ChatGPT 的發展為未來工作帶來無限可能，但與此同時也有人認為 ChatGPT 將對就業帶來威脅、取代人類工作。
ChatGPT 帶動的生成式人工智慧 (generative AI) 浪潮無疑引發世界各地人們的好奇，兩個月內超過一億人使用也是前所未見的增長速度。ChatGPT 能夠根據使用者的問題，從龐大資料庫中提供完整的論述，展現人工智慧在自然語言處理領域的潛力。
但這對工作到底會有甚麼實質影響？ChatGPT 的世代又有甚麼樣的技能會變得更重要？我們又可以如何善用 ChatGPT 來培養技能呢？
ChatGPT 對工作的影響
知識的價值降低
ChatGPT 有可能徹底改變知識經濟的面貌。
ChatGPT 最強大的功能就是能夠從龐大的資料庫當中，根據使用者的問題，迅速理出一套客製化的邏輯論述。以往面對不熟悉的專業知識，無論企業或個人可能會選擇找專家顧問解決、招募專業人才協助，但如今在 ChatGPT 的梳理下，這些內容不僅顯得淺顯易懂，還節省了時間及金錢成本，知識的價值也變得相對較低。
舉例而言，一位律師可能要花多年的時間學習和研究法條及判例，不過現在 ChatGPT 或相關的 AI 工具可能就可以更快速、準確地提供法律見解。
根據 BuildResume.com 的調查，在美國也已經有 49% 的公司正在使用 ChatGPT、30% 預計開始使用 ChatGPT，甚至有 93% 計劃擴大其應用範疇。
對於工作者而言，以往可以透過專業知識的積累提升職場競爭力，但隨著 ChatGPT 的出現更難做出差異化，也應重新思考知識的價值及如何在知識經濟中定位。
職能的業務改變
ChatGPT 發布後，有關於「機器是否會取代人類工作」的論述又再度引發話題，但我認為不應過度恐慌，因為比較有可能的發展是會發展成職能的業務改變，提升人類在工作上的生產力和創造力，而非完全取代人類工作。
科技與人力是互相替補的，以過去 ATM 的普及化為例，確實替代了銀行行員基本的工作，如提款、存款、餘額查詢等，分行的人力因此減少。但行員因此能將業務聚焦在更高階、專業化的金融服務上，如投資理財、風險評估、信用貸款等需求，所以分行的數量是不斷提升的、整體行員的數量也是增加的。
ChatGPT 也是同樣道理，在業務上我們對於基本知識理解、資料蒐集、簡單數據分析及程式撰寫可以更加仰賴人工智慧，而將更多的心思放在需要技能的業務上。
例如在客服業務上，ChatGPT 和其他的聊天機器人能夠回答常見的問題，人工客服則能聚焦在更複雜的問題，或是需發揮情商、同情心、社交力才能解決的爭端。又或是在新聞媒體中，ChatGPT 可以生成新聞故事底稿，記者則有更多心力去進行事實查核或是更深入的調查分析。
職位的門檻提升
職能業務改變也會影響職位的門檻提升，尤其是對於初階的職位影響更大。過往可能只需要一些基本的程式語言和統計分析能力就能應徵上數據分析師的職位，未來可能會要求如機器學習演算法等進階知識。
因此對於社會新鮮人而言，想要出社會後找到第一份好工作，除了思考如何提升知識的深度與廣度外，也該培養較難以被機器取代的技能，這點除了下方會提到的五個能夠和 ChatGPT 相輔相成的軟實力外，還有像是創意、問題解決、思辨能力也都相當重要。
另外，在就業市場中最大的競爭對手並不是人工智慧機器，而是善用這些科技工具的應徵者。如同現今使用微軟的 Word、PowerPoint、Excel 算是基本的科技能力，在未來 AI 越來越普及時，運用這些工具也將成為必備職場技能，保持開放心態學習、適應科技發展技術、具備科技素養也是工作者保持競爭力的關鍵之道。
軟實力的重要性
在未來，知識經濟更有可能會走向技能經濟 (skills economy)，亦即整體產業的附加價值從資訊及知識，轉為能力與技能。
例如先前提到 ChatGPT 等工具也開始能理解法律條文、提供法律見解，律師的職能業務更聚焦在發揮洞察力、同理心、溝通力，協助客戶解決糾紛、處理危機、管理風險等，從而提供更全面、專業的法律服務，主動回應快速變化的產業需求。
