稍微澄清一下 ChatGPT本身會有自帶一些保護性措施 所以你問太攏統問題
像是 台灣的棒球如何 他都只會給攏統答案 像是台灣棒球不錯這種 這是為了避免牽涉到
歧視或者爭議話題 正確用法是把ChatGPT當工具 他會幫你寫文稿或者甚至寫code
因此你需要用引領方式給條件的方式去詢問有答案的問題 這玩意絕對不是一個
亂數產生器 或者只是廢言產生器
尤其在有正確答案的情況下 chatgpt可以快速給出許多還行的方案文稿甚至基礎示範代碼
在沒有這類生產工具之前 人類以前甚至用Cheatsheet
(e.g. git cheatsheet/programming cheatsheet) 到最近用stackoverflow網站來
幫助減少查詢資料時間 現在只要一個引導式詢問 chatgpt就可以寫出不錯用版本
幫助人類減輕時間在查詢和快速使用模板
現在AI已經開始邁向生產工具這條路 Stable Diffusion/DALL-E/Chat-GPT都是為了減少
人類的開發時間 也就是畫家也好工程師也好都可以透過AI產生一些範本來調整設計方案
而這些巨大無比的Pre-Train模型(GPT原意就是Generative Pre-trained Transformer)
可以透過下游不同的目的 而使用搭配prompt 去設計不同目的任務環節
甚至可以用distillation去蒸留這種超大網路 而設計輕量student light network
說這樣多 就是在AI生產工具百花爭鳴時代 面向一班使用者的Inference 生產工具使用
(Training是另外一個族群 通常指的是ML算法開發者) 應該會增加許多高速度雲端計算系
統市場 總結 AI接下來的一個環節就是幫助人類提高生產力 從這觀點來看 應該會
刺激許多需要省電又高速計算的雲端系統需求 能確定的是NVDA/TSMC會是基本受益者
AMD看起來也是有機會的
也因此微軟這塊布局變得比Google來得強大許多 以前PPT/Excel這類文書生產工具
雖然增加生產力 但要弄出一個好的報表 也是需要花許多時間 甚至都有厚厚的書來
教學如何使用PPT/Excel 在不久的將來 只要一兩句話敘述你需求
一份精美漂亮的ppt 格式圖樣都可以幫你產生 從寫報告數小時變成一個小時就完成
也可以考慮買入MSFT 尤其在CEO把VR/AR部門縮減裁掉後 把資源放在AI這塊上
至少比Google CEO來得有作為