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IBM專(zhuān)家觀點(diǎn):從ChatGPT的走紅談企業(yè)需要怎樣的AI -- 是"百事通"還是"業(yè)務(wù)助手"?

IBM China
2023-02-27 19:42 4054

北京2023年2月27日 /美通社/ -- 根據(jù)瑞銀最近一份研究報(bào)告估計(jì),OpenAI去年11月底推出的ChatGPT在1月份達(dá)到了1億月度活躍用戶(hù),成為歷史上增長(zhǎng)最快的面向消費(fèi)者的人工智能app。 根據(jù)Sensor Tower的數(shù)據(jù),從上線開(kāi)始算,到達(dá)到1億月活, Instagram用了大約兩年半,TikTok抖音用了大約9個(gè)月,而ChatGPT只用了兩個(gè)月。

據(jù)業(yè)內(nèi)媒體反饋,ChatGPG也是當(dāng)前中國(guó)企業(yè)開(kāi)發(fā)者社區(qū)最關(guān)注的話(huà)題——如何將ChatGPT運(yùn)用于企業(yè)? 用于哪些業(yè)務(wù)場(chǎng)景?怎么用?包括金融、制造和車(chē)企在內(nèi)的傳統(tǒng)企業(yè)也對(duì)此極為關(guān)注。一些開(kāi)發(fā)者表示,他們的領(lǐng)導(dǎo)已經(jīng)下命令,讓他們加快研究ChatGPT如何在業(yè)務(wù)當(dāng)中發(fā)揮作用。

IBM是全球企業(yè)級(jí)AI技術(shù)與應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)者,第三方研究機(jī)構(gòu)早在2021年就報(bào)告IBM連續(xù)三年位列全球 AI 市場(chǎng)份額的第一名,全球有超過(guò)4萬(wàn)企業(yè)客戶(hù)正在使用IBM的人工智能,即Watson AI。近年來(lái),許多把"數(shù)據(jù)為先"作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重點(diǎn)的中國(guó)企業(yè)也加入到積極采用人工智能技術(shù)的行列,他們與IBM的技術(shù)與行業(yè)專(zhuān)家一道,攜手打造了不少創(chuàng)新領(lǐng)先的AI應(yīng)用場(chǎng)景,積累了一定的經(jīng)驗(yàn)。

基于客戶(hù)與合作伙伴近期對(duì)于面向企業(yè)的人工智能應(yīng)用的高度關(guān)注與探索需求,我們特別邀請(qǐng)IBM中國(guó)的技術(shù)與行業(yè)專(zhuān)家,分享他們的見(jiàn)解與實(shí)施經(jīng)驗(yàn),希望能夠?qū)V大客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者社區(qū)的同行有所啟發(fā)和借鑒。首先與大家分享的是IBM杰出工程師、大中華區(qū)客戶(hù)成功架構(gòu)師、大中華區(qū)金融行業(yè)首席架構(gòu)師陳宇翔,以下是他近期的署名文章——

ChatGPT的走紅談企業(yè)需要怎樣的AI -- 是"百事通"還是"業(yè)務(wù)助手"?

作者:陳宇翔

IBM杰出工程師、大中華區(qū)客戶(hù)成功架構(gòu)師、大中華區(qū)金融行業(yè)首席架構(gòu)師

從ChatGPT的走紅,談企業(yè)需要怎樣的AI -- 是“百事通”?還是“業(yè)務(wù)助手”?
從ChatGPT的走紅,談企業(yè)需要怎樣的AI -- 是“百事通”?還是“業(yè)務(wù)助手”?

ChatGPT火爆出圈

最近幾周,AI業(yè)界最大的新聞無(wú)疑是ChatGPT橫空出世,從而引發(fā)的業(yè)界震動(dòng)。市場(chǎng)上有大量的評(píng)論文章,有把它描述成無(wú)所不能的,大有代替人類(lèi)職業(yè)之勢(shì);也有提出擔(dān)擾,某些頂級(jí)學(xué)術(shù)雜志和知名高校已經(jīng)明確限制AI作者發(fā)表論文和科研成果。

