MaoYang-有話要說

  圖片來源 :  Twitter 討論串 在 Twitter 上面看到這個 討論串 ，他把 ChatGPT 的左邊歷史紀錄頻道按照功能分類， 例如 日語翻譯助理 文案助理 Python 程式設計助理 ....... 而且每個對話一開頭先給一些設定，例如 「 在今後對話中，請你始終扮演我的 xx 助理/老師，無論我發給你甚麼內容，你都要以 xx 格式進行輸出，無需我再強調 」 可以這樣使用，主要是 ChatGPT 有記住上下文的能力 這樣以後就可以減少輸入提示的設定，這樣使用真的還蠻方便的 關於我 learningnotes.plus  創辦人 Maoyang's AI Canvas Soft & Share  網站站長 開源報報主編

  使用 Edge 瀏覽器總會三不五時提醒我建議把預設搜尋引擎改成 Bing，但是我還是習慣用 Google  ，有一次我還在 FB 嘲笑 Microsoft 這個行為，因為 Bing 的搜尋結果跟 Google 搜尋引擎實在差太多了 但是一個結合 ChatGPT 的新世代 Bing 搜尋引擎，讓我很不爭氣地接受了使用 Bing 當作瀏覽器預設搜尋引擎 因為為了要更快取得新世代 Bing 的使用資格 我只能說，Microsoft 這一招真的是高招 所以這不叫競爭，甚麼才算競爭? 最近看到三篇關於 New Bing 的兩篇報導 拿到 ChatGPT 版的 Bing 搜尋  : 我看完的感想是這也是為什麼 ChatGPT 這麼快也開放的美國以外的國家去升級付費版本，如果 Bing 的 ChatGPT 可以結合最新的網頁資訊，那誰還會想用封閉資訊的 ChatGPT ?  The Inference Cost Of Search Disuption  ，用非主力產品去打擊對手的主力營收產品，這個打擊力道真的很強 比較  ChatGPT 跟 Bing ChatGPT 的 prompts 結果  : Bing ChatGPT 的結果會結合網路搜尋的結果 如果你看過創新的兩難這本書還有印象，我覺得今年對 Google 而言就是一個真實的創新的兩難案例上演，看看這家搜尋龍頭怎樣去面對這場戰爭 關於我 learningnotes.plus  創辦人 Maoyang's AI Canvas Soft & Share  網站站長 開源報報主編

 在 FB 看到 這篇關於 ChatGPT 的反思文章 ，我很喜歡這篇文章講的最後一句話 「 未來世界將屬於會提問的人」 這句話讓我想到在解決問題的領域，最常聽到的一句話就是 「想要解決問題，你得先提出正確的問題」 從這波如雨後春筍般出現的 AI 工具，我想你應該歸納出一個重要的特徵 : 這些 AI 工具都是透過輸入 prompts 來得到你要的答案 所以你想要 AI 給你甚麼結果，你的提問能力可要下的很精準，不然也是徒勞無功 還有一點我覺得也很重要 : 判斷能力 因為目前的 AI 技術都是用生成的方式，超出了 AI 的知識領域，它也是用「生成」方式，這點就要很小心了， 因為你可能拿到錯誤的答案還不知道，結果還以訛傳訛 生成程式碼，或是圖片，這都還好，因為程式碼最後還是需要整合測試，圖片就算沒有很精準，也不會對生活造成太多的問題 但是用 AI 產出的文章就要很小心了， 它可能講了一堆認知偏誤的道理，然後你還信以為真，這種結果我可以打一個比喻 - 大腦中了病毒 要避免大腦的認知不要中毒的方式也只能靠老方法 -> 自己多讀點書 ，我個人偏好認知心理學，行為科學，還有認知謬誤，與邏輯思考 這篇文章，我用了 Notion AI 整理出了以下的摘要與 Q & A 此文章談到了AI的恐怖谷效應，即隨著機器人或人工智慧的擬人程度增加，人類對其好感度出現“上升（有點相似）——下降（高度相似）——上升（完全相似）”的過程。文中提到了ChatGPT和 AIGC 兩種生成式AI，它們會替代人類的工作範圍可能會大大超出想像，並指出2025年，生成式AI產生的資料將占到所有資料的10%。本文最後指出，未來世界將屬於會提問的人。 Q1: 什麼是恐怖谷效應？  A1: 恐怖谷效應是指隨著機器人或人工智慧的擬人程度增加，人類對其好感度出現“上升（有點相似）——下降（高度相似）——上升（完全相似）”的過程。 Q2: ChatGPT和 AIGC 會替代人類的工作範圍會多大？  A2: ChatGPT和 AIGC 會替代人類的工作範圍可能會大大超出想像，不像產線工人、打字員、駕駛員那樣，僅限於幾個特定的職業。 Q3: 生成式AI產生的資料將佔全部資料的多少？  A3: 2025年，生成式AI產生的資料將占到所有資料的10%。 Q4: ChatGPT...

