對話開場白：聊一聊我們開創性的新型 AI 聊天機器人

人工智能的世界正在快速發展，而在 Intercom，我們正在幫助設定這一步伐。 今天，我們很高興地介紹 Fin，這是我們的新型聊天機器人，由 OpenAI 的 GPT-4 和 Intercom 的專有機器學習技術提供支持。

就在幾週前，我們宣布了我們在 Intercom 中的第一個 GPT 支持的功能——一系列對客戶服務代表有用的工具——我們的客戶真的很享受這些功能帶來的額外效率。

不過，最大的目標是創建一個由 GPT 驅動的聊天機器人，可以直接回答客戶的查詢。 為此，它需要能夠利用大型語言模型的力量，但又沒有“幻覺”帶來的缺點。 最初，我們不確定解決這個問題需要多長時間，但現在，隨著 OpenAI 發布 GPT-4，我們可以透露我們已經構建了一個聊天機器人，能夠以高標準可靠地回答客戶的問題. 我們稱之為 Fin。

在今天的 Inside Intercom 播客節目中，我與我們的機器學習總監 Fergal Reid 坐下來討論了我們的新 AI 聊天機器人、我們如何構建它、它做了什麼，以及這一顯著突破的後續步驟。

以下是一些要點：

• 我們新的 AI 聊天機器人可以使用最新的 GPT 技術自然地交談。
• Fin 從您現有的幫助中心獲取信息並僅使用這些知識，讓您可以控制它如何回答有關您的業務的問題。
• 在 Intercom，我們相信支持的未來是機器人和人類的結合。 Fin 無法回答所有客戶查詢，在這些情況下，它可以將更難的問題無縫地傳遞給人工支持團隊。
• 我們已經將幻覺減少了大約 10 倍，基於您信任的知識庫構建限制條件，將 Fin 限制為與您的業務相關的查詢。

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任何其他名稱的機器人

Des Traynor：歡迎收看 Intercom 播客中令人興奮的一集。 我們的機器學習總監 Fergal Reid 再次加入我的行列，他將向我們介紹自 ChatGPT 推出以來我們幾乎每天都被要求推出的東西。

“這實際上將是一個機器人，您可以將其用於您的業務，它具有 ChatGPT 的自然語言處理能力，但會專門回答有關您的業務的問題”

Fergal Reid：是的，謝謝 Des。 自從 ChatGPT 面世以來，人們就像，'嘿，我可以用它來回答我的業務支持問題嗎？ 我們總是說，‘哦，我們不知道。 我們不確定幻覺。 但今天我認為我們真的很高興地宣布我們對這款產品感到非常興奮，因為我們認為我們已經做到了。 我們認為我們已經構建了一些東西——這實際上將是一個機器人，您可以將其用於您的業務，它具有 ChatGPT 的自然語言處理能力，但會專門回答有關您的業務的問題，我們已經使用您的幫助中心構建了它，因此它不會隨機回答來自互聯網或任何地方的問題。 您可以控制它所說的內容。 準確率一路飆升。 通過使用 OpenAI 的新 GPT-4 模型，我們已經成功地將準確率提高了很多，您可以在測試版中訪問該模型。 所以我對此感到非常興奮。

Des：所以我的想法是，人們在 ChatGPT 中體驗過並愛上了它，這實際上是這個機器人，你可以向它提出任何問題，並且它能夠很好地回答問題。 你能為你的企業做到這一點嗎？

弗加爾：是的。 有點。 所以我們故意這樣做，所以你不能問它任何東西。 我們的想法是構建一種具有與我們在 ChatGPT 中看到的相同類型的對話理解的東西，但它專門只回答有關您的業務的問題。 你可以問它一些瘋狂的問題，比如美國第 22 任總統是誰？ 就像，'嘿，我只是來這裡回答有關此特定業務的客戶支持問題。

德：酷。 所以它實際上知道它應該和不應該嘗試什麼？

弗加爾：是的，沒錯。 就是這個主意。

機器人突破

Des：我覺得好像七八週前你說我們不打算這樣做是因為這不可能或不容易或類似的事情？

“每個客戶都在問我們這件事”

Fergal：所以，六七週前，當我們開始研究這項技術時，最初當我們第一次看到它時，我們會想，‘哇，我們可以構建這個嗎？ 我們可以為您的企業構建 ChatGPT 嗎？ 這是每個人的首要考慮。 每個客戶都在問我們這件事。 我們有點看著它然後我們走了，天哪，這產生了很多幻覺，這會給你不准確的結果。 結果非常不准確，完全是編造的，我們就像‘這是一項非常令人興奮的技術，但我們不確定我們是否真的能限制它並阻止它產生足夠的幻覺。 我們花了很多時間玩 GPT、ChatGPT、GPT-3.5。

