ChatGPT는 이제 전 세계적으로 인기 있는 챗봇이 되었으며, 거의 모든 기업이 비즈니스 효율성을 높이기 위해 이를 어떻게 사용할지 고려하고 있습니다. 지난해 11월 온라인에 접속한 지 5일 만에 사용자가 100만 명을 넘어섰고, 이후 2개월 동안 이 인공지능 챗봇의 사용자는 2억 명을 넘어섰습니다.
샌프란시스코에 본사를 둔 인공 지능 개발업체 OpenAI가 개발한 이 기계 학습 언어 프로그램은 인간과 같은 텍스트 응답을 제공할 수 있으며, 긴 기사나 텍스트 대화를 요약하고, 글쓰기 조언을 제공하고, 마케팅 캠페인을 계획하고, 사업 계획을 개발하고, 심지어는 제한된 투자로 컴퓨터 코드를 수정할 수 있습니다.
OpenAI의 49%를 소유한 Microsoft는 수십억 달러를 회사에 투자했습니다. Microsoft는 또한 이를 기반으로 개발한 OpenAI의 GPT-4 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 Bing 검색 엔진을 출시했습니다. 모델. 이에 뒤처지지 않기 위해 Google은 최근 실험적인 인공 지능 챗봇을 출시했습니다.
Intercom은 Atlassian, Amazon, Lyft Business를 포함하여 전 세계 25,000개 회사에서 제품을 사용하고 있으며 현재 ChatGPT 사용의 선두에 있는 고객 지원 소프트웨어 제공업체입니다. 이 회사의 소프트웨어는 단순히 ChatGPT의 대규모 언어 모델(GPT3.5) 기능을 사용하여 플랫폼에 AI 지원 기능을 추가합니다.
Intercom의 기계 학습 이사인 Fergal Reid는 회사의 인공 지능 고객 서비스 소프트웨어에 ChatGPT 기능을 추가하면 부인할 수 없는 이점이 있다고 말했습니다. Intercom의 소프트웨어는 고객 서비스 담당자가 고객 질문에 답변하는 데 사용됩니다. Intercom은 또한 기업이 웹사이트에 내장하여 최종 사용자의 질문에 자동으로 답변할 수 있는 "Resolution Bot"이라는 지원 챗봇을 판매합니다.
하지만 Reid는 ChatGPT에도 무시할 수 없는 몇 가지 문제가 있다고 경고했습니다. 가격 문제로 인해 새로운 고객 서비스 소프트웨어는 수백 명의 Intercom 고객을 대상으로 아직 베타 버전입니다.
그러나 Intercom의 소프트웨어를 테스트한 고객은 업데이트된 소프트웨어(OpenAI의 GPT-3.5 언어 모델 기반)를 칭찬하고 작업이 더 쉬워질 것이라고 주장합니다.
업계 언론과의 인터뷰에서 Reid는 Intercom의 상업적 사용을 위해 ChatGPT 소프트웨어를 사용자 정의하는 프로세스, 이것이 비즈니스 가치를 제공하는 방법, 그와 그의 기계 학습 팀이 직면했고 여전히 직면하고 있는 과제에 대해 자세히 설명했습니다.
다음은 인터뷰 내용입니다.
레이드: 저희 사업은 기본적으로 고객 서비스입니다. 우리는 누군가가 고객 지원이나 서비스 관련 질문을 하면 WhatsApp 채팅처럼 비즈니스 웹사이트로 가서 메신저에 질문을 입력할 수 있도록 메신저를 개발했습니다.
Intercom은 고객 지원 업계의 리더 중 하나이며 이 비즈니스 메신저 서비스를 시작한 최초의 회사 중 하나입니다. 그래서 우리는 이 메신저를 개발한 다음 매일 반복적으로 고객 지원 질문에 답변하는 업무를 맡은 고객 지원 담당자(우리는 팀원이라고 부름)를 위한 전체 고객 지원 플랫폼을 구축했습니다.
