Gartner对ChatGPT 常见32个问题的解答:

news/2024/3/29 13:08:33/文章来源:https://blog.csdn.net/m0_56243627/article/details/129045858

商业价值和用例

1. 什么是 ChatGPT,它是如何工作的?Chat Generative Pretrained Transformer,简称 ChatGPT,是OpenAI 于 2022 年 11 月推出的聊天机器人和生成语言工具。ChatGPT 模型在给定初始短语或“提示”时计算最可能的字母或单词集。ChatGPT 建立在 OpenAI 的 GPT-3大型语言模型系列之上,可以通过对话用户界面与模型进行交互。ChatGPT 使用从书籍、在线文本、维基百科文章和代码库中提取的 3000 亿个单词进行训练,然后根据人类反馈进行微调。

2023 年 1 月 16 日,微软宣布推出 Azure OpenAI 服务,其中包括 ChatGPT 以及语言模型和新增的企业服务。企业规划人员区分 OpenAI ChatGPT 和 Azure OpenAI 服务很重要。Azure 版本承诺提供重要的企业运营功能,但在撰写本文时仍处于新兴阶段。

2. ChatGPT 在企业中扮演什么角色?ChatGPT 和类似的基础模型将与许多其他超自动化和 AI 创新一起用作工具。它将构成架构解决方案的一部分,这些解决方案可以自动化、增强人类或机器,并自主执行业务和 IT 流程。随着生成式 AI 与现有工作方法并驾齐驱,ChatGPT 或其他竞争对手将被用来取代、重新校准和重新定义构成许多工作角色一部分的一些活动和任务。

3. ChatGPT 的主要用例是什么?ChatGPT 可以生成和扩充散文和代码开发、总结长篇文本、分类内容、回答问题、翻译和转换语言(包括编程语言)。

4. ChatGPT 的投资回报率是多少?这取决于用例。对于增强场景,这些工具可以节省作家和程序员的时间;但是,这些节省的时间不一定会转嫁给雇主。最终用户应该对用例和他们希望实现的价值持现实态度,尤其是在按原样使用服务时,这有很大的局限性。其中一个限制是 ChatGPT 的可靠性:生成的文本或代码可能是错误的或有偏见的,因此不能盲目使用,但需要人工验证,抵消了最初节省的时间。将 ChatGPT 用例与 KPI 联系起来,确保项目提高运营效率、创造新的净收入或改善体验。

5. ChatGPT 的费用是多少?ChatGPT 的当前研究预览版是用户在 2023 年 1 月底之前可以访问的唯一版本,它是免费的。但是,不能保证这项免费服务会一直持续下去,并且可以随时取消。OpenAI 最近宣布推出每月 20 美元的 ChatGPT Plus 试点订阅计划。ChatGPT 也将很快加入 Microsoft Azure OpenAI 服务,但其定价目前正在推出中。重要元素可能会与不同的 Microsoft 365 软件订阅捆绑在一起。

6. 我应该直接向客户提供基于 ChatGPT 的体验吗?目前对于大多数用例来说,这风险太高,除非在极少数情况下,可能与游戏或娱乐有关,在这些情况下,内容的正确性或公正性可能受到较少的审查。

劳动力影响

7. ChatGPT 会取代工作吗?最初,ChatGPT 将增加目标活动或任务,而不是整个工作。这之后可能会出现 ChatGPT 的未来版本,以及其他工具和工具组合,它们将超越增强并可能开始执行有针对性的活动或任务。这将需要测试、质量控制、护栏和治理。

8. ChatGPT 对企业劳动力有何影响?正如问题 2 的答案中提到的,ChatGPT 将成为多种工具之一,包括其他超级自动化和 AI 创新,用于自动化、增强人类或机器,或自主执行业务或 IT 流程的架构解决方案。它将取代、重新校准和重新定义构成许多工作角色的活动和任务。

9. 对劳动力的影响有多大?将会创造新的工作,而其他工作将被重新定义。劳动力的净变化将因行业、地点以及企业的规模和产品(产品或服务)等因素而有很大差异。然而,很明显,使用ChatGPT (或竞争对手)、超级自动化和 AI 创新等工具将侧重于重复和大批量的任务,强调效率,例如缩短周期时间、提高生产率和改进质量控制(降低错误率)等。

10. Gartner 对企业未来的预测是什么?Gartner 的战略规划假设是,到 2026 年,将有超过 1 亿人使用机器人同事(合成虚拟同事)为企业工作做出贡献。这不会仅由 ChatGPT(或竞争对手)提供支持;相反,它将涉及许多其他技术和解决方案。

技术

11. ChatGPT是人工智能吗?虽然 ChatGPT 和相关的大型语言模型 (LLM) 或基础模型具有令人印象深刻的能力,但它们无法理解、学习或承担任何人类可以完成的智力任务。ChatGPT 是一种强化学习方法。尽管增加了人类反馈,但它本质上是一种机器学习结构,缺乏符号技术提供的泛化能力。