“當我們開始玩它時，我們想，哇，這看起來好多了。 有時它仍然會產生幻覺，但幻覺少了很多，也許少了 10 倍”

當它不知道某事時，我們永遠無法讓它知道。 但最近我們可以訪問 OpenAI 的新 GPT-4 模型的新測試版。 他們告訴我們的其中一件事是，'嘿，這比我們過去看到的其他模型要少得多。' 所以，你知道，我們就像，‘哇，這聽起來很有趣。 這聽起來很令人興奮，GPT-4，它會做什麼？ 我們開始努力，看看這個，並通過我們的一些測試台來檢查和檢查幻覺。 當我們開始玩它時，我們想，哇，這看起來好多了。 有時它仍然會產生幻覺，但它產生的幻覺要少得多，可能少了 10 倍，差不多這樣。 所以我們非常興奮。 我們就像，'哇，好吧，這突然感覺就像這樣。 這足以構建一個機器人，這比我們正在使用的 GPT-3.5 領先一代。 就它的可信度而言，它只是走得更遠。

德：令人興奮。 測試有什麼作用——我們是否對這些機器人進行了酷刑測試，以確切地了解它們是否知道自己在胡說八道？

Fergal：所以我們並沒有走得太遠。 對於我們上一代的模型，例如分辨率機器人，我們擁有一套非常非常完善的經過實戰測試的測試基準，這些基準是我們多年來建立的。 所有這些新技術都是幾個月前出現的，所以我們還沒有那麼有原則。 但我們已經確定了一堆邊緣案例，只是一些具體的事情。 我們有一個電子表格，我們可以在其中跟踪我們在這些新模型中看到的特定類型的故障模式。 所以當 GPT-4 出現時，你會想，好吧，讓我們試試這個。 讓我們看看當您向它提出一個根本不包含在文章或知識庫中的問題時會發生什麼。 或者你問它一個與實際存在的問題相似但不完全相同的問題。

你知道，對於 GPT-3.5 和 ChatGPT，如果它什麼都不知道，它幾乎就像是想取悅你，給你你想要的。 所以它只是編造了一些東西。 對於 GPT-4，他們顯然已經做了很多工作來減少這種情況。 這對我們來說真的很明顯。 因此，當我們對它進行測試時，它可能會說“我不知道”，或者表達更多的不確定性。 這對我們來說是一個真正的遊戲規則改變者。

“在 Intercom，我們相信支持的未來是機器人和人類的結合”

Des：如果機器人不知道，它可以交給人類嗎？

弗加爾：當然。 在對講機，我們相信支持的未來是機器人和人類的結合。 我們在解決問題機器人方面有很多經驗，可以很好地將機器人從機器人移交給人工支持代表，希望在對話之前得到支持代表，我們認為我們仍然需要用這個機器人來做到這一點。 總會有問題，例如，有人要求退款。 也許你想要一個人來批准。 所以總會有一條人類批准的途徑。 在 Intercom，我們有一個非常好的工作流程平台，您將能夠使用它來控制機器人何時移交以及如何移交。 我們將確保這個新機器人以與現有機器人相同的方式與我們現有的平台集成。

Des：而且我假設機器人會以某種方式消除或限定查詢的歧義，也許會對其進行總結，即使它已將其移交？

Fergal：我們目前沒有任何摘要功能，但該機器人會嘗試消除歧義並得出客戶響應。 我們現有的解析機器人會做一些這樣的事情。 這個新的機器人，因為它在自然語言處理方面做得更好，所以可以更有效地做到這一點。 因此，這可能意味著您的代表處理機器人所觸及的問題的處理時間會減少。 是的，對此也很興奮。

談話的藝術

Des：收聽我們 Intercom On Product 播客的聽眾會知道我經常喜歡說，擁有一種能力，即使是一種有用的新穎能力，也不足以擁有一個偉大的產品。 你是如何包裝產品的——你的目標是什麼？ 圍繞此 GPT-4 功能構建實際產品的設計目標是什麼？

