前言

第一章　人們如何使用ChatGPT？

第一節　透過問卷調查了解ChatGPT的使用方式

如何使用生成式人工智慧？／預期的結果和出乎意料的結果／翻譯和摘要國外文獻的能力受到高度評價／運用在撰寫文章上比校正文章上多／運用在提出創意想法上相當多／「標題」和「問題解決方案」是提出創意想法的具體內容

第二節　我如何使用ChatGPT？

語音輸入的錯誤轉換校正明顯變簡單了／也能使用在資料收集上／ChatGPT無法做到的事情／進步顯著／注意「幻覺」和能力的極限

第三節　生成式人工智慧比搜尋引擎更容易使用嗎？

即使不知道搜索詞，用ChatGPT也可以查尋／搜尋引擎有時不會給你想要的答案／引進外掛程式來對抗「幻覺現象」／Bing的快速成長和谷歌的停滯

第四節　企業和地方政府如何使用生成式人工智慧？

日本使用生成式人工智慧到什麼程度？／地方政府的使用狀況／時事通信社的問卷／與生成式人工智慧整合的應用程式介面／未來展望

第五節　生成式人工智慧的影響已在教育領域顯現。在日本，企業的使用毫無進展

在日本企業中的使用沒有進展／在教育和學習中的使用不斷增加／教育界的使用領先於商業界／對教育和學習體制的影響已經顯現出來／日本能跟上這個重大變化嗎？

第六節　ChatGPT將帶給企業活動從根本上的大變革

對教育的重大影響／在醫療、保健領域上的各種運用／完善金融方面的客戶服務／在法律事務和科學研究上的運用／完善客戶服務並成為數位轉型平臺

第一章總結

第二章　企業可以使用ChatGPT到什麼程度？

第一節　透過問卷調查了解ChatGPT的使用方式

ChatGPT有多重要？／現在是開始準備的時候了／已經在做的事情／未來二至五年內有可能成為現實的狀況／需要重新建構商業模式／日本企業經營者能引領改革嗎？

第二節　生成式人工智慧超過75％的價值來自「客戶服務」和「銷售或行銷」

生成式人工智慧將大大改變銷售／市場行銷上的使用／內部的知識管理系統／客戶服務／零售業／對銀行業的重大影響／研發上的潛力／共識：變革是革命性的

第三節　ChatGPT將徹底改變藥物研發

藥物研發的革命性變化／人工智慧在新冠疫苗中大顯身手／製藥公司與科技公司的共同體制／研究平臺泰拉／武田製藥的人工智慧藥物研發

第四節　日本金融機構如何使用它？

銀行的使用／證券公司的使用／保險公司的使用／日本金融機構不將它用於客戶業務

第五節　對ChatGPT持積極和消極態度的公司

三井化學的新舉措／日立的舉措／松下等公司的積極使用／許多公司都持負面態度

第六節　ChatGPT的外部服務也在日本有所進展

使用ChatGPT的公司外部服務／聊天機器人與登場的ChatGPT攜手合作／靠應用程式介面串接擴展用途／ChatGPT應用程式介面的具體用途

第七節　憑藉生成式人工智慧和智能合約的全自動化企業

靠區塊鏈自動化／什麼是智能合約？／從比特幣到去中心化金融／到靈活的智慧合約／完全自動化的公司／哪些工作只能由人類完成？

第二章總結

第三章　能否實現資料驅動型經營？

第一節　使用生成式人工智慧的最大目標是支援決策

日本考慮的是單純業務的效率化／生成式人工智慧如何支援決策？／以往方法與生成式人工智慧方法的差異／透過大數據處理實現「資料驅動型經營」／銀行應用程式介面的使用也有可能實現

第二節　進行資料驅動型經營的企業

亞馬遜／網飛／愛彼迎／日本超商集點卡的資訊使用

第三節　企圖轉換為能活用生成式人工智慧的企業結構

包括管理層在內的所有員工都必須使用它，這點很重要／有必要建立資料驅動型的組織文化／日本企業的垂直結構是一個問題／到目前為止日本企業尚未活用資料／資訊變得更加孤島化／不改革日式的組織文化，日本將被淘汰

第三章總結

第四章　ChatGPT也走進醫療與法律相關領域

第一節　生成式人工智慧能否實現「不需要律師的社會」？

未來會產生超越網路的影響／生成式人工智慧可用於製作合約／律師的角色會消失嗎？／能克服幻覺產生的錯誤嗎？

第二節　ChatGPT進軍醫療保健領域

ChatGPT的自我分類能力高／它也被評為優於人類／如谷歌的Med-PaLM等醫學專業大型語言模型／謹慎的意見也很強烈／與健康相關的使用涉及各種微妙問題

第三節　知識壟斷的瓦解：ChatGPT取代律師和醫生的日子來到了嗎？

ChatGPT進軍法律和醫學領域／專業人才價值下降

第四節　ChatGPT正在奪取文案撰寫人的工作

ChatGPT將奪走文案撰寫人的工作／因人工智慧而裁員實際上已經開始／成本比品質更受重視／「使用ChatGPT是因為它功能強大」的觀點也存在／正職員工與非正職員工之間的問題／「你贏不了不用錢的？」

