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臺灣大學資工系廖世偉副教授分享人工智慧發展與國內碳權發展趨勢,數位金融交易暨資料保護協會翁仲和副理事長、何俊炘理事、世新大學廖鴻圖副校長、世新大學資訊管理學系高瑞鴻助理教授到場支持。/圖:數位金融交易暨資料保護協會提供。

生活中心/綜合報導

社團法人中華民國數位金融交易暨資料保護協會與世新大學管理學院共同舉辦,並與國立臺灣大學金融科技研究社協辦本季最終場「數位創新沙龍座談小聚」在日前6月10號於世新大學管理學院成功舉行。本次活動邀請到臺灣大學資工系副教授廖世偉,以「ChatGPT與碳權」為題,分享人工智慧發展與國內碳權發展趨勢。

數位金融交易暨資料保護協會楊晴雯秘書長認為,AI已儼然成為科技界的一陣浪潮。然而,在此之前,我們需要正本清源,去理解AI實際上的能力與局限。AI的實力來自於其強大的算力和資料分析能力,我們需要與社會大眾說清楚所有人工智慧技術發展以及正確觀念,才不會淪於恐慌。

廖教授首先點明AI的進步同時也帶來了威脅,未來AI先替代缺乏創造力的工作,其文字精煉能力已經超出99%人類,能夠進行大量的資料分析和預測。預計到2027年,Level 3的軟體工程師(defined by Google)可能普遍性的被AI取代;到2037年,甚至大量Level 7的軟體工程師也將被取代。

人類超出AI的能力是在創造力,如行銷產業、教育產業等需要創造力的工作是AI無法取代的,但也提出軟體工程師可以避免短期內被取代的建議,在AI發展的三大支柱中:算法、算力、AI編程,軟體工程師們如今要更注重結合AI編程和算力,等於結合大數據和編程。廖教授也建議講座的所有與會者關注World Economic Forum 2023年的The Future of Jobs報告中提出關於AI的所有論點。

而對於一般人,我們需要駕馭AI的能力,學會對於AI所產出的答案進行判斷。雖然AI會順著人類思考邏輯回答問題,但答案並不一定正確,因為AI的回答會受到人類餵養的訓練資料所影響。而且,AI的回答有時候可能會產生AI幻覺,這是我們必須要警惕的。例如,ChatGPT等AI模型或許產生誤導的答案。

在AI的發展道路上,還有許多挑戰需要克服。例如,LLM(Large Language Model)等模型雖然強大,但是並不能通向AGI(Artificial General Intelligence),也就是所謂的通用人工智慧或強AI。但相同的是,AI都需要大量的訓練才能變得強大,這是一個量變產生質變的過程。此外,為了讓AI不再如這半個世紀以來經歷三起三落,我們需要將AI應用到各個領域。利用API讓AI可以和專門產業結合,如機器人產業,去開發醫療照護等應用。廖教授同時提出一種發展論點,我們應該要先顧好本身專業,再將AI結合,才能最大化AI的優勢。

當日講座的最後,廖教授說我們平均每人每天使用 ChatGPT 就造成了超過 23kg 碳足跡,還不算AI的訓練造成的巨大碳足跡。廖教授舉例當天他從台大 ubike 到世新大學演講,過程滿頭大汗,也只減排了 0.5kg,所以,請各位用贖罪的心研究碳權。廖教授介紹國內目前碳權發展,為了接軌國際四大碳權組織,我國農委會與國發會已經攜手研究碳權認證及驗證機制。目前四大碳權組織的MRV (Monitoring、Reporting、Verification)定義,目前約有200個左右。而農委會正在推動制定國內碳權MRV機制,以除了要達成國內碳中和的目標,也期望可以產出更多碳權供他國採購。廖教授的臺大團隊開始研究利用區塊鏈去做碳權交易機制,以區塊鏈架構開發一個可以朔源,Reporting (區塊鏈帳本),交易的系統。

在人工智慧的時代,我們需要不斷學習和思辨,以適應快速變化的環境。碳權的MRV機制會是下一波浪潮,我們是乘浪而起,還是隨波逐流,你想好了嗎?