我們對 GPT 和生成 AI 的宏大實驗

ChatGPT 風靡全球，我們無比興奮。 今天，我們將展示我們使用這種革命性的 AI 構建的客戶服務功能。

12 月，我們的機器學習總監 Fergal Reid 和我坐下來聊了聊 ChatGPT 的推出：好的，壞的，承諾，炒作。 為支持代表自動化和簡化流程的可能性似乎無窮無盡，但生成人工智能在這個領域的成功最終將取決於它為客戶服務團隊和客戶提供真正價值的能力。 如果不是，好吧，它只是一個玩具——一個有趣的玩具，但仍然是一個玩具。

為了對此進行測試，我們迅速開始工作。 我們草擬了一些我們認為可能有用的人工智能功能，投入生產，並在 160 位客戶面前發布了測試版。 您可以在此處閱讀有關這些新功能的所有信息。

在今天的節目中，我和 Fergal 分享了我們在過去幾週所學到的知識、我們下一步的發展方向，以及它如何改變了我們對這個領域的可能性的看法。

☞單擊此處加入我們的 AI 功能的 Beta 候補名單或從 Intercom 接收 AI 新聞。

以下是一些要點：

• ChatGPT 模型在多句對話中處理自然語言的能力不斷提高並釋放出新的可能性。
• 在產品開發中，客戶永遠是最終的仲裁者——你可能會打造出驚人的技術，但如果它不能為他們解決問題，那就不值得了。
• GPT-3.5 編輯和更改文本的能力使其對客戶服務非常有價值，它已經可以處理摘要文本和調整語氣等任務。
• 隨著 ChatGPT 的進步，可能會添加更多功能以最大限度地提高效率，並讓一線代理可以專注於提高客戶滿意度的更複雜問題。
• 雖然我們開始研究可能改變遊戲規則的用途，例如智能回复，但該模型仍然缺乏對其工作的業務環境的理解。

通過在 Apple 播客、Spotify、YouTube 上關注 Inside Intercom 或在您選擇的播放器中獲取 RSS 提要，確保您不會錯過任何亮點。 以下是該劇集經過輕微編輯的文字記錄。

語言理解的突破

Des Traynor：再一次你好，Fergal。 你好嗎？

Fergal Reid：好的，謝謝，Des。 在 Intercom 過去六七週很忙，所以我很高興今天能談談這個。

Des：是的，就在六七個星期前，我們坐下來聊天。 我猜你已經有六到七週的實際工程時間來應對 11 月下旬發起的 AI 革命。 你學到了什麼？ 它是否改變了您對客戶服務領域未來發展的看法？

Fergal：是的，我想是的。 當我們上次談話時，我們談了很多關於 ChatGPT 的事情，那可能是在它推出一周後。 您可以就這裡最大的區別是 ChatGPT 還是 OpenAI 構建的模型系列分心——具體來說，我們主要使用 GPT-3.5 或 Text-Davinci-003。

Des：它們是這個特定模塊的名稱。

Fergal：是的，它們是這個特定型號的名稱。 實際上，對這些名稱以及不同的東西有很多混淆。 但是基本上，我們感覺GPT-3.5系列的模型，Davinci-002，Davinci-003這種東西，去年就出來了，然後是Davinci-003，和它同時掉的ChatGPT 是一項突破，確實使我們能夠開始嘗試構建不同的、質量更好的功能。

“這是一個很大的解鎖，因為有太多我們想要完成的任務最好用自然語言來描述”

Des：你對現在的可能性有什麼看法？ 我們將在客戶服務領域走向何方？

Fergal：我認為在客戶服務乃至其他方面，這些模型使我們能夠以比以往更好的方式處理自然語言。 我想我可以介紹一下自然語言處理的歷史。 很長一段時間都是簡單的東西，比如正則表達式等等。 然後我們的文本非常擅長查看數據中大量存在的關鍵字。 然後大概三四年前，神經網絡開始真正擅長理解，“嘿，這句話是什麼意思？” 但現在，我想說他們開始真正擅長“嘿，那句話的深層含義是什麼……”更接近人類如何做到這一點，並理解多句對話中發生的事情. 這個人在說什麼？ 將第一句的內容與第三句的內容拼接在一起，可以看出有人剛剛說：“哦，我有一個關於 Salesforce 的問題。” 隊友說，“嗯，你的問題是什麼？ 我怎麼幫你？” 然後它說，“是的，我真的需要我的整合幫助。” 系統越來越善於理解該集成是關於 Salesforce 集成的，並且對下一步應該進行的對話有了一些了解。

