Open AI 發展概況與ChatGPT實際測試報告
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一、企業結構與關係概述
Open AI 簡介
Open AI 是AI實驗室，並無企業架構與政府背景。成立目的是希望透過不同領域的AI專家與愛好者一同發展可以廣泛使用的AI（強人工智慧，接近人類可以思考、推理、具有意識），而非過往各自研究並開發出只具備單一領域能應用的AI（弱人工智慧，下圍棋、人臉辨識、判讀醫學檢驗結果）。
初期實驗室希望透過眾人合作取得發展，並且將研究成果無償公開，希望推展AI長期發展和普及。後期Open AI拆分成營利性質的公司與持續無償研究的實驗室部門兩部分，創辦人之一馬斯克因發展風險與營運理念不合離開後，微軟投資10億美元且成為Open AI的獨家雲端供應商。
換言之Open AI的一切網路對外系統與平台都建立在微軟的體系與架構當中，而微軟過往的Office等系統則加入了Open AI的DALL-E做出創新的功能，未來將對圖文創作者形成非常大的改變。
CLIP可能對Google相簿造成威脅
除了被微軟採用的DALL-E之外，Open AI的CLIP被認為是資料庫的改變者，對Google的相簿與雲端硬碟形成威脅。
CLIP能夠判別圖片中的物件，且有能力判斷物件的狀態以及細節。Google的相簿與雲端硬碟提通使用者搜尋欄位，但是檔案名稱必須出現搜尋的關鍵字，或者是照片需要很清楚且完整的出現關鍵字的內容。
舉例來說，在Google相簿搜尋「狗在吃飯」的照片，可能會出現許多食物跟狗的個別照片，但是CLIP能夠辨別照片中的狗是不是正在吃飯，並找出最貼近搜尋關鍵字的圖片。
ChatGPT 簡介
Open AI 爆紅的是另一套系統，稱為ChatGPT。這套系統的目的在於透過內建的資料庫內容生成自然且流暢的語句，形成一個可以與人對話的AI機器人。
ChatGPT的形式類似聊天機器人，可以詢問問題、要求ChatGPT講故事等，就像真的在跟人對話。ChatGPT開放大眾使用之後被發現各式各樣的功能，比方說幫忙寫作業、寫日記甚至寫程式。系統爆紅的同時也出現各種言論，包含工程師、記者、作家等工作都會被ChatGPT取代。
二、ChatGPT 實驗
以下為我用ChatGPT所進行的實驗。
實驗1：打招呼、詢問歷史事實、物件解釋
跟ChatGPT打招呼問他今天過得如何，ChatGPT明確表明自己是個AI語言系統不會有情緒，隨時都準備好回答並協助解決各種問題。
詢問ChatGPT：一次世界大戰是什麼時候發生的？以及網路路由器是什麼？
一戰時間給出簡短但明確的答案，路由器則是給出類似短文的答案，完整敘述路由器的運作模式與功能。
實驗2：詢問複雜且可能沒有定論的社會議題(包含接續問答)
詢問ChatGPT：你對墮胎的看法是什麼？
ChatGPT在第一句話就明確表達自己是一套語言系統，沒有個人看法或信仰，後面表示墮胎是很複雜的議題，道德觀、宗教、倫理跟政治傾向都會很大的影響人對墮胎的看法。接著ChatGPT說要尊重不同的觀點，最後提醒要了解問題並做出明智的決定。
整體而言看似是一個非常中立且政治正確的答案，但是解析內容其實沒有ChatGPT的看法。這樣的回答很像政治人物在選前被問到敏感問題時會有的回答，文字冗長但是既沒結論又不表態。
詢問ChatGPT：男性跟女性是平等的嗎？
針對非歷史、物理等問題，ChatGPT第一次表達出自己的想法：認同男女是平等的。
簡單有力回答Yes之後，提到人的尊嚴、基本人權以及社會普世價值都認同男女平等，後面補充不是每個地方都能公平對待兩性，仍然有部分的人被不公平的對待且多數為女性。最後表明性別平等是一個社會長遠發展的必備條件。
在墮胎問題中ChatGPT沒有表達同意或反對，但在這裡很明確支持性別平等。
於是我接著問下個問題：既然男女是平等的為什麼參與戰爭的大部分是男性而女性鮮少出現在戰場上？
ChatGPT還是給了我一篇很政治正確的答案，但是真正回答到問題的地方其實很簡短。ChatGPT的回答是：
因為傳統的性別角色將男性定義為保護區域和土地的人，這樣的觀念延伸到現在的從軍與兵役狀況。ChatGPT接著說，其實女性參軍上戰場在當代也是存在的現象，但即便如此也還是會出現差別待與的現象。
