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ChatGPT对互联网行业的影响 chatgpt技术的应用场景

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ChatGPT的流行程度究竟有多高？仅仅是二月九号上午，新披露的大厂布局ChatGPT的新消息，搜索引擎、教育软件、办公软件，全都“上车”了。最近几日，全国最高兴的公司大概是百度了。ChatGPT在12月份引起了广泛的注意，而百度的创办人李彦宏则在公司的内部表示非常高兴，“这很宏伟，很激动人心。但我们认为它是可实现的，因为技术已经到了临界点。类似ChatGPT这样的技术很火，如何用在搜索场景上，这是比技术本身更难探索的。未来一年，在这方面我们非常有机会。”李彦宏之所以称之为“机会”，是因为百度在 AIGC市场上的多年积累。现在，微软在搜索引擎上的动作算是给百度打了个样，毕竟搜索业务可是百度的老本行。“创作者AI助理团”和“百度APP数字人计划”这类AIGC应用内容生产领域的技术和产品，是百度拿出的成果。这和 ChatGPT的思路大同小异，唯一不同的，就是使用者的思想被限制在了创作者的身上，而 ChatGPT的使用者，就是“所有人”。百度之所以这么有信心，是因为百度拥有人工智能芯片、框架、模型和应用四个层次的技术，以及 ChatGPT技术，百度在中国也是“独一份”的。与此同时，根据最近中国人在 ChatGPT上的会话，我们发现 OpenAI和 ChatGPT在中文方面并没有走上顶峰，而百度正是利用了“懂中文”这个优点。更何况，庞大的费用在真正地商业化之前，是一个沉重的包袱。OpenAI首席执行官 Sam Altman透露， ChatGPT在运营时，一次通话只需要花费1毛钱。美国技术博客 TechCrunch称，使用 ChatGPT的100万个人一天要花掉100,000美金。现在， ChatGPT的使用者数量超过一亿，带来的经营成本也在呈几何倍数增长。已经有公司在这条道路上倒下了。2022年12月28日，AI绘画公司StockAI宣布将停止为用户提供AI绘图服务，开始进行业务转型。目前的StockAI平台已正式关闭，用户订阅计划均被取消。该公司表示，关闭这项业务是由于 AI绘制的花费太大，现有的付费使用者根本负担不起。而后续的监管和版权问题，也会陆续浮出水面， AIGC在这方面的应用，到底能发展到什么程度，都是个问题。与微软、百度等“真技术”相比， ChatGPT公司更多地是享受“虚火”的影响，不需要做出实际效果，只要和 ChatGPT技术沾点边，就能让公司重新崛起。最有争议的莫过于寺库了。今年二月六号，寺库公司表示，将深入挖掘 AIGC与 ChatGPT技术，利用 ChatGPT技术，让用户体验与真实地互动，从而提高与商品内容、商品卖点、商品卖点等内容的丰富程度，并大幅提升转化率。寺库向传媒透露，近几年来，公司将致力于将智能化的资讯产生技术运用于奢侈品相关的商业领域，例如销售资讯、产品标题、卖点、品牌故事、搭配等，提供的资讯超过亿次，咨询解决率高达90%。寺库相信 AIGC将会掀起一场数码产品的变革，从而使其在奢侈品的电子商务中拥有更多的产品。受该消息影响，寺库美股股价当日暴涨124.4%，至3.77美元收盘。截至当地时间2月7日，寺库以3.8美元/股收盘，仍不见回落。寺库股价截图按理说，已经连续两次债权人提出了破产重组请求之后，这样的情况是不应该发生的。截至2022年，寺库的营业收入达到1164万元，同比减少23.69%；净损失8.1700万元。这还是建立在2021年全年寺库已经亏了5.66亿元的基础之上。对于寺库和创始人李日学的命运，已经可以用“饥不择食”来形容。在经历了多年的用户增长停滞不前，依靠奢侈品网络迅速崛起的寺库，如今已开始进军金融、艺术、农产品等多个行业，甚至还搞起了直播带货。但现在，寺库的大本营，却是空无一人。网上，各种抱怨的声音此起彼伏，充斥在各个投诉平台上。早就有网友看出了端倪，评论道：“对于寺库而言，它马上就要完蛋了，能蹭就蹭，至于形象，那就无所谓了。”