  這個範例可以看出 ChatGPT 的學習更衍生功能，很像小學的國語課程學習造句 連結 :  看來網軍也會被 AI 取代

  我問 ChatGPT 是否看過超級預測這本書，然後我扮演訪談者的角色，請他分享這本書的內容 我 : 可否跟我的讀者簡單介紹一下超級預測這本書? ChatGPT : "超級預測 "是由菲利普-E-泰特洛克和丹-加德納寫的一本引人入勝和發人深省的書。它探討了預測的科學以及專家如何通過使用特定的技術和方法成為 "超級預測者"。這本書是基於泰特洛克20多年來進行的一項研究，在這項研究中，他召集了一群普通人，並訓練他們成為預測專家。 該書最有趣的方面之一是它對我們在進行預測時的思維方式提供了洞察力。特洛克和加德納認為， 我們的自然傾向是對我們的預測過於自信 ，這可能會導致糟糕的決策。他們認為， 成為超級預測者的關鍵是要謙虛，認識到我們知識的侷限性，並在有新資訊時願意改變我們的想法 。 這本書寫得很好，易於閱讀，而且充滿了真實生活中的例子和案例研究，說明了所討論的概念。對於任何對預測科學和如何做出更好的預測感興趣的人來說，這是一本必讀的書。我強烈推薦它。 我:  如何成為超級預測者? ChatGPT : "超級預測 "概述了幾個關鍵技術和方法，可以幫助個人成為更好的預測者。其中一些包括。 將複雜的問題分解成更小、更容易管理的部分 認識到自己知識的侷限性，願意承認自己不知道的事情 對新資訊持開放態度，並願意在有新的資料時改變你的預測 使用各種不同的預測方法，如基準利率、情景規劃和 "外部觀點" 謙虛，認識到即使是專家也可能出錯 通過實踐和反饋，不斷尋求改善你的預測能力 使用機率和機率思維，而不是做出明確的預測 意識到認知偏差，並努力抵制它們 同樣重要的是要注意，成為超級預測者不是一夜之間就能實現的，它是一個需要時間、奉獻和實踐的過程。在書中，泰特洛克和加德納提供了具體的練習和技巧，讀者可以用來提高自己的預測能力 我: 請告訴我 這本書最有趣的真實故事? ChatGPT : 書中最有趣的故事之一是 "良好判斷力專案 "的故事，這是由該書的主要作者菲利普-E-泰特洛克舉辦的預測比賽。該比賽是一項多年的研究，旨在通過訓練他們成為更好的預測者，從一群普通人中找出最佳預測者。 良好判斷力專案的故事很有趣，因為它展示了書中討論的技術和方法的有效性。這項比賽進...

  Replacing a SQL analyst with 26 recursive GPT prompts 作者有提到還是要對 GPT 做訓練，並不是每一次的結果都是正確的，但是訓練後效果很好，相當有一位資料庫分析師當助手

 這位創作者在 Twitter 分享了他是如何使用 ChatGPT + Midjourney 來製作動畫

 在 FB 上面看到的圖片，裡面作者列出了一些 chatgpt 的 prompts 案例來幫助你節省行銷的時間 連結

  這篇文章記錄了 Google 工程師對 LaMDA 的採訪對話紀錄，也許可以用來測試看看 ChatGPT 是否也有類似的對話輸出 文章連結  Transcript: Google engineer Lemoine interview with Google AI Bot LaMDA (insiderpaper.com)

 臨時要招待外國朋友導覽地方特色觀光景點該如何介紹? 可以參考 這個 ChatGPT 案例 

 這個網頁總共收集了 120 個 ChatGPT 的 prompts  這些 prompts 分成了以下幾個分類，我以角色來分類 1. 行銷人員 - 主要以行銷為主 2. 學生 - 以學習為導向 3. 程式設計師 4. 詩人 5.更多角色 - 告訴 ChatGPT 要扮演甚麼角色 網址  Top chatGPT prompts – the complete list – FutureNowMag

