《自然》年度10大科學人物:ChatGPT當選第11「人」,怎麼回事?榜上還有誰?
《自然》年度10大科學人物:ChatGPT當選第11「人」,怎麼回事?榜上還有誰?

世界上最有權威性學術期刊之一的《自然》(Nature),發布了一份2023年度10大科學界人物,評選出過去一年裡在科學領域發展或發現扮演重要角色,今年甚至首度破例加碼一位「非人」代表──ChatGPT成為10大人物中的第11人,來彰顯生成式AI在科學發展及進步中發揮的關鍵作用。

《自然》公佈的年度10大科學界人物,以下排名無分先後,分別是:

  1. 卡爾帕娜.卡拉哈蒂(Kalpana Kalahasti):身為工程師及經理的她,在印度月球3號的探測計畫中扮演重要角色,推動印度成為第四個探測器順利登陸月球的國家。
  2. 瑪琳娜.席爾瓦(Marina Silva):她擔任巴西環境部長期間成功遏止了越演越烈亞馬遜叢林砍伐情況,2023上半年的森林砍伐警報年減43%。
  3. 林克彥:生殖生物學家,透過從公老鼠細胞中培育出卵子的技術突破,可望拯救瀕臨滅絕的物種。
  4. 安妮.克里徹(Annie Kritcher):在美國國家點火設施成功再現了過去只在氫彈和恆星的核融合反應,產生的能量多於投入的能量,是核融合研究上的一大突破
  5. 艾蓮妮.麥里維利(Eleni Myrivili):擔任首位聯合國高溫長(chief heat officer),協助應對了過去一年裡肆虐的熱浪及火災。
  6. 伊爾亞.蘇茨克維(Ilya Sutskever):OpenAI首席科學家,他是引領當今生成式AI浪潮的關鍵一員,也是率先關注AI安全──甚至為此在OpenAI內部發動政變──的關鍵倡導者。
  7. 詹姆斯.哈姆林(James Hamlin):身為物理學家,他同時是知名的「超導打假專家」,曾至少兩度找出主張打造室溫超導研究中的致命問題,破解虛假的神話。
  8. 斯韋蘭娜.莫吉索夫(Svetlana Mojsov):生化學家,對荷爾蒙的研究成功開發出一款新型減肥藥,該藥物每月銷售額超過10億美元,預估將成為有史以來最暢銷的藥物之一。
  9. 哈利托.廷托(Halidou Tinto):寄生蟲學教授,也是持續與瘧疾抗爭的鬥士,積極推動瘧疾疫苗的測試加快其獲得核准使用的腳步。
  10. 湯瑪斯.鮑爾斯(Thomas Powles):在膀胱癌治療上取得重大突破,使得病患的存活時間中位數從16個月延長至2.5年,可望推動新的療法及藥物誕生。

ChatGPT列席年度10+1人物,為什麼?

但除了這10位之外,《自然》也特地將ChatGPT加入年度人物的行列。年度10大人物有11「人」,足以顯示ChatGPT過去一年的影響力,尤其ChatGPT並非自然人。雖然ChatGPT並不符合《自然》的挑選標準,他們在文章中表示,《自然》歷年年度10大人物都彰顯了他們的影響力,也希望在今年度的名單中,藉由加入「非人」的ChatGPT來突顯這項技術在AI發展中的作用。

ChatGPT是過去一年生成式AI浪潮的起點,帶動了科技界對AI技術的追求,從微軟、Google到Meta、亞馬遜,無不重金投資AI端出產品,AI將更快融入工作與生活,成為人們與社會不可或缺的存在,甚至加速了通用人工智慧誕生的腳步。

OpenAI,ChatGPT
《自然》公佈的年度10大人物名單中,OpenAI就拿下兩個席次。
圖/ shutterstock

ChatGPT是使用570億GB訓練材料,多達1,750個參數訓練而成,匯集了網路上來自各個時代的龐大資訊,它的知識橫跨各種學科及領域,能夠解答一般人的困惑,也能協助學者推動研究進展,單論廣博而言沒有任何人類的知識能夠與之比肩,被列為《自然》年度第11人,或許當之無愧。

儘管ChatGPT知識淵博、能力強大,卻也存在脆弱的一面,它時常產生「幻覺」胡謅從未發生或者子虛烏有的事情或道理,加上技術仍舊不夠成熟,甚至在一些簡單的事情上,表現得遠不如一個人類兒童,很容易被引導做出錯誤的回應或結論,甚至被用於犯罪行為,例如開發木馬或間諜程式。

先前就有研究單位透過要求ChatGPT重複特定單字,進而反向讓它吐出各式各樣的訓練材料,產生披露隱私的風險,OpenAI便特地禁止該指令,好避免聊天機器人說出不該說的話。

延伸閱讀:「一個詞」讓ChatGPT吐出原始資料,OpenAI出手了!AI模型為何能在無形間出賣你?

發動「政變」的OpenAI首席科學家也上榜,他是AI的造浪者也是監督者

值得一提的是,OpenAI首席科學家蘇茨克維被列入年度10大人物,就與對AI技術不夠成熟的擔憂有著密切關係。

蘇茨克維對大型語言模型有著深刻見解及敏銳的直覺,是推動ChatGPT問世的關鍵人物,但在各方極力發展AI技術,深怕落後他人一步的此刻,他卻擔當著為AI安全監督發展,甚至踩下煞車的角色。

從今年7月開始,他的工作重心放到了「超級對齊」(Super Alignment)計畫上。該計畫將使用OpenAI 20%的算力,研究如何引導及控制比人類更聰明的AI系統。

OpenAI聯合創始人暨首席科學家IlyaSutskever
蘇茨克維被認為在推動AI發展及監督AI上,都扮演了重要的角色。

對AI安全的謹慎,甚至在今年11月釀出一起「政變」大戲。蘇茨克維在董事會支持下罷免了OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)。這起事件背後,便是運用商業力量快速發展AI,以及時刻監督AI安全,謹慎發展AI這兩種理念的碰撞。

不過受到大批員工反對下,蘇茨克維發動政變後很快反悔,聲稱自己並不是打算撕裂公司,甚至簽署要求奧特曼回歸的連署信。奧特曼回歸後蘇茨克維也從董事會中除名。

OpenAI今年發布GPT-4時不再開源,被外界批評成為微軟的附庸,從非營利組織變成利字當先的公司,不過蘇茨克維則認為,長遠來看閉源才是避免在不受控制的情況下,製造出過於強大AI的負責任作法。

各國政府也展開行動,美國政府已頒布行政命令制定安全及隱私的保護標準,並與各大公司協商換取承諾。歐盟也在12月初達成初步的AI監管協議,不僅使用AI模型的開發者需要披露訓練模型的資料,GPT-4等特別強大的AI模型還會受到額外規範限制,包括報告能源消耗及針對駭客的保護措施等。

雖然蘇茨克維政變失敗,對AI安全的努力卻值得重視,在各大科技公司加速投入AI下,如何規範這項技術已經成為世界各國政府開始注意的方向,身為AI背後的造浪者及監督者,他被列入年度10大人物或許也不讓人意外。

延伸閱讀:OpenAI政變|逼宮奧特曼又反悔,OpenAI首席科學家是誰?為何擔心AI失控?

完整名單請見:Nature's 10

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #openai #ChatGPT
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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