AI時代:機會與挑戰|113-2 人文與科技的對話_觀看心得與整理
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https://www.youtube.com/watch?v=b36XzNi23Yw&t=896s
20251012記錄,不要問我為什麼不用AI整理。
以下均為個人整理,不代表主辦與講者
AI的移民,AI的原住民
AI時代資訊時代最大的問題是你必須要有淵博的知識才能夠判斷
現在這是個看到問題就可以用問題解題的時代
事先想好問題,而不再是聽
以前是閱讀才有答案,現在變成省略,閱讀外包
日本進入超高齡社會,通常進入後的十年會是該國的黃金十年
400萬個API靠廣告導流,2000萬個網頁靠廣告導流,所以WEB消失的話,這些人生的廣告內容會消失,廣告被跳過,被取代,因為WEB會被AI淘汰,目前的廣告是因為人來做,之後的,依國際刑警組織:5年內98%的做。
以前廣告跟內容跟大師學,現在不需要
以國家來看,數據目前就二大,中國(簡中)、美國(英文),所以AI未來很可能是就只有這二個國家,主宰其他國家(沒有日本、德國、西班牙)…
以前的alpath go是預測型AI(Predictive AI) (給內容,然後生成命令)
vs
現在的LLM(Generative AI)(給命令,生內容)
邊界問題,如果是程式有BUG,就代表有邊界,可以判斷錯誤。但AI不管你怎麼下,都會有答案,就沒有邊界,就代表無從判斷
GPT-3目前約40T的資料,約1億本書(一所學校約100萬本書,就是讀了100所學校)…所以GPT-3缺的不是資料,是材料,GPT已經有基本能力了。
GOOGLE之前不用問答式,是因為要導流,所以不願意用問答式,所以這個團隊跑到OPEN AI
AI縮短了人們閱讀的時間,這也縮短了人們思辦的能力,就跟你直接拿到魚,但沒辦法自己產生魚竿。但其實你要可以自己產生魚竿
AI無法分辦你是哪一國,所以是依照各地區的「點擊」做排序調整,像是NTU在台灣是台大,但在美國、中國、大陸又不同,NTU至少有上百個學校,那為什麼不各國給一個模型?因為各國的語言量不夠大!
在社會科學院裡面,各先賢先烈窮盡一生就是在守護這一塊,但現在AI一個按鍵就出去了…
現在的AI也是打在一起,英文的AI應該再打十年也打不完,在美國在再偉大的前題下,他不是要當老大哥,而是當老大(不會照顧小弟)。所以在未來,除了英、簡中外,各國文化都很可能被AI消滅,以繁中為例,繁中現在沒有多少的訓練資料在AI,目前是用網路SEARCH出來的,所以問對問題很重要!!!讓你的問題背景更完整!!!!!
外包工作減少代表現有員工收回工作了21%,也就是被賦能了21%以上
amazon、阿里套上了ai,各自生成30%內容,95%回覆,但台灣的momo與pchome短時間可能還不會用(行銷、推薦、客服),未來更可能是被金融業使用
新工作在哪?
7000多個語言中,只有100多個語言堪用,只有二個語言被優化
ai回覆是類機率的概念,所以還是要思辦他的答案,科技的事就交給科技,但自己的事還是要努力
00:57:00(很重要的國安與社會討論)
台灣90%在做內需,10%做國際,而台灣這幾年的內需增加很少內部的10%的人收入,是其他90%人2~3倍以上,這個社會建康?
生產製造是需要人口紅利,1950那個時後就是存在人口紅利,現在2025年沒了,所以在之前的30年台灣發展很好。
台灣必需參考以色列、荷蘭、芬蘭小國家的生存方式
要回到達賴嗎式或亞里士多德的學習方式,而不在是老師講、同學寫考卷回覆
教育的改變
ai該用,但該小心與培養用,要讓使用者找到釣竿
用英文與ai對話,會比用中文的還好,但中文的對話,就沒有英文那麼好
技術技能可能不在重要,認知和社會情感能力將會重要
德智體群美,ai發展了智,但其他的是ai取代不了,而人類又把「智」育當做最有勝出點的代表,但現在有了ai,人類引以為傲的「智」受到了挑戰
李宏毅教授的課!!!!!
偏見,語言模型的預測,猜字
ai跟搜尋不能同等,ai是產生出來的文字,搜尋是找出曾經出現過的文字
ai的答案是問出來的,不是原來就有!
所以ai會有幻覺(幻覺也是人類定義的)
「長句」式問法,會比短句好!!!,所以基本的人、事、時、地、物很重要,後面可以加更多的行為、特性…之類的
這個「禮貌」的英文是「profession」,即專案,所以你的用詞越專業,他越能回答(逼近)到你要的答案。所以問問題是自己的責任。
ai的語言能力是假的,所以你可以給他韓、日、英或混在一起用,但他的內容一定不是優化給台灣!!!!
做事不要只想到一種方法,通常會有n種方法
以目前,用英文來學其他語言,是最有成效的!!!(不是其他語言學英文)
ai產生「點子或是想法」,是目前最多的用法
T型人材,指的是專精,π指的是更多專精
01:21:00問答
中國人車的看法:
中國的使用人口是全求的1/60,中國也是最好的實驗場,但過度集中會容易偏掉(即計畫經濟),美國2025的川普在就職百日內就做了很多針對性的經濟政策簽署,就是很經典的計畫經濟。
全世界就二個國家在發展ai,其他國家都在使用這二個國家產出的東西,台灣剛好最特別,除了中國,台灣只要英文好一點,基本上就可以跟全世界溝通了(中+英)
應用與數據:中國,但最強模型:美國
學生應該如何說授服使用ai?(反向管理)(這個問題是,學生該如何學到東西!!!)
在國內如何培養國際觀?ans:可以用英文問就用英文問,但單字不要只有一個字,像是查microsoft,改查 best of microsoft,久了就會有國際觀
台積電的市場不在台灣,台積電只用台灣的水、電,所以研發在台灣是最好的。
在ai這麼快的時代,會不會有可以一步錯步步錯?ans:不要怕錯,在ai的世界裡沒有對錯:你問ai,一問一答叫抄襲,來回20問20答叫學習,來回100問100答或50問50答,就叫創作(這固中國有判例,只有你能證明你足夠努力,智財權就是你的)
如何找學習ai?可以找英文領導性質的leader podcast來聽,很重要!
3.紅后、大衛與哥利亞、灰犀牛、創新與整合、創新的二難、多元論(雙元論)
4.數、像、形,該如何借力使力,該如何借勢飛的更高(風口上的豬都會飛)
5.引述寶哥:自動化不是目標,而是副作用;當流程成熟到人類已經懶的手動時,自動化才會自然出現
6.畢免大腦外包的方式,是一定要有請ai出各種小任務由人類做解題。
外包指的不只是結果與學習的內容,更是失去學習的過程,這過程會讓我們學的到更多(會失去對知識的演練、創造過程!(人之間的互動、各知識間的組合與拼湊))
7.企業在導入ai的過程中,必需要知道會失去什麼
8.現在知識比較需要廣,深的部份可以交給ai,才可以發現與判斷ai是否回覆有錯或做調整
9.ai在訓練自己,而不是在創造自己
10.軟實力中的智在未來很可能不再重要,反而是群、德、體、美、思辯才是最重要的!因為這些ai無法取代
11.凡是寫下的就變舊的
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