《有釗一日》ChatGPT無法取代的薩利機長

#155人

#208秒

#12,000次降落

趁著228連假，嗑了一部口袋名單電影《薩利機長：哈德遜奇蹟》Sully: Miracle on the Hudson。其中，最有印象的一段話就是在NTSB (National Transportation Safety Board) 事故調查公聽會上，看完各種模擬飛行後的影片及數據，Sully說的這一段話：

你沒有留任何時間來分析情況再做出決策

在這些摸擬中，你抽離了駕駛艙內所有人性

你要尋找人為疏失，那就把人性要素加回去

聽完這段話，眼眶熱熱的。果然感性面是難以預測的

電影採取倒敘法，讓觀眾一開始就被Sully的焦慮黏住，甚至跟著他一起PTSD (Post-Traumatic stress disorder)。即便他讓機上所有乘客，155人都平安無事回到地球；即便他有著12,000次的降落經驗，16歲已取得私人駕駛執照，飛行經歷已達42年；即便他在飛機雙引擎失去動力後的204秒，做了這個緊急迫降於哈德遜河上的決策且成功執行。

整體來說，是個奇蹟事件；但卻因為事後多次的電腦模擬飛行結果一致顯示，當時飛機是有足夠的時間與能力飛回原機場時，他開始自我懷疑。

「會不會整個事件，從頭到尾都是我個人的判斷失誤?」

「會不會我當時的決定反而讓乘客暴露在更大的風險下?」

「我非常確定兩邊的引擎都失去動力，但數據顯示只有單側無法運行?」

並非要挑起ai應用層面的論戰。我相信所有的科技應用，都是為了避免或降低人為帶來的風險或誤判，所以，我們越來越挺依賴科技餵給我們的資訊與數據，並依此做判斷。事實上，就連事故中的空中巴士駕駛艙設計，都改良成「線傳飛控（Fly By Wire、簡稱 FBW）」的駕駛艙科技。飛機駕駛艙與機翼上面的各控制面之間，不再有鋼纜連結，而是改用電纜、利用數位訊號連結，開飛機就跟打電動很像，透過搖桿就可以更改飛機飛行的姿態，電腦也會自動進行姿態平衡的細微控制，不再需要飛行員手動操作。FBW這已經是21世紀客機的標準介面，目的是讓飛行員保留腦力跟體力處理緊急狀況與執行安全降落。

我也挺喜歡用數據來輔助決策。以招募為例，有太多數據可以做為持續改善或觀察的切點。面試各階段的轉換率/各招募管道的有效履歷比例/各職位的招募時間/招募成本……除此之外，我也非常重視每一次的個人訊息接收與處理，也就是每一次與人選面試時，我們相互了解與彼此探詢的過程，找到那個你贏我贏的交集，然後依此作為『初衷』，一起擴大影響力。我們把人當人，理解沒有100%完美的人選，在碰撞與成長的過程中，去彌平資訊的落差，去不斷尋找接近完美的解法。

現實生活中的NTSB公聽會調查過程共進行了15個月，包括飛機殘骸的打撈、調查引擎是否確實遭遇鳥擊（即在引擎內發現鳥羽毛）、飛行模擬器模擬結果等，最終調查報告也證明了薩利機長在臨危不亂的情況下，拯救了機上全體人員，NTSB最終也以「專業水準」以及「有效利用有限資源」等評價，給予薩利機長正面肯定。

我承認在很多領域上的競爭，人類有限的大腦運作效率已經不如ai。從深藍一路到GO、到現在的ChatGPT！ai的應用遠超過我們的想像，正在顛覆未來世界。

但我仍著迷人類這個「有限的理性+不可測的感性/直覺生物」，奇蹟通常都是難以用科學概率解釋的事件。而動人的奇蹟通常伴隨著日復一日的練習與累積而來。讓我們一起來創造奇蹟吧！