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知識管理電子報【第223期】

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KM論壇


人工智慧發展與培訓應用趨勢


葉泳賢

人工智慧的發展演進
人工智慧(artificial intelligence,AI),自從電腦發明以來,已經出現了至少三波的發展高潮,而最近一次是由2011年至今,透過GPU(圖形處理器)的快速發展,推動了機器學習及深度學習的發展,使得AI再次成為熱門領域。

雖然AI技術不斷突破,但演算法的門檻卻成為了AI普及化的巨大障礙,精通程式語言及演算法,一度成為企業招募AI專家的必備技能。除了技術門檻,AI技術的應用,初期只在機械視覺(圖像辨識)及自然語言處理等領域有所發展,但演算法需要高預算及長週期,有能力導入的企業不多,因此也造成前幾年AI熱度稍減。

直到ChatGPT橫空出世,這一款由OpenAI開發,並於2022年11月推出的人工智慧聊天機器人程式,一推出便引起轟動,上線5天後便有超過100萬使用者,上線兩個月後便有上億使用者,被視為這一波AI發展的殺手級應用,有希望成為AI真正普及化的關鍵。

ChatBot是什麼?
聊天機器人(ChatBot)的歷史悠久,與人工智慧相當,在2010年代同樣再度興起,被廣泛運用在網頁客服及通訊軟體客服等,聊天機器人基本上是由一個資料庫所構成,當對談者提出問題後,經過自然語言處理技術,拆解並自動判斷問題的內容,由資料庫提取出相對應的回答。

但ChatBot雖然被廣泛應用,卻有許多缺點,在上架之前,需要針對大量的資料進行整理,先建構好關鍵字及對應的問答,得要花費許多時間,上架之後,若提問者的問題無法被正確判讀,或是提問內容超過資料庫範圍,便只能給出罐頭回應(通常是無法解決問題,請轉真人客服之類…)。

具體來說,此階段的ChatBot,只能算是一個較有彈性的資料庫搜索程式,但受限於要先擬定大量的判斷邏輯,而且也無法將資料庫中的資料整理重組後給出回應。

ChatGPT與過往AI的差別
ChatGPT的突破,第一在於它是生成式人工智慧,簡單來說,它會講自己的話,用自己的方式來表達,針對同樣的問題,它每次給出的答案可能都不一樣,能夠重組許多不同來源的資料,有邏輯地給出答案。舉例來說,針對同一個辯論題目,不管是扮演正方或反方,ChatGPT都能夠提出不同的論述,且都基於客觀資料。

第二,先前人工智慧的發展,通常聚焦在單一的工作任務,訓練成為專用型的人工智慧,而能夠進行多種任務的通用型人工智慧,雖然概念上有被提出,但過往會被認為很難達成,因為需要更加海量的計算資源,也擔心因為任務分散,導致演算的準確率下降。

但ChatGPT已經表現出通用型人工智慧的雛型,這有賴於GPU硬體快速升級,演算法技術發展迅速,讓計算資源的成本開始下降,其一開始使用的GPT-3模型,神經網路包含1750億個參數,讓ChatGPT有能力回答出大多數的問題,並發展出流暢對答、文字生成(文章、劇本、信件、計畫書…)、程式撰寫、文本整理等多工能力。

而ChatGPT的發展,另外一個引人注目的地方,在於其快速推出且成功的商業化,包含付費帳號(1.使用更先進的GPT4.0模型,可以回應更完整快速。2.支援圖像辨識。3.支援即時網路查詢。4.開放外掛程式。)、企業帳號,以及投資方微軟的Azure OpenAI及Copilot等付費服務。

這背後代表的意義,便是AI已經從先進研究領域的議題,轉變成商業化的產品,且能夠適用多種產業,所以各種產業必須加快腳步,了解AI可能造成的衝擊,以及可能的運用方式。

此外,除了ChatGPT,OPEN AI同步也推出了DALL·E2,用以生成式繪圖,同時期也有Midjourney、Stable Diffusion等同類型服務,AI繪圖在短時間內成為了大部分民眾可以使用的工具,就連知名繪圖軟體adobe illustrator等相關產品,也都導入了AI繪圖的功能。

在AI文字及圖片生成以外,在2023年短短一年內,AI的程式、音樂、影像生成功能快速發展,甚至更進一步,用語音生成文字(如微軟teams的即時會議逐字稿生成)、圖片生成圖片(如圖像延伸、圖像置換、快速去背等)、文本生成影片等,一夕間AI似乎充斥了整個社會,成為電腦化、網路化的下一個世代趨勢,AI化。

從前述來看,這一波的AI發展,應當不是曇花一現的社會現象,而是如同電腦、網路、智慧型手機等改變社會及產業型態的重量級產品,因此,從企業的角度來看,如何更快速認知AI的價值,並導入現有工作體系內,便成為了當務之急。

AI的培訓運用
AI在企業的應用可以說是適用各種面向,下列便以企業培訓為例,介紹可能運用到的地方(AI發展快速,每天可能都有更多的新功能開發出來,以下功能為2023年底所觀察總結)。

1.培訓計畫擬定
可以提供企業的規模、產業別、產品、年度發展方向、預定培訓對象等資訊,由ChatGPT規劃培訓計畫,資訊給得越完整,培訓內容更能對焦,可以先進行職能分析,再推展培訓計畫(可以在對話開始,先請ChatGPT扮演專業的職能與培訓專家)。