第四章總結

第五章　知識傳播與教育機構根基的巨大變化

第一節　ChatGPT將動搖教育的根基

比起對學徒或學生的管束規定，教育工作者如何改變才是問題／雖然有積極使用的描述……

／教育與學習用的應用程式大量出現／目前的能力有限／家教老師的角色比老師更適合／學習到底有必要嗎？／是否需要專業知識？有必要為專業教育而進大學？

第二節　ChatGPT是否在《紐約時報》訴訟中陷入困境？

根據判決結果，ChatGPT將不成立／預訓練的價值是學習用文本的價值，還是模型的價值？／ChatGPT不能免費使用嗎？／生成式人工智慧會摧毀傳統媒體嗎？／我的實驗：用生成式人工智慧可以閱讀網路上的報導文章嗎？

第五章總結

第六章　大型語言模型的運作原理

第一節　要想使用得更好，就必須知道它的結構原理

解說報導沒有寫出重要的事／說明難懂的原因：沒有說明基本要點／一般用語「參數」用作特殊含義／「受教的方法」很重要／詢問ChatGPT就能了解想知道的事

第二節　人工智慧透過深度學習不斷進化

機器學習／類神經網路／深度學習讓人工智慧的能力顯著提升了

第三節　深度學習的各種方法

深度學習的方法：監督式、非監督式等／阿爾法圍棋使用了「監督式學習」和「強化式學習」／智慧型手機的大型語言模型是「監督學習」／GPT之類的是「自監督學習模型」和「監督式學習」

第四節　大型語言模型

深度學習的各種用途／大型語言模型和生成式人工智慧的定位／迄今為止已開發的大型語言模型／巨額的成本該如何籌措？

第五節　編碼器讀取並理解文章

為什麼ChatGPT能理解自然語言？／變換器模型與注意力機制／通常給的說明都太粗糙了／編碼器的目的在於理解文章的含義／單詞作成向量來呈現／用「嵌入向量」表示單詞／查詢、鍵、值的計算很重要／不同的文章對單詞的解釋也會有所不同

第六節　解碼器生成輸出確實是非常奇妙的機制

解碼器的角色／解碼器生成答案的過程／解碼器用機率判斷來決定輸出是自然的事／讓ChatGPT順其自然。它並非全盤考量後才回答的／ChatGPT不重新審視答案嗎？／ChatGPT考量文章脈絡／同一問題的不同答案／對提示指令寫法的影響／ChatGPT只使用解碼器

ChatGPT讀了多少書？

ChatGPT博學是因為進行了大量的預訓練／讀了人類五千倍的書籍量／與日本國會圖書館的資訊量幾乎相同／如果問ChatGPT的能力極限／真正會創造性工作的是人類／人工智慧沒有情感

第六章總結

第七章　大失業、大轉行時代

第一節　ChatGPT可以自動化哪些工作？

人工智慧造成失業已經成為現實／受影響的是電話推銷員和大學教師／大約八成勞動力在一成工作中受到影響／進入門檻高、薪資高的職業將受到影響／使用資料進行實證分析和研討對策也是必要的

第二節　如果生成式人工智慧在日本全面實施，失業率有可能達到25％

三分之二的勞工面臨生成式人工智慧引發的自動化，25～50％的業務被人工智慧所取代／在行政暨管理職和法務工作上大約45％的業務可以自動化／白領階級會有一半失業嗎？／實際上失業的勞工比例不是25％，而是控制在7％左右／最必要的經濟政策是確保勞動力的流動性

第三節　知識工作者是最大受害者

把占用員工時間60～70％的作業活動自動化／將高學歷者的工作自動化／經濟擴張規模比英國國內生產毛額還大／一半的高度腦力工作可自動化／也出現「例行性工作上失業、高技能工作上新增僱用」的分析

第四節　ChatGPT是勞工的朋友，還是敵人？

生成式人工智慧對低技能勞工有利嗎？／問題是總需求量是否會增加／行政工作人手過剩，人手不足的建築和護理行業受到生成式人工智慧的影響小／員工在職別之間和行業之間流動是必要的／我親眼目睹到20世紀60年代的大規模自動化

