我们对 GPT 和生成 AI 的宏大实验

ChatGPT 风靡全球，我们无比兴奋。 今天，我们将展示我们使用这种革命性的 AI 构建的客户服务功能。

12 月，我们的机器学习总监 Fergal Reid 和我坐下来聊了聊 ChatGPT 的推出：好的，坏的，承诺，炒作。 为支持代表自动化和简化流程的可能性似乎无穷无尽，但生成人工智能在这个领域的成功最终将取决于它为客户服务团队和客户提供真正价值的能力。 如果不是，好吧，它只是一个玩具——一个有趣的玩具，但仍然是一个玩具。

为了对此进行测试，我们迅速开始工作。 我们草拟了一些我们认为可能有用的人工智能功能，投入生产，并在 160 位客户面前发布了测试版。 您可以在此处阅读有关这些新功能的所有信息。

在今天的节目中，我和 Fergal 分享了我们在过去几周所学到的知识、我们下一步的发展方向，以及它如何改变了我们对这个领域的可能性的看法。

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以下是一些要点：

• ChatGPT 模型在多句对话中处理自然语言的能力不断提高并释放出新的可能性。
• 在产品开发中，客户永远是最终的仲裁者——你可能会打造出惊人的技术，但如果它不能为他们解决问题，那就不值得了。
• GPT-3.5 编辑和更改文本的能力使其对客户服务非常有价值，它已经可以处理摘要文本和调整语气等任务。
• 随着 ChatGPT 的进步，可能会添加更多功能以最大限度地提高效率，并让一线代理可以专注于提高客户满意度的更复杂问题。
• 虽然我们开始研究可能改变游戏规则的用途，例如智能回复，但该模型仍然缺乏对其工作的业务环境的理解。

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语言理解的突破

Des Traynor：再一次你好，Fergal。 你好吗？

Fergal Reid：好的，谢谢，Des。 在 Intercom 过去六七周很忙，所以我很高兴今天能谈谈这个。

Des：是的，就在六七个星期前，我们坐下来聊天。 我猜你已经有六到七周的实际工程时间来应对 11 月下旬发起的 AI 革命。 你学到了什么？ 它是否改变了您对客户服务领域未来发展的看法？

Fergal：是的，我想是的。 当我们上次谈话时，我们谈了很多关于 ChatGPT 的事情，那可能是在它推出一周后。 您可以就这里最大的区别是 ChatGPT 还是 OpenAI 构建的模型系列分心——具体来说，我们主要使用 GPT-3.5 或 Text-Davinci-003。

Des：它们是这个特定模块的名称。

Fergal：是的，它们是这个特定型号的名称。 实际上，对这些名称以及不同的东西有很多混淆。 但是基本上，我们感觉GPT-3.5系列的模型，Davinci-002，Davinci-003这种东西，去年就出来了，然后是Davinci-003，和它同时掉的ChatGPT 是一项突破，确实使我们能够开始尝试构建不同的、质量更好的功能。

“这是一个很大的解锁，因为有太多我们想要完成的任务最好用自然语言来描述”

Des：你对现在的可能性有什么看法？ 我们将在客户服务领域走向何方？

Fergal：我认为在客户服务乃至其他方面，这些模型使我们能够以比以往更好的方式处理自然语言。 我想我可以介绍一下自然语言处理的历史。 很长一段时间都是简单的东西，比如正则表达式等等。 然后我们的文本非常擅长查看数据中大量存在的关键字。 然后大概三四年前，神经网络开始真正擅长理解，“嘿，这句话是什么意思？” 但现在，我想说他们开始真正擅长“嘿，那句话的深层含义是什么……”更接近人类如何做到这一点，并理解多句对话中发生的事情. 这个人在说什么？ 将第一句的内容与第三句的内容拼接在一起，可以看出有人刚刚说：“哦，我有一个关于 Salesforce 的问题。” 队友说，“嗯，你的问题是什么？ 我怎么帮你？” 然后它说，“是的，我真的需要我的整合帮助。” 系统越来越善于理解该集成是关于 Salesforce 集成的，并且对下一步应该进行的对话有了一些了解。