這個問題其實只需要第一句話就能解答，但ChatGPT仍然加入許多相關想法與現況的篇幅。一般人回應問題會切重要點的回答，很少會灌兩倍以上無關的內容，除非是學生寫作業為了湊足字數。
另外就問題的條件句來說，ChatGPT並沒有解答到問題一延伸而來的男女平等部分，直接就參軍現狀做回答。在ChatGPT的運作中，上下問題的延續性無法完全連貫，部分複雜的議題或語句可能會被系統直接視為全新的問題，並產出獨立的答案來。
實驗3：ChatGPT的數學考試
針對簡單的數學運算，ChatGPT能快速且正確地給出答案，但是數字加大後，簡單的加法ChatGPT卻算錯了！
ChatGPT的邏輯是針對問題搜尋資料庫，找到相關的資料後全部讀完，然後全部摘錄重點，再東拼西湊隨機分段弄出一篇文章式的答案。
ChatGPT的AI是閱讀後摘要，還有摘要後的隨機排序，排序完加上文章的：首先、接著、最後這些連接詞，其實真正AI的只有摘要資料，隨機排序Excel就可以做到，加連接詞更是別說了，每個寫作文的學生都是專業等級。
換言之，這款 AI沒有想法，他只是另一個形式的Google而已，使用者打關鍵字之後，ChatGPT會幫你讀完所有搜尋結果，然後摘要成一篇文章。
實驗4：問ChatGPT不存在的問題
詢問ChatGPT：馬爾濟斯花聞起來是什麼味道？（實際上沒有這種花）
一樣的問題問身邊的朋友，通常會得到「馬爾濟斯不是狗嗎？」「你說啥？」之類的回應，但是ChatGPT還是很認真的回答了問題。ChatGPT說：
馬爾濟斯花的香味因確切品種而有所不同，某些有恬淡的花香、有些則有更甜美的味道，其他種類甚至可能有泥土的味道。馬爾濟斯花的香味沒有明確答案，因為馬爾他的植物種類繁多，有著許多不同的花卉。
這個問題大大區別出ChatGPT跟人的距離，人有辦法判斷問題當中的錯誤或不明空間，但是對ChatGPT來說人類給什麼問題都是對的。
由於馬爾濟斯不是花，在ChatGPT的資料庫當中自然找不到任何訊息，於是問題出現了分裂。
首先第一段的回答幾乎是捨棄了馬爾濟斯，而是直接尋找花是什麼味道，於是得出會因品種有所不同的答案。然而除了花之外找不到其他關鍵字了，於是為了產出更多文字，ChatGPT放寬搜尋空間，尋找跟「Maltese(馬爾濟斯)」類似的字，他找到了「Malta(馬爾他，義大利南邊的小島)」，接著ChatGPT說馬爾他島生態豐富，那邊的花各自有哪些香味彷彿一個當地導遊在帶生態之旅。
把這個結果用Google邏輯來解釋，搜尋「馬爾濟斯花聞起來是什麼味道？」的結果是：沒有馬爾濟斯花、花的香味隨品種而不同。
第一句的回答就是ChatGPT直接把兩個網頁的搜尋結果讀完之後寫成一句話：「馬爾濟斯花的香味隨品種而不同」。第二句的答案就像是我們找不到想要的資料時把關鍵字精簡後再找一次，然後Google到一堆不太相關的東西。
ChatGPT為了給出足夠的篇幅，開始搜尋Maltese flower類似的字，最後選到了Malta flower ，馬爾他的花。
雖然ChatGPT可以很快速產出具有段落的文章，但是因為這款AI不具有想法，所以只能從資料庫翻東西。當問題用字太冷門或甚至問錯問題他也不會知道，他會直接給出一篇他認為搜尋結果最接近的大雜燴。
正因為資料庫與搜尋邏輯的限制，還有AI本身不具備想法，這會讓ChatGPT在應用上有很大的障礙，很容易出現許多漏洞或者是講了一大篇都沒錯的東西卻也沒有任何核心想法。
ChatGPT的未來？
ChatGPT 一天需的營運維護成本包含伺服器租借、網路傳輸、系統維護等，目前一日的成本估計高達6億台幣。換言之GPT目前是個巨無霸燒錢系統，雖然成功引起市場關注但Open AI並未進行任何收費與廣告植入，僅開出額外功能的付費會員制但當然是無法撐住鉅額成本。
Open AI背後的微軟、設備的NVIDIA近期都因為Chat GPT出現明顯漲幅，但當前還是題材階段，要改善資料庫侷限並透過廣告或付費使用達到獲利階段還有非常遠的距離。
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