Fergal：所以我們很早就意識到確實有一組我們正在努力實現的設計目標。 首先，我們希望通過 ChatGPT 捕捉人們看到並印象深刻的自然語言理解。 我們想讓一代人超越過去的一代。 因此，如果你問了一個非常複雜的問題，或者你問了一個問題，那麼你會問一個後續問題，它理解第二個問題是根據前一個問題來解釋的。 我們以前的機器人沒有這樣做。 大多數機器人都不會那樣做。 那太難了。 你知道，對話對於機器學習算法來說是非常棘手的環境。 有很多微妙之處和相互作用以及某種支持對話，但這項新技術似乎在這方面做得很好。 所以我們的首要目標是捕捉它。

“有很多微妙之處和相互作用以及某種支持對話，但這項新技術似乎在這方面做得很好”

Des：舉個例子，你可能會問一個問題，然後說‘你有 Android 應用程序嗎？ 那麼 iPhone 呢？ 喜歡問，“iPhone 怎麼樣？” 除非你之前用“你有 Android 應用程序嗎？”來解析它，否則它是沒有意義的，例如。 所以它是關於將事物粘合在一起以理解對話的連續性和上下文。

弗加爾：沒錯。 這樣，它就更自然地流動了。 我們特別注意到新機器人的這一點，當你問它一個問題而你得到的答案與你問的不完全一樣時，你可以說，'哦，但不，我真的想詢問價格。 它有點理解這一點，它會給你更相關的答案。 我們覺得這是一項真正的突破性技術。

Des：它能反駁你說，“再說點嗎？” 它可以問你後續問題來限定你的問題嗎？ 所以如果你想出一些模糊的東西，比如，'嘿，這東西有用嗎？ 它會嘗試解決這個問題嗎？ 或者它會回應，“我需要的不止於此。”

“要真正打造良好的產品體驗，就好像我們擁有大量的靈活性和強大的功能，但現在我們需要的是限制和控制它的能力”

Fergal：所以，算法本身會做一定數量的事情，但是通過這種技術，我們獲得了這種非常先進的能力，然後實際上我們正在嘗試做的是我們試圖限制它很多。 我們實際上是想說，‘好吧，你可以開箱即用，但我們需要更多的控制。’ 實際上——就像你之前提到的——建立良好的產品體驗，這幾乎就像我們擁有大量的靈活性和強大的力量，但現在我們需要的是限制和控制它的能力。 所以我們已經建立了這樣的體驗。 我們已經建立了消歧體驗，如果您提出問題但沒有足夠的信息，我們會嘗試澄清，但我們會控制它。

我們設計了提示，您可以在其中使用具有特殊用途的應用程序來完成對話中的每項任務。 所以我們有一個提示讓你問一個問題; 另一個消除問題的歧義； 另一個檢查是否已為您完全回答了一個問題。 所以我們從這個非常強大的語言模型開始，但我們真的只是想將它用作構建塊。 我們想控制它。 我們通過將其分解為單獨執行每件事的專用模塊來實現該控制。

偉大的產品伴隨著巨大的責任

Des：所以在基礎層面上，我們說它可以自然地交談。 在我看來，作為一種產品，最大的優勢在於您可以放心地將它作為第一線解決方案呈現在客戶面前。 我要說防禦，但這不是軍事行動。 但是你會很樂意把它放在那裡，就好像在說，'嘿，大多數對話都在這裡。 事實上，它可以來回，它可以保持上下文，它可以消除歧義，這意味著它完全有能力做到這一點。 你還添加了什麼？ 它不只是坐在那裡聊天——那麼它還能做什麼呢？

Fergal：我要說的第一件事是，不同的企業在如何部署它方面可能會有不同程度的舒適度。 有些人可能會說，'好吧，我有一個非常棒的幫助中心'，而我們構建的這個機器人，它從您的幫助中心獲取所有信息。 我會回到那個。 但有些人可能會說，‘我有一個非常好的幫助中心。 精心策劃。 隨著時間的推移，我已經在那裡放了很多文章，我想要機器人對話並回答所有這些問題。 會有其他客戶希望機器人更機會主義地進入並退出 [itself]，我們正在努力構建設置以使人們能夠控制他們對此的舒適程度。

Des：機器人應該跳入的某種閾值。

“我們正在將機器人與我們所有現有的工作流程集成，以幫助您控制它何時進入，更重要的是，您希望它何時離開，這樣您就可以在它到達時移交給現有的支持團隊它的結束”

