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在4月15日举行的第六届上海人工智能大会春季论坛(SHAI 2023)主论坛上,信也科技首席科学家王春平认为,用户服务是人工智能商业化落地的成功场景之一,但在内容管理和数据安全方面也带来新挑战。
王春平介绍,生成式大模型主要有三点优势。一是生成回答的拟人度高。因为顶层依赖大语言模型,语料覆盖足够广,因此生成式大模型能够回答各种问题,且强化学习效果显著,回答形式符合预期。由于生成模型有随机性,使得对话更真实。此外,生成式大模型的判别式任务效果好,对标注数据的需求相对较低。
她表示,生成式大模型带来了巨大的变革。人机交互的形式可能从界面交互转变为自然语言对话的形式。搜集和获取信息的方式产生了巨大的飞跃,大模型可以帮助完成总结和归纳工作。
王春平认为,人工智能打破了用户服务的“不可能三角”。用户服务是人工智能商业化落地的成功场景之一。企业希望用户的满意度得到提升,服务的人群和企业业务体量实现增长,企业成本得到控制。这三项目标这构成了用户服务的“不可能三角”。由于AI赋能坐席,形成能力更强的超级坐席,用户满意度提升、服务人群和业务体量增长、企业成本得到控制之间得以达到平衡。超级坐席能够延长对用户的服务时长、提升坐席的业务能力、扩大服务规模。
“生成式大模型也给客户服务带来了新挑战。”王春平表示,在可控性方面,它对prompt的措辞相当敏感,追求形式上的合理,但细节有时是模糊甚至胡编乱造的。这对客户服务是“致命硬伤”。且因为它是一个全黑箱端到端的过程,企业作为下游应用方,在应用层进行迭代和优化较为困难。在用户服务这类高准确性要求的场景,如何确保回答内容万无一失、何人对大模型生成的内容负责是值得思考的问题。
同时,王春平认为,生成式大模型在时效性方面存在瓶颈。很多国家均对数据安全方面存在担忧。在调用和微调大模型过程中,如何确保用户数据、企业核心代码发安全,是企业值得考虑的问题。
信也科技是2017年在美上市的金融科技集团,成立于2007年,公司前身为拍拍贷。信也科技的业务涵盖科技驱动的消费金融业务、国际化业务以及科技生态孵化业务。
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