12. ChatGPT 是一种新的 AI 范式吗?ChatGPT 是持续趋势的演变,而不是新范例。底层模型基于 transformer 神经网络,它已被用作基础模型超过五年,包括在供应商应用程序中。然而,ChatGPT 确实为这些基础模型添加了一些新元素,例如会话和短期记忆层以及用于训练过程的大量人在循环反馈(强化学习) 。为使模型可用于大众消费而交付的工程也很新颖,需要大量的计算资源和模型服务架构。

13. ChatGPT 有哪些多语言功能?ChatGPT 在多语言语料库上进行了训练,能够响应多种语言的输入并生成输出。Gartner 非正式地观察到,ChatGPT 似乎与领先的英语到西班牙语的商业机器翻译模型一样有效,但对于其他联合国官方语言(阿拉伯语、中文、法语和俄语)来说就没有那么强大了。ChatGPT 的翻译速度比商业引擎慢。用户应根据具体情况评估使用 GPT-3 进行翻译。

14. 可以通过哪些不同方式使用 ChatGPT?您可以通过以下四种方式之一使用该技术:

o 按原样——通过基于网络的界面输入提示和接收结果。这是迄今为止最流行的使用方法。

o 无需 API 的即时工程——即时工程是将 ChatGPT 等服务与其他技术结合使用作为工作流程的一部分。可以手动或使用屏幕抓取和机器人过程自动化 (RPA) 技术来实现此工作流程。

o 使用 API 进行快速工程——该模型尚不可用,但预计在 2023年上半年 推出。虽然目前 Github 上有一些解决方案可以围绕 ChatGPT 启用 API 包装器,但不建议将它们用于生产构建或扩展,并且 OpenAI 也不支持它们。

o 自定义构建——可以为定制实现创建核心GPT2/GPT3 模型的自定义构建,但这不会有 ChatGPT 提供的对话交互或提示过滤。

15. ChatGPT 当前的限制是什么?ChatGPT 仅接受 2021 年之前的数据训练,因此它对新近度有限制。它无法提供生成其答案的信息来源,也无法解释。它的可靠性仅与其(未知的)潜在来源一样好,这些来源可能是错误和不一致的,无论是本身还是它们与 ChatGPT 的组合方式,正如其使用中已经证明的那样。它只能产生语言和代码,不能产生图像。当前没有可用的受支持 API。您无法在自己的知识库上训练 ChatGPT。ChatGPT 给人一种执行复杂任务的错觉,但它对底层概念一无所知;它只是做出预测。它不提供数据隐私保证。此外,虽然最近更新了 ChatGPT 以更好地处理数学查询。

16. 我可以将自己的数据用于 ChatGPT吗?您目前只能使用自己的数据向 ChatGPT 提供提示,但不能对其进行训练或微调。如果你对 ChatGPT 采取原样的方法,你可以在你的问题中包含你自己的数据和内容,例如粘贴软件代码并要求 ChatGPT 对其进行调试,或者粘贴一些文本以供其总结。但是,您目前无法添加自己的行业或领域知识数据来训练或微调 ChatGPT,尽管 Azure 服务有望在 2023 年实现这一目标。作为替代方案,您可以在没有 ChatGPT 的情况下使用GPT 2/3 引擎对话界面或添加,并使用迁移学习来训练您自己的模型版本。但是,这不会产生与 ChatGPT 相同类型的模型。

17. ChatGPT 可以个性化内容吗?无法个性化 ChatGPT 的用户体验 (UX)。然而,用户可以通过他们的提示以某种风格个性化(或者更确切地说,上下文化)生成输出,例如通过请求 ChatGPT 将其生成的内容调整为特定的写作风格或教育水平。Azure OpenAI ChatGPT 服务很可能会添加 API,届时很可能会拦截输入和输出,并使用不同的用户界面处理用户体验。

18. 我可以使用 ChatGPT 构建或集成到其他系统吗?是的,但目前最好构建增强方法来支持不同的角色。

19. ChatGPT 将添加哪些新功能?服务不是静态的;例如,最近对其进行了更新以更好地处理数学提示。微软也有可能在 2023 年使用 Azure OpenAI ChatGPT 服务来补充必应搜索。我们还期望为该服务引入更正式的 API 产品。最近,Microsoft Teams Premium 收到了使用 GPT3.5 的 Azure OpenAI ChatGPT 核心模型的更新。

供应商和生态系统

20. ChatGPT 是搜索的替代品还是威胁? ChatGPT 是对搜索的补充,只是部分替代。ChatGPT 侧重于生成答案的方法,而不是工件发现(例如,某个文档或句子)。一段时间以来,许多搜索和洞察引擎供应商一直在使用基本 GPT 技术作为其 AI 技术的一部分。Gartner 预测,随着时间的推移,搜索等发现方法将演化为与现有方法一起使用基础模型。