 在一個 FB 社團看到這五種 ChatGPT 使用情境 1. 程式設計輔助 - 產生程式碼，與偵錯，還有解釋程式碼 2. 對任何書籍做摘要 - 應該只有 2021 年前出版的書籍，還有我有測試過這個功能，你必須輸入英文書名，中文書名 ChatGPT 會說它不知道這本書 3. 履歷產生 - 包括申請工作流程中的文件 4. 寫文章 - 給 ChatGPT 一個主題，請它給你一篇文章的初稿，我用過的經驗是最好還是要再潤稿一下，還有把這個 ChatGPT 產生的初稿當作是一個降低寫文章的阻力 5. 對 Terms 和 Conditions 條款做重點摘要 : 例如你使用 FB 社群網站或是安裝一個新的軟體都會跳出一個使用者條款，我想大部分的人 (包括我在內 ) 都不會仔細去看這些條款有哪些聲明 連結 關於我 learningnotes.plus  創辦人 Soft & Share  網站站長 開源報報主篇

  早上看到這篇文章( 連結在下方 ) ，作者利用 ChatGPT 的幫助將 jQuery 轉換成 VanillaJS ，如果你是前端工程師，可以去參考作者是如何下 ChatGPT 的 prompt  如果你不是程式設計師，也沒關係， 但是不要認為 ChatGPT 這個工具只適用在 IT 軟體資訊產業 ，這是目前和未來進行中的與 ChatGPT 一起合作解決問題的工作樣貌 我剛開始用 ChatGPT 來輔助軟體開發確實覺得不太習慣，因為以前 Google 用得太習慣了，很習慣用關鍵字去搜尋， 但是我想到了鋼鐵人中的情節 ( 看科幻電影還是有用 ) ，於是我開始學習鋼鐵人跟 Jarvis 互動的方式來問 ChatGPT 我想要解決的問題，然後給我一些提示，就這樣我開始習慣使用 ChatGPT 當我工作的小幫手 這個大幅減少我剛開始的阻力，也可以避免拖延的狀況，為 何會拖延，其中有一個原因就是對那項工作不熟悉，這時候開始與 ChatGPT 對話就可以把這個阻力降低 過年期間，我教了我的大姊如何使用 ChatGPT ，先開始示範 ChatGPT 如何幫我擬定一篇文章的大鋼，她看了嘖嘖稱奇，然後就聯想到她目前的工作有許多地方可以透過 ChatGPT 的幫助來完成 我可以大膽預測，如果在工作中還不懂與 AI 合作來降低工作的時間，未來被淘汰的機率蠻高的 但是 AI 會讓我們的薪資變高嗎?  這點我就比較悲觀一點， AI 幫你節省了工作時間，但這也代表未來企業對人力的需求可能會降低，人們要去適應被強迫失業而造成的社會問題 。當政府還無法提出解決方案以面對這種社會問題，人就是要去改變自己的慣性，要去學習不同的技能，才能在這個社會中生存 文章連結 如何利用 ChatGPT 有效率的將網站中所有 jQuery 轉換成 VanillaJS | The Will Will Web (miniasp.com) 關於我 learningnotes.plus  創辦人 Soft & Share  網站站長 開源報報主篇 圖片  Image by  超凡 余  from  Pixabay   ...

  文章內容摘要 作者是一名文案策劃人，他使用了 ChatGPT 來產生文案，從樂趣逐漸感到恐懼 隨著人工智慧技術的發展， 文案寫手和其他創意專業人士面臨被 ChatGPT 取代的風險 ，這是一款基於人工智慧的聊天機器人。該軟體能夠以比人類更短的時間產生獨特的內容，為企業帶來成本節約。 政府正在制定應對勞動力市場變化的策略，但個人也必須為即將到來的變化做好準備，並在使用技術和磨練人類技能之間找到平衡 文章網址   I’m a copywriter. I’m pretty sure artificial intelligence is going to take my job | Artificial intelligence (AI) | The Guardian 圖片來源 這是我用 midjourney 產生的圖，靈感來自我大姊養的玩具貴賓狗 關於我 learningnotes.plus 創辦人 Soft & Share 網站站長

