ChatGPT在企业采用方面还有很长的路要走。此博客解释了ChatGPT当前形式的局限性。ChatGPT的推出及其提供的响应将ConversationAI带回了最前沿，并使每个人都可以通过简单的Web界面访问ConversationAI。我们看到许多创造性的方式来使用ChatGPT以及它可能如何影响未来以及围绕它是否会取代谷歌搜索引擎和工作的问题。那么，让我们通过以下分析来解决这个问题。从早期的Watson系统到ChatGPT，对话式AI仍然存在一个根本性的问题。缺乏领域智能。虽然ChatGPT无疑在对话式AI领域取得了进步，但我想提一下我的书中的以下内容-RealAI：Chatbots（2019年出版）。“人工智能可以学习，但不会思考。”思考如何使用人工智能系统的输出总是留给人类。人工智能系统及其知识将始终局限于它所学的知识，但永远无法（像人类一样）在需要领域专业知识和智能的地方进行概括。什么是领域智能的例子？举个简单的例子，您要求对话式AI代理“为短裤和纱丽服推荐服装”。从根本上说，任何技术人员都会将它们视为两种不同的选择-将服装与短裤搭配，将服装与纱丽搭配，或者提出一个澄清问题，或者暗示这些选项是不相交的，不能组合。但是对于ChatGPT（或任何通用的对话式AI），响应看起来像这样。显然是在不知道领域和上下文的情况下尝试填写一些回复。这是一个非常简单的例子，但由于需要深入的专业知识和相关性，复杂性呈指数级增长——就像医生推荐治疗一样。这就是我们在使用AI代理解决健康问题时看到许多失败的确切原因。他们不是构建领域专家AI系统，而是尝试训练通用AI。这种生成式对话人工智能系统的另一个问题如下：可解释性——让人工智能输出解释它是如何到达那里的。我在我之前的博客-ResponsibleAndEthicalAITrustandRecommendationBias-ProperRecommendationandAdaptability中对此进行了描述。我在之前的博客中对此进行了解释。有关更多详细信息，我在我的简短电子书–真正的人工智能：聊天机器人(2019)中解释了这个概念。你可以在我的网站上在线找到这本书，或者注册一个免费的视频课程。此博客的目的是让人们了解ChatGPT及其当前的局限性。任何技术通常都有一系列限制，了解这些限制将有助于您在设计和开发解决方案时考虑到这些限制。ChatGPT无疑将突破对话式AI的界限，构建它需要花费大量时间和精力。然而，企业采用还有很长的路要走。为了使ChatPT与企业采用相关，我们需要以下内容：领域适应性领域智能可解释性透明度无偏见的隐私可扩展性-用于训练和推理的计算能力减少环境足迹ChatGPT和其他AI在我看来聊天机器人将像任何其他工具一样帮助您得到你需要的信息，你就会用你的头脑和智慧来完成工作。所以，高枕无忧；当前版本的ChatGPT不会取代任何需要深思熟虑和深厚专业知识的东西！！
