生成式AI來襲，人類會被取代嗎？我的6個思考點。
去年底 ChatGPT 橫空出世，流暢的對答表現與驚人的資料統整力，讓人們震驚原來 AI 已經有如此超「人」能力。而 Midjourney 的出現，也讓很多人轉職成詠唱詩人，動動嘴就能畫好一幅畫（精準點說是打打鍵盤）。這些生成式AI 猛然打入人們的生活。
很多人對這些嶄新發展感到興奮，開始描繪一個美好的人機未來；但許多人卻也對 AI 的未來感到憂慮，擔心如此智慧將會「取代」人類，帶出歷史級別的失業潮。
這段時間讀了不少資料，所以想趁這個機會跟大家聊聊 AI，順便梳理一下我的思考架構。如同我的讀書心得一樣，這篇文除了資料彙整，也會主觀地談談我對 AI 發展一些的想法。
以下會用 6 個點來談 「AI 取代人類工作」這個主題。為了能較完整地闡述，這篇文寫了近萬字，是〈姆斯的閱讀空間〉有史以來最長的文章。歡迎大家可以先存起來慢慢看（笑）。那我們就開始吧！
【1. AI發展的2種預測: 樂觀 VS 悲觀】
面對 AI 的猛進，目前各家想法約略可分成 2 種版本：樂觀與悲觀。兩造對未來有著很不一樣的想像。
〔1. 樂觀派〕
先來看樂觀派的說法。這派人對 AI 持正面態度，相信這波變革可以像過去工業革命那般，大幅提升我們的生產力，創造人類新紀元。最具代表性的就是 OpenAI （ChatGPT 背後的公司）的共同創辦人兼 CEO—Sam Altman。
這邊推薦大家可以看看 Shosho Chang 寫的【Sam Altman 以及他的 AGI 烏托邦】，具體而微地解析了 Sam Altman 的野望。文中提到 Sam Altman對 AI 充滿期許：
我們未來每個人都會有一個 AGI （通用人工智慧）夥伴，它幫助我們學習、提高效率、更快樂，成為最好的自己。
他不否認 AI 的發展可能導致許多工作被取代，但取代的同時也會產生新機會，將有更多「想都沒想過」的新工作出現。如他說的：
人們可能會做和現在不一樣的工作，但總會有事情做。
像計算機的出現讓算術能力變得不重要，但人類並沒有因此失去價值一樣，樂觀派多半認為，如同過去的許多新科技那樣，經由生產力的大幅解放，人類文明將再往前邁進一大步。
〔2. 悲觀派〕
悲觀派對 AI 發展持保留態度。他們認為 AI 會大幅取代現在許多人的工作，造成嚴重失業潮。
像 AmazingTalker 創辦人趙捷平在就曾在〈大裁員潮來了！遺憾的是由我出發〉一文中表示：「我對於大部分人未來是否還有工作機會不是很樂觀。」他認為，當企業開始爭相使用 AI 來壓低營運成本，大裁員將勢不可免。
當所有的企業主都開始發現原來有更低成本的營運方式，並且其他競爭對手都開始低營運成本提高利潤但卻又同時可以持續成長時，那競爭所產生的壓力效應，會使大部分的企業主開始接續倡導人機協作以及大幅度裁員。
同時也有不少人擔心 AI 的發展會更深化資本主義，造成更大的貧富不均。因為有能力掌握 AI 技術的人，多半本來就是在社經較高的位置。這些人將因為 AI 獲得更巨大的優勢。導致富者更富，貧者更貧。如高重建在〈ChatGPT、Midjourney 大熱，我們都是 AI 無產階級 〉一文就悲觀地說：
假如我們沒法改善 AI 年代的生產關係，很可能會出現史上最嚴重的寡頭壟斷，而地球上大部分人口，這次包括知識分子，都將淪為 AI 無產階級。
這邊強調一下，這兩派並非逕渭分明，而比較像道光譜。多數人是兩派觀點兼具。就算是樂觀派也不會否認 AI 會帶來巨大衝擊；悲觀派也相信 AI 會大幅推進世界。
即便是對 AI 充滿願景的 Sam Altman 都曾發表過極為悲觀的言論。在劉詩雁所寫的〈嘗試透過閱讀 Sam Altman所有跟人工智能相關的網誌來理解他對 AGI的一些想法。〉一文中就提到， Sam Altman 的日誌曾寫下這樣的警世預言：
我可以很確定軟體革命將催生出的兩個問題將會是無可避免的：大規模就業機會的消失以及財富跟權力的過度集中。