弗加爾：沒錯。 目前，我們有一個相當大的工作流功能供您使用。 我們正在將該機器人與我們所有現有的工作流程集成，以幫助您控制它何時進入，更重要的是，您希望它何時離開，這樣您就可以在它到達時移交給現有的支持團隊它的結束。

Des：所以如果沒有在線支持代理，或者如果用戶有空，就直接將他們發送給機器人。 如果是 VIP 客戶而代理人閒置，請直接將其發送給代理人。

弗加爾：沒錯。 所以我們在這裡嘗試做的是採用這項新技術，然後將其與我們現有的平台集成，該平台具有人們需要的所有功能，以便構建被認為是行業標準的機器人部署。

“我們的下一個主要設計目標是避免產生幻覺”

所以我們的下一個主要設計目標是避免產生幻覺。 我們已經討論過減少幻覺以及讓機器人自然交談是我們的設計目標。 但我們真的想讓我們的客戶控制它可以回答的問題類型。 現在這些機器人，這種新的人工智能技術，你可以訪問一個大型語言模型，它已經在互聯網的整個文本上進行了訓練。 所以它裡面有所有的知識。 一種方式 - 一種最簡單的方式 - 部署它就像，'嘿，我只是讓機器人使用它關於互聯網的所有信息來回答問題。 但這樣做的問題是，如果它不知道某事，它可以彌補。 或者，如果它確實知道某事，也許您不希望它與您的客戶談論您知道它有相關信息的潛在敏感話題。 你可能會想，'我不確定我的業務或我的品牌感覺如何，你知道，無論信息如何，它都是從一些奇怪的網站上獲得的。 我不希望它與我的客戶進行那種對話。

“我們已經做了很多工作來使用大型語言模型進行對話； 使用它來理解您擁有的幫助中心文章； 但將其限制為僅提供您控制的實際幫助中心文章中的信息，您可以更新、更改和編輯”

所以我們做了很多工作來使用大型語言模型進行對話； 使用它來理解您擁有的幫助中心文章； 但要將其限制為僅提供您控制的實際幫助中心文章中的信息，您可以更新、更改和編輯。 因此，這是我們的一個主要設計目標，嘗試讓這個機器人值得信賴，採用大型語言模型，但構建一個僅限於使用它們來回答有關您的業務和您業務的幫助中心的問題的機器人。

這是一項艱鉅的工作，我們為此感到非常自豪。 我們認為我們有一些非常好的東西，因為你得到了那個對話片段。 您獲得 AI 模型的智能以從幫助中心文章中獲得實際答案，但它受到限制。 所以它不會開始與最終用戶進行隨機對話。

這些機器人，這些模型，總是有可能——如果你越獄了——誘使他們說一些不合品牌的話或者你不想要的話。 這可能仍然是可能的，但我們真的覺得我們已經到了需要堅定的黑客嘗試才能真正發揮作用的地步。 它不僅會在正常對話中完全脫離腳本。
我認為需要澄清的一件非常重要的事情是，這些大型語言模型是概率性的。 幻覺已經減少了很多，我們認為現在很多企業都可以接受，但它不是零。 他們偶爾會提供無關緊要的信息。 他們偶爾會在閱讀您的幫助中心文章時提供不正確的信息，他們沒有完全理解，因此他們回答了錯誤的問題。 可能支持代理也會犯錯誤……

Des：眾所周知，人類……

Fergal：眾所周知，人類偶爾也會犯錯。 所以，這些機器人，你知道，這是一個新的技術時代。 它與我們以前的權衡取捨不同。 可能我們的一些客戶會說，‘我想等。 我現在還不想部署它。 但我們認為，對於很多很多客戶來說，這將跨越門檻，[能夠說]'我不需要做策展，我不需要做我的設置'的好處過去我不得不使用解決方案機器人，我可以在第一天打開它，突然間，我的幫助中心裡的所有知識，機器人都有了，機器人可以嘗試用它回答問題。 它不會讓它完美，但它會很快。 我們認為，對於許多企業來說，這將是一個值得的權衡。

Des：在設置方面，如果您是擁有良好知識庫的客戶，您需要多長時間才能從知識庫變成一個好的機器人？ 涉及多少培訓？ 配置多少？

Fergal：時間太少了。 基本不用培訓。 您可以使用我們構建的新系統，並將其指向您現有的幫助中心。 這是一點處理時間，我們必須將其拉入並抓取並準備好文章以供服務。

Des：分鐘？ 秒？

Fergal：我們仍在努力。 我們現在只剩幾分鐘了，但我們認為——也許到這個節目播出的時候——它會比那個低很多。 沒有硬性工程瓶頸可以使它變得非常非常低。 所以我們對此感到非常興奮。

