ChatGPT：人机交互的十字路口？智能会计，真的替代路在何方？

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🔥ChatGPT热度飙升，全球热议！🚀会计审计领域震动，AI转型已在进行中💪这款人工智能聊天机器人ChatGPT以其强大的语言生成能力，掀起了一场知识革命风暴。各界人士纷纷关注，财务行业也不例外。👀无数文章和视频聚焦于此，探讨其对未来会计、审计工作的潜在颠覆性影响。许多人担忧，AI的崛起是否意味着传统的会计和审计工作将逐渐被淘汰？但这同时也带来了机遇，技术革新要求我们不断适应和学习新技能。🎓会计人员需提升数字化素养，审计行业则可能迎来更高效、精准的审核流程。财会圈热议的背后，是专业人士对变革的深度思考与应对策略的制定。💼企业需要重新评估人力资源配置，确保员工具备与AI共生的能力。同时，教育机构和培训机构也将调整课程内容，以满足新时代的专业需求。尽管ChatGPT引发了广泛关注，但值得注意的是，它并非终结者，而是推动行业进步的强大引擎。让我们共同期待，在这场人工智能浪潮中，会计审计行业的未来将如何书写！🌈

但是也有一句话传播的很远，替代掉你工作的不是AI，而是会充分利用AI的同行。我们肯定是要做那个会充分利用AI替换掉人的那个同行嘛，不然我们在网上看各种新工具的相关信息，只会给自己徒增焦虑，没有什么积极意义。

既然讲到利用AI，那我们就得了解一下这个chatGPT

能力的边界在哪

，能帮我们做什么。就像一把锤子，也得看看这锤子多大，是能锤钉子的还是能锤地的。

ChatGPT是人工智能的一种应用。

讲到人工智能，不得不提到图灵测试。

被称为人工智能之父的图灵，在1950年提出一个问题“机器能否思考？”就是如果人类在与一台机器进行交互时(在当年，交互的方式限于文本)，无法辨别对方是人还是计算机，那么，这台机器就可以视为是“智能的”。

然后后来几乎绝大多数人工智能开发的应用都在往“无法辨别对方是人还是计算机”这一条件去开发。

到了2023年，成功推出了chatGPT这个看起来似乎无法根据文本辨别的人工智能。

1、制造人工智能的目的

在具体讲chatGPT的应用之前，我想问问大家，大家想要的人工智能是一个怎样的人工智能。

科幻影视剧中的人工智能通常都是反派，人工智能迟早会毁灭世界的，这种言论传播得非常远。所以毁灭人类是一种想要的人工智能吗？

很明显，有良知的人都不会选这个选项。

🌟当然，我们渴望的人工智能不仅仅是能够流畅交流的聊天机器人，如ChatGPT所示，它更应该具备深度认知和理解能力，能够在交互中模糊界限，实现真正的智能化。但这背后需要技术突破与伦理考量，确保其决策透明且不被滥用。💻虽然目前它的应用广泛，可能涉及一些重复劳动，但未来潜力无限，我们期待它在创新领域发挥更大作用，而非单纯作为套路工具存在。🤔对于ChatGPT这样的技术，我们需要理性看待其优点和局限性，以推动AI向更人性化、智慧化的方向发展。

那我们一起想一想，会不会是那种能帮我工作的人工智能，才是一个好的人工智能呢？

从我的角度出发，如果一个能帮我减轻工作量的人工智能，必然是一个好的人工智能，毕竟谁会对减轻自己工作量的工具烦恼焦虑呢。

那么方便使用，方便工作，降本增效，就是人工智能的一个意义。

那从方便工作这个角度出发，chatGPT能完成什么工作呢？

就目前我们审计小伙伴的使用来看。

审计小伙伴墨墨：目前第一个年审项目已进入后期，租赁负债需要按照到期时间统计1年以内、1-2年、2-3年和3年以上，这家子公司单体很多，租赁资产有几十个，相应的我们测算了几十张表，那我要统计所有表格信息不可能一张张表来计算，于是我请教了chat.forchange（chatgpt的平替，后面就叫它小c，我输入了问题，给了我一个答案（图1），可能是我没问清楚，第一次回答并不适用，于是我追问了一次，给了我一个公式，实操之后计算有误，于是我问了它第三次，小c真诚和我道歉说之前的公式有问题，重新给了我一个公式，实践证明，这个公式非常好用。一秒钟就计算出了几十张表格的数据。

