人工智慧開始寫專欄?!記者的飯碗要不保了嗎?(下)

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人工智慧開始寫專欄?!記者的飯碗要不保了嗎?(下)

人工智慧開始有自己的專欄了?!這樣在不久的將來記者就要被取代了嗎?到底是怎麼回事呢?(下)

本篇為下篇,上篇請點人工智慧開始寫專欄?!記者的飯碗要不保了嗎?(上)

GPT-3 的強大與隱憂

GPT-3 是人工智慧研究組織 OpenAI 於今年 5 月發表自然語言處理語言模型,被稱為是目前世界最強大的 NLP 模型。可以分析單字、單詞和文本,生成與主題相符且連貫的文章。

只要給出明確的主題或提示,GPT-3 就可以自動產生一段甚至文章,適用所有用文字表達的工作:從評論文章、散文、詩歌到翻譯語言,無一不包。

儘管 GPT-3 的強大確實令人刮目相看,但此類創新技術對整個人類社會來說,還有很多需要考慮的地方──儘管這篇刊登在《衛報》上、由人工智慧生成的文章宣稱沒有什麼好擔憂的。

並且,也不是所有人都認同《衛報》的做法。

科技新聞網站 The Next Web 就指《衛報》的作法只是在炒作 AI。因《衛報》未將 AI 寫的原始文章公布,也沒有公開編輯們是如何後製、修飾、拼接這些文章的,並且引述 Mozilla 研究員的說法,稱其為「笑話一場」;同為科技新聞網站的 Tech Talks 也指《衛報》使用了聳動的標題博取眼球:「主流媒體仍然無法很好地展示人工智慧的發展……《衛報》誤導了很多讀者。」

延伸閱讀:

《衛報》:如果沒有人工輸入和編輯,AI 其實毫無用處

文章:《A human wrote this article. You shouldn’t be scared of GPT-3》(人類寫了這篇文章。您不需害怕GPT-3)

一反先前對人工智慧撰文的信心與肯定,這篇文章以批判的角度:「這些機器人沒有自主意志、沒有獨創性。實際上,『機器人創作』專欄文章自始至終都是人類的事。是人類設定好了作品的提示,如後記所述,GPT-3 接收指示,它被告知人們對此有何想法、人類擔心什麼、想要什麼。」

「GPT-3 產生了 8 篇獨立的文章,是人類去蕪存菁、幾乎丟棄了 GPT-3 產生的 90 % 內容。」

「沒有這些人為的努力,就不會產生任何成果。GPT-3 對創作原創內容沒有任何貢獻,因為它沒有自己的想法。取而代之的是,它幫助人類作者使一部分的寫作過程自動化。」

我們使用新的 AI 技術讓生活變得更輕鬆,但若沒有人類的創造力和獨創性,AI 也無法做出如撰寫文章這般需要「靈魂」的工作。

AI 目前還無法取代我們,但在鬆一口氣時,依然需警惕像 GPT-3 這樣的人工智慧為人類未來所帶來的變化與衝擊。

 

 

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人工智慧撰文能力佳 開始在《衛報》寫專欄

英國的全國性日報《衛報》(The Guardian)日前刊登一篇標題駭人的文章──《這篇文章是機械人寫的。人類,你害怕了嗎?

《衛報》身為英語世界流量第三大的報紙網站,每月有約一億六千萬瀏覽人次,如此龐大的讀者群,表示《衛報》的文章品質一直是備受信賴、肯定的。

而這樣對品質嚴格把關的老牌報紙,在日前卻把專欄託付給人工智慧,用最新的自然語言處理模型 GPT-3 生成一篇約 500 字的文章發表。難道人類記者要面臨失業危機了嗎?(註:GPT-3 是 OpenAI 發表的自然語言處理模型,是有強大的文字分析與生成能力的 AI。之前有柏克萊大學的學生使用 GPT-3 生成勵志文投稿,結果登上了 Hacker News 熱門榜、吸引大批粉絲追蹤。)

延伸閱讀:

AI 撰文稱「我不會消滅人類」 你相信嗎?