這邊先表態，我偏悲觀一點。原因容我賣個關子，讓我們先接著探討哪些類型的工作較容易被 AI 取代，哪些產業則相對安全。
【2. AI 的取代可能】
這個段落讓我們來直面探討哪些產業比較危險，容易被 AI 取而代之；哪些則相對安全，較有機會在 AI 時代存活下來。
〔可能取代〕
目前主流的看法是：各種關於「資訊處理」的工作將來都會被 AI 給取代。白話點說，就是幾乎所有的「白領」工作。
像高重建在〈ChatGPT vs 專業翻譯：質量相若，效率千倍，成本十萬分之一〉一文中就提到，他將自己的著作《區塊鏈社會學：金錢、媒體與民主的再想像》直接整本丟給 ChatGPT 中翻英。結果好的驚人：
1 小時 4 分 55 秒後，十萬字就翻譯好了，而且全部文句通順，可用率有 99%，只有少量錯處，大部分是名字。然後我查看成本，不得了，只需 0.33 美元
這邊推薦大家讀讀侯宗佑所寫的這篇【 AI 將怎麼改變你身處的世界 】。文中對 AI 所能造成的衝擊做了很好的分析統整。他在文中就直言：
插畫市場將被 Midjourney 吃掉半壁江山。而翻譯校稿等等繁重的文書工作，也會有六七成被 ChatGPT 取代掉。
換言之，各種我們覺得很「燒腦」的工作都很危險。不管是翻譯、文書等資料處理工作；或是繪畫、音樂等創意工作，AI 都有機會能做得比人更好。
如侯宗佑說的，如果你是「頂級」的工作者，翻譯的是諾貝爾文學作品、畫的是國家美術館展出的大作，大概還不需要擔心。但多數人都不屬於這樣高階層級，被取代恐怕只是時間早晚的問題。
〔較難取代〕
接著來看較難取代的部分。目前主流的看法是偏勞動，也就是「藍領」的工作暫時還不會被 AI 取代。因為目前機器人的成本還是太高。如侯宗佑說的：
機器人覺得難的事情跟人類不一樣。他們可以一秒算出火箭上月球的軌道，但是他們沒辦法打開冰箱拿一塊蛋糕給你。
但這不代表藍領就可以一直高枕無憂。只要未來科技進步到將成本壓在人工以下，取代依然會發生。
另外，我覺得生產「娛樂」的領域也屬於比較難被取代的範疇。前些日子看 Netflix 的日劇〈舞伎料理人〉時赫然想到，舞伎就是屬於很難被 AI 取代的職業吧。因為大家還是想要看人表演、和人互動。換句話說，那些帶有「偶像」性質的職業，大概還是需要人來擔當。
運動競技也是如此。比如車早就跑得比人快，但跑者並沒有失業，因為大家還是喜歡看「人」競技。另外像圍棋，即便現在 AI 已經可以讓頂尖職業棋士三顆子，大家還是喜歡看人類對弈。甚至因為有 AI 勝率圖可看，而多了許多觀賞趣味。
不過即便不能直接取代，間接取代我覺得是可能的。什麼意思呢？舉個簡單例子，就像現在很多抖音短影片取代了書一樣，品質不是重點，只要能搶走人的注意力就好。換句話說，未來 AI 如果能大量便宜地產生吸引眼球的玩意，這些職業就依然有消滅危機。
順帶一提，生產農場文跟垃圾短影片的工作，我覺得也是很可能被 AI 取代的類型。
〔利用AI的人〕
還有一個類型非但不會被取代，還能乘著 AI 風口衝得更高，那就是懂得利用 AI 的人。這邊借用科技島讀大神周欽華的分析。他在[AI 的 9 個問題]一文中提出有 4 種類型的人會在 AI 時代下獲利：
- 控制模型的人
AI 需要模型來訓練它。因此誰掌握模型，誰就能獲利。 - 控制訓練資料的人
有了模型，還需要好的資料來訓練。因此擁有資料的人將能掌握很大的主動。 - 控制輸入的人
有了好的模型還得讓人使用。因此誰能掌握資料的輸入端，就握有極大權力。 - 控制輸出的人
能夠有效運用 AI 技術整合輸出產品的人，也會是 AI 時代的得利者。
突然想到，上面的三種類型似乎可以用《反脆弱》的概念來分類。偏資訊處裡的白領行業在 AI 波動下十分脆弱；而偏勞動的藍領則對 AI 展現較好的強固性；最後懂得運用 AI 的人將從 AI 波動中獲利，呈現出反脆弱性。
