TechOrange 編輯部推薦好書：《AI 啟蒙時代》
雷德．霍夫曼（Reid Hoffman）是矽谷創投公司葛雷洛克合夥人，被視為傳奇創投家，也是 OpenAI 初始創辦人之一、Inflection AI 共同創辦人，著作了第一本與 GPT 對話互動、共同創作的書籍《AI 啟蒙時代》，探索 AI 如何形塑人類的未來。
他認為，人類最與眾不同處在於「使用工具」的能力，而 AI 是協助人類升級的新工具。下文將分享他對於人與 AI 之間關係的看法，以及使用 AI 的最佳原則。
文／雷德．霍夫曼、GPT-4，譯者／吳凱琳
我花了幾個月實驗 GPT-4 的功能，仍處於學習曲線的爬坡階段，但是我想以目前的經驗，針對如何在工作上使用 AI，提出一些建議。
每當出現變革性科技時，多數人都傾向於視之為現有科技或技術的替代品。這聽起來很合理，因為它能將採用新科技要花費的時間與精力降至最低，但是這種做法其實也是陷阱，因為新舊技術之間，很少是直接取代的關係。
網路剛出現的時候，Yahoo! 提供的創新服務就像是線上的電話簿。過去人們尋找資訊時習慣透過各種名冊、目錄，所以我們很直覺的第一步，就是建立線上的索引目錄。但隨著時間累積，我們發現更好的做法，其實是創造全新的工具：也就是搜尋引擎。
我們現在仍處於把大型語言模型看作是線上電話簿的階段。它不太可能取代搜尋引擎的使用情境，而或許能提供新方法，協助人們蒐集重要且實用的資訊。
我嘗試在工作中使用 GPT-4 之後，發現了以下三個很有幫助的原則。
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原則一：把 GPT-4 視為助理，而非無所不能的先知。
如果你曾和大學研究助理一起工作過（或是你在大學時曾當過研究助理），你就知道這樣的助手在某些方面很能幹，在某些方面的能力也有限。在某些方面，GPT-4 的表現會超越人類的研究助理：它擁有極廣泛的知識基礎，執行速度快得驚人，而且你需要的時候它都能提供協助（它不需要準備期中考）。
不過，GPT-4 也存在許多和人類研究助理一樣的缺點：它不是專家，對特定主題的理解相當膚淺，而且有可能出錯。事實上，當它犯錯時，通常比人類研究助理還要糟糕，因為人類助理對自己交出的成果品質沒把握時，通常還會先告訴你。即使存在這些缺點，AI 能夠讓每個人在有需要時，得到幾乎是即時的研究協助，這仍是很了不起的成就。只是你一定要記得，對於 AI 提供給你的結果，要再找更深入的資料來源、以及尋求專家意見。
原則二：把自己想成是導演，而不是木匠。
我們使用工具時，被訓練成將工具看作是我們的延伸。木匠揮動鎚子時，很清楚知道距離房屋完工，又更近了一步。木匠知道每次揮動鎚子具體會產生什麼結果，也會根據這個結果逐步完成他的工作。
但是，在碰到 GPT-4 這種工具時，這種比喻就完全行不通了。使用 GPT-4 不像是操控某個實體工具創造可預期、規劃好的成果，反而更像是導演電影的某個場景。身為導演，你要和演員合力激盪出最精彩的表演。你不會告訴演員：「脖子彎曲 15 度，然後 2.5 秒後看著你對面的人。」你會要求演員引發觀眾的某種情感：「讓我們相信你正在陷入熱戀。」
GPT-4 不是人類演員，但是引導的過程其實很相似。你必須誘導出你想要的結果，你可能需要嘗試各種版本的提示詞，就好比導演針對同一場戲可能要拍攝很多次一樣。這是一個合作共創的過程。
原則三：犯錯成本低，去試就對了！
大多數的工作都要求我們要提早規劃，避免犯錯。那是因為執行計畫的成本往往很高昂，要耗費大量的時間與資源。所以木匠才會有那句諺語：丈量兩次、切割一次。
但如果執行計畫的過程，比構思計畫還更便宜、更快速呢？這正是 GPT-4 和大型語言模型讓人困惑的一個矛盾。比起你反覆辯論、構思一個計畫，GPT-4 可以用遠遠更少的時間生成完整的回覆。如果你不喜歡它的回覆，可以直接不採用，再要求 GPT-4 重新生成另一個回覆，或是一次生成三種不同版本的回覆，讓你擁有更多選擇。
對我來說，我清楚知道，不論在我的專業工作或是慈善事業，AI 都將成為一股變革的力量。我預期 AI 能透過許多方法，幫助我提升效率、生產力與創造力。AI 的龐大潛力，也能幫助我支持的組織持續擴大影響力，協助這些企業連結更廣大的顧客、優化營運流程、辨識新機會。
我深刻意識到，AI 驅動的企業有潛力達成驚人的成就。隨著全球愈來愈多人擁抱 AI，我也要努力讓自己以及我支持的組織，站在這場變革的最前線。我希望你和你的組織也能做到。
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＊本文書摘內容出自《AI 啟蒙時代》，由 天下雜誌 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。圖片來源：擷取自 OpenAI。
（責任編輯：廖紹伶）
