🎧AI能寫程式、讀財報、做PPT,如何在時代洪流中不被取代?台科大資工系教授花凱龍:不要輕易說NO,養成「成長型思維」
🎧AI能寫程式、讀財報、做PPT,如何在時代洪流中不被取代?台科大資工系教授花凱龍:不要輕易說NO,養成「成長型思維」
圖說:台科大資工系教授花凱龍接受國立教育廣播電台節目及Podcast節目《新聞真假掰》主持人黃兆徽專訪。
大型語言模型(LLM)至今為人類帶來諸多助益,但其成本高昂,且常出現「問A答B」的AI幻覺問題也讓人擔憂。為解決這些困難,科技巨頭們開始研發小型語言模型(SLM),希望以低成本且更高效的方式應對現有挑戰。SLM究竟是什麼?它有哪些優缺點?AI在科技業,尤其是工程師的工作中扮演何種角色?台科大資工系教授花凱龍接受國立教育廣播電台節目及Podcast節目《新聞真假掰》主持人黃兆徽專訪,深入剖析了SLM的應用價值,並指出SLM能解答相對簡單的問題,且提供更精確的回應。
電腦變身AI助手:小型語言模型成為低成本、高資安的好選擇
花凱龍解釋,SLM與LLM之間是一種取捨:模型規模愈大,能處理的問題愈複雜,但成本也隨之提升。「很多應用場景其實相對簡單,並不需要如此龐大的模型。」只要以適當的資料訓練SLM,並將問題定義明確,它的表現也會非常出色。
不過,由於SLM的模型規模較小,花凱龍強調,若訓練資料出現錯誤,對模型的影響將尤為顯著;在應用上,SLM能處理的問題範圍較狹窄。「如果訓練的模型是一位數學家,但突然被問到物理問題,那麼回答的錯誤率會大幅提升,甚至會讓人質疑為什麼這麼簡單的問題都回答不出來?」
SLM的另一大優勢是其靈活性,它能夠內置於電腦中,滿足製造、金融、醫療等產業對資料安全和傳輸的高要求,並有效防範資料外洩。「SLM可以放在封閉系統中,不需要連接到雲端,確保所有資料都在受控環境中運作。」
針對AI幻覺的問題,花凱龍提到目前已有檢索增強生成(RAG)技術,可以讓語言模型只從用戶指定的資料庫中尋找答案,若找不到相關資料便不作答,從而避免AI胡亂回應的情況。花凱龍服務的公司推出普羅米修斯計畫(Prometheus),則是將GPT與網路搜尋功能結合,透過網絡資料提供更完整的解答,解決資料庫未涵蓋特定知識的問題。
Copilot提升工作效率:程式開發效能增長四成
科技業如此大力推動AI工具,那內部使用情況如何呢?花凱龍透露,內部花了一年時間,將所有產品線都加入AI工具「Copilot」,其中針對程式撰寫的GitHub Copilot深受工程師喜愛,並已融入日常工作流程。根據分析,GitHub Copilot的使用不僅普及,更讓工作效能提高了四成。花凱龍舉例,以往工程師之間交接工作時,要理解他人的程式碼並不容易,但GitHub Copilot能提供詳細註解,幫助理解;遇到程式錯誤時,它也能快速檢測並修正問題。
此外,Copilot還能自動總結會議內容,並根據用戶需求提供重點摘要。「比如,你是資訊處的同仁,沒參加會議時可快速查閱摘要,並透過Copilot了解資訊處處長的發言重點。」花凱龍補充,Copilot還能協助分析財報及製作簡報,進一步解放員工處理繁瑣工作的時間。
花凱龍強調,不僅鼓勵員工使用AI工具來提升工作效能,更希望員工能藉此發現問題並促進AI的持續優化。在企業文化中,成長型思維尤為重要,勇於挑戰自我,是實現成長的關鍵。「鼓勵大家不要輕易說NO,當面臨一個艱難的任務時,應該思考如何解決:解決方案是什麼?需要什麼資源?在這個過程中,大家的能力自然會提升。所以,不要一開始就拒絕挑戰。」
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