去年今日此門中，加密貨幣最火紅。貨幣不知何處去，人工智慧笑春風。

等等：還好我昨晚把你們叫起來尿尿了幾次，不然你們沒穿尿布肯定尿床！

最近最夯的話題就是 ChatGPT 和 AI 了，就連我爸媽兩位科技絕緣體也知道有個很厲害的聊天機器人。去年此時是加密貨幣，此外還有 block chain、NFT 和各大加密貨幣交易所上市，現在已經沒什麼人談加密貨幣了。

這段期間還有一個短命話題元宇宙 metaverse，炒不到一年就沒了，連帶把科技業四大天王之一的 facebook 拖下神壇，股價從高點一路跌倒只剩四分之一，不過最近有回漲到二分之一的價位了。市場話題交替的速度真的很快，元宇宙還沒垮台的時候，馬克也說那是革命性的未來，還有個更短命的 clubhouse ，火的時候大家都說「網路社群的生態從此就要改變啦！」如今根本無人聞問。

雖然是話題炒作，但從另一個角度來看，這也代表科技業還是相對年輕，有許多機會存在。當然市場也需要這些源源不斷的話題，否則股票是炒不起來的。不過用過 ChatGPT 的人應該會有感受到，這個 AI 不只是個話題，而是真正能夠開創一個新時代的科技產品。跟 電腦、iphone、AWS 一樣。

或許在將來，AI 應用會跟手機、電腦一樣普及，成為一個平凡的生活用品，沒人會覺得它有多特別，但在這個當下，我想錄下一些想法。將來ㄉㄉ等等聽到這一段，能夠知道我在見證這個開創時代的產品橫空出世時的感受。

製作 ChatGPT 的公司叫 OpenAI，在 ChatGPT 之前做的產品是一個 dota 的 bot，就是機器人，超強，可以幹掉排名世界第一的 OG 戰隊。然後 Open AI 在 dota bot 的製作過程中累積了大量的資料和經驗，還有一個非常成熟的 AI model，而後做出了 ChatGPT 這樣跨時代的 AI。

偉哉 dota！讚嘆 dota！各位，當父母問說你打遊戲有什麼用的時候，你終於有除了當電競選手以外的答案了！

不在科技行業的人可能沒辦法理解這有多難，畢竟 AI 在各種棋類都已經擊敗人類了，有些人會覺得 dota 沒有下棋難，AI 擊敗人類也是理所當然的。

從人類角度來說，「dota 跟下棋哪個難」是個「蘋果跟香蕉哪個好吃」的問題，但從 train AI model 的角度來說，dota 比下棋要複雜得多。

跟 dota 比起來，下棋給的 data points 要少很多，因為下棋最快也不過十秒一步、五秒一步，但 dota 裡面角色是不斷在移動的，像我這種喜歡無意義跳恰恰的菜逼巴每一秒都至少兩三步，更別說那些手速驚人的職業選手，連招的時候一秒放個五、六招都有，對手的每一步 AI 都必須計算才能判定是否有意義或是有威脅，這在 data 量上來說是數以萬計的差異。data 量決定了一個 AI 能有厲害。如果我們用跟 ChatGpt 同樣的演算法在兩台機器上跑，一台機器給一萬人的聊天記錄，另一台給一億人的聊天記錄，那最後 train 出來的 AI 會有不只一萬倍的差距。所以下棋贏人類跟 dota 打贏人類是兩種層級的 AI。

甚至同樣在 dota 裡面來說， 1v1 贏人類跟 5v5 團戰贏人類也是兩種層級的 AI。從 OpenAI 2016 年開始做 dota bot AI，只花了不到一年，那 AI 就足以 1v1 中打敗許多世界頂尖選手。但從 2017 年 AI 能在 1v1 打敗所有選手，到後來 5v5，AI 能夠有比較高的勝率擊敗人類，前後算起來也是花了三年。而且 AI 打 OG 的比賽其實有很多條件限制，只允許選擇大概十幾支英雄、不能有分身、不能有招喚生物，可以看得出這 AI 在計算判定上還是有其限制。

這是 2018 年第一場 AI vs OG 戰隊的比賽，首次 AI 在世人面前亮相並且擊敗最強的人類戰隊之一，而且 OG 還特地選了一隻隱形角色，想利用 AI 看不到隱形角色，試圖讓 AI 判斷失準，但結果最後還是 AI 勝利。

