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深度数据库
【前沿】AI会话机器人ChatGPT快速替代部分工作岗位，且表现良好！HR可能要重新审视未来
每个人都对ChatGPT和AI有看法。工程师和企业家将其视为一个新的领域：一个发明产品、服务和解决方案的新世界。社会科学家和记者对此感到担忧，《纽约时报》著名作家Ezra Klein称其为“信息战机器”。在这里我们看到了巨大的可能性。与所有新技术一样，我们还不能完全预测其影响。可能会有问题和失败。
什么是ChatGPT？
简而言之，这项技术（还有许多其他类似的技术）通常被称为“语言机器”，它使用统计、强化学习和监督学习来索引单词、短语和句子。虽然它没有真正的“智能”（它不知道这个词“意味着什么”，但它知道它是如何使用的），但它可以非常有效地回答问题、写文章、总结信息等等。
像 Chat-GPT 这样的引擎经过“训练”（编程和强化）来模仿写作风格，避免某些类型的对话，并从您的问题中学习。换句话说，更高级的模型可以在您提出更多问题时优化答案，然后进行存储，之后可以让其他人学到知识。
虽然这不是一个新想法（我们已经有十年的聊天机器人，包括Siri，Alexa，Olivia等），但GPT-3.5（最新版本）的性能水平令人震惊）。我问过它诸如“招聘的最佳实践是什么”或“您如何建立企业培训计划”之类的问题，它回答得很好。是的，答案非常基础。虽然有些不正确，但通过培训，它们显然会变得更好。它还有很多其他功能。它可以回答历史问题（谁是1956年的美国总统），它可以编写代码（Satya Nadella认为80%的代码将自动生成），并且可以撰写新闻文章，信息摘要等。
我上周与之交谈的供应商之一正在使用GPT-3的衍生产品，从课程中创建自动测验并充当“虚拟助教”。这让我想到了这里的潜在用例。（在某些方面，聊天机器人本身可能是一种商品：至少有20家初创公司拥有资金雄厚的AI团队，并且正在构建衍生产品或竞争产品）。
如何使用ChatGPT和类似技术？
在进入市场之前，让我谈谈为什么我相信它的潜力将是巨大的。这些系统由它们索引的信息语料库（数据库）“训练和教育”。GPT-3 系统已经在互联网和一些经过高度验证的数据集上进行了训练，因此它几乎可以回答有关任何事情的问题。这意味着它在某种程度上有点“愚蠢”，因为“互联网”是营销、自我推销。老实说，我认为我们都有足够的问题来弄清楚什么是真实的（尝试搜索有关您最近疾病的健康信息，您会发现有些东西令人恐惧）。
谷歌GPT-3的竞争对手（传闻是Sparrow）从一开始就是按照“道德规则”建立的。根据我的消息来源，它包括“不要提供财务建议”和“不要讨论种族或歧视”和“不要提供医疗建议”之类的想法。我还不知道 GPT-3 是否有这种级别的“道德规范”，但OpenAI（正在构建它的公司）和微软（他们最大的合作伙伴之一）正在研究它。
所以我的意思是，虽然“对话和语言”很重要，但像Chat-GPT这样的聊天机器人需要精致、深入的内容来构建真正的实力。如果您真的希望它可靠地工作，则需要它能够获取有效，深入和广泛的数据。
我想到的一个例子是Elon Musk过度炒作的自动驾驶软件。例如，我不想开车，甚至不想带着一堆99%安全的汽车上路。即使是99.9%的安全也是不够的。同样：如果信息语料库有缺陷，算法没有“不断检查可靠性”，那么这个东西可能是“虚假信息机器”。我认识的一位最资深的人工智能工程师告诉我，Chat-GPT很可能会有偏见，仅仅是因为它倾向于消耗数据。
例如，想象一下，如果俄罗斯人使用GPT-3构建一个关于“美国政府政策”的聊天机器人，并将其指向每个书面阴谋论网站。在我看来，这并不难，如果他们在上面放一面美国国旗，很多人都会使用它。所以信息的来源很重要。
