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2024 年 6 月 23 日ChatGPT 不好用？ 6個你"可能"對 GenAI 生產力工具的誤會
自2023 ChatGPT 推出一年多後，加上2024 Computex 有 AI 教父之稱的 NVIDIA 輝達 CEO 黃仁勳，帶動的仁來瘋 (Jensanity)， 以及半導體女王的台南女兒 AMD CEO 蘇丰姿，都讓台灣掀起了一波 AI 熱潮。特別是生成式 AI (GenAI)或是GPT的應用，好像不用一下，就是落伍，就會被淘汰。
GenAI 是個很廣泛的概念，簡單理解就是一種大語言模型 ( LLM ) 機器人，可以模仿人類智能，涵蓋廣泛領域(如語言理解、問題解決、創造性思維等)的人工智能系統，主要是透過文字、語言、圖像等方式，用來協助生產力提升的工具。而 GPT 概念比較限縮，是由 OpenAI 所開發(像是GPT-3.5)，單純一種特定類型的自然語言處理模型，旨在生成文本和處理語言相關任務，ChatGPT 就是奠基在 GPT 為對應對話所開發的產品。
目前全球最常用也最新的五大通用 AI 工具 GPT ，就是最多人使用的 ChatGPT 、能整合目前google APP的Gemini 、黃仁勳都愛用的 Perplexity、微軟推出的 Copilot、由 OpenAI 離職工程師開發的Claude 。已經很多人把它當作生產力工具外，也用它來安排旅遊規劃、教育小孩課程….等生活大小事。
而其衍生更專業的性地 GenAI，則是不計其數，例如有專門針對圖像的 DALL.E 、平面視覺設計 Canva 、一鍵生成簡報的 Gamma、超狂影像處理 Sora …..等。而由於現在開發一個專業型 GenAI，不用會寫程式的文科人也可以辦到，只要奠基在其基礎語言架構下，就可以輕易產生一個你自己或是公司的聊天機器人，幫你寫合約、公文與基礎客戶服務。
<為什麼大家忽然感受到 GenAI 工具使用的急迫感？>
這半年來太多媒體調查告訴你，再不跟上使用AI工具，你就算不被 AI 淘汰，也會被會使用 AI 工具的人所替代。舉例來說：
但事實上，上述數據幾乎都是國外的文獻，台灣的 AI 熱，依據身邊好友的反應，尤其是最近黃仁勳旋風，多半反映在股市投資的熱烈。而上述的 AI 工具多半是指 GenAI 或 GPT 相關工具，台灣可能只有15%的人很認真研究使用這項工具，自己身邊真的有在使用 GenAI 或 GPT 的可能只有85%，不是碰都沒碰過，不然就是覺得不好用，而覺得自己的工作不會被 AI 工具取代，就放棄使用。
照片來源：Pexels
< 6個你"可能"對 GenAI 的誤會 >
誤會二：覺得 GenAI 最後提供的答案應該很完美，不需要再調整
但事實是：它只是效率生產力工具，大部分最後還是得靠人腦去調整接近你的本意與需求。
就算你透過很多方法以及反覆詢問得到了一個答案，但勢必機器人就是幫你腦力激盪與收斂聚焦的一個工具，始終跟你最終的需求品質，還是有些落差，但至少已經幫你省去了很多時間。要得到你滿意的答案，最後一哩路，很多時候還是得靠自己完成。否則AI真的就能替代你了。
就像你請 ChatGPT 寫一篇長官致詞稿，你除了給他數個引導的prompt之外，你所得到的答案，絕大部分還是得靠你這顆超級腦袋進行調整，更符合你所需要的情境與對象需求，畢竟你才是整體事件的主角，他只是你的助理，總不能他真的把你給取代了吧!