在教育業中，能夠展現敏捷與適應力，根據學生的需求和能力立即調整教學風格，也比一位學識淵博或是高度依賴 ChatGPT 的老師更能啟發學生。
在就業市場上，擁有頂尖學歷及專業知識還是有一定的優勢，但雇主會開始更重視從經驗與學習中獲得的軟硬實力，因為這些是人工智慧較難以取代的部分。也因此對於工作者而言，學習技能更具有職場競爭力。在技能經濟的時代，擁有技能比擁有知識更重要。
接著就會特別針對 ChatGPT 的興起，來談談這個工具有神麼樣的限制及缺陷，又因此人類具備什麼樣的技能會變得更為重要。
ChatGPT 的限制及不足
談 ChatGPT 的限制及不足之處，除了是提醒工作者在使用上需要留意的地方外，從限制中找出人類能夠與 ChatGPT 互補之處，能夠最大化彼此的優勢，也能妥善運用這個工具。
有時過度類化回答
如果問題過於籠統或是不夠精準的話，ChatGPT 很可能會根據過去訓練的資料，過度簡化假設，而出現過度類化 (overgeneralization) 的情形，提供不準確或不適當的答案。
舉個簡單的例子，對 ChatGPT 單純詢問「全身痠痛的原因」和仔細敘述「近期全身痠痛、時常肌肉緊繃、很常失眠及脾氣暴躁的原因」，就會得出不同原因的可能性。
有些時候缺乏上下文、輸入格式缺漏、錯字或文法模糊時，也可能會導致 ChatGPT 回覆無關或不切實際的答案。
錯誤或偏見性資訊
另一個為人詬病的問題就是 ChatGPT 會出現錯誤或是具偏見性的資訊，這點 OpenAI 每更新一次就不斷優化，但相關爭議仍屢見不鮮。
ChatGPT 的資料庫中任何偏見或錯誤的資訊都可能反映在其答覆中，除了刻板印象及歧視外，也可能會有文化或語言代表性不足而產生對特定族群的誤導性言論，這些也都是使用者須特別留意的問題。
針對單一問題回答
ChatGPT 的設定是一次回答一個單一問題，面對複雜問題通常需要一次提供完整全面的上下文才能回答，有些時候也難以持續對話及交流，或是結合前後不同主題建立關聯。
使用 ChatGPT 因此難以串聯整個架構和系統，提供更深度的見解。例如詢問「ChatGPT 未來工作的宏觀驅動因素有哪些」，它可以洋洋灑灑列出好幾項推力，卻很難再進一步詢問「這些推力因素相互作用的影響」。
此外，ChatGPT 較不擅長於需要推理、運用抽象觀念、理解多個議題的問題，容易提供文不對題或不夠全面的答案。
無法預測未來可能
ChatGPT 都是根據過去資訊所訓練而成，官方的資訊也指出目前「知識的截止日期為 2021 年，無法回答與 2022 年及之後的事件有關的問題，且對於新興科技、產業和文化趨勢等最新的發展可能也不具備足夠的知識。」
ChatGPT 無法預測未來的發展、對未來的可能性提供見解，只能依靠過去的資訊組合出答覆，提供的資訊也可能會有看似可靠，實則過時或不合時宜的資訊。
缺乏人性化的交流
人工智慧的技術目前還缺乏理解或表達人類情感的能力，也因此在敘述上通常較為理性、直白，缺少人性化的互動及交流。
ChatGPT 雖然能夠根據語言模式進行回覆，但牽涉到情感交流等主觀問題還是會顯得冷漠，不如實體面對面與專家或諮商師多年來交流下累積的信任、同理心及共感能力。
與 ChatGPT 合作重要的軟實力
在職場中打拼本身就需要具備一些軟實力，常見的軟實力包含溝通、敏捷、決策、創新創意等能力，但這裏特別針對要充分利用 ChatGPT 的潛力、彌補其限制與不足，工作者需要發展的軟實力回答。以下五個軟實力也分別對應 ChatGPT 的五個限制：
提問能力：精準得到你想要的答案
解決 ChatGPT 過度類化的問題，最有效的方式就是精進自身提問的能力。提問能力看似很簡單，但向 ChatGPT 提問和向人類提問有所不同，因為機器不如人類具備基本常識、上下文的背景，可能抓不到重點而在回答上不如預期。
在提問上因此需要特別仔細，提供詳盡背景資訊，並掌握明確、具體和架構化三大要素。在提問上的技巧也包含使用簡單易懂的文字、避免引導式的問題等。