第五節　因應生成式人工智慧改變工作方式的人會活下來

第三次工業革命將是腦力工作受到影響，而非體力工作／工作是否會被生成式人工智慧取代取決於提示指令有多重要／專業性職業的工作內容發生變化／教師的工作內容將會改變

第六節　生成式人工智慧迫使人們重新審視技能再培訓的內容

大規模失業最終也將成為日本的問題／就職冰河期世代面臨退休年紀／大換跑道時代？／再培訓的目的是提高基礎能力／日本政府對問題意識依然過時

第七章總結

第八章　這是反烏托邦嗎？

第一節　「奇點」已經到來了嗎？

影響比火和電更深遠／預測在2045年／顯然通過了圖靈測試／富者越富／所有人都需要可以免費使用的環境／制定生成式人工智慧的規則

第二節　反烏托邦與「安娜．卡列尼娜法則」

關於生成式人工智慧的「安娜．卡列尼娜法則」／失業的發生／只有富人才能進一步提升能力的反烏托邦／人們迷失生存的意義／老大哥的世界／那麼要怎麼做呢？

第三節　「基本收入」是解決人工智慧造成失業問題的正確答案嗎？

人工智慧造成的失業成為現實問題／重新檢討現行制度才是必要的／不工作也能生活的社會是否健全？／自由工作者失業／制度改革的必要性刻不容緩

第四節　人啊，不要自満：若仗著「共鳴」就會失業

大失業時代的腳步聲／雖然「人工智慧不是萬能」的看法很強烈……／有時人工智慧的訊息也會讓人感動／有時會與人工智慧產生共鳴

第五節　中國問題

百度3月發表文小言（文心一言）／8月向公眾發布文小言機器人／2017年BabyQ引起的軒然大波／「聰明」的文小言／人才短缺／對中國以外的地區也產生影響的可能性

第八章總結

第九章　我們能否實現烏托邦？

第一節　實現富裕的社會

人類的夢想成真／生產力提高因而可以實現富裕的社會

第二節　人類應專注於只有人類才能完成的工作

具有挑戰性的創意工作／關懷和同理心很重要

第三節　基本服務惠及所有人

所有人都能只接受自己期望的教育／能準確掌握自己的健康狀況／也能提供法律諮詢和稅務處理的服務／成為老年人的諮詢對象／資訊存取變簡單

第四節　登上馬斯洛的階梯

工作成為活著的意義／人類需求的五個階段／生成式人工智慧實現了馬斯洛的哪個階段？／在創造平等社會上／社會的形態高度取決於政策

第九章總結

結語

第一節　歡迎破壞秩序的大變化

「什麼都沒有」是不可能的／平靜的生活被打亂／是反烏托邦，還是烏托邦？／透過破壞秩序的新技術才能創造新社會

第二節　秘密研究Q*將為人類帶來什麼？

奧特曼被解僱引發騷動的原因是因為威脅人類的研究嗎？／ChatGPT的數學能力差／無法進行符號接地是人工智慧數學能力差的原因嗎？／在Q*中是否出現了突破？／符號接地並不一定是好的／真正擴大人類可能性的創意想法是什麼？

參考文獻

前言

第一章　人們如何使用ChatGPT？

第一節　透過問卷調查了解ChatGPT的使用方式

如何使用生成式人工智慧？／預期的結果和出乎意料的結果／翻譯和摘要國外文獻的能力受到高度評價／運用在撰寫文章上比校正文章上多／運用在提出創意想法上相當多／「標題」和「問題解決方案」是提出創意想法的具體內容

