概率不完全是100%正確，所以才會有需要糾正ChatGPT的情況出現。
AI工具給出的方案與回答不會100%正確，所做的預測也是一種機率，當人類在某個領域所擁有的經驗，超越AI的資料庫或是網路上的所有資料時，就能做出比起AI工具更正確的判斷。反之，若是經驗不足，但一昧的相信AI所給出的答案，接著人類用這個答案去創造更多的資料與推理，那我們的世界就會越來越偏離真實。這也衍伸出另一個問題，「我們是否能真的相信AI？」，這也是我們基金會持續在研究的議題。今年開始我們會與不同的工會以及協會合作，加上與不同產業間的配合，希望能夠讓大家更關注這個議題，培養對於「AI素養」的敏銳度。
|以人為本的科技發展核心
兩年前接受「行行出老母」的採訪時，我曾經說過「科技始終來自人性」，到了兩年後，經歷了一陣AI風潮，我仍然還是這麼認為的。舉個例子來說，現在大家的家裡可能都有掃地機器人以及洗衣機，但可能不一定有洗碗機。家中沒有洗碗機可能有不同的原因，或許是空間不夠、或許是進出水管線問題，但最終都可以總結為，「在可以負荷的成本裡，因為需要這項科技，所以我們使用它」。人工智慧這個名詞最初被提出是在1956年時，當時希望能夠透過人工智慧來替人類完成某些任務，中間經過了許多科技技術的轉折，一直到現在，我們才終於有了這項技術似乎已經成熟的感覺。一項科技技術是否成熟，是否能夠進入人類的經濟體系中，以及是否能夠為人所用，都是以「人」來作為判斷標準。沒有技術會是突然憑空冒出，當一般大眾從媒體中看到某項科技技術似乎正蓬勃發展，背後可能都是商業策略與考量，將現有的技術整合並包裝成商品。回到AI技術的話題，當商業策略讓大眾認為，自己可能會被AI取代時，就會開始接觸並使用AI工具，但大眾並不需要對AI技術感到恐慌，因為科技與人類的發展會是動態並且彼此適應轉變的過程，在使用AI工具的過程中，我們也需要思考，自己身為人，有哪些「特質」、「能力」或是「天賦」是AI無法取代的。
|與AI共存的未來，全新的職涯領域
在未來可能會生成的新職業類型裡，會有Prompting engineering （提示工程），能夠與AI工具協作，給予指令，以及擁有整合資料庫的能力，當中所需要的不只有對於AI的知識與能力，可能還包括各行各業的專業知識。像是行銷人員需要辨識出哪些數據對於行銷會有幫助，而這些資料要如何和財務人員的資料串接在一起，如何設定格式，進而產生意義，再將已整合的資料庫連結進AI工具裡，進而計算出能夠被使用的模型，這當中所觸及到的專業領域與知識並不僅限於，對於AI本身有較深了解的資工領域的工程師。不只是企業，政府單位也開始進行轉型，實施「數據治理」，也需要整合關於對於法律、宗教、金融、教育領域等專業人士，擁有數據概念，進而篩選出能夠被使用的數據與資料。我們可以說，科技的使用，仍是以人為中心，像是前一陣子相當受歡迎的AI視覺生成工具Midjourney，談的就是「電腦視覺」，透過人類語言描述人事時地物，讓電腦產生對應的視覺演算圖片。加拿大有個研究AI的單位「MILA」，則是將研究重心放在如何打破數據之間的鴻溝，讓所有人都能夠公平的使用AI工具。另一個同樣也被討論的問題，則是人類使用AI時，法律面向的爭議，若要訂定AI相關法則，則需要有個範疇，關於如何使用，在哪裡使用等，但我們現在仍尚未能夠清楚的知道AI的使用與發展界線在哪裡，這些都可以是未來職業的發展方向，技術能力需要與每個當下不同的情境結合，才能有更多不同的思考與想像。
|以好奇心探索，與孩子一起迎接未知
相對的，父母對於孩子未來的職業選擇，也可以用同樣的原則去思考與引導，孩子有什麼特質與才能，是可以應用在未來的世界中，成為某項領域的專業人士。未來的世界變動會越來越大，父母需要陪伴孩子探索的是全然的未知，與我們過去經驗完全不同的世界，但也不用過於擔憂自己會追不上科技的進展速度，因為科技仍然是由人類決定如何被使用與發展，因為AI越來越像人類，我們也要反過來思考，人類真正不同於AI的價值是什麼？過去的經驗所形成的框架，可能讓我們在某些時候能夠快速解決問題，但也有可能是限制，父母與孩子需要一起在這個越來越變動的世界中前進，多一點的好奇心，而不是擔憂或懼怕科技的來臨。
<與本集相關的訪談主題回顧> AI老母的故事，溫怡玲
