《ChatGPT：AI革命新篇章》
文章主题：AI, 革命, 发展期, 互联网
自2012年以来,人工智能(AI)技术经历了十年的快速发展和广泛应用。AI技术已经渗透到互联网、金融、汽车、工业制造、医疗健康、零售、物流等多个领域,并不断拓展其在现实生活中的应用范围。
当下ChatGPT的问世，无疑再次引发了人们对AI的无限遐想。
在仅仅两个月的时间内，由美国人工智能实验室OpenAI推出的聊天机器人引发了全国范围内的广泛关注。该机器人的出现不仅引发了科技行业巨头的热议，同时也涉及到一二级资本市场的探讨。微软联合创始人比尔·盖茨甚至表示，这一技术的诞生意义堪比互联网和个人电脑的问世。
也有观点称，ChatGPT或将开启AI应用的新纪元。
引爆ChatGPT的三个关键
ChatGPT自推出至今已历时两个月,其月活跃用户数已经超过1亿,创下了历史上最快速的扩张记录。深入分析ChatGPT之所以如此受欢迎,实际上归功于三大核心优势。
ChatGPT作为一种AI自动解答工具，通过模拟人类对话的方式，提供了便捷的互动体验。它的出现，使得用户能够更自然地提出问题并获得精确的回答，极大地降低了使用者的操作难度。在对话框中，用户可以随意提问，ChatGPT都能迅速且准确地给出答案。这种设计不仅贴合了人类的交流方式，也优化了用户的使用体验，从而在使用过程中提高了效率。
相较于过去市场上涌现出的众多智能问答应用，ChatGPT所给出的答案常常超出用户的期待，甚至达到接近人类平均水平的程度。
最后一点，得益于ChatGPT对长文本的优质处理能力。
在我国BAT及其他AI公司所从事的研究领域中，大部分的科研力量都投入到了短文本处理、单轮问答、简单多轮以及任务处理等方面。然而，ChatGPT却以其卓越的场景理解能力和上下文对话技巧脱颖而出，不仅能够针对复杂语句及其上下文语境提供清晰、高品质的解答，还能够轻松应对诸如写小说、改代码、甚至考试答题等复杂任务。这正是ChatGPT在全球范围内迅速崭露头角，成为现象级应用的关键所在。
在GPT1至3版本时期，大部分讨论焦点在于模型的商业化，主要涉及训练模型的成本以及向客户提供的服务成本。随着ChatGPT的问世，LLM模型赋予了可服务和商业化的特性，为大规模模型的商业化提供了有力的支持。这标志着AI能力的使用正式步入MaaS时代（Model as a Service）。
ChatGPT如何革新智能客服？
基于ChatGPT的深层技术原理，我们可以预测在未来中短期内，ChatGPT产业的四大主要发展方向将包括：智能客服、文字模态的AIGC应用、代码开发相关任务以及图像生成。在这些方向中，智能客服领域尤为适合立即实施。
那么，ChatGPT究竟能从哪些方面革新智能客服呢？天润融通AI产品专家提到了以下几个方面：
01 – 座席辅助和座席提效
聚焦到智能客服领域来看，过去的智能辅助更多局限于按单轮对话来完成，要实现多轮对话则需要AI架构师首先搭建一个个非常复杂的场景。但是，基于ChatGPT的能力，AI架构师能够快速分析并生成面向客户侧的系统支撑策略，这种处理效率和结果，远超出依附纯规则或者纯知识库所能达到的效果。
02 – 闲聊寒暄
闲聊寒暄是智能客服非常关键的基础能力，能够帮助企业对任意进线客户进行即时响应。然而，过去的智能客服闲聊主要是将各类非业务相关的语料堆到素材库，并通过调取数据库已有的关键词进行内容的回复。如今，则可以充分借助ChatGPT提供闲聊，在非业务领域上，为座席和客服提供更多决策依据和参考。
03 – 提供话术优化建议
在电销场景下，电销客服的话术往往决定了电销的效果。话术回复不精准，将直接导致用户的流失。通过ChatGPT强大的内容生成能力，智能客服能够对营销话术进行不断地迭代和与优化，以提高电销转化率。
04 – 提供语料扩写
在智能客服冷启动阶段，往往需要足够多的语料来丰富知识库的相似问法，以保证上线初期智能客服有足够高的解决率和场景覆盖率。以往的语料生成模型很难覆盖众多垂直行业和领域，ChatGPT在通用领域中积累了足够的数据和语料，可以很好的弥补语料生成模型的不足，快速生成相似问法，解决智能客服冷启动语料不足，场景覆盖率低等问题。
如果聚焦到行业分类来看，在软件企业中，ChatGPT的问答能力能够帮助企业为各类系统故障提供解决方案。在制造业，则可以基于ChatGPT的信息抽取、文本分类能力，帮助客户快速实现已有文档到结构化知识的转换，形成企业自己内部的知识图谱、知识库、信息系统中的数据资产，真正实现数字化到智能化的转变。
AI将如何在客户联络领域发挥更大价值？
在技术浪潮式迭代的当下，我们不确定未来是否会有新的人工智能技术出现。但是在当下可以肯定的是，AI的智能化应用会更加广泛。
针对这一话题，天润融通首席科学家（前Intel资深架构师）田凤占先生也给出了以下观点：
“ChatGPT是生成式AI的杰出代表，在诸多领域、不同问题的日常应答实践中表现优异。但我们也注意到ChatGPT在智能客服领域的大规模企业应用落地也存在很大挑战。
ChatGPT需要针对企业的个性化知识库进行训练，才能回答企业的个性化问题。这就需要ChatGPT在云端开放其训练能力，并且要求企业将自己的知识库上传到云端做训练。而ChatGPT训练一次几百万美金的费用对企业来讲是一个天价，因此ChatGPT的商业化需要将模型裁剪到合适的规模，在合理的费用和时间内完成训练，才能适应一般企业的需求，而裁剪的同时又要保留原有的问答体验。这样可能需要成千上万的模型来服务于各种不同企业，要解决规模化运营的性能和效率问题。
总之，ChatGPT为智能客服的未来前景提供坚实的AI能力和无限的遐想，但真正落地到各行各业还要解决好工程化和商业化中的诸多挑战，我们期待ChatGPT能早日克服挑战，实现商业落地，在智能客服领域大放异彩！”
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