在 ChatGPT 掀起熱潮的同時，國外也有更多 AI 溝通工程師 (prompt engineer) 這樣的人工智慧領域新興職位，運用精準的提問及文字指示，跑出想要的答覆及結果，優化 ChatGPT 這類型的語言工具效能，也顯示提問能力的重要性。
提問能力也有助於幫助其他面向的軟實力，如溝通、理解、思辨及創新能力等。要能夠問出好問題必須要對議題本身有一定的認識，把單純輸入表面資訊的過程轉化為輸出，且問題也需要符合明確、具體且完整的架構，才能夠得出實用的資訊、建立良好的雙向溝通。
在職場上，好的提問能夠幫助你得到關鍵資訊、了解對方的思緒及思考過程，甚至進一步建立信任及交流基礎。
資訊識讀：辨識錯誤或誤導性資訊
培養資訊識讀的能力 (information literacy) 的能力不僅是辨識 ChatGPT 錯誤的資訊，也是判別網路及社群平台上假新聞和不實資訊的重要能力。
資訊識讀指的是對於資訊評估、分析和使用的能力，舉凡檢查資料來源、從多個來源驗證資料真實性、確認數據及統計的可靠性等。
不過 ChatGPT 要檢視資料來源的難度更高，有時甚至會回答「抱歉，這個回答是我根據自己的知識和經驗撰寫的，沒有參考特定的資料來源。」單純依賴 ChatGPT 就等於暴露在錯誤資訊的高風險中，資訊識讀的能力因此格外重要。
如果想要快速了解資訊識讀的話，蠻推薦花七分鐘的時間觀看公視的這個影片，雖然比較聚焦在媒體識讀 (media literacy) 的部分，但兩者同樣重要！
系統思考：建立更廣更深知識體系
ChatGPT 的思維是以一問一答的模式進行，但你的思維不應該因此而受限，反而更應該多培養系統思考及跨域思考的能力。人類的優勢是宏觀戰略、廣泛整合的能力，與機器的狹隘專業應背道而馳。
系統思考 (systems thinking) 指的是學習理解事物在整個系統下的相互關聯，以整體、動態的方式去思考問題，從中找到化繁為簡、預測進展的因果邏輯。簡單來說，系統思考就是把單一事件看成整體系統的一環，理解事件背後的相互關聯性。
跨域思考 (interdisciplinary thinking) 則是指將多個領域的知識加以整合思考，解決複雜問題。隨著現代社會在專業化之餘，也強調通才、T 型人才、個人品牌等概念，跨域思考不僅能幫助我們更全面深入地理解議題、開發創新的解決方案，也能凸顯個人獨特的技能組合及競爭力。
正因為 ChatGPT 只會根據問題或提示回答，人類更需要主動思考問題背後的問題、整體大局的架構及模式，從由上而下、見樹又見林的角度全面思考議題。
就以系統思考著名的冰山模型 (iceberg model) 說明，如果輸入「應對疫情是否應該接種疫苗？」這就是冰山表層最淺顯易見的單一事件層級。但冰山模型強調應該要思考冰山下的不同層級：
- 規律層級 (Pattern)：同時或連續發生的事情，拼湊而成規律（如不同種類疫苗的副作用）
- 結構層級 (Structure)：驅動規律的原因及動力因素，了解因果關係（如醫學界的疫苗安全性評估、政府的法律要求）
- 心智模型層級 (Mental Model)：一個人的生活習慣、行為模式，造就出了結構（如對於疫苗的偏見或是過度信任）
- 價值觀層級 (Container)：生活中未察覺卻一點一滴累積而成的價值觀（如接種疫苗對個人自由的影響、對社會的貢獻）
未來素養：預期多種可能性的前瞻
近年來聯合國教科文組織積極提倡未來素養 (future literacy)，即是能夠與 ChatGPT 以歷史資料訓練而成的特色互補。ChatGPT 有效整理、分析大量歷史資料，搭配未來素養能夠在有限的資訊下做出精準的決策。
未來素養當中又以策略前瞻 (strategic foresight) 最具代表性，指的是探索並預期未來多種可能性，加強事前準備及決策應變的能力。在思考未來時可以用四種不同面向下手，並以企業思考產品開發的角度為例：
