Почему ChatGPT не заменит диалоговые платформы и чат-боты для бизнеса

ChatGPT набрал популярность, менее чем за неделю после запуска перешагнув отметку в 1 миллион пользователей. С помощью ChatGPT пользователи ищут ответы на вопросы, пишут тексты, выполняют курсовые работы и домашние задания.

ChatGPT разработан на Большой языковой модели (Large Language Model, LLM) и призван отвечать практически на все, что спрашивают. LLM – это глубоко обученная на исторических данных нейронная сеть, используемая для обработки естественного языка. LLM используется для задач обработки текста – генерация текста, перевод, перефразирование, обобщение, классификация и др.

Создаваемые на диалоговых платформах goal-oriented чат-боты направлены на решение конкретных бизнес-задач: ответить на вопросы клиентов, собрать обратную связь от клиентов, помочь с наймом сотрудника на позицию и пр.

В чем же отличие goal-oriented чат-ботов для с AI от ChatGPT и как бизнесу использовать их совместно и преумножить выгоды?

ChatGPT vs. Conversational AI

Хотя ChatGPT и Conversational AI платформы и чат-боты в чем-то схожи, они предназначены для разных целей и напрямую не взаимозаменяемы, а, скорее, взаимодополняемы. Платформы на основе Conversational AI используются для создания и развертывания умных чат-ботов и виртуальных ассистентов, которые решают конкретные бизнес-задачи, взаимодействуя с пользователями на естественном языке.

Такие платформы построены на инструментах, которые обеспечивают чат-ботам полезную для бизнеса функциональность: модуль проектирования и тестирования виртуальных ассистентов, аналитика для отслеживания метрик и оценки качества работы бота, модуль настройки интеграций с корпоративными системами и др.

ChatGPT, в свою очередь, – это особая модель машинного обучения, предназначенная для генерации текста, похожего на то, как пишут и говорят люди, на основе запроса и контекста.

Хотя ChatGPT можно использовать для генерации ответов для чат-ботов и виртуальных ассистентов, у него недостаточно функций, чтобы полностью заменить традиционные платформы для создания ботов с искусственным интеллектом.

Ключевые ограничения ChatGPT как умного виртуального ассистента

• Недостаток интеграций для транзакционных задач. ChatGPT подходит для ответов на простые вопросы, но чат-боты для клиентов бизнеса должны обрабатывать более сложные запросы, относящиеся конкретно к этому бизнесу и требующие интеграции с внутренними корпоративными системами.

Примеры нескольких кейсов, которые решают виртуальные ассистенты: перенос записи на прием к врачу, уточнение статуса заказа, перенос даты доставки заказа, сбор обратной связи от покупателей и занесение ответов в CRM, проверка остатка дней отпуска.

• Не всегда предоставляет фактически правильную информацию. LLM и ChatGPT генерируют ответы, которые могут быть уместны в определенных контекстах, но нет гарантии, что такие ответы всегда будут фактически правильны.

LLM и ChatGPT — это модели машинного обучения, разработанные для создания текста из больших наборов данных, но не имеющие доступа к внешним знаниям или пониманию реального мира. В результате они могут генерировать ответы, основанные на неверной, устаревшей или неподходящей информации для контекста, в котором они используются.

OpenAI подтверждает, что ChatGPT «иногда пишет правдоподобно звучащие, но неправильные или бессмысленные ответы». Это может привести к недовольству клиентов и юридическим проблемам для бизнеса. Возможности традиционных диалоговых платформ позволяют прописывать точные юридически корректные формулировки для ответов бота, привлекать копирайтеров и предоставлять актуальные сведения из корпоративных систем.

• Не подходит для развертывания on-premise. Размещение модели LLM или GPT-3 в закрытом контуре будет затруднительно из-за размера и сложности модели, потребует наличие мощных серверов с высокоскоростным сетевым подключением и достаточным объемом памяти.

• Проблемы с конфиденциальностью, безопасностью и трансграничной передачей данных. Виртуальные помощники предназначены для управления значительным объемом конфиденциальной информации, и многие диалоговые платформы искусственного интеллекта отдают приоритет безопасности, которая включает в себя правильные инструменты, гарантирующие ее. В случае с ChatGPT, законодательство в отношении персональных данных здесь не проработано.

Как ChatGPT может расширить возможности диалоговых платформ

Интегрируясь с LLM, диалоговые платформы, включая платформу chatme.ai, расширяют свой функционал и ускоряют разработку ботов. Ниже приводим примеры кейсов, в которых ChatGPT дополняет привычные диалоговые платформы:

• Кластеризация диалогов: можно быстро кластеризовать исторические диалоги и выделить наиболее частотные тематики (интенты), по которым виртуальные ассистенты должны консультировать пользователей.

• Генерация обучающих и тестовых данных: используя большие языковые модели, можно автоматически генерировать большие объемы тестовых данных для тестирования NLU ботов перед их запуском и взаимодействием с реальными пользователями.

• Пополнение списка обучающих фраз: генерация новых обучающих фраз для улучшения качества распознавания.

• Богатый small talk и human-like диалоги: интеграция goal-oriented ботов с ChatGPT позволяет сделать диалоги с ними более human-like, научить ботов поддерживать small talk. Также можно генерировать различные вариации формулировок для одного и того же ответа бота, что сделает общение более «живым».

• Перевод бота на другой язык: можно автоматически перевести обучающие, тестовые выборки и формулировки ответов бота на другие языки.

Таким образом, ChatGPT, как и другие LLM сами по себе, не обеспечивают функций и возможностей, достаточных для пользователей корпоративного уровня. Conversational AI платформы позволяют создавать, обучать, тестирования и развертывать чат-ботов в разных каналах коммуникации, настраивать интеграции с корпоративными системами, дообучать ботов и улучшать качество распознавания. Такие инструменты более эффективны для решения конкретных задач по поддержке клиентов и сотрудников бизнеса.