人工智慧的發展演進
人工智慧（artificial intelligence，AI），自從電腦發明以來，已經出現了至少三波的發展高潮，而最近一次是由2011年至今，透過GPU（圖形處理器）的快速發展，推動了機器學習及深度學習的發展，使得AI再次成為熱門領域。
雖然AI技術不斷突破，但演算法的門檻卻成為了AI普及化的巨大障礙，精通程式語言及演算法，一度成為企業招募AI專家的必備技能。除了技術門檻，AI技術的應用，初期只在機械視覺（圖像辨識）及自然語言處理等領域有所發展，但演算法需要高預算及長週期，有能力導入的企業不多，因此也造成前幾年AI熱度稍減。
直到ChatGPT橫空出世，這一款由OpenAI開發，並於2022年11月推出的人工智慧聊天機器人程式，一推出便引起轟動，上線5天後便有超過100萬使用者，上線兩個月後便有上億使用者，被視為這一波AI發展的殺手級應用，有希望成為AI真正普及化的關鍵。
ChatBot是什麼?
聊天機器人（ChatBot）的歷史悠久，與人工智慧相當，在2010年代同樣再度興起，被廣泛運用在網頁客服及通訊軟體客服等，聊天機器人基本上是由一個資料庫所構成，當對談者提出問題後，經過自然語言處理技術，拆解並自動判斷問題的內容，由資料庫提取出相對應的回答。
但ChatBot雖然被廣泛應用，卻有許多缺點，在上架之前，需要針對大量的資料進行整理，先建構好關鍵字及對應的問答，得要花費許多時間，上架之後，若提問者的問題無法被正確判讀，或是提問內容超過資料庫範圍，便只能給出罐頭回應（通常是無法解決問題，請轉真人客服之類…）。
具體來說，此階段的ChatBot，只能算是一個較有彈性的資料庫搜索程式，但受限於要先擬定大量的判斷邏輯，而且也無法將資料庫中的資料整理重組後給出回應。
ChatGPT與過往AI的差別
ChatGPT的突破，第一在於它是生成式人工智慧，簡單來說，它會講自己的話，用自己的方式來表達，針對同樣的問題，它每次給出的答案可能都不一樣，能夠重組許多不同來源的資料，有邏輯地給出答案。舉例來說，針對同一個辯論題目，不管是扮演正方或反方，ChatGPT都能夠提出不同的論述，且都基於客觀資料。
第二，先前人工智慧的發展，通常聚焦在單一的工作任務，訓練成為專用型的人工智慧，而能夠進行多種任務的通用型人工智慧，雖然概念上有被提出，但過往會被認為很難達成，因為需要更加海量的計算資源，也擔心因為任務分散，導致演算的準確率下降。
但ChatGPT已經表現出通用型人工智慧的雛型，這有賴於GPU硬體快速升級，演算法技術發展迅速，讓計算資源的成本開始下降，其一開始使用的GPT-3模型，神經網路包含1750億個參數，讓ChatGPT有能力回答出大多數的問題，並發展出流暢對答、文字生成（文章、劇本、信件、計畫書…）、程式撰寫、文本整理等多工能力。
而ChatGPT的發展，另外一個引人注目的地方，在於其快速推出且成功的商業化，包含付費帳號（1.使用更先進的GPT4.0模型，可以回應更完整快速。2.支援圖像辨識。3.支援即時網路查詢。4.開放外掛程式。）、企業帳號，以及投資方微軟的Azure OpenAI及Copilot等付費服務。
這背後代表的意義，便是AI已經從先進研究領域的議題，轉變成商業化的產品，且能夠適用多種產業，所以各種產業必須加快腳步，了解AI可能造成的衝擊，以及可能的運用方式。
此外，除了ChatGPT，OPEN AI同步也推出了DALL·E2，用以生成式繪圖，同時期也有Midjourney、Stable Diffusion等同類型服務，AI繪圖在短時間內成為了大部分民眾可以使用的工具，就連知名繪圖軟體adobe illustrator等相關產品，也都導入了AI繪圖的功能。
在AI文字及圖片生成以外，在2023年短短一年內，AI的程式、音樂、影像生成功能快速發展，甚至更進一步，用語音生成文字（如微軟teams的即時會議逐字稿生成）、圖片生成圖片（如圖像延伸、圖像置換、快速去背等）、文本生成影片等，一夕間AI似乎充斥了整個社會，成為電腦化、網路化的下一個世代趨勢，AI化。
從前述來看，這一波的AI發展，應當不是曇花一現的社會現象，而是如同電腦、網路、智慧型手機等改變社會及產業型態的重量級產品，因此，從企業的角度來看，如何更快速認知AI的價值，並導入現有工作體系內，便成為了當務之急。
AI的培訓運用
AI在企業的應用可以說是適用各種面向，下列便以企業培訓為例，介紹可能運用到的地方（AI發展快速，每天可能都有更多的新功能開發出來，以下功能為2023年底所觀察總結）。
- 培訓計畫擬定
可以提供企業的規模、產業別、產品、年度發展方向、預定培訓對象等資訊，由ChatGPT規劃培訓計畫，資訊給得越完整，培訓內容更能對焦，可以先進行職能分析，再推展培訓計畫（可以在對話開始，先請ChatGPT扮演專業的職能與培訓專家）。
經由多輪的對話，逐一展開細節，提供預算、時間、過去曾辦理過的培訓等資訊，完善課程大綱及時間規劃。