  今天早上在信箱看到一封我訂閱的電子報，標題是 -  AI's Jurassic Park moment ， AI的侏羅紀公園時刻。這個標題引起了我的注意，因為 ChatGPT 的橫空出現一周來確實佔據了我的所有注意力，我的塗鴉牆幾乎 8 成的訊息都是在討論 ChatGPT ，都是 ChatGPT 使用的截圖，科技業很久沒看到這種現象了，有的人形容 ChatGPT 就像當年的 Google ，或是 iPhone 剛問世的時候令人震驚，我經歷過這兩個拐點，以我對 ChatGPT 的表現，我認為 ChatGPT 這個技術對未來的影響力不會小於前兩者 不少人開始擔憂工作是否會不保，未來失業率會大幅攀升? 我對這件事反而不會太悲觀，因為新的科技會帶來破壞，相對的也會帶來新的機會，與其去擔憂自己會不會被人工智慧取代，倒不如多花點時間去思考，我們可以利用這項嶄新的科技來做些什麼? 有人說人工智慧技術的大躍進， 創作已死，學習已死 ，未來這些事情人工智慧都可以做，這些想法我也覺得太悲觀了，挑戰是有的，我的想法是 ChatGPT 會造成創意的門檻會更高 ， 普通的創意門檻變低，作品要吸引人，你的觀察力跟洞察力必須高人工智慧一等 ，人工智慧引擎是透過很多資料訓練出來的，這些資料並不是最新的，所以人工智慧並不代表它的結果一定是對的。 所以 創作沒死，學習也還要繼續，只是人工智慧的技術會把我們帶到另一個新的世界 。 回到這封 AI 的侏羅紀公園時刻這個電子報內容，裡面作者提到一點，我覺得這件事確實會發生 假新聞會越來越多，因為 ChatGPT 把做這件事的門檻變低了 假新聞可能防不勝防，有些是人為的，有些是我們太過依賴人工智慧的回答讓我們失去了判斷能力，結果就以訛傳訛，讓這些不正確的訊息到處亂竄 作者在這篇文章裡面提出了三個事實會造成這種現象的發生 1 這些系統本質上是不可靠的 - ChatGPT 有時候會亂掰，OpenAPI 也不會對保證這些資訊都是對的 例如讓他們 解釋為什麼碎瓷在母乳中是好的 ，他們 可能會告訴你“瓷器可以説明平衡牛奶的營養成分，為嬰兒提供他們説明成長和發育所需的營養”。 這聽起來有點恐怖 2  它們可以很容易地 自動化 ，以前所未有的規模生成錯誤資訊 3  它們的營 運 成本幾乎為零 ，因此它們正在將產生虛假資訊的成本降...

  AI 時代來臨會更需要發現問題的人，而不是只是會找正確答案解決問題的人，也就是這個工作 AI 做的比大多數的人還好 要學習發現問題，定義問題這件事其實有點抽象，有一本書叫發現問題思考法，這本書很燒腦，但是看了之後你會很有啟發 發現問題思考法閱讀後，我推薦另一本，慣性思考大改造 我想最近大家的塗鴉牆可能都被 ChatGPT 給洗版，但是我不知道你是否有觀察到一件事，為什麼有些人會去問 ChatGPT 那些問題，而你可能不會想到? 其實這件事跟我上面講的那兩本書有關，發現問題思考法這本書一開始就開始講知的範圍，我們無法問那些問題，道理很簡單，因為那不在我們大腦中知的範圍 所以 ChatGPT 要玩的好，你的知的範圍也要夠大，不然這個東西也不是一般人可以操控的軟體 我想到大前研一講 M 型化社會，AI 的出現 M 型化會更劇烈，因為懂得如何操控 AI 的人可以跟 AI 合作，省下許多時間做出最有價值的產出，而不知道如何使用 AI 的人所花費的單位時間成本就很高，當然競爭能力也會下降 所以先不要把重點放在我的工作是否會被 AI 給取代，把重點放在我要如何利用 AI 省下時間，去做更有價值的事情 所以好好培養自己的發現問題與定義問題能力，這件事情不簡單，我自己也在學習中 參考 如果你還不知道 ChatGPT 有哪些應用情境，可以參考 收集了許多 ChatGPT 使用情境與案例以便更好地使用ChatGPT