A.I加速了整個世界
這一波A.I浪潮下，大致可以觀察到三種類型的人
- 對這些發展冷感，並覺得跟我什麼關係的不相信愛情派
- 積極填寫各種測試申請，甚至刷卡訂閱的科技樂觀派
- 看過示範影片或是第二類人們分享結果的貼文，並感覺到焦慮的A.I焦慮派
以上三種都各有各自的原因也都可以被理解，畢竟這一頓發布對於我們這類非專業人士來說，是真的有點太快了。
啊是有多快？
還記得去年年中，Google裡負責LaMDA倫理的工程師Blake Lemoine嗎？在他提出LaMDA有自我意識的論點後，各平台的KOL,相關領域專業人士以及平時有在研究相關議題的業餘人士，通通跑出來發表自己的看法，一時之間引起了全世界不小的騷動。
接著年底，DALL·E 2,Midjourney,Copilot幾乎是在同一時間出現在普羅大眾的視野裡，有別於先前各種A.I的進入門檻都比較高，這一系列產品門檻幾乎是0，但凡是會使用網路的人都可以註冊使用。
傾刻間，我們意會到只要能表達出部份的概念，這些A.I就能回饋我們遠超我們能力的結果出來，最明顯的就是Midjourney產出來的作品吧，甚至會讓輸入咒語的使用者放棄掙扎，心裡只會想：這種等級的王是要怎麼打？
接著在同年12月ChatGPT馬上問世，這東西神奇到第一次接觸的使用者會不知道該怎麼做，很難想像真的只要在對話框裡面打字就好，更驚人的是遇到不知道答案的問題，這個語言模型居然會唬爛我們！在習慣得到正確答案的習慣下，居然殺出一個這麼像“人類”的人工智慧，更不用說現在的GPT4.0以及微軟準備推出的Copilot，真的只能說：跟鬼一樣！
這一串A.I的combo，從LaMDA事件中我們被告知最尖端的A.I可能會有人的性質，一直到現在根本就還沒一年，資訊迭代頻率高到讓我們完全沒有喘息的空間。不信的話可以打開Discord找到Midjourney的頻道，在五分鐘之內產出一張你想要的圖，大膽假設有八成的人都沒辦法完成，畢竟我們都還學不會怎麼具體的詠唱。
詠唱咒
無論是第一段分類中的哪一種人，能不能正確且具體地詠唱，我都認為是未來最重要的能力，即使是科技樂觀派的人，積極沒有用，你還是得學會怎麼跟A.I表達需求。
過去的A.I並沒有對我們的生活有這麼直接的感受，想想公司中某些同事，Excel不要說巨集或VBA，VLOOKUP,INDEX&MATCH這類算是中階的函式都不會用，當然還有一批不會操作樞紐分析表的，也是不在少數。
想要做出一份PPT但根本沒有概念，只能一步步憑著感覺拼貼，或是照著不知道流傳幾年的醜爛樣板依樣畫葫蘆，一邊做出連自己都不敢看的成果，一邊說服自己完成一份了工作。
這樣科技樹根本沒有點的員工，是不是一樣可以過得很好，用硬幹硬算的方式還是可以把報表做出來，在這樣的情況下自然會產生第一種不相信愛情派的人。A.I三不五時出現一次，這一次應該又是曇花一現吧。
想要做出一份PPT但根本沒有概念，只能一步步憑著感覺拼貼，或是照著不知道流傳幾年的醜爛樣板依樣畫葫蘆，一邊做出連自己都不敢看的成果，一邊說服自己完成一份了工作。
這樣科技樹根本沒有點的員工，是不是一樣可以過得很好，用硬幹硬算的方式還是可以把報表做出來，在這樣的情況下自然會產生第一種不相信愛情派的人。A.I三不五時出現一次，這一次應該又是曇花一現吧。
但這樣的想法，危險的地方就在於這次，也許會不一樣。
Excel函式、程式碼甚至是SAP的操作都可以從ChatGPT裡面提取，但重點是要先知道自己要什麼，當使用者連怎麼在對話框內輸入自己需要的東西，這件事都辦不到時，就能體會到這也許是未來工作中最大的困難，當使用者生成第一版結果，發現不如己意後再也不能用“感覺”來生成更好的結果，畢竟A.I跟你的同事們一樣，不知道你口中的更好是怎樣的更好，只有更清楚更具體地說出需求，才有辦法讓這些模型更收斂他們的生成結果，我想 這應該是目前最需要培養的能力吧！
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目前，「AI代理人 AI Agent」這個字，
大概就是指人類如何與「大語言模型 (Large Language Model; LLM)」互動。
而在Micheal Lanham 的著書，《AI Agents in Action》的第一章[1]，提到了四種人類與大語言模型互動的方式：
自從AI浪潮席捲全世界以後，大家都想知道AI的極限可以到那裡?而隨著AI開始人性化，大家比較擔心的是它的善惡觀是否和人類一致?
因為就人類自身來看，每個人、每個種族、每個國家都有一種自以為是的正義感，總認為自己所做的都是對的，這樣的對錯在AI的量子電腦運算中，到底會呈現什麼樣的結果?
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人工智能(AI)是當今最熱門的話題之一,它正在改變人類的生活方式和 工作方式。踏入2023年,隨著 OpenAl 推出 ChatGPT 震驚全球,以 AI技術的應用程序不斷湧現,顛覆了 我們過去對科技的認知。
今天Only Two 翁立兔分享了這篇，我真的覺得蠻好的
【一天一千字，進化每一次】不
在人工智能的發展歷程中，早期的研究主要側重於將解決問題的規則輸入計算機，試圖通過啟蒙運動理性的思路模擬人類的智能行為。然而，這條路逐漸變得艱難，因為規則過於繁多，無法應對複雜的情境和語境。在這個背景下，一些科學家轉向了神經網絡算法，試圖模擬人腦的感知能力。
前言
在AI經歷數個冰河期後，終於在後疫情時代來到了一個技術高峰，而這個破冰者就是OPen AI(ChatGPT)，對於這個話題不管你是是正在接觸AI，對AI技術有些了解的人，抑或是專業領域上對於AI介入感到焦慮的人都希望可以文中得到收穫。
本文想分享一些個人對於AI的理解及對於LLM模型的一些
原文英文版於去年04.03.2023 發布於Substack上，本篇使用ChatGPT英翻中後再做了一些潤飾。
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