- 培訓教材撰寫
依照前述課程大綱，由ChatGPT展開教材簡報的逐頁大綱（建議先指定頁數），再依照逐頁大綱，依序展開每一頁的文字。
簡報常常需要使用到圖片素材，若對於AI提詞（prompts，精準繪製出想要圖片的指令）不熟悉，針對不用太過講求細節的素材，建議使用OPEN AI的DALL·E2，可以用較簡單的文字產出類似的圖片，若是需要非常精準（例如特定機械或工具之類），建議使用能輸入較複雜AI提詞指令的網站
- 課程作業批改
建議使用ChatGPT的付費帳號（ChatGPT Plus），可以將學員的作業以拍照掃描或是電子檔形式上傳，讓ChatGPT批改作業。需要注意的是，有固定答案的作業，現階段的準確率較高，若有數學計算式或是申論內容，批改的準確度可能下降。
- 課堂即時諮詢
同樣建議使用ChatGPT Plus，其中OPEN AI在2023年11月推出了GPTs的服務，允許付費用戶上傳自己的資料，根據需求和想法，建立專屬的機器人，應用此服務，可以上傳所有課程相關資訊及教材，訓練出一個虛擬助教，最後會產出一個連結，只要提供給學員就可以即時解答相關問題（截至2023年底，要使用別人建好的GPTs，本身也要是付費用戶）。
- 數位培訓建置
若企業有需要將實體培訓錄製成影片或錄製線上培訓，可以運用微軟teams視訊軟體進行錄製，除了即時產生字幕以外，還能運用錄製後自動產生會議紀錄的功能，來產生影片字幕，前述功能也是ChatGPT的AI技術支援。
而前述影片若需要進一步剪輯，市面上也有FlexClip、Canva、剪映等多種導入AI剪輯的平台或軟體，其中也不乏免費就能使用的服務。
整體來說，AI工具在培訓領域的協助，大致上可以分為幾個方向，第一是各種文本的生成，包含了培訓過程中所需要的各種計畫書、表單、教材、報告等，第二是各種圖片、影片的生成，包含了教材會用到的各種素材及教學影片本身等，第三是智慧問答功能，包含了培訓行政事務及課程專業領域等。
此外，依照目前的觀察，上述功能還比較偏向被動式的服務，需要由人員主動下指令，然後生成各種所需要的內容，但目前AI工具其實也有主動管理的發展方向，期望能依照所設定好的專案期程、目標等，主動定期追蹤進度，依照設定提供各種表格，確定KPI達成率等。
轉換到培訓領域，其實可以期待為在課程期間能夠管理學員的虛擬助教，例如課程一開始就自動辦理報到（實體可能是自動抓取學員名單，印製出簽到表；線上則是發佈報到QRcode，或是人臉辨識自動報到）。
課程中間依照進度佈置作業，核對是否都有繳交，然後批改有固定答案的作業，課程最後依照事先擬定的標準，給予每個學員評價，同時製作及發放課程證書。
甚至更進一步，課程結束後協助企業評估是否達到預期效果，結合工作績效表現，對於課程本身給予評價，並調整後續培訓規劃。
當然，目前AI工具的發展，還未成熟到這一階段，但依照2023年爆發的速度，或許這一兩年內就能達到前述的效果，這也不是不可能。
培訓人員最大的價值，是在於協助企業員工提升職能，進一步推動企業獲利成長，若是AI工具能夠包辦培訓的分析、設計、發展、實施、評鑑，那培訓人員的價值又剩下什麼呢？ （難道是幫學員訂便當嗎? 但AI自動訂餐的服務應該也不遠了…）
針對AI取代人力的擔憂，已經出現在各項產業及職位，也有許多專家進行分析討論，最大的共識是人類的創意思考及人際互動能力，是最不容易被取代的部分。
若依照這個結論延伸到培訓上面，那培訓人員可以著重發展的方向，可能朝向規劃提升學員學習動力的創意活動，以及依照學員個人特質及需求，調整每次課程內容，並給予工作應用的建議，這些都是AI較不容易取代的地方，當然也不只這些服務，一定也還有其他人類較有優勢的地方可以著手。
AI運用的提醒
除了使用AI的好處，還有兩點使用的提醒如下。
- AI技術突破飛速，每個月都有新的服務、新的應用推出，上述所提到的工具，只能作為概念的參考，真正有需要用到的時候，必須查詢最新的可用工具，選擇最適合的來使用。
（用AI來推薦工具，也是個不錯的選擇）
- 需要特別注意的一點，AI給出的回覆，並不一定是真實的，可能是原始的訓練資料有錯誤（如果是使用自己的資料庫所訓練出來，可以盡量避免這一點），也可能是AI自行產生的錯誤回覆，這些答案可能表面上看起來很合理，但卻並非基於真實資訊，使用上必須注意查證。
另外，2023年底也有研究指出，ChatGPT的回答正確率正在下降，這也可能跟AI不斷與大量使用者互動有關係。
最後總結，如同電腦、智慧型手機等新事物出現，會有勇於嘗試的人，也會有抗拒改變的人，這無關對錯，只是每個人的接受度不一而已，真正需要關注的，是新事物對於人類社會、工作型態是否產生影響，就像現在大部分的企業的員工，大多會操作電腦，也都有智慧型手機上的工作社群，這都是無可避免的事情。
面對AI工具也是如此，若它真的有全面普及的潛力，企業採用也是必然發生的事情，與其抗拒改變的發生，不如盡早擁抱新科技，成為職場AI化的領先者！