关于ChatGPT的7个最大问题,答案

2023年4月5日

撰稿人:艾娃·麦卡特尼

高德纳(Gartner)的专家对它的价值和使用是否安全进行了权衡。

ChatGPT是OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人和生成式AI语言工具。有时,感觉好像从那以后我们再也没有听到过其他的消息。

但是,在所有的兴奋之中——特别是关于ChatGPT和一般的会话人工智能——关于什么仍然存在许多问题生成的人工智能真的是和它能做什么,无论是对人还是对人企业用例。在这里,我们的专家解决了我们从Gartner客户和供应商那里收到的一些最常见的问题。

1 . ChatGPT将在企业中扮演什么角色?

ChatGPT——以及其他类似的基础模型——是众多超自动化和人工智能创新之一。它将成为自动化、增强人或机器并自主执行业务和It流程的体系结构解决方案的一部分。它还可能被用来取代、重新校准和重新定义各种工作中的一些活动和任务。

2号陪审员:使用ChatGPT有哪些不同的方法?

ChatGPT能够:

  • 生成并帮助改进散文和代码开发

  • 总结文本

  • 对内容进行分类

  • 回答问题

  • 翻译和转换语言(包括编程语言)

除此之外,还有四种部署ChatGPT技术的主要方法:

  • 初始:输入文本提示并通过基于web的界面接收结果。这是到目前为止最流行的方法。

  • 没有api的即时工程:提示工程指的是将ChatGPT等服务与其他技术结合使用,作为工作流的一部分。您可以手动或使用屏幕抓取和机器人过程自动化(RPA)技术创建此工作流。

  • 使用api提示工程:这种方法允许您以编程方式设置和评估提示,并直接将ChatGPT与广泛的应用程序集成在一起。

  • 自定义构建/直接与基础模型交互:可以利用您自己的GPT2/GPT3版本或其他基础模型来定制实现。但是,您不会使用用户无法更改的GPT3或GPT4的定制版本。

3号:对劳动力的影响是什么?

这很难说。新的工作岗位将被创造出来,而其他工作岗位将被重新定义。劳动力规模的净变化将因行业、地点、企业规模和产品等而有很大差异。然而,很明显,ChatGPT、超自动化和其他人工智能创新等工具的使用将专注于重复和大批量的任务,强调效率、提高生产力和改善质量控制。ChatGPT还将集成到商业应用程序中。这将使采用更容易,并且相关的上下文信息将在应用程序中可用。

问题4:目前ChatGPT的限制是什么?

  • 它只对截至2021年9月的数据进行了训练,因此它对自那以后发生的事件的了解有限。

  • 它不能引用它的来源,它只能像这些来源一样可靠,这些来源可能是错误的和不一致的,要么在它们本身,要么在ChatGPT的组合方式上。

  • 它目前还不能接受图像输入或生成图像(尽管在未来,它可以与视觉生成AI模型结合使用)。

  • 您不能在自己的知识库上训练ChatGPT。

  • 尽管它给人一种执行复杂任务的错觉,但它并不了解潜在的概念;它只是做出预测。

  • 它的数据隐私保证尚未受到严格的审计。

  • 尽管最近有了一些改进,但不能依靠它来做数学。

5 .我的员工使用ChatGPT的安全性如何?

我们仍然建议在使用ChatGPT时要谨慎。虽然OpenAI和微软这两家开发该产品的公司都表示,所有共享的信息都是保密的,但他们还没有澄清在某些领域使用数据的细节,比如他们如何处理上下文敏感的提示信息。在进一步明确之前,企业应该指示所有使用ChatGPT的员工将他们分享的信息视为在公共网站或社交平台上发布的信息。也就是说,总的来说,微软在这些企业问题上有很多经验,在创建与ChatGPT相关的安全、保密和隐私政策方面比OpenAI更清晰、更积极。

考虑到所有这些,我们建议您围绕ChatGPT创建一个公司策略,而不是阻止它。您的知识工作者很可能已经在使用它了,而彻底的禁令可能会导致“影子”ChatGPT的使用,同时只会给组织提供一种遵从性的错误感觉。一个明智的做法是监控使用情况并鼓励创新,但要确保该技术仅用于增加内部工作和适当合格的数据,而不是以未经过滤的方式与客户和合作伙伴一起使用。

6 . ChatGPT和更广泛的生成式人工智能的下一步是什么?

Gartner副总裁兼杰出分析师Bern Elliot表示:“ChatGPT将从测试阶段进入早期试验和试点阶段。“在此期间,我们预计采用率会增加,最佳使用实践会成熟,并看到业务工作流程和应用程序的采用率会增加。然而,也有可能出现对一系列问题的负面回应,包括隐私问题、信息滥用和偏见。这是一种常见的技术从从期望膨胀的高峰到幻想破灭的低谷。”

7号陪审员:与此同时,你建议我们采取什么措施?

  • 继续前进,但不要过度转向。认识到这是非常早期的阶段,你听到的很多都是炒作。也就是说,潜力是巨大的。

  • 探索其他新兴的生成式人工智能用例。不要只关注GPT语言。

  • 鼓励谨慎的实验。鼓励对工作过程进行开箱即用的思考,但在您定义使用指南、确保对风险、问题和最佳实践的理解以及所有生成的文本都由人工审阅之前,不要这样做。

  • 创建一个向CIO和CEO报告的工作组。探索存在的威胁和构成的主要机会,规划发现路线图,确定所需的技能、服务和投资范围。

伯尔尼艾略特他是Gartner Research的副总裁和杰出分析师。他目前的研究重点是人工智能(AI),同时也关注自然语言处理(NLP)、机器翻译以及客户参与和服务。

本文已从2023年3月9日的原文更新,以反映新的事件、情况和研究。

体验Gartner会议

与您的同行一起在Gartner会议上发布最新见解。

Gartner使用条款和隐私政策。< / > "> 登录您的帐户访问您的研究和工具

" class="eloqua-text"> 登录您的帐户访问您的研究和工具

" class="optin-text">