ChatGPT推出至今已滿周年。過去1年來，生成式AI帶動不少市場和產業話題，還激勵輝達等科技股大漲，讓2023年那斯達克指數在上半年漲幅創幾十年來新高。除此之外，生成式AI也進入職場當中，很多人嘗試用ChatGPT解決工作上的問題，希望能減輕負擔。
最顯著的效益是，生成式AI能取代許多繁瑣的機械性任務，提升人們的工作效率，增加企業競爭力。然而生成式AI也帶來新風險，訊息錯誤、偏見與侵權問題開始浮現。因此如何安全適當的使用AI成為重要課題，許多公司也開始制定工作場所使用相關規範。
《華爾街日報》則提出5個在職場使用生成式AI要注意的事項，供上班族和業者參考。
《華爾街日報》報導：The Do’s and Don’ts of Using Generative AI in the Workplace
一，AI易造成幻覺，不要完全信任生成的內容
AI有「幻覺」問題，會產生錯誤的訊息，代表生成式AI的內容並非百分之百正確；而且AI幻覺有時候難以察覺，若使用者完全相信AI提供的資訊，就會帶來風險。因此在使用相關內容之前，必須確認生成式AI所使用的資料來源，以降低內容錯誤的風險。
還有一個方法是，公司可以和生成式AI開發公司合作，使用公司所提供的資料訓練AI，就可以避免外部的錯誤資訊。也有公司開發自己的程式，作為公司與外部生成式AI的中介和緩衝，保障資訊安全性。例如金融服務公司Ally Financial開發自家的AI平台Ally.ai，能辨識外部生成式AI產生的幻覺，降低員工使用錯誤資訊的可能性。
另外，因為AI可能會出錯，所以企業若要使用這類資訊，必須保持公開透明，讓客戶清楚知道，接收到的檔案含有生成式AI產生內容，給客戶一個判斷依據，決定是否要全盤相信該檔案的內容。
二，AI會拿使用者資訊自我訓練，不要輸入商業機密
使用生成式AI時，它會儲存你輸入到對話框的內容，用來自我訓練，所以當別人使用生成式AI時，它就有可能提供你輸入的內容，而且內容種類多元，程式碼、客戶資訊、公司會議、電子郵件的文字記錄，以及公司財務數據都有可能因此洩露給第三方。
要避免這種狀況，就是切勿提供機密資訊。有不少公司訂下規則，禁止或限制員工使用ChatGPT等公共生成式AI，避免公司資訊外流。
三，要留心AI偏見，因為它是用人類數據訓練的
雖然相較於人類，生成式AI比較不會有情緒問題，能夠理性、客觀的提供資訊，但AI仍可能產生偏見。因為生成式AI是用公開的資料庫訓練，而這種資料庫有人口統計偏差，所以AI也會學到人性中的偏見。例如人類社會中的歧視與不平等問題，可能會讓AI決定不雇用女性當程式設計師，或者是不提供貸款給有色人種。只不過這種偏見不容易被發現。
喬治城大學麥克多諾商學院（McDonough School of Business）的企業管理副教授Jason Schloetzer建議，生成式AI開發公司可以從訓練資料庫修正，讓人類的判斷介入，減輕AI模型的偏見風險。
四，用企業版本AI，資安更有保障
許多生成式AI開發商會推出一般使用者版本跟企業版本的AI，相較於前者，後者的資安與隱私等級更高。以ChatGPT為例，ChatGPT企業版就有在對話內容加密，運算速度也快兩倍。雖然企業版要付費，但顧問公司Gartner的AI分析師Arun Chandrasekaran建議，企業最好使用企業版本的生成式AI模型，以確保資料安全。
五，使用外部資料訓練，就要小心侵權
最後，因為生成式AI是使用外部的資料訓練，當中可能會有受智慧財產版權保護的內容，所以AI產生的內容可能會有侵權問題。雖然美國版權局（U.S. Copyright Office）多次駁回侵權主張，但相關爭議仍持續不斷。許多智慧財產權擁有者對OpenAI提起集體訴訟，而該訴訟目前仍在舊金山的法院進行。
目前美國法律並沒有任何關於AI使用版權素材的相關明確規範。在相關法律設立之前，專家建議公司的法律團隊應篩選AI所使用的素材，以發現潛在的版權問題；若有爭議，公司也可以向生成式AI供應商尋求賠償。
歐盟則是在2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，讓因為AI而受損害者能夠容易獲得賠償，也減輕受害者請求損害賠償的舉證責任。至於台灣，目前對於AI侵權是以民法侵權行為相關條文與消費者保護法處理。
雖然生成式AI可以當職場上的助手，但因為它是由外部的資料訓練，所以會衍生偏見、資安與侵權等問題，而且AI產生的內容也未必完全正確，所以使用ChatGPT等工具需要抱有謹慎與懷疑的態度，不要過度信任，以確保工作產出的可靠度。
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責任編輯／郭家宏