從上面的討論可以發現，這次生成式 AI 崛起所造成的影響，可能與你過去的認知大不相同。如 Sam Altman 說的：
五年前大家的認知，是 AI 會先取代藍領，像是重複性高且勞力密集的工作，比如卡車司機等。再來是低階的白領工作，再來是比較需要花腦力的白領工作，像是寫程式的工程師，最後才會是我們人類特有的：創作。但事實證明是整個反過來，所以大家慌了。
這正是這波生成式 AI 浪潮讓人惶恐的原因。過去人們總希望未來 AI 或機器人可以幫我們處裡各種雜事，讓自己可以專注在需要動腦的「高品質」任務。但現實卻可能是反過來。也就是說，白領工作或許不會被徹底取代，但會變得越來越像藍領。如侯宗佑說的：
醫師問診寒暄仍然會是人；設計師跟客戶交涉搏感情，也仍然會是人。可是診斷跟治療計畫在未來很可能會從 AI 輔助變成 AI 主導。設計師的核心構思部分，很可能也會被 AI 慢慢取代。
侯宗佑的這段話可說精準地總結 AI 的取代特性：
你覺得你最有價值的「腦力工作」那部分，正好是 AI 會最快取代人類的部分。但「肢體勞動」跟「情感勞動」，反而是 AI 跟機器人短期內難以取代人類的部分。前者像是跑腿、手腳操作。後者是一些需要「人性」的介面，包括問話寒暄、還有給予同理跟共感。
【3. 我為何悲觀】
談完了哪些產業比較可能被 AI 取代，哪些又相對安全。這個段落來跟大家聊聊為什麼我偏悲觀。有以下 3 個原因：
〔1. 覆蓋性〕
過去的科技影響多半偏單點（比如汽車的出現只會導致馬夫失業），但這次 AI 影響的覆蓋面積極廣，幾乎觸及到所有產業。像侯宗佑就大膽地預言：
第一波先是取代文書工作的基層白領，然後第二波是高階白領，最後才是藍領。最後大概會取代八九成全部的工作吧。
這樣的預測，我覺得並非危言聳聽。
〔2. 迭代率〕
另外一個理由是這波 AI 的發展速度奇快。過去不管是電腦或是智慧型手機，從發展到普及都花了相當長的時間，基本都是以年為單位。人們有時間可以慢慢學習、適應。但這次的 AI 變革迭代極快，幾乎天天都有新花樣。人類似乎沒有餘裕可以慢慢學習適應。
身為圍棋愛好者，對 AI 以迅雷不及掩耳的速度超越人類的歷史依然記憶猶新。從AlphaGo 凌空出世痛擊李世乭，到零封當時的第一人柯潔，僅僅過了一年的時間。也因此，這次 ChatGPT 的出現給我很強的既視感，讓我完全不敢小看 AI 發展的速率。如果人類沒準備好，恐怕將會全面潰敗。
〔3. 結果論〕
最後一個原因是從塔雷伯《隨機騙局》得到的啟發。塔雷伯認為在考量未來時，要更重視「結果」而非機率。所以面對 AI 發展的這道題目我會更傾向站在悲觀這邊。
從結果上來說，如果樂觀派的夢想實現了，我毫無損失，還會獲得極大自由；但要是悲觀派的擔憂成真，我又沒有準備好，那將會相當悲慘。
好的，說完了我偏悲觀論的理由。讓我們接著來談談，面對 AI 的可能衝擊，人類目前提出哪些解法。
【4. 可能的解法】
這段落來分享一下面對 AI 的衝擊，我目前看到的 2 個可能解法。
〔1. 全民基本收入〕
全民基本收入是目前看到的解法中最具體的一項。它指的是一個國家中的居民，每月都能「無條件」得到一筆收入，用這些錢來維持生活的基本需求。許多人都認為全民基本收入應該是 AI 時代的標配。事實上，Sam Altman 自己的未來藍圖中就包含了全民基本收入。
個人覺得這個解法相對務實，而且在 AI 大規模取代人類工作的情況下更有可能實踐。因為過往人們聽到全民基本收入，最常見問題便是「錢」從哪裡來？顯然大多數人還是對有「不用工作」就有錢拿反感，擔心納稅錢被誤用。但隨著 AI 開始大量取代人類，大家或許就更能接受這樣的制度。
至於錢從哪裡來？很簡單，從 AI 來。前美國總統參選人楊安澤就曾提出要對企業課徵加值稅或機器人稅，讓人工智慧的生產紅利能還歸人民，不會過度集中於那些吃到人工智慧成長機會的人。
〔2. 區塊鏈分潤〕