第二節　我如何使用ChatGPT？

語音輸入的錯誤轉換校正明顯變簡單了／也能使用在資料收集上／ChatGPT無法做到的事情／進步顯著／注意「幻覺」和能力的極限

第三節　生成式人工智慧比搜尋引擎更容易使用嗎？

即使不知道搜索詞，用ChatGPT也可以查尋／搜尋引擎有時不會給你想要的答案／引進外掛程式來對抗「幻覺現象」／Bing的快速成長和谷歌的停滯

第四節　企業和地方政府如何使用生成式人工智慧？

日本使用生成式人工智慧到什麼程度？／地方政府的使用狀況／時事通信社的問卷／與生成式人工智慧整合的應用程式介面／未來展望

第五節　生成式人工智慧的影響已在教育領域顯現。在日本，企業的使用毫無進展

在日本企業中的使用沒有進展／在教育和學習中的使用不斷增加／教育界的使用領先於商業界／對教育和學習體制的影響已經顯現出來／日本能跟上這個重大變化嗎？

第六節　ChatGPT將帶給企業活動從根本上的大變革

對教育的重大影響／在醫療、保健領域上的各種運用／完善金融方面的客戶服務／在法律事務和科學研究上的運用／完善客戶服務並成為數位轉型平臺

第一章總結

第二章　企業可以使用ChatGPT到什麼程度？

第一節　透過問卷調查了解ChatGPT的使用方式

ChatGPT有多重要？／現在是開始準備的時候了／已經在做的事情／未來二至五年內有可能成為現實的狀況／需要重新建構商業模式／日本企業經營者能引領改革嗎？

第二節　生成式人工智慧超過75％的價值來自「客戶服務」和「銷售或行銷」

生成式人工智慧將大大改變銷售／市場行銷上的使用／內部的知識管理系統／客戶服務／零售業／對銀行業的重大影響／研發上的潛力／共識：變革是革命性的

第三節　ChatGPT將徹底改變藥物研發

藥物研發的革命性變化／人工智慧在新冠疫苗中大顯身手／製藥公司與科技公司的共同體制／研究平臺泰拉／武田製藥的人工智慧藥物研發

第四節　日本金融機構如何使用它？

銀行的使用／證券公司的使用／保險公司的使用／日本金融機構不將它用於客戶業務

第五節　對ChatGPT持積極和消極態度的公司

三井化學的新舉措／日立的舉措／松下等公司的積極使用／許多公司都持負面態度

第六節　ChatGPT的外部服務也在日本有所進展

使用ChatGPT的公司外部服務／聊天機器人與登場的ChatGPT攜手合作／靠應用程式介面串接擴展用途／ChatGPT應用程式介面的具體用途

第七節　憑藉生成式人工智慧和智能合約的全自動化企業

靠區塊鏈自動化／什麼是智能合約？／從比特幣到去中心化金融／到靈活的智慧合約／完全自動化的公司／哪些工作只能由人類完成？

第二章總結

第三章　能否實現資料驅動型經營？

第一節　使用生成式人工智慧的最大目標是支援決策

日本考慮的是單純業務的效率化／生成式人工智慧如何支援決策？／以往方法與生成式人工智慧方法的差異／透過大數據處理實現「資料驅動型經營」／銀行應用程式介面的使用也有可能實現

第二節　進行資料驅動型經營的企業

亞馬遜／網飛／愛彼迎／日本超商集點卡的資訊使用

第三節　企圖轉換為能活用生成式人工智慧的企業結構

包括管理層在內的所有員工都必須使用它，這點很重要／有必要建立資料驅動型的組織文化／日本企業的垂直結構是一個問題／到目前為止日本企業尚未活用資料／資訊變得更加孤島化／不改革日式的組織文化，日本將被淘汰

第三章總結

第四章　ChatGPT也走進醫療與法律相關領域

第一節　生成式人工智慧能否實現「不需要律師的社會」？

未來會產生超越網路的影響／生成式人工智慧可用於製作合約／律師的角色會消失嗎？／能克服幻覺產生的錯誤嗎？

第二節　ChatGPT進軍醫療保健領域

ChatGPT的自我分類能力高／它也被評為優於人類／如谷歌的Med-PaLM等醫學專業大型語言模型／謹慎的意見也很強烈／與健康相關的使用涉及各種微妙問題

第三節　知識壟斷的瓦解：ChatGPT取代律師和醫生的日子來到了嗎？

ChatGPT進軍法律和醫學領域／專業人才價值下降

第四節　ChatGPT正在奪取文案撰寫人的工作

ChatGPT將奪走文案撰寫人的工作／因人工智慧而裁員實際上已經開始／成本比品質更受重視／「使用ChatGPT是因為它功能強大」的觀點也存在／正職員工與非正職員工之間的問題／「你贏不了不用錢的？」

第四章總結

第五章　知識傳播與教育機構根基的巨大變化

第一節　ChatGPT將動搖教育的根基

比起對學徒或學生的管束規定，教育工作者如何改變才是問題／雖然有積極使用的描述……

／教育與學習用的應用程式大量出現／目前的能力有限／家教老師的角色比老師更適合／學習到底有必要嗎？／是否需要專業知識？有必要為專業教育而進大學？

第二節　ChatGPT是否在《紐約時報》訴訟中陷入困境？

根據判決結果，ChatGPT將不成立／預訓練的價值是學習用文本的價值，還是模型的價值？／ChatGPT不能免費使用嗎？／生成式人工智慧會摧毀傳統媒體嗎？／我的實驗：用生成式人工智慧可以閱讀網路上的報導文章嗎？

