搞懂ChatGPT 增加3倍工作效率應用 避開可能風險
作者／林驊仁
ChatGPT爆紅的原因，是初步跨越了「機器無法理解人類語言」的重要人工智慧門檻，它是如何做到？使用者應該怎麼樣下指令才能最有效應用？又有那些使用上的陷阱又應該注意避免呢？
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ChatGPT是OpenAI公司一個基於人工智慧技術的語言處理工具，通俗稱為「聊天機器人」，使用起來非常簡單，只需要輸入需要處理的內容文本，就可以獲得相應的回應。並可以通過多種方式進行使用，例如串接API、瀏覽器外掛、開發應用程式導入等等。
ChatGPT的網頁版本於2022年11月30日上線公開後，人們驚嘆其回應幾乎有如真人，上線5天就有100萬使用者，2個月後達到1億使用者，可說迅速爆紅！
ChatGPT的誕生，究竟在哪方面產生突破？
要理解ChatGPT為什麼能爆紅，先要理解電腦遠勝人類的優勢，實際上只有兩點：大量資料的存儲與高速運算，但若是進行「理解」（understand），目前的電腦就遠遜於人類。ChatGPT會讓世人驚豔，是完成實用性的「理解文本」能力。
在自然語言處理中，”文本”指的是一段或多段文字的集合，可以是一篇文章、一本書、一個句子或一個詞語。並且以很多種形式呈現不僅限於文章，例如語音轉錄、網頁內容、社交媒體帖子、電子郵件、報告等等。
文本處理是自然語言處理中的一個重要步驟，通常包括詞法分析、語法分析、語意分析和生成等一系列的任務。
但自然語言具有豐富的語義和語境，並且往往包含隱含的意義和推理，這使得它們不僅僅是一些符號的集合。
理解文本需要綜合考慮語言多樣性、語境相關性、含義的隱含性、常識推理和模糊性等多個因素，這使得人工智慧要理解文本變得非常困難，可分為五大難題：
- 語言多樣性：世界上有數千種語言，而每種語言都有自己獨特的語法和詞彙，這使得理解文本變得非常複雜。
- 語境相關性：單詞的意義可以根據其所處的語境而改變。因此，理解文本需要考慮整個文本的語境和上下文訊息。
- 含義的隱含性：文本中的某些含義可能並不明確，而是隱含在其中。這些隱含的含義可能需要推理才能理解。
- 常識與推理：理解文本需要有關於世界的常識知識，例如知識關聯和因果關係，而這些知識不僅僅是文本本身所包含的。
- 習慣與模糊性：文本中的一些概念可能存在歧義，例如同一詞彙可能有多種含義，而理解文本需要解決這些歧義。
ChatGPT如何做到理解文本？有哪些應用領域
ChatGPT基於深度學習的自然語言處理模型，其理解文本的能力是通過大量的文本數據訓練而來。最常使用的框架是基於TensorFlow（一個開源軟體庫，用於各種感知和語言理解任務的機器學習）的Transformers庫，與機器學習相關的部分包含資料處理（process data）模型應用（apply a model）和做出預測（make predictions）。
ChatGPT通過多次反覆學習，從大量文本數據中提取有用的語義特徵，通過詞向量化、位置編碼和前向傳播等技術，形成了自己的語言模型。
例如當使用者問 ChatGPT：「人類該如何維持健康？」時，ChatGPT可以理解這是一個有關「人類、健康、保持」的集合問題，並通過詞向量化、位置編碼和前向傳播等技術，計算出問題的向量表示，並依照從訓練數據中學習到人類健康相關的語義訊息，從而生成回答，如”應該要均衡飲食”、”應該要適度運動”等等以使用者角度能理解的回應。
有了理解文本與適當回應的能力，ChatGPT的應用範圍非常廣泛，可以應用於智能客服、聊天機器人、語音助手等多個領域。
例如在智能客服方面，ChatGPT可以自動回答客戶的問題，提高客戶滿意度，減少客服人員的工作量，ChatGPT可以模仿人類的對話方式，與用戶進行互動，並且可以根據用戶的語言和行為進行自我學習，進一步提高對話品質。
OpenAI公司對ChatGPT也會不斷的改良與改善，例如比較ChatGPT 3.5與ChatGPT 4兩個版本，在模型規模和處理能力上有著顯著的提升：ChatGPT 4的參數量是ChatGPT 3.5的3倍以上，達到了17.6億個參數，這意味著它能夠處理更大範圍的文本，並且具有更強大的文本生成和理解能力。
使用者如何對ChatGPT精確提問
