台灣有沒有需要「台版ChatGPT」？我的答案是：要準備，但是短期內不用，因為AI技術都還在不斷進化當中。
今天我們沒有自己的搜尋引擎，也是過的好好的，歐美系的軟體服務還是相對開放，且在發展上不太會跳過繁體中文。AI的未來亦然，不一定什麼都要重新自己打造。退一步來說，就算擔心ChatGPT沒有特別針對英文之外的語言投入，但在它提升英文能力的同時，也會同步提升中文以及其他語言的回覆能力，AI讓世界第一次沒有「語言」的隔閡。
須培養「自然語言處理」人才
要打造大型語言模型，不外乎3個關鍵：做得出來、要有人用、還要養得起，這都不是台灣的強項。我認為台灣應該要準備的是自然語言處理（NLP）人才的訓練與儲備，這些人需要長時間的專業知識累積，卻在畢業後缺乏產業出路，只能轉向其他領域或到外商工作。讓這群戰力可以銜接到學術界或是產業界，是政府可以幫忙促成，卻不一定要主導的事情。
為什麼這些人才很重要？
開源的世界有個優點，第一名系統也許是封閉的，但是第二、三名會是開源的。蘋果的iOS跟Google的Android系統就是最好的證明。不是每一家公司都做得出GPT-3（ChatGPT背後的語言模型原型）、GPT-4，或是有足夠的資源可以訓練大型語言模型，但像是NanoGPT（註）這種用更小資料量、更少資源就能展示GPT模型能力的方式，就是台灣要注意的範例。要處理開源資料，就要在資料釋出時，有一批看得懂、知道如何應用的人搶先參與研究。
要不要打造台版ChatGPT的另外一層意涵，就是未來台灣能不能持續取得關鍵技術，又或者是說，會不會發生「AI新冷戰」，讓大國擁AI自重——這個答案取決於OpenAI。
AI新冷戰的重點，在於有沒有一方獲得足以號令天下的技術，如果OpenAI在幾年內就被其他公司超越，那也沒有什麼好討論的。
以中國來說，世界分為中國與中國以外的態勢已經愈來愈明顯，放到AI的發展也是如此。就算中國不在乎隱私可以強勢發展臉部辨識、不管制汽車讓自駕技術可以落地，但是在生成式AI的領域，中國並沒有優勢。生成式AI強調的是內容，中國對內容仍有嚴格的管制，就阻礙了一部分的發展。
雖然OpenAI的執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）始終沒有表現出「ChatGPT強得不可思議」的樣子，不過，自OpenAI去年底推出ChatGPT以來，3個多月的時間已經有上億人搶先體驗，這個數據高牆可能連Google短時間內都難以超越，如果OpenAI真的靠著這段時間拿到的數據，讓後續GPT系列築起了其他人都難以攻克的科技高牆，那美國政府的確有可能介入，才有AI冷戰的可能性。
生成式AI帶來的衝擊，對於教育、創作等領域的影響，並不亞於國家級的AI軍武競賽。
生成式AI形同新世代電腦
ChatGPT象徵的是真正「電腦時刻」的到來，以前的電腦（computer）每一個人用起來都一樣，現在的電腦（electrical brain）能力不同的差距會被放大，就像Midjourney有人用得好、有人用得不好，代表的是人與AI協作能力愈來愈重要。
此外，當AI可以幫你做20分的東西，等於未來人類及格的起跑線就是80分。我最近體會很深的是，我的父母90幾歲，在那個時代並沒有強制使用電腦，他們跟網路世界好像就被隔開了。如果今天還在職場的人，沒有強迫使用AI，也會跟以後的世界失聯。
聽起來很殘酷，但是在AI爆炸的時代，當個使用者還是幸福的，只要你會問問題、意識到學習模式的改變，完全不用知道AI理論也能用這些工具。
短期AI的影響會在生產力，但長期來看已經在產業內發酵。舉例來說，如果未來生產力工具沒有AI生成功能，那原先領先的市占率一點意義都沒有，這才是真正翻天覆地的關鍵。同樣用Midjourney舉例，如果Midjourney添加了圖片編輯的功能，那Adobe就該緊張了，相較編輯功能，真正有價值的在於「生成」那一端。
責任編輯：謝宗穎
