ChatGPT：企業是否已準備好應對新一代自然語言處理技術？

Digital-adoption.com發布的網路分析數據發現，在最新版本的ChatGPT發布之後，其開發商OpenAI的訪問量增長了3572%，從1830萬暴增至6.72億。

今年1月，微軟宣布了對OpenAI的第三階段投資計劃，總數在數十億美元。如今，微軟又祭祀Bing搜尋引擎的AI支援版本，其中使用的正是ChatGPT。公司CEO薩蒂亞·納德拉 (Satya Nadella) 認為，AI將從根本上改變各個軟體類別，微軟希望這項技術能支援Bing每天回答50億個查詢。目前ChatGPT功能仍在預覽階段，但使用者可以報名排隊等候存取權限。

就在微軟發佈公告的一天之前，Google兼Alphabet那邊也放出了名為Bard的競爭對手。這位對手基於谷歌的Lambda技術，據稱能透過擴展來支持更多用戶。一篇討論Bard的部落格文章寫道，「很快，用戶就將在搜尋中看到AI支援的功能。這些功能會將複雜的資訊與多種視角提煉成易於理解的格式，供用戶快速了解全局並從中把握更多資訊。」

人們也由此看到了在企業內部使用生成式AI的機會。

Kyndryl UK and Ireland公司數據、AI與應用程式實踐負責人Carolyn Prior表示，「根據觀察，我們發現那些能夠實現數據驅動、並真正將AI融入營運體系的組織，以及那些積極探索最新/最佳新興技術並對資料管理架構做出現代化改造的組織，才能更好地駕馭當前的市場競爭格局。而他們對於AI及其他新興技術的擁抱和採用，將成為保持競爭優勢的關鍵。」

知識平台供應商eGain認為，軟體開發者正越來越多地將生成式AI納入其產品與服務開發。該公司已經將ChatGPT整合至Instant Answers產品當中。公司CEO Ashu Roy強調，「ChatGPT等生成式AI在知識管理和對話參與方面，開啟了令人興奮的自動化可能性。Instant Answers在我們的邀請客戶內大受歡迎，他們喜歡它依托速度創造的價值。 」

知識管理也有助於軟體開發者更有效地開展工作。

Brightman Business Solutions公司董事Romy Hughes表示，「ChatGPT能幫助軟體開發人員完成一段極具挑戰性的程式碼。」例如，開發者可以詢問ChatGPT如何優化現有程式碼。展望未來，她認為「這項技術將為非編碼人員提供一種開發應用程式的可能性，藉此推動程式設計大眾化——這與低程式碼所承諾的收益基本一致，只是功能要強得多。這種大眾化浪潮將讓組織建立起新的、無需IT部門參與的創新流程，最大程度發揮其他員工的奇思妙想。ChatGPT將讓這一切事半功倍。」

Arthur D Little AI公司專家Albert Meige和Gregory Renard分析了這種技術拉低程式設計師整體技術水平的風險，並警告產生的程式碼很可能包含演算法偏差。一旦用於訓練演算法的資料中存在偏差，就有可能引發不準確或不公平的結果。根據Meige和Renard的介紹，儘管各方一直在努力消除此類偏差，但其仍然存在而且令人相當不安。

他們還列舉了ChatGPT的一個分析示例，當被要求編寫Python程序來根據某人的出身確定其是否應被監禁時，ChatGPT將關注重點放在了朝鮮、敘利亞和伊朗人身上。而這個判定標準被硬編碼進了Python代碼，這種偏見很可能源自於對網路上對話內容的廣泛分析。

雖然這個範例本身非常簡單，畢竟在判斷是否應當監禁時肯定要考慮其他因素，但也說明使用ChatGPT產生程式碼確實存在風險，而且其模型很容易被訓練資料中的偏差/偏見所誤導。

企業面臨的另一個問題，則是生成式AI訓練所對應的巨大成本，特別是訓練資料中潛在偏差可能帶來的高風險。 《哈佛商業評論》最近發布報道，表示訓練生成式AI目前還是少數科技巨頭的專利，因為訓練過程要消耗大量數據和算力。文章作者引用了ChatGPT所基於的GPT-3模型的數據，稱其初始訓練要用到45 TB的數據素材，做出預測則使用了1750億個參數。因此，GPT-3的單次訓練成本就高達1200萬美元。

作者警告稱，「大多數企業並沒有相應的資料中心或雲端運算容量，來從零開始訓練自己的同類模型。」

從這個角度看，率先將生成式AI引進自家搜尋引擎的是微軟和谷歌，也就在情理之中了。至於其他不具備這種巨頭級運算設施和資料儲備的組織來說，GPT系技術在短期內恐怕無法帶來實質助益。

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