ChatGPT不只是Google替代品!幫你爭取加薪、時間管理,職場上還有這7個用途
ChatGPT不只是Google替代品!幫你爭取加薪、時間管理,職場上還有這7個用途
2023.03.24 | AI與大數據

編者按:朋友們,在工作中,你們會使用人工智慧工具作為自己的助手嗎? ChatGPT 就是此類工具之一。它功能強大,不僅可以替代Google,直接給出我們搜尋答案,還能協助我們寫論文、演講、求職等等。短時間內ChatGPT 不會取代我們的工作,但它能讓我們把工作變得更輕鬆。想要 ChatGPT 做你的助手嗎?那就先閱讀此文詳細了解一下它吧。本文來自編譯,希望對您有幫助。

OpenAI 開發的 ChatGPT 和類似的人工智慧工具在短時間內不會取代我們的工作。但是,在科技、媒體等許多行業中,它們可以幫助員工更好、更快地完成工作。

經濟研究公司麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institute)的合夥人阿努·馬德加夫卡爾(Anu Madgavkar)在接受 Insider 網站採訪時表示:「ChatGPT 可能會提升一些行業的生產力。」

這個聊天機器人受到了廣泛關注——自去年 11 月發布後不久就吸引了 100 萬用戶。它已被用於提供房地產建議、提供創業建議,甚至用於以個人藝術家的風格創作音樂,並且,它在這些方面都取得了不同程度的成功。

投資者已經向特定行業的「生成式人工智慧工具」(generative AI tools)投入了數億美元,因為他們相信這些工具有解決問題的潛力:如解決醫院和行銷部門將來可能遇到的問題。

ChatGPT 的幕後公司首席執行長山姆·奧特曼(Sam Altman)也認為ChatGPT 具有解決問題的潛力,正如他之前所說的那樣:「生成式文本(generative text)是我們都需要適應的東西」。

今年 1 月,奧特曼在接受媒體公司 StrictlyVC 採訪時說:「我們已經適應了計算機,改變了數學課上的考試內容。毫無疑問,ChatGPT 帶來的改變更加極端,但它能帶來的好處也會更極端。」

布魯金斯學會(Brookings Institute)高級研究員馬克·穆羅(Mark Muro)在研究了人工智慧對勞動力的影響後,也認同這一觀點。

穆羅向 Insider 網站透露:「像 ChatGPT 這樣的人工智慧應用程式可以極大地改善員工的生活,這是肯定的。」

因為人工智慧工具很容易產生錯誤資訊,而且它不以人為本(在寫作等任務中),所以員工在使用這項技術時應該謹慎一些。大多數公司還沒有對員工使用人工智慧工具這件事建立正式的規定。不過最近像 ChatGPT 母公司 Open AI 的主要合作夥伴和投資者——微軟這樣的公司,已經為員工在工作中使用聊天機器人開了綠燈,只要員工不與該網站分享敏感資訊就行。

下面列舉了 7 個可以使用 ChatGPT 和 AI 工具的場景,能讓你的工作變得更輕鬆。

1. 用 ChatGPT 替代Google搜尋。

chatgpt.jpg
圖/ Taiwan News

工作時,你一天會使用幾次Google?有了 ChatGPT,用Google的頻率可能大大下降。

據報導,Google這個搜尋引擎巨頭實際上很擔心用戶最終會把搜尋工具換成 ChatGPT。該公司針對 ChatGPT 對其搜尋業務的潛在威脅發布了「紅色代碼」(表示警示)。

Google郵箱(Gmail)的創辦人保羅·布赫海特(Paul Buchheit)在推特上寫道:「Google可能在一兩年內就會徹底覆滅。」他還補充說,人工智慧將能夠「立即完成人類使用Google這樣的搜尋引擎需要花很多分鐘才能完成的事情」。

雖然 ChatGPT 並不總是準確的,因為它的知識更新限於 2021 年以前,但它可以分析來自數百萬個網站的數據,試圖回答它收到的任何問題。此外,我們使用它的頻率越高,它就變得越智慧。

