不可否認(rèn)，ChatGPT引起了全世界的關(guān)注。但是，ChatGPT作為大型語言模型（LLM）的成員之一，它是否具有在2023年成為商業(yè)變革力量的持久力？我們看看預(yù)測專家群體，探求可能發(fā)展的方向。

Lightning AI的首席技術(shù)官Luca Antiga預(yù)計(jì)，2023年，LLM的投資將激增。Lightning AI開發(fā)了一個(gè)訓(xùn)練和部署AI的平臺。

“像GPT-3和BERT這樣的LLM通過以觸發(fā)模式來解決特定問題（如數(shù)學(xué)測驗(yàn)）的方式輸入文本，顯示出執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力?！盇ntiga說?！癓LM被認(rèn)為是‘大型’的，因?yàn)闊o法將其加載到單個(gè)設(shè)備上，并且在訓(xùn)練模型時(shí)經(jīng)常會遇到相應(yīng)的困難。2023年，我預(yù)計(jì)尋求資金或?qū)F(xiàn)有資金重新分配到專門用于創(chuàng)建和訓(xùn)練單個(gè)LLM的預(yù)算中的初創(chuàng)公司和老牌企業(yè)的數(shù)量將大幅增加?！?/p>

商業(yè)分析軟件和服務(wù)提供商ThoughtSpot的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Amit Prakash表示，得益于LLM，狹義人工智能將得到更廣泛的應(yīng)用。

Prakash說：“到目前為止，商業(yè)環(huán)境中的人工智能要么被用于預(yù)測任務(wù)（預(yù)測、欺詐、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)換），要么被用于自動化低技能任務(wù)。大多數(shù)應(yīng)用程序的領(lǐng)域都非常狹窄，通常需要大量的功能工程才能正確實(shí)現(xiàn)，而且只有在大規(guī)模情況下才有意義?！?/p>

“GPT-3等LLM和DALL-E等生成模型正在改變游戲規(guī)則，我們預(yù)計(jì)人工智能將在未來幾年觸及商業(yè)的幾乎每一個(gè)方面。人工智能模型可以用來吸收大量知識，并在任何時(shí)候戰(zhàn)略性地部署它，只要它能改善結(jié)果，從回答特定問題到通過自動化來幫助人類完成高度創(chuàng)造性的任務(wù)?！?/p>

人們擔(dān)心LLM會使作家過時(shí)。根據(jù)醫(yī)療AI公司AKASA的首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Varun Ganapathi的說法，LLM實(shí)際上會幫助人們更有創(chuàng)造力。

Ganapathi表示，我們很可能會看到更多的解決方案，比如GitHub Co-Pilot，LLM能夠以有意義的方式幫助人們。這些工具并不能解決所有問題，但它們將有助于解決最初的寫作障礙。當(dāng)你盯著空白頁時(shí)，通常很難開始。但如果你能描述提示或問題，并且模型輸出了一些東西，它可能會給你一個(gè)好的啟示，并向你展示一些你可以使用的東西，即使它不完全符合你的需要。提示工程（即使用正確的起始文本指導(dǎo)模型）將成為一種使用自然語言編寫程序的新方式。

“我認(rèn)為人工智能將在許多領(lǐng)域以這種或類似的方式提供幫助，這非常有趣，”他繼續(xù)說道?！叭藗冋J(rèn)為人工智能的最大障礙是創(chuàng)造力，但具有諷刺意味的是，它可能恰恰相反。人工智能可能會幫助我們變得更有創(chuàng)造力——通過為我們灌輸可以用于建立和完善的初始想法?！?/p>

人工智能驅(qū)動的圖形計(jì)算公司Katana Graph的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Keshav Pingali表示，無障礙是新一代人工智能技術(shù)的另一大優(yōu)勢。

Pingali表示：“ChatGPT最近的人氣飆升被認(rèn)為是在提供安全、有用的人工智能系統(tǒng)方面的一個(gè)重大突破，非技術(shù)用戶可以通過對話方式訪問這些系統(tǒng)。2023年，可以預(yù)計(jì)會有更多的模型面世，因?yàn)橛脩艉腿斯ぶ悄苤种g的數(shù)據(jù)將找到改進(jìn)部門（包括營銷、銷售、人力資源和其他部門）工作方式的方法。”

