員工到領導者　從AI到生成式AI的思維轉變

【文／黃泓嘉 圖片提供／達志影像】

　　從AI 到生成式AI，數位科技持續推動生產與社會的進步，但不同以往AI 主導的數位轉型，生成式AI 浪潮在2022 年11 月由OpenAI 推出的ChatGPT 引爆後，科技巨頭無不投入生成式AI 的研發競賽之中，競相推出顛覆性的產品。

　　從上知天文下知地理的ChatGPT 能撰寫論文、詩詞問答、產出程式碼；Midjourney 能根據你的指令生成圖片；到最近生成式AI 影片公司Pika Labs 能根據輸入文字，生成高畫質的卡通、3D 動畫抑或真人電影片段，諸多應用在短短1年中爆發性成長，也迅速入侵並改變我們的工作型態。生成式AI 如何改變我們的工作？企業為何不同於以往，數位轉型動輒數十年的過程，反而大步導入生成式AI ？擁有多年教學經驗的物聯網與生成式AI 專家，中國生產力中心講師楊俊益為我們解答，轉型影響為何如此廣泛與迅速。

生成式AI
低成本唾手可得

　　生成式AI 各項產品甫問世1 年多，就對諸多產業造成重大影響，過往AI 可沒有如此巨大壓迫力，楊俊益指出一大關鍵：「生成式AI 與AI最大差異，是生成式AI 讓每個人唾手可得。」

　　以往的AI 它是科技的相關應用，比如：臉部辨識科技，在識別個人以及強化使用者身分驗證；智慧工廠的打造，需導入MES 系統，自動化設備機械手臂等，都需企業事先在軟體與硬體設備投入成本，這也是企業端的AI 應用推行許久，卻沒辦法一開始就迅速且大規模開展。反觀生成式AI，像ChatGPT 付費版只需每月20 美元，只要有網路就能在任何位置使用，免費版本ChatGPT、Microsoft 的Bing AI 也能讓普羅大眾做到許多事情。

　　想把腦海中的想像呈現， 藉由Midjourney 跟Bing 就可以實現；碩士班學生在撰寫論文時，把PDF 電子檔原文餵給ChatGPT，它可以幫你摘要、分段，甚至重新潤稿。楊俊益指出過往企業AI 應用是由上至下推行，但生成式AI 為何讓人覺得一夜間火爆全球，是因為它是由下往上蔓延，當廣大基層員工、學生都能免費或者低廉成本使用生成式AI，其影響力自然無遠弗屆。

圖說：生成式AI (Generative AI)，一鍵生成所需內容、圖片、聲音，其便利性與成本都使其迅速被接受與使用。

生成式AI 改變基層員工
GPTs 改變中高層主管

　　生成式AI 已實際在工作中應用，2023 年9 月全球飲料領導品牌可口可樂與AI 合作，推出可口可樂Y3000 風味，運用AI 技術調製西元3000 年後的獨特風味，從配方調配、風味設定、瓶身設計皆與AI 共同打造；日本7-11 宣佈導入生成式AI 協助新產品企劃，預計能將新商品開發過程從10 個月縮短至1 個月左右。

　　楊俊益觀察受生成式AI 影響最大的職業，行政人員、資料分析員、行銷企劃、軟體工程師等，從資料整理、數據分析、方案規劃、程式碼生成，只要提問正確，生成式AI 如ChatGPT 都能給出7 至8 成完整的答案，對於提昇工作效率與產出有極大幫助。對於大眾擔心自身職業是否會被取代淘汰，楊俊益說道：「被淘汰的不是職業，而是不會使用生成式AI 的人。」起初這些生成式AI 應用，被當成提昇個人生產力的工具，適合基層員工使用。但楊俊益指出，當OpenAI 於2023 年11 月6 日的開發者大會上推出GPTs（客製化機器人模型），可以建立公司專屬的知識庫，將公司歷年相關資料歸納蒐集，中高階主管可輕鬆存取，利用GPTs 進行統計分析，輔助做出營運決策。

　　以往建立一個分析模型，需要專業程式設計師，曠日廢時不斷逐步調整，如今不用寫程式，運用自然語言（白話文）敘述問題與需求，就能創建客製化GPTs，能立即調用資料並進行分析統計，不只客製化公司GPTs，它也能根據需求克制部門GPTs。楊俊益觀察，這也是許多企業開始佈局GPTs，搶佔先機建立自身知識庫的原因。

圖說：產品開發與生成式AI 的結合，也大幅改變過往工作型態，可口可樂Y3000 口味就從設計、配方、風味與AI 共同開發。

工作者的思維轉變
提問能力成未來關鍵力

　　世界快速變動科技不斷革新，工作者除須學習新技術的應用，更重要的是學習成長的心態，也就是思維上的轉變。楊俊益認為在面對生成式AI，可以分成2 種來談，一種是被動式學習，當他發現別人1 小時做完他1 天的工作，因工作上需要或欠缺，他的學習速度就會很快。

　　另一種較困難的是素養的養成，不是指學歷或能力上的進修，而是面對新事物時，會思考如何去更好的使用它。以生成式AI 來說，素養養成就是如何進行好的提詞（提問），這也需要時間與經驗的累積，去發現怎樣的提問有好的回應。並不是複製別人成功的提詞就行，這樣只是複製但沒有創造的能力，而是透過修改嘗試不同提詞，形成自己有效的提詞知識庫，隨時能變化運用。

