 |
北京(jing)2023年3月22日 /美通社/ -- 上周GPT-4全球發布，再次將以ChatGPT為代表的人工智能如何應用于企業的討論帶向新的高潮。鑒于廣大客戶與合作伙伴對于如何在企業高質量、規模化和安全地采用人工智能實現創新突破的探索需求，我們特別邀請IBM中國的技術與行業專家，分享他們的見解與實施經驗。今天與大家分享的是IBM數據與人工智能資深技術專家、The Open Group 卓越級技術專家（Distinguished Technical Specialist）吳敏達。以下(xia)是他近期的署名文章：
從 +AI 到 AI+，談企業如何應用 ChatGPT 技術
作者：吳敏達
IBM科技事業部 數據與人工智能資深技術專家
引言
AI 無處不在，它可以畫畫、創作、并與人們談論復雜的話題。技術每年都變得更加先進，越來越多的企業正在從 +AI（數據集成+分析）過渡到AI+（預測、自動化、機器學習）。 企業的 AI 采用率和 AI 能力都自 2017 年以來翻了一番，而作為數字化轉型戰略一部分的 [1]。
隨(sui)著ChatGPT的(de)(de)橫空出(chu)世，成為主要新(xin)聞文章(zhang)的(de)(de)標題，一時洛陽紙貴，一試難求。越來越多的(de)(de)企業(ye)正在認識到他們可以(yi)通過 AI 獲得(de)價值和轉(zhuan)型的(de)(de)新(xin)方式，開(kai)始(shi)思考如何利用ChatGPT技術重新(xin)定義生產力(li)，產生業(ye)務(wu)價值。
然而當企業逐步深入調研ChatGPT的能力和技術之后，就會產生疑慮和不安。首先是安全性，由于 ChatGPT 是公有云(yun)的(de)服(fu)務，如果企業需(xu)(xu)要(yao)使(shi)用(yong)(yong)，需(xu)(xu)要(yao)用(yong)(yong)企業的(de)數據去(qu) Fine-Tuning（微調(diao)）預(yu)訓(xun)練模型，而很多企業數據是敏感(gan)和(he)需(xu)(xu)要(yao)保護的(de)。同樣在使(shi)用(yong)(yong) ChatGPT 服(fu)務的(de)時(shi)候也(ye)要(yao)考慮(lv)安全的(de)問題。
其次是準確性和權威性，ChatGPT 的(de)(de)答(da)案并不(bu)總(zong)是(shi)完全準確(que)、相關(guan)或公(gong)正(zheng)，因為(wei)它們是(shi)由(you)人(ren)工智能生成的(de)(de)。 雖(sui)然它能夠提(ti)供一些非常有創(chuang)意的(de)(de)響應，但它會讓(rang)企業或品牌面臨風險，因為(wei)沒有一致(zhi)的(de)(de)、可擴展的(de)(de)方法來確(que)定所提(ti)供的(de)(de)答(da)案是(shi)否正(zheng)確(que)。
最后，企業 AI 需要考慮 AI 治理、定義政策并在整個 AI 生命周期中建立問責制，以確保模型遵守公平、可解釋性、穩健性、透明度和隱私的原(yuan)則，而這也是 ChatGPT 目前缺失的。
"梅須遜雪(xue)三分白，雪(xue)卻輸梅一段香"， 本文試圖從行(xing)業(ye)知識和(he)技(ji)術實踐兩個角度來(lai)進行(xing)探討，看看企(qi)業(ye)如(ru)何能(neng)夠揚(yang)長避短，利用 ChatGPT 技(ji)術助(zhu)力(li)企(qi)業(ye)級 AI。
場景與流程
行業知識(shi)和技術實踐(jian)是企(qi)業級 AI 成功的(de)(de)關鍵因素。ChatGPT 技術在企(qi)業應用同樣如此，選擇合適的(de)(de)場景(jing)，采用受控的(de)(de)企(qi)業流程(cheng)，通過開放的(de)(de)架構，才能讓(rang) ChatGPT 技術在企(qi)業安(an)全落地。
ChatGPT 是以 GPT 3.5 為基礎衍生出來的應用，目的是用來展示 GPT 的能力。ChatGPT的 技術支撐是大規模語言模型，也就是大家耳熟能詳的 LLM，LLM 屬于基礎模型的范疇，基礎模型是在廣泛的未標記數據集上訓練的模型，這些數據可用于不同的任務，只需最少的微調。基礎模型和 LLM 支撐了生成式 AI，通過從現有數據中學習來創建原創內容。