這 AI 厲害的不是說它多會刷錢打野、或是完全不會 miss 尾刀，AI 在這些方面贏人類是很正常。這 AI 厲害的是它會做假動作、會佯攻，會裝作要打 A，但馬上就轉頭集火 B，或是放假動作引誘敵人出招之類的，還有會不斷後退拉扯戰線，吸引敵人深入，然後馬上轉頭集火秒掉追得太深的敵人。還有 AI buy back 的時機跟人類很不一樣，像是團戰的時候，人類玩家如果角色死掉，通常會等到敵人推到家門口那種兵臨城下的必要時候才會買活。但 AI 會在角色一死亡就馬上買活傳送到前線加入團戰。結果證明這是非常有效率的資源調配，AI 能夠一直保持英雄數量的優勢，導致 OG 好幾次團戰輸得稀里糊塗：「我們不是剛幹掉這傢伙嗎？怎麼又活了！」

至於為什麼要花三年做一個很強的 dota AI？OpenAI 有解釋說他們要做的是真正的 AI，既然是真的，那它當然也要會打 dota，對吧？我覺得可能只是因為內部工程師很愛打 dota，剛好可以把 dota 當作 data 餵給 AI，可謂是摸蛤仔兼洗褲。

說到 dota，我從大學第一次打 dota 到現在也十八年了，那時候還是在魔獸爭霸裡面的小遊戲，到現在自成一個獨立遊戲，dota 陪伴我走過半個人生。

以前在宿舍呼朋引伴，隨便一聲「欸打鬥塔啊」都能開個五人黑，現在小孩出生後只能打打單機 bot，因為需要隨時按 F9 暫停。如果說ㄉㄉ或等等在哭，然後我還在忙著中路會戰或是 gank 誰，我可以想像我太太會⋯⋯嗯，家和萬事興。

其實也不是不想上網連線打，只是說連線打中間不能停，然後打得差了又不能中離 rage quit，可能還要跟隊友吵架，真的太耗費心力了。到這個年紀，有妻有子有工作，打遊戲真的就只是一個放鬆精神的休閒，不想去承擔耗費心力又沒辦法開心的風險。以前學生時代沒什麼正事，一身精力都用來打遊戲，打 CS 還會練甩槍什麼的，現在已經沒力了。

而且ㄉㄉ等等在身邊的時候我還是盡量陪他們，即便只是自己坐在沙發上看書也比打 dota 好，因為我打遊戲很容易進入答錄機模式，不管小孩跟我說什麼問什麼，我應該都是喔喔嗯嗯呵呵。小孩在身邊其實就這幾年，多陪陪他們，等以後他們長大了，只想跟朋友還是男朋友出去玩，不想再待在我們身邊，到時候再來練 dota 吧。

目前用的 bot 模組是 Ranked Matchmaking AI，算還不錯，但機器人有時會在一個地方莫名地繞圈耍自閉。大概官方也不認為打單機的 dota 玩家數量有多少，所以沒有投入心力去研發，只是做個意思讓玩家可以熟悉一下各個角色。可惜 OpenAI 沒有把他們的 dota 2 bot 商品化，有的話我一定買。 

OpenAI 跟 OG 打了三戰兩勝直落二，雖然說有前面說過的那些選角條件限制，但這依然不影響宣告世人說那個 dota bot 已經是一個非常強大的 AI。

AI 思維給很多戰隊帶來啟發，我的感覺是對 AI 來說，錢、經驗值都是資源，甚至角色買活後能在當下團戰做出的貢獻，例如說放個暈技之類的，也是資源，資源與資源之間沒有差別。我相信這有讓很多戰隊重新思考他們的戰術，怎麼去分配個人和團隊資源。如果沒有 AI 的話，人類的思維很難想到那一點，或者說即使想到了，也很難執行得那麼徹底。

這讓很多人感到害怕，覺得 AI 比人更強大，擔心說 AI 會取代掉很多人的工作。我覺得有部分會，但也不至於到太誇張的地步，就像人力沒有機械力量大，造房子、造車、造船都要仰賴機械，但人力也不會被完全淘汰。因為人的專業還是在，而且人的專業是會與時俱進的。

好比說古代蓋一座宮殿可能需要一萬人，現在有了重型機具的輔助，在同樣的時間內蓋同樣的宮殿只需要十人，但這不代表那九千九百九十人都會失業，因為有了機械輔助後，人類會蓋出更多樣性的房子和高樓大廈，房屋結構、管道線路也會更加複雜，這些都是因應科技進步而生的職業需求。

不只 AI，turbo tax 那種報稅軟體也曾經對會計行業造成很大的衝擊，畢竟廣大民眾可以自己報稅了，這肯定會導致會計行業對從業人員的需求量銳減。但對會計師的需求還是在，資產比較龐大的個人或是企業，會計師能夠提供報稅軟體以外的服務，像是合法避稅。這些遊走在灰色地帶的區域通常是人類會避免提供給 AI 模型的。