“突然之間，機器能夠查看這些內容並更好地理解它們”

我們的 Resolution Bot 和已經部署的機器學習技術非常擅長在給定的句子中處理這些內容。 但是現在，這項技術正在變得越來越好，可以跨多個句子並且在上下文中更好。 作為用自然語言交流並希望彼此交談的人類，這對我們來說是再自然不過了。 這是一個很大的解鎖，因為有太多我們想要完成的任務最好用自然語言來描述。 有太多關於如何做某事的文檔、說明和文章，我們用自然語言編寫和相互交流。 而現在，突然之間，機器能夠查看這些內容並更好地理解它們。 每當這種能力變得更好時，很多產品就會解鎖很多以前不可能的東西。 我們真的覺得發生的事情是一件大事。 那是我們的意見，直到我們構建東西並將其放在我們的客戶面前，看看我們的客戶是怎麼想的。

Des：這就是我們想要的。

Fergal：我的意思是，這就是我們一直在努力做的事情。

Des：什麼是軟件，但不是編纂意見，對吧？

弗加爾：對。

這取決於客戶

Des：那麼，我們建造了什麼？ 你一直在做什麼？ 讓我們談談吧。

Fergal：所以，在產品開發中，你總是要檢查你的意見。 您的客戶始終是產品好壞的最終仲裁者。 你可能認為你擁有了最驚人的技術和最驚人的產品體驗，但如果它不能解決問題並且沒有被使用，那你就錯了。 因此，我們真的想通過這裡的炒作來說服自己，“好吧，我們可以為客戶快速構建什麼，我們可以在他們面前得到什麼，與他們合作，看看價值是什麼？” 因此，我們開始勾勒出我們可以構建并快速投入生產的功能，這些功能將使用一些新技術，並幫助我們弄清楚它是否有價值或者它是否是玩具。

“你可以只按一個按鈕或使用鍵盤快捷鍵基本上說，'嘿，我想要這個功能的摘要，把它放在我的作曲家上，這樣我就可以輕輕地添加到它'”

我們決定做的第一件事是構建一個本質上進行總結的功能。 我們決定這樣做是有原因的。 我的團隊，Intercom 的機器學習團隊，Inbox 團隊，發現有兩個我們經常看到的常見客戶工作。 在很多企業中，在支持代表移交對話之前，他們必須寫下對話摘要。 如果他們不這樣做，最終用戶必須重複自己，或者接收代表必須向上滾動並閱讀大量內容。 因此，移交的支持代表必須寫一份摘要，這是一項真正的工作。

大約一年半或兩年前，我的團隊試圖研究當時最好的神經網絡，T5 和所有這些大型網絡，並弄清楚我們是否可以使用它們來構建足夠的摘要功能。 不幸的是，我們得出的結論是沒有辦法。 談話太粗糙了。 對話的流程以一種對人類非常有益的方式在這些不同的部分之間穿梭——人類可以輕鬆地查找它，它很快而且他們可以掃描它——但即使是我們在 Resolution Bot 中擁有的相當大的神經網絡也在掙扎在那種任務上。 當我們使用最近的 DaVinci-003 模型 GPT-3.5 時，我們看到的第一件事就是突然之間，它似乎很擅長總結。 我們就像，“哇，這看起來太棒了。”

“我們將嘗試與人真實相處。 我們將幫助我們的客戶弄清楚哪些零件是玩具”

