面對全新的AI變革，500多年前古騰堡，可以教會我們什麼？(上)
本文作者為「2023 Generative AI 年會」主辦人之一李慕約。負責內容編修：Ting Chang
李慕約的職業生涯，他總是不怕直接挑戰科技的最新浪潮。放下台大管院畢業生既定的大公司菁英模式，李慕約自學程式，在大數據火熱之前，就一頭栽入資料視覺化的領域。他很酷地用自己的名字成立了公司（大概也是目前看過唯一一人），為大企業提供「資訊訂製化」服務。
而這次，面對Generative AI的浪潮，他也是二話不說迎了上去。原因無他，他在AI生成內容（AIGC)上，看見了如活字印刷術對知識傳播模式的解放：知識跳脫手抄書範疇，進入工業印刷時代。而這次，他看見的AI，即將自動化是人類創意生產模式。從碼字、一筆一畫，進入點子即可付諸量產時代。
於是他開始演講、倡議，讓更多人看見Generative AI在產業中落地的樣貌，一起加入這場歷史性的改變。因為他相信，在AI以秒更新的速度面前，只有人類一起通力合作，才能跑得比AI快。
在這篇文章中，他細數與生成式AI（Generative AI) 相仿，曾在人類歷史上帶來跨時代創新的發明—「古騰堡活字印刷革命」，以及對人類的影響。在歷史的進程中，找到人類應對這波變革的可行之道。
「在你 0 歲以前出現的發明，是自然的；在你 35 歲以前出現的發明，是革命性的；而在你 35 歲後出現的發明，是反自然的。」英國科幻小說《銀河便車指南》如此形容人類面對科技的幾種心態。
現在的你，又是用哪種心態在看待 AI 呢？
讓我們把時間倒回到 15 年前出現的革命性發明 — — iPhone，其造就接下來幾年的智慧型手機指數級成長、各大科技巨頭打造自家平台，以及 APP 的黃金年代。
再把時間拉回到更久以前，現在你我認為再自然不過的「古騰堡活字印刷術」，在五百多年前橫空出世後，先是為技術成本帶來大幅下降，並接著重新定義新時代的人才和企業競爭力。
若正如大家所說，「現在正是 AI 的 iPhone 時刻」，那麼可以想見，上述情況也將在 AI 時代再次上演。如果你仍是用「35 歲」的反自然思維面對這股 AI 浪潮，很可能在浪起前就失去競爭力。
我們該如何看待 AI 即將帶來的影響？思維上該如何調整？更重要的是，對個人和企業主，現在可以採取哪些行動做好準備？
古騰堡革命帶來哪些改變？
AI 帶來的第一大改變，是成本和數量的進步。
以 500 多年前發明的古騰堡活字印刷為例，其發明後讓書籍製作成本在 50 年內下降 340 倍（如果原成本為 100 元，在活字印刷發明後只需要 0.2 元）、書籍數量增加了一千倍。想像一下，如果現在所有的數位內容，在未來 50 年內會再成長一千倍，那數量有多驚人？
如果你覺得古騰堡時刻替內容創作帶來百倍、千倍的進步已經夠驚人，那麼 AI 呢？進步幅度是一萬倍！
意思是，以往，若寫一份稿子、設計一張視覺的成本是一千元，現在只需要 0.1 元，ChatGPT 的成本是每個字萬分之三元台幣，是過去的萬分之一，且產出時間更從原本的三天縮短到十秒，進步三萬倍。
因為速度和數量的進步，讓 AI 將對世界帶來第二大改變：門檻的消失。
一種是技術門檻，過去一名畫家可能需要經過四年訓練，才能畫出一幅品質不錯的畫，而現在任何人都能做到這件事；即便不會寫程式，也能請 AI 寫網站、做聊天機器人。
另一種是語言門檻，過去一位作家可能只能擅長一種語言、做一種語言的創作，但現在 AI 可幫助作家說好世界上數百種語言。
還有一種是風格門檻，過去一位創作者可能畢生只會熟悉創作一種風格，但現在，則可以很輕鬆地透過 AI 使用上萬個歷史風格，或創造出新的獨特風格。
