📚 #14 OpenAI DevDay 後,該學什麼?

Stratechery 分析 OpenAI DevDay、Github Copilot 用戶付費用戶突破百萬

哈囉!ExplainAI 電子報讀者們,大家好!👋

在過去幾個月,AI 的世界又有了極大幅度的變化。特別是這週的 OpenAI DevDay 後,許多過去一年被建立的知識概念,需要整個更新。

這讓我們反思,在資訊如此快速變化的時代,什麼是最重要的? 新資訊固然關鍵,但是現在關於 AI 的資訊已經爆炸到每天追也追不完,在公開平台看得到的資訊,基本上其他人也都會有,顯然這不足以成為與他人區別的關鍵點。

對於「什麼是最重要的」這問題,我們的觀點是「洞見 + 行動」,同樣的資訊每個人可能有不同的解讀,有人可能就這樣看過去,有人則能進一步提煉出洞見。然而也不能只停在洞見,因為沒能行動,最終無法帶來實質改變。

有了這層反思後,我們決定在這一期開始,在 ExplainAI 電子報的方向上有所調整。我們將更聚焦在洞見層次,而不是讓大家又多一層資訊負擔。具體來說,未來我們將改成以月為單位發信,每一期將會有一個主題洞見,搭配三個在過去一個月我們過濾完覺得重要的資訊,並附上我們對這三個資訊的觀點,最後一樣會分享 AI 領域的學習資源。

當然,即使我們力求讓每位讀者讀到洞見,最終還是需要大家自己採取行動。我們相信當洞見與行動結合,不論是個人或者世界,都能夠往理想再多靠近一點。

最後,在進到本期正式內容前,想跟大家分享 ExplainThis 開始經營 IG 帳號,比起電子報,IG 會是更圖文導向的方式分享內容,歡迎大家追蹤 [IG 連結]。

📍 AI 深度聊 — OpenAI DevDay 後,該學什麼?

OpenAI DevDay 雖然是以開發者為主要受眾,但是在這場發表會中推出的 GPTs 對全世界、不會程式的一般大眾,也有重大的影響。GPTs 主打讓你不用寫程式也能自己客製化 GPTs,甚至可以上傳自己的文件,ChatGPT 就會處理好背後的技術細節,讓你能輕鬆客製化自己的 GPT 機器人。

除此之外,每個人都可以分享 GPTs,這意味著,多數人甚至不用學怎麼下提示詞 (或大家常說的指令、咒術),也可以享有其他人客製化好的 GPT。

這時問題來了,假如這些都不需用做,不需用程式、不需用自己下提示詞,那大家應該學什麼?

關於這個問題,我們的觀點是確保學會最新的 AI 工具,此外要加深學習專業領域知識,以及培養獨立思考能力。

確保學會最新的 AI 工具

首先,確保學會最新的 AI 工具,這點的重要性應該不用多說。關於這點,以過去一年的趨勢來說,學習的門檻會越來越低,這次 OpenAI DevDay 展示的 GPTs 就是最好的例子,讓大家不需用會寫程式,也能客製化 AI。然而,在學習門檻變低的狀況下,表示其他人也很容易學會,這時如果你沒有掌握基本的 AI 工具,你落後的對象不會是那些領先者,而會是落後給大多數人。因此,務必要確保自己能學會那些基本的最新 AI 工具。

加深學習專業知識領域

除了掌握 AI 工具,我們認為加深學習專業知識領域,在未來仍會是重要的。即使有了 AI,人類作為最後的查核點,確保產出是正確。以工程師來說,現在 AI 寫的正規表達式,九成九能滿足工程師的需求,能大幅加速工程師寫程式的速度;然而 AI 仍有沒辦法寫好的時候,而在那 1% 沒寫好的狀況下,仍需要人類工程師去寫。這時你是否有足夠的專業,會是你跟其他人的區別。

這種狀況不僅在工程領域,在其他領域也是。試想,即使現在 AI 有相當程度的醫學知識,相信多數人在需要看病時,仍會尋求專業醫療人員的協助。因為假如 AI 在醫療相關問題的回答上,有 1% 的出錯,這 1% 可能攸關人命,這會是多數人沒辦法承受的。從這角度看,AI 能幫助醫療專業人員,但醫療專業人員作為最後的查核點,本身持續精進仍是重要且必要的。

鍛鍊獨立思考

除了加深專業領域的知識,持續鍛鍊獨立思考,也仍是重要,甚至可說是加倍重要。特別是現在 GPT 不僅能讀、能寫,也能看與說,假消息的生成、假圖片的生成,變得比過往容易太多了。假如在看到一個資訊時沒去問「這是真的嗎?」,很可能被誤導而不自知。

以上是我們針對「OpenAI DevDay 後,該學什麼?」這問題的回答,相信若能夠持續掌握新的 AI 工具、持續深化在自身領域的專業、持續鍛鍊獨立思考,即使 AI 發展變化迅速,也不需用過度擔心。

📍值得思考的 AI 觀點

  1. Github Copilot 用戶付費用戶突破百萬 [連結]:關於這個新聞,我們認為不該只看「AI 被市場買單」,回到根本的以「提高生產力被市場買單」的角度看待。假如要開發 AI 新產品,提高某個利基族群的生產力,或許是可以專注的方向。

  2. OpenAI 在發表 GPTs 時同時提出創作者分潤計畫:這個概念其實在先前的 Poe's Bot,就已經被提出了 [詳情]。AI 聊天機器人創作者的關鍵是什麼? 我們認為是資料。因為基本上你能調出的提示詞,別人多半能調出差不多的,但許多資料可能你有別人沒有,這將會是關鍵區別。

  3. Stratechery 分析 OpenAI DevDay [連結]:他提到「最好的 UI 是沒有 UI」。他比較了新版 ChatGPT 與原先的版本,先前版本的 ChatGPT,需要使用者手動去選用什麼模式,例如用預設模式,或者是瀏覽網路模式,或者是開啟 DALL·E。

    但問題是,假如使用者來說要用這些特化的功能,還要手動去調整,一個問題是不熟的使用者可能會不知道要去開啟特化功能,導致沒用到這些好功能;另外,就算知道的使用者,這樣手動切換也會導致工作流被中斷。

    󠀠

    但新版的 ChatGPT,使用者完全不需用去手動切換,ChatGPT 會在背後把這些事情做完。顯然對於使用者來說,如果不用煩惱這些執行細節,如果不用手動去跟某個 UI 互動,而是可以在背後全部被做掉,那麼沒 UI 確實是更好的。

📚 本期推薦 AI 學習資源

  • RubyConf Taiwan 2023 將在 12/15 與 12/16 舉辦,這次 RubyConf 有至少四場與 AI 相關的議程,推薦對於開發 AI 應用有興趣的人可以參加 [連結]

  • Mozilla 發表了開源的 AI 入門教學,內容涵蓋了AI 基礎、大型語言模型 (LLM) 入門介紹、如何挑選不同的模型。這個入門教學搭配了 Google Colab,讓你不只讀教材,還可以跟著一步步打造出 AI 應用 [連結]

  • Microsoft 近期也推出了開源的生成式 AI 學習資源,專門為初學者設計的 Generative AI for Beginners,總計 12 門課,每堂都包含影片教學與實作 [連結]

  • Google 先前推出的 People + AI Guidebook [連結] 詳盡地分享包含完整的設計流程 ,也涵蓋各種情境應該要考量到的細節,當然,該有的案例分析也沒有少。因為 AI 有著許多傳統軟體產品沒有的特性,在與使用者的交互上,某些部分需要有不同的考量

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