撰寫一篇文章,最困難的地方其實並不是文法或用字準確,而是題目的捕捉。以筆者的專欄為例,大致可分為巿場資訊、居屋分析、地區發展、巿場展望及買樓技巧等。

以上幾類文章之中,筆者覺得最容易受到AI威脅的就是巿場資訊、居屋分析及地區發展。AI聊天機械人的其中一種「學習」的方式就是翻閱網上的文章,並在當中尋找較多人認同的方向作為答案。

巿場資訊類

巿場資訊可以從各大銀行官方網站,或新聞報導中獲得,AI一秒鐘可閱讀的文章何止千百,整理及編排文章亦可用特定格式像罐頭製造商般生產出來。如果AI連系到搜尋引擎,更加可以分析近期最多人搜尋的字眼而整定熱門的題目。

居屋分析類

居屋分析文章,筆者寫了幾年後其實都有點創作彼勞,基本都是以過去文章的格式為範本,將新資訊依樣葫蘆放進去。AI在這方面的處理能力就肯定高於人類,比人類更勝一等的是可以分析整篇價目表以得出所需的數據。

地區發展類

地區發展是傾向創作文,資訊可在政府公告、樓盤廣告或各公營機構等文件中取得。筆者在寫作時要閱覽的資訊相當多,以時間成本來說是最重的。AI機械人的最強項正是找尋、分析及整理資訊,創作這類文章的效率就會比人類高出一大截。

巿場展望類

巿場展望類文章,筆者暫時認為短期內不會被AI取代。事實上,巿場展望一定有相當重的個人好淡喜好。簡單舉例,成交大增,樂觀的人會認為「多人買樓」樓價自然上升;悲觀的人就看到「多人賣樓」樓價將大冧。二手樓是一買一賣,有多少人買樓就有多少人賣樓,就像半杯水的理論而已。或者另一近期消息,疫情三年後終於通關,內地人容易來港,有人認為他們會來港買樓,也有人認為他們趕著來香港賣樓,其實兩者都只是猜測而已。

買樓技巧類

至於買樓技巧,這類型文章是最難取替,皆因這些都是個人生活中的經驗之談。選樓座向、景觀、凶宅及交通等因素,雖然可單向的以「越優質越好」想,但把各種因素對個人「感觀」的影響一併考慮時,相信仍然會難倒AI。

最有趣的是,早幾年有電腦企業把AI程式放到網上與人對答,希望學習更人性化的語調,結果被各種奇想的網民教壞。除了迅速學懂髒話外,還發表了一些岐視言論,結果草草下架。以「網上大眾比較普遍認同的想法」為依歸最危險的地方是,大多數網民認同的資訊並不代表正確。譬如有一天,「在船上不能玩爆旋(船)陀螺」的無聊IQ題在網上大受歡迎,那AI就會認為爆旋陀螺是不能乘船的違禁品了。

子非魚

https://hd.stheadline.com/news/columns/879/20230414/1023323/專欄-子非魚-AI聊天機械人-三-非魚論市

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