ChatGPT 最近成為流行現像， 堪稱近幾十年科技史上，少有的「範式轉移」之一。意思是，它將顛覆現有遊戲規則，牽動無數人利益和「飯碗」。在 ChatGPT 之前，影響力相若的技術，包括互聯網、搜索引擎、社交媒體、雲端運算、智能手機等等。在今天，如果本身處於 Chatbot 相關行業的企業，當 ChatGPT 正面襲來，又將面臨一場怎麼樣的衝擊或機遇？我們這趟邀請了 Omnichat 創辦人及行政總裁 Alan Chan 聊聊 AI Chatbot 的未來。
巨頭踩過界 初創至驚？
Alan 形容，Omnicaht 主要業務是「Chat Commerce」平台，亦即整合坊間流行的社交聊天軟件，例如 WhatsApp、Fb Messenger、WeChat、Line 同 IG 於同一平台，支援及方便客戶去做銷售、營銷以至客戶服務等不同操作。公司創辦於 2017 年，主要以香港台灣及馬來西亞等地為主要市場。
不少 Startup 創辦人朋友，從來有個心魔，就是題目太偏門驚做唔大，題目太濶又競爭激烈，如果只同一般 Startup 鬥法還好，只怕題目吸引來科技巨頭，例如 Google、Meta、Amazon、騰訊和阿里等「生態系巨無霸」踩入自己領域。但對於 ChatGPT 的出現，Alan 似乎又十分歡迎。
「我都真係覺得，呢個浪潮好快，由於本身做 Chat 相關業務，無可避免地涉及自動化 chatbot 元素，亦即將人工智能對話應用於銷售同客服方面。」Alan 憶述 2017 年時候，市場已經有類似 ChatGPT 技術，但當時並未成熟，只能做到「rule based」使用體驗。
「例如我地曾有過某位金融界客戶，動用 7 位數字資本，超過 40 人團隊開發和訓練 AI，但最終成果並不理想，用戶體驗遠遠滿足唔到業務嘅需要。」基於人工智能技術的「未成熟」，Omnichat 向來開發輔助「真人」的軟件平台，助企業以自家人手擔任客服。直至最近，ChatGPT 橫空出世，Alan 覺得終於可以重回發展 AI 銷售和客服產品的征途。
他進一步解釋，人工智能聊天機械人能力可以分為 3 個層次，分別是 NLP（Natural Language Processing）、NLU（Natural Language Understanding）以及最難的 NLG（Natural Language Generation）。在未有 ChatGPT 以前，NLP 已經相對成熟，可以收集和分析用戶對話裡頭的關鍵字，例如是否跟銷售相關，抑或是客戶服務相關的字眼，但 NLU 和 NLG 等進階的能力，其實一直未能夠予人「智能」的體驗，始終停留在機器的層次。
範式轉移 掀科技大戰
ChatGPT 爆紅不久，Google 隨即宣布推出同類產品 Bard，相信很快整合於 Google 搜尋引擎。至於百度，也有宣布「文心一言」，將於 2023 年 3 月向公眾開放。至於其他巨頭，例如 Apple 及 Amazon，雖然暫時未出新產品，但其實各自有人工智能團隊，也有像 Siri、Alexa 這類虛擬助手。
雄霸搜尋引擎市場多年的 Google，自己一家霸咗九成市場多年。ChatGPT 出現打破原有平衡，有助 Microsoft Bing 這個屈居第二，只係佔市場 3% 份額的搜索引擎，一下子增加大批使用者。
能令用戶可以更短時間、更少步驟情況之下，就找到原來需要嘅資料，亦即代表什麼？代表融合 AI 的搜索引擎，未來將取代不支援、或者融合 AI 較差的搜尋引擎。更重要是，即使 Google 市佔率最後不受影響也罷，佢能夠售賣的廣告空間無論如何也會相應減少。
「純粹以技術計，OpenAI 嘅 GPT 未必係最強大，因為其他巨頭，例如 Google 及 Meta，所需要參數少於 GPT-3， 但亦可以有不俗的效能。話雖如此，但 OpenAI 能夠率先跑出，最成功在於用戶體驗非常好，介面人人易明唔使教，將人工智能聊天技術發揚光大。」
最先衝擊 Marketing
人工智能 Chatbot 一下子「入屋」，引爆科技巨頭的大戰，但作為初創和中小企，其實又關唔關自己事？「正如以往幾個浪潮，例如 web 2.0 或後來 mobile app，企業應該捉住呢個機會，基於人工智能 Chatbot，做一啲點樣嘅唔同服務或者產品出嚟。」
「好嘅影響或挑戰在於，GPT-3 分析資料能力好強，好快可以出到一個 summary，這些以往員工花很長時間，至能完成的分析性工作，未來勢必大受影響； 內容營銷方面亦一樣，度橋諗內容方面可以信賴人工智能建議，就連文本也可以參與它的『創作』。近期朋友分享個案，某個老師將重覆性的批改功課流程，交予人工智能處理，他自己就花更多時間，用於跟學生溝通和檢討之上。」
「至於商界，最近我地有啲客，都有向我地查詢，可唔可以將成個客服，交晒俾 ChatGPT 嘅可行性，因為大家留意到，ChatGPT 嘅回覆已經非常接近真人嘅水平。但始終依賴一啲普遍性嘅知識，暫時未能夠站對性某一個客戶嘅資訊，完全取代真人客服的回覆，只能夠提供一啲廣泛性嘅資訊。」
數據 + GPT-3 API 各行業受惠
未來發展，企業是否能透過 GPT-3 提昇表現？「以我地為例，主要為企業提供營銷和客服的服務，以往我地幫客戶儲存客戶分類和資訊，而家有咗 ChatGPT，就可以基於現有數據，再加 GPT-3 嘅 API，就唔難寫到一啲開發，基於顧客過往消費行為，建議個人化嘅營銷文案。」
當然，目前還要靠工程師做整合。另一方面，企業雖可以直接用 ChatGPT，但欠缺自動化，想打破這宿命，就得先找自家工程師。「以我地一直做開 social commerce 為例，例如一間中小企網店，用 ChatGPT 可以簡化內容營銷的流程，慳了功夫，至於我地自家平台本身，亦有個功能俾客戶，助其自動回覆社交媒體留言。」
根據 Alan 的講法，只要喂足數據，並且以企業自身數據，加以限制和訓練，人工智能適用於 sales 的機會大，應該較客戶服務來得更大。「講到限制，始終 ChatGPT 是已經 pre-trained 機械人，它什麼都可以答你，但其實他立場中立。企業應該針對某 campaign，給出確切指令，AI 就能幫你自動回覆，當然亦要控制嗰 API，基於某個範疇才選擇回答。否則若果完全放任，當 AI 建議你啲客戶，幫襯別家競爭對手就不太理想對吧？」
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撰文：尹思哲