ChatGPT 和 LLM 是 AI 領(ling)域令人激動(dong)的(de)創(chuang)新(xin)，會(hui)直接加速(su)對話 AI 的(de)應用，客戶服務（利用 AI 來進行互動(dong)和交談）是最重要的(de)企業 AI 應用場景之一(yi)。以(yi) ChatGPT 為(wei)代表的(de)生成(cheng)式(shi) AI 擅長(chang)(chang)響應與問題相關、可(ke)(ke)以(yi)處理小眾不常見(jian)的(de)話題，但也可(ke)(ke)能會(hui)編造事實不正確的(de)答(da)案。而目前企業級(ji)(ji)對話 AI 更擅長(chang)(chang)對高價值問題的(de)回答(da)，非常具體和準確，因(yin)此引入 ChatGPT 的(de)技術，可(ke)(ke)以(yi)完善企業級(ji)(ji)對話 AI 的(de)能力。
理解、傳遞和應用業務流程是企業級 AI 的重要部分，AI 需要理解、應用和處理這些流程。盡管 ChatGPT 是在大量基于文本的數據上進行訓練的，但它并不"理解"企業所需的特定業務流程和流程，它不會對模棱兩可的問題進行澄清，而是對問題的含義進行"最佳猜測"。例如：用戶詢問業務場景："我如何支付賬單？"，ChatGPT 會詳細說明了如何支付賬單的過程。但企業級 AI 需要能夠弄清楚用戶想支付什么賬單、從什么賬戶以及支付方式。 這些問題特定于企業或流程，對話的結果是交易處理結果，而不僅僅是基于文本。ChatGPT 不支持針對企業系統執行交易的能力。而 IBM Watson Assistant 和 IBM Watson Discovery 幫助中國客戶構建企業級 AI [2]。Watson Assistant 可以根據客戶信息和(he)上下文觸(chu)發(fa)業(ye)務流程并用于(yu)對話控制(zhi)，并通過使用開箱即用的 webhook 和(he)觸(chu)發(fa) API 與(yu)業(ye)務系統集成來實現(xian)自動化任務。
企業級 AI 需要控制對話，Watson Assistant 是企業級對話 AI 市場的領導者，可以實現"tell me", "show me"和"do it for me"， 與企業系統和應用程序集成或完全自動化業務流程。Watson Assistant 最新的功能"旅程"[3]，可以在對(dui)話中逐步直觀地指導用戶應用的復雜過程，通過視頻，文本和(he)圖像提(ti)供交互(hu)式幫助和(he)支持。
持(chi)續改進增強(qiang)對(dui)(dui)話(hua)(hua)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)性(xing)能(neng)和(he)用(yong)(yong)戶體驗是(shi)企(qi)業(ye)(ye)級 AI非常重要(yao)的(de)(de)(de)(de)內(nei)容。在引入 ChatGPT 技(ji)術(shu)后(hou)，依然需要(yao)企(qi)業(ye)(ye)級 AI 最佳(jia)實(shi)踐(jian)和(he)方法(fa)論來保證成功(gong)。IBM Watson Assistant 提(ti)供(gong)了(le)持(chi)續改進對(dui)(dui)話(hua)(hua)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)和(he)衡量指(zhi)標，可用(yong)(yong)于日常交付以提(ti)高對(dui)(dui)話(hua)(hua)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)效率(lv)(lv)的(de)(de)(de)(de)完整方法(fa)論、技(ji)巧、操作方法(fa)和(he)模板。企(qi)業(ye)(ye)級對(dui)(dui)話(hua)(hua) AI 建(jian)議綜合關(guan)注四個指(zhi)標：凈(jing)推薦(jian)值 (NPS)、客戶滿意(yi)度(du)、遏制率(lv)(lv)、一(yi)次性(xing)問(wen)題(ti)解決(jue)率(lv)(lv)。僅(jin)(jin)僅(jin)(jin)看(kan)凈(jing)推薦(jian)值和(he)客戶滿意(yi)度(du)并(bing)不(bu)能(neng)全面了(le)解對(dui)(dui)話(hua)(hua)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)成功(gong)與否(fou)，遏制率(lv)(lv)是(shi)用(yong)(yong)戶不(bu)選擇人(ren)(ren)工(gong)的(de)(de)(de)(de)百分比，回訪率(lv)(lv)是(shi)看(kan)用(yong)(yong)戶在一(yi)周(zhou)內(nei)是(shi)否(fou)使(shi)用(yong)(yong)了(le)任何(he)渠道重新尋(xun)求(qiu)幫助(zhu)，遏制率(lv)(lv)低和(he)回訪率(lv)(lv)高意(yi)味著(zhu)對(dui)(dui)話(hua)(hua)機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)并(bing)沒有達到滿意(yi)的(de)(de)(de)(de)自助(zhu)服務效果。
