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解鎖AI絕對搶不到的工作！人腦與電腦合作共生的創意攻略：劉笑塵專訪

超級AI來勢洶洶，內容生成、自動繪圖，是震撼，更是震驚，有人哀嚎飯碗不保，但也有人順勢搭上這股風潮，在商業市場上自由衝浪！到底，人腦如何完勝電腦？又如何用創意與之合作共生？

劉笑塵

劉笑塵，美國南加州大學資訊工程博士（University of Southern California，Department of Computer Science），在人工智能系統實時數據處理上擁有超過十年的研究、工作經驗，曾在Meta任職科學家，開發和優化神經網絡用於Facebook、Instagram短片和圖片推薦。目前為美國金融創業公司AVEN的早期成員之一，專注於用機器學習算法精確評估用戶財務狀況以及用戶增長。

金融領域的初創公司Aven，用科技讓每個人都能以更低的成本獲得資金，利用人工智能和多種金融工具為用戶提供遠低於市場利率的信用卡（同時依然保持盈利），已經為美國用戶節約了數千萬美元的利息。

三張圖，秒懂超級AI的運作邏輯

有了Chat GPT，記者怎麼活？Midjourney問世，設計師和插畫家怎麼生存？恐懼來自於未知，搞懂AI的框架，許多問題和擔憂自然迎刃而解：

● AI的本質

「AI的本質是將圖像、語言、文字、個人興趣等資訊進行編碼，映射到另一個空間再解碼。網路中海量內容使計算出這種映射成為可能。」

● AI（預測人）作為消費者

「Web 2.0的核心如內容推薦、廣告、搜索，根本上都是各種機器學習模型幫助篩選出用戶最感興趣的東西，從萬億級別的資料庫中，挑出用戶最喜歡的，而用戶的反饋會加深模型對人的理解。」

「模型訓練的目標就是投其所好，預測每個人作為消費者的行為。」

● AI（模擬人）作為生產者

這段時間被大家瘋玩的ChatGPT，初期是以「回答問題」開始，針對問題給予各種答案，再請「真人」進行標示，讓回答趨近合理，常此以往，AI訓練次數越多，效果越好。

「ChatGPT瀏覽了非常多內容，本質上是來擬合每個情景下面最合適的語言輸出（學每個創作者說話），所以它可以學得像，目前還是缺乏邏輯推理能力，因為這還只是統計意義上的擬合，但已能勝任初級程序員和簡單的文字編輯工作。」

● 直擊AI的硬傷

在AI的世界，語言、圖像是有邊界的，都能用特定數字表示：500pixel、多少位元。AI強大之處在於把大量內容轉化為參數並輸出。在笑塵看來，這與人的思維還有一段距離，而它的第一個硬傷在於僅能「組織關聯性」，換句話說，概念與概念間是沒有邏輯的，如鸚鵡學舌，無法回答需要推理的題目（比如偵探小說中的好人壞人判斷）;第二個是Ai現在無法處理「有一定風險」的工作，像是開飛機，即使有部分自動駕駛，但依然需要人為介入，這不僅是考慮精準度，還有就是消費者能否接受，萬一產生變故，該如何理賠等一連串問題;第三個問題在於AI僅能處理「已有」的知識，無法給出開創性的見解，許多學生、小編在寫論文、想文案時難免陷入腦霧狀態，這時候請ChatGPT給些參考意見無可厚非，但核實資訊、權衡利弊、發現需求則永遠是AI力所不及的。

電腦與人腦，對手或朋友？

必須承認，AI打通了許多行業壁壘，基礎性、重複性、沒有危險的工作無需假他人之手，比如簡單的會計、程序、製圖等。有了超級AI，未來的工作在哪裡呢？問題回應的始終，是科技取代人力後，人還有哪些能力可以再被開發？而這個場景早已在歷史上演繹數次：汽車出現後馬車夫失業了，但有了更多汽車司機。此時此刻，我們想得不再是如何抵制汽車，而是如何讓自己變成那位可以掌握方向盤的人。

● 應用AI的商業趨勢

「AI已在網路公司密集使用，同時將高度滲透各行各業，很多基礎工作由電腦代勞，人負責用這些技術解決生活中實際問題，像是醫療、金融、廣告等，這是大勢所趨。」

「人未來工作定位會越來越趨向面對面的工作或創新，比如以人為核心的溝通業務、體驗服務，再或者是高度整合這些智慧工具的商業創新，解決生活中的實際問題等。」

● 大數據時代，小公司如何與商業巨人比高？

「商業創新」一直是企業存續的靈丹妙藥，問題來了，從資料庫數據量出發，小公司是無法與大企業比腕力的，但卻能以「巧」取勝，巧在靈活的運作機制。

「No king rules forever.小型公司在數據量確實不如大公司充沛，但優勢是反應速度快，若能掌握先機，能率先開出業務。」

笑塵以目前服務的公司為例，四年前，他夥伴看到了美國金融市場的徵候：銀行不夠了解用戶，因此出現齊頭式的高利率問題，像是有些剛出社會的畢業生，即使沒有貸款歷史、信用良好，依然得承擔高利息。看準這點，他們將用戶資訊整合、評分，給予「優質客戶」較低的利率空間，並隨時根據美國利率做金流調整，解決傳統金融服務的缺口，這項業務目前在美國已穩定發展。

小公司的另一個優點是決策時間與工作應變非常快，這與大企業形成強烈的對比，笑塵談到Meta工作時，雖然和現在都從事資訊開發，但基本上仍遵照「流水線」的管理模式，原因是在有10萬多員工的公司中，「穩定」是內部運作的核心，標準化、不能出錯才是首要之務。

未來已來，時不我待

這個世代被按下快轉鍵，未來已然到來。科技迭代，人該去往何方？如果說，過去的知識是一座高塔，現在AI相當於擊碎高塔的巨斧，將知識的磚牆碎為塵埃，散落在世界各地、飄落你我之間，任何人皆可擁有資訊，甚至跨越技術的門檻，從事繪畫、編輯、譜曲…..我想AI是面鏡子，能讓人看清優缺，它考驗的不再是技術與能力，而是智慧與眼光，善用這些超級工具，與科技攜手開創自己的事業版圖吧！