郭台銘邀請OpenAI創辦人CEO Sam Altman來台訪問，聚焦在AI醫療領域，不過近期AI人紅遭忌，從馬斯克號召聯名信呼籲全產業暫停開發訓練更先進強大的AI技術，到義大利、加拿大政府的出手監管，再到中國出台二十項AI監管徵求意見稿，最後美國政府也要針對AI監管，一時間，全世界有權有勢的人們突然懼怕起AI崛起，彷彿「複製人」控制世界的電影場景就在眼前。
有趣的是，兩周過後，喊抓賊的馬斯克竟傳出暗中花了數千萬美元購買了大約一萬個GPU，在推特內部進行AI專案，據傳馬斯克找了曾經是DeepMind AI部門研究員、OpenAI ChatGPT專案團隊成員的Igor Babuschkin加入推特，有設備、有人才，下一步自然是瞄準大型語言模型(LLM)。
海量數據將成差異化競爭關鍵
事實上，自從OpenAI公布了LLM之後，怎麼做已經不是難關，下一關─「得數據者得天下」，海量數據將成為差異化競爭的關鍵，而推特有兩個數據中心，自身便擁有大量可用於訓練LLM的數據，從這個角度再回頭看當初馬斯克風馬牛不相及的硬是要收購推特，原來真正的目標是AI，而不是為了挺川普競選，哈哈，水很深。
至於馬斯克會如何應用人工智慧生成內容(AIGC, AI Generated Content)技術呢？以推特來說，搜尋跟廣告是最直接的商業應用，但別忘了前陣子中小銀行的流動性風險爆發時，市場曾傳出推特收購矽谷銀行的傳聞，對照後來的彭博推出針對自身金融新聞大數據的ChatGPT，不排除將來推特也會推出針對特定領域的ChatGPT。
不過筆者認為，馬斯克除了電動車、航太衛星之外，還有機器人與腦機對接也是正在研發的項目，電動車的自動駕駛與機器人可能會比較快應用上ChatGPT。
四月十一日，毫末智行發表業內第一個自動駕駛生成式大模型毫末DriveGPT【雪湖．海若】，取得三個主機廠定點合同，加快商業化進程，現階段主要用於解決自動駕駛的認知決策問題，終極目標是實現點對點的自動駕駛。
個人AI投資顧問首發
如果說彭博的金融ChatGPT還不足以發揮鯰魚效應的話，那麼老虎證券四月十一日發布業內首個在投資軟體中具備AI投資助手的ChatGPT─TigerGPT，利用公司自身資料庫以及多個付費平台的內容，能覆蓋上市公司背景及數據、海量金融知識、第三方觀點等，以對話形式在數秒內為用戶解答投資問題，基本上接近個人AI投資顧問的角色。
金融業擁有大量客戶群體，積累了海量數據，產品多樣豐富，適合AI落實商業應用，在金融客服方面早已導入AI客服。
在AI投顧領域，生成式AI可以作為輔助資訊融入推薦系統，生成數據分析和研究報告，提出個性化投資建議，部分功能都已經商業應用，距離金融白領失業又近了一步。
AIGC可望成勞動生產力成長助力
AIGC可以通過自然語言處理(NLP, Natural Language Processing)，如文本或語音，將其轉換成代碼，並快速執行各類任務，如風險分析、預測等。高盛認為，未來不需要會寫程式的工程師，幾乎每個人都可以寫出所需代碼，而這將進一步刺激生產力，高盛預估AIGC可以成為美國勞動生產力成長的助力，在AIGC發展的十年內，預計每年可以提高1.5%生產力，但是包括醫療保健、設計、人力資源、行銷在內的各行各業都將被AI顛覆，從辦公工具到電腦程式設計，AI使用率將占知識工作者總數的30%，換言之，拒絕使用AI的白領工作者將會被取代。
在AI熱潮下，現有軟體也將因融合了生成式AI的附加功能而有一定的漲價空間，每人每年在AIGC的平均花費為78美元，企業級生成式人工智慧軟體總體規模將達到1500億美元，屆時全球企業軟體的市場總體規模將達到6850億美元。
人工智慧技術標準平台 解決高風險漏洞
雖然最近的消息面不利AI，但輝達(Nvidia)、微軟、C3.ai等股價受到的影響並不大，因為「嫌貨才是買貨人」，沒有人反對AI是未來這觀點，但面對未知領域的恐懼暫時戰勝了理智，冷一下也不是壞事，畢竟大家心知肚明，檯面下的鴨子划水不會因此停下來，等待時機成熟，相信下次科技大廠發布新應用時，肯定是核彈級的震撼。
四月十一日OpenAI宣布，正在與bug賞金平台Bugcrowd合作推出bug獎金計畫，將公開懸賞200~2萬美元的獎金，以幫助該公司查找其人工智慧系統中的錯誤，bug獎金計畫等於間接反映OpenAI與微軟對發現和解決ChatGPT的高風險漏洞已經力不從心，不得不依靠用戶來發現和解決問題。但是光是除bug並不能安撫各國政府與用戶克服AI恐懼，制定平台標準將是下一步業者自律的焦點。
AIGC的使用者在使用AIGC技術時，很有可能會無意中透露有關個人、金融、商業隱私等的敏感資訊，從而造成數據的洩露。根據ChatGPT的運作原理，用戶在輸入端提出問題後，該問題首先會傳輸到位於美國的OpenAI公司，隨後ChatGPT才會給出相對應的回答。
業者自律發展 終結全球AI監管之亂
為有效應對風險、保護客戶隱私、維護數據安全，四月十二日美國AI領先企業將齊聚開會討論制定關於如何使用人工智慧技術的標準。這次會議由頂級投資公司SV Angel召集，OpenAI、微軟、Google、蘋果、輝達、Stability AI、Hugging Face和Anthropic等公司的代表預計都將出席此次會議。美國政府正好抓住機會發聲考慮監管，無形中給了業者壓力達成人工智慧技術標準平台。
雖然沒有中國AI業者加入上述會議，但中國不論官方或民間也發起謹慎使用AIGC技術的呼籲與行動，特別是支付業者使用ChatGPT保護用戶個人隱私，避免被用於詐騙，因此AI和金融的結合一定要經過大量訓練，並且即時更新數據，和風控監管互相配合。整體來看，AI業者的自律發展，可望終結這波全球AI監管之亂。
2023年缺什麼？缺AI用的GPU
回到AI產業發展的最新情況，缺芯依舊是半導體的投資主軸，2021年是什麼晶片都缺的一年，2022年缺車用晶片，2023年呢？單看輝達今年累積+85.96%漲幅，就知道今年缺AI用的GPU。
2022年的車用晶片缺貨是源自防疫打亂供應鏈運送的緣故，但今年輝達的A100晶片之缺，是因為伺服器相關企業沒有預想到AI需求會突然爆發，沒有足夠的庫存，這中間當然也夾雜了手機與PC的晶片庫存太多的背景，由於去年下半年以來大多數科技業都處在如何去化庫存過冬的想法，所以在過去一年縮減了新建伺服器的規模，導致輝達目前積壓在手訂單約二至三個月左右。
▲Tesla
▲Salesforce
▲C3.ai
▲Nvidia