ChatGPT가 무작위 대화를 처리하는 데 있어 한 단계 더 발전했다는 사실을 발견했습니다. 사람들이 질문을 할 때, 그들은 놀라운 방식으로 질문할 수 있습니다. 대화 중에 사람들은 대화의 이전 차례에서 말한 내용을 꺼낼 수 있습니다. 이는 기존 기계 학습 시스템으로는 처리하기 어렵지만 OpenAI의 새로운 기술은 이 작업을 더 잘 수행하는 것 같습니다.
ChatGPT와 GPT3를 사용해보았습니다. 우리는 “이것은 큰 일입니다. 그러면 우리 챗봇과 팀원들이 더 강력한 기능을 사용할 수 있게 될 것입니다.
Reid: 12월 초에 제품 개발을 시작한 이후입니다. 작년에 우리는 1월 초에 첫 번째 프로토타입을 시연했고 개발 주기가 매우 빨랐으며 1월 중순쯤에 108명의 고객이 테스트에 사용했고 1월 말에 또 다른 테스트 버전을 출시했습니다. 현재 공개 베타 버전이므로 수백 명의 콘텐츠 고객이 이를 사용하고 있으며 사람들이 매일 프로덕션 환경에서 사용하고 있음에도 불구하고 우리는 여전히 베타라고 부르고 있습니다.
매력적인 데모이지만 실제 기능을 제공하지는 않습니다. 따라서 우리는 사람들이 사용할 수 있는 API의 비용과 비교하여 이 프로토타입이 얼마나 많은 실제 가치를 가지고 있는지 이해하기 위해 아직 해야 할 일이 많습니다. 그렇습니다. 직접 수행하는 것보다 훨씬 저렴하지만 가격을 어떻게 책정해야 할까요?
이것이 바로 우리가 다른 사람들처럼 테스트 단계에 있는 이유입니다. , 이 기술의 비용에 대해 여전히 배우고 있습니다. 컴퓨터 처리 비용 측면에서 사람들의 시간을 더 많이 절약할 수 있지만 경제성을 달성하는 방법을 탐구해야 합니다
Reid: ChatGPT는 GPT 3.5 모델의 프런트엔드에 더 가깝다고 생각합니다. 그러나 ChatGPT를 기반으로 구축하는 사람은 누구나 OpenAI가 GPT 3.5라고 부르는 동일한 기본 모델을 구축하고 있습니다. 기본적으로 동일하며 차이점은 사용자 인터페이스에 있습니다.
Training ChatGPT에는 더 많은 가드레일이 있으므로 원하지 않는 작업을 수행하도록 두면 "나는 단지 큰 언어 모델일 뿐이므로 이러한 작업은 수행할 수 없습니다."라고 말할 것입니다. 모델에는 가드레일이 없습니다. 그들은 인터넷에서 최종 사용자와 대화하도록 훈련받지 않았습니다. 따라서 제품을 구축하는 모든 개발자는 ChatGPT 인터페이스가 아닌 기본 모델을 사용하고 있습니다. 그러나 기본 모델의 이해와 기능의 복잡성 측면에서는 기본적으로 동일합니다.
저희가 사용하는 모델은 Text-Davinci-003 이며, 기본적으로 모두가 사용하고 있습니다.
무엇을 구축할지에 대한 옵션이 있습니까? 새로운 서비스 표현 기능을 구축하는 데 사용할 수 있는 타사의 다른 대규모 언어 모델이 있습니까?
Reid: 현재 ChatGPT는 이러한 모델에 대한 OpenAI 호스팅 애플리케이션이 아닙니다. OpenAI를 제외하면 실제로 ChatGPT를 사용할 수 있는 사람은 없습니다. 기술적으로 ChatGPT는 OpenAI가 대중에게 제공하는 서비스이며 누구나 웹사이트에 ChatGPT를 구축할 수 있다고 생각합니다. 더 정확하게 말하면 ChatGPT를 지원하는 것과 동일한 OpenAI 모델을 사용합니다.