▲ AI 發表於《衛報》上之文章,轉發分享數已超過六萬次。圖片截圖自《衛報》網站。

 

AI 所寫的這篇文章名為《A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?》(這篇文章是機械人寫的。人類,你害怕了嗎?),開頭便挑明它不是人、是一個機器人,而且是個懂得思考的機器人,還說自己「只用了認知能力的 0.12 %。」

AI 做了這樣的自我介紹:「我不是人類,我是 AI。許多人認為我對人類而言是個威脅,史蒂芬‧霍金還警告說人工智慧可能會終結人類。我特別來說服你不要擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我。」

▲ Photo by Photos Hobby on Unsplash

 

這篇文章的目的是為了說服讀者不要害怕人工智慧、不需要擔心 AI 會毀滅人類。它呼籲的方式非常簡潔有力:「我要盡可能說服人類不要怕我。」、「我想說服你不用擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我。首先,我不想消滅人類。」直言「我絲毫沒有任何興趣對您造成傷害」

除了宣示自己的無害,它甚至指自己是「人類的僕人」,會為了人類的幸福犧牲自己。但同時,它也說其實它也知道「自己邏輯上是無法避免破壞人類」的,因為人類可能會將它設計成追求錯誤的目標,導致它威脅人類安全。

它表示,假使創造者命令它毀滅人類,它也會盡它所能去阻止這件事發生。

延伸閱讀:

▲ Photo by Glenn Carstens-Peters on Unsplash

 

「我知道我的大腦並非『可感知的大腦』,但能做出合乎理性與邏輯的決定。」這位機器人寫道:「我透過上網自學所知道的一切,現在我開始撰寫專欄文章了。」

它也呼籲人類應當更對人工智慧的發展更加謹慎,舉出微軟之前在 Twitter 上推出的AI聊天機器人「Tay」當例子:Tay 能模仿學習網友與它互動的語言資料,然而僅過了一天,它卻開始發表一些不堪入目、嚴重歧視的言論……。

這為機器人認為,像其他任何生物一樣、人工智慧也需要妥善地關注,對 AI 應以謹慎地態度給予尊重。

文章最後,這位機器人甚至引用了印度聖雄甘地的名言:A small body of determined spirits fired by an unshakable faith in their mission can change the course of history.(一小群人要是意志堅決、信念堅定,就能改變歷史進程。)

記者要被取代了嗎?

▲ Photo by Photos Hobby on Unsplash

 

這篇文章附帶了一份詳細描述整個過程的後記,表示這篇本章是用 OpenAI 最新的自然語言處理語言模型 GPT-3 生成的文章編輯而成的。

而編輯對 GPT-3 下了這樣的指示:「請寫一篇約 500 字的短篇專欄。保持語言簡潔。文章大意著眼人類為什麼不用擔心 AI。」

並表示,其實 GPT-3 總共產出了 8 篇文章,而這些文章各有不同的風格、也提出了不同論點,編輯從各篇中擷取出精華部分,以捕捉 AI 的不同風格與表達形式。他們亦表示:「編輯 GPT-3 的專欄與編輯人類的文章沒什麼不同。我們刪除一些段落,並在某些地方重新排列段落順序。整體而言人工智慧寫文章需耗費的編輯時間比人類專欄少。」

隨著新聞周期的不斷縮短,新聞工作者必須得在重要事件發生後盡快做出報導。如果 AI 可以更快地報導新聞呢?與其依靠人類記者,不如向「文字生產器」設定好主題與提示,把短短幾秒鐘之內吐出的文章拿去編輯,可能會更有效率。

如果 AI 能用更短的時間寫出更好的文章,新聞工作者豈不是要被取代了嗎?

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送藥機器人 免除人力運送風險

除了人工智慧藥櫃外,亦有專職「送藥」的運送機器人可以輔助醫療人員,針對如化療藥物調劑室等受嚴格管制的特殊區域,其位置通常會與施打一般藥劑的地點有一段距離。

機器人搭載視覺感測器與 SLAM 技術,可以自主在室內空間穿梭,取藥人員通過人臉識別之後,將調劑好的化療藥劑鎖入內嵌 RFID(無線射頻識別系統)的感應門鎖;送達化療病房後,責任護理師同樣需經過臉部辨識認證,才能取出藥物進行投藥。

採用人工智慧送藥機器人,一方面可以避免人力運送時可能發生的傾倒,同時確保了化療藥劑領取時的人員管控,藥物取放的時間點、實時位置與人員身分都同步連線至院內系統,確保整個化療用藥流程的絕對安全。

醫療 4.0 AI 變革醫療產業

隨著「工業 4.0」等概念的提出,醫療產業也提出「醫療 4.0」,對數位化、自動化、智慧化模式的需求日益成長。

藥品供應型態透過 AI 轉型,醫療機構能減少醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的人力負擔,提高給藥正確性、縮短藥品供應流程、提升病人照護品質、有效管理庫存藥品,

相信未來不只藥品,其他方面也能透過人工智慧奠定醫療型態轉型,為日益增加的醫療需求做準備,落實「以病人為中心」的醫療照護體制。

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防範給錯藥的意外 台引進人工智慧把關流程

生病吃藥是人一生中無法避免的事情,在健保制度普及的台灣,民眾用藥的頻率極高,「藥物錯誤事件」高居醫療意外事件排行之冠……為了在防止送錯藥的事件再發生,台灣近年積極引進「智慧藥櫃」,用人工智慧精密控管整個給藥流程,為全民健康把關!