一般使用者面對ChatGPT，想要獲得答案很容易，輸入問題或指令即可，但想要獲得正確的答案，除了廠商在模型訓練下功夫外，使用者本身「如何精確地表達出問題」相當重要，考驗使用者文字敘述與邏輯思考能力，並非完全能無腦使用！
「提問」可以說是所有使用者應用ChatGPT的核心技巧！提問的專有名詞是「提示語」（prompt），即使用者對ChatGPT給出的「文字指令」，並不能單純的以生活用語進行，有2個大方向與5個操作注意事項：
- 大原則之一，提示語要「清晰明確與目的性」：提示語的表述越具體越好，不要給出過於複雜或含糊不清、模玲兩可的文字。提示語也應該有明確的目的，讓ChatGPT明白使用者想要達到什麼樣的目標，避免太過廣泛或是開放式的問題，例如目的是要收集特定的資訊、給予建議、生成文案等。
- 大原則之二，提示語要有「可操作性與相關性」：提示語應該是具有可操作性的，避免問題與提示語不相關，例如「請以公升為單位，告訴我747客機的速度」。
提示語的內容都圍繞在同一個主題上，可以避免討論分散，增加訊息的相關性。
掌握了以上兩個大原則，在操作上還有5個注意事項：
- 詳細說明問題背景：在問題描述中提供更多的背景信息，例如問題涉及的主題、目的、對象等，有助於ChatGPT更好地理解問題。
- 使用簡單的語言：使用簡單的語言來描述問題，避免使用過於複雜的專業術語或者繁雜的句式，這樣能夠讓ChatGPT更容易理解你的問題。
- 限定問題範圍：對於複雜的問題，你可以把問題範圍逐步縮小，逐步引導ChatGPT理解問題的本質。
- 提供明確的目標：讓ChatGPT知道你希望得到什麼樣的回答或幫助，例如，如果你想獲得關於某個主題的詳細信息，可以明確告訴ChatGPT你需要了解的信息內容。
- 適當的重複問題：如果ChatGPT回答的結果沒有符合你的期望，可以重複問題或提供更多的背景信息，讓ChatGPT更好地理解你的問題。
使用者有效的運作ChatGPT例子
前述精確提問法應用到實際案例，例如請ChatGPT生成一份「行銷相關」的履歷，提問方式夠不夠精確，獲得的內容可能大相逕庭：
第一種問法：「幫我寫一份求職履歷」，ChatGPT只會提供「求職履歷範本」格式，並給予一些提示，例如列出工作經驗時，強調過去的貢獻和成就，並且使用具體的數據來支持。例如提高公司的營收或節省成本，應該細節說明貢獻是多少，並提供可供查核的數據。
但基本上這樣的問法，只會得到一篇大綱，細節部分仍要使用者自己填寫。
第二種問法：「幫我寫一份『行銷專員』的求職履歷」。ChatGPT會完成一份看似四平八穩的履歷，特別是針對工作職掌與技能，洋洋灑灑地羅列出行銷專員應該熟悉的技能：包含熟悉數字行銷和品牌策略、能使用數位分析工具、能夠撰寫吸引人的內容、熟悉SEO和PPC廣告，能夠優化網站和廣告活動等等。
為了避免感覺是AI出的文，ChatGPT還很有”人味”的加上「良好的溝通和協調能力，能夠與跨部門團隊合作、能夠獨立工作和解決問題，在快節奏的工作環境中高效地工作」等用語。
但是但行銷專員的工作內容也非常多樣化（數位行銷、品牌行銷、活動策劃、市場分析⋯），如果不說清楚自己的專業領域和資訊，ChatGPT根本無法提供有”亮點”的文案。
第三種問法：「幫我用專業角度寫一份讓人資主管驚艷的求職履歷。我有7年的行銷相關工作經驗，熟悉SEO、SEM、社交媒體和網站分析等技術，並有豐富的項目管理經驗，完成多項行銷目標，達成業績成長」
ChatGPT根據這些詳細的資訊，能條列提供更專業與精確的履歷建議，例如在專業技能方面
- 精通SEO和SEM，擅長制定和執行有效的關鍵詞策略，以提高網站流量和轉換率。
- 熟悉社交媒體行銷，能夠編寫引人入勝的社交媒體帖子和廣告，並有效地進行社交媒體分析。
- 具有網站分析技能，能夠使用Google Analytics等工具進行網站流量、轉換率、跳出率等數據分析，以制定更有效的行銷策略。
- 擁有豐富的項目管理經驗，能夠有效地協調不同部門之間的合作，監督項目進度，並確保達成目標。在過去的工作中，我成功地推出了10多個線上和線下行銷活動，並連續3年帶領團隊實現了年度行銷目標，每年至少成長5％。
實用的ChatGPT瀏覽器外掛
對於使用者來說，有些瀏覽器外掛，能夠幫助更便利使用ChatGPT：
ChatGPT for Google
雖然搜尋引擎Bing內建了ChatGPT，但不少人還是習慣使用Google，如果想要使用ChatGPT還要切換到網站，有點不方便，為了解決這個問題，ChatGPT for Google外掛應運而生。
