「哈佛不分科系人人都在做 AI，光是一块招牌掉下来就会砸到一堆做 AI 的人」，在哈佛大学经济学系中，担任梅利莎‧戴尔（Melissa Dell）教授的博士前研究员（Predocs）郑绍钰如此形容。
自2022年11月由OpenAI推出ChatGPT後，便大幅改变各个领域。其中，教育现场更直接受到冲击，国内除了部分学校正在研究该如何禁止或妥善利用外，将AI融入研究领域，已成为如今各大研究领域的尖端风潮。
国内大专院校对ChatGPT还停留在讨论及准备为老师开设工作坊进行教育训练的同时，另一方面，美国哈佛校园的许多教授已因认知AI可以省掉许多研究过程中的重复时间苦工，大幅提升研究时间跟水平；也因此，在哈佛大学的校园中，纵使是非理工的科系，也都学习要怎麽将AI工具应用在研究上。
▲ OpenAI推出ChatGPT後，对各个领域造成大幅改变。（Source：Unsplash）
哈佛大学教授梅利莎‧戴尔拿过约翰‧贝茨‧克拉克奖（John Bates Clark Medal，俗称小诺贝尔经济学奖），是美国经济学界声誉卓着的学者。
郑绍钰参与的研究，为协助戴尔教授研究东亚经济奇蹟的原因。戴尔教授在2019年开始自学AI，因为，许多东亚的历史文件资料远远超越人工所能负荷的程度。
因此，戴尔利用了深度学习的技术，训练AI有系统的将大量的历史文件，转换成社会科学领域可以处理的资料。戴尔教授的宏愿，便是希望在不久的未来，能将研究过程中的苦工部分，转换成由AI来处理。
经过几年的深度学习，如今，她已经成为哈佛校内应用AI在研究领域的佼佼者，她所开设的硕博士班课程「如何应用AI做研究」名额才15位，却挤入50位学生旁听。
哈佛经济学研究室开发许多AI工具，让AI读字并串接文本，省去人工成本
AI有很多种类型，郑绍钰解释，他们主要的目标是将许多公司资料，处理成可研究的资料。
传统研究方式是，对着一本一千多页的公司资料，必须请多位研究助理协助将纸本文章打成资料，现在不用了。
「我们开发很多AI工具，像是OCR光学辨识检测，将纸本印刷字让电脑可以读取，也自己开发视觉模型，让AI能够读字，准确率高达99.5%。」
郑绍钰说，尽管他们是经济学研究室，却愈来愈投入电脑科学的应用，甚至还跟老师联名投稿CS领域的论文。目前，他们实验室已经应用上OpenAI所开发的GPT4的技术，同样是针对文字跟视觉资料，进行大规模的文本串接。
最新的研究内容还暂时不能透露，但郑绍钰说，它们串接的资料像是日本的战後三大财阀，三井、三菱、住友，「找出不同公司彼此之间的供应链，一口气串接起来，」这些都是过去的技术做不到的，「像是美国普查资料，他们曾经想要串接，但他们用传统技术，成功率只有20%，我们现在成功率准确率已经高达95%。」
台湾学界应用AI不多，应鼓励非理工科系的人来应用AI
回顾以往在台湾学术界的经验，郑绍钰表示，其实AI的相关讨论一直都比较少，不论是生医、历史或文学，「在哈佛他们每天都在讨论AI怎麽应用，但台湾学界就相对少看到」。
与其担心、禁止，不如学习。为什麽？因为AI其实并没有想像中那麽困难。
郑绍钰坦承，他本来是AI门外汉，但去年6月开始阅读AI领域最新的研究论文，迄今已可熟稔应用AI在研究之中。
「像我就是从2020年的论文开始看起，就能从头学起，并不是特别困难。」如今他也能应用AI协助自己，像是在撰写程式方面，ChatGPT就帮了他很多忙。
他表示，他的一位印度同事本来写程式就很厉害，现在他跟ChatGPT一起协作，本来要两个星期的进度，一天就弄完了。
相较於哈佛人人热中应用AI研究，对於台湾目前的学术环境发展，郑绍钰是担忧的，「很多哈佛的人其实并不一定比台湾理工人还要优秀，但我们目前要烦恼的，是该怎麽鼓励非理工科的人来应用AI？哈佛他们人文领域的AI应用就很强。」
（本文由 远见杂志 授权转载；首图来源：Unsplash）