除了透過全民基本收入重新分配 AI 生產紅利，透過區塊鏈分潤或許也是個解法。
這是前些日子在高重健〈ChatGPT、Midjourney 大熱，我們都是 AI 無產階級〉這篇文章中看到的想法。如他說的，AI 之所以能有那麼驚人的產出，關鍵還是在於人類所產生的資料：
當我們驚嘆於 ChatGPT 寫出精彩的文章，背後餵飼它的，正是我們每個人過去寫的所有文章。Midjourney 可以瞬間繪製出畫師一週都未必能畫出的作品，是因為參考過極大量歷史圖像。
換言之，AI 得利於這些人類產出，但卻沒有付出相應的回報。因此或許可以考慮利用區塊鏈定位溯源、記錄擁有權以及執行瑣碎交易的特性，向使用這些服務的人收取所謂的「AI 版稅」。此外也可以參考《激進市場》一書的想法，組成所謂「數據公會」向 AI 公司爭取權益。如高行健說的：
AI 是為了提升生產效率，區塊鏈則更著眼於改善生產關係。
要是能運用區塊鏈將 AI 的生產力回饋給創作者，或許會是個雙贏解法。
【5. 樂觀的終極想像】
假設上個段落的解法能實現，我們或許將迎來一個前所未有的美好新世界。
現在社會常面臨到經典的左右派難題：到底該提升整體經濟或是讓分配公平？社會主義雖然重視分配，卻容易導致經濟空轉；反之資本主義雖有助於經濟發展，卻容易導致貧富差距越來越大。
而一個 AI 主導生產的世界或許就能解決這樣的二分困境。
Sam Altman 認為，這次的 AI 革命將能創造驚人財富，許多勞動力的價格甚至會降到零。也就是說，只要我們能妥善分配這些生產力爆發所產生財富，搭配 AI 高品質低價格的服務，人們將會擁有史無前例的富足，而且會更有機會追求所謂「自己想要的生活」。
換言之， AI 的突破有可能會終結長久以來的左右之爭。讓人們重新反思工作的價值是什麼？如果不需要煩惱經濟，自己真正想做的事又是什麼？
另外我也想到，AI 會不會是少子化的解方？現在許多人擔憂少子化造成的生產力危機。但矛盾的是，現今世界人口其實已經對地球環境造成極大負擔。有了人工智慧助拳，是不是就能夠在不讓環境超載的狀況下，補足甚至是超過我們所需的生產力呢？
當然，上面這些是樂觀派推演到極致的想法。如前頭說的，我還是偏悲觀，對這些願景持保留態度。所以下個段落想來分享一下從悲觀的角度，我打算怎麼去應對 AI 襲來的世界。
【6. 我目前的準備】
以下分 3 個面向談談我打算怎麼準備。
〔1. 存錢〕
對，就是這麼樸實無華。面對可能的失業危機，我覺得開始努力存錢是最有保障的方式。因為不管人工智慧怎麼發展，錢錢終究是有用的好東西！
所以目前我打算暫緩買房計畫，先觀察 AI 發展一陣子再說。畢竟雖然無法預測未來房市漲跌（是覺得會漲啦……），但我很確定要是失去穩定收入，房貸將會是很巨大的負擔。
〔2. 投資全市場〕
我是指數化投資者。這波 AI 浪潮，讓我對這投資方式更加篤定。因為各領域都可能會應用人工智慧，所以根本無法預測哪個產業在未來會是最大的受益者，就像當年的 .com泡沫一樣。
在我看來，投資「全市場」是最保險的方式。即便不能吃到 AI 爆發的整條獲利，至少能確保自己終究能收割到 AI 帶來的生產力報酬。不會因押錯寶而一無所獲。
〔3. 學習 AI〕
第 3 點大概大家是最常看到的建議：學習使用 AI。這邊分三個部份來談。
一、練習與 AI 協作
未來可能每個人都有一個 AI 助理。因此能下好的指令（prompt）、問對問題，來與 AI 協作的能力就相當重要。如 Google 台灣前總經理簡立峰在「生成式AI衝擊工作坊」的演講上就說：
未來可能每個人都有一個 AI 助理。因此能下好的指令（prompt）、問對問題，來與 AI 協作的能力就相當重要。如 Google 台灣前總經理簡立峰在「生成式AI衝擊工作坊」的演講上就說：
找答案的能力固然很重要，但問問題的能力同樣重要。
