未來能思考和決策的AI（黃岳永）
不知道大家是否記得第一次接觸ChatGPT時的感覺：無論問什麼，人工智能（AI）馬上能給出答案，甚至「教埋你」下一步要如何做，許多人稱當時的感覺如Magic Moment。其實這是工程師特地營造的一種持續和自然的對話感覺，讓用戶覺得在跟真人交流一樣，稱為「串流回應」（Streaming Response）。
看似「無所不知」的AI並非萬能，真實生活中所面對的問題，遠比AI所考慮的複雜得多。以颱風為例，即使有AI的今天，各國預報系統對風暴路徑和強度都有不同估計。現實也是一樣，生活中充滿了「if→then」的情景，我們總是需要先滿足某些條件，得到結果及考慮其他資料，才能做出下一個決定或採取行動，這中間涉及多個步驟和訊息，也有個人的評估和選擇，這都不是現今AI可以包辦的。
試想一下，自己要參加及安排一個5人會議，除了要找各人都合適的時間，還要考慮有否會議室可用；如果參加者不是同一間公司，甚至要考慮交通時間；若會議在另一個城市舉行，便要進一步顧及住宿膳食等問題。安排會議還是小意思，若是有新政策出台，管理層需制定相應發展策略，要考慮的就更多，包括跟進最新消息、分析報道、評估政策影響等等，以減少風險，抓住機會為計劃定目標。這些問題需要更多步驟規劃，期間需要不斷因應政策及市場變化來調整策略。
今時今日的AI，更適合回答單一與簡單的問題，而不是處理動態及多層次的挑戰。但開發者明顯不滿足現今AI，正致力開發AI進行決策的能力。以筆者現今最常用的Perplexity.ai為例，它會把複雜問題分解成小項目，再分別處理，期間會實時展示其思考方式，AI會暫停收集新訊息，然後根據結果調整答案。值得注意是，OpenAI推出新模型o1，與以前版本不同，這版本不會提供即時答案，而會花時間（約10秒或更多）來準備它的回應。
這種新方法不同之處，在於它不僅僅給你答案，還會用簡單明白的語言解釋它的推理過程。這種來回的推理過程，雖然目前仍屬初級階段，但隨着時間推移，這種反覆提煉的答案，將使AI成為解決問題的重要工具。此外，AI強大之處在於能處理海量數據及運行多個場景。如果讓AI有更多時間，收集更多數據和嘗試，精煉其決策過程，應會得出更佳的結果。
AI發展還是處於起步階段，隨着不斷演變和進化，未來的AI將達至真正能夠思考及規劃，那時才算真正的Magic Moment。
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