ChatGPT去年底橫空出世，推出後兩個月內，全球活躍用戶就達近1億。雖然只會聊天，且偶爾會出錯，但它為何能讓矽谷霸權紛紛發出紅色警報？
由OpenAI團隊開發，生成式AI應用ChatGPT 2022年底推出，用戶五天破百萬，兩個月近1億。這個速度，遠勝當年的臉書或Instagram，全球都在談論它。就連晶片設計業龍頭輝達（Nvidia）創辦人黃仁勳也都盛讚：ChatGPT就是人工智慧產業的「iPhone時刻」！
這話確有所本，從各領域使用風潮便能看出，有學生用它代筆寫論文，讓許多學校緊急禁用；還有工程師請它寫程式；更有客服人員用它寫信處理奧客等。分析師們都預測，有多少工作會受到影響。
什麼是生成式AI？根據Gartner的定義，生成式AI指的是利用機器學習，從數據中習得特定模式，進而生成全新原創，包含文字、圖像、音樂等產出。最近熱門的生成式AI，除了聊天機器人ChatGPT，還有AI算圖Midjourney。
這股生成式AI風潮，更已撼動全球互聯網霸權。例如，Google便緊急在2月提前發布自家聊天機器人Bard。中國AI領跑者如百度等，也推出生成式AI新產品，號稱要和ChatGPT一較長短。
但，人工智慧創新並非今天才出現，早在70年前就有初步概念，由英國密碼學家圖靈，1950年發表「計算機與智慧」論文，文中詳述了機器人模仿人類的系統論述。1966年，美國麻省理工學院教授威森朋（Joseph Weizenbaum）則推出號稱能幫人類做心理諮商的人工智慧「Eliza」，但她的語言交流能耐非常有限。
但幾十年來，人工智慧的發展多半專注在學術研究與企業內部研發，一般人不易接觸感覺遙遠。
在ChatGPT席捲世界之前，最為人熟知的人工智慧，莫過於IBM專攻西洋棋的超級電腦「深藍」，以及由Google DeepMind開發，戰勝過許多人類圍棋棋士的AlphaGo，卻沒能激起進一步的火花。
AI化身「普通人」，輕鬆好上手
因此，人們好奇，何以2022年問世的ChatGPT，能夠打通了人工智慧產業的任督二脈？這其實與推手OpenAI的策略大有關係。
原來，由奧特曼（Sam Altman）與特斯拉創辦人馬斯克等人創立的OpenAI，初衷是推出所謂的通用型人工智慧，也就是和人類一樣具備認知能力的強人工智慧，可以完成跨領域任務。而ChatGPT，雖未完全實現當初理想，但確實是朝著通用式人工智慧方向邁進的產品。這和AlphaGo這種有明確用途的「弱人工智慧」，大不相同。
怎麼說？ChatGPT若用人來形容，就是一個普通人，做的也是普通工作，例如理解客戶問題並回答、寫書信、翻譯與整理會議摘要。看來不很難，其實得結合許多跨領域知識。
相對而言，AlphaGO則像個高冷型專家，雖有大師等級棋藝，但其他都不會。因為它的深度學習能耐，只能專注於特定領域比如下棋，無法多工。縱然ChatGPT常被抓到回答問題出錯，但因實用性大勝AlphaGo，讓業界為之震撼。
另外，OpenAI團隊當初為創造一般人都能使用的AI服務，費盡心思提升使用者體驗。首先，它的網頁介面，不懂程式也能進入。其次，使用流程簡易，只要註冊、打開網頁輸入，便能無負擔地和ChatGPT對話，友善好上手。
ChatGPT背後的大語言模型GPT-3，能大略理解使用者的提問，並給出不打高空的回應。不論是小眾知識例如工程實務、天文物理，生活化諮詢如愛情與麵包抉擇、該不該讀研究所，都能聰明應答。雖然出錯率不低，但至少目前的表現，已大勝大多數業界的聊天機器人AI。
ChatGPT加深全球不平等？
此外，培養這類生成式AI的語言模型，可說極度燒錢。依照專攻深度學習的企業Lambda Labs首席科學家推測，若利用最便宜的雲端運算服務，訓練ChatGPT背後的GPT-3模型，需要花上至少460萬美元、耗時355年，才能訓練完成。
ChatGPT之所以快速成功，光是初期就使用上萬個Nvidia的高階GPU，仰賴微軟金主大力投資是關鍵。
奧特曼也坦承，AI是大企業才玩得起的遊戲。但他們開發的各類應用，勢將大舉吞噬白領工作機會。創投機構紅杉資本，更估算出人類被取代時間表（表），並指出當研發競賽開跑，這類生成式AI的進步速度，也能沿用摩爾定律，每兩年就有大量工作被取代或降等。是否將持續深化不平等？委實令人擔憂。
無論如何，當ChatGPT竄紅，已讓矽谷震動，據Gartner統計，過去三年來，全球企業投入這類生成式AI的研發經費已超過170億美元，現在，還將拓展到更多領域。預測2025年前，將有超過三成的新藥開發仰賴生成式AI。
當矽谷今年紛傳裁員，ChatGPT即便不夠成熟，卻正是這些企業想抓住的「那根」救命稻草，未來發展不可擋。AI革命，已然到來。