“如果企业搭不上ChatGPT这班车，很可能会被淘汰。”在2月9日《星空下的对话》节目中，周鸿t直言。360迎着风潮，进入了资金的焦点，二月七号到九号，连开三个交易日。直至二月十日，三连停后，股票才略微下跌。此前，周鸿t在投资新能源和元宇宙时，也曾表达类似的看法“智能汽车有望成为继电脑、手机之后最大的智能终端，车联网也将成为继移动互联网后的下一个超级入口。”最近几年，360一直在追逐电商、直播、游戏、房地产等行业，但大部分都没有崛起，或者已经悄然退市。但是现在360公司的立场也是一样地坚定，而且还带有“All in”的意味。在二月七号的股东大会上，360表示，360公司有超过两百亿的资金，可以在 ChatGPT技术上进行研发，虽然比不上谷歌和百度，但也要强于很多其他公司。根据其最新财报数据，2022年第三季度360披露的货币资金总额达218.79亿元。同时，360还在调整投资战略，出售与自身主营业务协同性较低的投资项目，回笼更多的资金。或许，360最大的依仗就是“不差钱”。但不可忽略的是，360公司在前三年的主要业务一直处于压力之下，并且在2022年度第一次出现了损失。其网络商业和增值服务的业绩不断下降；在完成了数字化安保公司的转变之后，保安和其它部门的运营收益增长了，但是基础市场并不大。对于投入ChatGPT的前景，周鸿t颇有信心：“世界很乱，很多公司都宣布入局，肯定会形成泡沫，但有泡沫不是坏事，未来将有更多人才和资金涌入。”对于360来说， ChatGPT就像是一块蜂蜜，又像是一颗剧毒。但不管怎么说，360公司并不希望被时代淘汰。ChatGPT的大火，点燃了互联网企业的焦虑。除了周鸿t的那句“赶不上就会被淘汰”外，李彦宏的“今年一季度OKR”也出现了。就算没有公司的认可，或者干脆否认，有关腾讯和字节跳跃的类似 ChatGPT的新闻还在继续。风险投资公司想要在中国找到 ChatGPT，二级市场上ChatGPT也在概念股轮番涨停。那些大公司生怕失去下一个纪元的门票，但是下一个纪元来临的时刻，却是没有人能够预测的。概念毕竟是个观念，随着时间的推移，相关的概念股也会慢慢恢复正常。在如今的 ChatGPT理念中，恐怕只有潮水退去，才能看到究竟谁在裸泳。

ChatGPT＋RPA＝？——对话ALBERT蓝振忠＆实在智能孙林君

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如果要问目前科技界最火的话题是什么，很多人的答案将是ChatGPT。而且，ChatGPT大有“破圈”之势，不仅业界人士在关注，各行各业的普通人也在大量讨论。那么，ChatGPT到底有什么“魅力”，它只是一阵科技旋风，还是有长久的价值？该如何将ChatGPT看似高大上的技术落地到实际的应用场景中？ChatGPT该如何走进B端的企业服务领域，真正成为生产力？带着这些问题，数据猿对实在智能创始人&CEO孙林君、ALBERT模型第一作者蓝振忠博士进行了联合专访，探讨ChatGPT如何应用落地，尤其是ChatGPT与RPA结合的可能性。 ChatGPT是一阵风么？首先，我们来回答第一根问题――ChatGPT到底是一阵很快过去的科技旋风，还是会产生实际的应用价值。要回答这个问题，孙林君提出了一个判断的标准――ChatGPT的表现是否能够超过大部分普通人的平均水平。其实，这条判断标准适用于整个AI领域，即一项AI技术是否能够实现应用落地，关键的判断标准，是其表现是否超越了人类的平均标准，我们暂且将其命名为“人择定理”。这条定理已经在图像识别和语音识别领域得到验证，以图像识别中的人脸识别为例，现在人脸识别已经实现了大规模应用，人脸识别解锁已经成为智能手机的标配，越来越多的城市摄像头也具备人脸识别功能。人脸识别之所以能够实现大规模商用，有一个关键前提，那就是AI在人脸识别准确率上的表现已经超过了人类的平均水平。在大部分场景里，AI系统能够比人类识别的更准确、更快速。同样的道理，ChatGPT要实现大规模商用，也必须要满足一个条件――在对话方面，能够超越大部分人类的平均水平。 ChatGPT能够满足这个条件么？