目前我的作法是試著把 ChatGPT 當成新的入口網站，有什麼問題不問 Google 大神，先改問 ChatGPT，強迫練習與 AI 互動。這邊也推薦一下電腦玩物 Esor 大大的一系列 ChatGPT 教學文，可以讓你對如何應用 ChatGPT 有基礎的認識。
另外，前些日子聽的 Mulia大大的〈M觀點〉Podcast 時，有提到可以運用 ChatGPT 打開中文市場的侷限。讓我產生用 ChatGPT 幫我翻譯部落格文章的想法。隨手拿段《隨機騙局》的文字給它翻，真的翻得很不錯：
原文：
這本《隨機騙局》是塔雷伯「不確定系列」的首部曲。書中他大聊人們如何被「隨機性」愚弄。很多概念可說是他之後出的《黑天鵝效應》和《反脆弱》的基礎，相當推薦沒接觸塔雷伯的人從這本書出發。
ChatGPT翻譯：
The book "Fooled by Randomness" is the first installment of Nassim Nicholas Taleb's "Incerto" series. In the book, he discusses how people are fooled by "randomness". Many of the concepts presented in this book serve as the foundation for his later works "The Black Swan" and "Antifragile". It is highly recommended for those who have not yet been exposed to Taleb's ideas to start with this book.
另外我也打算開始花點時間玩 AI 繪圖。之前一直對繪圖興致缺缺，覺得不大需要這樣的應用。但想了想，就當作是 AI 協作的一種練習吧。
二、學習 AI 原理
如果對 ChatGPT 的原理有興趣，相當推薦大家去追蹤台大教授李宏毅的 YouTube 頻道。前些日子聽財報狗 podcast 訪問了李宏毅，意外發現這個超讚的頻道。李老師用淺顯易懂的方式講解機器學習，讓人忍不住就連刷好幾集。
如果對 ChatGPT 的原理有興趣，相當推薦大家去追蹤台大教授李宏毅的 YouTube 頻道。前些日子聽財報狗 podcast 訪問了李宏毅，意外發現這個超讚的頻道。李老師用淺顯易懂的方式講解機器學習，讓人忍不住就連刷好幾集。
三、保持沉浸
「保持沉浸」是我的朋友林玉堂提出的方法。他提到這波 AI 浪潮與羅胖當年帶起的碎片化學習風潮相當類似，總讓人「沒追，怕自己沒跟上；追了，又多到很焦慮」。
「保持沉浸」是我的朋友林玉堂提出的方法。他提到這波 AI 浪潮與羅胖當年帶起的碎片化學習風潮相當類似，總讓人「沒追，怕自己沒跟上；追了，又多到很焦慮」。
針對這問題，他覺得比較務實的做法是建立「被動浸泡」在大量AI資訊的環境。可以試著這樣做：
追蹤那些有在講 AI 的人，然後也追蹤他們追蹤的人，這樣你的臉書或社群內容，很快就都會變成 AI，而且都是你覺得不錯的人寫的。
今天這篇文中所引用的文章、影片，多半都是這透過這樣的連鎖跟蹤得到的。是個可以讓你省心不焦慮，又能有效增加 AI 知識的好方法。這邊推薦大家可以追蹤iCook 創辦人蕭上農的 FB。每天都會轉載許多 AI 相關的貼文。只要順藤摸瓜地連鎖追蹤，相信可快就能建立被動沉浸的塗鴉牆。
【總結】
好的，終於來到總結時間，希望大家沒看到頭昏（笑）。讓我們複習一下今天談的六個點：
一、首先我們探討目前各方人士對 AI 發展的兩種想像：樂觀派相信 AI 會帶來破壞式創新，人類將迎來全新的生產力時代；悲觀派則擔憂 AI 會造成巨大的社會衝擊，引發空前的失業潮。
二、目前來看，AI 較可能取代的是偏腦力的白領工作，偏勞動的藍領因為成本問題，暫時還比較安全。此外，由於人類對「真人」的渴望，表演型的工作（如運動員、偶像歌手）大概也是比較不容易被取代的職業。而那些乘上 AI 浪潮的人，將會衝得比以往更高。
