去年底ChatGPT橫空出世，因為回答問題極像真人而受到各方注目。ChatGPT背後的模型是GPT 3，是花了數年時間訓練的人工智能（AI）系統。之後不同團隊將之應用，早在ChatGPT成名之前，就有Dall E等系統可以畫出優質畫像。
每次人工智能系統取得突破，隨之而來的問題是人類會否被取代。現時GPT的數據來自整個公開的互聯網，所以網上資料繁多的作業就進展神速。例如網上電子圖片以億萬計，Dall E的電子繪圖就做得不錯。
要GPT操盤為時尚早
但互聯網不會有投資最尖端的知識。例如有無數文章討論畢非德和李嘉誠的投資手法，但是兩位卻甚少直接公開討論實際操作。就算其他願意上電視或寫文章的大投資者，經過公開發言過濾，是否完全貼近他們的決定心態亦成疑。因此，GPT系統要評論畢非德不難，但要GPT操盤，也許仍為時尚早。
有些行業則需要人類把關。Dall E可以電子繪圖，但一樣是「模擬維港下雪」的風景圖，在幾十張草稿中選出最合客戶要求的一張，仍是人類的工作。因此，有些前衞的教授，已經開始叫學生用ChatGPT寫文，但是學生需要自己再編輯和修飾。ChatGPT變成了計算機一樣加快作業流程，而人類則變成管工，本來是中層管理才要學的編輯能力，變成了基層員工的工作。
專業人士核實才是專業服務
各持牌專業，第一層是提供專業知識，因此除非法律框架大改，否則人工智能系統的輸出仍需專業人士核實才是專業服務。更深一層，專業實際上是在服務人群。例如，根據驗身報告，電腦的確可以計算對「三高」病人的最佳處方。但是實際上每位病人都有不同的想法。有些可能會矢志改變生活習慣，令身體自然回到健康狀況。亦有病人可能想既然能吃藥延命，那就無需改變生活習慣了。家庭醫生除了寫處方之外，更重要的是了解每名病人的需要，在對方願意的前提下，逐步改善情況。因此，人工智能給予處方後，醫生仍需照顧病人。
法律界也一樣。人工智能系統可以撰寫法律文件，但是律師卻需要了解客戶的需要。例如撰寫辦公室憲章是家族辦公室機構化的關鍵一步，但是由誰管理資產、利潤如何分配、慈善佔比多少，乃至資產載體的稅務結果等每個家族都不一樣，憲章也就不一樣。我聽過有律師朋友撰寫一份憲章，六七成的時間都花在了解客戶的實際狀況，引導客戶先決定了上述問題的答案。因此，就算人工智能系統撰寫了整份憲章，他的工時亦不會減少太多。
其他人生事件，人情成份更重。有家庭律師朋友曾花一整個下午，在五星級酒店的咖啡廳，靜聽某名媛訴說和丈夫的恩怨，以及是否要離婚。莫說撰寫離婚文件，律師朋友連要協商還是打官司都不需要給意見，只是做了名媛的「樹洞」。這類工作就更不是人工智能所能處理。
能提升效率更易被接受
律師要每份文件逐字斟酌很花時間精力，但卻一直是無可避免的作業。人工智能系統成熟後，律師減少了撰寫文件的時間，卻可以花更多時間處理人的事務，接下更多的生意。這一波人工智能發展，幾年後理應出現不少獨⻆獸。部分生意方案計劃完全取代人手，要經過法律許可、社會接受，甚至原有行業反對，就算最後跑出都要一番惡戰。反之，輔助現有行業的系統，由原來企業和人員運作，提升工作效率，也許被接受採納的速度會更快。
（編者按：楊書健最新著作《息賺秘笈》現已發售）
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楊書健