組織將面臨更大的壓力來實(shí)現(xiàn)人工智能的價(jià)值，盡管人工智能已經(jīng)在所有行業(yè)中牢牢扎根，從金融服務(wù)到醫(yī)療保健和其他行業(yè)。但許多組織仍在努力將人工智能概念證明轉(zhuǎn)變?yōu)槿嫔a(chǎn)。2023年，業(yè)務(wù)/IT決策者將專注于更緊密的合作，以真正解決公司問題和需求。

Five9首席技術(shù)官Jonathan Rosenberg表示，ChatGPT將徹底改變聯(lián)絡(luò)中心，但不會改變你的想法。Rosenberg是SIP（會話發(fā)起協(xié)議）的共同作者，該協(xié)議用于IP語音（VOIP）通信。

“聊天機(jī)器人是ChatGPT的明顯應(yīng)用，但它們可能不會是第一個(gè)應(yīng)用。為什么？首先，ChatGPT今天可以回答問題，但它不能采取行動。當(dāng)一個(gè)用戶聯(lián)系一個(gè)品牌時(shí)，他們有時(shí)只是想得到答案，但通常他們還想做些什么。比如處理退貨、注銷賬戶或轉(zhuǎn)移資金。這最終會成為可能嗎？毫無疑問。但目前還不行。其次，當(dāng)用于回答問題時(shí)，ChatGPT可以根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)上的知識來回答。但它無法獲取非在線的知識。通常有時(shí)，客戶咨詢是關(guān)于他們在網(wǎng)上找不到的信息，這就是他們打電話的原因。最后，ChatGPT擅長生成文本，從現(xiàn)有在線信息中創(chuàng)建新內(nèi)容。當(dāng)用戶接觸一個(gè)品牌時(shí)，他們不想要創(chuàng)造性的輸出，他們想要立即行動。所有這些都將得到解決，但這確實(shí)意味著第一個(gè)用例可能不是聊天機(jī)器人！”

缺乏高質(zhì)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)阻礙了人工智能的發(fā)展。但Evinced首席科學(xué)家Yossi Synett表示，新的訓(xùn)練技術(shù)有望推動進(jìn)步。

Synett說：“我們在尋找方法，通過自我監(jiān)督學(xué)習(xí)對模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后根據(jù)特定任務(wù)對模型進(jìn)行微調(diào)。這方面最好、最有效的例子是NLP（自然語言處理），其中的技術(shù)稱為掩蔽語言建模（使模型預(yù)測句子中的隱藏單詞）和因果語言建模（讓模型預(yù)測句子的下一個(gè)單詞）。完全改變了游戲。由于自我監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，而微調(diào)需要的標(biāo)記數(shù)據(jù)要少得多，這使得訓(xùn)練復(fù)雜模型變得更加容易。補(bǔ)充這一點(diǎn)的是可以用于更好地選擇標(biāo)簽示例的新技術(shù)，這進(jìn)一步減少了利用人工智能的成本障礙。”

Cognigy的業(yè)務(wù)發(fā)展和戰(zhàn)略高級副總裁Hardy Myers表示，得益于大型語言模型，我們正在進(jìn)入一個(gè)新的客戶服務(wù)時(shí)代。

“大型語言模型使對話型人工智能能夠?qū)崟r(shí)創(chuàng)建答案，從而提高參與度和敏捷度。作為一項(xiàng)成熟的技術(shù)，人工智能不僅能夠理解客戶的需求，而且能夠?qū)崟r(shí)定制響應(yīng)和見解。對話式人工智能將超越知識管理，轉(zhuǎn)向代理人授權(quán)，緩解疲憊的員工，提高客戶滿意度。通過自動化日常任務(wù)，對話式人工人工智能將解放所有行業(yè)的代理人，讓他們從事更具吸引力和更復(fù)雜的客戶服務(wù)任務(wù)。這不僅會提高解決方案得分，提高客戶忠誠度，而且會提高代理人的工作滿意度。”

InMoment旗下Lexalytics負(fù)責(zé)人Jeff Catlin表示，2023年，人工智能將最終獲得投資回報(bào)。

“技術(shù)支出的放緩將以兩種方式表現(xiàn)在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)上：主要的新人工智能方法和突破將放緩，而人工智能創(chuàng)新將走向‘產(chǎn)品化’。我們將看到人工智能變得更快、更便宜，這是因?yàn)閯?chuàng)新進(jìn)入了使深度學(xué)習(xí)應(yīng)用成本更低的技術(shù)，并通過DistilBERT等模型實(shí)現(xiàn)了更快的應(yīng)用，在這種模型中，精度降低了一點(diǎn)，但對GPU的需求減少了?！?/p>

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