三、我目前會偏向悲觀。因為這次 AI 的覆蓋極廣，發展又快，人們恐怕沒有太多反應時間。而且要是樂觀派的野望達陣，我完全不需要擔心；但要是悲觀派的擔憂成真，就有得我好受了。所以我寧願為悲觀的可能做好準備。
四、面對 AI 衝擊，目前最主流的解法是「全民基本收入」。透過無條件普發收入的方式，將 AI 的生產紅利重新分配給人民。另外或許也可以透過區塊鏈打造分潤機制，讓人類的創作者獲得相對應報酬。
五、如果 AI 紅利分配能順利實踐，人類將享受到前所未有的美好世界。大家會因為 AI 過上更好的生活。在沒有經濟包袱狀態下，人們將更有餘裕可以思考自己到底想追求怎麼樣的人生。
六、有鑑於我對樂觀未來沒那麼有把握，目前會打算用三個方式來準備自己：第一個方式是好好存錢，為未來失業寒冬做準備；第二個方式是投資全市場，確保自己能吃到 AI 發展的紅利；最後則是要學習與 AI 協作，盡可能延長生存時間。
【後記】
關於人工智慧取代人類的主題其實並不新，但這段時間確實看到極大量的討論。原因也簡單，因為這波生成式 AI 來得又快又急，大家赫然發現，過去以為還有時間思考的問題，瞬間好像已經近在眼前，不得不面對。
短期來看，我覺得 AI 會先成為人類的好助理，大幅增進我們的生產力（像Microsoft 365 Copilot 就很讓人期待）；中期來說它會越來越像我們同事，可以一起協作；最後很可能人工智慧會變成老闆，指揮你做事並執行重要的決策。最糟的情況就是它一手包辦，然後人就失業了。
身為悲觀派，我傾向認為隨著 AI 發展，人類產業在可見的未來一定會有非常劇烈震動。被浪潮拍下的人應該會比乘浪衝高的人多上不少。
當然以超長期來說，我們或許真能像樂觀派所期待的，和 AI 找到一個良好共存的模式，但震動的當下，許多人會過得很辛苦。畢竟失業就是失業、繳不起房貸就是繳不起房貸，美好未來不屬於那些被科技拋下的人。
曾在看完《電馭叛客：邊緣行者》時第一集時寫下這樣的心得：
就如同我在如果《我們無法以光速前進》中說的，科技的進步未必能帶來更好的世界。對這樣的未來，我恐懼。
不過身在半導體製造業，就我的觀察，身邊同事對於 AI 關心不多。老實說我們的工作對 AI 算力有很大的影響。或許我們正在努力工作，讓自己更快被取代也不一定。只希望這件事能晚點發生囉。
好在，我三五年內，我覺得應該還不會有太大的衝擊。畢竟很多科技公司都有智權的顧慮，不會那麼快擁抱 AI（敝司最近就發信明文禁用 ChatGPT）。而身為製程工程師，雖說許多資料處理分析的工作在未來可能被 AI 取代，但還是有很多事需要透過我這個「人」來做。
這邊用我支援台積驗機的經驗為例。因為台積有很嚴格的PIP（機密資訊保護）規定，他們的工程師多半為避免麻煩而不願意將資料寄出來（即便那不是機密）。
有次機台出狀況，為了取得資料（再強調一下，這是驗機數據，不是機密資料），我只能搭廠車到台積，跟他們的工程師約在餐廳，用手抄的方式把 excel 表中的資料一筆筆寫到筆記本，再坐車回辦公室，將資料一個個鍵入 excel 中。於是乎這個用 email 彈指就能搞定的事，竟花了我三小時才完成……
當時覺得這樣的工作方式也太笨了吧。但現在想想，這樣的「勞動」正是 AI 很難取代我們的地方啊！
這篇文主要聚焦於 AI 取代人類工作的部分。其實關於 AI 還有很多面向能討論，像 AI 被誤用（其實已經在發生了），或者反叛人類（像很多科幻小說那樣）都是很有趣的主題，或許之後有機會再和大家聊聊。
最後，雖然身為悲觀派，但我對樂觀派的未來還是挺嚮往的。所以這邊我想用李惠貞《成為自由人》中的這段話來幫本文作結：
我們正站在一個時代的分界點上，目前所認知的大部分職業未來都可能被人工智慧取代，那麼我們更可以去呼應內心真正的渴望，去做創造的事，也唯有如此，才不需要把機器視為競爭者，而能專注成為一個無法以任何職業定位的「人」。