第五章總結

第六章　大型語言模型的運作原理

第一節　要想使用得更好，就必須知道它的結構原理

解說報導沒有寫出重要的事／說明難懂的原因：沒有說明基本要點／一般用語「參數」用作特殊含義／「受教的方法」很重要／詢問ChatGPT就能了解想知道的事

第二節　人工智慧透過深度學習不斷進化

機器學習／類神經網路／深度學習讓人工智慧的能力顯著提升了

第三節　深度學習的各種方法

深度學習的方法：監督式、非監督式等／阿爾法圍棋使用了「監督式學習」和「強化式學習」／智慧型手機的大型語言模型是「監督學習」／GPT之類的是「自監督學習模型」和「監督式學習」

第四節　大型語言模型

深度學習的各種用途／大型語言模型和生成式人工智慧的定位／迄今為止已開發的大型語言模型／巨額的成本該如何籌措？

第五節　編碼器讀取並理解文章

為什麼ChatGPT能理解自然語言？／變換器模型與注意力機制／通常給的說明都太粗糙了／編碼器的目的在於理解文章的含義／單詞作成向量來呈現／用「嵌入向量」表示單詞／查詢、鍵、值的計算很重要／不同的文章對單詞的解釋也會有所不同

第六節　解碼器生成輸出確實是非常奇妙的機制

解碼器的角色／解碼器生成答案的過程／解碼器用機率判斷來決定輸出是自然的事／讓ChatGPT順其自然。它並非全盤考量後才回答的／ChatGPT不重新審視答案嗎？／ChatGPT考量文章脈絡／同一問題的不同答案／對提示指令寫法的影響／ChatGPT只使用解碼器

ChatGPT讀了多少書？

ChatGPT博學是因為進行了大量的預訓練／讀了人類五千倍的書籍量／與日本國會圖書館的資訊量幾乎相同／如果問ChatGPT的能力極限／真正會創造性工作的是人類／人工智慧沒有情感

第六章總結

第七章　大失業、大轉行時代

第一節　ChatGPT可以自動化哪些工作？

人工智慧造成失業已經成為現實／受影響的是電話推銷員和大學教師／大約八成勞動力在一成工作中受到影響／進入門檻高、薪資高的職業將受到影響／使用資料進行實證分析和研討對策也是必要的

第二節　如果生成式人工智慧在日本全面實施，失業率有可能達到25％

三分之二的勞工面臨生成式人工智慧引發的自動化，25～50％的業務被人工智慧所取代／在行政暨管理職和法務工作上大約45％的業務可以自動化／白領階級會有一半失業嗎？／實際上失業的勞工比例不是25％，而是控制在7％左右／最必要的經濟政策是確保勞動力的流動性

第三節　知識工作者是最大受害者

把占用員工時間60～70％的作業活動自動化／將高學歷者的工作自動化／經濟擴張規模比英國國內生產毛額還大／一半的高度腦力工作可自動化／也出現「例行性工作上失業、高技能工作上新增僱用」的分析

第四節　ChatGPT是勞工的朋友，還是敵人？

生成式人工智慧對低技能勞工有利嗎？／問題是總需求量是否會增加／行政工作人手過剩，人手不足的建築和護理行業受到生成式人工智慧的影響小／員工在職別之間和行業之間流動是必要的／我親眼目睹到20世紀60年代的大規模自動化