出于好奇,筆者也試用了ChatGPT。整體感覺(jué)對(duì)于一般的開(kāi)放性問(wèn)題,ChatGPT生成的回答文法結(jié)構(gòu)完整,語(yǔ)言風(fēng)格自然,比之前的聊天機(jī)器人有明顯的進(jìn)步。內(nèi)容的準(zhǔn)確性和完整性,往往能超過(guò)正常交流時(shí)大多數(shù)人的"第一反應(yīng)",更像是經(jīng)過(guò)了一番思考并整理后的結(jié)果,條理清晰,很有啟發(fā)。但對(duì)于專(zhuān)業(yè)性問(wèn)題,尤其是需要邏輯推理的知識(shí),ChatGPT并沒(méi)有像網(wǎng)上文章說(shuō)的那么出色,經(jīng)常"張冠李戴"或者形式上像模像樣但內(nèi)容上卻不知所云。

為什么會(huì)這樣呢?我們可以問(wèn)一問(wèn)ChatGPT自己。

"ChatGPT是由OpenAI公司開(kāi)發(fā)的一款預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,旨在生成人類(lèi)可讀的文本。它通過(guò)讀取大量的文本數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)了如何生成與語(yǔ)言相關(guān)的內(nèi)容,并在輸入一段文本時(shí)生成一段有關(guān)的文本輸出……"

ChatGPT中的GPT的全稱(chēng)是的"Generative Pre-trained Transformer -即生成性預(yù)訓(xùn)練變換模型"。借用一位名叫#硅谷學(xué)霸Jolin 的技術(shù)教育博主對(duì)GPT模型的淺顯解釋?zhuān)f(shuō),以ChatGPT為代表的"生成性AI"是一項(xiàng)技術(shù)突破,之前AI學(xué)習(xí)大多聚焦于觀測(cè)、分類(lèi)和分析內(nèi)容,而生成性AI則不限于分析現(xiàn)有數(shù)據(jù),它可以生成新內(nèi)容,可以根據(jù)需要生成新的代碼、詩(shī)歌、文章和藝術(shù)品。ChatGPT是專(zhuān)注于文本內(nèi)容的生成性AI。所謂"預(yù)訓(xùn)練"是指該模型已經(jīng)在某些有限的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練,事實(shí)上,ChatGPT已經(jīng)學(xué)習(xí)了2021年6月以前人類(lèi)編寫(xiě)和發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)上的海量信息,而且是通過(guò)"監(jiān)督學(xué)習(xí)"和"人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)"這兩種技術(shù)進(jìn)行的學(xué)習(xí)。Transformer是一個(gè)非常底層的AI機(jī)器學(xué)習(xí)的算法架構(gòu),是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從GPT-1到今天的GPT-3.5都是采用Transformer架構(gòu),而GPT模型的進(jìn)化有賴(lài)于底層硬件超級(jí)算力的效率提升,以支持AI對(duì)更多、更大數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)[i]。

也就是說(shuō),ChatGPT是通過(guò)海量(約45TB[ii])語(yǔ)料訓(xùn)練而掌握了語(yǔ)法和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的成熟的大型語(yǔ)言模型(Large Language Model, LLM),其特色是文本生成能力很強(qiáng),產(chǎn)生的文字風(fēng)格和內(nèi)容很像之前的輸入,即人類(lèi)語(yǔ)言。由于訓(xùn)練語(yǔ)料涉及面廣,所以ChatGPT對(duì)各行各業(yè)的信息都有涉獵,總能略知一二,有時(shí)甚至回答得頭頭是道。對(duì)某些專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域,比如編程,甚至可以產(chǎn)生準(zhǔn)確的代碼并直接運(yùn)行。然而,若仔細(xì)觀察,這些代碼往往都是解決特定的小任務(wù),代碼風(fēng)格似曾相識(shí)。若要完成一個(gè)創(chuàng)新的算法,或者復(fù)雜問(wèn)題的編程,ChatGPT就無(wú)能為力了。

總體而言,這類(lèi)通過(guò)學(xué)習(xí)語(yǔ)料來(lái)生成文本的AI模型,都是在學(xué)習(xí)過(guò)去,其目標(biāo)是模仿過(guò)去,生成出幾可亂真的作品,并不是真正意義下的創(chuàng)造未來(lái)。ChatGPT也不例外。作為助手,對(duì)思考的廣度往往有幫助,對(duì)思考的深度卻不盡然。

從聊天到業(yè)務(wù)助手

ChatGPT讓我們看到了大型語(yǔ)言模型的未來(lái)。然而,在企業(yè)應(yīng)用中,為了創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值,這類(lèi)對(duì)話(huà)形式的應(yīng)用(ChatBot)則更多用于對(duì)外的"客戶(hù)服務(wù)"或?qū)?nèi)的"業(yè)務(wù)助手"方面。這就對(duì)此類(lèi)模型提出更高的要求——