對這樣的未來，我期待！
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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
隨著科技的不斷演進，人工智慧（AI）已經成為改變產業格局的關鍵推動力。本文將深入探討AI未來發展趨勢之一──生成式AI，並分析其在產業中的應用、影響以及預估未來的發展方向。
當你想到人工智能，也許會想到科幻電影裡那些高智商的機器人。但其實，生成式AI已經在我們的日常生活扮演了一個不那麼引人注目但日益重要的角色。從在社群媒體上看到的那些有趣的圖片，到那首由AI作詞作曲的歌，生成式AI正在以各種有趣的方式改變我們的世界。ChatGPT就是眾所周知的生成式AI之一。
繼前一陣子 Facebook 的元宇宙浪潮席捲全球，今年微軟旗下的 AI 聊天機器人「ChatGPT」更是引爆話題！不只每個人對未來的生活與市場型態有了不一樣的想像，許多家長和學生們更是開始煩惱，面對今年的 AI 元年，該怎麼提前準備與選擇科系，才能搶先跟上未來趨勢與世界接軌而不被淘汰。
首先
學校老師如何因應 ChatGPT 等生成式AI帶來的衝擊
隨著科技的快速發展，生成式AI已經成為了教育領域的一個熱門話題。這種新興技術對國中國小教育有著潛在的重大影響，老師們需要積極面對並適應這一變革。本文將探討老師如何因應生成式AI帶來的衝擊，以及學校如何在實際應用中踏出第一步。
去年阿財有分享過自動駕駛技術各個解決方案的路線選擇，當時我就有提到過我認為傳統車廠為什麼不走純視覺路線的可能原因，這邊再稍微分享一下：
首先在講純視覺之前先了解一下目前純視覺是如何計算深度的，目前用相機拍到的影像計算深度有單目視覺、雙目視覺、運動結構恢復(sfm)等再搭配AI模型，可以搜尋Pseud
簡介
隨著生成式 AI 的快速發展，ChatGPT-5 即將問世，這將為人類帶來重大變革。生成式 AI，如 ChatGPT 系列，具有自主生成內容的能力，從而改變了我們創作、消費和分享信息的方式。這意味著我們需要對新的觀點保持開放，及時了解最新的 AI 發展動態，並尋求將 AI 技術融入我們的生活，
2023年當紅的科技關鍵字，想必與「生成式AI」（AI-generated）脫不了關係；若不是生成式AI，那應該就是以它為主開發出的ChatGPT了。
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學校老師如何因應 ChatGPT 等生成式AI帶來的衝擊
隨著科技的快速發展，生成式AI已經成為了教育領域的一個熱門話題。這種新興技術對國中國小教育有著潛在的重大影響，老師們需要積極面對並適應這一變革。本文將探討老師如何因應生成式AI帶來的衝擊，以及學校如何在實際應用中踏出第一步。
去年阿財有分享過自動駕駛技術各個解決方案的路線選擇，當時我就有提到過我認為傳統車廠為什麼不走純視覺路線的可能原因，這邊再稍微分享一下：
首先在講純視覺之前先了解一下目前純視覺是如何計算深度的，目前用相機拍到的影像計算深度有單目視覺、雙目視覺、運動結構恢復(sfm)等再搭配AI模型，可以搜尋Pseud
簡介
隨著生成式 AI 的快速發展，ChatGPT-5 即將問世，這將為人類帶來重大變革。生成式 AI，如 ChatGPT 系列，具有自主生成內容的能力，從而改變了我們創作、消費和分享信息的方式。這意味著我們需要對新的觀點保持開放，及時了解最新的 AI 發展動態，並尋求將 AI 技術融入我們的生活，
2023年當紅的科技關鍵字，想必與「生成式AI」（AI-generated）脫不了關係；若不是生成式AI，那應該就是以它為主開發出的ChatGPT了。