生成式AI是否能取代我們？關鍵在於我們想要追求什麼價值

自從ChatGPT 3.0橫空出世後，生成式AI開始對於我們的生活產生很大的影響，而從當前的情況來看，生成式AI可能也將很快地就為成為我們日常生活中不可或缺的部分，如最近Google推出Gemini app，讓使用者可以在手機上安裝，而Gemini不僅可以直接搜尋Google Drive的資料（如pdf or doc檔），也可以針對那些資料提供摘要，這顯然地提升了搜尋資料的效率。除此之外，Gemini也能應付一些在過往由Google語音助理來肩負的功能。此外，在一些筆記軟體中，生成式AI也被導入其中，如想要撰寫文章時，生成式AI可以提供我們一些建議，也許是訂定標題，或是內容續寫等。

以我所在的學術研究單位來說，生成式AI也是非常重要的話題，各種關於生成式AI的研討會持續地出現，各種將生成式AI導入學術研究的方法也一直被介紹，彷彿跟不上生成式AI的浪潮，在學術研究上就注定要被淘汰掉。導入生成式AI，已然成為各個機構、單位都必須面對的嚴肅問題。

不少人認為，生成式AI的出現是不可逆轉的浪潮，它將對各種行業都會造成程度不一的影響，甚至有些人因此感到非常焦慮，擔憂生成式AI是否會取代自己。然而，令我感到不解的是，我們是否認真地想過：我們究竟需要生成式AI來幫助我們什麼？當我們認為生成式AI可能取代我們時，它究竟是在哪些方面能夠取代我們？有沒有哪些能力是我們獨有，而它至少目前難以超越我們的？

前兩天，我和一位同事聊天，他有感於現在數位當道的潮流，任何事物都要和數位扯上關係，頗不以為然。他說了一個有趣的比喻，讓我深有同感：「這道理就像，你明明要吃麵，結果店家硬推刀子給你，而且告訴你這個刀子在吃牛排時很好用，你說自己只是想吃麵，店家卻說用刀子吃東西才文明、才是進步。」聽了他這番話，我頗感共鳴，原因是，當我們要完成一個任務（如吃麵）時，往往是因那個任務為我帶來價值（吃麵為身體帶來熱量，提供養分），而不是我究竟用什麼工具來完成它。無可否認的是，工具能夠在許多時候提升我們處理事務的效率，然而，當我們僅著眼於工具的強大效能，而忽略了其實是「完成任務」才能為我們「創造價值」，那麼，追求工具是否可能適得其反？倘若我只想吃麵，但卻因工具的緣故而吃了我並不想吃的牛排，那這真的是有價值的事情嗎？

研究「創新」理論的大師級學者克里斯汀生就曾發現，許多產品（如電腦的運算效能）可能不斷地進步，而擁有越來越好的效能，但從市場的情形來看，使用這類產品的顧客其實只佔一部分，可能還有一大部分的顧客出於各種因素，而沒有選擇使用那些產品，其原因可能是因那些產品的效能遠超出自己的需求，且那些產品即便有很好的效能，也無助於我們完成特定任務。克里斯汀生發現，市場上某些具有創新性的產品，其之所以到最後能夠站有廣大的市場份額，關鍵因素往往在於創新性的產品滿足了「某些顧客想要完成特定任務的需求」。這類產品未必是高科技的東西，但重點在於顧客藉由它來完成特定任務所得到的價值，當這類產品能夠為顧客創造價值，那麼，它就會逐漸地被市場所接受。

同樣的道理，當生成式AI開始進入我們生活中的每個環節時，它彷彿無所不能，甚至令人感覺到，總有一天，它會取代我們。當我們被這種的感覺所籠罩時，也許這正是我們認真思考一個根本問題的機會：「我們究竟需要生成式AI來幫助我們完成什麼任務？」基於生成式AI是受到龐大的資料所訓練出來，它當然可以完成很多事務，但並不是它所完成的事務，都能為我們帶來價值。以學術研究來說，生成式AI固然可以幫我們摘要許多內容，但從研究者的角度來看，必然是出於我要探究什麼樣的課題，進而決定那些內容是否可以幫助我思考那個課題。同樣地，它可以完成許多學術研究上的流程，但倘若在我的研究流程中，並不需要它來擔負某些功能，那麼，它的無所不能，就無法全然地取代我從事學術研究的整體流程。又如，即便生成式AI基於龐大的資料量，而能夠讓我們看到許多資料彼此間的關聯，但我們仍然必須問：「資料彼此間的關聯性，究竟可以告訴我們什麼？我們基於什麼樣的關懷，需要觀察它們彼此間的關聯性？」

生成式AI的流行，固然是我們當前所必須面對的問題，我們也必須適應它的存在，但正因為它看起來無所不能，我們反而應該花更多的時間思考：「哪些任務可以為我帶來價值？而在完成任務的過程中，生成式AI可以如何幫助我？」當顧客到大賣場挑選鑽洞器材時，他所需要的不是鑽洞器材具備多少花俏的功能，而是鑽洞器材能否讓他便利地在他家中的牆壁上，鑽出一個大小合宜的洞。