安裝 ChatGPT for Google 後，會將ChatGPT的介面以簡化形式放在搜尋頁面，使用者可以較輕鬆地在Google上搜尋想要查詢的資訊。
該外掛會自動從使用者輸入的關鍵字，在ChatGPT介面上生成相關關鍵字的內容，顯示在Google搜尋結果頁面上，作為Google搜尋的參照。
YouTube Summary with ChatGPT
Youtube影片是現代網路使用者獲取資訊的重要方式，但往往因為影片太長，懶得看完或是沒有辦法掌握重點。”YouTube Summary with ChatGPT” 的小工具，能夠部份解決此問題。
使用者安裝該工具後，會在影片播放介面的右上角看到ChatGPT標誌。當用戶點擊該標誌時，該工具會自動擷取影片中的CC字幕。然後，用戶可以使用ChatGPT對字幕進行縮寫總結，快速了解影片的主要內容。
需要注意的是，該工具最大的限制是必須依賴影片的CC字幕。如果影片沒有字幕，此外掛將無法進行縮寫總結操作。
YouTube Summary with ChatGPT下載網址
WebChatGPT
ChatGPT目前在使用上，最明顯的限制是資料庫僅在2021年9月以前的範圍，對於以後的資訊，例如2022年2月爆發的俄烏戰爭，或是即時的資訊，例如某地今天的天氣，就無法給予任何回應。
WebChatGPT這個外掛賦予ChatGPT上網找資料的功能，安裝後在ChatGPT網頁上就會多一行指令，可以設定要搜尋網路結果的呈現數量、時間與搜尋區域，就能讓ChatGPT提供較新的網路資訊搜尋結果，還會摘要說明。
ChatGPT Prompt Genius
ChatGPT需要登入後才能使用，也可以在登入帳號下，查詢到過去的問答歷史紀錄，但沒有辦法匯出成圖片或PDF檔。
ChatGPT Prompt Genius（ChatGPT智慧提示）這個外掛安裝完後，在ChatGPT的側邊欄位出現一個 Share & Export的功能，可以把想要儲存的內容輸出成PDF或PNG檔案。
Luna – ChatGPT for your Browser
Luna 是Chrome瀏覽器外掛，可幫助使用者從瀏覽器中的任何位置盡快進入 ChatGPT 對話。
安裝Luna外掛後，可以在瀏覽器中將專有名詞反白，按下滑鼠右鍵，然後點選「Luna-Sent to ChatGPT」，連結回ChatGPT觀看說明。
Luna – ChatGPT for your Browser下載網址
ChatGPT使用上隱憂：回應不精確 隱私洩漏問題
許多人看到只要給予ChatGPT提示語，就能立刻獲得一篇「看似很有道理」的長篇大論，就覺得許多工作可以委由ChatGPT代勞，但實際上ChatGPT有兩大隱憂，可能讓使用者未蒙其利先受其害。
ChatGPT給予的回應僅僅是參考
例如要創作一篇行銷文案，只要依照前述的提示語原則，給予ChatGPT主旨方向，ChatGPT 就能創作出完整內容架構，包含規劃佈局、標題建議、大綱架構、建議字數等等。
再把ChatGPT給予規劃布局與大綱架構等，修改為提示語，讓ChatGPT直接產出文案，整篇行銷文案就完成了，真的萬無一失沒有問題嗎？
實際上ChatGPT給予的文案，僅僅當作參考即可，千萬不要當成最終產出！
因為ChatGPT只是一種自然語言處理模型，透過大量的訓練數據來預測下一個可能出現的字詞或語句。儘管擁有龐大的知識庫和語言模型，但並非即時更新，也無法連上網路蒐集更多資料，換句話說，訓練資料的範圍和時間限制了ChatGPT的知識範圍，因此可能產生不精確的回應或產生誤解的情況。
此外，ChatGPT是通過訓練數據學習人類語言表達方式的，並不是真正意義上的「理解」。它沒有情感、判斷力、道德觀念等人類特有的能力，因此在某些情況下可能無法完全理解人類的意圖，導致回應不精確。
ChatGPT給予的回應只能作為參考，並且需要使用者介入進行審慎的判斷和修訂，如果使用者需要更精確的答案，通常會建議請教相關領域的專家。
ChatGPT可能洩漏隱私
此外ChatGPT還可能有隱私上的顧慮，這主要是因為ChatGPT是基於大量的訓練數據所構建出來的模型，而這些數據可能包含一些敏感性的個人資料，例如名字、地址、電子郵件等。
此外，使用ChatGPT的應用程式有可能會收集使用者的輸入，例如聊天記錄、使用者行為等，這些資料也有可能會洩露使用者的隱私。