Reid: 처음 출시한 기능은 최종 사용자가 아닌 고객 지원 담당자를 대상으로 했습니다. 우리는 최종 사용자를 위한 챗봇을 개발하고 고객 지원 직원을 위한 머신러닝 기반 생산성 기능을 갖추고 있습니다. Resolution Bot 제품의 초기 릴리스에는 고객 지원 직원을 더 좋게 만드는 기능이 있었지만 최종 사용자를 위해 설계되지 않았습니다.
우리가 이렇게 하는 이유는 현재 OpenAI의 많은 기계 학습 모델이 소위 환각을 겪고 있기 때문입니다. 질문을 했는데 정답이 주어지지 않으면 그들은 종종 어떤 대답을 만들어냅니다.
이 상황은 우리의 예상을 뛰어넘었습니다. 요약과 같이 확실히 가치 있는 기능이 있고, 텍스트를 다시 표현하거나 텍스트를 보다 사용자 친화적으로 만드는 것과 같은 다른 기능도 있습니다.
실제 정보를 제공하는 것이 그들의 임무가 아니기 때문에 정보만 만들어내는 것일 수도 있습니다. 처음에는 사용자가 이를 사용하고 질문에 답변하는 것을 꺼려했습니다. 우리는 챗봇이 잘못된 답변을 작성함으로써 고객 경험에 영향을 미칠 것을 우려했습니다. 초기 테스트에서는 고객이 ChatGPT가 제공하는 미성숙한 챗봇을 사용하도록 허용하는 것이 매우 나쁜 생각이라는 것을 보여주었습니다. 우리는 계속 열심히 노력할 것이며 앞으로도 더 나은 솔루션이 있을 것이라고 생각합니다.
Reid: 우리가 이 분야에서 일하고 있으며 확실히 내부 R&D 프로토타입을 보유하고 있지만 아직 제품을 명명하거나 출시하겠다고 약속하지 않았습니다. 이번에는 도구나.
우리는 원래 고객 지원 담당자를 돕기 위해 챗봇을 출시했습니다. 일반적으로 고객 지원 담당자는 정답이 무엇인지 알고 있으며, 90%의 시간은 입력할 필요가 없기 때문에 챗봇을 사용하면 여전히 더 빠르고 효율적으로 서비스를 제공할 수 있습니다. 스스로 대답해 보세요. 그러면 10%의 경우에는 문제가 발생하면 고객 지원팀에서 직접 해결할 수 있습니다.
그래서 인터페이스에 더 가깝습니다. Google Docs나 제안을 제공할 수 있는 예측 텍스트를 사용하는 경우 제안이 잘못된 경우도 있지만 올바른 제안을 제공하면 사용자 효율성이 높아집니다. 이것이 바로 우리가 처음에 베타 버전을 출시한 이유입니다. 올해 1월 말까지 수백 명의 고객이 테스트했으며 새로운 기능에 대해 많은 긍정적인 피드백을 받았습니다. 이를 통해 고객 지원 직원의 효율성이 향상되고 매출이 증가합니다.
영업 담당자가 텍스트를 바꾸는 데 도움이 되며 최종 사용자에게 자동으로 텍스트를 보낼 뿐만 아니라 고객 지원팀이 작업을 더 빠르게 완료할 수 있도록 설계되었습니다.
Reid: ChatGPT에 내장된 또 다른 기능은 스니펫입니다. 이 대규모 언어 모델은 기존 텍스트를 처리하고 대규모 기사 또는 텍스트 대화의 요약을 생성하는 데 탁월합니다. 마찬가지로, 고객이 ChatGPT에 너무 복잡한 문제를 제기할 때 대화를 고객 지원에 문의해야 하는 고객 지원 담당자가 많이 있으며, 고객 지원 담당자는 최종 사용자와의 대화 요약을 작성하라는 요청을 받는 경우가 많습니다. 일부 고객 지원 직원은 요약을 작성하고 고객 대화에 응답하는 데 때로는 시간이 많이 걸리지만 그렇게 해야 한다고 말합니다.