还可以~~~

当然，会计数字计算和税率查询是财务工作中常见的挑战。虽然无法一一列举所有错误，但这两个方面确实至关重要。例如，在进行税务申报时，精确的税率计算直接关系到合规性和潜在的税收优惠。同样，准确的记账数字能够确保财务报表的完整性和准确性。这些都是每个会计人员必须掌握的基本技能。如果你对这些环节有任何疑问，欢迎随时提问，我会尽我所能提供专业指导。记得，保持精准和细心是关键哦！💪📚

如果让他这样算，然后拿进我们日常工作中，可以想象一下后果哈。

🌟当面对问题时，首要步骤是深入剖析其成因，🤔探究错误背后的机制。别忘了，类似的困扰可能在我们未察觉的角落潜伏，我们需要保持警惕，广泛排查潜在风险。💡每个错误都是一个学习的机会，帮助我们更全面地理解和解决问题。

当我们不断在错误中学习与修正时，确实是在模拟搜索引擎的智能搜索过程。它并非单纯的排除法，而是通过理解上下文，逐步逼近正确答案。让我们换个角度探讨，📚💡 例如，在撰写文章或解决问题时，每一次对错的反思都是对知识的深化和精准定位。这样，我们不仅避免了盲目搜寻，还能提升思考的质量与效率。换句话说，错误并非终点，而是通往真理的必经之路。🚀

2、世界矿脉中，两个挖矿人的使用感受

假如世界是一个矿。我们都是采矿人，都在探索世界的边界，和发掘对人类有用的矿产。

假设A矿工有采矿后休息生活需求，B矿工有采矿工作的需求。

🌟在快节奏的生活中，便捷的信息检索至关重要🔍。偶尔的疏忽不妨宽容对待，比如ChatGPT中的小瑕疵并不会对我们造成实质威胁🛡️。它就像是邻家小孩不经意间的趣谈，轻松而亲切😊。让我们善待科技，享受其带来的便利，而非过分苛求完美💪。

但是在采矿时，那就完全不同的要求了。

B矿工在采矿过程中要时时注意矿洞的情况，随时注意是否有坍塌的危险。还要注意空气够不够呼吸，会不会不小心去到有有毒气体的地方，中毒。

那这时候，作为工具的人工智能，这时候出现一点计算失误，就会导致人受伤甚至死亡，如果使用的人越多，工作的时候越危险。

从这个角度出发，chatGPT并不是一个合格的工具。只能是一个合格的聊天机器。不过大家都说，随着技术的发展，迟早会解决这个问题的。我们或许可以参考一下现在人工智能前沿的一些理论。

3.chatGPT出现错误的原理

我们可以思考一下，为什么会出现这个问题。

人工智能的成功应用，离不开两个东西，一个是数据，一个是算法。打个比方，一个财务报表，也需要数据和公式。

那么数据不准肯定会影响报表准确性，也就影响决策的思路。

据信，chatGPT的训练数据包括维基百科的大部分或全部内容、从网页链接的页面，以及从互联网上获取的10亿个单词。 (它不能包括斯坦福图书馆中的所有电子书副本，因为图书受版权法保护。注意一下，目前这个版本的只有2021年以前互联网数据。

chatGPT的数据都是在广义互联网，大家互相吹水，或者公开的文档中训练出来的。肯定不能百分百准确。

而那些具有知识产权、行业企业内部运营数据肯定拿不到，那这种数据喂养出来的chatGPT，肯定需要大量的排除错误，相当于，要人工把百度搜索出来所有东西都标注对错。因为人工智能无法分辨对错。就像益虫和害虫，只有对人类有益的才叫益虫，有害的都叫害虫。但是人工智能只会告诉你有虫。

这就需要人去判断。

假如正在做一件很有可能有风险的工作，需要非常精准的情报支持的时候，chatGPT这类应用肯定不能作为决定性参考，只能占比很低的参考，甚至不能参考。

我们来看看专家怎么说这技术的原理。

Bender 是华盛顿大学的计算语言学家。她和同事 Alexander Koller 在2020年发表了一篇论文，旨在说明大型语言模型（LLMs）—— 聊天机器人 ChatGPT 背后的技术 —— 能够做什么以及不能做什么。

