ChatGPT 會對專家造成威脅嗎？我的工作會受到影響嗎？

每當 AI 技術有新發展時，新聞媒體就時常出現「XXX 工作要被機器人取代了！」、「AI 將撼動 XXX 領域的專家！」這類標題。

這到底是危言聳聽還是真有其事呢？

筆者相信 AI 的發展與我們的生活、工作息息相關，所以想透過這篇文章分析 ChatGPT 造成的影響，以及如何利用他帶來優勢。

大綱

▋ ChatGPT 可能會對哪些專家的工作造成影響
▋ ChatGPT 如何為專家的工作帶來優勢
▋ 朋友試用後的感受
▋ 總結：彎道超車的機會

ChatGPT 可能會對哪些專家的工作造成影響

翻譯工作

其實早在 Google 翻譯推出時，就有人說翻譯的工作會被取代；但 Google 翻譯推出這麼久了，市場上依舊需要專業人才協助翻譯，因為 Google 翻譯通常不管上下文，並對俚語的理解能力差。

不過 ChatGPT 跟 Google 翻譯不同的點在於，他能夠理解上下文，且對俚語有一定的認知；甚至可以這麼說，如果不要求翻譯的文學水平，ChatGPT 能勝任許多基礎的翻譯工作。

諮詢工作

ChatGPT 能 24 小時提供服務，且對自然語言的理解能力相當優秀，相信用過的人都對他問答的能力有深刻的印象。

有時人們面臨的並非複雜問題，只是需要一些知識與方向，因此 ChatGPT 可能會減少專業顧問基礎諮詢的業務量。

文字工作

只要給 ChatGPT 起個頭，他就能幫你腦力激盪，並在短時間依照你指定的主題產出文章，甚至還能進行一定程度的優化。

對於那些以文字為主要產品的行業來說，它能滿足每天生產大量文章的需求。

客服工作

因為大部分使用者遇到的問題雷同，所以過去已經有非常多的公司導入客服機器人，以此減少人工客服的作業量。

但過去的客服機器人更像是「分類索引」，如果設計不良，會導致使用者跟機器人對話了半天，卻始終無法解決自己的問題。

而這個「痛點」對 ChatGPT 來說並不是問題，因為他對自然語言與上下文有一定的理解能力，所以能更像個真人般為客戶服務、提出可行的解決方案。

當然，ChatGPT 影響的行業不只這些，但就其核心功能而言，對這些行業的衝擊更為明顯。

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ChatGPT 如何為專家的工作帶來優勢

如果 AI 的發展勢不可擋，那我們就要思考如何利用他。

翻譯工作

ChatGPT 能快速翻譯大量的文字，這讓專家可以專注於修改和完善翻譯，而不是花費大量時間去翻譯原文。

諮詢工作

ChatGPT 能回答常見的問題，並進行初步的問題釐清，但它仍然無法取代專業顧問的分析和主觀判斷。

儘管這會減少基礎諮詢的業務，但從另一個角度來說，這能讓專家更專注在複雜的問題上。

文字工作

ChatGPT 的產文效率極高，專家可以透過它來發想，並專注於文字的優化，設計更有價值的內容。

客服工作

如果讓 ChatGPT 擔任客服，相信能解決大部分的基礎問題，這會大幅緩解人工客服的壓力，讓他們把精力專注在特殊的情境上，以提供更好的服務品質。

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朋友試用後的感受

筆者跟幾個使用過 ChatGPT 的朋友討論，我們得出的結論是：「ChatGPT 對剛入行、缺乏專業的新手影響最大。」

因為對老闆而言，基礎工作 ChatGPT 就能勝任，甚至錯誤率更低，更高階的優化工作聘請資深人員處理就好。

這可能會造成產業更不願意花錢請沒有經驗的新人培養，轉而要求資深人員學習 ChatGPT，讓他們用更有效率的方式工作。

隨著 AI 持續發展，部分行業在未來可能只有前 50%，甚至 20% 的「強者」能夠生存。

如果讀者有不同的想法，歡迎理性討論。

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總結：彎道超車的機會

早在 1928 年，知名經濟學家凱因斯曾預言在未來「每天只要工作三小時，每週工時只需十五小時」。

但時隔近百年，這項預言並沒有成真；甚至爆肝、熬夜等問題依舊存在於多個行業。

從筆者的角度來看，隨著科技進步，一定會有許多產業逐漸沒落，甚至消失，就像是自動化工廠取代了不少工人的職位；但同時也創造出非常多的新機會，像是互聯網和科技領域的工作。

科技日新月異，待在這個產業的筆者感受頗深，我不想假掰的說 ChatGPT 不會影響大家的工作；事實上，無論過去、現在、未來，如果跟不上時代的腳步就只能等著被淘汰，工程師也是如此。

我們要做的應該是去理解新技術，思考如何「利用他」成為自己的助力，而不是一昧的抵制他。

就像是文章中有談到「 ChatGPT 如何為專家的工作帶來優勢」，如果你了解如何利用這個工具，這何嘗不是你超越其他人的機會呢？

未來筆者會出一系列使用 ChatGPT、openAI 的文章，如果你對這個議題感興趣，可以持續關注我的文章！

AI 實戰 實測生成式 AI 工具、Vibe Coding 與自動化流程的第一手心得，把 AI 變成每天都用得上的即戰力。 林鼎淵 Dean Lin

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