“突然之间，机器能够查看这些内容并更好地理解它们”

我们的 Resolution Bot 和已经部署的机器学习技术非常擅长在给定的句子中处理这些内容。 但是现在，这项技术正在变得越来越好，可以跨多个句子并且在上下文中更好。 作为用自然语言交流并希望彼此交谈的人类，这对我们来说是再自然不过了。 这是一个很大的解锁，因为有太多我们想要完成的任务最好用自然语言来描述。 有太多关于如何做某事的文档、说明和文章，我们用自然语言编写和相互交流。 而现在，突然之间，机器能够查看这些内容并更好地理解它们。 每当这种能力变得更好时，很多产品就会解锁很多以前不可能的东西。 我们真的觉得发生的事情是一件大事。 那是我们的意见，直到我们构建东西并将其放在我们的客户面前，看看我们的客户是怎么想的。

Des：这就是我们想要的。

Fergal：我的意思是，这就是我们一直在努力做的事情。

Des：什么是软件，但不是编纂意见，对吧？

弗加尔：对。

这取决于客户

Des：那么，我们建造了什么？ 你一直在做什么？ 让我们谈谈吧。

Fergal：所以，在产品开发中，你总是要检查你的意见。 您的客户始终是产品好坏的最终仲裁者。 你可能认为你拥有了最惊人的技术和最惊人的产品体验，但如果它不能解决问题并且没有被使用，那你就错了。 因此，我们真的想通过这里的炒作来说服自己，“好吧，我们可以为客户快速构建什么，我们可以在他们面前得到什么，与他们合作，看看价值是什么？” 因此，我们开始勾勒出我们可以构建并快速投入生产的功能，这些功能将使用一些新技术，并帮助我们弄清楚它是否有价值或者它是否是玩具。

“你可以只按一个按钮或使用键盘快捷键基本上说，'嘿，我想要这个功能的摘要，把它放在我的作曲家上，这样我就可以轻轻地添加到它'”

我们决定做的第一件事是构建一个本质上进行总结的功能。 我们决定这样做是有原因的。 我的团队，Intercom 的机器学习团队，Inbox 团队，发现有两个我们经常看到的常见客户工作。 在很多企业中，在支持代表移交对话之前，他们必须写下对话摘要。 如果他们不这样做，最终用户必须重复自己，或者接收代表必须向上滚动并阅读大量内容。 因此，移交的支持代表必须写一份摘要，这是一项真正的工作。

大约一年半或两年前，我的团队试图研究当时最好的神经网络，T5 和所有这些大型网络，并弄清楚我们是否可以使用它们来构建足够的摘要功能。 不幸的是，我们得出的结论是没有办法。 谈话太粗糙了。 对话的流程以一种对人类非常有益的方式在这些不同的部分之间穿梭——人类可以轻松地查找它，它很快而且他们可以扫描它——但即使是我们在 Resolution Bot 中拥有的相当大的神经网络也在挣扎在那种任务上。 当我们使用最近的 DaVinci-003 模型 GPT-3.5 时，我们看到的第一件事就是突然之间，它似乎很擅长总结。 我们就像，“哇，这看起来太棒了。”

“我们将尝试与人真实相处。 我们将帮助我们的客户弄清楚哪些零件是玩具”

因此，我们构建了一个功能，并在收件箱中使用摘要功能进行了几轮迭代。 你可以只按一个按钮或使用键盘快捷键基本上说，“嘿，我想要这个功能的摘要，把它放在我的作曲家上，这样我就可以轻轻地添加它。” 这并不完美。 您可能需要添加一点，但它可以节省大量时间。 在我们的测试版中，我们有超过 160 位客户使用这些功能，他们认为总结是真正的赢家。 它还没有完全改变支持代表的游戏规则； 它选择了一项核心工作，但它提供了一项核心工作。

