OpenAI運用隨筆

最近花時間研究如何利用AI來拓展更多工作，第一步是用ChatGPT擴充與Google 一起運用，我打算利用GPT-3來制做客戶問答。

首先我先問粗略的問題，同時Google與ChatGPT給我答案，如所預期，ChatGPT給我一個很有系統的回答，所以我就順著回答再問問題，如我要在Google 的Colab寫應用，還請告訴我程式碼。

果然，ChatGPT提供程式碼，我也將程式碼編譯，遇到的問題總結如下

1. 如同我們這些很久沒寫程式的人，遇到新技術最頭痛的是開發環境.
   而且與我們那個時代不同的是，開發環境是雲端下的，變化很快，網路上的範例常常不能用，因為步驟或是設定又改了。
   當然我們不熟悉開發環境的系統架構也是很大原因。
2. 雖然問題一樣，但ChatGPT是文字接龍式的方式瞭解問題，所以相對以前求助無門，我直接把問題回饋，繼續詢問，果然，我逐漸瞭解了開發環境的設定，解決了最大的問題。
3. 中間編程的成功率只有1/3，其中最大的問題有（1）OpenAI的Key到底有無作用（2）有些模組不能用了？所以運用的Model常常有找不到模組的問題，有時候回饋，ChatGPT會有鬼打牆的問題，這時候，反而查看Google一連串的搜尋，還找到近日的分析，所以問題也解決了一些。
4. 截至目前為止，編程只有部分順利，但相對之前動輒需要一週起跳找問題，甚至更有完全無助的情景相比，我目前是是一天內找到答案成功編譯，或是一天找出可能的線索。

後來我懷疑有些不能編譯的鬼打牆現象可能來自於免費版，所以問了ChatGPT,果然証實了。

另外遇到其他問題鬼打牆，這時候要設法跳出混亂的情況，把一連串遇到鬼打牆的狀況列出，再次請教，果然，還是有機會殺出一條路！畢竟機器比人有耐性。

所以，這個年代要會問問題。而要能問問題的背後其實還是要有不少經驗。

當初會從軟體工程師職轉到管理職在於（1）台灣不是一個可以一輩子做工程師的地方（2）軟體這個工具一直變化，新工具不熟很快就被淘汰，不如靠一些現有的sense，做管理的工作。

其實做了管理職後還是有注意相關發展，只不過編程的發展到更簡單時候，又是另外一種產業革命。

但是無論時代怎麼變化，有些事務的基本邏輯是不變的，10年前覺得以前的知識好像快無用武之地，但現在這些知識變成sense,還是幫到現在的我。

所以不管那個年代，好好學習都是有幫助。

最後，以下有段文章可以參考。

ChatGPT「說謊」玩弄人類被老高抓到！靠AI賺錢無限列車快上車

但說到底，世界第一台電腦發明時，現在也不是人類的敵人，所以老高由衷覺得，未來大家無須考慮跟人工智慧角力，因為人類擁有「動機」與「目的性」，這一點是科技所沒有的。因此以ChatGPT而言，老高直言「它不是我們敵人，它是工具而已，未來仍是人和人之間的競爭，只是競爭的不再是個人能力，而是看誰控制AI的能力更佳」這才是人類應該好好思考的方向。

我認為這是個很強的工具，但需要技巧，技巧的深度與否來自過去經驗。而且更與使用者的邏輯訓練有很大的關係。

我會花時間學習，因為認為這是一個技術的革命，產業會被翻盤，嚴重程度還無法評估，但趁這個時候，熟悉這個技術，找到自己的制高點，才是重點。

軟體工程師晚年恐失業？ 年薪380萬大神揭「2原因」反駁

AI聊天機器人ChatGPT一推出便引發全球話題，近日有人擔心「軟體工程師晚年恐失業」，對此有一位年薪380萬的軟體工程師反駁，指出「基本程式建構邏輯強，什麼地方都有飯吃」，就算推出新的程式語言，也能快速掌握，關鍵在於是否能「活到老、學到老」，許多人也紛紛贊同「自己廢就別怪AI搶工作」。