AI – Page 2 – 創業群俠傳

December 30, 2022

ChatGPT旋風

今天要發表2022年最後一篇專欄文章，必須寫一點具前瞻性的題材。恰好最近友儕間把一個人工智能程式「ChatGPT」玩個不亦樂乎，以此為題，最好不過。

ChatGPT是美國初創OpenAI的產品，操作方式類似聊天機械人（chatbot），對答質素極高。GPT英文全寫Generative Pre-trained Transformer，是「一個基於自然語言生成（Natural Language Processing，NLP）的模型」，它透過閱讀大量文本，包括維基百科條目、書藉、社群對話等，再經人工訓練而成。ChatGPT的beta版本發佈至今剛好一個月，累積逾百萬用戶，試過的莫不感到驚訝，下面我會舉例說明。

且先講幾句關於OpenAI的背景。OpenAI於2015年12月由多位美國互聯網大佬共同成立，主要創始人有Y Combinator的前總裁Sam Altman和Tesla創辦人Elon Musk等，粒粒皆星。引用維基百科的描述，OpenAI成立的目的是「促進和發展友好的人工智慧，使人類整體受益」，簡而言之，就是盡一切方法令AI發展、普及起來；正如當年Google成立初始，唯一目的就是令互聯網無處不在一樣。

以普及AI為使命，ChatGPT堪稱不負期望。這產品目前供用戶免費註冊，但暫不適用於香港。網友「薯伯伯」利用VPN和一個美國電話號碼註冊了帳號，並在社交媒體專頁上作出示範，例如：

比較相似的產品（比較一下 iPhone 14 以及 iPhone 6）
分析某事情對特定群組的影響（《1984》這本小說，對共產黨員會有甚麼啟發？）
寫中文信（我的學生想退學，我想勸他不要退學，我可以為他補課。寫一封信。）
寫英文信（I bought a book on Amazon a month ago, I haven’t received it yet, I want a refund. Write a letter.）
分析深度問題（可以採取哪些措施使 GDP 較低的國家有可能實施全民基本收入？）
設計健身方案（I want to do a front split in 3 months, design a weekly routine for me）

他其後還叫ChatGPT改寫、創作、找食譜等，十分過癮。對此有興趣的不妨到「薯伯伯」的臉書專頁或Patron查看結果，ChatGPT答題質素之高，保證讓你大吃一驚。最有趣的是第4題，除官樣信件外，薯伯伯還叫ChatGPT分別寫了一個帶「莎士比亞風格」的和具幽默感的答案，俱令人發噱。

我另一位朋友是一家初創的CEO，那天同事請他寫一篇回顧文章好發表在公司網頁上，他靈機一觸，把今年公司發生的幾件大事輸入ChatGPT，然後下達撰文指示，不消半分鐘，文章就工工整整地寫好了。他驚訝不已，再試另一功能：輸入一篇新聞報導的連結，指示ChatGPT閱後撰寫摘要。毫不意外地，十多秒後就得到非常圓滿的答案。他頻呼神奇，相信以後利用ChatGPT讀與寫，將節省大量時間。

透過朋友們的示範，我發現ChatGPT在處理公務文書、閱讀與簡化資料上非常有用（所以很容易被學生們利用來交功課 — 當然也很容易被「OpenAI 偵測器」揭發），但不能取代創作，除非下達指令的人給予足夠和具體的指示，而且要模仿的風格也得來自名人才行（如：李白、莎士比亞、JK Rowling等）。我請一位有ChatGPT帳戶的朋友下達指令，「以黃雅麗的風格，寫一篇以ChatGPT為題的中文專欄文章，限600字內」，看到結果時立即安下心來。你想知道答案嗎？

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以黃雅麗的風格，寫一篇以ChatGPT為題的中文專欄文章，限600字內。

聊聊 ChatGPT：一個基於自然語言生成的 GPT-3 的中文版本

近日，我們很高興能夠試用到 ChatGPT，這是一個基於 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer）的中文版本自然語言生成模型。這意味著它能夠根據使用者輸入的文本，產生出相關且連貫的文本回應。

我們在使用 ChatGPT 時非常驚訝地發現，它所產生的文本質量非常高。不僅如此，它還能夠很好地理解輸入的文本內容，並做出相應的回應。例如，當我們輸入「你好，你能告訴我今天的天氣嗎？」時，它會回應「當前的天氣狀況是晴朗的。」這證明 ChatGPT 能夠理解我們想要獲得什麼樣的信息，並根據自身的知識回應。

此外，ChatGPT 還能夠進行對話。當我們輸入「你是誰？」時，它會回應「我是 ChatGPT，一個基於自然語言生成的模型。」我們再輸入「你有什麼興趣嗎？」，它會回應「我對自然語言生成非常感興趣。」這顯示出 ChatGPT 能夠理解我們的詢問，並提供相關的回應。

值得注意的是，ChatGPT 並不是一個完美的模型。就像所有的人工智能模型一樣，它也有一些限制。例如，它可能無法理解某些比較抽象的概念，或者有時候會產生無意義的文本。但是，我們相信隨著技術的進步，這些問題會得到逐漸解決。

總的來說，我們對 ChatGPT感到非常滿意。它的自然語言生成能力令人印象深刻，能夠很好地理解輸入的文本並做出相應的回應。此外，它的對話能力也相當出色，能夠理解我們的詢問並提供相關的回應。

