你的7 ChatGPT最大问题,回答

生成Pretrained变压器或聊天,正如你可能知道,ChatGPT,是聊天机器人和生成人工智能语言工具OpenAI发起2022年11月。有时,感觉好像我们听说过什么。

现在看:问专家:生成人工智能的影响,比如ChatGPT

但在所有的兴奋——尤其是关于ChatGPT和人工智能对话一般规定——什么还存在许多问题生成的人工智能真的是和它能做什么,都和人民企业用例。在这里,我们的专家解决一些最常见的询盘我们收到Gartner客户和供应商。

ChatGPT -和其他类似的基础模型,是许多hyperautomation和AI的创新之一。它将形成一个自动化架构解决方案的一部分,增强人类或机器,自动执行业务和It过程。它也可能被用来替换,调整和重新定义的一些活动和任务中包含各种各样的工作而异。

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ChatGPT能够:

• 生成和帮助提高散文和代码开发

• 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,有四个主要方法部署ChatGPT技术:

• 初始:输入文本提示通过基于web的接口和接收结果。这是迄今为止最受欢迎的方法。

• 提示没有api的工程:提示服务的工程指的是使用像ChatGPT结合其他技术,作为一个工作流的一部分。您可以手动创建此工作流或使用屏幕刮和机器人过程自动化(战)技术。

• 提示使用api工程:这种方法允许您设置和评估提示以编程方式和直接集成ChatGPT范围广泛的应用程序。

• 自定义构建/直接与地基模型交互:可以利用自己的版本的GPT2 / GPT3或其他基础模型定制的实现。但是你不会使用GPT3或GPT4的定制版本,用户不能更改。

很难说。会有新增就业岗位,而其他人将被重新定义。劳动力的净变化的大小将大幅变化取决于行业,位置,企业规模和发行,等等。但是,很明显,使用工具,如ChatGPT hyperautomation和其他人工智能创新重点任务重复和大容量,强调效率、提高生产率和改进质量控制。ChatGPT也将被集成到业务应用程序。这将简化收养,和相关的上下文信息将可用的应用程序。

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• 只有训练数据通过2021年9月,所以它有知识有限的事件发生。

• 它不能引用它的来源,只有这些来源可靠,这可能是错误的和不一致的,在自己或他们如何被ChatGPT相结合。

• 它还不能接受图像输入或生成图像(尽管在未来,它可以结合视觉生成人工智能模型)。

• 你不能自己火车ChatGPT知识库。

• 虽然它给执行复杂任务的幻觉,它没有知识的基础概念;它只是使预测。

• 其数据隐私保证尚未受到严格的审计。

• 尽管最近有所改善,但不能依赖于数学。

我们继续推荐使用ChatGPT时谨慎。虽然OpenAI和微软,背后的公司产品,已经明确,所有共享是机密和私有信息,他们尚未澄清的细节数据使用在某些领域,如他们所做的事情与上下文相关的提示信息。直到有进一步清晰,企业应指导所有员工使用ChatGPT治疗他们分享的信息就像发布公共网站或社交平台。说,一般来说,微软,这些企业的问题,有很多经验已经更清晰、更主动地创造安全、保密性和隐私政策比OpenAI ChatGPT有关。

记住这一切,我们建议您创建一个公司的政策而不是块ChatGPT左右。你的知识工人很可能已经在使用它,完全禁止可能导致“影子”ChatGPT用法,只有为组织提供合规的错觉。一个明智的方法是监控使用和鼓励创新,但确保技术仅用于增强内部工作和适当合格的数据,而不是在一个未经过滤的方式与客户和合作伙伴。

听:生成AI:了解业务的影响和减少通过炒作

“ChatGPT将摆脱beta阶段早期试验和试点阶段,“伯尔尼埃利奥特说,副总裁和杰出的Gartner的分析师。”在此期间,我们希望采用增加,使用成熟的最佳实践,以及采用增加到业务工作流和应用程序中。然而,它也可能会有消极的应对一系列问题,包括隐私问题,滥用信息和偏见。这是常见的技术措施幻想破灭的峰值过高的期望。”

• 但不要over-pivot进行。认识到这是非常早期的阶段,你听到的是炒作。也就是说,潜力是巨大的。

• 探索其他新兴生成AI用例。超越GPT语言训练的。

• 鼓励仔细的实验。鼓励开箱即用的思考工作流程,但在此之前,您定义使用指南,确保对风险的理解,问题和最佳实践,回顾了人类所有生成的文本。

• 创建一个专责小组汇报给首席信息官和首席执行官。探索构成和主要存在的威胁和机会,计划一个路线图的发现,和范围的技能、服务和投资需要。

伯尔尼艾略特是一个与Gartner研究副总裁、知名分析师。他目前的研究重点是人工智能(AI)一般来说,添加了一个专注于自然语言处理(NLP),机器翻译,客户参与和服务。

本文从3月9日已更新,2023年最初反映新事件,条件和研究。