OpenAI 是 CloseAI？尹相志：任何強迫別人開源的都是耍流氓

尹相志為數據決策公司（DataDecison.ai，前身為亞洲資採）的技術長，在大數據領域和人工智慧技術上已經鑽研數十年，並且早早就提出在深度學習的時代不要再做斷詞，已預見如今大型語言模型將顛覆技術。《商益》專訪到尹相志，請他分享該如何正確理解 AIGC 的技術？以及將會帶來的產業衝擊。

圖片生成（Image generation）技術的兩大突破

尹相志提到圖片的生成技術其實早就有了，只是早期的技術能做到風格移轉，自己 2019 年也在上海參加過競賽和畫展，所以對於 AIGC（人工智慧生成內容，Artificial Intelligence Generated Content）的底層技術不陌生。此外，自然語言的研究和發展也一直都有，有了深度學習的技術，尹相志好幾年前早就提倡不要做斷詞，因為不夠聰明，幫助也不大。

不過當上述兩個技術結合在一起，如今像是 Midjourney 可以基於 Prompt（對 AI 下文字指令）以文生圖，這樣的發展仍然太超乎尹相志原本的想像和預測。回想早期的視覺呈現，就算只是風格移轉，每一次都要建模跟調整，高技術門檻也造成了推廣的困難。

如今透過自然語言的 Prompt，首先是可以控制的顆粒度夠細了，再來是玩家可以完全不需要涉及任何模型的修改，讓門檻大幅下降，所有的人使用一個基礎模型出發，再透過 Prompt 進行微調（fine-tune）。

以文生圖（Text to Image）技術的未來發展

當然，如何寫 Prompt 仍然是許多使用者目前在學習的「技術」，感覺還是有點門檻在，尹相志認為未來 AIGC 的技術還會怎麼發展呢？

尹相志提到，基礎模型雖然夠用，但應該會有一些更有效率的方式，來加入和維護特定領域的知識，例如某些公司的私有內部數據或特定罕見案例，要讓使用者可以基於向量的概念去提供這些知識。此外，像是 Stable Diffusion 雖然有一個主模型，但可以讓使用者去開發像是 LORA 這樣的小模型去把特定需求的知識保留下來。

那麼 Midjourney 和 Stable Diffusion 兩個以文生圖的主要工具，哪一個比較有發展性呢？

尹相志認為 Midjourney 目前走一條跟 ChatGPT 相反的回頭路。人類被 Google 訓練成要使用關鍵字當成指令去做查詢，但是 ChatGPT 卻讓我們可以用一般說話的方式去操作，也就是恢復成我們大腦所習慣的語言。

但 Midjourney 還是有大量的指令，不只是要記憶指令，還必須要很工程化的腦袋才有辦法熟悉，這就相當於在 Google 搜尋的時候，要下很正確的關鍵字才能產生預期的東西，所以尹相志認為 Midjourney 應該要能接受更自然的語言才對。

Stable Diffusion 的問題則在於開源，開源的概念很好，但如果沒有辦法保障商業利益的話，整個發展是會受限的。不過目前還在發展初期，像是 Stable Diffusion 需要算力，其實各家都在對模型做許多優化，尹相志預期對於算力的需求將來會降下來。

ChatGPT 帶來了能力的重新分配

相較於圖片生成技術還有很長一段路要走，尹相志認為現在的 ChatGPT 已經非常強大了，而且足以帶來能力的重新分配。

過去不會寫程式的人，現在可以透過 ChatGPT 來寫程式賦能自己，而尹相志也開始做一些實驗，希望能讓一些非技術者掌握到技術的細節，讓 ChatGPT 的能力可以再放大。同時，尹相志也笑說現在的演講邀約很多，不想都講一樣的內容，所以每一個演講，都讓自己做一個新的挑戰，做一些實驗性的嘗試，並且分享給大家。

例如 ChatGPT 既然是一個語言模型，那麼該如何利用來進行情感偵測、意圖識別呢？或是 ChatGPT 要如何用來命令系出同源的 DALL-E（皆為 OpenAI 所開發）去畫出想要的平面設計？總之，就是實驗各種新的表達方式，讓過去那些不會寫程式的非技術者，能聽懂並且更深入理解如何使用 ChatGPT。

技術專家對企業導入 AIGC 的建議

過去長期擔任大數據顧問，尹相志表示對企業來說，技術的落地有兩種意義，一個是增進效率，另一個則是增加收益。企業要先清楚當下自己的主要目的是什麼，才知道採用什麼技術，以及如何評估是否達成。

身為技術長的尹相志，提醒所有的企業不要為了某個技術的出現，就硬要去導入，而是應該先從使用者的場景來觀察，其中特別要了解是 B2B 或 B2C 的應用？以 B2C 來說，可能微軟等科技大廠會很快把以文生圖的工具做到很成熟，就不用太花時間在上面了。但是在內部流程，可能會有不少的應用，像是電玩產業的視覺設計，以及電商的服裝模特兒，都可能很快就會被取代了。

但也要小心過度樂觀，像是元宇宙或 3D 的 AIGC，都還距離可以直接使用有一段距離，而 RoomGPT 有許多人認為可以生成室內設計，但裡面的細節可能不符合物理原則，或是畫得出來卻做不出來，也沒有考慮承重、結構，離實際在產業應用與落地還有不少可以改進的地方。

尹相志還提到，對於大多數的企業來說，最直接面臨的問題就是不太可能讓每位員工自己花 20 美元以個人帳號去使用 ChatGPT，因為無法管理，所以 OpenAI 或 Microsoft 應該會很快整合出企業版的服務，讓企業可以做內部管理，在提升效率的同時，也避免資安疑慮。