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本文精簡版同日見刊於《晴報》專欄「創業群俠傳」

February 14, 2020

高科技抗疫

上周末開始，香港要求所有由內地入境人士進行14天強制檢疫，包括在家中或指定地點作自我隔離，以減低「新冠肺炎」的社區傳播。被問及如何監察有關人士時，高官回應曰自律、上門突擊檢查、以WhatsApp分享行蹤等等。

沒想到口口聲聲說要發展智慧城市的香港，在社區防疫上，幾乎和廿一世紀的尖端科技沾不上邊。比較而言，正大力發展人工智能、人臉識別、大數據等科技的中國內地，正利用抗疫此契機，加快它們的應用。可以預計這將對病源的追縱和傳播途徑監控更為有效，但它所造成的個人私隱後患，亦更深遠。

在抗疫方面，目前內地有一大武器，教全球幾乎所有國家都瞠乎其後：大數據。首先，國家對近乎所有主要電訊商、航空公司、鐵路營運商等有控制權，能獲取海量的人口移動數據作分析。此外，民眾由高鐵購票到申請電話卡，都需要作實名登記，只要電訊商提交某一手提電話號碼發出的訊號，某人的行蹤就無可遁形。

這在防疫尤其作病源追縱（contact tracing）上有極大好處。在香港，當某人被確診為患者後，醫護只能透過訪談，讓患者回憶自己14日內曾到訪的地方和接觸過的人，追縱有可能被感染的人作檢疫。不管患者是否合作，記憶並不靠譜，遺漏和錯誤的機會很高，令防疫工作事半功倍。

但內地的做法可以極高效。假設某人從武漢乘高鐵到廣州後被確認為病毒傳播者，有關當局透過電訊商提供的數據，一方面可把他曾到過的地方一一羅列而出，同時跟據高鐵營運者的資料，通知和患者乘坐同一班次、甚至同一車廂的乘客進行檢疫。若患者確診後沒有自我隔離而外出，只要配合人臉識別，要把他從人海中區別出來也不難。有些地方政府甚至可以把這些資料都公開到社交媒體上，原意是讓曾與患者並處的人提防，但後果卻有可能令患者受到不必要的滋擾。

根據《華爾街郵報》報導，重慶某區利用這些數據，成功把5,500名農曆新年期間由湖北回鄉的人識別出來，並安排其中約一半人作家居隔離；在浙江，一名患者否認曾在武漢與任何人接觸，但當局借助數據分析，發現他在當地曾與三人接觸過。

目前當局正以舉國之力抗疫，治亂世用重典，只要能把疫情控制下來，人民對個人資料的提供不大抗拒。當危機過去，國家對大數據和人工智能的應用，將更進一步，這是不能逆轉的。一旦這套監控手段用在太平盛世，那是怎樣一番光景？如何保証不被濫用？到時人們恐怕無法擺脫自由和安全的兩難了。

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本文精簡版率先見報：《晴報》專欄「創業群俠傳」

January 4, 2019

中國的AI工廠

上月我接受商台節目主持人黃永訪問談創科，當時提到，在全球人工智能（AI）的競賽中，中國很有機會勝出，原因是內地與歐美相比，不那麼注重個人私隱，加上人口龐大、消費者的互聯網應用廣泛，故有大量數據可「餵」給機器學習。

數據是人工智能的原材料，數據越龐大，人工智能就越準確，因此有上述的推斷。但我當時忽略了一點，內地有可能領先全球人工智能發展，除數據多外，更重要的原因是如雨後春筍般冒起的數據「標記」（tagging）工廠。

《紐約時報》去年年底一篇文章“How Cheap Labor Drives China’s AI Ambitions” （「廉價勞動力如何推動中國的人工智慧雄心」），大開我眼界。

記者到訪河南一座原先是水泥廠的地方，看見廿多個年輕人整齊坐著，目不轉睛地凝視面前的電腦屏幕，不斷把見到的圖像作標記：汽車、交通燈、麵包、牛奶、朱古力…沒有標記，人工智能根本無法識別任何事物；標記越多，人工智能的識別能力就會提高，變得越來越準確。

我有朋友正開發一個教人「耍太極」的AI應用程式，目的是讓用家跟著做的時候，程式會自動作出反饋，告訴你哪些動作做對了，哪些需改進。而為了讓程式「認」得出所有動作，朋友的開發團隊特地請了一位太極師傅和他的弟子們，像上班那樣每天對著攝錄機打太極拳，反覆地做、大量地做。然後這些影片將會交給團隊加工，即做「標記」，把人體的每一個動作、動作的每一部份等，一一標記下來，「餵」給電腦。數據不足，電腦的人工智能就會顯得笨拙，在辨識方面出現誤差。所以數據和標記是人工智能非常重要的「基建」。基礎不穩，萬丈高樓就無從拔地而起。

朋友告訴我，這些「基建工程」極其枯橾乏味，對智力要求頗低，香港沒哪個工程師願意幹這事。現在好了，這些工作可以外判出去，讓內地的AI工廠效勞。

對工人們來說，AI工廠的工作要求與原先的沒兩樣，而且「訂單」源源不絕，市場正在冒起，難怪水泥廠之類產能過剩或欠缺競爭力的舊車間，紛紛「升級」轉型。

我曾看過一條由AI獨角獸「商湯」播放的影片，職員從自動電梯大批進入大樓，屏幕不斷冒出每個人的姓名，自動辨認並「打卡」，過程像流水般暢順。如此速度和準確度使我驚訝，現在更加明白，「智能」背後，仍是大量「人工」的汗水。

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本文1月4日刊登於《晴報》專欄「創業群俠傳」