因此，我們構建了一個功能，並在收件箱中使用摘要功能進行了幾輪迭代。 你可以只按一個按鈕或使用鍵盤快捷鍵基本上說，“嘿，我想要這個功能的摘要，把它放在我的作曲家上，這樣我就可以輕輕地添加它。” 這並不完美。 您可能需要添加一點，但它可以節省大量時間。 在我們的測試版中，我們有超過 160 位客戶使用這些功能，他們認為總結是真正的贏家。 它還沒有完全改變支持代表的遊戲規則； 它選擇了一項核心工作，但它提供了一項核心工作。

Des:並減少它。 你說減少是什麼？ 如果通常需要 3 分鐘來寫——是否可以縮短到 10 秒來添加摘要或其他內容？

弗加爾：是的。

Des：好像刪除了 90% 的工作。

弗加爾：沒錯。 我們讓一些客戶對此感到非常興奮，因為他們可能有很長的電子郵件線程或非常非常長的對話歷史記錄，而且它只是節省了很多時間。 這有點像您正在閱讀學術論文或其他內容。 有時僅僅掌握要點就可以幫助您找到所需的確切細節。 我確實認為我們在那裡取得了一些非常好的東西，這是我們一直致力於的功能之一。

“用炒作機出來很容易； 發布新聞稿很容易：“我們改變了世界。” 在實踐中，做出決定的人就是我們的客戶”

我們將嘗試與人真實相處。 我們將幫助我們的客戶找出哪些零件是玩具。 並非我們構建和測試版中的所有內容都可以改變遊戲規則，但總結是我們感覺最強烈的內容之一。 真的準備好了。 這項技術帶來了一些變革性的東西——它是新的、令人興奮的，並且它提供了真正的客戶價值。

Des：與 AI 相關的一件事是我們一直努力做到的，那就是清醒，因為我們正在努力幫我們的客戶一個忙。 炒作機很容易出來； 發布新聞稿很容易：“我們改變了世界。” 在實踐中，做出決定的人是我們的客戶。 因此，當我們發布摘要時，我們相信他們的話，它真的很有價值。 那才是最重要的，對吧？

弗加爾：沒錯。 看，這是我們苦惱的事情。 有時你會輸給那些願意大肆宣傳的人。 我們非常努力地不這樣做，因為一旦您開始這樣做，您最終就會相信自己的炒作。

Des：敘述先於軟件。 這是一個真正的風險。

Fergal：而你試圖避免這種情況。 對於這種類型的技術，我們真的很清楚這一點，它幾乎可以發揮很多作用，而且它非常接近做一些神奇和變革性的事情，但有時會失敗。 因此，我們試圖在這裡保持誠實，“好吧，這真的足夠好了嗎？” 我們知道它並不完美，但它足夠好了嗎？ 它有什麼用？ 總結是我們感覺良好的事情。 這是我們認為能夠提供真正價值的功能。

你可能會因為推銷一些看起來不錯但實際上在生產中不起作用的東西而失敗，你也可能因為過於保守而失敗。 過去，對於 Resolution Bot，我們曾有過過於保守的時候。 我們就像，“哦，我們真的不希望它適得其反，除非我們非常確定它得到了答案。” 然後一些客戶來找我們，告訴我們，“哦，用戶暫時得不到任何幫助，即使你錯了，也要給他們一些東西。” 我們進行 A/B 測試和調整那些垃圾流量等等。 曾經有過過於保守的時候。 因此，我們在這裡採取的方法是快速向我們的客戶提供新的測試版功能。 我們的客戶對這項技術感到非常興奮。

輕鬆的文本編輯

Des：測試版有多少功能？ 五、六？

Fergal：所以，我們做的第一件事就是總結。 我們這樣做是因為它只是一個簡單、易於集成、易於理解的工作。 之後，我們去看了作曲家。 因為我們有遙測和指標，我們知道代理人花在 Intercom 上的時間大約有一半是花在編寫文本或編輯文本上。 他們也在整理自己的想法，但他們花費了大量時間來撰寫和修改文本。 當我們看到它時，我們就像是，“好吧，這非常適合編輯和更改文本。” 我們從那裡的一些小功能開始，比如 MVP 功能，讓它們上線並看看進展如何。 因此，我們從文本編輯和文本重塑功能開始。 也許最簡單的解釋是簡單的編輯。 說，“嘿，讓我剛剛寫的這段文字更友好”或“更正式”，因為這項技術現在擅長調整語氣。 以前，實際上沒有任何東西可以用來可靠地調整音調。 我們在 UX 上做了很多迭代，我們提出了 UX，其中有一個工具欄，您可以選擇文本。 在我們的第一個版本中，您無法選擇文本，我們對其進行了迭代。 客戶告訴我們這沒有用——他們不想改變作曲家中所有東西的音調。 現在，您可以選擇一點。

