古騰堡、iPhone、大裁員時代： 生成式AI的生產力起飛時刻
本文作者為《科學月刊》編輯委員廖英凱
新興科技的典範轉移？
「ChatGPT是AI的iPhone時刻」 — NVIDIA執行長黃仁勳
過去半年很難不注意到，各種運用生成式AI技術，所產製的文案、美術圖片、音樂與歌曲，以及越來越以假亂真挑戰善良風俗的正妹香圖…
同一時間，各大學術研究或AI研發推廣機構，又不斷地舉辦越來越盛大，且錨定高階人才或企業主的生成式AI相關活動。科技巨頭們也在極短時間內，紛紛在既有產品的基礎上，附加上運用生成式AI技術的新功能。相比去過去十餘年間對AI的技術研發與應用，多著重在較高階或專業的研發情境。過去半年生成式AI的討論，似乎成了人人皆可入門，且更強調極高效率、極低成本的應用情境。
以翻譯書籍文本為例，ChatGPT的翻譯成本，僅有人類譯者的萬分之一。以一個五萬字的英文聖經章節為例，翻譯成其他語言的成本，約為500元台幣與五小時的機器運算時間，且可允許翻譯為各種語言，並能允許不同語言的譯文再次交互翻譯比對內容，這意味著未來譯者的工作可能全然改觀，不再是逐字逐句地琢磨翻譯，而是將AI已完成的稿件精修為信達雅的文本。
這聽起來略可硬凹幾分「典範轉移」的話梗，仿佛如何運用AI、看待AI的世界觀，開始從研發AI、研究AI背後的模型、演算法，轉移到了應用與導入生成式AI的方式。生成式AI年會的策展人李慕約形容這是本世紀的「古騰堡時刻」，在古騰堡活字印刷機發明前，出版的成本高昂而不普及，彼時出版業的人力物力耗費於抄寫與雕版，但古騰堡的活字印刷機發明，大幅降低了書籍出版的成本，更使出版業的工作內容，轉型成了內容導向的編輯專業。
大裁員時代？
產業的轉型離不開裁員的殘酷現實，有趣的是，生成式AI的發展，可能始於裁員，可能終於裁員。
2023年初的生成式AI快速成長，也可能與2022年中至今，美國科技業正在經歷網路泡沫以來最大的裁員潮有關，以2022年來看，美國科技業因規模過大且市場寡占、遠距商務服務需求下降，加以各國政府加嚴監管機制等因素，使裁員人數成長649%，如Facebook即裁員三分之一約21,000名員工。這使得科技業人力市場中，突然釋出了大量高階科技人才，而能投入到研發或應用生成式AI的新創產業之中。
而生成式AI新創產業所提出的各類資訊服務，又促成了其他產業的裁員潮。如設計、繪畫產業已出現原價值萬元的工作項目，被削價至百元級別；或如美術設計、平面模特兒等產業，也已開始大量以生成式AI取代傳統人力。
科技生產力的起飛時刻？
哈佛大學實驗心理學家 Steven Pinker 在探索科技與社會進步的著作中，曾提醒過新興科技的問世，不見得能帶來經濟生產力的即時提升，這會導致新興科技剛出現時，總不盡然能馬上貼合需求，有時更有資源浪費的感覺。其中最著名的例子就是電力，電力技術在1880年代問世，但近半個世紀後，電力化的工業普及才帶來了經濟上的顯著生產力提升。個人電腦在1960年代問世，在1970年代成為企業辦公桌上的必備品，但直到1990年代成熟帶來生產力的大爆發。
近幾個月眾多生成式AI的產品與服務的發布，將正在進行中的「第二次機器時代」，從資訊科技突破的研發目標，推進到生成式AI應用的生產力提升目標，他大概還需要一段時間才會帶來整體人類社會的生產力爆發，但這段時間肯定會比電力和電腦快得多，也許幾年？也許幾個月。
但生產力的提升能否刺激緩步的經濟發展？超載資訊量的運用，又是否能建構出更有價值的知識與引領未來的智慧？當大企業的「型男飛行日誌」開始加檔上映，而人才培育的教育端還在摸索教材教法時，社會該如何面對「古騰堡時刻」後的世界？