經由多輪的對話,逐一展開細節,提供預算、時間、過去曾辦理過的培訓等資訊,完善課程大綱及時間規劃。

2.培訓教材撰寫
依照前述課程大綱,由ChatGPT展開教材簡報的逐頁大綱(建議先指定頁數),再依照逐頁大綱,依序展開每一頁的文字。

簡報常常需要使用到圖片素材,若對於AI提詞(prompts,精準繪製出想要圖片的指令)不熟悉,針對不用太過講求細節的素材,建議使用OPEN AI的DALL·E2,可以用較簡單的文字產出類似的圖片,若是需要非常精準(例如特定機械或工具之類),建議使用能輸入較複雜AI提詞指令的網站。

3.課程作業批改
建議使用ChatGPT的付費帳號(ChatGPT Plus),可以將學員的作業以拍照掃描或是電子檔形式上傳,讓ChatGPT批改作業。需要注意的是,有固定答案的作業,現階段的準確率較高,若有數學計算式或是申論內容,批改的準確度可能下降。

4.課堂即時諮詢
同樣建議使用ChatGPT Plus,其中OPEN AI在2023年11月推出了GPTs的服務,允許付費用戶上傳自己的資料,根據需求和想法,建立專屬的機器人,應用此服務,可以上傳所有課程相關資訊及教材,訓練出一個虛擬助教,最後會產出一個連結,只要提供給學員就可以即時解答相關問題(截至2023年底,要使用別人建好的GPTs,本身也要是付費用戶)。

5.數位培訓建置
若企業有需要將實體培訓錄製成影片或錄製線上培訓,可以運用微軟teams視訊軟體進行錄製,除了即時產生字幕以外,還能運用錄製後自動產生會議紀錄的功能,來產生影片字幕,前述功能也是ChatGPT的AI技術支援。

而前述影片若需要進一步剪輯,市面上也有FlexClip、Canva、剪映等多種導入AI剪輯的平台或軟體,其中也不乏免費就能使用的服務。

整體來說,AI工具在培訓領域的協助,大致上可以分為幾個方向,第一是各種文本的生成,包含了培訓過程中所需要的各種計畫書、表單、教材、報告等,第二是各種圖片、影片的生成,包含了教材會用到的各種素材及教學影片本身等,第三是智慧問答功能,包含了培訓行政事務及課程專業領域等。

此外,依照目前的觀察,上述功能還比較偏向被動式的服務,需要由人員主動下指令,然後生成各種所需要的內容,但目前AI工具其實也有主動管理的發展方向,期望能依照所設定好的專案期程、目標等,主動定期追蹤進度,依照設定提供各種表格,確定KPI達成率等。

轉換到培訓領域,其實可以期待為在課程期間能夠管理學員的虛擬助教,例如課程一開始就自動辦理報到(實體可能是自動抓取學員名單,印製出簽到表;線上則是發佈報到QRcode,或是人臉辨識自動報到)。

課程中間依照進度佈置作業,核對是否都有繳交,然後批改有固定答案的作業,課程最後依照事先擬定的標準,給予每個學員評價,同時製作及發放課程證書。

甚至更進一步,課程結束後協助企業評估是否達到預期效果,結合工作績效表現,對於課程本身給予評價,並調整後續培訓規劃。

當然,目前AI工具的發展,還未成熟到這一階段,但依照2023年爆發的速度,或許這一兩年內就能達到前述的效果,這也不是不可能。

培訓人員最大的價值,是在於協助企業員工提升職能,進一步推動企業獲利成長,若是AI工具能夠包辦培訓的分析、設計、發展、實施、評鑑,那培訓人員的價值又剩下什麼呢? (難道是幫學員訂便當嗎? 但AI自動訂餐的服務應該也不遠了…)

針對AI取代人力的擔憂,已經出現在各項產業及職位,也有許多專家進行分析討論,最大的共識是人類的創意思考及人際互動能力,是最不容易被取代的部分。

若依照這個結論延伸到培訓上面,那培訓人員可以著重發展的方向,可能朝向規劃提升學員學習動力的創意活動,以及依照學員個人特質及需求,調整每次課程內容,並給予工作應用的建議,這些都是AI較不容易取代的地方,當然也不只這些服務,一定也還有其他人類較有優勢的地方可以著手。

AI運用的提醒
除了使用AI的好處,還有兩點使用的提醒如下。

1.AI技術突破飛速,每個月都有新的服務、新的應用推出,上述所提到的工具,只能作為概念的參考,真正有需要用到的時候,必須查詢最新的可用工具,選擇最適合的來使用。
(用AI來推薦工具,也是個不錯的選擇)

2.需要特別注意的一點,AI給出的回覆,並不一定是真實的,可能是原始的訓練資料有錯誤(如果是使用自己的資料庫所訓練出來,可以盡量避免這一點),也可能是AI自行產生的錯誤回覆,這些答案可能表面上看起來很合理,但卻並非基於真實資訊,使用上必須注意查證。

另外,2023年底也有研究指出,ChatGPT的回答正確率正在下降,這也可能跟AI不斷與大量使用者互動有關係。

最後總結,如同電腦、智慧型手機等新事物出現,會有勇於嘗試的人,也會有抗拒改變的人,這無關對錯,只是每個人的接受度不一而已,真正需要關注的,是新事物對於人類社會、工作型態是否產生影響,就像現在大部分的企業的員工,大多會操作電腦,也都有智慧型手機上的工作社群,這都是無可避免的事情。

面對AI工具也是如此,若它真的有全面普及的潛力,企業採用也是必然發生的事情,與其抗拒改變的發生,不如盡早擁抱新科技,成為職場AI化的領先者!