Des:并减少它。 你说减少是什么？ 如果通常需要 3 分钟来写——是否可以缩短到 10 秒来添加摘要或其他内容？

弗加尔：是的。

Des：好像删除了 90% 的工作。

弗加尔：没错。 我们让一些客户对此感到非常兴奋，因为他们可能有很长的电子邮件线程或非常非常长的对话历史记录，而且它只是节省了很多时间。 这有点像您正在阅读学术论文或其他内容。 有时仅仅掌握要点就可以帮助您找到所需的确切细节。 我确实认为我们在那里取得了一些非常好的东西，这是我们一直致力于的功能之一。

“用炒作机出来很容易； 发布新闻稿很容易：“我们改变了世界。” 在实践中，做出决定的人就是我们的客户”

我们将尝试与人真实相处。 我们将帮助我们的客户找出哪些零件是玩具。 并非我们构建和测试版中的所有内容都可以改变游戏规则，但总结是我们感觉最强烈的内容之一。 真的准备好了。 这项技术带来了一些变革性的东西——它是新的、令人兴奋的，并且它提供了真正的客户价值。

Des：与 AI 相关的一件事是我们一直努力做到的，那就是清醒，因为我们正在努力帮我们的客户一个忙。 炒作机很容易出来； 发布新闻稿很容易：“我们改变了世界。” 在实践中，做出决定的人是我们的客户。 因此，当我们发布摘要时，我们相信他们的话，它真的很有价值。 那才是最重要的，对吧？

弗加尔：没错。 看，这是我们苦恼的事情。 有时你会输给那些愿意大肆宣传的人。 我们非常努力地不这样做，因为一旦您开始这样做，您最终就会相信自己的炒作。

Des：叙述先于软件。 这是一个真正的风险。

Fergal：而你试图避免这种情况。 对于这种类型的技术，我们真的很清楚这一点，它几乎可以发挥很多作用，而且它非常接近做一些神奇和变革性的事情，但有时会失败。 因此，我们试图在这里保持诚实，“好吧，这真的足够好了吗？” 我们知道它并不完美，但它足够好了吗？ 它有什么用？ 总结是我们感觉良好的事情。 这是我们认为能够提供真正价值的功能。

你可能会因为推销一些看起来不错但实际上在生产中不起作用的东西而失败，你也可能因为过于保守而失败。 过去，对于 Resolution Bot，我们曾有过过于保守的时候。 我们就像，“哦，我们真的不希望它适得其反，除非我们非常确定它得到了答案。” 然后一些客户来找我们，告诉我们，“哦，用户暂时得不到任何帮助，即使你错了，也要给他们一些东西。” 我们进行 A/B 测试和调整那些垃圾流量等等。 曾经有过过于保守的时候。 因此，我们在这里采取的方法是快速向我们的客户提供新的测试版功能。 我们的客户对这项技术感到非常兴奋。

轻松的文本编辑

Des：测试版有多少功能？ 五、六？

Fergal：所以，我们做的第一件事就是总结。 我们这样做是因为它只是一个简单、易于集成、易于理解的工作。 之后，我们去看了作曲家。 因为我们有遥测和指标，我们知道代理人花在 Intercom 上的时间大约有一半是花在编写文本或编辑文本上。 他们也在整理自己的想法，但他们花费了大量时间来撰写和修改文本。 当我们看到它时，我们就像是，“好吧，这非常适合编辑和更改文本。” 我们从那里的一些小功能开始，比如 MVP 功能，让它们上线并看看进展如何。 因此，我们从文本编辑和文本重塑功能开始。 也许最简单的解释是简单的编辑。 说，“嘿，让我刚刚写的这段文字更友好”或“更正式”，因为这项技术现在擅长调整语气。 以前，实际上没有任何东西可以用来可靠地调整音调。 我们在 UX 上做了很多迭代，我们提出了 UX，其中有一个工具栏，您可以选择文本。 在我们的第一个版本中，您无法选择文本，我们对其进行了迭代。 客户告诉我们这没有用——他们不想改变作曲家中所有东西的音调。 现在，您可以选择一点。