產品概要

Des：總而言之，給我們這個產品的要點。 我們應該告訴市場什麼？

“它會以自然的方式與你交談，就像你在 ChatGPT 中看到的那樣。 第二件事是，作為一家企業，您可以控制它所說的內容”

Fergal：我要說的第一件事是它會以自然的方式與您交談，就像您在 ChatGPT 中看到的那樣。 第二件事是，作為一家企業，您可以控制它所說的內容。 您可以將它要談論的內容限制在您的知識庫的內容之內。 我要說的第三件事是，幻覺已經從原來的地方下降了。 我要說的第四件事是，這真的很容易設置。 你只需接受它，將它指向你現有的知識集，你不需要做一大堆策展。

Des：因為我們是 Intercom，所以我們不太可能在沒有至少一些資格的情況下胡說八道並進行大量炒作。 我們仍在努力改進哪些方面？

Fergal：我想我首先要說的是準確性部分並不完美。 這是一種新型技術。 這是一種新型的軟件工程權衡。 所以，有了解析機器人，解析機器人有時會給出一個無關緊要的答案，但你總能弄清楚它在說什麼，你可以說，“這不太相關。” 這有點不同。 這有時會給出不相關的答案，但有時也會給出錯誤的答案。 它可能只是誤解了您知識庫中的信息。 一個具體的例子有時是這樣的，比如說，如果你有一個可能發生某事的時間列表並且用戶詢問[機器人]，它可能會認為該列表是詳盡無遺的。 它可能會假設該列表一直都是，然後它會推測，'哦，不，它不在文章的列表中。 所以我要說答案是否定的，這不可能發生。 這件事不能再發生了。

Des：那麼，您可能有一篇基於知識的文章，其中引用了我們何時不退還您的付款的示例，並列出了兩三個示例。 語言模型將讀取它並得出結論，在三種情況下會發生這種情況。 它犯了一個錯誤，沒有看到這些只是示範性的例子，而不是詳盡的清單。 你是這個意思嗎？

弗加爾：沒錯。 它的常識，它的一般認識，到這裡還是有點局限。 因此，它可以查看事物列表並做出一些假設，這些假設都在附近，但不太正確。 是的。 所以，大多數時候，當我們看到它出錯時，這個錯誤看起來還算合理，但仍然是錯誤的。 但你需要接受這一點。 這是一個限制。 你需要接受這樣的想法，即有時它可能會給出稍微錯誤的答案。

“我們正在構建這種體驗，您可以在其中使用現有的幫助中心，並很快獲得預購機器人的演示，親自使用它並了解它對您的特定幫助中心的效果如何”

Des：它是可量化的嗎？ 我的猜測是，這並不是因為每個問題、每個知識庫、每個客戶、每個可接受性都會有所不同……所以，當有人說，“嘿，這個機器人有多好？”時，你如何最好地回答這個問題？

Fergal：最好的辦法是去你自己的幫助中心試一試它。 我們正在構建這種體驗，您可以在其中使用現有的幫助中心并快速訪問 bot 的演示，預購，自己使用它並了解它對您的特定幫助中心的效果如何。

Des：你會建議，比方說，重播你最近的 20 次對話，或者你最常見的支持查詢？ 任何人如何做出明智的決定？ 因為我確定它會完成全部，'你好？ 你是機器人嗎？ '是的，我是'的事情。

Fergal：我們認為，僅通過與之交互，您就可以很快了解準確性水平。 如果你問你的前 20 個問題，人們日復一日地問你的問題類型……你會圍繞這些問題進行探究，你會要求澄清。 您可以很好地了解它的優點和突破點在哪裡。 對我們來說，這是一個了不起的新產品，我們對此感到非常興奮——但它仍然是第一代產品。 我們現在要改進所有的機器學習部分。 隨著時間的推移，我們也會改進所有這些測量件。

Des：使用分辨率機器人一，我們以前的機器人，你會訓練它——所以你會說，‘嘿，這是錯誤的答案。 這就是我要你說的話'，等等。 這次你不會那樣做。 因此，如果您檢測到它給出了不准確的答案，或者認為它可以做得更好，那麼最好的辦法是什麼？ 你寫一篇更好的文章嗎？ 你看它的來源嗎？