그래서 이 기술은 텍스트 내용을 요약하고 요약하는 데 탁월합니다. 우리가 가장 자랑스러워하는 기능 중 하나는 이 요약 기능입니다. 이 요약 기능은 버튼을 눌러 대화 요약을 제공한 다음 이를 편집하여 고객에게 보낼 수 있습니다.
이러한 기능은 고객의 참여를 유도하고 ChatGPT의 기능을 지속적으로 향상시키기 위해 설계되었습니다. 고객 지원팀은 전체 대화를 읽고 주요 내용을 파악하는 데 더 많은 시간을 소비할 필요가 없습니다. 대신 ChatGPT는 관련 스니펫을 가져오고 고객 지원팀에서는 확인만 하면 됩니다.
이 모델은 이전에 개발한 모델보다 훨씬 뛰어나지만 아직 완벽하지는 않습니다. 그들은 여전히 때때로 세부 사항을 간과하고 숙련된 고객 지원 직원이 이해할 수 있는 사항을 이해하지 못합니다.
Reid: OpenAI는 모델에서 텍스트를 보내고 받을 수 있는 API를 제공합니다. 과거와 달리 사람들이 실제로 이 기술을 사용하는 방식은 원하는 것이 무엇인지 "말"하고 아래 대화를 요약하는 텍스트를 보내는 것입니다.
고객: "안녕하세요. 질문이 있습니다."
고객 담당자: "안녕하세요. 무엇을 도와드릴까요?""
고객이 원하는 작업을 포함하여 직접 문자를 보낼 수 있으며, 문자가 다시 전송됩니다. 이 경우에는 이제 다음 내용이 포함됩니다. 그런 다음 요약 버전을 처리하고 고객 지원팀에 제출하여 사용 여부를 선택할 수 있습니다.
고객은 이를 사용하여 이메일을 요약할 수 있습니다. 다음은 이메일에 대한 단서를 얻는 데 사용할 수 있는 이전 이메일 기록입니다. . 이 기능은 과거 프로그래밍 언어에서는 사용할 수 없었지만 원하는 대로 작동하도록 하려면 많은 노력을 기울여야 했습니다. 실수를 피하기 위해서는 매우 구체적이어야 합니다. 자체 IT 팀이나 소프트웨어 엔지니어가 ChatGPT를 맞춤화하는 것이 얼마나 어렵나요?
Reid: 현재 조사 중이고 아직 준비가 되지 않았지만 Google은 최근 출시 행사에서 이러한 유형의 기술을 고객에게 제공할 것이라고 생각합니다. 데모에 버그가 있어서 많은 사람들이 실망했습니다 그래서 모두가 이 가끔 발생하는 문제를 해결하는 방법을 찾아야 하며 우리는 고객을 위해 AI 지원 기능을 업그레이드하기 위해 노력하고 있습니다. 고객 서비스 담당자를 절약할 수 있습니까? Reid: 아마도 그다지 높지는 않을 것입니다. 이 기술은 이미 원격 측정 기능을 갖추고 있기 때문에 정확한 수치는 알 수 없습니다. 텍스트 요약과 같은 작업을 수행하면 대화 시간이 약 1~2분 정도 단축될 것입니다. 정말 흥미롭군요. 오픈 베타 이후 트위터에서 인터콤 고객의 게시물을 시간 절약형으로 찾아보실 수 있습니다. 저도 이 분야에 종사하는 모든 사람은 솔직해야 한다는 도전에 직면해 있다고 생각합니다. 이 기술은 너무 흥미롭기 때문에 무리하지 않고는 깨어 있기가 어렵습니다. 우리가 출시하는 것은 아직 실제 가치를 제공하지 않는 데모 목적의 AI 봇이므로 여기서 실제 가치가 얼마나 전달되는지 이해하려면 아직 해야 할 일이 많습니다. 우리는 이에 대해 더 자세히 알아보고 조만간 출시하여 고객의 생각을 확인할 수 있기를 바랍니다. 제가 예상했던 것보다 더 많은 고객 피드백을 받았습니다. 확실히 가치 있는 스니펫과 같은 일부 기능이 있고, 텍스트를 다시 표현하거나 사용자 친화적으로 만드는 기능이나 우리가 제공하는 또 다른 기능과 같은 기능도 있습니다. 메시지의 단축 버전을 작성하고 확장하는 기능과 이러한 기능에 대한 고객 피드백이 좋았습니다. 이렇게 하면 고객 서비스 담당자가 더 효율적이라는 것을 증명할 수 있는 하드 데이터가 없나요? Reid: 현실적으로 우리는 한두 달 안에 원격 측정을 이해하고 사용할 때마다 작동하는지 확인해야 합니다. 검증이 필요합니다. 이 분야에서는 여전히 킬러 앱이 개발되고 있는 것 같습니다.
