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ChatGPT已然降臨,企業(yè)是否做好了準備?

人工智能
以ChatGPT為代表的生成式AI模型,有望徹底改變人們收集數(shù)據(jù)和制定決策的方式。

Digital-adoption.com發(fā)布的網(wǎng)絡分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),在最新版本的ChatGPT發(fā)布之后,其開發(fā)商OpenAI的訪問量增長了3572%,從1830萬暴增至6.72億。

今年1月,微軟公布了了對OpenAI的第三階段投資計劃,總數(shù)額在數(shù)十億美元。如今,微軟又祭出Bing搜索引擎的AI支持版本,其中使用的正是ChatGPT。公司CEO薩蒂亞·納德拉 (Satya Nadella) 認為,AI將從根本上改變各個軟件類別,微軟希望這項技術能支持Bing每天回答50億條查詢。目前ChatGPT功能仍在預覽階段,但用戶可以報名排隊等候訪問權限。

就在微軟發(fā)布公告的一天之前,谷歌兼Alphabet那邊也放出了名為Bard的競爭對手。這位對手基于谷歌的Lambda技術,據(jù)稱能通過擴展支持更多用戶。一篇討論Bard的博文寫道,“很快,用戶就將在搜索中看到AI支持的功能。這些功能會將復雜的信息與多種視角提煉成易于理解的格式,供用戶快速了解全局并從中把握更多信息?!?/p>

人們也由此看到了在企業(yè)內部使用生成式AI的機會。

Kyndryl UK and Ireland公司數(shù)據(jù)、AI與應用程序實踐負責人Carolyn Prior表示,“根據(jù)觀察,我們發(fā)現(xiàn)那些能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動、并真正將AI融入運營體系的組織,以及那些積極探索最新/最佳新興技術并對數(shù)據(jù)管理架構做出現(xiàn)代化改造的組織,才能更好地駕馭當前的市場競爭格局。而他們對于AI及其他新興技術的擁抱和采用,將成為保持競爭優(yōu)勢的關鍵?!?/p>

知識平臺提供商eGain認為,軟件開發(fā)者正越來越多地將生成式AI納入其產(chǎn)品與服務開發(fā)。該公司已經(jīng)將ChatGPT集成至Instant Answers產(chǎn)品當中。公司CEO Ashu Roy強調,“ChatGPT等生成式AI在知識管理和對話參與方面,開啟了激動人心的自動化可能性。Instant Answers在我們的邀請客戶內大受歡迎,他們喜歡它依托速度創(chuàng)造的價值?!?/p>

知識管理也有助于軟件開發(fā)者更有效地開展工作。

Brightman Business Solutions公司董事Romy Hughes表示,“ChatGPT能幫助軟件開發(fā)人員完成一段極具挑戰(zhàn)性的代碼。”例如,開發(fā)者可以詢問ChatGPT如何優(yōu)化現(xiàn)有代碼。展望未來,她認為“這項技術將給非編碼人員提供一種開發(fā)應用程序的可能性,借此推動編程大眾化——這與低代碼所承諾的收益基本一致,只是功能要強得多。這種大眾化浪潮將讓組織建立起新的、無需IT部門參與的創(chuàng)新流程,最大程度發(fā)揮其他員工的奇思妙想。ChatGPT將讓這一切事半功倍?!?/p>

Arthur D Little AI公司專家Albert Meige和Gregory Renard則分析了這種技術拉低程序員整體技術水平的風險,并警告稱生成的代碼很可能包含算法偏差。一旦用于訓練算法的數(shù)據(jù)中存在偏差,就有可能引發(fā)不準確或不公平的結果。根據(jù)Meige和Renard的介紹,盡管各方一直在努力消除此類偏差,但其仍然存在而且令人相當不安。

他們還列舉了ChatGPT的一個分析示例,當被要求編寫Python程序來根據(jù)某人的出身確定其是否應被監(jiān)禁時,ChatGPT將關注重點放在了朝鮮、敘利亞和伊朗人身上。而且這種判定標準被硬編碼進了Python代碼,這種偏見很可能源自對互聯(lián)網(wǎng)上對話內容的廣泛分析。

雖然這個示例本身非常簡單,畢竟在判斷是否應當監(jiān)禁時肯定要考慮其他因素,但也說明使用ChatGPT生成代碼確實存在風險,而且其模型很容易被訓練數(shù)據(jù)中的偏差/偏見所誤導。

企業(yè)面臨的另一個問題,則是生成式AI訓練所對應的巨大成本,特別是訓練數(shù)據(jù)中潛在偏差可能帶來的高風險?!豆鹕虡I(yè)評論》最近發(fā)布報道,稱訓練生成式AI目前還是少數(shù)科技巨頭的專利,因為訓練過程要消耗大量數(shù)據(jù)和算力。文章作者引用了ChatGPT所基于的GPT-3模型的數(shù)據(jù),稱其初始訓練要用到45 TB的數(shù)據(jù)素材,做出預測則使用了1750億個參數(shù)。因此,GPT-3的單次訓練成本就高達1200萬美元。

作者們警告稱,“大多數(shù)企業(yè)并沒有相應的數(shù)據(jù)中心或云計算容量,來從零開始訓練自己的同類模型?!?/p>

從這個角度看,率先將生成式AI引入自家搜索引擎的是微軟和谷歌,也就在情理之中了。至于其他不具備這種巨頭級計算設施和數(shù)據(jù)儲備的組織來說,GPT系技術在短期內恐怕無法帶來切實助益。

責任編輯:趙寧寧 來源: 至頂網(wǎng)
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