Fergal：現在還處於早期階段，我們可能會構建一些功能，讓您可以更好地控制它。 但現在，這個問題的答案是，'嘿，你能讓你的知識庫文章更清楚嗎？' 實際上，在開發這個機器人時，我們已經看到世界上有很多模棱兩可的基於知識的文章，其中的一點點可以更清楚。

進化

Des：您認為未來幾個月還有哪些其他領域會發生變化？

Fergal：我們這邊還有很多工作要做。 我們現在有第一版。 為了改進它，我們希望與客戶一起使用它，我們希望根據使用情況獲得實際反饋。 我曾經研究過的任何機器學習產品，隨著時間的推移總是需要進行大量的迭代和改進。 我們還希望提高與現有解析機器人的集成水平。 我們現有的解決方案機器人需要這種管理，但如果你進行這種管理，那就太好了。 它可以做一些事情，比如採取行動。 您可以將它連接到您的 API，以便它意識到有人詢問轉售密碼，並實際去觸發該密碼重置。

“最後一件讓我非常興奮的事情是，我們可以採用這種新的 AI 技術，並用它來生成比過去更多的支持內容。 很快，這個新的機器人，如果內容在您的幫助中心，它將能夠使用您的內容來回答”

這種下一代機器人也能夠做所有這些事情，這對我們來說非常重要。 所以最初它會像，'嘿，從你的知識庫中回答信息性問題。 第一天零設置 - 讓它上線，太棒了。 但最終——我們在我們所做的每一項研究中都看到了這一點——你想要達到一個新的水平。 在那之後，人們將希望能夠使用我們已經擁有的技術和能力來採取行動來解決查詢。 我們很高興我們可能會看到更多的東西建立在這個基於語言的下一代平台上。

然後，最後一件讓我非常興奮的事情是我們可以採用這種新的 AI 技術並使用它來生成比過去更多的支持內容。 很快，這個新的機器人，如果內容在您的幫助中心，它將能夠使用您的內容進行回答。 我們認為這很好。 有很多能夠撰寫幫助中心文章的人，他們在過去可能會在嘗試策劃機器人或意圖時陷入困境。 所以我們對此感到非常興奮。 但我們認為這裡可以構建新工具，使編寫幫助中心文章內容變得更加容易。 例如，進行支持對話並使用這個下一代 AI 來引導該過程。

Des：所以我們可能僅在兩個月前談到的一個願景是支持團隊將回答的問題是......我想，當時我說，這是第一次也是最後一次回答你的問題. 所以如果一個問題通過了，那是因為我們以前沒有見過它。 一旦我們看到它，我們就不會再看到它。 你是這樣看待這件事的嗎？

“我們認為我們可以看到一條通往那條路，在那裡我們可以擁有足夠簡單的策展體驗，收件箱中的支持代表可以完成對對話的回答，就像，‘是的，我批准了這個答案進入機器人'”

Fergal：我想，這是我第一次看到通往那條路。 當我們轉向 resolution bot 1.0 時，我們總是收到的功能請求是，'嘿，我可以在收件箱中收到我的支持代表嗎？ 我可以讓他們回答一個問題，然後把那個問題放在機器人中嗎？ 每當我們嘗試這樣做時，它都沒有奏效，因為提出一個問題並策劃一個足以設計意圖的問題只是大量的工作。 在整個行業中，有很多不同的支持機器人。 我從未見過任何人能夠做到這一點並使之真正發揮作用。 但是現在有了先進的大型語言模型，我們認為我們可以看到一條通往那條路，在那裡我們可以擁有足夠簡單的管理體驗，收件箱中的支持代表可以完成對對話的回答，就像，'是的，我批准這個答案進入機器人。

必須有人批准，因為 Fergal 不可能問機器人，'嘿，Des 的信用卡號碼是多少？ 機器人會說，‘好吧，我知道這個問題的答案，因為它在 Des 所在的另一個對話中。 那是不可接受的。 在私人談話和持久的支持知識之間必須有一些批准步驟。 但我們認為我們看到了一條通向比以往任何時候都更好的審批流程的途徑。 並且潛在的世界可能不是每個問題，但對於很多問題，它們只能回答一次。 我們認為那裡有一些很酷的東西。

德斯：太棒了。 好吧，這是一個令人興奮的版本 - 每個人都可以使用它嗎？

Fergal：隨著 OpenAI 新版 GPT-4 的發布，目前正朝著內測階段邁進。

德：令人興奮。 好吧，我會在幾週內檢查一下，看看情況如何。

弗加爾：是的。 激動人心的時刻。