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全世界都在夯 ChatGPT 時，開始出現各種疑問：計算老是出錯？答案正確度堪憂？越近期的資訊越常錯….？到底這是不是一個可靠的技術呢？真的可以商業使用嗎？讓宇鯨帶你解讀原因及告訴你解決方法。
重要原理 1：ChatGPT 的本質是「理解語言」的模型
ChatGPT 是由 OpenAI 於2022年底推出的 LLM（大型語言模型）。顧名思義，擅長解決過往機器理解複雜的人類自然語言時，經常「理解不準確」的問題。就如同人類使用語言時，最基本的要求是「聽正確、理解正確」，接著才能「回覆對的內容」、「執行正確的指令」….
ChatGPT 是「語言模型」，而不是「計算機」。「使用語言」和「進行計算」是兩種不同能力。數字對它而言是符號的一種，跟文字無異，基於過往資料訓練結果的「機率」，判斷後面要跟哪個數字，而非規則式的邏輯判斷。
以人類學習語言為例：還在學習說話的小小孩，不僅不懂1+1=2的計算，可能在數數時會是1、2、5、8。而非 1-10的標準順序。在這階段，因為學習的是語言，而不是計算。怎麼唸數字，就跟語言一樣，沒有標準答案的。
所以當你清楚 ChatGPT 是什麼、不是什麼後，就能理解它不是萬能許願池。
他真正厲害、技術突破的是「理解人類語言」的精準度大幅上升。除此之外的，都還需要靠其他用戶體驗設計、軟體技術、AI 模型….來補足，才能在解決目標商業問題時，達成預期的效果。這些要補足的面向，在本文內容後續會介紹到。
重要原理 2：AI 模型都是依靠「機率」回答
不只 ChatGPT，只要是 AI 模型，都是基於大量資料訓練後，機器基於學習結果，提出「最有可能」=「正確機率最高」的答案。依靠「機率」回答，代表要達到非常高的準確度，需要非常大量的正確數據訓練。準確度與數據量大小，大致是正相關的關係。也就是準確率越高的模型，需要投入的訓練資源越高，而每次進行機率計算的算力成本也越高。所以這些「回答」的成本是高昂的。
該如何解決？
其實有2個問題值得思考：
- 1. 待解決的問題，所需要的準確度，有多高？必須99.99%準確？還是70%-80%的準確度已經足夠使用？
- 2. 傳統的 rule-base 系統，並不需要使用 AI 模型，卻可以輕易達成99.99%的精準度，是否可能混用？
所以其實宇鯨認為，更符合實際商業應用的情況下（考量服務穩定性及正確性），不應該只用 ChatGPT 單一強大卻昂貴的 AI 模型來處理所有需求，而是基於需求的不同，而選擇不同的 AI 模型（例如：準確度足夠但成本較低的他種 AI 模型）、軟體工具（例如：無 AI 元素的軟體工程方法）、用戶體驗設計…整體規劃搭配，來提供體驗好、準確度高、低成本的解決方案，才能真正成為商業需求的有力助手。
結論：
經過上面的解釋，相信您更了解如何規劃，能兼顧創造價值、平衡成本的 ChatGPT 導入方式。而宇鯨正是能協助的最佳合作夥伴。如果希望進一步討論評估您的需求，歡迎聯繫宇鯨智能：hello@yujing.io