以下是它自己的回答，ChatGPT认为自己能够处理常见的对话问题，甚至在推理和归纳方面超越了普通人。看来，它对自己的能力还是比较自信的。当然，ChatGPT自己也承认了，其并不具备真正意义上的理解和思考的能力，在创造性方面还比不上人类。但这并不能阻碍ChatGPT的大规模商用，事实上，不具备人类的理解与思考能力，是目前大部分AI的通病。即使是现在已经大规模商用的图像识别技术，在图像理解方面依然不如人类。人类可以理解一幅图像的背景、语境甚至加入情感因素，而这些是AI做不到的。此外，人类可以很容易地识别模糊、扭曲或变形的图像，但AI系统却很难做到这一点。同样的，虽然现在ChatGPT依然还存在各种问题，但它能够在大部分对话场景中表现出超越普通人的平均水准，就已经跨过了商用门槛了。除了ChatGPT的实际应用表现以外，其底层技术的突破也是决定其未来发展前景的重要基础。需要指出的是，对话式AI并不是什么新鲜事，而是AI领域的老熟人了。但在很长一段时间内，对话式AI的表现都差强人意，为什么此次ChatGPT能够一鸣惊人呢？每一轮AI的商用突破，都建立在底层技术进步基础上。上一轮图像识别、语音识别的进步，根本在于深度学习技术的突破，而这一轮以ChatGPT为代表的AI浪潮，底层是大规模预训练模型的技术突破。大规模预训练模型，首先表现在模型规模的“大”，模型的参数规模动辄上亿，GPT参数规模上千亿，这是以前的AI模型所无法企及的。除了模型规模外，超大规模预训练模型还在技术上有多项突破，比如：通过自监督学习，模型可以利用海量的未标记数据进行训练，从而提高模型的泛化能力。数据是影响AI模型表现的重要因素，数据量越大、质量越高，训练出来的AI模型表现越好。但高质量的数据是有限的，尤其是以往的训练数据集往往需要人工来进行数据标注，这会耗费大量的人力物力，也成为快速扩大训练数据集的重要瓶颈。借助自监督学习，可以用未标记的数据来训练模型，这极大扩展了训练数据集的规模，解除了数据标注的“枷锁”；其次，建立在大模型基础上的ChatGPT具备跨语言学习的能力。ChatGPT作为美国公司开发的AI应用，获得了大量中国用户的青睐，关键的原因就是ChatGPT在中文环境中依然有良好的表现。其中原因，即ChatGPT具备跨语言学习能力，可以利用多种语言的语料库进行训练，从而提高模型的跨语言泛化能力。正如蓝振忠博士所说，ChatGPT底层的大规模预训练模型技术还处在快速发展进程中，其未来商用前景是值得期待的。在应用场景探索方面，ChatGPT+RPA可能是一个很有潜力的方向。在孙林君看来，ChatGPT与RPA是相互需要、相互成就的关系，具体来看： ChatGPT需要RPA，探索B端应用场景决定AI发展前景的关键要素有两个，一个是技术的成熟度，另一个是应用场景落地。现在AI普遍存在的问题就是“拿着锤子找钉子”，缺少落地场景。 ChatGPT要实现商业化，应用场景也是关键要素。目前ChatGPT的应用场景主要是两个：一个是直接面向C端用户，提供智能对话服务；另一个是嵌入微软的搜索引擎，优化其搜索服务。这两个场景都偏C端，目前在B端企业服务领域ChatGPT还缺少典型的应用场景。 ChatGPT要落地B端，关键的一步是要接入企业的业务流程，这就进入了RPA熟悉的地盘了。ChatGPT+RPA，也许是ChatGPT攻入B端企业服务领域的一个关键入口。同时，借助ChatGPT的能力，RPA能够提供的流程自动化服务将更为强大。接下来，我们以智能客服为例，来畅想一下ChatGPT+RPA的应用落地方式。大体来看，根据智能客服的智能化程度，可以将其分为三个阶段：纯智能客服，系统只能根据客户提供的一些关键词返回一些简单、标准化的回复，无法涉及复杂的业务流程，不能帮助客户办理业务，解决的问题很有限；智能客服+RPA，通过RPA将智能客服接入到企业的业务系统，不再局限于简单的回复客户问题，还能帮助客户调取对应的业务流程，帮助客户办理部分业务，让智能客服系统的价值提升了一个量级。但是，智能客服系统对人类语言的理解能力有限，还是通过抓取人类语言中的关键词的方式，来调取对应的业务系统。这要求客户在跟系统交互时，要使用规范、简单的语言，智能客服系统才能理解。