當大家差不多忘記人工將被AI取代的推出恐懼之際，OpenAI日前又推出了升級版的升級GPT-4 Turbo，加入更多功能還同時宣布降價，推出不僅再次影響許多從業者的升級工作模式，就連第三方AI服務開發商，推出都面臨自家產品被「公家」取代的升級恐懼。
當然，推出AI要完全取代人類工作還要一段不短的升級時間，目前各行各業仍有許多事情還非得你我來做不可，推出但細看AI進化的升級歷程，我們其實可以從中學習增進自己職場能力的推出方法，讓自己更有競爭力。升級
回歸核心，推出就是升級「收錄的知識」和「產出的能力」
AI語言模型，某方面來說與人類的推出行為模式相差不遠，其核心就是「收錄的知識」（像是訓練用的文本、連網後蒐集來的資訊），和「產出的能力」（如何說出看得懂的、像人類的、精確的話），差別只在AI的閱讀量是人類幾輩子也做不到的程度。
而回到我們身上，其實職場能力培養，大致也可以用「收錄的知識」和「產出的能力」囊括。
例如，你有哪些專業能力？是哪些領域的專家？很了解理論脈絡或是熟悉市場動態？平常都看什麼書什麼文章什麼影片？上述這些收錄的資訊，其實就像GPT讀過的一篇篇文本，都能作為他回答問題、完成任務的依據。
但就算書讀得再多，若談起話來解釋不清楚也沒有用，而當時GPT-3驚艷眾人的，就是解決了過去AI對答「不像人話」的問題，而這同樣也是職場上需要精進的重中之重。
從最基礎「怎麼讓老闆或同事聽懂你說的話」這類溝通能力，到是否能把自己的知識與理解轉換產出，像是寫成文案、貼文，做成平面或動態的設計，甚至是建構成可行又帶有自己觀點的企劃。
畢竟如果沒能產出有效又讓人看得懂的成品，你讀過再多東西可能也沒有用。
找出你的獨特優勢，不一定非當「通才」不可
如果說「收錄的知識」和「產出的能力」是基本，那持續讓自己有新功能或各種「外掛」，就是拓展客源、增加價值的關鍵。
就像當初只能讓ChatGPT從資料庫回答問題，到有人開發從網路上擷取資料的功能，再拓展到與Bing整合，甚至在後期版本直接開放連網，甚至如這次升級一樣把DALLE-3的繪圖功能整合進去、新增可以讀取PDF當資料庫的模式等等，都是在輸入與產出之間的延伸變化。
Photo Credit: Shutterstock / 達志影像姑且先不談「能者過勞」這件事，才華越多的人當然越能幫自己喊個好價錢，但這並非表示我們非得當個「通才」不可，有時在某個領域非常突出，反而能閃耀於眾人之間。
例如早期ChatGPT有比較嚴格的字數限制時，Claude 2的語言模型就以「能處理幾百頁技術文檔」為特色，讓他在指令識別能力不如ChatGPT的當下，能吸引許多使用者的目光。
又或者是，Google推出的Bard最初支援的語言雖然不如GPT，但因為他的連網（而且連的是Google不是Bing）能力，讓它可以得到更即時精確的資料，也成為許多開發者的使用標的。
套用在職場上，你即使對某些領域沒有科班那麼熟悉，若能練出快速蒐集資訊、整理產出的能力，反而可以扮演連結技術端和市場的關鍵角色；又或是你天馬行空能力沒有其他人強，但專業知識紮實，讓全公司有問題都必須問你，因為你是能提供最精確答案的人。
以上所說還只是專業能力部分，其它像是人際關係、交際手腕、形象塑造等領域，更是機器人短期內學不來的東西，而且在職場裡的影響有時甚至更大。
也就是說，我們不必每個人都想要成為通才般的ChatGPT，而該先認清楚自我特質，然後加強或放大自己的優勢，打入一些非你不可的市場，然後持續學習、吸收、訓練表達、拓展產出的形式，就能在兢爭對手不斷向前衝刺的環境裡，維持自己的競爭力。
到頭來，AI的許多面向都是在模仿人，AI的進化歷程也可以是我們職場能力系統升級之路的參考，在人類將思考完全外包給AI之前，看看ChatGPT是怎麼變強的，想想看自己該在哪個領域投入更多資源，一起從這些角度切入，讓自己跟著4.0 Turbo吧！
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責任編輯：丁肇九
核稿編輯：翁世航