「用嘴巴說、就能看見」的時期已經到來。
古騰堡時刻之前和之後的思維改變
現在，我們已經看見 AI 在成本和數量的大幅改進，而這些技術本質的改變，接下來會替個人和企業帶來哪些思維上的轉變？
一、90% 的工作價值趨近於 0 元；10% 的工作產值提升千倍
這句話來自美國著名軟體工程師與作家 Kent Beck。AI 讓內容生成的技術門檻變低、任何人都能來做，因此有 90% 的工作價值會趨近於 0 元；但同時，也有 10% 的工作，在 AI 輔助後能提升效率，讓產值得以提升千倍。
二、門檻消失、護城河時代的結束
過去是「護城河時代」，只有特定技術的人可以畫畫、寫中文書、做獨特風格的作品，每個人有自己的獨特市場，能一本萬利地賺下去。
但現在更像是「飛航時代」，任何人都可以畫出 80 分的畫作、寫出 80 分的文稿、創造某種風格。這是真正的全球化市場，我們正在跟全球的人競爭，他人可以飛越你的護城河。
面對新科技，新舊時代的人會有截然不同的態度。舊時代的人會很焦慮地想著：「我要怎麼保護既有事業？」但新時代的人則會將 AI 視為機會，可以跨過原本的語言隔閡，探索牆外的世界。
三、工作流程部分被 AI 取代、部分被賦能
會被 AI 取代的工作，是只需要 80 分品質的工作，例如簡單的翻譯、社群媒體的文章配圖等等。
但需要 100 分品質的工作，則是能被 AI 賦能。以翻譯工作為例，流程大致包含：AI 翻譯、校閱、客戶溝通、取得信任。由於 AI 讓翻譯初稿能更快完成，人類得以將資源集中在後段的校閱、溝通和取得信任這塊，槓桿出更多成果。同理，在做設計、寫合約時也能槓桿 AI 能力。
四、贏者全拿 vs 無用階級
從客戶角度出發，一定會想要找能提供最好服務、第一名的人才或供應商。在過去，第二名會有工作，是因為第一名滿載了。但現在，第一名有了 AI 賦能、能做的事情變多了，因此幾乎不會有輪到第二名的時候，也讓第二名變成「無用階級」。（註：「無用階級」指的是被 AI 取代工作、無事可做的人，出自《未來簡史》。）
另一個加速無用階級產生的原因是，當 AI 讓創作門檻下降千倍、價格下降萬倍後，也有以成本為導向的客戶決定乾脆自己做。想像一下，原本一件設計作品要三萬元，但客戶現在只願意付三塊錢，這是一個人類設計師很難競爭的價格。
五、「AI 經驗」是稀缺資源，贏的人會繼續贏下去
有 AI 使用經驗的人，會因為有經驗而帶來更多機會。因此，就像一個黑洞一樣，有經驗的人將會累積更多經驗，相對的，沒經驗的人無法累積經驗，因此，一開始使用 AI 的人，更容易繼續贏下去。
六、不一樣的事情、不一樣的人才
在古騰堡時代之前跟之後，「印刷」的意義大不相同。
以前，印刷業最重要的是那台印刷機、需要有印刷工廠和印刷工人，因此需要更多理組類型的人才。但在古騰堡時代後，我們不再需要擁有自己的工廠和印刷機，反而出現更多出版社和作者，利用別人的印刷機做自己的印刷品。印刷產業從「平台」變成「應用」，也出現更多對文組類型（如作家）的工作。
這有點類似現在的 AI 時代。在過去，我們需要很多理組人才訓練 AI 模型，在未來，我們需要用別人的 AI 模型做出自己的 AI 應用，這會需要什麼類型的人才呢？
七、企業自己生產輪胎會太過昂貴
未來會有更多企業傾向直接串接 ChatGPT，而非自行開發聊天機器人。原因正如同，現在已經很少有企業自己開發作業系統、試算表和即時通，而會直接採用 DOS、Excel 和 Line 等既有工具，因為雖然自行開發的好處是更安全，但會相對難用跟需付出高昂成本。
(全文待續，請見下集）
