身在大数据时代洪流中，人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 的大数据处理能力进步日渐可见。原先，人们都认为人工智慧仅能进行数据处理、至多依据数据分析结果进行判断的工作，然而，近几年发展出的「自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)」技术，开始让人工智慧能够执行创造类型的工作，例如写文章、创作图像、甚至是程式撰写。
「自然语言处理」技术的基本概念是让电脑能根据人类的自然语言接收指示并进行工作，而不像传统的电脑程式语言，必须利用电脑熟悉的语言才能跟电脑沟通。自然语言处理并非一个全新的概念，例如手机中的语音处理帮手 (Siri, Google 助理) 就是自然语言处理的应用的一种。而近期让 NLP 又变得引人注目的原因，是 OpenAI 开发的 GPT-3。
GPT-3 跟其他的自然语言处理 AI 相比起来，特殊的部分是它可以一次处理大量的语言文字，常见的语音助理通常是接收到一句指示或问题後进行工作或回答，而 GPT-3 则可以一次建立出如同文章一般大量的文字及利用程式撰写成一个小型游戏。
有了好的基底，上层的建筑才能盖得又好又稳
狭义来说，GPT-3 并不算应用型的人工智慧，而是人工智慧的「基底模组」，只要对自然语言处理 AI 开发有兴趣的开发员都能利用 GPT-3 进行更进阶的发展。
例如 OpenAI 的 DALL E-2 以 GPT-3 为模组，建立出可以根据自然语言创作图像的能力；另一个旧金山的公司 Ought 则是利用 GPT-3 开发了名为 Elicit 的人工智慧，主要功能是针对自然语言进行文字分类及标记，目前发现能在学术研究上协助效率上的提升。
前进未来的人工智慧，企业该如何面对来势汹汹的 AI 技术？
还记得那些客户来电的录音档吗？有了 NLP，许多被企业束之高阁的语言及文字档案都能成为潜在的价值。一个专精於 NLP 的新创公司 Hugging Face 近期发表了一个新作：AutoNLP，它能协助企业针对大量的文字及语言进行数据分析。以往如要执行这样的作业，都必须以人工的方式对资料进行标记及分类，但有了 NLP 的协助，大多数的标记工作都成了自动化的结果。
NLP 的另一贡献，就是可以让非专职的程式工程师也能撰写出自己需要的程式。当 NLP 能根据人类的自然语言并转化成程式语言，人们即使对於程式撰写不熟悉，也能用「讲的」让 AI 知道自己需要甚麽功能，进而帮自己写好所需的程式。
AI 的成长是现在进行式，未来的潜力也不能小觑！
不过这些通晓自然语言的 AI 当然还没发展完全，使用者有时也会发现它们创建出有不合常理的成果，但即使如此，由於这些 AI 的思考方式与一般人不同，也常会提出平时人们不会想到的观点，能给人们带来意想不到的价值。
而像这样的下一代工具将带来更高效的程式开发技术，且在 NLP 高速发展的现代，这势必会对经济及社会产生极大的影响。那些被封存的文字资料都会被拿出来检视，再加上 AI 可能提出从没有人想过的问题。
因此，若是小看了人工智慧的未来性，最终吃亏的就是不愿意面对变化的人。
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参考资料：Harvard Business Review、The Guardian；首图来源：Pixahive。