“令我震驚的是，我們可能正在尋找一個新的上下文菜單就像‘擴展’、‘總結’、‘讓它更快樂’和‘讓它更正式’的世界”

這幾乎就像編輯圖像一樣。 我們開始認為這裡有一個新興的範例。 我記得曾幾何時，您可以將文本加粗和斜體化的文字處理器就像“哇”。 我們想知道，在未來，人們是否會從語氣的角度考慮這一點。 就像，“哦，當然，我想去快速編輯音調。” 如果你在一天結束時感到疲倦，你已經寫了一份草稿並且你要去，“我不夠友好，這會影響我的 CSAT，”你只需去點擊一個按鈕並編輯語氣，它變得更加友好。 按那個按鈕一次或兩次比去-

Des：去重寫它。

Fergal：重寫文本是一項工作。

Des：令我震驚的是，我們可能正在尋找一個新的上下文菜單就像“擴展”、“總結”、“讓它更快樂”和“讓它更正式”的世界。 這些將是您要嘗試進行的轉換。 與其說你關注文本的外觀，不如關注語氣。

弗加爾：完全是。 看，當我們來回走動時，我們會想，“這是玩具嗎？ 我們造了一個很酷的玩具還是很神奇的東西？” 而且我認為它會因客戶而異，但該特定功能的大膽案例是，“嘿，一天結束時我很累，我非常關心語氣，因為我的 CSAT 對我來說是一個重要指標，這是一種方法。” 這是一種提供更令人愉悅的客戶體驗的方式。

Des：接受“抱歉，這是您的退款。” 你會說，“請讓這聽起來更有同理心”，或者其他什麼。

Fergal：我們圍繞同理心進行了試驗。 我們實際上已經轉變為“讓事情變得更正式，讓事情更友好”。 這種頻譜似乎非常有效，所以我們已經採用了它。 我想它適合對講機。 很多人都在嘗試提供非常個性化、非常友好的支持體驗。

“很多時候，當你寫下一些東西時，結果卻是錯誤的。 所以你可以說，'嘿，改一下'”

為了完全透明，我們仍然不確定它在玩具到有價值的範圍內的確切位置。 一些客戶說它非常有價值，因此我們將繼續對其進行評估。 但我們有測試版。 我們想告訴我們的客戶，這些就是我們正在構建和研究的東西。

這是一個特點。 接下來我們開始關注的是重新措辭功能。 同樣，這些語言模型非常擅長獲取一段受約束的文本並對其進行編輯或更改。 你開始通過總結看到這一點。 很多時候，當你寫下一些東西時，結果卻是錯誤的。 所以你可以說，“嘿，改一下。” 再一次，它是一種快速的用戶體驗，您只需突出顯示它並單擊它。 這比自己重寫它要容易一點。 當你這樣做時會有一點延遲。 所以，我們還在評估。 但一些客戶再次非常喜歡它，它確實對他們的業務有用，我們預計隨著這些模型變得越來越好，延遲會隨著時間的推移而下降。 這就是文本改寫。 這些是我們在作曲家中追求的第一個功能。

現在，接下來是更重要的事情，我們開始調查可能更能改變遊戲規則的事情。 我們試圖用它做的一件事就是我們所說的擴展功能。 我們的靈感來自於程序員的副駕駛。 在 Co-pilot 中，您可以寫一條評論，它會填寫完整的功能，並為您節省大量時間。 我們就像，“哦，我們可以為客戶支持構建一些類似的東西嗎？” 這個想法是，也許你寫了一個你想要的簡短摘要，然後突出顯示，比如擴展，然後你的作曲家將其填充。 我們已經這樣做了，我們已經發貨了，客戶清楚地看到這是有價值的而不是玩具——如果它能用的話。 但它在某些領域比其他領域更有效。 如果您要回答來自互聯網的一般信息可以很好地完成以下工作的問題——