尹相志特別強調，現階段企業要禁止員工使用目前如雨後春筍般出現的第三方 ChatGPT 外掛程式（Plugin），那些服務會是安全上的最大隱憂，至少等 OpenAI 官方認可的外掛程式，會比較有保障。

AIGC 大爆發，有什麼創業機會？

新的技術帶來新的可能，除了企業導入讓營運流程更有效率以外，有沒有什麼創業紅利呢？尹相志提到兩個可能性。

首先，過去許多企業看不上眼的一人公司或微型企業，其實很需要企業級的服務，只是過去開發者並不在乎這個市場，但是 AIGC 的技術可以用來服務這一群人，他們花的雖是小錢，但是這些小企業的數量很大，加起來營收也很可觀，所以新市場可能會出現在小型客戶。

再來，就像是 Stable Diffusion 加上 RoomGPT 就可以進行室內設計的提案，ChatGPT 也可以加上一個法律的功能，就可以提供訂閱式的法務服務。大企業有法務部門，未必需要這樣的服務，但是微型企業付不起太多錢，所以基於 ChatGPT 模型的基礎，把開發成本大幅降低，就可以提供便宜但卻有很多需求的服務。不過機會有限，看誰速度比較快。

判別式 AI 和生成式 AI 的發展

談到過去幾年的發展，判別式 AI 才是主流，現在則輪到了生成式 AI。尹相志認為，前者就像是在做選擇題，後者則是申論題，而新的 AI 技術可以讓判別式 AI 更有實用性。怎麼說呢？

例如一個智慧商店，透過鏡頭辨識商品而做自動化結帳，得為每一個商品拍照，然後訓練和調整模型，多一個商品就得重新訓練，因此導致維護成本高到難以想像。這就是為什麼只有那些品項少又不變的店家，比較有可能採用。

可是 Meta AI 最近推出了 Segment Anything，可以做到弱標注，不需要事先訓練，就可以透過物體的輪廓做到更精準的判斷，再去跟資料庫有的東西做比對，把商品上架的成本可能就因此降低。這些應用當然都還有一段路要發展，但是過去卡關的智慧零售、自動駕駛，都可能因此而有新的突破，可能性和想像空間很大。

尹相志提醒，要學著相信隨機的力量。過去人類都想要很精準的判斷和學習，但讓機器可以隨機大量生成可能性，再從裡面去收割可用的創意，反而是尹相志現在想要推廣的概念。

他舉例，以前都是人類拿著棋譜教機器，後來發現機器隨機嘗試反而可以找出人類不曾想過的可能性，現在反過來是人類跟機器學下棋。所以 AI 是可以啟發我們的，這種啟發對人類來說就是一種強化，可以讓我們的眼界變得更寬廣。

人類要被取代不容易，但工作內容會轉換，需要的人會變少

說到智慧零售，先前很多人也都認為超商店員會被取代掉，但是這個情況並沒有發生。AIGC 也一樣，現在需要人畫圖，未來可能 AI 畫圖，但是尹相志認為還需要人去做微調、修改和監督，像是 AI 無法判斷什麼畫面人會喜歡，但是人就具備這樣的鑑賞能力，所以職業不會被取代，還是需要這些美術人員，但是工作內容會有所調整。

不過尹相志也提到，未來除非你很喜歡這個領域，不然發展的機會的確有限，最好要在短時間內找到新的價值點，知道未來自己可以在什麼工作上創造價值。

同樣的事情也會發生在客服工作上，大多數簡單的客服工作都會被 AI 所解決，但是那些困難的問題，甚至是情緒勞動，則只有人能解決，所以難道所有的客服都會消失嗎？現在即便是電話語音，也還有很多最後得轉到真人客服才能處理。尹相志認為許多工作，像是行政文書和行銷企劃，會面臨縮編的壓力，因為 ChatGPT 會讓這些工作變得極有效率，不再需要那麼多人。

任何強迫別人開源的都是耍流氓

問到 OpenAI 被說成是 CloseAI，尹相志表示，強迫別人開源，都是佔便宜又不想付錢的人，任何一個技術沒有資本的投入，就很難被發展出來，所以當別人投入了大量資金，獲得了成就，卻一直喊：你應該要開源，這樣合理嗎？他有自己的商業利益要保障，才會有更多資金可以運用，並且繼續投入，繼續發展。

要不要開源，是每家公司自己的決策，尹相志不認同只是因為名字叫做 OpenAI，就被情緒勒索要開源。尹相志也認為，GPT-4 訓練完成後，OpenAI 又花了半年處理安全性問題，是夠負責任的做法了，而現在基於安全，很多訓練細節沒有說明，也沒有開源，是可以理解的。

想知道更多 ChatGPT 創作的破解技術？

ChatGPT 的語言能力眾所皆知，利用它來寫情節簡單的繪本故事也時有所聞，但是它能勝任來協助完成連續殺人事件的偵探小說嗎？尹相志接下來想挑戰，ChatGPT 因為有安全性的考量，「連續殺人」這種主題該如何繞過限制？以及 ChatGPT 生成有字數限制，又該怎麼完成小說的撰寫？

尹相志是即將於 5/6-5/7 舉行的「2023 Generative AI 年會」的講者，在演講中，將與大家分享他的嘗試，並探討可能的解法和路徑。想掌握最新的 Generative AI 應用方式、跟現場來自各行各業的 Generative AI 實踐者一同合作，可點擊以下報名網址。

核稿編輯：陳涵書

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