第一, 準(zhǔn)確性和專(zhuān)業(yè)性

企業(yè)往往要求回答準(zhǔn)確且專(zhuān)業(yè),如果對(duì)答案沒(méi)有把握,回答"不知道"也好過(guò)生成一大段豐富而無(wú)用的文字。

ChatGPT是一種"開(kāi)放領(lǐng)域系統(tǒng)"(Open-domain system),類(lèi)似的還有Google的Bard,它們都需要海量的信息輸入和長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練,能應(yīng)付所有領(lǐng)域的對(duì)話(huà),回答內(nèi)容相關(guān)度高,對(duì)答自知,語(yǔ)法自然。

而企業(yè)級(jí)的ChatBot是一種"封閉領(lǐng)域系統(tǒng)"(Close-domain system),往往不是需要一個(gè)乖巧的"百事通",而是需要專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域可靠的"知識(shí)助手"。它的訓(xùn)練語(yǔ)料是有限的,包含企業(yè)內(nèi)部文檔和資料、專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)、外部該領(lǐng)域的相關(guān)文章等等,大量的資料都是不公開(kāi)的。ChatBot能回答的問(wèn)題也限定在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的場(chǎng)景語(yǔ)境中。不必面面俱到,但求簡(jiǎn)練、精準(zhǔn)、專(zhuān)業(yè)。

第二,主動(dòng)式對(duì)話(huà)

碰到提問(wèn)模棱兩可的時(shí)候,企業(yè)應(yīng)用往往要求通過(guò)主動(dòng)引導(dǎo)式對(duì)話(huà),甚至反問(wèn)的辦法,迅速澄清意圖。然后,再給出明確的答案。這一點(diǎn)ChatGPT目前尚未做到,當(dāng)問(wèn)題模糊時(shí),回答也模糊,提問(wèn)者發(fā)現(xiàn)后,換一種問(wèn)法,或者在對(duì)話(huà)中縮小范圍,可逐步得到想要的結(jié)果。整個(gè)過(guò)程中,ChatGPT每次都是被動(dòng)回答。

第三,后臺(tái)集成能力

ChatBot往往作為企業(yè)對(duì)話(huà)的渠道入口,在提供服務(wù)時(shí)需要和企業(yè)大量的后臺(tái)系統(tǒng)集成。比如:在識(shí)別意圖后可以從數(shù)據(jù)庫(kù)或大數(shù)據(jù)平臺(tái)中自動(dòng)收集相關(guān)數(shù)據(jù),并進(jìn)行分析和推理,得到客戶(hù)所需的明確答案;或者啟動(dòng)一條指令或一個(gè)后臺(tái)流程,幫助客戶(hù)完成相關(guān)操作。

IBM Watson服務(wù)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用

OpenAI從2018年以來(lái)長(zhǎng)期堅(jiān)持研發(fā)大型語(yǔ)言模型,通過(guò)不斷迭代,從最初的GPT-1到目前的GPT-3,且今年會(huì)發(fā)行GPT-4。目前,在開(kāi)源社區(qū)找到GPT-3模型,也為企業(yè)開(kāi)展此類(lèi)研究提供了范本。

ChatGPT對(duì)企業(yè)的吸引力是毋庸置疑的,多數(shù)企業(yè)都有意愿擁有一個(gè)自己的ChatGPT。然而,當(dāng)前ChatGPT采用最新的GPT-3.5模型,含有千億級(jí)參數(shù),一次訓(xùn)練就要花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元[iii]。大多數(shù)企業(yè)不具備如此大的算力,但如果為了獲得對(duì)話(huà)模型,把企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)都上傳到網(wǎng)上,利用公有云訓(xùn)練也會(huì)有安全顧慮。所以,企業(yè)主導(dǎo)訓(xùn)練一個(gè)定制版ChatGPT,無(wú)論從財(cái)力還是合規(guī)方面都會(huì)有障礙。

IBM Watson,也就是IBM企業(yè)級(jí)的人工智能,經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展,從研究到實(shí)驗(yàn),至今已經(jīng)發(fā)展成為一套可以在紅帽 OpenShift上任意運(yùn)行的AI能力,以產(chǎn)品化的方式提供給用戶(hù),幫助企業(yè)整合和分析混合環(huán)境下分散而復(fù)雜的企業(yè)數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性決策、智能自動(dòng)化和基于企業(yè)內(nèi)外適時(shí)數(shù)據(jù)和洞察的安全策略與響應(yīng)。

