第20章：生成式AI的自我學習能力

上面的文章很清楚地告訴大家，即使是目前投入成本最高，也最先進的生成式AI都還沒有做到具備自我學習的能力！具有自我學習能力的AI很顯然還只是一個理想，根本還沒在任何現有的AI系統中實現！但是我在車牌辨識的業界，就真的常聽到不少廠商，宣稱他們的車牌辨識系統具有自我學習的能力？你認為有可能嗎？

這當然是一種騙人的推銷話術！我是程式設計的專家，我知道要做到自我學習的效果，理論上有兩種可能的方式：A策略是根據處理過的資料逐步改變某種資料庫，也就是辨識程序中的各種參數！另一種B策略是更極端的直接改變程式的本身，也就是依據新資料讓程式自行改寫自己，更新自己的程式內容！不過基於安全的理由，多數的作業系統是會禁止這種自我修改的！

但是要讓參數或程式往更好，更高辨識率的方向進步，必須讓軟體知道自己的辨識結果哪些是對的？哪些是錯的？這就是機器學習中標記資料的動作，如果你買的車牌辨識軟體沒有要求你手動更正辨識錯誤的資料，那就表示他絕對沒有自我學習的功能了！因為軟體做辨識時一定已經按照它能做的最佳判斷做出辨識了，它當然不會知道其中哪些辨識依舊是錯的？那它要如何自我學習進步呢？

即使真的可以用上述的方式實現可以自我學習的AI，事實上也不會有廠商敢這樣開發AI軟體的！為什麼？同樣在上述文章中也說得非常清楚：

如果幾乎可以動用無限資源的生成式AI，都因為上述的諸多問題而不敢輕易讓AI自我學習，那車牌辨識廠商聲稱他們的軟體有自我學習進化的能力？你認為這是實話的機率有多大？如果上面的敘述你有些看不懂，我可以用比較白話的方式解釋給各位聽：

如果我設計了一個可以自我學習的車牌辨識系統，也要求使用者不斷訂正資料讓軟體自我調整，但是每一個客戶使用的環境不同，一段時間之後每個客戶的軟體表現就會變得不一樣了！因為軟體自主的學習沒有像現有的AI那樣，每次訓練過程都有專家做全面的監督控管，所以不保證自我學習的效果必定是變好的，甚至可能會讓軟體辨識效果逐漸失控變差，甚至當機的！就像小孩長大能自主之後，不保證一定會學好的！

我們賣軟體的人當然不敢放任賣出門的軟體這樣不受監管的自己調整自己！因為如上的專家都說了，目前的AI技術還無法保證自我學習必然會往好的方向進化，如果軟體自我學習後反而變差，甚至失控壞掉時，那就是我們軟體商的災難了！難道要把責任推到客戶身上嗎？所以還是賣品質有保證的：不會自我學習的軟體吧！

所以下次聽到誰說他賣的AI軟體有「自我學習」的能力時，你大可以直接把他當詐騙集團！千萬不要相信他！