“令我震惊的是，我们可能正在寻找一个新的上下文菜单就像‘扩展’、‘总结’、‘让它更快乐’和‘让它更正式’的世界”

这几乎就像编辑图像一样。 我们开始认为这里有一个新兴的范例。 我记得曾几何时，您可以将文本加粗和斜体化的文字处理器就像“哇”。 我们想知道，在未来，人们是否会从语气的角度考虑这一点。 就像，“哦，当然，我想去快速编辑音调。” 如果你在一天结束时感到疲倦，你已经写了一份草稿并且你要去，“我不够友好，这会影响我的 CSAT，”你只需去点击一个按钮并编辑语气，它变得更加友好。 按那个按钮一次或两次比去-

Des：去重写它。

Fergal：重写文本是一项工作。

Des：令我震惊的是，我们可能正在寻找一个新的上下文菜单就像“扩展”、“总结”、“让它更快乐”和“让它更正式”的世界。 这些将是您要尝试进行的转换。 与其说你关注文本的外观，不如关注语气。

弗加尔：完全是。 看，当我们来回走动时，我们会想，“这是玩具吗？ 我们造了一个很酷的玩具还是很神奇的东西？” 而且我认为它会因客户而异，但该特定功能的大胆案例是，“嘿，一天结束时我很累，我非常关心语气，因为我的 CSAT 对我来说是一个重要指标，这是一种方法。” 这是一种提供更令人愉悦的客户体验的方式。

Des：接受“抱歉，这是您的退款。” 你会说，“请让这听起来更有同理心”，或者其他什么。

Fergal：我们围绕同理心进行了试验。 我们实际上已经转变为“让事情变得更正式，让事情更友好”。 这种频谱似乎非常有效，所以我们已经采用了它。 我想它适合对讲机。 很多人都在尝试提供非常个性化、非常友好的支持体验。

“很多时候，当你写下一些东西时，结果却是错误的。 所以你可以说，'嘿，改一下'”

为了完全透明，我们仍然不确定它在玩具到有价值的范围内的确切位置。 一些客户说它非常有价值，因此我们将继续对其进行评估。 但我们有测试版。 我们想告诉我们的客户，这些就是我们正在构建和研究的东西。

这是一个特点。 接下来我们开始关注的是重新措辞功能。 同样，这些语言模型非常擅长获取一段受约束的文本并对其进行编辑或更改。 你开始通过总结看到这一点。 很多时候，当你写下一些东西时，结果却是错误的。 所以你可以说，“嘿，改一下。” 再一次，它是一种快速的用户体验，您只需突出显示它并单击它。 这比自己重写它要容易一点。 当你这样做时会有一点延迟。 所以，我们还在评估。 但一些客户再次非常喜欢它，它确实对他们的业务有用，我们预计随着这些模型变得越来越好，延迟会随着时间的推移而下降。 这就是文本改写。 这些是我们在作曲家中追求的第一个功能。

现在，接下来是更重要的事情，我们开始调查可能更能改变游戏规则的事情。 我们试图用它做的一件事就是我们所说的扩展功能。 我们的灵感来自于程序员的副驾驶。 在 Co-pilot 中，您可以写一条评论，它会填写完整的功能，并为您节省大量时间。 我们就像，“哦，我们可以为客户支持构建一些类似的东西吗？” 这个想法是，也许你写了一个你想要的简短摘要，然后突出显示，比如扩展，然后你的作曲家将其填充。 我们已经这样做了，我们已经发货了，客户清楚地看到这是有价值的而不是玩具——如果它能用的话。 但它在某些领域比其他领域更有效。 如果您要回答来自互联网的一般信息可以很好地完成以下工作的问题——