Des：比如如果你不得不重置你的手機或其他什麼。

弗加爾：是的，沒錯。 它對此非常有效。 但是，如果您正在嘗試做一些速記，並且實際上有很多關於您如何回答此類問題的特定於您的業務的上下文，那麼它可能會產生幻覺並且會說出您需要編輯的內容出去。 儘管如此，仍有一些客戶非常喜歡它，並且對他們來說效果非常好。 但我們真的認為這是一個版本。 如果您正在使用它，則需要對其進行檢查，看看它對您和您的企業的效果如何。 但是，我們有一個項目不斷為此評估新事物，就像“嘿，我們可以採納您之前就相同主題給出的答复嗎？” 所以你給我們三個詞的總結你想做什麼，比如“退款給客戶，謝謝”，我們會去找到你最近說過的關於退款的五件事。 我們還會去看看您是否有關於退款的宏指令。 我們還將事先查看對話的上下文。

“我們正在試驗的是：我們能克服困難嗎？ 我們能否通過融入這種背景來開始創造真正具有變革性的東西？”

Des：如果幫助中心裡有任何東西，所有這些東西。

Fergal：我們還沒有從幫助中心獲取文章和東西那麼遠。 我們只是看了兩輪前你和用戶說的話，把它們都放在一個提示中，然後會說，“好的，有了所有這些信息，請去用三個單詞的速記，反總結它，把它變成一件大事。”

Des：是的，完全是。 所以它會把“抱歉，這裡是退款，謝謝”變成“對於給您帶來的不便，我們深表歉意。 我們已經退款，您應該會在三到四天內看到。 我們很遺憾……”

Fergal：以你通常使用的風格——你個人，個人代理——並採用你擁有的任何相關宏。 這就是我們所處的位置。 最後一件還沒有投入生產。 V1 正在生產中。 V1 已被數百個測試版客戶使用。 但我們正在試驗的是：我們能克服困難嗎？ 我們能否開始通過獲取上下文來製作真正具有變革性的東西？ 而且這仍在進行中。 我會說我們很樂觀，但還不確定。 這對我們來說每週都在變化，所以我們對此感到非常興奮。 這是目前的第一個擴展功能版本。 但我們可以看到第二版和第三版即將推出。

提高支持效率

Fergal：我們在測試版中試驗的最後一個功能是讓我們的客戶直接訪問 GPT。 所以，沒有提示，沒有告訴模型任何東西，只是說，“嘿，把你想要的任何東西放在那裡。” 我們真的把它作為一個快速移動的測試版實驗來做。 我們沒有在測試版中為我們的客戶提供太多關於如何使用它的指導。 我們混淆了其中的一些，結果並不順利，但一些客戶發現了新的用例，包括翻譯，它為他們帶來了真正的價值。 現在，這些模型並不是最擅長翻譯的，但也許這是一種有趣的 AI 產品開發策略，就像，“嘿，如果你有測試版客戶，也許給他們比你預期的更多的權力，並且他們會告訴你他們需要什麼。”

Des：看看正在出現什麼。 甚至看到預期的結果。

弗加爾：沒錯。 我認為，期望會在這方面迅速改變。 也許這告訴我們我們需要翻譯，因為那裡有非常容易理解的翻譯模型。

“也許它旁邊有一個來源，突然間，尋找答案的五分鐘變成了瞬間。 這就是它開始真正改變遊戲規則的地方”

Des：所以看起來所有這些功能都是支持團隊的效率最大化。 他們減少了很多無差別的東西，無論是前奏和結尾，還是只是重寫一些他們可能沒有精力去做的事情，讓它更快樂或更正式。 它們都是為一線支持人員節省大量時間的不同方式。 最終讓他們有更多時間專注於對話中更難的部分，即技術查找或深入探討。 那是最好部署的地方嗎？ 這是我們迄今為止最好的想法嗎？ 當您考慮我們還可以將這種 GPT 風格的技術推廣到支持體驗的哪些地方時，您還在考慮什麼？