今天IBM Watson已經(jīng)應(yīng)用于全球四萬(wàn)多企業(yè)用戶(hù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中,為具有不同水平AI技能的用戶(hù)提供尖端的AI能力,無(wú)論是缺乏AI技能卻想通過(guò)AI重獲時(shí)間效率的商務(wù)及專(zhuān)業(yè)人士(例如人力資源、財(cái)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全管理人員等),還是具備一定AI技能并且正在大規(guī)模使用AI的數(shù)據(jù)科學(xué)家、IT專(zhuān)業(yè)人員等。

IBM Watson提供了許多不同的工具和服務(wù),用于解決多種問(wèn)題。它涵蓋了語(yǔ)言處理,解釋、回答和生成文本等多種功能,以幫助客戶(hù)解決商業(yè)問(wèn)題。同時(shí),它也提供了語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等其它功能,使之成為一個(gè)非常強(qiáng)大和全面的人工智能平臺(tái)。

長(zhǎng)期以來(lái),IBM Watson面向企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用,特別為企業(yè)定制"業(yè)務(wù)助手"類(lèi)的對(duì)話(huà)式應(yīng)用?;旧希琖atson有語(yǔ)音文字轉(zhuǎn)換、意圖識(shí)別、對(duì)話(huà)流設(shè)計(jì)、文本分析、知識(shí)整理、情感分析等功能。使得Watson可以在通用的語(yǔ)言模型上疊加專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí),并有意識(shí)地設(shè)計(jì)和引導(dǎo)對(duì)話(huà)方向。

Watson通過(guò)后臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、文本生成、語(yǔ)音識(shí)別與合成、對(duì)話(huà)系統(tǒng)、知識(shí)圖譜技術(shù),可以分解文本結(jié)構(gòu),精準(zhǔn)定位觀點(diǎn)、事實(shí)、論據(jù)、邏輯關(guān)系等,早在數(shù)年前,采用IBM Watson技術(shù)的IBM人工智能辯手(Project Debater[iv]就曾以它的機(jī)智幽默和高情商而驚艷業(yè)界,它可以針對(duì)任何一個(gè)預(yù)設(shè)話(huà)題,比如"國(guó)家應(yīng)該為每個(gè)人提供基本收入",臨時(shí)選擇正方或反方,與人類(lèi)的辯論冠軍選手進(jìn)行對(duì)辯。今天的ChatGPT也可以達(dá)到這個(gè)效果。應(yīng)該承認(rèn),其通用語(yǔ)言模型和文本生成技術(shù)所呈現(xiàn)的體驗(yàn)感受甚至可以超過(guò)Watson,令人驚艷,其開(kāi)放的用戶(hù)界面更是讓大眾能夠親身體驗(yàn)這種驚艷,然而Watson的專(zhuān)業(yè)性、可設(shè)計(jì)性、集成性則更適合企業(yè)級(jí)的業(yè)務(wù)定位。IBM把這種普適性的大型基礎(chǔ)模型稱(chēng)為基礎(chǔ)模型Foundation model[v],它利用遷移學(xué)習(xí)(Transfer learning)經(jīng)過(guò)少量的專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練,就能進(jìn)入一個(gè)知識(shí)領(lǐng)域,并且得到新的啟發(fā),這一點(diǎn)非常像人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程,有廣闊的應(yīng)用前景,也是IBM今后研究的重點(diǎn)。

我設(shè)想,對(duì)于企業(yè)已有的Watson對(duì)話(huà)模型,也可以利用ChatGPT得到增強(qiáng)??梢允菂f(xié)同模式:當(dāng)發(fā)現(xiàn)是專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的封閉式問(wèn)題,可用原有Watson模型回答,當(dāng)發(fā)現(xiàn)是開(kāi)放式問(wèn)題,可用ChatGPT回答。也可以通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)模式:一次生成多個(gè)答案,由人類(lèi)做裁判,相互學(xué)習(xí),共同提高。

總言之,ChatGPT將人機(jī)對(duì)話(huà)的體驗(yàn)提高了一個(gè)檔次,利用強(qiáng)大的搜索和知識(shí)整理的能力,在問(wèn)題回答的廣度上往往很有啟發(fā),但深度不足。目前只能學(xué)習(xí)(Learn)人類(lèi)語(yǔ)言和知識(shí),還做不到思考(Think)推理,也難以駕馭高度創(chuàng)新和深度思考的任務(wù)。我認(rèn)為,對(duì)于企業(yè)級(jí)的應(yīng)用,融合ChatGPT與IBM Watson之所長(zhǎng),不乏為快速高效地應(yīng)用AI 提升體驗(yàn)、創(chuàng)造價(jià)值之選。