ChatGPT 提供的不是一系列連結——其中許多連結僅僅是因為廣告費而排在前面。ChatGPT 提供給用戶的是一個快速的答案,如果答案太複雜,ChatGPT 可以用更簡單的術語解釋。

快速獲取資訊會讓你工作得更愉快,因為這樣你就可以騰出時間來思考。

牛津(Oxford)大學經濟學家卡爾·班尼迪克·弗雷(Carl Benedikt Frey)向 Insider 網站表示:「使用 ChatGPT 可能會使工作中一些比較無聊的部分消失。我們可能會開始更專注於產生正確的想法、提出正確的問題、做更有趣的事情。」

2. 用 ChatGPT 寫論文、演講、求職、創作歌曲或做員工評估。

正如許多需要交論文作業的學生已經意識到的,ChatGPT 可以作為一個非常有用的寫作工具。

雖然一些教師正試圖嚴厲打擊人工智慧的使用,但賓夕法尼亞大學(UPenn,University of Pennsylvania)教授伊森·莫里克(Ethan Mollick)最近在接受美國國家公共電台(NPR,National Public Radio)採訪時表示,他將允許自己的學生使用 ChatGPT。

他說,他認為 ChatGPT 可以幫助學生產生想法,提高他們的寫作能力,並補充說,該工具可幫助節省寫信和寫電子郵件的時間。

莫里克在接受美國國家公共電台採訪時還說:「使用 ChatGPT 有很多積極的方面。但它並不能減少作弊和其他負面的事情,畢竟它們已經存在很長時間了。」

Coursera(美國一家提供在線課程的教育科技公司)的執行長傑夫·馬吉昂卡爾達(Jeff Maggioncalda)在美國有線電視新聞網(CNN,Cable News Network)上表明,他自己就使用 ChatGPT 寫工作郵件,甚至是演講。

馬吉昂卡爾達說:「我把 ChatGPT 當作寫作助手和思想夥伴。」

為寫書或創作歌曲尋找靈感的創意人士也會使用 ChatGPT 為自己製作一些初步的草稿。

抖音(TikTok)用戶 @frontlinleadership 是一名高階主管培訓師,他說,他自己甚至用 ChatGPT 來寫員工評估,並對寫出來的評估感到滿意。

這位高階主管培訓師在 1 月份發佈在 TikTok 的一篇帖子中說:「我只需要對ChatGPT 寫的稿子在某些地方做一些輕微的調整就可成型,它確實為我節省了 12 個小時的工作時間。」

他還說:「ChatGPT 改變了遊戲規則」。

3. 用 ChatGPT 分析大量數據。

ChatGPT
圖/ YouTube Blake Ridder channel

許多工作涉及各種形式的數據分析,而 ChatGPT 可以快速處理大量資訊。

馬德加夫卡爾表示:「分析和解釋大量基於語言的數據和資訊是一項技能,我們期待生成式人工智慧技術可以提升它。」

班尼迪克·弗雷說:「如果你是一名學者,選用 ChatGPT 分析數據,你就不必手工統計分析了,這真是太好了。ChatGPT 可以生產更多的你想要的東西。」

布魯金斯研究所的高級研究員穆羅此前在 Insider 上透露,ChatGPT 還可以幫助那些試圖通過分析數據做投資決策的人。

穆羅說:「人工智慧可以識別市場趨勢,還可以告訴你投資組合中哪些投資品的表現更好,哪些表現更差,然後利用金融公司提供的各種其他形式的數據來預測更好的投資組合。」

4. 利用 ChatGPT 安排任務、計劃和管理時間。

要把繁忙的工作安排得有條不紊可能很費時間,但 ChatGPT 和其他形式的人工智慧可以幫助我們把這一過程變得更順利。

經濟合作與發展組織(OECD,Organization for Economic Co-operation and Development)的經濟學家在 2022 年開展了一項關於人工智慧可以複製的技能的研究,發現人工智慧工具可以處理調度和任務優先級,在許多情況下,甚至「比人類做得更好」。