第五節　因應生成式人工智慧改變工作方式的人會活下來

第三次工業革命將是腦力工作受到影響，而非體力工作／工作是否會被生成式人工智慧取代取決於提示指令有多重要／專業性職業的工作內容發生變化／教師的工作內容將會改變

第六節　生成式人工智慧迫使人們重新審視技能再培訓的內容

大規模失業最終也將成為日本的問題／就職冰河期世代面臨退休年紀／大換跑道時代？／再培訓的目的是提高基礎能力／日本政府對問題意識依然過時

第七章總結

第八章　這是反烏托邦嗎？

第一節　「奇點」已經到來了嗎？

影響比火和電更深遠／預測在2045年／顯然通過了圖靈測試／富者越富／所有人都需要可以免費使用的環境／制定生成式人工智慧的規則

第二節　反烏托邦與「安娜．卡列尼娜法則」

關於生成式人工智慧的「安娜．卡列尼娜法則」／失業的發生／只有富人才能進一步提升能力的反烏托邦／人們迷失生存的意義／老大哥的世界／那麼要怎麼做呢？

第三節　「基本收入」是解決人工智慧造成失業問題的正確答案嗎？

人工智慧造成的失業成為現實問題／重新檢討現行制度才是必要的／不工作也能生活的社會是否健全？／自由工作者失業／制度改革的必要性刻不容緩

第四節　人啊，不要自満：若仗著「共鳴」就會失業

大失業時代的腳步聲／雖然「人工智慧不是萬能」的看法很強烈……／有時人工智慧的訊息也會讓人感動／有時會與人工智慧產生共鳴

第五節　中國問題

百度3月發表文小言（文心一言）／8月向公眾發布文小言機器人／2017年BabyQ引起的軒然大波／「聰明」的文小言／人才短缺／對中國以外的地區也產生影響的可能性

第八章總結

第九章　我們能否實現烏托邦？

第一節　實現富裕的社會

人類的夢想成真／生產力提高因而可以實現富裕的社會

第二節　人類應專注於只有人類才能完成的工作

具有挑戰性的創意工作／關懷和同理心很重要

第三節　基本服務惠及所有人

所有人都能只接受自己期望的教育／能準確掌握自己的健康狀況／也能提供法律諮詢和稅務處理的服務／成為老年人的諮詢對象／資訊存取變簡單

第四節　登上馬斯洛的階梯

工作成為活著的意義／人類需求的五個階段／生成式人工智慧實現了馬斯洛的哪個階段？／在創造平等社會上／社會的形態高度取決於政策

第九章總結

結語

第一節　歡迎破壞秩序的大變化

「什麼都沒有」是不可能的／平靜的生活被打亂／是反烏托邦，還是烏托邦？／透過破壞秩序的新技術才能創造新社會

第二節　秘密研究Q*將為人類帶來什麼？

奧特曼被解僱引發騷動的原因是因為威脅人類的研究嗎？／ChatGPT的數學能力差／無法進行符號接地是人工智慧數學能力差的原因嗎？／在Q*中是否出現了突破？／符號接地並不一定是好的／真正擴大人類可能性的創意想法是什麼？

參考文獻

前言

第一章　人們如何使用ChatGPT？

第一節　透過問卷調查了解ChatGPT的使用方式

如何使用生成式人工智慧？／預期的結果和出乎意料的結果／翻譯和摘要國外文獻的能力受到高度評價／運用在撰寫文章上比校正文章上多／運用在提出創意想法上相當多／「標題」和「問題解決方案」是提出創意想法的具體內容

第二節　我如何使用ChatGPT？

語音輸入的錯誤轉換校正明顯變簡單了／也能使用在資料收集上／ChatGPT無法做到的事情／進步顯著／注意「幻覺」和能力的極限

第三節　生成式人工智慧比搜尋引擎更容易使用嗎？

即使不知道搜索詞，用ChatGPT也可以查尋／搜尋引擎有時不會給你想要的答案／引進外掛程式來對抗「幻覺現象」／Bing的快速成長和谷歌的停滯

第四節　企業和地方政府如何使用生成式人工智慧？

日本使用生成式人工智慧到什麼程度？／地方政府的使用狀況／時事通信社的問卷／與生成式人工智慧整合的應用程式介面／未來展望

第五節　生成式人工智慧的影響已在教育領域顯現。在日本，企業的使用毫無進展

在日本企業中的使用沒有進展／在教育和學習中的使用不斷增加／教育界的使用領先於商業界／對教育和學習體制的影響已經顯現出來／日本能跟上這個重大變化嗎？

第六節　ChatGPT將帶給企業活動從根本上的大變革

對教育的重大影響／在醫療、保健領域上的各種運用／完善金融方面的客戶服務／在法律事務和科學研究上的運用／完善客戶服務並成為數位轉型平臺

第一章總結

第二章　企業可以使用ChatGPT到什麼程度？

第一節　透過問卷調查了解ChatGPT的使用方式

ChatGPT有多重要？／現在是開始準備的時候了／已經在做的事情／未來二至五年內有可能成為現實的狀況／需要重新建構商業模式／日本企業經營者能引領改革嗎？

第二節　生成式人工智慧超過75％的價值來自「客戶服務」和「銷售或行銷」

生成式人工智慧將大大改變銷售／市場行銷上的使用／內部的知識管理系統／客戶服務／零售業／對銀行業的重大影響／研發上的潛力／共識：變革是革命性的

第三節　ChatGPT將徹底改變藥物研發

藥物研發的革命性變化／人工智慧在新冠疫苗中大顯身手／製藥公司與科技公司的共同體制／研究平臺泰拉／武田製藥的人工智慧藥物研發

第四節　日本金融機構如何使用它？

銀行的使用／證券公司的使用／保險公司的使用／日本金融機構不將它用於客戶業務

第五節　對ChatGPT持積極和消極態度的公司

三井化學的新舉措／日立的舉措／松下等公司的積極使用／許多公司都持負面態度

第六節　ChatGPT的外部服務也在日本有所進展

使用ChatGPT的公司外部服務／聊天機器人與登場的ChatGPT攜手合作／靠應用程式介面串接擴展用途／ChatGPT應用程式介面的具體用途

第七節　憑藉生成式人工智慧和智能合約的全自動化企業

靠區塊鏈自動化／什麼是智能合約？／從比特幣到去中心化金融／到靈活的智慧合約／完全自動化的公司／哪些工作只能由人類完成？

第二章總結

第三章　能否實現資料驅動型經營？

第一節　使用生成式人工智慧的最大目標是支援決策

日本考慮的是單純業務的效率化／生成式人工智慧如何支援決策？／以往方法與生成式人工智慧方法的差異／透過大數據處理實現「資料驅動型經營」／銀行應用程式介面的使用也有可能實現