　　「不去嘗試你不會知道生成式AI可以運用在哪」，楊俊益舉例來說在課堂上他曾問：「有沒有試過用ChatGPT 劃過表格？學員答說那不是要用付費版才行。」其實講明第幾欄、第幾列你要放置的東西，再給他需要整理的文章，就可以完成。有問題許多人說就去問ChatGPT，但卻得不到想要的答案，因為他們不曉得如何正確提問，這才是關鍵所在，再簡便的工具還是得花時間去累積摸索。

　　在生成式AI 出現的時代，學習如何邏輯提問，一層一層爬梳所需的答案，方能成為新時代工作者的素養養成。

領導者的思維轉變
理解並主動推動生成式AI

　　對於企業領導者，更需要主動去了解生成式AI 的進展與應用，才能提出新概念並整合產品運用，描繪未來企業願景。當員工明了領導者對數位科技的態度與導入的明確方針，會更願意主動去學習新技能創造新機會，這也是所謂的數位心態(Digital Mindset)，根據《Harvard Business Review》，數位心態是指：「一種態度動和行為，讓員工和組織得以看到數據、演算法和AI如何開啟新的可能性，並在日益由數據密集的技術，和智慧科技所主宰的商業領域中，描繪成功之道。」

　　楊俊益觀察，這波生成式AI 由下至上蔓延，反而上層者的認識最淺薄，但反過來說如果由上而下去推動，其推行速度與企業效能的提昇會極其顯著。當員工使用這些工具節省下的時間，他並不會主動去做更多工作或是實現創新，但如果由領導者推行，並配套以薪資獎勵或是其他支持手段，那員工就會有積極意願。

　　另外成本的降低也是領導者需研究生成式AI 的原因之一，過往要與企業內部應用軟體進行串接，必須委託外部廠商或是內部招募RD 團隊，甚至配備NIS 伺服器等硬體設備。如今透過GPTs 或是其他生成式AI 應用，就可使用自然語言從資料庫串接所需的欄位，或設定想要的條件值，過往需要程式設計師，用代碼定義明確指令，要去掉空白字，逗號後關鍵字設定等。

　　雖然一開始需要時間去調適模型，但比起以往寫程式的耗時可說天差地別，楊俊益舉例來說：「我創造30 個不同運用的GPTs，只花了2個星期的時間。」

80分就夠衝擊創意產業
生成式AI 隱憂：侵權、詐騙、資安

　　生成式AI 所帶來的改變不只在工作上，各層面的行為都反向衝擊受影響產業，在圖像生成越趨人性化下，不再侷限於英文、專業提詞，自然語言的中文輸入也能產出腦海中的想法。在此情況下，消費者無須選擇95 分的產品，因為80分對他們來說就已足夠，還無須成本。楊俊益舉例：「我有個在景點販售茶包的朋友，過往會請插畫師繪製景點插圖，當作贈品，現在請AIGC生成就行，他說80 分的圖片就好了。」

　　生成式AI 不管在訓練資料或是使用方法，都存在侵權爭議，例如：運用插畫師過往作品生成相同風格圖片，抑或參考某篇文章，請ChatGPT 以自身口吻重新撰稿。楊俊益觀察，雖然企業、科學家、政府開始警覺開始規範，但會發現民眾會往免費與無限制的地方跑，後期進場的廠商為了爭搶市佔率，也不斷繞過限制。楊俊益略帶悲觀表示：「未來也許創意工作者，會越發意興闌珊，因為作品不斷被剽竊使用。」

　　GPTs 出現是工作者與決策者的福音，但背後暗藏的資安隱憂也隨之暴露，如無防備只要有心人，稍加嘗試就能把所有訓練資料（公司內部數據）、指令語法都竊取而走。日前Google 研究團隊就發現，在ChatGPT 對話中輸入重複特定的單字，將使ChatGPT 吐出原始訓練資料。犯罪產業使用生成式AI 可能比所有人都來得厲害，克隆(Clone) 複製人聲轉而詐騙你的親友；利用深偽技術(Deepfake) 大量製作假新聞，進行輿論戰。許多企業導入生成式AI 進度緩慢，不是不想而是多方考量，因一不小心商譽可能就會受損，這也是為何OpenAI 日前上演公司撤換執行長的風波，其背後是發展人工智慧與擔心人工智慧失控的陣營對抗。

下一個發展重點
多模態AI GPT-V

　　話雖如此，生成式AI 被視為新時代的創新產物，所能帶來的發展與隱憂同樣巨大，楊俊益提及未來的生成式AI，會是文字、圖像、語音、影像等全方位的整合，也就是GPT-Vision(GPT-V)， 它是一種多模態(Multi-modal) AI，不僅能書面文字互動，還可以使用其他交流方式，比如接收、判讀再輸出圖像，像是分析醫療案例等。

　　生成式AI 發展猶如坐上火箭， 如何追上前沿新知，楊俊益有自身的祕訣，那就是Youtube，只要訂閱10 幾位這方面的專家，就能掌握AIGC 最新趨勢，「因為他們本身也是競爭者，都需要找出不一樣、更新的運用吸引觀眾，等於他們幫你緊追AI 時勢。」

　　生成式AI 帶來無限可能，也許在不久的未來，人類所面臨的難題，全球暖化、經濟發展、戰爭分歧都能透過它而得出解方，面對劃時代產物，我們應去了解學習，就如同當年網際網路發明的年代，最終改變了世界與你我。

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