- 推斷未來 (probable future)：基於現有的數據和已知的事實，預測未來可能發生的趨勢和事件（如分析市場趨勢、消費者行為）
- 想像未來 (possible future)：從各種情境想像多種可能性的未來，以創新思維發現新機會（如全新的科技、產品應用場景）
- 偏好未來 (preferred future)：考慮價值觀和意識形態，對未來進行選擇，從而帶動下一步行動（如成為永續企業的行動）
- 行動未來 (prospective future)：從行動及創造中，改變未來的發展軌跡（如開發全新產品達到創新及轉型）
未來素養除了策略前瞻外，也需要能夠在不確定性的世代中保持敏捷及彈性，快速適應環境及科技的變化。ChatGPT 能夠讓我們更了解過去的發展，但思考並預測未來的新興趨勢也同等重要，兩者搭配才能展開清楚明確的行動計畫。
人際交流：機器還做不到的人性化
ChatGPT 與其他人工智慧一樣，缺乏理解或表達人類情感、社交線索、肢體語言、直覺或同理心等能力，而在回答上不如人與人之間談話來的自然、真實，這也是身為人類應該要加以培養的技能。
在《專業人士的未來》(The Future of the Professions) 一書中更提到在許多職業在未來仍需要人與人之間的互動，而互動當中不可被機器取代的部分就是建立信任。建立信任並沒有一定的規則或程序，而是仰賴專業人士對於各種需求的深入理解。例如醫師需要和病患建立信任，不僅是透過提供準確醫學知識，而是從傾聽、同理心及相互理解開始做起。
此外，從 LinkedIn 的 2023 就業市場最需要的技能報告來看，前十大的軟實力有許多是與人際交流、表達互動相關，例如管理、領導、溝通、客戶服務、業務、團隊合作等。將以人為本的精神融入在軟實力中，不僅是機器難以取代的技能，也是未來工作中不可或缺的核心競爭力。
運用 ChatGPT 建立技能組合
最後想來談談如何善用 ChatGPT 作為學習輔助工具，進而幫助你更有效地打造技能組合、更適應於職場及科技變化之中：
保持好奇心成為一位通才
好奇心及成長心態會是未來區分人才的關鍵要素。
單一領域的專業知識已經難以應對現今複雜多變的挑戰，一如《跨能致勝》所述，在未來高度不確定環境，處理各式各樣技術的人才能解決問題。唯有保持好奇心才能夠增加知識的廣度，拓展事業並掌握不同領域的關聯性。
CakeResume 和 Hahow 的人才調查報告也顯示，在台灣有高達七成的工作者對於跨領域感興趣，而 ChatGPT 也能夠當作學習輔助工具。特別是在剛開始對於一個領域或議題不熟悉時，ChatGPT 的資料庫中也有相對較多對於議題的基本知識和概念，因此能夠給出較為準確的答覆。
打造專屬於你的學習系統
ChatGPT 更可以成為你客製化、一對一、及時答覆的家教工具，滿足你的學習需求和風格，讓學習更有效率和成效。我在自學的時候很常會遇到無法透過 Google 關鍵字找到答案的問題，或是需要花費數十分鐘才能找到解法的情形，但 ChatGPT 只要透過精準提問，就能不費吹灰之力提供我想要的答案，我認為是在學習上能夠更專心且更具動力的。
此外，在學習之餘，如果需要提升工作效率的 AI ，我先前也有整理出 20 個實用的工具：
【工具】ChatGPT 之外，20 款提升工作效率的 AI 工具
從及時反饋強化練習品質
在學習技能時也很強調透過回饋來強化練習，創造持續發展的正向循環，而非不斷反覆於簡單練習之中。
例如在提升面試技能時，ChatGPT 除了可以根據面試的類型及產業，提供大量的面試題目外，也會根據你所回答的內容，針對表達方式、回答架構、內容深度等面向提供可以改進或強化之處，透過回饋不斷強化面試能力。不過一如在接受真人回饋一樣，不一定要全盤接受，而是主動選擇實用的反饋改變。
以上就是我對於 ChatGPT 在未來工作與技能上的心得，總言之我覺得應該把未來的科技視為機會而非挑戰，成為善用 AI 工具、擅長與機器協作的工作者，如此才能更聰明高效的工作！