第二節　進行資料驅動型經營的企業

亞馬遜／網飛／愛彼迎／日本超商集點卡的資訊使用

第三節　企圖轉換為能活用生成式人工智慧的企業結構

包括管理層在內的所有員工都必須使用它，這點很重要／有必要建立資料驅動型的組織文化／日本企業的垂直結構是一個問題／到目前為止日本企業尚未活用資料／資訊變得更加孤島化／不改革日式的組織文化，日本將被淘汰

第三章總結

第四章　ChatGPT也走進醫療與法律相關領域

第一節　生成式人工智慧能否實現「不需要律師的社會」？

未來會產生超越網路的影響／生成式人工智慧可用於製作合約／律師的角色會消失嗎？／能克服幻覺產生的錯誤嗎？

第二節　ChatGPT進軍醫療保健領域

ChatGPT的自我分類能力高／它也被評為優於人類／如谷歌的Med-PaLM等醫學專業大型語言模型／謹慎的意見也很強烈／與健康相關的使用涉及各種微妙問題

第三節　知識壟斷的瓦解：ChatGPT取代律師和醫生的日子來到了嗎？

ChatGPT進軍法律和醫學領域／專業人才價值下降

第四節　ChatGPT正在奪取文案撰寫人的工作

ChatGPT將奪走文案撰寫人的工作／因人工智慧而裁員實際上已經開始／成本比品質更受重視／「使用ChatGPT是因為它功能強大」的觀點也存在／正職員工與非正職員工之間的問題／「你贏不了不用錢的？」

第四章總結

第五章　知識傳播與教育機構根基的巨大變化

第一節　ChatGPT將動搖教育的根基

比起對學徒或學生的管束規定，教育工作者如何改變才是問題／雖然有積極使用的描述……

／教育與學習用的應用程式大量出現／目前的能力有限／家教老師的角色比老師更適合／學習到底有必要嗎？／是否需要專業知識？有必要為專業教育而進大學？

第二節　ChatGPT是否在《紐約時報》訴訟中陷入困境？

根據判決結果，ChatGPT將不成立／預訓練的價值是學習用文本的價值，還是模型的價值？／ChatGPT不能免費使用嗎？／生成式人工智慧會摧毀傳統媒體嗎？／我的實驗：用生成式人工智慧可以閱讀網路上的報導文章嗎？

第五章總結

第六章　大型語言模型的運作原理

第一節　要想使用得更好，就必須知道它的結構原理

解說報導沒有寫出重要的事／說明難懂的原因：沒有說明基本要點／一般用語「參數」用作特殊含義／「受教的方法」很重要／詢問ChatGPT就能了解想知道的事

第二節　人工智慧透過深度學習不斷進化

機器學習／類神經網路／深度學習讓人工智慧的能力顯著提升了

第三節　深度學習的各種方法

深度學習的方法：監督式、非監督式等／阿爾法圍棋使用了「監督式學習」和「強化式學習」／智慧型手機的大型語言模型是「監督學習」／GPT之類的是「自監督學習模型」和「監督式學習」

第四節　大型語言模型

深度學習的各種用途／大型語言模型和生成式人工智慧的定位／迄今為止已開發的大型語言模型／巨額的成本該如何籌措？

第五節　編碼器讀取並理解文章

為什麼ChatGPT能理解自然語言？／變換器模型與注意力機制／通常給的說明都太粗糙了／編碼器的目的在於理解文章的含義／單詞作成向量來呈現／用「嵌入向量」表示單詞／查詢、鍵、值的計算很重要／不同的文章對單詞的解釋也會有所不同

第六節　解碼器生成輸出確實是非常奇妙的機制

解碼器的角色／解碼器生成答案的過程／解碼器用機率判斷來決定輸出是自然的事／讓ChatGPT順其自然。它並非全盤考量後才回答的／ChatGPT不重新審視答案嗎？／ChatGPT考量文章脈絡／同一問題的不同答案／對提示指令寫法的影響／ChatGPT只使用解碼器