情境设定如下：假设 A 和 B 都是英语流利的人，分别被困在两个无人居住的岛屿上。他们很快发现以前的岛屿访客留下了电报，他们可以通过水下电缆相互通信。A 和 B 开始愉快地互相发送消息。同时，一只名叫 O 的超智能深海章鱼，无法访问或观察这两个岛屿，发现了一种连接到水下电缆并倾听 A 和 B 对话的方法。O 最初对英语一无所知，但非常善于统计分析。随着时间的推移，O 学会了预测 B 对 A 的每个话语将会做出怎样的反应，并且预测准确率很高。

这个就是chat GPT的原理，从广义互联网中来的信息源，目的是为了更好的聊天，所以部分错误无伤大雅。

“章鱼”不是 Bender 简历上最著名的假想动物，还有一个“随机鹦鹉”。

“Stochastic”意味着随机的，由随机概率分布决定的。“随机鹦鹉”（由 Bender 的创造词汇）指：用随机概率信息将语言形式的序列随意拼接在一起的实体，但不涉及任何涵义。2021年3月，Bender 与三位合著者发表了论文—— 随机鹦鹉的危险：语言模型是否太大？

因为它的本质就是

“随机的鹦鹉”

。怎么理解这个词呢。我说一个成语大家感受一下，“鹦鹉学舌”。鹦鹉学舌指鹦鹉学人说话，比喻人家怎么说，他也跟着怎么说。这也意味着机器本身并无能力思考。机器只是学会了人们大概率会回答的一个套路。

我们不是鹦鹉，我们不仅仅是基于概率，随机地喷出词语。她说，“这是一个非常常见的策略。人们说，‘人们只是随机的鹦鹉’。”她说，“人们非常想相信这些语言模型实际上是聪明的，他们愿意以自己作为参考点，并贬低自己的价值以匹配语言模型可以做到。”

4.审计需要什么样的人工智能

还记得上面我说人工智能的成功应用，离不开两个东西吗?一个是数据，一个是算法。就是一个财务报表需要的数据和公式。

所以chatGPT技术没有问题，之所以chatGPT会回答出错误的答案，是因为数据就出现问题了，信息源出现问题了，那传递的信息肯定是有问题的。

可以想象一下，要人工把chatGPT在所有网络上拉过来的信息中排除错误的信息，或者让人与它聊天互动的时候来排除错误信息，才能使用，那基本上很难创造出新的智慧，只能更好的搬运总结。甚至搬运的东西也有可能出问题。

如果真正要应用到审计这类专业性很强的工作中，那必须保证人工智能中给它喂的数据是基本准确，信息源头基本准确，才能推导出信任度较高的答案。

就像数学一样，一个数字的错误都可能使整个结果都完全不一样，财务审计也是如此。这是我们的可靠性必须保证的问题。

更何况这个chatGPT，只能回答2021年以前有信息的答案，那2022、2023年的呢，这又违背了我们会计基本假设中的及时性原则。

所以就目前来说，chatGPT仅能作为查资料整理资料所用，更专业的东西还不能做。

所以在目前土地、劳动力、资本、技术这四大基本生产要素之外，现在又出现了第五大要素——

数据。

这不仅关系到人工智能等相关新技术的应用，更是开启了继农业文明、工业文明后的3.0人类文明——数字文明。

而目前国内各类数据交易所成立以及推广，或许就是冲着自己可以训练的中小模型去的，为了更多的应用场景。

再来回顾chatGPT,用我们科技部部长王志刚的话来总结一下，ChatGPT的技术是一个大模型，计算力强，计算方法好。同样一种原理，在于做得好不好。比如发动机，大家能做出发动机，质量是有不同的；踢足球都是盘带、射门，但是要做到像梅西那么好也不容易。

我国在人工智能方面已经进行了很好的部署，在这个领域的研究进行了很多年，并且有一些成果。我国还提出了人工智能应用的若干场景，通过技术牵引和场景驱动，将促进人工智能为经济社会发展作出贡献。

所以，我也开始期待我们国产人工智能应用了，待我们国产人工智能应用也出现一个爆款，我们也可以再来我们的人工智能～

今天发布的文心一言，很冷静、理智、克制，这就是B端服务长期以来的风格，对更多鼓动人心的话没那么崇尚，更多的都是默默的赚钱~~

这次分享其中很多观点都是正在探讨中的观点，期待更多财会审计圈的小伙伴跟我一起聊聊这已经到来的数字未来～

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