【AI的多重宇宙】UNIVERSE-03 社會角色扮演
2023年ChatGPT問世，人們對於AI的認知被全面地改寫，不再如同過往我們所想像的它們只能一個口令一個動作，目前的AI已經可以幫你創作、寫文。也因為這樣的科技革新，我們必須重新審思與理解AI究竟在當今社會扮演著怎麼樣的社會角色，也應該對於否些職業是否在未來會被AI取代，我們人類又該何去何從⋯⋯等的問題有更充分的認識與思考。
講者、審定｜中山大學機械與機電工程學系 嚴成文特聘教授 × 政治大學傳播學院 林日璇特聘教授
彙整、撰稿｜周書瑋
2023年被稱為AI的iPhone時代，AI不再只能進行預測和決策，生成式AI還能產出音樂、圖畫和文本，對世界帶來全面性改變，就如數年前iPhone問世時，大家赫然發現，手機不只可以通話，還可以上網甚至照相，更有人稱2023年是前寒武紀元年，因為AI科技的蓬勃發展，如同生物紛紛出現的史前時代。然而，AI的快速發展也讓國內外產業界相當焦慮，擔心未來AI將取代人類工作，而近期誕生的生成式AI可以和人談心、規劃行程，甚至是撰寫學術論文，讓人更加思考AI的觸手可以延伸到哪些地方。
今天的演講我們邀請到中山大學機械與機電工程學系嚴成文教授，和政治大學傳播學院林日璇教授，和我們分享AI在當今世界的社會角色扮演，以及對我們工作的影響。
AI的四個角色
當今資訊爆炸的社會，衍生出四大問題，而這四個問題，也剛好對應了AI扮演的種角色。首先是資訊氾濫化，許多人面對天天海量成長的訊息量感到焦頭爛額，AI能扮演「建言者」，快速的統整資料並擬出注意事項，幫助我們做決定，像是購物平台冗長的會員權利義務須知，消費者通常只能快速滑到最下面勾選同意，但AI能幫我們快速閱讀長篇內容，提醒我們該注意的地方。其二是資訊虛假化，漫天飛的假新聞和詐騙常讓人無所適從，而AI作為「鑑言者」能查證資料的真實性，協助我們做出正確判斷，像是AI能搜集股票長期數據，讓投資者知道哪些股票值得投資。其三是資訊鴉片化，手機成癮已經影響許多人的日常生活，也使大腦顯著退化，AI因為其理性客觀特性，能扮演「諫言者」，作為支援團體幫助人戒斷惡習，所提出的建議也較容易被人們接受。其四是資訊集權化，特定搜尋引擎和社交平台被用於政治操作帶動選舉風向，這就是AI超越其本分，成為「僭言者」。
除了這四個角色外，AI的發展也造成相關社會問題，像是Digital Twin讓AI在個人授權下，獲取一個人所有行為模式資料，在虛擬世界中創造一個和此人疑模一樣的版本，且這個版本可以像人一樣年年更新，BBC也提及，未來十年人類可能在虛擬世界中創造自己的雙胞胎，微軟公司更已開發出讓已故親人復活的AI，這些發明讓人重新思考當中的倫理道德價值。
AI與人類的理想關係
人類和AI的理想關係應該是——讓人類扮演核心角色，讓AI幫助我們變得更強大，絕非讓AI取代人類本身，也就是讓網際網路分享資訊，透過AI解讀資訊，最終讓人類應用資訊。過去人類透過文字和語言傳承知識，而現在我們可以利用AI傳承他人智慧，就好比巴菲特如果願意，他可以開發個人版本的ChatGPT，授權供大家使用，讓大眾學習他的投資方法。AI Transfer learning技術如同傳遞和知識的「數位化」橋樑，人們則透過這個技術，獲取專家學者的分析能力，建立自己的價值觀和判斷標準。AI像是個人化的軍師，理性的告訴我們「想要」和「需要」，幫助我們做出正確的選擇。
然而，AI仍存在許多問題，偏誤（Bias）造成的不公正判斷就是其中之一。AI的Bias很可能是人性弱點的鏡射，AI犯的錯就是給我們最好的諫言，讓人類社會在客觀的基礎下，了解共同的缺點為何，知道應該如何繼續往前走。和諧的人類—AI關係，並非定義AI是敵是友，而是人類要時時刻刻記得掌握主動權，不能輕易把權力讓給AI，讓AI幫助我們提高生產力，有更多時間做自己，有更多時間對別人和對自己更好。
AI主導下的未來工作樣貌
ChatGPT 4問世後，AI是否會取代特定職業的討論再次浮上檯面。林日璇老師認為，能夠被量化、被辨識、被模組化的內容都可能會被AI取代，相關工作職缺會減少，但不代表工作本身會全消失，有能力處理最複雜人力情況的精英仍會保有一定的地位，像是AI可以提供歷史案件資料庫，加速法官處理訴訟的速度，但最終判決還是掌握在法官手中。傳統人力為主的工作，透過機器深度學習後，會由工程師建立不同的預測模型和Unit模組，接著導入AI程式，走向數位化和數據化，因此AI時代的管理者必須從數據中找到新的商業模式，並設法優化AI程式，洞察潛在的新增因素。以台積電AI智慧製造為例，第一階段人機協作主要是讓半自動產能變全自動產能，第二階段無人化目的在於發展整合平台供應鏈並導入大數據，第三階段超人化則是透過數位科技AI機器學習提升產能，未來則計畫讓VR/MR將內容模組化，並透過科技學習優化流程。
AI時代的主管必須具備統計和建模的基本概念，熟悉公司整體組織流程，模組化溝通和訓練過程，且要能將公司產能和客戶供應鏈模組結合，帶領團隊達成既定的業務目標。AI人機協作能讓既有的知識模組化，使人們不再需要大量該領域的技能也能完成該領域的創作，因此我們必須保有創意和中心思想，並學習整合不同領域的資料，或將抽象的資料模組化以供AI學習，並培養邏輯思考和解決問題的能力，透過AI人機協作達到最佳工作效能，更要學習預測和洞察，以改善人機協作的各種潛在問題。在AI影響力與日俱增的時代，我們必須意識到，凡是能夠被量化的流程或人才，都可建立模型納入AI學習，因此我們必須持續學習，保持博學多聞，才能在科技日新月異的浪潮中站穩腳步。
精彩花絮