Fergal：我們的大客戶有很多支持代表，他們日復一日地在作曲家工作。 因此，如果我們能讓它們更快、更高效——效率提高 10% 或 20% 絕對是巨大的。

Des：當然，是的。 我們的客戶擁有數千個席位，因此它真正具有變革性。

弗加爾：沒錯。 改變遊戲規則。 這是我們非常感興趣的領域。 而且這項技術正變得越來越好。 這不是唯一的地方，但我們真的很看好它。 我們的一些客戶會非常樂意與我們分享他們實際日常的視頻。 你會看到這個工作流程就像是，“嘿，我正在嘗試回答一個問題，但我不知道答案。 我需要去查找內部幫助台文章或找到類似的對話，我正在四處尋找。” 如果我們可以將其短路到就像“嘿，這是 AI。 也許你給它幾句話……”或者我們可以超越那個。 我們還有其他原型，我將在幾分鐘後討論，也許答案就在那裡等著你。 也許它旁邊有一個來源，突然間，尋找答案的五分鐘變成了瞬間。 這就是它開始真正改變遊戲規則的地方。 我認為這就是我們很快要去的地方。

Des：是的，這是有道理的。 大型團隊的小收益仍然是巨大的，然後顯然，任何特定工作流程中的大收益，總結的東西，也是巨大的。 我認為有些人有這個奇怪的二元世界，在我們將所有支持自動化之前，我們什麼都沒做。 我個人的看法是，我認為我們永遠不會真正實現所有支持的自動化。 我認為我們要做的是從字面上消除支持的無差別部分，“尖銳的點擊”，“intro-y outro-y”的東西，你每天都在做同樣的事情。

Fergal：希望你能擺脫他們令人沮喪的部分。 您正在四處導航，您正在嘗試搜索，並且您知道答案就在此處某處。 你知道你上個月已經五次回答這個問題了，但是你找不到。

“老實說，這些功能達到實用門檻的速度比我預期的要快得多”

Beta 版的最後一個功能是基於文章的擴展器。 這是我們看到的幾乎很快成為標準功能的東西。 無論你在哪裡寫一篇文本文章，你都希望能夠調用一個大型語言模型並說，“嘿，幫我完成這個，擴展這個。 這是我的要點。” 因此，我們在 Intercom 文章產品的測試版中發布了它。 再一次，現在還早。 所有這些東西都很早——已經六周到八週了，但有時它很神奇。 有時你可以去寫四五個要點來描述一篇文章的內容，然後在提示中，我們給它一個對講文章的標準格式，這樣它就知道怎麼去把那些放在標題和很快。 當它起作用時、它起作用的頻率以及它對人們的效果如何時，它都是神奇的。 您仍然需要檢查內容。 它可以把東西放在那裡，但我們認為有辦法把它放下來。 老實說，這些功能達到實用門檻的速度比我預期的要快得多。 所以是的，我們正在試驗。

最後的邊疆

Des：那麼，在更遠的地方，你對所有這一切的軌蹟有何看法？ 從這裡到哪裡？

Fergal：這些是我們在測試版中擁有的東西。 我們有數百名客戶在使用它們，並且我們得到了關於客戶價值的真實信號。 我會告訴你我們現在在機器學習生產中的確切位置。 在過去一兩天，我們有一個我們自己的內部 CS 團隊正在使用的功能：過去，我們有一個智能回复功能，它會挖掘您的常用問候語。 這些東西沒有信息，沒有回答用戶的問題——它們只是在給輪子上油，讓它變得快速、活潑並且容易說，“哦，謝謝。 別客氣。 還有什麼我可以做的嗎？” 而這項技術對於這類事情來說非常棒。 語言學家稱它們為交際表達。