參考資料:

[1] OpenAI公司在GitHub上開(kāi)源的GPT-3模型,https://github.com/openai/gpt-3 

[2] IBM致力于基礎(chǔ)模型研究 https://research.ibm.com/blog/what-are-foundation-models

https://research.ibm.com/blog/molecular-transformer-discovery

本文作者簡(jiǎn)介

陳宇翔先生現(xiàn)任IBM大中華區(qū)客戶(hù)成功架構(gòu)師,他是IBM杰出工程師(Distinguish Engineer), 也是IBM大中華區(qū)金融行業(yè)首席架構(gòu)師。在近25年的IT 從業(yè)經(jīng)歷中,他主持了許多大型項(xiàng)目的解決方案設(shè)計(jì)和IT 架構(gòu)設(shè)計(jì),熟悉銀行領(lǐng)域相關(guān)業(yè)務(wù),是行業(yè)高級(jí)顧問(wèn)。陳宇翔先生也是軟件和技術(shù)專(zhuān)家,長(zhǎng)期致力于軟件推廣工作。同時(shí)擁有IBM 高級(jí)工程師和資深架構(gòu)師認(rèn)證。

陳宇翔先生長(zhǎng)期致力于"人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、量子計(jì)算"的技術(shù)推廣,結(jié)合金融行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用,是金融行業(yè)創(chuàng)新解決方案設(shè)計(jì)的領(lǐng)導(dǎo)者和實(shí)踐者。

[i] 至頂網(wǎng)2023年2月8日文章:《助力AI科研,IBM研究院打造Vela超級(jí)計(jì)算機(jī)》鏈接:https://server.zhiding.cn/server/2023/0208/3147388.shtml

[ii] 東吳證券研報(bào)分析認(rèn)為,ChatGPT的模型經(jīng)歷從GPT-1到GPT-3的升級(jí),優(yōu)化主要來(lái)自算力增加。GPT-1、GPT-2和GPT-3在算法模型并沒(méi)有太大改變,但參數(shù)量從1.17億增加到1750億,預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量從5GB增加到45TB,其中GPT-3訓(xùn)練一次的費(fèi)用是460萬(wàn)美元,總訓(xùn)練成本達(dá)1200萬(wàn)美元。雖然訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和算力大幅增加使GPT-3有顯著優(yōu)化,但高額投入也使其只能走B端變現(xiàn)。信息源:第一財(cái)經(jīng)2022年12月7日?qǐng)?bào)道:《拳打谷歌ChatGPT火出圈!投資人稱(chēng)更需警惕投資泡沫化跟風(fēng)》。信息源:https://www.yicai.com/news/101616572.html

[iii] 東吳證券研報(bào)分析認(rèn)為,ChatGPT的模型經(jīng)歷從GPT-1到GPT-3的升級(jí),優(yōu)化主要來(lái)自算力增加。GPT-1、GPT-2和GPT-3在算法模型并沒(méi)有太大改變,但參數(shù)量從1.17億增加到1750億,預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量從5GB增加到45TB,其中GPT-3訓(xùn)練一次的費(fèi)用是460萬(wàn)美元,總訓(xùn)練成本達(dá)1200萬(wàn)美元。雖然訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和算力大幅增加使GPT-3有顯著優(yōu)化,但高額投入也使其只能走B端變現(xiàn)。信息源:第一財(cái)經(jīng)2022年12月7日?qǐng)?bào)道:《拳打谷歌ChatGPT火出圈!投資人稱(chēng)更需警惕投資泡沫化跟風(fēng)》,https://www.yicai.com/news/101616572.html

[iv] IBM中國(guó)微信公眾號(hào) 2019年5月19日文章:《AI下棋還在喧囂,AI辯論早已啟航》鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/XqvPkQqtpHjfp_Erh3QrAw

[v] 至頂網(wǎng)2023年2月14日文章《IBM運(yùn)用基礎(chǔ)模型加生成式AI,展示開(kāi)創(chuàng)性AI研究成果》鏈接: https://www.sohu.com/a/640755030_114765

消息來(lái)源:IBM China
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