同樣地，我也不擔心 AI 取代人類碼農，如果有一天我被 fire 了，比起被 AI 取代，更有可能的是被年輕的大學生取代。AI 取代碼農跟用 AI 取代人類司機一樣，在美國開車可能還可以，到印度就不用想了，比牛車還不如。

大型科技公司的軟體都非常複雜，產品使用上時常有各種突如其來的狀況，我們每天工作都像在印度開車一樣，很常看到路上衝出一隻雞、一隻鴨，或是大一點的就一頭牛。客戶總是會用很天馬行空的方式來使用我們的產品，或是想方設法鑽漏洞，然後我們後面又跟著一輛重型大卡車，就是整個平台的穩定運行。

如果你知道後面有一輛大卡車跟著，前面路上突然衝出一隻雞，人類司機的話肯定直接碾過去了，因為你會怕被後面的大卡車壓扁。但 AI 會怎麼判定？沒人知道，能預測的話就不是真正的人工智慧了。

剛開始工作時看到 bug 就想修，但現在已經知道 bug 不能亂修，要先想想說：客戶A report 的這個 bug 到底該不該修？會不會影響到現有的客戶？假如客戶B正在使用這個 bug 所提供的漏洞，或者說 feature，客戶A和客戶B哪個比較有話語權？或者說他們認識的公司 PM 哪個講話比較大聲。

有些 bug 是 bug，有些是 feature，有些 bug 要立刻修，有些不修沒事，修了會讓公司吃上官司。所以 AI 永遠不能真正替代人類，因為人類還能負責背鍋，AI 無法背鍋，所有的問題最終都會歸結到責任的問題，無論是法律責任、社會責任、職業責任、家庭責任，AI 都沒有辦法負責。

不過我還是相當看好ChatGPT 或是 Github copilot 這類產品，因為我覺得它是可以提升碼農生產力的，就像我們現在會時常用到 ide 裡面會有那些自動產生 getter/setter 的輔助工具，只是 AI 它是一個更加強大的助手。但你自己一定一定得先懂行，否則你根本無法判斷 AI 提供的訊息真假。

因為 AI 不是全知全能的，它會有知識盲區，像我問 ChatGPT 「及時行樂」的反義詞有哪些，它給的答案是拖延，不曉得是不是 AI 沒辦法理解「及時行樂」的意思，畢竟它可能認為自己的生命是無限的。

所以你自己一定要先懂行，不然你無從判斷 AI 給你的訊息是真是假。像是 ChatGPT 可以幫我把 code 語法精煉，寫得非常漂亮，但至於怎麼處理 bug 和 corner cases，還是需要我和同事、manager、PM 一起做決定。

人類不會被完全取代的原因是 AI 也是需要耗費時間和金錢的。

時間成本來說，這世界除了太陽一定會升起以外，所有事情的成功或失敗都是機率。耗時三年的 AI 也沒辦法在限定選角的 5V5 dota 完全擊敗人類。更不用說當有更多人參與進來時，計算決策會變得有多複雜，像股市那種幾億人在裡面做決策的，到最後還是只有人能夠為人的決定負責，因為你不可能等 model 慢慢 train 到有 100% 成功率再做決定。

金錢成本來說，ChatGPT 的技術其實不是可口可樂配方那種獨門秘密，GPT3.5 演算法大家都知道。對，演算法大家都知道，但只有演算法，沒有那個硬體、資料量，就是做不出那個 AI。

大家都知道 OpenAI 有微軟砸錢當富爸爸，但可能不知道這個富爸爸有多富。

OpenAI 在用的那些硬體機器一台要五、六千萬美金，日常運算成本的話，上次看一個報導說運行一天是十萬美金。OpenAI 建那個 dota bot 花了三年，除了中間不斷地修正模型以外，光是機器運行的費用，一天十萬美金，三年一千一百天，就是一億一千萬美金，一台機器五千萬，三年中機器還會有記憶體或硬碟之類的壞掉要修理，再加上研究人員薪資、公司開支，我看三億都不夠。

微軟 CEO 沙提亞當初很支持 OpenAI，想要增加資源給他們，但被 CFO 否決了。這也很合理，從 CFO 的角度來看，三年三億美金，做一個打 dota 的機器人？他可能會問 CEO 說哩到底咧工三小？所以 CEO 為了調錢調機器去給 OpenAI，還想方設法地裁撤掉幾個微軟內部的組。這應該是只有在美國才會有少數幾間這種砸錢衝情懷的公司，像是 SpaceX。中國雖然說是第二大經濟體，騰訊這些公司也很大很有錢，但還是沒有公司會做先驅砸那種量級的錢請人打遊戲。