而对于一个复杂的业务需求，往往需要一大段语言才能描述清楚，这种情况智能客服系统往往无能为力，只能让人工客服介入。智能客服+RPA+ChatGPT，借助ChatGPT强大的自然语言理解能力，可以实现多方面的提升。以下，是我们用ChatGPT模拟的一个电信套餐办理的智能客服场景。从这个场景中，可以发现，借助ChatGPT的能力，智能客服系统将在以下三个方面获得显著提升：复杂需求的理解，智能客服系统不再只能识别一些关键词，而是可以从一大段话中理解客户的真实需求。客户不再关心自己要怎样说才能让系统“听得懂”，而可以像面对人工客服一样，按照自己的逻辑把需求讲述出来；多轮对话，以往的对话式AI之所以被广为诟病，一个重要原因就是缺乏多轮对话能力，不能联系上下文来理解人类语境。在智能客服这个场景中，复杂的业务需求，往往一次对话是不能解决的，需要多次对话才行。ChatGPT部分解决了这个问题，客户可以通过多轮对话的方式，一步步解决一个复杂的问题，或者办理一个复杂的业务；结构化回复内容的生成，以往的智能客服系统往往只能给出一个简单的回复，或者返回简单的业务链接。借助ChatGPT的内容生成能力，智能客服系统可以基于客户需求返回一个结构化的解决方案，这个方案可以针对性的解决客户复杂的业务需求。在上述场景中，如果要介入真实的业务流程，ChatGPT+RPA就是最好的方式，ChatGPT在智能客服终端与用户进行自然交互，RPA在后端调用需要的业务流程，进行流程自动化办理，并将结果交给ChatGPT，让其以便于理解的解决方案方式呈现给用户。对ChatGPT而言，接入RPA之后，相当于接入了“四肢”，让其不仅能够“说给用户听”，还能帮用户办成事情，拿到结果。 RPA需要ChatGPT，降低使用门槛，提升产品能力以上主要讲了RPA对于ChatGPT的价值，接下来我们看看ChatGPT对于RPA的价值。总体来看，ChatGPT对于RPA的作用主要体现在两个方面：降低使用门槛，提升产品能力。如下图所示，在ChatGPT+RPA系统中，从用户发布需求到获得答案一共需要经历7步，ChatGPT中在前两步主要体现的是降低使用门槛的价值，在最后两步主要体现的是提升RPA产品能力的价值。 ChatGPT+RPA融合方案示意图数据猿制图 1、ChatGPT降低RPA的使用门槛一项新技术要发挥更大价值，实现普惠，有两个关键前提，一是降低成本，二是把使用门槛降低到大多数普通人可以便捷操作的程度。 RPA的发展史，某种程度上就是使用门槛降低史。从“拖拉拽”即所得的专家模式；到所“点选用”即所得的小白模式，降低用户使用门槛是重要的诉求。假设基于ChatGPT实现所“说”即所得模式，则RPA的使用门槛将进一步降低，这有助于RPA的进一步普及。要实现人类用自然语言与RPA系统的顺畅交互，核心是解决人类语言与机器语言不匹配的问题。目前，用户要使用RPA系统，得学习相关的操作规则，用系统能够理解的方式来发布指令，这无形当中在用户和RPA系统之间竖起来一堵墙。事实上，目前的大部分计算机系统只能接受规范化指令，根据指令来运行程序。如果人类说的话复杂一点，或者与其系统的指令集不符，系统就无法作出正确的反应，这也是目前大部分系统看起来很“傻”的重要原因。试想一下，如果你跟一个人交流，只能跟对方说特定的单词或短语，对方回复你的也是只言片语，那整个交流过程必然会是低效的。并且，规范指令系统的学习成本高，并不是大多数普通人自然的交流方式。要实现智能系统的普惠化，就必须要降低人机的沟通成本。如何来解决这一问题？核心思路是让计算机系统来适应人，而不是反过来。 20世纪60年代，人机交互的方式，还是人类通过命令行界面输入一段指令，这种交互方式将计算机用户限定在程序员群体。之后出现了视窗操作系统和鼠标，让人机交互方式发生了巨大变革，才使得计算机飞入寻常百姓家。可以说，视窗操作系统架起了人类与计算机之间的一座桥梁。某种程度上，ChatGPT可能成为人类与计算机系统之间的另一座桥梁：以ChatGPT来理解人类的自然语言，“解构”成计算机系统可以理解的规范化指令；另一方面，计算机系统返回的结果，可以借助ChatGPT的内容生成功能，形成方便人类理解的内容。