Inbenta 首席创新官 Jordi Torras
在短短几个月内,ChatGPT 吸引了全球数亿用户的兴趣和全球企业的想象力。 生成式 AI 平台的迅速崛起是可以理解的——一种新的变革性 AI 工具能够修复代码、回答问题、撰写电子邮件和文章,以及介于两者之间的一切,现在已为公众广泛使用。
用于训练 ChatGPT 的数据也令人印象深刻——45 TB 的文本数据。 据 ChatGPT 估计,这相当于大约 30 亿本电子书。 此外,由于每天有数十万次交互,因此可以假设 ChatGPT 正在不断改进其语言模型。
微软和 Salesforce 等公司已经在寻求将 ChatGPT 的功能集成到他们的工作流程中,因此对生成 AI 的需求如此之高也就不足为奇了。
鉴于其受欢迎程度和潜力,Inbenta 也经常被问到:企业如何使用生成人工智能来实现某些商业目的? Generative AI 可以为更广泛的客户体验带来哪些好处?
除了编码能力,生成人工智能在商业环境中用作对话工具的确切潜力仍然是不确定的。 虽然生成式 AI 可以帮助企业即时起草可在对话环境中使用的内容和响应,但其客户/客户的准备情况值得怀疑。
ChatGPT 具有聊天功能,即回答问题并促进与用户的对话。
但 ChatGPT 响应的准确性和适当性可能会给实施 ChatGPT 的企业带来风险,尤其是在品牌声音和控制力至关重要的情况下。
公平地说,没有任何大型语言模型是完美的。 经过测试,ChatGPT 已被证明有其自身的差距和偏见实例。 不准确和奇怪的谈话的例子已经在关于这个话题的新闻报道中得到了很好的记录,并且在几次互动之后也可以被发现。
今天的 ChatGPT 版本还没有为企业所需的对话任务做好准备还有一些实际原因。
首先,ChatGPT 可能不容易扩展。 企业无法花费数百小时使用语言模型来确保它已为他们的特定用例做好准备。 对话式 AI 工具需要针对业务用例进行培训,并准备好开箱即用。
其次,仅靠语言模型无法充分帮助用户完成个性化请求。 例如,如果用户想要查看他们的帐户余额或更改购买详细信息,则语言模型将需要超越其初衷并能够访问帐户数据,验证用户并准确读取和/或根据要求。 这些类型的事务集成在当今的对话式 AI 工具中很常见,包括 Inbenta Chatbot,但不在 ChatGPT 中。
第三,企业应要求其生成式人工智能的响应得到其营销、销售和法律团队的批准。 偏离主题和偏离品牌的回应不仅是对话式 AI 的不良使用,而且应该从声誉的角度进行审查。 (没有企业希望其聊天机器人参与淫秽或冒犯性的交流。)
如果你问 ChatGPT 它支持什么企业用例,你会得到五种可能性的列表:客户服务和支持; 内容创作和营销; 语言翻译; 数据分析和见解; 并用作虚拟助手。
现实情况是,如果没有大量的业务干预,今天的 ChatGPT 实际上无法以客户/客户就绪的方式交付这些用例。 然而,从长远来看,很容易看出如何使用更准确、经过测试和连接的生成人工智能来增强这些任务。
目前,全球各地的企业每天都在部署为这些以客户为中心的特定用例设计的对话式人工智能,并取得了积极成果。 企业负责任地部署人工智能非常重要。 这包括怀着兴趣并以适当的谨慎程度接近生成式人工智能。
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- Sumber: https://www.inbenta.com/en/blog/chatgpt-will-revolutionize-conversational-ai-just-not-the-way-you-think/
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