21. ChatGPT 有竞争对手吗?是的。有几家较小的供应商使用类似于 ChatGPT 的大型语言模型来交付特定的任务用法。然而,许多较大的技术供应商尚未将其产品商业化。Gartner 预计像百度、IBM 和谷歌这样的竞争对手将在 2023年上半年,还有一些规模较小的公司进入市场。例如,2023 年 2 月 6 日,谷歌宣布推出自己的产品 Bard。

22. 哪些市场会围绕 ChatGPT 涌现?最大的演变将是创建模型的定制变体,如 GPT,系统集成商和供应商支持最终用户通过迁移学习注入他们自己的知识库。我们预计 2023 年会出现更多的语料库管理和提示工程服务和工具,以及用于事实核查和生成文本检测的工具。供应商可能会通过针对特定任务对其模型进行微调,以及引入工具来降低与生成内容的可解释性、可靠性、公平性、安全性和透明度相关的风险,从而使他们的产品脱颖而出。

23. ChatGPT 是否会使我当前的自然语言技术 (NLT) 过时?不,不太可能这样做。ChatGPT 横跨 NLT 领域的两个市场:对话式 AI 和自然语言生成。如果您的聊天机器人进行事务性对话并依赖于您自己的知识体系,那么 ChatGPT 不会取代它。今天,ChatGPT 是一种用途广泛的通用对话工具,而不是 NLT 的单一 API 灵丹妙药。ChatGPT 和 GPT 技术可以在工作流中发挥作用。可以在 NLT 系统中使用该技术,例如生成同义词、话语和响应作为工作流程的一部分。您应该咨询现有供应商,了解他们如何使用 ChatGPT 等生成技术。

安全和风险管理

24. 我的员工使用 ChatGPT 有多安全?应指示所有使用 OpenAI ChatGPT 的员工将他们发布的信息视为在公共站点(例如,社交网络或公共博客)上发布的信息。他们不应发布公众通常无法获得的个人身份信息、公司或客户信息。目前没有明确的隐私或保密保证。此外,您发布的信息可能会用于进一步训练模型。微软将为其 Azure OpenAI ChatGPT 服务引入隐私保证,就像它对其其他软件服务所做的那样。

25. ChatGPT 提供哪些内容过滤?ChatGPT 对输入和输出有一个有害的过滤器,但这是一项复杂的任务,需要良好的上下文建模和高水平的细微差别。因此,从合规性或风险的角度来看,用户不应依赖其输出,而应确保人在循环中以评估输入和输出。

26. ChatGPT 被不良行为者使用的风险是什么?有人担心 ChatGPT 可能会被不良行为者用来大规模生成虚假信息、创建高质量的网络钓鱼电子邮件并使用其代码生成功能来创建恶意软件。ChatGPT 的易用性和无处不在加速了这种风险。服务提供商可能会要求用户签署道德使用协议。然而,这些可能难以执行。

27. 谁可以查看我与 ChatGPT 的对话?ChatGPT服务提供商(OpenAI 和即将推出的 Microsoft)可以审查对话以改进他们的系统并确保内容符合他们的政策和安全要求。对于可能查看您发布的信息的员工、承包商或合作伙伴,我们无法保证。预计该服务的 Azure 版本将在这方面遵循现有的 Azure OpenAI 服务。

28. 我与 ChatGPT 的对话会用于训练吗?是的,他们可能会被培训师审查。无法删除特定提示,因此请谨慎分享。可以删除帐户,但这不会删除训练数据。

29. ChatGPT 有哪些偏见?ChatGPT 经过微调或增强以符合培训师的偏好(贴标签者的排名),而不是经过验证的事实,这意味着它的输出是合理的,但对于许多用例来说并不可靠。此外,用于训练底层 GPT-3 模型的大型数据集中可能存在偏差。尽管 OpenAI 努力将 ChatGPT 中的偏见和歧视降至最低,但已经有已知的此类事件发生的案例。

30. 培训数据内容所有者使用 ChatGPT是否存在监管风险?人们担心与用于训练 GPT-3 和 ChatGPT 的内容相关的数据和知识产权的所有权。目前还没有明确这个问题,因此它对OpenAI 和 ChatGPT 的进一步使用构成了风险。

31. 我可以检测内容是否由 ChatGPT 生成吗?目前没有任何可靠的方式。Gartner 已经观察到尝试这样做的工具,但到目前为止,它们在检测内容是由 ChatGPT 还是人生成的方面效果不佳。

32. 我应该围绕 ChatGPT 制定公司政策吗?是的。您的知识工作者可能已经在使用它,用于实验或什至支持他们与工作相关的任务。彻底阻止 ChatGPT 可能会导致“影子”ChatGPT 使用,同时只会给组织带来错误的合规感。因此,应指示所有使用 ChatGPT 的员工将他们发布的信息视为在公共网站(例如社交网络或公共博客)上发布的信息。一个明智的方法是监控使用情况,鼓励创新,但确保它只用于增强员工,而不是未经过滤地用于客户和合作伙伴。

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