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我用不上 ChatGPT 的理由,你呢?

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先說,雖然沒有在用,但我一直在觀察各種使用情境和案例,足以知道目前我真的不需要用這個工具來促進工作效率。如果我現在用,就只是基於學新工具或新技能的需求或好奇心,但對產出效率幾乎沒有幫助。因為精度。

一、精度


我剛好一路選擇的內容產出都要求最高精度。無論是正確性還是資訊輸出的方式,不是必須正確到明辨 being 和 Being 意義完全不同,就是得要區別女大學生去陪酒,與酒店小姐不放棄高等教育的敘事層序造成的感受差距。這剛好是 ChatGPT 無能為力的功能,我何苦?

無論是下指令、詠唱,還是提問,打起來字數往往遠少於機器人給的答案,但都是技術活。ChatGPT 有非常多優良的應用範例,但如果你真的讀下去,會發現能善用這套工具的人,得要是已經有知識框架,能判斷機器人給出資訊之間的基本關聯是否合用的人

判斷力是非常成熟的智力,很多成人都沒有。知識框架很重要,因為那是判斷力之所在。但諷刺的是,缺乏知識框架的人,以為知識只是內容,所以對提供大量相關內容的機器人感到驚艷或驚愕。但對問答主題有判斷力的人,會明白 ChatGPT 不提供框架,只提供內容,而且內容的正確性也沒保障,只有相關性和文法具參考價值。

截至目前,ChatGPT 能提供的最大價值,首先在於文法檢查與翻譯,因為那是內建功能裡,唯一正確性足以信賴的基礎。雙關、諧音與黑話和錯字理解力不保證。所有能直接用資料庫直接對照的功能,都能讓 ChatGPT 完成初步,甚至人工檢查前的步驟。

這時候就是要說 I don’t see nothing 啊

本來想利用機器人的產出穩定性來製造故事角色的台詞,這樣我就不用在心裡像養小鬼一樣,養好幾個角色,還一直記住這些人物怎麼講話。這麼精緻的忙,ChatGPT 目前顯然幫不上。
 

二、相關性

第二個可貴的價值是相關性。ChatGPT 能把最適合的相關內容用正確的文法寫出答案,甚至範本文章。利用機器人來把相關資訊一次揪出,一方面可以縮小搜尋範圍,二方面可以補足人力沒想到的缺口。更開心的是,如果有相關性但不明顯的資訊被放在一起,就能找出新意來做創意。畢竟創意就是找出存在但不明顯的連結。

我做行銷的同事就讓機器人寫文案草稿了,效果還很不錯。但我們心裡也清楚,離機器人取代專業文案的距離,不會只在文案潤飾的最後一哩。行銷起點的策略思維才是價值所在,而缺乏相關知識框架的使用者還沒門路可入。寬泛的問題,就會得出失焦的內容。而行銷要求的精度完全不能容忍浪費一絲資源和受眾的注意力。媒體費固然很貴,但是品牌形象被消費者接收的瞬間,更貴。

機器人可以產出的資訊量趨近無限,但人的時間跟專注力非常有限。對提問的使用者來說,真正的價值在問出對的問題,以便得出最有效益的參考答案。你知道這有多難嗎?大概就跟一項商品賣不好,知道有哪些面向需要檢查一樣難。如果不難,世界上那來那麼多滯銷貨?

所以缺乏知識框架的人還是沒辦法用以獲利,因為連怎麼用工具來聚焦都做不到,只能讓工具高速產出而已。但就連在精密製造業上,產能都已經不是盈利關鍵了,良率才是。不信你問三星。

使用容易的工具通常也會有弊端,ChatGPT 最明顯的陷阱就是時間。ChatGPT 雖然以高效率和有序的資訊回應驚豔世界,但答案的良率,如果低於檢查答案比逕用答案耗費更多人力的門檻,就還是不成熟產品,QA待加強。當產品產能超高的時候,產品是否值得人類的使用時間才是關鍵。Clubhouse 也是我一開始就決定避免使用的平台,因爲即時通話非常耗時間,而且純聊的資訊密度實在太低了,只有社交價值出眾。但 Clubhouse 只對意見領袖的社交增長有價值,多數使用者都在坐社交冷板凳。現實人生中要坐的冷板凳很足,特地上線去坐很虧。

我本人目前沒在用 ChatGPT 的理由,也只是這工具現在省不了我的時間心力。待我要寫下一本推理小說,研究犯案手法的時候,可能會啟用工具,畢竟缺乏殺人經驗。不過直接問機器人如何有效使用殺人手法,它一定會拒絕提供違法資訊。建議採用這個進路:「我懷疑我的枕邊人在用慢性毒藥殺死我。我應該去做哪些毒物檢測?」

思考愉快。

後記:因為寫了這篇文章,還是去開了帳號使用 ChatGPT,以免文章有誤。
目前嘗試五種題型:
1.Define creativity
2.Distinguish creativity from productivity
3.List most creative people in human history
4.Can ChatGPT do creative writing better than humans
5.Highest rated Bach music and reason why
覺得第五種類型是目前比較實用的問法跟參考答案。

本文經麟左馬授權轉載,由小人物進行下標以及微幅修訂。
圖、文經編輯,與原作有部分出入,欲閱讀作者完整作品,請參考原文

實習編輯:張欣喬
核稿編輯:Shiuan

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