Des：比如如果你不得不重置你的手机或其他什么。

弗加尔：是的，没错。 它对此非常有效。 但是，如果您正在尝试做一些速记，并且实际上有很多关于您如何回答此类问题的特定于您的业务的上下文，那么它可能会产生幻觉并且会说出您需要编辑的内容出去。 尽管如此，仍有一些客户非常喜欢它，并且对他们来说效果非常好。 但我们真的认为这是一个版本。 如果您正在使用它，则需要对其进行检查，看看它对您和您的企业的效果如何。 但是，我们有一个项目不断为此评估新事物，就像“嘿，我们可以采纳您之前就相同主题给出的答复吗？” 所以你给我们三个词的总结你想做什么，比如“退款给客户，谢谢”，我们会去找到你最近说过的关于退款的五件事。 我们还会去看看您是否有关于退款的宏指令。 我们还将事先查看对话的上下文。

“我们正在试验的是：我们能克服困难吗？ 我们能否通过融入这种背景来开始创造真正具有变革性的东西？”

Des：如果帮助中心里有任何东西，所有这些东西。

Fergal：我们还没有从帮助中心获取文章和东西那么远。 我们只是看了两轮前你和用户说的话，把它们都放在一个提示中，然后会说，“好的，有了所有这些信息，请去用三个单词的速记，反总结它，把它变成一件大事。”

Des：是的，完全是。 所以它会把“抱歉，这里是退款，谢谢”变成“对于给您带来的不便，我们深表歉意。 我们已经退款，您应该会在三到四天内看到。 我们很遗憾……”

Fergal：以你通常使用的风格——你个人，个人代理——并采用你拥有的任何相关宏。 这就是我们所处的位置。 最后一件还没有投入生产。 V1 正在生产中。 V1 已被数百个测试版客户使用。 但我们正在试验的是：我们能克服困难吗？ 我们能否开始通过获取上下文来制作真正具有变革性的东西？ 而且这仍在进行中。 我会说我们很乐观，但还不确定。 这对我们来说每周都在变化，所以我们对此感到非常兴奋。 这是目前的第一个扩展功能版本。 但我们可以看到第二版和第三版即将推出。

提高支持效率

Fergal：我们在测试版中试验的最后一个功能是让我们的客户直接访问 GPT。 所以，没有提示，没有告诉模型任何东西，只是说，“嘿，把你想要的任何东西放在那里。” 我们真的把它作为一个快速移动的测试版实验来做。 我们没有在测试版中为我们的客户提供太多关于如何使用它的指导。 我们混淆了其中的一些，结果并不顺利，但一些客户发现了新的用例，包括翻译，它为他们带来了真正的价值。 现在，这些模型并不是最擅长翻译的，但也许这是一种有趣的 AI 产品开发策略，就像，“嘿，如果你有测试版客户，也许给他们比你预期的更多的权力，并且他们会告诉你他们需要什么。”

Des：看看正在出现什么。 甚至看到预期的结果。

弗加尔：没错。 我认为，期望会在这方面迅速改变。 也许这告诉我们我们需要翻译，因为那里有非常容易理解的翻译模型。

“也许它旁边有一个来源，突然间，寻找答案的五分钟变成了瞬间。 这就是它开始真正改变游戏规则的地方”

Des：所以看起来所有这些功能都是支持团队的效率最大化。 他们减少了很多无差别的东西，无论是前奏和结尾，还是只是重写一些他们可能没有精力去做的事情，让它更快乐或更正式。 它们都是为一线支持人员节省大量时间的不同方式。 最终让他们有更多时间专注于对话中更难的部分，即技术查找或深入探讨。 那是最好部署的地方吗？ 这是我们迄今为止最好的想法吗？ 当您考虑我们还可以将这种 GPT 风格的技术推广到支持体验的哪些地方时，您还在考虑什么？