誤會一：GenAI 只要問1~2句話就能得到你要的答案
但事實是：問問題總是比答題還要難。
身邊很多人，都很急著要答案，因此就很簡單的問個兩句，就期待機器人能讀懂你的心，給你一個驚喜。拜託他們真的沒那麼厲害，至少是現在沒那麼厲害。你至少需要給他一個情境，一個條件，或是請他扮演某個專業的角色，在一步一步引導他進行作答。這就是提示詞 (prompt) 的重要，下對提示詞，你得到的答案，可能會比較貼近你想得到的。
譬如你想要寫一篇讓人一搜尋就找到你的符合SEO搜尋文章，這時你如果靠ChatGPT協助，肯定不是丟個1-2句話就能得到答案的事情。因此，要如何問對問題，絕對是入門使用 ChatGPT 的一開始障礙，很多人都一開始沒耐心去研究而卡關放棄，我自己一開始也放棄了半年後，後來因為工作需要而每天都花一點時間和他聊天，才抓到了怎麼和機器人對話的語言。
當然，這可能在不久的未來(搞不好兩年內)，機器人會更人性，更懂你在想什麼，或許提示詞會更容易輸入。但畢竟，你和一個專家顧問溝通，像是律師，也是得必須一來一往，問了好多文提，把案源釐清楚，才能讓律師給你一個解決方案吧，只是律師以小時計費，現在GPT可能免費就幫你處理初級問題了。
誤會三：覺得每個 AI 機器人都應該很好用
但事實是：有很多AI機器人都是垃圾或差異化不大
除了上述提及的通用聊天機器人外，其實很多專業型 GenAI 也是超級多的，像是簡報的 GAMMA、設計的 CANVA、這一年已經超過萬件在既有 GPT 下衍生的 GenAI。不過，因為訓練程度的不一，也就是投入(Input)給語言模型的訓練，需要持續累積，才會得到你想要的答案 (output)。所以有很多不成熟的AI，看似厲害，其實使用後會很挫折，但真的不是你的問題，只是這些機器人訓練不夠而已。
像是我曾經用過由抖音母公司字節跳動所開發的 Coze，是我目前看過分類最完整的 ChatGPT，將生產力工具、教育學習、代碼助手、文本創作、圖片與音視頻等母架構，下面充滿林朗滿目、眼花撩亂的GenAI，讓你看了每個都想去試試看。但用了之後，你會發現不是大同小異、不然就是訓練不足，用了一下我就不再去碰了，但期待有一天發展成熟時，我還是對它有期待的。
誤會四：覺得每個 AI 機器人 都要去學會使用
但事實是：有需要再學就好，而且多嘗試比較
由於現在要創建一個 GenAI 或 GPT 的方法，比過去容易太多，像是網路上每天都有人在介紹新工具的產生，我自己幾乎看到網路上有人推薦新工具時，都會去看一下。
但依據經驗，AI 爆炸性成長的時代，新工具推出速度也是爆炸性的，好不好用真的需要測試，特別是當你不了解怎麼問問題，或是不習慣和機器人對話時，你可能已經花了半天測試，才發現不好用；但事實上，依照會問問題的人，可能問幾題就能知道這虛實了。
於是個人建議，你如果不適專門研究 AI 趨勢專家、或是非得嘗鮮好奇寶寶，就挑選目前最紅大家推薦的就好，然後深度使用熟習他就好了。
誤會五：覺得回覆的資料不夠充足或周延
但事實是：90%以英文為主的語言訓練，用中文問當然有侷限。
換個方式說，如果你英文夠好，你可以試試看，先把你的問題用英文問一遍，然後請他翻譯成中文，你所得到的答案，一定會比你直接用中文問，好很多。主要就是目前主流 GPT 是從英語系國家開始堆疊資訊開始的，而使用者大多也是英語系國家，訓練資訊以英文為主的結果下，得到輸出的答案用英文表現當然也就比較豐富。
雖然台灣國科會已取得 Meta 的 Llama 3 的LLM大資料庫衍伸變成台版 GPT：TAIDE （Trustworthy AI Dialog Engine），雖號稱台灣人專用，但才開發出來，仍需看後續使用情形才知道好不好用了。
誤會六：覺得回覆不夠創意或是空泛
但事實是：免費的和付費的就是不一樣
這是個使用者付費的年代，特別是軟體APP大爆炸時代，開發商絕對會讓你免費試用基礎版本，也會開放幾天數或是次數讓你使用高級版本。你就會發現，前五大的聊天機器人的進階付費版，都是採用上網版和更大LLM數據庫所開發的平台，所以不管是 GPT 4o、Gemini pro 1.5等，回覆問題的創意性、周延性與速度都是比免費版品質好到超過70%。
所以如果你使高用度使用者，想在日常生活或工作，透過 AI工具 提高生產力，勇敢當個付費的盤子，你一定會很有收穫的。