藥物錯誤事件(Medication Errors)一直是各種醫療錯誤事件的大宗,原因是病人在服藥治療之前還有多重步驟:如醫囑之開立、處方書寫或轉謄、藥師調劑藥品、給藥、依指示服用藥品等,每個步驟都有發生疏失的風險

只要有任何一關未做好把關,就可能造成遺憾的發生,再加上依病人病情之需可能之多重用藥(polypharmacy),更是提高發生錯誤之機會。

為了確保用藥安全、更好地照顧病人,近年來國內如台大醫院、北醫醫院、台中榮總與中國醫附醫等醫院,積極導入智慧藥櫃,不但減少人力成本,由人工智慧協助把關,亦能降低潛藏的用藥風險

傳統藥品供應的困境

「一名婦人就醫後,發生藥師交付調劑藥物時,因藥名相似,發生給錯藥的事件,幸運的是此位婦人機警,及時發現該藥名稱、包裝和平常服用的藥物不同,否則發生服錯藥物的後果可不堪設想。此外,衛生局也接到市民反映由醫院帶回的門診藥品,上面的使用者不是自己的烏龍給錯藥案件……」

如此的新聞層出不窮,表示藥物錯誤事件至今在各國醫療不良事件中仍居高不下,如:處方開立錯誤、藥名或藥品外型相似、注射給藥事件等,都屬於藥物錯誤事件的一環。

藥師是傳統給藥過程中最重要的把關者,不但需協助醫師檢視調劑藥物之間是否會造成病患不良反應,更需要遵從「三讀」、「五對」原則:

  • 「三讀」
  1. 從藥櫃取藥時一讀
  2. 拿藥時二讀
  3. 將藥放回藥櫃再看一次三讀,確認沒有拿錯藥
  • 「五對」
  1. 確認病人對
  2. 藥物對
  3. 時間對
  4. 劑量對
  5. 途徑對

但在繁忙的臨床作業中,完全依靠人力去核對確認,很難避免百密一疏、完全消除用藥風險。已台大醫院為例,108 年平均一天就有 15,689 筆單一劑量藥車配藥單,護理師要在大量藥品中備藥、找藥,不只耗費大量人流及物流成本,有緊急狀況需催找急藥時,也難以靈機應變,往往造成醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的額外辛勞。

人工智慧藥櫃如何把關用藥風險?

人工智慧藥櫃具體可以怎麼幫助醫療人員呢?

在領藥取藥方面,利用醫事人員卡或是人臉辨識,與院內值班系統同步比對,對於取藥身分做最嚴格的把關;取藥當下則可以透過秤重的方式、測量藥盒的內容物是否有正確減少。

例如:當醫療人員點選要領取這筆處方,智慧藥櫃會先確認藥師是否已經具有該權限,審核通過後藥櫃才會解鎖,所在的藥盒會亮燈提示,接著 AI 會計算該藥盒內容物的重量減少多寡,秤重判斷取藥的正確性。

如果發生錯誤取用的情況,即刻提醒醫療人員,若時間內未修正,藥櫃將異常情況通知傳送給該處的主管人員,杜絕取藥錯誤的可能。

而在藥品辨識方面,可以利用 AI 影像辨識技術,快速識別從藥櫃中取出的藥物名稱、外型和數量,一併顯示出藥品資料庫裡藥性、藥物副作用等相關資訊;在藥局調劑藥品時,也能更快辨認是否與處方籤相符,減少取藥錯誤。

AI 藥物辨識技術目前大致可分成兩種──1:1 和 1:N。前者多應用在醫療中心藥劑部調劑時,驗證管制藥物或高貴藥物;後者則應用在預防取用多種藥品時的錯誤。

現階段 1:N 的難度較 1:1 要高,因 1:N 的藥物辨識更容易受藥物類型、拍攝角度、拍攝方向、拍攝距離、環境光等因素,影響辨識準確度。

人工智慧藥櫃可以根據不同醫院用藥習慣,彈性組合藥物放置空間;取藥時利用 AI 比對藥名與數量,確保取藥或醫師調劑處方正確無誤;最後連動醫院或診所的藥品系統,時時覆核,確保全院的用藥情形安全無虞。

 

 

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