Fergal：我们的大客户有很多支持代表，他们日复一日地在作曲家工作。 因此，如果我们能让它们更快、更高效——效率提高 10% 或 20% 绝对是巨大的。

Des：当然，是的。 我们的客户拥有数千个席位，因此它真正具有变革性。

弗加尔：没错。 改变游戏规则。 这是我们非常感兴趣的领域。 而且这项技术正变得越来越好。 这不是唯一的地方，但我们真的很看好它。 我们的一些客户会非常乐意与我们分享他们实际日常的视频。 你会看到这个工作流程就像是，“嘿，我正在尝试回答一个问题，但我不知道答案。 我需要去查找内部帮助台文章或找到类似的对话，我正在四处寻找。” 如果我们可以将其短路到就像“嘿，这是 AI。 也许你给它几句话……”或者我们可以超越那个。 我们还有其他原型，我将在几分钟后讨论，也许答案就在那里等着你。 也许它旁边有一个来源，突然间，寻找答案的五分钟变成了瞬间。 这就是它开始真正改变游戏规则的地方。 我认为这就是我们很快要去的地方。

Des：是的，这是有道理的。 大型团队的小收益仍然是巨大的，然后显然，任何特定工作流程中的大收益，总结的东西，也是巨大的。 我认为有些人有这个奇怪的二元世界，在我们将所有支持自动化之前，我们什么都没做。 我个人的看法是，我认为我们永远不会真正实现所有支持的自动化。 我认为我们要做的是从字面上消除支持的无差别部分，“尖锐的点击”，“intro-y outro-y”的东西，你每天都在做同样的事情。

Fergal：希望你能摆脱他们令人沮丧的部分。 您正在四处导航，您正在尝试搜索，并且您知道答案就在此处某处。 你知道你上个月已经五次回答这个问题了，但是你找不到。

“老实说，这些功能达到实用门槛的速度比我预期的要快得多”

Beta 版的最后一个功能是基于文章的扩展器。 这是我们看到的几乎很快成为标准功能的东西。 无论你在哪里写一篇文本文章，你都希望能够调用一个大型语言模型并说，“嘿，帮我完成这个，扩展这个。 这是我的要点。” 因此，我们在 Intercom 文章产品的测试版中发布了它。 再一次，现在还早。 所有这些东西都很早——已经六周到八周了，但有时它很神奇。 有时你可以去写四五个要点来描述一篇文章的内容，然后在提示中，我们给它一个对讲文章的标准格式，这样它就知道怎么去把那些放在标题和很快。 当它起作用时、它起作用的频率以及它对人们的效果如何时，它都是神奇的。 您仍然需要检查内容。 它可以把东西放在那里，但我们认为有办法把它放下来。 老实说，这些功能达到实用门槛的速度比我预期的要快得多。 所以是的，我们正在试验。

最后的边疆

Des：那么，在更远的地方，你对所有这一切的轨迹有何看法？ 从这里到哪里？

Fergal：这些是我们在测试版中拥有的东西。 我们有数百名客户在使用它们，并且我们得到了关于客户价值的真实信号。 我会告诉你我们现在在机器学习生产中的确切位置。 在过去一两天，我们有一个我们自己的内部 CS 团队正在使用的功能：过去，我们有一个智能回复功能，它会挖掘您的常用问候语。 这些东西没有信息，没有回答用户的问题——它们只是在给轮子上油，让它变得快速、活泼并且容易说，“哦，谢谢。 别客气。 还有什么我可以做的吗？” 而这项技术对于这类事情来说非常棒。 语言学家称它们为交际表达。