ChatGPT讀了多少書？

ChatGPT博學是因為進行了大量的預訓練／讀了人類五千倍的書籍量／與日本國會圖書館的資訊量幾乎相同／如果問ChatGPT的能力極限／真正會創造性工作的是人類／人工智慧沒有情感

第六章總結

第七章　大失業、大轉行時代

第一節　ChatGPT可以自動化哪些工作？

人工智慧造成失業已經成為現實／受影響的是電話推銷員和大學教師／大約八成勞動力在一成工作中受到影響／進入門檻高、薪資高的職業將受到影響／使用資料進行實證分析和研討對策也是必要的

第二節　如果生成式人工智慧在日本全面實施，失業率有可能達到25％

三分之二的勞工面臨生成式人工智慧引發的自動化，25～50％的業務被人工智慧所取代／在行政暨管理職和法務工作上大約45％的業務可以自動化／白領階級會有一半失業嗎？／實際上失業的勞工比例不是25％，而是控制在7％左右／最必要的經濟政策是確保勞動力的流動性

第三節　知識工作者是最大受害者

把占用員工時間60～70％的作業活動自動化／將高學歷者的工作自動化／經濟擴張規模比英國國內生產毛額還大／一半的高度腦力工作可自動化／也出現「例行性工作上失業、高技能工作上新增僱用」的分析

第四節　ChatGPT是勞工的朋友，還是敵人？

生成式人工智慧對低技能勞工有利嗎？／問題是總需求量是否會增加／行政工作人手過剩，人手不足的建築和護理行業受到生成式人工智慧的影響小／員工在職別之間和行業之間流動是必要的／我親眼目睹到20世紀60年代的大規模自動化

第五節　因應生成式人工智慧改變工作方式的人會活下來

第三次工業革命將是腦力工作受到影響，而非體力工作／工作是否會被生成式人工智慧取代取決於提示指令有多重要／專業性職業的工作內容發生變化／教師的工作內容將會改變

第六節　生成式人工智慧迫使人們重新審視技能再培訓的內容

大規模失業最終也將成為日本的問題／就職冰河期世代面臨退休年紀／大換跑道時代？／再培訓的目的是提高基礎能力／日本政府對問題意識依然過時

第七章總結

第八章　這是反烏托邦嗎？

第一節　「奇點」已經到來了嗎？

影響比火和電更深遠／預測在2045年／顯然通過了圖靈測試／富者越富／所有人都需要可以免費使用的環境／制定生成式人工智慧的規則

第二節　反烏托邦與「安娜．卡列尼娜法則」

關於生成式人工智慧的「安娜．卡列尼娜法則」／失業的發生／只有富人才能進一步提升能力的反烏托邦／人們迷失生存的意義／老大哥的世界／那麼要怎麼做呢？

第三節　「基本收入」是解決人工智慧造成失業問題的正確答案嗎？

人工智慧造成的失業成為現實問題／重新檢討現行制度才是必要的／不工作也能生活的社會是否健全？／自由工作者失業／制度改革的必要性刻不容緩

第四節　人啊，不要自満：若仗著「共鳴」就會失業

大失業時代的腳步聲／雖然「人工智慧不是萬能」的看法很強烈……／有時人工智慧的訊息也會讓人感動／有時會與人工智慧產生共鳴

第五節　中國問題

百度3月發表文小言（文心一言）／8月向公眾發布文小言機器人／2017年BabyQ引起的軒然大波／「聰明」的文小言／人才短缺／對中國以外的地區也產生影響的可能性

第八章總結

第九章　我們能否實現烏托邦？

第一節　實現富裕的社會

人類的夢想成真／生產力提高因而可以實現富裕的社會

第二節　人類應專注於只有人類才能完成的工作

具有挑戰性的創意工作／關懷和同理心很重要

第三節　基本服務惠及所有人

所有人都能只接受自己期望的教育／能準確掌握自己的健康狀況／也能提供法律諮詢和稅務處理的服務／成為老年人的諮詢對象／資訊存取變簡單

第四節　登上馬斯洛的階梯

工作成為活著的意義／人類需求的五個階段／生成式人工智慧實現了馬斯洛的哪個階段？／在創造平等社會上／社會的形態高度取決於政策

第九章總結

結語

第一節　歡迎破壞秩序的大變化

「什麼都沒有」是不可能的／平靜的生活被打亂／是反烏托邦，還是烏托邦？／透過破壞秩序的新技術才能創造新社會

第二節　秘密研究Q*將為人類帶來什麼？

奧特曼被解僱引發騷動的原因是因為威脅人類的研究嗎？／ChatGPT的數學能力差／無法進行符號接地是人工智慧數學能力差的原因嗎？／在Q*中是否出現了突破？／符號接地並不一定是好的／真正擴大人類可能性的創意想法是什麼？

參考文獻