也就是说，ChatGPT充当了人类与计算机系统之间的“翻译官”，将人类的自然语言，翻译成计算机系统能够理解的各种指令，同时将计算机系统的执行结果，翻译成方便人类理解的自然语言。在这方面，国外有一个典型的应用案例：一个开发人员，将ChatGPT与苹果的Siri及其智能家居系统HomeKit相结合，让用户可以通过“聊天”的方式来控制智能家居，而不是像以往那样只能机械的对智能家居系统说“开灯”、“关灯”、“打开空调”等命令。以实际效果来看，整个过程非常自然流畅，比以往的智能家居体验要好很多。 ChatGPT+RPA，也可以借鉴上述思路。借助ChatGPT，让人类可以用自然语言来向RPA系统发布指令，RPA系统根据需求来执行对应的业务流程，并把结果反馈给人类。以下是用ChatGPT模拟的用RPA执行需求的例子：从上面结果可以发现，ChatGPT可以理解用户的需求，并将需求进行“解构”，最终返回用户想要的结果。用户并不需要知道人力资源系统该怎么操作，也不需要知道RPA系统该怎么操作，只需要告诉ChatGPT要做什么，之后的一切就让ChatGPT与RPA来配合完成。这种方式，无疑极大的降低了用户的学习和使用门槛。用户面对的不再是一个个冰冷、愚蠢的软件系统，而像是在面对一个真实的人力资源同事，用户只需要告诉他需求，他就能完成接下来的业务流程操作。当然，以上只是一个模拟，当真正接入RPA系统之后，ChatGPT返回给用户的将不再是一段描述性文字，而是用户上个月的工作时长分析报告。 ChatGPT提升RPA的产品能力需要指出的是，ChatGPT的能力不仅仅在于理解人类的语言，还在于可以生成一个相对复杂、具有内部逻辑结构的结果反馈给用户。因此，借助ChatGPT，不仅可以大幅度降低RPA的使用门槛，还能提升RPA产品本身的能力。以数字员工为例，目前的数字员工大多只能实现比较简单的业务流程，而对复杂业务往往力不从心。如果将ChatGPT与RPA融合，则可以通过对业务流程进行“加工”，形成完善的解决方案，并以用户易于理解和执行的方式，返回结果。面对这样一个数字员工，他不再是简单机械的执行用户的单一指令，而是可以给出一个完善的解决方案，并且借助RPA系统来调用企业的各个业务系统，来执行这个方案，并给出方案执行的结果。以下是一个模拟的场景，模拟用ChatGPT+RPA系统，来帮助销售人员分析其销售情况和用户画像，给出优化建议，并形成年终总结报告。此外，还依据业绩数据来核对薪酬情况。上述例子只是一个模拟场景，可以想象一下，如果将企业的数字员工接入ChatGPT+RPA，那么这个数字员工该多么的强大。可以说，ChatGPT+RPA可以让数字员工不再徒有其表，而是赋予其一个强大的“灵魂”。 ChatGPT+RPA，AIGC的下一个挑战以上，我们对ChatGPT+RPA的应用场景进行了畅想。如果以上设想可以实现，无论是对于ChatGPT还是RPA而言，都将是前进了一大步。但需要指出的是，所有美好的设想都不是可以轻易实现的。ChatGPT+RPA要能够实现很好的融合，需要解决一系列的难题。其中，最为关键的要让ChatGPT具备生成业务流程的能力。目前，ChatGPT还只能返回文本结果，即使对于更广泛的AIGC领域，返回的结果也局限于文本、图片、视频，这对于RPA的应用是远远不够的。如何生成具有逻辑结构的业务流程，其难度很可能要高于生成文本、图片甚至视频。要解决这个问题，一方面需要算法模型的创新，另一方面需要大量的业务流程数据来训练模型。要达到理想的结果，依然还有很多工作需要做。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。只要方向是正确的，即使路途坎坷一点，付出的努力也终将有丰厚的回报。据孙林君介绍，实在智能目前正在加紧ChatGPT+RPA的技术产品研发，在不久就将有新产品面向市场。届时，用户将能够切实体验到这一融合方案所带来的革命性成就。最终效果如何，让我们拭目以待吧。文：月满西楼?/?数据猿

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