GPT-4掀起AI界高潮,ChatGPT之父卻怕了:我設了一個終止開關
GPT-4掀起AI界高潮,ChatGPT之父卻怕了:我設了一個終止開關

近日登場的GPT-4展現出強大的性能,它不僅在律師資格考贏過9成的對手、在美國SAT考試的各項成績也名列前茅。OpenAI共同創辦人兼執行長山姆・奧特曼(Sam Altman)表示,儘管人工智慧將改變經濟、勞動力不足和教育等方面,但也可能導致虛假資訊竄流和獨裁政權控制等問題。

GPT-4變得更強了,ChatGPT之父在擔心什麼?

《abcNEWS》報導,奧特曼在接受專訪時表示,雖然OpenAI開發了ChatGPT,近期推出的GPT-4更是連圖片都能解讀,為許多問題做出近似人類的擬答,點燃了新的AI熱潮。但這位被矽谷稱為ChatGPT之父的人卻表示,自家孩子的潛力令人「有點害怕」。

山姆·奧特曼與米拉·穆拉蒂接受《ABC》專訪的影片

奧特曼擔憂地表示, 在「勞動力、選舉和散播假訊息」這些方面,AI的影響力令人擔憂,有心人士也正在利用相關的技術來加強侵略力道 。ChatGPT已經成熟到可以拿來編寫具有攻擊性的程式碼,發動網路攻擊。雖然OpenAI已經在找尋相應的對策,但假如真的發生了,社會還需要很長一段時間去應對。

《CNBC》報導,雖然OpenAI是AI領域的領頭羊,但不是唯一。ChatGPT橫空出世後,GPT-4更是早在7個月前就完成,為了追趕差距,難保不會有人做出違反安全限制的事。他更提及普丁在烏俄戰爭發生的前幾年曾說過,「無論誰成為AI的領頭羊,他都將統治世界」,這樣令人不寒而慄的言論。

AI也可能被有心人士拿來發動資訊戰
圖/ shutterstock

雖然ChatGPT和類似的人工智慧尚未在選舉中產生影響,但奧特曼在專訪時表示,2024年的美國大選將會是公司的觀察重點。因為他擔心「這些模型可能被用來散步大規模的虛假資訊。」2016年的劍橋分析事件已經讓社會意識到資訊戰的影響深遠,而現在的人工智慧浪潮又讓人回想到當時的情況。

「總體來說,我認為社會反而應該為我們在這個階段,就已經產生微小的恐懼而感到高興。」奧特曼表示。

延伸閱讀:GPT-4最終「邪不勝正」?實測能零門檻打造惡意軟體、還給建議,該怎麼防堵?

ChatGPT的光譜兩端,是替代人類還是做人類的副手?

《PCMag》報導,根據OpenAI和賓州大學共同研究的論文顯示,ChatGPT和未來利用其所建立的各種應用,可能會影響美國至少19%的工作中的一半任務。同時,80%的勞動力中可能有近10%的工作內容會受到ChatGPT的影響。受影響最大職業包括翻譯人員、作家、公關行業、會計師、區塊鏈工程師與記者等等。但ChatGPT也會犯下像是捏造不實訊息這種明顯的錯誤,現階段還是需要人類的監督。

奧特曼認為AI取代部分工作的同時也會創造新的就業
圖/ pixabay

當站在旁觀者的角度看人們使用ChatGPT,奧特曼認為使用者的體驗是經歷了從懷疑到恐懼,再到最終成功幫助我們更好地完成工作的轉變。每當人類歷史上出現新科技時,總會有一些工作機會因此而消失,例如動力農機取代人力,同樣的產量只需要較少的農夫;電影動畫特效取代了許多實景拍攝,雖然許多原本產業的人失業,但也讓電影的品質提高,吸引更多人觀看,壯大產業的同時也帶動產業轉型,創造更多的工作機會。

奧特曼認為,「人工智慧將在未來接管許多工作,但同時也將帶來『更好』的工作。」因此要擔心的不是變化,而是變化的速度是否會快到讓人無法適應。

延伸閱讀:ChatGPT怎麼改變職場?OpenAI研究:薪水高的工作反而衝擊更大

AI強大的同時仍有局限,ChatGPT的未來會達到什麼高度?

根據OpenAI的說法,GPT-4比起前一代有了巨大的改進,包括將理解影像畫面的能力。GTP-4可以描述冰箱的東西,解决謎題,甚至說明網路迷因背後的含義。

《ABC》報導,奧特曼與首席技術長米拉·穆拉蒂(Mira Murati)在訪問中皆表示,「正確的方式是去思考創建一個推理引擎,而不是事實資料庫,我們訓練模型,希望它們更具備推理能力,而不是記憶能力。」

奧特曼認為,在ChatGPT推出後,監管機構和社會應盡可能參與其中,並提供回饋,以幫助封鎖該技術可能對人類產生的潛在負面影響。此外,奧特曼也表示,他與政府官員保持著穩定的聯繫。

OpenAI 執行長山姆.阿特曼(Sam Altman)
奧特曼提到社會的回應、回饋對OpenAI來說至關重要

據瑞銀集團的數據顯示,在ChatGPT推出僅兩個月後,其月活躍用戶已經突破了1億,成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程式。而隨著公眾持續使用,OpenAI也能在過程中發現哪些環節更需要去介入、保護。

《衛報》(The Guardian)指出,人工智慧目前僅能在接受人類輸入指令的情況下運作,是非常受人類控制的工具。 即使未來的某一天,ChatGPT的發展超過了人類的預期,奧特曼也說有個終止開關(kill switch),可以立即停止ChatGPT的運作。

延伸閱讀:AI的iPhone時刻來了,黃仁勳端出「核彈級」產品助攻!台積電2奈米也有AI

資料來源:ABC、The Guardian、CNBC、Business insider

責任編輯:陳建鈞、林美欣

關鍵字: #AI #Chatbot
往下滑看下一篇文章
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