Есть несколько технологий, которые когда-либо пользовались более глубокой любовью со стороны средств массовой информации и потребителей, чем ChatGPT и другие разработки, основанные на ванильном GPT-3. А ИТ-руководители предприятий спешно разрабатывают собственные приложения на основе GPT-3.
Все идет нормально.
Но, как мы видели раньше — подумайте об интернет-лихорадке середины 1990-х или о блокчейне совсем недавно — компании могут легко опередить себя, делая большие инвестиции в вещи. Кроме как стратегические цели.
Я помню, как в самые первые дни существования Всемирной паутины я разговаривал с руководителем об усилиях по запуску веб-сайта и спрашивал: «Почему? Зачем? Что вы пытаетесь достичь?» Вместо перечисления конкретных целей и задач я слышал вариации: «Один из членов нашего правления читал об этом и настаивает на том, чтобы мы его поставили», или «Сын нашего генерального директора не может перестать говорить об этом», или еще что-нибудь невнятное. : «Все остальные, кажется, делают это».
Именно такие комментарии я слышу сегодня о GPT-3. Чтобы было ясно, многие из самых раскрученных технологий в отрасли в конечном итоге оказались стратегически важными. Не все, но многие.
ChatGPT обладает впечатляющим набором возможностей, но на самом деле это просто массивная база данных с интерфейсом, эффективно имитирующим человеческое общение. Думайте об этом как о сверхмощной внутренней сети.
Информация, представленная в большинстве бирж ChatGPT, не может быть найдена с помощью приличного поиска в Google. «Найден» — ключевой момент. Пользователю может потребоваться просмотреть десятки результатов поиска Google, чтобы найти единственный ответ, который находит ChatGPT.
Еще одно преимущество — и именно в этом, возможно, можно найти наибольшую ценность ИТ — заключается в человеческом взаимодействии. Теоретически это может в конечном итоге позволить многим проектам по кодированию отказаться от более элементарных усилий по программированию. Большинство проектов по программированию начинаются с того, что какой-нибудь руководитель или менеджер бизнес-подразделения говорит: «Нам нужна система, способная XYZ. Иди и сделай это» с техническим талантом.
Что, если бы ChatGPT мог обойти часть этого таланта программиста и создавать код непосредственно на основе бизнес-инструкций? Некоторое кодирование является очень творческим и творческим и по-прежнему будет нуждаться в человеческом вмешательстве. Но, откровенно говоря, многие программы кропотливы и повторяются. Может ли GPT взять на себя эту часть?
С другой стороны, мы все видели нелепые ошибки и откровенные выдумки, которые доставляли системы GPT-3. Пока это не будет исправлено, использование GPT-3 будет ограничено. Каким бы заманчивым ни был интерфейс на естественном языке, позволить чат-программе GPT-3 говорить от вашего имени с клиентами — значит напрашиваться на катастрофу.
Так как может его использовать? Есть два способа исследовать этот важный вопрос: предписывающий и открытый. В зависимости от вашего бизнеса и целей — не говоря уже о бюджете — оба подхода могут быть очень привлекательными.
Предписывающий подход проще и, вероятно, даст более краткосрочные результаты. Что вы пытаетесь достичь? Что GPT-3 может сделать сегодня, чтобы помочь вашему бизнесу и, возможно, сделать жизнеспособными некоторые продукты/услуги, которые вы давно хотели, но не могли осуществить.
Открытый подход более интересен. Именно здесь вы даете своей команде широкие возможности поиграть с GPT-3, проявить творческий подход и посмотреть, на что она способна. Но этот подход должен иметь некоторые ограничения.
ИТ-директора должны понять, что они хотят с этим делать, иначе разработчики будут бесконечно крутить колеса из-за дурацких идей, сказал Скотт Кастл, директор по стратегии аналитической фирмы Sisense. «ИТ-директора должны стратегически фильтровать, иначе вы просто Вилли Вонка на шоколадной фабрике», — сказал он.
Рой Бен-Альта — один из ведущих экспертов в области аналитики в отрасли. Бен-Альта только в прошлом месяце покинул Meta/Facebook в качестве директора по искусственному интеллекту, чтобы основать собственную компанию. До Меты он проработал 11 лет в Amazon, закончив титул дirector, аналитика/машинное обучение, потоковая передача данных и базы данных NoSQL.
