【似水流年】關於 AI 與未來 | 第 2 期

本週熱門話題依然圍繞在 AI 上，從 Google I/O 後，AI 對搜尋引擎生態造成衝擊似乎已經是必然的事了。看過幾篇討論，自己也有些想像，但要說未來會怎麼走，好像還是太早。讓我們回想一下，當初德國提出工業 4.0，一時間「少量多樣」變成趨勢，可是將近 10 年過去，仍然有許多的技術困難。究竟 ChatGPT 是不是另一個 iPhone 時刻，我現在還說不準。

Gogolook 的 AI 產品可說是打在點上，諮詢需要大量的背景知識，在 GPT-3.5 預訓練模型基礎上，配上 Gogolook 的領域知識，效果就像是精通專業領域的聊天機器人，正是使用者需要的。我認為 Gogolook 的經驗告訴我們：AI 實踐自動化的方式跟以往不同，兩者如何配合會是開發上的重點。

商業很現實，成長治百病。當 Google 高速成長時，Pichai 是頭號功臣，而當 Google 被打個措手不及，他又成了問題原因了。別忘記，Google 在 Pichai 任內市值成長兩倍，營收屢創新高，而從財報來看，AI 還沒對 Google 的業務造成立即衝擊。捫心自問，你希望老闆是 Pichai 還是 Musk？前者會協助你成功，後者會痛罵一頓後開除你。

這篇文章從台灣本土新創的角度來談「出海」。對工程團隊來說，可能會覺得國際化等於 i18n，但如何建設國外的業務開發團隊也是重點。現有系統能否符合商開需求呢？不同國家的使用者習慣又有何差異？舉個社群應用的例子，每個國家的熱門話題都會不同，如何幫助使用者快速定位有興趣的話題，顯然需要不同的設計。

DHH 在這篇文章中解釋 Basecamp 離開雲端的技術選擇。儘管都說訂閱制能讓使用者依照需求使用，達到最佳效益的目的，但實際情況常常是訂閱比買斷昂貴。對新創團隊來說，雲端的優勢是讓團隊更容易因應成長帶來的變化，但當你的業務進入穩定期，自管理的基礎建設會帶給你更多優化選擇。

用 JSON 交換資料好像是理所當然的事，但在 20 年前可不是這麼一回事。Douglas Crockford 使用 JSON 是因為它跟 JavaScript 天生相容，而 JavaScript 起初只是瀏覽器中的腳本語言，限於特定領域，只有少數人在用。如果把事件視為語言，歷史跟大型語言模型很像，它會選擇具備某些傾向（例如簡約）的事物，只是你永遠不知道最後出來的會是哪一個。

Slavoj Žižek 支持 Trump，因為他認為 Trump 會更快帶來革命。這是個很 Zizek 的說法。無論如何，從資本主義來講 AI 可能是正確角度，每波科技革命，資本家幾乎都拿走最大利益。技術人傾向將技術創造力與社會影響分開看待，這樣會讓事情變得簡單一點，儘管那並非事實。