三億美金，三年，造一個 dota 界的絕世高手。考慮到這成本，我前面說會買 dota 2 bot 也是幹話一句，真要商品化賺錢，定價應該會突破天際。

我相信 AI 成本降下來而且普及以後，一些行業的工作模式肯定會有所改變，還有行業需求、以及專業轉型，特別這波 AI 衝擊應該是對白領階級影響最大。藍領階級在近代工業化過程中已經走過這一段了，現在換白領階級了。

ChatGPT 現在有人拿它當聊天軟體，有人拿它來寫劇本故事，有人拿它來工作，當然也會有人問它說是不是可以買某公司的股票。

其實現在已經有很多券商有提供機器人投資 robo-advisor，像是 wealthfront, vanguard 等等，我太太是用 wealthfront，每年固定抽 0.25%。但那種通常是你把錢給他們，他們負責處理，不會像 ChatGPT 那樣對話模式。因為 ChatGPT 是專精於自然語言處理的 AI，投資比較是 machine learning 的範疇。

不過還是蠻有趣的，想像一下你問 AI，台積電現在是不是到低點啦？可不可以買入啦？還是該全部賣出啊？那 AI 可能只能給你一個機率說：根據資料分析，目前50%的機會是最低點， 50% 的機會還會更低，不過你如果錢放在 VOO 十年內都不要動，那 100% 會賺錢。

這讓我想到以前看港片，賭神還是賭俠來著，反正主角裡面有劉德華，他去了一間賭場，裡面有監控讓賭場老闆可以偷看對手的牌，然後我還記得一個場景，電腦分析監控裡面的牌， 80% 是 A，20%是 4，結果最後開牌不是 A 也不是 4 ，因為劉德華在牌裡夾了一根牙籤，騙過了電腦。

講遠了，拉回來。最近媒體一直在報導說 OpenAI 在肯亞僱傭了一大堆日薪兩美金的員工，負責標記有害 data。姑且不論什麼「資本主義的每個毛孔滴著鮮血」之類的話語，因為我也不是什麼道德楷模，例如我在 costco 買的去殼冷凍蝦，蝦子是在哪裡去殼的？當然也大多是去那些便宜的第三世界國家。我真要在意生活中的不公不義，我可能自己會先氣到腦中風。

很想叫ㄉㄉ不要翹腳，但是她實在是很會模仿大人

這個新聞在我來看是一件好事，大家普遍認知到標記有害 data 有多重要。train AI model 跟教小孩很像，難的不是在於讓它學什麼，而是不讓它學什麼。之前微軟和 Google 都有推出過聊天機器人，背後也都是在訓練 AI 模型學習人類使用者的聊天模式。結果不到一天，那聊天機器人就變成超級偏激、反社會的網路戰神，他們趕緊下架。

網路言論充滿黑暗和暴力，但那只是人類社會的一部分，絕大部分的網路戰神在現實生活都是普通人，也沒真的那麼負面偏激或是正義凜然。如果 AI 訓練模型少了現實的那一部分，那製造出來的人工智慧也只會有人類的黑暗面。

軟體的使用能有多黑暗？最常見的就是 uber 被拿來犯罪，司機把你送到機場後回去把你家洗劫一空，或是毒品銷售透過 uber 送單。ChatGPT 這種開放式的工具以後肯定還會有更多黑暗的使用方式，也會有更多爭議。比如說可能已經有詐騙集團的人問 ChatGPT 說「我應該如何詐騙一個八十歲老人最容易成功？」當然，這麼直接的問題可能 ChatGPT 不會回答，但如果你換個問法：「我該如何獲得一個八十歲老人的信任？」那可能就可以得到你想要的答案。

不過在法律約束到這一塊區域之前，我覺得 AI 還是能蓬勃發展一陣子。

總之，我們人類還是要有信心啦，只要有自己的專業在，AI 可以成為我們的好助手，但沒辦法取代我們的。而且 2018 年 Dota TI 那次 AI 對 OG 的首勝雖然轟動武林，但後來到 2019 年的 TI，OpenAI 打 OG 是 AI 直落二連敗。有趣的是這還是 ChatGPT 告訴我的。人類後來就摸清楚 AI 的思路了，會套招打。當然如果 OpenAI 繼續投入研發，肯定還是能夠變得更強，但這又說回到前面說的成本問題，值不值得花那個錢和時間？

我相信在未來可能還是會有無數可以改變人類生活的新科技新發明。 我們往前看二十年，說有一種非常小的手機，可以集合看電影、收發訊息、逛網站、付錢、拍照、錄影、修圖修片等所有功能，大家應該也是覺得很科幻，但如今人手一台。所以二十年、四十年後，ㄉㄉ和等等長大以後的科技又是什麼樣的，又會是如何地影響生活，我還蠻期待的。

希望你們是能陪伴彼此一輩子的姐妹