例如研發ChatGPT的OpenAI 在2023年3月25日發布聲明表示，由於開源代碼庫中有一個漏洞，部分用戶能夠看到另一個用戶的聊天標題記錄，此漏洞可能已導致 1.2% 的 ChatGPT Plus 用戶支付資訊外洩，在ChatGPT緊急下線修復前，部分用戶可能會看到另一名活躍用戶的姓名、電郵、支付地址、信用卡後 4 碼、信用卡到期時間等資訊。
又例如義大利政府於2023年4月表示， OpenAI公司缺乏法源依據，合理化其「大量收集和儲存個資訓練ChatGPT的演算法」的行為，也在隱私、網路安全、假資訊方面有疑慮，因此在義大利封鎖ChatGPT，直到其改善為止！
ChatGPT非僅聊天軟體 商業應用多元
ChatGPT除了一般使用者的問答用途外，進階使用者或商家也能以開發者或導入API應用的方式，讓ChatGPT幫個人或企業賺錢，如果有這樣的需求，有幾個導入前的注意事項，一定要知道：
一、開發者：
想開發以ChatGPT為核心的應用程式、網站外掛或是線上工具，需要具備一定的技術（了解ChatGPT的原理和運作方式，從而更好地應用和優化模型）和計算資源，即需有資料處理、模型建置、訓練和評估等方面的能力，簡述如下：
- 資料數量與品質：如前述，ChatGPT是基於大量文本數據進行訓練，因此導入 ChatGPT需要開發者具備充足的資料量和高品質的數據，換句話說，如果資料量太小或者品質不高，可能會嚴重影響ChatGPT學習與最後產出。
- 選擇適合的模型：ChatGPT 有不同的版本和模型大小，開發者需要根據自己的需求選擇適合的模型，並非越大越好，因為大模型有更好的效果，但也需要更多的計算資源和時間。
- 預處理數據：開發者在導入ChatGPT之前，需要對原始文本進行一定的預處理，例如分詞、清理噪音等。這可以幫助模型更好地理解文本，提高模型效果。
- 訓練模型：ChatGPT為使用者服務前，開發者需要進行模型訓練，開發者需要設置適當的參數和超參數，並且根據訓練效果進行調整，訓練過程需要充分的計算資源和時間。
- 模型評估：開發者需要對模型進行評估，了解其效果和性能。開發者可以使用不同的評估指標，例如perplexity、BLEU分數等，來評估模型的效果。
二、導入API應用者：
某些工作可以借助導入ChatGPT來增進效率，例如使用ChatGPT開發智能客服系統，24小時快速且準確回答客戶的問題，不但減少客服人員的工作量，並提高客戶滿意度。
對於一些需要大量文字工作的行業，如新聞、廣告、編輯出版等，導入ChatGPT可以減少人工的編輯、校對工作，提高效率，節省時間和成本。ChatGPT還可以應用於自動化文本生成，例如自動化撰寫新聞報導、產品介紹文案，行銷推廣文等。
以某個商家想要導入ChatGPT進行智能客服，串接API為例，大致的流程步驟如下：
- 了解ChatGPT API的限制和使用條款：例如API的請求限制、使用方式、授權和費用等方面。不同的需求和應用場景，會有不同的API功能和參數。
- 獲取 API 金鑰：API 金鑰通常用於認證API請求，可以通過註冊API帳號，在設定頁面中獲取 API 金鑰。
- 在獲取 API 金鑰後，需要進行API整合，這步驟通常就需要開發人員的協助，即使用相應的程式語言和框架，通過API的請求和回應格式，進行相應的接口開發和整合。
- 創建問答庫和模型優化：需要創建「智能客服問答庫」，並對模型進行優化。問答庫通常包含客戶可能提出的問題和相應的答案，而模型優化需要調整模型參數、增加訓練數據等方法，提高模型的準確性和穩定性。
- 測試和驗證：在使用ChatGPT API的智能客服上線之前，需要進行測試和驗證，例如以一些模擬真實的提問，確認API的請求和回應格式是否正確，以及API的效果和穩定性是否符合要求。
ChatGPT仍有侷限但瑕不掩瑜 AI走入生活已然加速
ChatGPT具有高度的語言生成能力和應付多樣化應用場景的能力，是AI走入一般人生活的一項突破性進展，很快就獲得大量的使用者與關注度。
但在使用時需要注意其可信度和隱私風險，並且對於即時問題的回答仍有待進一步改進，因此還沒有到能夠將人類的工作交付給AI代勞的程度，使用者仍需要介入與監管、修訂。
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