在过去的几天里，我们已经向我们的 Intercom CS 团队发送了一个版本，他们在该团队中看到了预填充在作曲家中的灰色文本，但它与特定对话相关。 所以，如果他们之前说，“嗨，我能帮你吗，”然后用户说，“哦，是的，我需要文章产品方面的帮助，”然后它会建议，“哦，是的，让我查一下文章产品给你。” 它还不会为您查找，但我们会这样做。 三四天前，我们说，“好吧，我要在内部发布它。 我们不确定它是否会变得烦人，人们是否会视而不见，因为他们经常看到它，而且它只对一小部分人有帮助，”我们对此一直非常谨慎。 但到目前为止，我们 CS 团队的内部反响很好。 因此，我们打算继续努力。 也许我们需要设置另一个系统来限制它显示的频率。 这是我们正在努力的一件事。

我之前提到过扩展部分，现在我们正在努力，“嘿，即使没有速记，我们也能做到吗？” 我们能否根据用户刚才所说的来判断您接下来要输入的内容？ 我们将查看您的知识库，尝试找到相关的上下文，并将其提供给模型。 模型本身不足以做到这一点。 它不了解您的业务，但也许我们可以增强它。 也许我们可以将更传统的机器学习文本与模型结合使用，得到一些好的东西。 我们有原型，我们正在研究这个，但我们还没有将它们运送给我们的客户，即使是任何测试版，因为我们仍在评估它是否足以带来变革，或者它是否变得无聊和烦人。 该阈值在哪里尚不清楚。 我们更看好展开式的东西，你必须提示它，因为用户可以知道什么时候去做。 他们可以学习如何查询它。 我们都必须学习如何使用谷歌，我们希望用户也能更好地处理这些系统。

这就是我们的大致位置。 我们正在快速行动，我们正在快速地将东西运送给客户，以真正检查并在这里获得真正的价值。 我们正在努力避免落入炒作陷阱。 我们相信这里有巨大的潜力，但是贴上一个着陆页并说，“在这里获取它”太容易了。 它会回答一切。” 那可不好。 人们只会失明并关闭。

“每个人都看到了这一点，就像，‘ChatGPT 真的很棒。 如果我能得到这样的技术来帮助我的客户支持，那就太好了。 但它不会现成的。 它不知道你的事”

Des：我认为如果你说“这东西做了某事”，而它显然没有，但你这样做是为了点击或其他什么，你会损害你的声誉。 感觉就像每个人在这个新领域等待的真正产品是面向最终用户的机器人，它始终能够正确回答大多数问题。 对此有何想法？ 几周，几个月，几天？

Fergal：显然，这对每个人来说都是一个巨大的领域。 我也不会低估作曲家——一部分问题总会流向作曲家。 如果我们可以减少这些时间，那就太好了。 但毫无疑问，这一领域的巨大收获之一是，我们是否可以利用我们在 ChatGPT 上看到的对话式理解体验，使其适用于您的个人业务，同时避免产生幻觉？ 有很多人在研究这个。 我们也在调查那个。 我们有一些有趣且有前途的原型，但我们还不确定我们是否已经跨过了幻觉很少见的门槛，以至于值得做，也很有价值。 我们开始在内部看到一些具体的意见，但我们还没有准备好分享我们的进展情况。

Des：完全公平。 好吧，我想我们会再过六周左右再次入住。

Fergal：这是一个变化非常快的时代。 看，这是一个非常令人兴奋的工作领域。客户的期望非常高。 每个人都看到了这一点，就像是，“ChatGPT 真的很棒。 如果我能得到这样的技术来帮助我的客户支持，那就太好了。” 但它不会现成的。 它不知道你的事。 你今天真的不能微调它。 即使您可以针对您的特定业务对其进行微调，它也可能不会这样做。 我们需要找到巧妙的技术，我认为像 Intercom 这样的公司有能力尝试这样做。 是的，那里有很多有趣的技术和语言模型。 我真的很高兴看到这个领域的所有创新。

德：酷。 非常感谢。

弗加尔：谢谢。 谢谢你。

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