文章主题：ChatGPT, 客户联络, 对话式人工智能, 优化记忆
OpenAI发布的一款供公众使用的研究聊天机器人ChatGPT，重新点燃了人们对于对话式人工智能的讨论，并开始思考ChatGPT将对客户联络领域产生怎样的影响。它会取代代理商吗？它是否会使得过去几年中对话式人工智能开发的过时？什么是ChatGPT？ChatGPT是由OpenAI公司开发的一款大型语言模型（LLM）。LLM是一种深度学习模型，人工智能技术副总裁Yves Normandin表示，像ChatGPT这样的模型有超过1700亿个参数，并接受了超过10GB的文本训练。基于这种深度学习技术，使其掌握了自然语言的语法、语义和上下文等知识，从而更好的理解用户问题，并给出相应答案。为何ChatGPT如此特别？ChatGPT之所以如此特别，是因为它专门针对对话进行了优化，并拥有了记忆功能。与之前的LLM不同，ChatGPT会记住过去互动中交换的信息，因此用户可以提出后续问题，质疑错误答案等。客户联络领域中对话式人工智能的开发是否会过时？答案是否定的。OpenAI首席执行官Sam Altman表示：“现在依赖它做任何重要的事情都是错误的，我们在稳健性和真实性方面有很多工作要做。”尽管这项技术引发众多关注，但仍然存在局限性：1.该模型严格基于其文本训练内容及参数，只知道它所训练的数据，无法自主的访问任何外部信息或数据库，因而不能够满足客户在咨询过程中多样化、个性化的需求。2.我们对模型生成的内容几乎没有控制权，它有时会给出一些我们看似准确，但实则不存在或荒谬的信息，这对于客户联络和服务，是难以接受的。3.对于语料安全和存储安全并未得到充分保障。一方面，训练出来的模型可能出现泄露企业内部语料，例如模型中可能包含敏感信息、商业机密等等。同时，也可能使用不当，出现制作虚假内容、违反法律法规等情况。另一方面，数据信息可能会因为云端存储安全性不足或者黑客攻击等原因被窃取或泄露。4.ChatGPT在各领域实际落地过程中的成本较高，主要包括数据收集和处理、模型维护和更新、部署和集成、以及安全和隐私保护等多种成本。需要特别说明的是，由于 ChatGPT 涉及到用户数据的处理和存储，因此需要投入大量的成本用于采纳安全的存储和传输协议、加密用户数据、建立用户隐私保护机制等。由于其多方面的限制因素，当前并没有企业将ChatGPT应用于实际产品或服务当中。接下来，天润融通小编带你来看看ChatGPT和智能客服机器人在实际应用场景中的区别。举例来说，向A汽车品牌咨询“A、B两品牌汽车安全性”的问题时，ChatGPT会给出两品牌汽车安全性相关的数据和信息，而我们的智能客服机器人则会在此基础上，强调A品牌在安全性方面独特的技术应用，以此衬托A品牌的优势。ChatGPT能够及时迅速的响应各类问题，但面对某一行业进行垂直深挖时，我们基于深度学习的智能客服机器人则会展现出更完美的解决方案。当下，我们还是需要基于已有的技术和工具，为客户提供优质的服务体验。尽管ChatGPT在目前来看，并不能迅速落地到某一行业中，但我们希望在不远的将来，它能够在客户联络领域中实现广泛和深入的应用，从而更好地服务于用户，提高企业的效率和价值。未来将怎样利用ChatGPT，提高智能客服系统的服务能力，我们向ChatGPT进行了提问，以下是它的回答：总之，利用ChatGPT创建搭建智能客服系统，可能会成为提高客服工作效率的有效方法。但模型最终的响应结果是与其训练内容相关的，因此使用高质量的语料集来训练模型至关重要。值得关注的是，最新发布的多模态预训练大模型GPT-4，在已有基础上，增加了识别和理解图像的能力，同时文本处理能力提升至2.5万字，且回答准确性进一步提高。尽管ChatGPT在当下还有许多局限性，但其迅猛的发展速度，需要我们时刻了解，并思考如何利用其技术为客户联络提效提质。
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