AI的發展與思考:我們應該害怕且拒絕AI嗎?

Should You Fear And Reject Ai Development And Considerations

近年來,生成型AI,特別是由大型語言模型(LLMs)例如GPT-3與GPT-4驅動的AI,已在AI與ML產業中獲得了顯著的地位。這些技術受到了廣泛的關注,特別是在過去一年中取得的進展。例如,ChatGPT已經被廣大用戶廣泛採用。大型技術公司如Google和Meta也宣布了他們自己的生成型AI模型,這顯示了整體產業對於推進這些技術的承諾。此外,向量資料庫與嵌入式儲存因為在增強生成型AI應用的可觀察性中的作用而受到關注。

隨著技術的發展,人工智慧(AI)已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分。從智慧型手機助理到自駕車,AI的應用處處可見。然而,隨著AI技術的廣泛應用,人們對其產生了許多擔憂,尤其是關於工作機會的減少。但我們也應該認清楚AI的優點與缺點,以便我們在這場大變革中不被淘汰。

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AI的優勢

減少錯誤:例如,特斯拉的自駕車。特斯拉的Autopilot功能使用先進的感測器和演算法來檢測及回應周遭環境,從而減少交通事故。在2018年,特斯拉發佈的安全報告中指出,當Autopilot啟動時,每發生一次事故需行駛292萬英里,而當駕駛員完全控制時,這一數字為102萬英里。

24/7 運行時間:例如,IBM的Watson Assistant。Watson Assistant是一個AI驅動的聊天機器人,可以為顧客提供全天候的服務。例如,許多航空公司使用Watson Assistant來回答顧客的常見問題,如行李規定、航班狀態等,無需人工介入。

快速分析大量資料:例如,高頻交易。高頻交易是金融市場上的一種算法交易,它使用複雜的技術策略在極短的時間內進行大量的交易。例如,美國的Virtu Financial公司在2015年只有一天虧損,這得益於其高度自動化和AI驅動的交易策略。

AI的劣勢

缺乏創造力:例如,OpenAI的GPT-3。雖然GPT-3可以創作出看似有深度的文章,但它只是基於其訓練資料生成的。它不能產生真正新穎的想法或情感,也不能理解人類的情感和經驗。

高昂的實施成本:例如,IBM的Watson for Oncology。Watson for Oncology旨在幫助醫師診斷和治療癌症。但是,其實施成本可能非常高,包括購買和維護硬體、購買軟體授權以及訓練醫師如何使用系統。

可能導致工作機會減少:例如,汽車製造自動化。例如,通用汽車公司在其工廠中使用了大量的機器人來焊接、組裝和檢查汽車零件,這導致了許多傳統的製造工作崗位被機器人取代。

資料偏見問題:例如,面部辨識技術偏見。2018年的一項研究發現,亞馬遜的Rekognition面部辨識系統在辨識黑人女性的性別時的錯誤率高達31%,而在辨識白人男性時的錯誤率則低於1%。這種偏見可能是因為訓練資料集中白種人的資料過多,而其他種族的資料不足。

在了解了AI的優勢和劣勢後,為了更深刻的理解和運用AI,下面列舉了3個AI在產業上應用的例子。幫我們清楚的認識AI的應用和人們對AI的擔憂和看法。

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AI在產業上應用的例子

醫療領域的AI應用

在醫療領域,AI技術已經開始被廣泛應用,例如在影像診斷中。傳統上,醫師需要花費大量時間來分析X光、MRI或CT掃描的影像,尋找可能的疾病跡象。但現在,通過AI技術,機器可以迅速分析這些影像,並準確地識別出可能的異常。

對AI的擔憂:

工作機會的減少:許多放射科醫師擔心,隨著AI的應用,他們的工作將被機器取代。

診斷錯誤:如果AI出現錯誤,可能會導致誤診,對患者造成傷害。

如何看待AI:

成為AI的領袖:醫院和診所的管理者應該看到AI不是替代醫師,而是一個工具,可以幫助醫師更快、更準確地做出診斷。他們可以為醫師提供培訓,教他們如何與AI系統合作。

善用AI:AI可以迅速分析影像,但最終的決策仍然需要醫師來做。醫師可以使用AI的建議,結合自己的經驗和知識,做出最佳的診斷。

培訓和教育:醫院應該提供培訓課程,教醫師如何使用AI工具,確保他們能夠充分利用這些工具的優勢。

自媒體的AI應用

自媒體,特別是在社交媒體和部落格平台上的內容創作者,依賴於吸引和保持觀眾的關注。為了實現這一點,他們需要發布有吸引力的內容,並確保內容能夠到達目標受眾。

對AI的擔憂:

內容創作的自動化:有些自媒體擔心AI技術可能會自動化內容創作,從而減少對人類創作者的需求。

原創性的喪失:使用AI生成的內容可能缺乏真正的原創性和人類的情感深度。

如何看待AI:

成為AI的領袖:自媒體創作者可以利用AI工具來分析他們的受眾,了解他們的喜好,從而創建更有針對性的內容。

善用AI:AI可以幫助自媒體創作者自動化某些任務,如內容推薦、關鍵字優化等,但真正的創意和情感深度仍然需要人類來提供。

培訓和教育:自媒體創作者應該學習如何使用AI工具,以提高他們的內容創作和分發效率。

廣告優化師的AI應用

廣告優化師的主要任務是確保廣告活動的效果最大化,這需要對大量的資料進行分析和解讀。

對AI的擔憂:

自動化廣告優化:隨著AI技術的發展,廣告優化的過程可能會被完全自動化,導致廣告優化師的工作變得多餘。

決策的失誤:如果AI算法出現錯誤,可能會導致廣告預算的浪費。

如何看待AI:

成為AI的領袖:廣告優化師應該看到AI不僅僅是一個工具,而是一個合作夥伴。他們可以指導AI,確保廣告活動的目標得到實現。

善用AI:AI可以幫助廣告優化師快速分析大量的資料,識別哪些廣告策略最有效,但最終的決策仍然需要廣告優化師的經驗和直覺。

培訓和教育:廣告公司應該為其員工提供培訓,教他們如何與AI系統合作,確保廣告活動的成功。

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如何不被AI拋棄

1. 技能提昇。學習AI基礎:透過線上課程、工作坊或研討會了解機器學習、深度學習等基礎知識。實際應用:參與公司的AI計畫,或者在個人計畫中應用AI技術,累積實務經驗。持續進修:隨著AI技術的快速發展,定期更新自己的知識和技能是非常重要的。

2. 團隊合作。交流與分享:與團隊成員分享自己在AI領域的學習和發現,促進團隊的知識共享。跨職能合作:與資料科學家、工程師和產品經理等跨職能團隊合作,了解AI計畫的全貌。

3. 解決實際問題。業務理解:了解公司的業務流程和痛點,思考如何應用AI技術來解決實際問題。創新思維:不僅僅是應用現有的AI技術,還要思考如何創新地使用AI來帶來更大的價值。

4. 倫理與責任。資料隱私:在使用資料時,始終考慮到使用者的隱私和資料安全。避免偏見:確保AI模型的訓練資料是多樣化的,避免偏見和歧視。

5. 建立個人品牌。分享知識:透過部落格、社交媒體或公司內部分享會,分享自己在AI領域的學習和經驗。參與社群:加入AI相關的社群或組織,與同業建立聯繫,擴大自己的人脈。

6. 尋求指導。找到導師:尋找在AI領域有經驗的導師,獲得他們的建議和指導。反饋與評估:定期與上級或同事討論自己的進展,獲取反饋,持續改進。

AI技術的迅速發展和廣泛應用已經深刻地影響了各個產業和我們的日常生活。從醫療、自媒體到廣告,AI的潛力和價值得到了廣泛的認可。然而,隨之而來的是對工作機會減少、原創性喪失和資料偏見等問題的擔憂。為了在這個變革中保持競爭力,一般員工需要不斷提昇自己的技能、與團隊緊密合作,並積極尋求實際應用AI的機會。透過持續的學習、實踐和與他人的交流,每個人都有機會在AI領域中建立自己的地位,並為未來的技術變革做好準備。

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