人工智能工程师很清楚这一点，所以他们相信“数据越多越好”。OpenAI首席执行官Sam Altman认为，只要数据集变得更大，这些系统就会从无效数据中“学习”。虽然我理解这个想法，但我倾向于相信相反的观点。我相信OpenAI在商业中最有价值的用途将是将这个系统指向我们信任的精致，更小，经过验证的深度数据库。（微软作为主要投资者，有自己的人工智能道德框架，我们必须相信这将基于他们的合作伙伴关系来执行)。
在我多年来看到的演示中，我见过的最令人印象深刻的解决方案是那些专注于单个域的解决方案。由Paradox开发的人工智能聊天机器人Olivia足够聪明，可以筛选，面试和雇用麦当劳员工，效率惊人。有一个供应商为银行合规建立了一个聊天机器人，作为“首席合规官”运作，它运行良好。
想象一下，正如我在播客中所讨论的那样，如果我们构建了一个指向我们所有人力资源研究和专业发展的人工智能。这将是一个“虚拟的Josh Bersin”，甚至可能比我更聪明。（我们现在开始对此进行原型设计)。
上周，我看到了一个系统的演示，该系统采用了软件工程和数据科学的现有课件，并自动创建了测验，虚拟教学助理，课程大纲，甚至学习目标。这种工作通常需要教学设计师和主题专家进行大量的认知努力。如果我们把人工智能“指向”我们的内容，我们就会突然大规模地向世界发布它。而我们，作为专家或设计师，可以在幕后对其进行培训。
想象一下商业中的数百种应用：招聘、入职、销售培训、制造培训、合规培训、领导力发展，甚至个人和专业指导。如果你把人工智能集中在一个受信任的内容领域（大多数公司都有这方面的内容），它可以大规模地解决“专业知识交付”问题。
这个市场将走向何方？
虽然ChatGPT看起来很神奇，但我们必须预测创新者将迅速推进、扩展和完善这一点。我敢打赌，大多数风险投资公司现在都在向这一领域的初创公司开空白支票，所以有很多竞争即将到来。
我的直觉是，像OpenAI和微软这样的公司可能会与许多其他参与者（谷歌，甲骨文，Salesforce，ServiceNow，Workday等）竞争，因此每个主要供应商都会“增加”人工智能和机器学习专业知识。如果微软将OpenAI API构建到Azure中，那么成千上万的创新者将在该平台上构建特定于领域的产品，新产品和创意解决方案。但现在下结论还为时过早，我的猜测是，特定行业和特定领域的解决方案将胜出。
想象一下需要考虑的“机会空间”的数量。领导力发展、健身教练、心理咨询、技术培训、客户服务，不胜枚举。这就是为什么，只要这个市场仍然存在，我仍然相信机会是“巨大的”。
我将这项技术比作“移动计算”的早期。在早期，我们将其视为我们公司系统的“附加组件”。然后它成长、扩大和成熟。如今，大多数数字系统设计都是针对移动的，他们围绕移动构建整个技术堆栈，我们通过他们的手机研究行为、市场和消费者。同样的事情也会在这里发生。想象一下，当您可以看到客户对您的产品提出的所有问题时？机会是惊人的。
正如我在播客中所讨论的那样，很多工作都会改变。我刚刚对 Chat-GPT 直接影响的所有工作（编辑、记者、分析师、客户服务代理、QA 工程师等）进行了分析，发现今天大约有1030万个职位空缺，大约8%（800，000）将立即受到影响。这些工作不会消失，但随着时间的推移，这些系统会对其进行升级和增强。（现在有很多新的工作，比如“聊天机器人培训师”）。
关于这个话题还有很多要讨论的，让我们把它想象成我们未来最亮的恒星之一，并努力防止它失控。
本文作者： JOSHBERSIN
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