文字工作者擬訪綱、想文案 生成式AI「吐出一堆東西」跟真人一樣

AI不會直接取代「整份」工作，但它會解構和取代某些「任務」。 示意圖／ingimage

進一步抽絲剝繭，會發現生成式AI顯著提高了客服人員、數位工作者、軟體工程師的生產力，但他們的工作有被取代嗎？聊天機器人這麼會聊天，客服人員是不是全部要失業了？從現在的結果來看，大家可以放寬心，這件事並沒有發生。

以客服人員的工作內容來說，他們必須精準回答資訊，尤其處理客訴時更要格外小心，懂得安撫客戶的情緒，要是將ChatGPT應用在這些細部流程，目前是無法預測結果的，意思是聊天機器人雖然上知天文、下知地理，但如果明確指使它照着指令處理事情時，你無法確定伶牙俐齒、行爲幾乎和人一樣的它會不會對客戶胡說八道，所以企業、品牌對於將ChatGPT應用在客服場域，仍有一定程度的猶豫，畢竟誰想得罪客戶呢？

因此能確定的是，AI不會直接取代「整份」工作，但它會解構和取代某些「任務」。

比方數位工作者想完成一項文字任務，一般來說要經過發想、草稿跟編修三個階段，對行銷人員、文字工作者最痛苦的，無非是一開始的「發想」，假設我得幫一個賣咖啡豆的客戶規劃行銷廣告，到底要端出什麼主題？大綱該怎麼寫？所謂萬事起頭難，起那個頭向來是抓破腦袋的時候。

AI又快又便宜，當然要用起來

我經常會舉物理中「靜摩擦力」的例子。相較於動摩擦力，靜摩擦力更大，當你要將一個木塊往前推的時候，一開始會需要花許多力氣，但等木塊自己開始滑動後，後續要維持往前滑的力量就變得比較小。

像是ChatGPT、Gemini這些對於發想、撰擬草稿特別厲害的生成式AI工具，就是迅速克服靜摩擦力的關鍵。

因爲這些工具和以往我們使用的聊天機器人不同，過去聊天機器人只能給你一個固定選單，把選單統統拉完就沒了，可是ChatGPT的自由度無限，你要是發揮創意，和它聊通宵都沒問題。

所以現在工作者需要一點靈感刺激時，只要打開ChatGPT，直接要它給出10個點子，或是下個擬訪綱、想文案的指令，它就會自動吐出一堆東西，而且整個過程真的像在跟一個真人討論般。

當我陸續完善內容時，它還可以糾正我的文法，把文字修飾得更通順（可是ChatGPT不爲工作成果負責，千萬別叫它完成你的工作，它只是來跟你閒聊而已）。

基本上，光是這個環節， 就已經爲世界帶來徹底變化。2023年，美國麻省理工學院（MIT）發表了一篇〈生成式人工智慧對生產力效應的實驗證據〉（Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence）。

工作效率大提升

文中指出，若讓人類和生成式AI一同走過發想、草稿、編修的三階段，研究發現，當生成式AI給予靈感、刺激後，人類在發想和草稿兩階段花費的時間是降低的，編修階段則要多花一點時間，但不論如何，最終的結果都顯示，完成整個文字工作的時間仍然較先前減少37％。

這代表什麼？代表生成式AI就是在拆解、解構任務，它並非在每個環節都能節省時間，或許有些任務會省下一些，有些任務則會多費些力，就像比起要老師自己寫一篇作文，改一篇學生的作文可能更耗時間，但總花費時間是減少的。

而這也不影響人與AI協作時，整體生產力的提升，根據統計，工作產出的品質還提升了19.8％。所以AI已經被證明是又快又好，加上使用成本還會持續降低，最後成了終極的又快又好又便宜的生產力工具。這也是爲什麼大家都說：會取代你的不是AI，而是那些使用AI的人。

而工作者一定要先認知到，生成式AI並非爲了產生精確的工作成果而存在，如果抱持着這種期待去使用，表示你完全誤解了它的功用。

生成式AI的設計與運作，是爲了理解你、跟你有互動，進而給予靈感、想法。既然是給想法，就不見得精確，甚至會有不同視角。以撰寫履歷來說，ChatGPT可以把一段經歷寫得更漂亮，但它無法造假經歷，因爲那就不是真正的你了。

關鍵思考

（本文出自《AI世界的底層邏輯與生存法則》作者：程世嘉,蕭玉品）

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