俗語有云「事後孔明」，意思是在事情發生過後，才能知道問題所在，然而在大數據的浪潮下，是否就能做到有「先見之明」？而在數字化世界能作出明智決策的人，又有什麼特質及過人之處呢？當大部分人都認為大數據可令企業變得更明智的時候，卻有一批學者研究如何能在數據和直覺之間取得平衡，並通過迅速整理有限訊息，形成敏銳的洞察力。
事實上，明智的決策往往需要避免遭訊息淹沒，在看似雜亂無章的資訊中篩選有用內容以作出決定，有時直覺的配合，可起畫龍點睛的作用。
明智者懂篩選海量資訊
麥爾坎．葛拉威爾（Malcolm Gladwell）在暢銷書《一瞬之間》中，回憶起研究員加里．克萊因（Gary Klein）向他講述一支消防隊撲救一幢着火房子的故事。起火地點似乎是從廚房開始，但當消防隊嘗試用消防喉撲滅源頭時，火勢仍然繼續，還愈燒愈烈。
在燃燒的房子裏待了幾分鐘並觀察情況後，消防隊長命令所有人立即撤離房子。就在他們離開現場後的幾秒鐘，地板突然塌陷。如果有人還在裏面，他們可能會當場喪命。
經過調查，發現火源並非來自廚房，而是地下室。唯當被問及是什麼觸發隊長做出這個決定時，他卻無法給出真正答案。事實上，他並沒有具體資訊足以指導一個理性決策，他聲稱是直覺告訴他而已。
直覺在AI中可實現嗎？
那麼人類的直覺在人工智能（AI）中可以實現嗎？現時GPT模型可以在沒有明確規則或指令的情況下，通過對大量數據的學習和理解，產生具有連貫及邏輯性的自然語言輸出，這類似人類在面對某些情景時，通過自己的經驗和感性認知，作出適當的決策及判斷，而毋須依賴明確規則或指令。
同時，生成式預訓練模型也可以使用經驗、知識和上下文訊息來進行推理及判斷，這也與人類的直覺思維有異曲同工之妙。
最後在使用GPT的過程中，我在想人類的所謂靈感是否都來自經驗。我們的靈感可能受到許多其他因素的影響，包括個人興趣、文化背景和情感狀態等，生成式人工智能有靈感這回事嗎？如果有，根據的因素又是什麼？
原刊於《信報》，本社獲作者授權轉載。