在企業級 AI 中，ChatGPT 背后的 AI 基礎模型技術除了前面談到的客戶服務業務場景，也可以用于數字化勞動力、IT 運營和網絡安全等。Red Hat 和 IBM 正在利用該技術為 Ansible 注入新的功能，[4] 將使任何人都可以更輕松地使用 AI 生成的建議編寫 Ansible Playbook。Project Wisdom 將能夠根據用戶輸入，然后生成以 Ansible 語法編寫自動化內容，實現與 AI 進行結對編程。IBM 已經構建了一系列企業 AI 工具、應用程序和解決方案，現在正利用最新的 AI 基礎模型技術優化結果和適合企業使用。我們將技術和咨詢服務結(jie)合到一(yi)個(ge)經過驗證的框架中，解(jie)決客戶和企業(ye)最緊迫的業(ye)務問(wen)題。
Watson 能力的演進
自 2020 年以來，IBM Watson 產品一直在使用基礎模型（Foundation Models） 為其開(kai)箱(xiang)即(ji)用(yong)的特定任務模(mo)(mo)型(xing)提供(gong)支持。通(tong)過使(shi)用(yong)了基(ji)礎模(mo)(mo)型(xing)，準(zhun)確(que)性明(ming)顯超過上(shang)一(yi)代模(mo)(mo)型(xing)，而且仍然(ran)具有成本效益。 借助預(yu)訓練的基(ji)礎模(mo)(mo)型(xing)，Watson 可以使(shi)用(yong)更少的標(biao)注語句(ju)訓練一(yi)種(zhong)新語種(zhong)，從而更快的實現(xian)多語種(zhong)支持。
由于 Watson 服務不僅支持公有云，而且支持本地化部署，企(qi)業客戶(hu)可以使(shi)用企(qi)業行業領域數(shu)據來調整(zheng)基(ji)礎模型(xing)并(bing)創建自定義模型(xing)并(bing)保證安全性。
Watson Assistant 正在用生成式 AI 來實現更好的對話體驗和更快的構建。
我們正處于 AI 的轉折點，對于大型語言模型的快速技術進步和 ChatGPT 背后的技術感到非常興奮。 [5]是 IBM利用類似技術的企業級 AI 案例，Legalmation 利用 IBM Watson Discovery 生成早期階段的訴訟草稿，并為律師和律師助理節省時間。 在不到兩分鐘的時間內起草了回復，成本降低 80%。另外，通過和 GPT 語言生成的服(fu)務為 IBM Watson Assistant 客戶提供擴展其對話式(shi) AI 功(gong)能的能力。Watson Assistant 可以根(gen)(gen)據用戶查詢，通過 Watson Discovery 檢索內容(rong)。然后(hou)采(cai)用生成式(shi)預(yu)訓(xun)練(lian) Transformer 技(ji)(ji)術，根(gen)(gen)據檢索到的內容(rong)、查詢和對話的完整上下文生成響應。這是利(li)用 GPT 技(ji)(ji)術的一(yi)(yi)種積極方(fang)式(shi)，因為企(qi)業仍然能夠(gou)在生成的響應中獲得上下文和企(qi)業行業知識。企(qi)業級 AI 需要多種方(fang)案的組合來產生業務價(jia)值，ChatGPT 背后(hou)的技(ji)(ji)術將(jiang)是其中的一(yi)(yi)部分。
下面是 Watson 與 GPT 技術的生成式 AI 結合的例子。左邊是 Watson Assistant沒有預設答(da)案(an)，會自動(dong)調(diao)用(yong) Watson Discovery實時(shi)搜(sou)索用(yong)戶問(wen)題，可(ke)以找到知識文檔中(zhong)相關內(nei)容(rong)并返回結果(guo)，但不能使用(yong)這些內(nei)容(rong)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)自然的(de)對話語言(yan)答(da)案(an)。而且(qie) Watson Discovery 可(ke)以提(ti)(ti)供(gong)多個(ge)搜(sou)索結果(guo)，但無法將(jiang)不同的(de)搜(sou)索結果(guo)的(de)信息結合起來，提(ti)(ti)供(gong)一(yi)(yi)個(ge)連貫的(de)答(da)案(an)。