ИТ-директора «должны спросить: «Что это сделает с моим бизнесом?», — сказал Бен-Альта. — Лучший способ приблизиться к этому — работать в обратном направлении от клиента. Какую проблему мы пытаемся решить? Вот в чем загвоздка: чтобы прыгнуть, нужно потратить много денег. Для обучения требуется много графических процессоров. Для каждого варианта использования требуются определенные источники данных, и если у них нет доступных данных, им необходимо определить, сколько им будет стоить получение этих данных».
Самым мощным элементом GPT-3 является его кодировка, его интерфейс. Но для предприятий, пытающихся построить что-то поверх всего этого, проблема будет не в кодировании. Это будут абсолютно данные.
«Ахиллесова пята любой аналитической системы — это качество данных, — сказал Бен-Альта. «Большая часть работы связана с данными. Интеграция данных всегда является проблемой, и это самый сложный элемент. Формат данных и тип данных, которые будут использоваться, развиваются. Аналитическая модель становится хорошей только тогда, когда качественные данные».
Проблема данных важна, но многие сложности аналитики материализуются из-за взаимодействия данных. Вакаас Аль-Сиддик, генеральный директор медицинской аналитической компании Biotricity, предлагает яркий пример того, как взаимодействие может подорвать лучшие из больших языковых моделей.
«Все, что является всплеском или аномалией — например, в трех или четырех стандартных отклонениях от среднего значения — будет иметь много проблем. Чем больше переменных, тем сложнее становится, потому что вам потребуется больше данных», — сказал Аль-Сиддик. «Но поскольку это аномалии, вы не сможете предоставить достаточно данных».
Аль-Сиддик привел пример логистики запасов: «Допустим, есть строительный проект, который заставляет людей отвлекаться, и в течение тех же двух недель бывает жара. Это заставило людей остановиться и выпить. Теперь есть несколько переменных. У вас никогда не будет достаточно данных, чтобы справиться с этой аномалией автономным или предсказуемым образом, если вы не убедитесь, что отслеживаете эти переменные. Чем больше переменных вы отслеживаете, тем сложнее ваша модель ИИ».
Существует огромная потенциальная ценность использования этих больших языковых моделей, но очевидно, что лучше не позволять эмоциям завладевать вами.
«Вся эта шумиха из-за одного продукта от одной компании: OpenAI. Это общество во многом основано на эффекте побеждающей стороны, страхе упустить выгоду», — сказал Джей Чакраборти, партнер PwC (ранее Price-Waterhouse-Coopers). «Это еще одна версия калифорнийской золотой лихорадки, эйфории доткомов, всей этой ситуации Y2K «весь мир рухнет»».
Чакраборти призывает ИТ-директоров просто проводить эксперименты в песочнице и «заставлять бизнес придумывать идеи и варианты использования. Если я хедж-фонд, зачем мне нет подумать о том, что я могу автоматизировать? Это могло бы легко выбить инвестиционные письма намного эффективнее. Он автоматически генерирует анализ, и это еще один важный шаг к финишу. Это написание финальной части».
Аналитик Forrester Роуэн Карран, специализирующийся на наука о данных, машинное обучение, искусственный интеллект и компьютерное зрение, согласны с тем, что GPT-3 имеет большой потенциал, но сказали, что руководители должны рассматривать его как еще одно стратегическое усилие.
« первое, что нужно сделать, это сделать шаг назад от общественного внимания и спросить: «Где мы можем на самом деле применить их, где мы можем воспользоваться их сильными сторонами и преуменьшить их слабости? Как мы можем его использовать?», — сказал Курран.
Хотя GPT-3 «потенциально представляет собой фантастический способ внедрения инноваций, также очень важно сосредоточиться на том, что является практичным в краткосрочной перспективе. Там абсолютно является необходимость узнать о том, что даже возможно. Это новое и динамичное пространство», — сказал Карран, добавив, что видит серьезные ограничения. Например, он считает идею использования его для чата в клиентском приложении «глубоко безответственным».
В больших языковых моделях нет ничего нового, но имитирующий человека интерфейс, созданный GPT-3, пробудил мир ИТ к возможностям и позволил многим мечтать. Это здорово, если они просыпаются как раз перед тем, как принимаются инвестиционные решения и определяются направления проекта.
Авторское право © 2023 IDG Communications, Inc.