該研究稱:「安排工作和活動似乎是一個完美的人工智慧問題。」

一些用戶已經嘗試了讓 ChatGPT 安排工作的方法,獲得了想要的效果。米迦(Micah)是一名製作探索人工智慧影片的 YouTube 用戶,他發布了一段影片,演示如何讓 ChatGPT 來自動安排工作。

在米迦要求 ChatGPT 創建一個每日工作計劃,其中包括完成績效報告和安排與老闆的會議等任務後,這個聊天機器人能夠在幾秒鐘內以小時為單位規劃好日程明細。

創業、創辦、公司、上班、老闆
圖/ unsplash

然後,他要求 ChatGPT 重新安排某些任務的優先級,但 ChatGPT 表示,考慮到他的時間限制,這樣做「可能不行」。

米迦說:「這是 ChatGPT 被低估的功能之一。」

5. 讓 ChatGPT 給出如何創業、如何做戰略決策、如何給客戶提供保障的建議。

ChatGPT
圖/ shutterstock

如果你現在是一名企業家或有志成為一名企業家,ChatGPT 可能會幫助你琢磨創業的全過程。

Insider 的詹妮弗·奧塔卡勒斯·道金斯(Jennifer Ortakales Dawkins)向 ChatGPT 這個聊天機器人提出了各種各樣的問題,通過它的回答發現它是一個有用的工具。它可以提供想法、估算啟動成本,還能給出商業計劃大綱。

Coursera 的執行長馬吉昂卡爾達在 CBS(Columbia Broadcasting System,哥倫比亞廣播公司)的金錢觀察(MoneyWatch)節目上表明,他使用 ChatGPT 來思考商業挑戰和戰略。

馬吉昂卡爾達說:「我先讓 ChatGPT 知道我的偏見和盲點可能會在哪裡,之後它給出的回答會給我提供一個非常非常好的切入點,讓我可以檢查自己的想法。」

測試過 ChatGPT 性能的亞馬遜員工也表示,ChatGPT 在回答客戶保障問題方面「做得很好」,並且「非常擅長」回答有關公司戰略的問題。

6. 讓 ChatGPT 變成一個編碼助手。

哥倫比亞大學商學院(Columbia Business School)教授奧德•內澤爾(Oded Netzer)認為,人工智慧將幫助工程師編碼,而不是取代他們的工作。

內澤爾在哥倫比亞廣播公司金錢觀察節目上說:「就工作而言,我認為 ChatGPT 主要是促進工作,而不是完全取代工作,編碼和編程就是一個很好的例子。它實際上可以很好地編寫代碼。」

具體來說,ChatGPT 能夠快速生成代碼行來解決某些編碼問題。一名 TikTok 用戶 @asap_blockie 在去年 12 月發布的一段影片中說,他要求 ChatGPT 幫助識別他正在編寫的一些代碼中的錯誤,這是他的工作內容的一部分。

他說:「ChatGPT 匯報了我代碼中的錯誤,我複製它的回答並貼到到我的代碼中,然後我的編碼就正常運作了。」

但工程師在接受人工智慧的幫助時應該謹慎,因為一些用戶發現 ChatGPT 對編碼問題的回答是錯誤的。

7.當工作不順利時,用 ChatGPT 來申請一份新工作或談加薪。

這是最後要說的 ChatGPT 的功能,如果我們對自己的工作不滿意,ChatGPT 也許能給我們提供一些支持。人們在找工作時可以用它來製作簡歷和求職信。

職業諮詢公司 Consulting 的執行長喬納森·哈維爾(Jonathan Javier)在 1 月份的一段 TikTok 影片中說:「ChatGPT 會替你寫一封求職信,這樣你就不用再浪費時間自己寫了。」

如果你在工作中相當快樂,但感覺自己的薪水過低,ChatGPT 甚至可以幫助你獲得加薪。 Insider 的莎拉·傑克遜(Sarah Jackson)向 ChatGPT 尋求建議,讓 ChatGPT 幫助她準備一場薪資談判可能需要的內容,兩位職業資深人士告訴她,如果她按照人工智慧準備的「談判劇本」去講,她很可能會獲得加薪。

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #ai人工智慧
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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
台達電全解讀
© 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