在過去的幾天裡，我們已經向我們的 Intercom CS 團隊發送了一個版本，他們在該團隊中看到了預填充在作曲家中的灰色文本，但它與特定對話相關。 所以，如果他們之前說，“嗨，我能幫你嗎，”然後用戶說，“哦，是的，我需要文章產品方面的幫助，”然後它會建議，“哦，是的，讓我查一下文章產品給你。” 它還不會為您查找，但我們會這樣做。 三四天前，我們說，“好吧，我要在內部發布它。 我們不確定它是否會變得煩人，人們是否會視而不見，因為他們經常看到它，而且它只對一小部分人有幫助，”我們對此一直非常謹慎。 但到目前為止，我們 CS 團隊的內部反響很好。 因此，我們打算繼續努力。 也許我們需要設置另一個系統來限制它顯示的頻率。 這是我們正在努力的一件事。

我之前提到過擴展部分，現在我們正在努力，“嘿，即使沒有速記，我們也能做到嗎？” 我們能否根據用戶剛才所說的來判斷您接下來要輸入的內容？ 我們將查看您的知識庫，嘗試找到相關的上下文，並將其提供給模型。 模型本身不足以做到這一點。 它不了解您的業務，但也許我們可以增強它。 也許我們可以將更傳統的機器學習文本與模型結合使用，得到一些好的東西。 我們有原型，我們正在研究這個，但我們還沒有將它們運送給我們的客戶，即使是任何測試版，因為我們仍在評估它是否足以帶來變革，或者它是否變得無聊和煩人。 該閾值在哪裡尚不清楚。 我們更看好展開式的東西，你必須提示它，因為用戶可以知道什麼時候去做。 他們可以學習如何查詢它。 我們都必須學習如何使用谷歌，我們希望用戶也能更好地處理這些系統。

這就是我們的大致位置。 我們正在快速行動，我們正在快速地將東西運送給客戶，以真正檢查並在這裡獲得真正的價值。 我們正在努力避免落入炒作陷阱。 我們相信這裡有巨大的潛力，但是貼上一個著陸頁並說，“在這裡獲取它”太容易了。 它會回答一切。” 那可不好。 人們只會失明並關閉。

“每個人都看到了這一點，就像，‘ChatGPT 真的很棒。 如果我能得到這樣的技術來幫助我的客戶支持，那就太好了。 但它不會現成的。 它不知道你的事”

Des：我認為如果你說“這東西做了某事”，而它顯然沒有，但你這樣做是為了點擊或其他什麼，你會損害你的聲譽。 感覺就像每個人在這個新領域等待的真正產品是面向最終用戶的機器人，它始終能夠正確回答大多數問題。 對此有何想法？ 幾週，幾個月，幾天？

Fergal：顯然，這對每個人來說都是一個巨大的領域。 我也不會低估作曲家——一部分問題總會流向作曲家。 如果我們可以減少這些時間，那就太好了。 但毫無疑問，這一領域的巨大收穫之一是，我們是否可以利用我們在 ChatGPT 上看到的對話式理解體驗，使其適用於您的個人業務，同時避免產生幻覺？ 有很多人在研究這個。 我們也在調查那個。 我們有一些有趣且有前途的原型，但我們還不確定我們是否已經跨過了幻覺很少見的門檻，以至於值得做，也很有價值。 我們開始在內部看到一些具體的意見，但我們還沒有準備好分享我們的進展情況。

Des：完全公平。 好吧，我想我們會再過六週左右再次入住。

Fergal：這是一個變化非常快的時代。 看，這是一個非常令人興奮的工作領域。客戶的期望非常高。 每個人都看到了這一點，就像是，“ChatGPT 真的很棒。 如果我能得到這樣的技術來幫助我的客戶支持，那就太好了。” 但它不會現成的。 它不知道你的事。 你今天真的不能微調它。 即使您可以針對您的特定業務對其進行微調，它也可能不會這樣做。 我們需要找到巧妙的技術，我認為像 Intercom 這樣的公司有能力嘗試這樣做。 是的，那裡有很多有趣的技術和語言模型。 我真的很高興看到這個領域的所有創新。

德：酷。 非常感謝。

弗加爾：謝謝。 謝謝你。

☞單擊此處加入我們的 AI 功能的 Beta 候補名單或從 Intercom 接收 AI 新聞。