ChatGPT를 사용하여 멋진 데모를 진행했는데 모두의 관심을 끌었습니다. 그러나 Intercom과 같은 회사에서는 장난감을 실제 비즈니스 가치가 있는 것으로 바꾸는 방법을 모색하고 있습니다. Intercom에서도 우리는 "이러한 기능을 출시했는데 멋지고 가치 있어 보이지만 게임의 판도를 바꿀만큼 충분하지는 않습니다."라고 말합니다.
이것이 우리가 개발할 다음 기능이 될 것 같습니다. 기술의 물결과 길어진 개발 주기. 이 중 빠른 통합만큼 간단한 것은 없습니다. 우리는 사용자의 문제와 모든 다른 측면, 그리고 그것이 실패하는 부분을 매우 깊이 파고들어야 합니다. 많은 경쟁업체와 업계 관계자들이 동일한 문제를 해결하고 훨씬 더 가치 있는 기능을 만들고 있습니다.
우리는 개발 주기가 매우 빨랐고 챗봇을 매우 빠르게 출시했으며 고객들로부터 좋은 피드백을 받았습니다. 이는 우리가 다음에 어디로 가야할지 결정하는 데 도움이 되었습니다. 이것이 현재 상황에 대한 저의 현실적인 견해입니다.
현재 ChatGPT에 대한 과장된 이야기가 많이 있습니다.
Reid: 여기서 우리의 실제 전략은 우리의 기대에 대해 최대한 정직하려고 노력하는 것입니다. 우리는 정직함으로써 과대광고로부터 우리 자신을 차별화할 수 있다고 생각합니다.
Reid: Intercom에는 25,000명 이상의 고객이 있습니다. 우리는 고객에게 '베타 제품이 있습니다. 참여하시겠습니까? 일부 고객은 초기 소프트웨어를 사용하고 싶다고 밝혔지만 일부 고객은 그렇지 않을 것입니다. 일부 고객은 테스트 프로젝트에 참여하기를 원하지 않는 위험 회피 기업(예: 은행)입니다.
새로운 소프트웨어를 개발할 때 베타 버전을 위한 사람들을 모집하라는 메시지를 보냅니다. 우리 프로젝트 매니저가 이벤트 홍보를 시작했고 그게 우리가 한 전부였습니다. 우리는 1월 중순에 테스트를 위해 수백 명의 고객을 초대했습니다. 고객이 가입한 후 API를 사용하여 데이터를 처리하고 이러한 기능을 제공합니다.
그런 다음 다음날 원격 측정을 시작하여 고객이 어디에서 사용하고 있는지, 작동하는지 확인합니다. 그런 다음 Intercom에서 일반적으로 테스트를 실행하고 고객에게 연락하여 "피드백을 원하십니까?"라고 말합니다. ? 귀하의 견적을 알고 싶습니다. "일부 고객이 몇 주 후에 실제 견적을 제공했으며 나중에 블로그에 게시했습니다.
우리는 모든 과대 광고 속에서 눈에 띄고 싶습니다. 많은 스타트업은 일반적으로 ChapGPT를 사용하여 랜딩 페이지만 만듭니다. 실제로 우리는 ChapGPT와 같은 제품을 보유하고 있으며 웹사이트에 실제 고객 견적을 게시하고 있는데 이는 정말 현실적입니다.
위 내용은 고객 지원 회사가 특정 기능을 ChatGPT로 업그레이드하면 어떻게 되나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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