昔日東方名家筆陣：企業大語言模型應用利弊
不少企業包括銀行和金融機構，一直依賴基於範本規則或功能表設計的聊天機械人提供客戶服務。然而，這類聊天機械人限制客戶只能輸入特定的問題內容，並給出程式預先設計的答案輸出，因此這類聊天機械人無法提供客戶個性化回應。
基於生成式人工智能（Generative AI）大語言模型技術例如GPT-4開發的聊天機械人，能改變這一現象。大語言模型驅動的聊天機械人，能為客戶提出的諮詢或請求，快速提供類似真人回應的答案，為每位客戶打造獨特體驗，從而提高客戶滿意度和忠誠度。
答案或存偏見 涉安全風險
儘管大語言模型在客戶服務方面具有巨大的潛力，但也存在一些限制與挑戰。大語言模型產生的答案，通常基於語法和上文下理，故模型的輸出可能會讓人誤以為有充分的證據支持，但實際並非如此。當大型語言模型被問及未經相關數據訓練過的問題時，就可能會產生混亂或不準確的答案，這種錯誤回應通常被稱為「人工智能幻覺」（AI Hallucinations）。
此外，用於訓練大語言模型的資料，主要是來自互聯網上的來源，這些資料可能包含偏見的內容，涉及種族、性別、性傾向以及文化等多個維度，當中一些可能含偏見的內容會導致客戶得到差強人意的回覆。此外，用於訓練大語言模型的數據，可能涉及個人私隱或版權問題，亦可能未先得數據擁有者同意，又或內容與主題不合適等。
大語言模型驅動的聊天機械人，也存在安全風險，容易被黑客用於各種惡意行動。例如黑客可以在提示語中注入攻擊詞，影響大語言模型的輸出。「Do Anything Now（DAN）」是一種提示語注入攻擊，攻擊者可以透過這種方法，指使大語言模型生成偏離預定義規則的回應。
為了降低風險，企業對大語言模型應進行演算法審計，評估模型的行為並確保其符合公平、私隱、道德規範和安全的標準。
各國紛制訂內容合規指引
大語言模型的演算法審計仍處於早期階段，因此，一些國家已開始制訂相關指引，協助企業審計大語言模型和基於AI生成的內容合規。例如，美國國家標準與技術研究院（NIST）於今年1月發布了AI風險管理框架，英國政府於3月發布了AI監管的創新路徑政策檔，中國國家網信辦也於7月發布了生成式人工智能服務管理暫行辦法。
毫無疑問，採用大語言模型能為企業帶來了獨特的機會，如果運用得當，能帶來卓越的顧客體驗和滿意度。然而，與任何新興技術一樣，大語言模型也會為企業帶來新的挑戰。因此，人們必須深入了解這項技術的優勢和限制，並在開發和使用大型語言模型時，遵守相關的負責任AI原則和指南，以充分發揮其潛力，並將潛在風險和危害降至最低。
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