右邊則增(zeng)加了生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)式 AI 的(de)能力，這時(shi)候(hou)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)的(de)答(da)案(an)直接響應用(yong)戶所(suo)提(ti)(ti)出的(de)問(wen)題。另外使用(yong)對話上下(xia)文來回答(da)第二個(ge)問(wen)題：第二個(ge)問(wen)題沒有明確提(ti)(ti)及"勞(lao)務派遣公司基本(ben)情況(kuang)表"，但會根據上下(xia)文給(gei)(gei)出正(zheng)確答(da)案(an)，因為它在(zai)上一(yi)(yi)個(ge)問(wen)題中(zhong)已(yi)被提(ti)(ti)及。整個(ge)過(guo)程(cheng)無編碼即可(ke)完成(cheng)(cheng)，只需要(yao)把行業文檔交給(gei)(gei) Watson Discovery，將(jiang)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)式 AI 指(zhi)向 Watson Discovery，最后將(jiang)它們與 Watson Assistant 模板(ban)連接在(zai)一(yi)(yi)起。
AI 治理也是非常重要的方面。IBM 發布了 [6]，這(zhe)是(shi)如(ru)何構(gou)建 IBM 產(chan)品、IBM 如(ru)何利(li)用 AI 的(de)指導，IBM Watson 承諾(nuo)不會利(li)用客(ke)戶(hu)數據來(lai)訓練模型(xing)。同樣這(zhe)也是(shi) ChatGPT 技術如(ru)何助力企業(ye) AI 的(de)需要關注的(de)。
總結
來自 AI 的洞察力(li)正在從根本上改變我們(men)工(gong)作(zuo)方式的方方面(mian)面(mian)。ChatGPT 雖然不(bu)完美，但正在為我們(men)的科技未來指明方向(xiang)。在 +AI 階(jie)段，AI 針(zhen)對傳(chuan)統應用去產(chan)生價值，通過 +AI賦能。而(er) AI+ 時代已經(jing)到來，是以 AI 為核心，AI 無處不(bu)在。IBM 正在幫助企業(ye)將 AI 付諸(zhu)行(xing)動(dong)(dong)(dong)，通過 AI 和自動(dong)(dong)(dong)化(hua)重塑工(gong)作(zuo)流程(cheng)，自動(dong)(dong)(dong)化(hua)端到端企業(ye)流程(cheng)，用 AI 驅動(dong)(dong)(dong)的決策代替(ti)日常重復的任務來提高生產(chan)力(li)，個(ge)性(xing)化(hua)員工(gong)和客戶(hu)互動(dong)(dong)(dong)。
在 +AI 階段，企業從智能設(she)備等(deng)消(xiao)費領域(yu)獲(huo)得(de)的(de)(de)(de)(de)標簽訓(xun)練數據。 使用(yong)互聯網(wang)規模(mo)應(ying)用(yong)的(de)(de)(de)(de)消(xiao)費者(zhe)生成了足夠的(de)(de)(de)(de)訓(xun)練數據，可(ke)用(yong)于推薦(jian)引擎，語音和(he)視覺應(ying)用(yong)。而在 AI+ 時代(dai)，利用(yong)基(ji)礎(chu)模(mo)型，可(ke)以使用(yong)未標注(zhu)的(de)(de)(de)(de)數據進行(xing)訓(xun)練，從而使企業有機會(hui)通過未標注(zhu)的(de)(de)(de)(de)數據來(lai)獲(huo)取業務價值(zhi)。比如，工(gong)業 4.0 可(ke)以使用(yong)在正常操作期間生成的(de)(de)(de)(de)傳感器數據來(lai)優化(hua)設(she)備維(wei)護，IT 供應(ying)商可(ke)以通過基(ji)礎(chu)模(mo)型降低 IT 運營(ying)成本。IBM正在幫助企業創建(jian)特定行(xing)業的(de)(de)(de)(de)基(ji)礎(chu)模(mo)型，一起迎接 AI+ 時代(dai)的(de)(de)(de)(de)到來(lai)！
參考資料： |
[1] |
[2] |
[3] |
[4] |
[5] |
[6] |
