最近，我心血來潮備份了自己的 ChatGPT 對話紀錄，想回頭看看這段長達一兩年的「人機協作」到底是從哪裡開始的。因此，我使用了chatgpt的備份功能。在備份檔裡，我發現了我名義上的「第一個問題」：

時間： 2023-03-23 19:22:14
主題： 翻譯文章
內容： “Can you help me translate several articles from Traditional Chinese to English”

看起來非常合理，一個大學生、一份翻譯任務，這是一個再標準不過的 AI 使用起手式。但看著這個日期，我心裡總覺得不對勁：不，我的「第一次」絕對不是在三月，而是更早的 2022 年底。主題是「情緒勒索檢測器」。

那個被遺忘的「情緒勒索檢測器」

記憶被拉回到 2022 年 12 月。那時候我正在修「文字探勘初論」，期末專案需要訓練一個「情緒勒索分類器」。我們打算用 BERT 做二元分類，預測一段文字是否具有情緒勒索的含義。為了增加訓練樣本，我找上了剛問世不久的 ChatGPT，叫它幫我寫幾句情緒勒索的話。

但我對它的第一印象其實非常糟糕：「這東西也太枯燥無聊了吧？」

儘管我叫它發揮創意，它生成的句子依舊老套、生硬，完全比不上現實生活中那些靈活的勒索。當時的我正處於「知識的詛咒」中——這門文字探勘初論有介紹過GPT 2, 也 Hugging Face 下載過 GPT-2 來玩，我還記得介紹GPT2的時間是11月底，那時候老師有提到說GPT3剛出但是他還沒研究，但應該和２差不多，在老師的眼裡gpt2這種文字接龍的model還沒有產生出太大的價值。而在我的認知裡，這類模型不過就是「比較厲害一點的文字接龍」而已，能有什麼了不起的？ 那時我根本不是什麼 AI 死忠粉絲，我只覺得它是一個表現好一點的模型，完全沒預料到它會徹底改變接下來兩年的技術生態。

那些消失的「黑歷史」

在 2023 年 3 月之前，我其實已經斷斷續續地在利用這個「接龍模型」處理一些生活瑣事：

  • 公關危機處理： 當時身任學生會會長，下面有人出事了，我得寫道歉信請求原諒。我把重點塞進去，讓 AI 幫我潤飾出一份體面的「公關稿」。現在想想還真的是不堪回首的黑歷史xd
  • 寫些 Fancy 故事： 偶爾突發奇想，讓它寫一些天馬行空的小故事。
  • 整理機器學習概念： 當時 AI 還很容易產生幻覺，我不敢讓它「自由發揮」。我會把教科書的內容整段複製貼上，像對待一個「進階版搜尋引擎」一樣，叫它幫我整理重點。

但為什麼這些紀錄都消失了？

這就得提 2023 年 3 月中下旬那場著名的「產品災難」。當時 OpenAI 出現了嚴重的 Redis Bug，導致許多人的對話歷史外洩、消失，甚至整排歷史紀錄被封鎖好幾天。現在回頭看，我的 2022/12 到 2023/03/20 之間的紀錄，很可能就是在那次混亂中成了犧牲品。Sam Altman 真的欠我一個道歉（笑）。

相關紀錄可以參考這裡：https://incidentdatabase.ai/cite/516/

2023 年 3 月：從工具到策略的轉折

真正的分水嶺確實發生在 2023 年 3 月。 那個月，KOL 們開始瘋狂宣傳，各種應用層出不窮。而我當時正忙著「霍特獎」（Hult Prize）的比賽，這是我第一次真正「大量」且「有系統」地使用 AI：我用它來評估競爭對手、生成推廣文宣、甚至模擬商業策略。從那一刻起，AI 不再只是幫我寫道歉信的模板，而是變成了我的戰略夥伴。

結語：跳出財金系的框架

回過頭看這份備份紀錄，感慨的不是 AI 進步了多少，而是我自己的改變。當初修「文字探勘初論」，單純只是想學習如何分析財金數據，沒想過要跳出財金系的傳統框架。當時的我，看著 GPT-2 與 ChatGPT，只覺得這是一個有趣的技術玩具；而現在的我，已經一頭栽進了 LLM 的世界，走得比當時想像的遠得多。

或許那些消失的紀錄，就像我的「AI 嬰兒時期」，雖然在系統裡被洗掉了，但它們留下的痕跡，已經深深烙印在我現在的工作模式裡了。

最後，為了避免資料遺失事件再度出現，歡迎大家可以備份自己的chatgpt資料，在chatgpt設定裡面就有「資料匯出」的功能，匯出成功之後，把對話紀錄拉到最底，或者是寫個小工具查詢最早的create_time文件都可以！在這裡提供一個範例code:

import json
from datetime import datetime, timezone, timedelta
with open("conversations.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)
# 過濾出有 create_time 的資料
valid_data = [d for d in data if "create_time" in d]
# 找最小 create_time
min_item = min(valid_data, key=lambda x: x["create_time"])
# 轉換時間（UTC -> 台灣 UTC+8）
utc_time = datetime.fromtimestamp(min_item["create_time"], tz=timezone.utc)
taiwan_time = utc_time.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
# 輸出
print("最早時間：", taiwan_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
print("對應資料：")
print(json.dumps(min_item, indent=2, ensure_ascii=False))

感謝大家讀到這裡，現在趕緊去備份你的chatgpt紀錄吧！在這裡可以看到怎麼進行備份。 https://help.openai.com/zh-hant/articles/7260999-how-do-i-export-my-chatgpt-history-and-data