然而，如果高階主管不買賬，這些技術演進便難以在市場上獲得認可──這正是 2023 年的瓶頸所在。現在，大多數執行長都已達成共識，認為在業務營運中採用 AI 解決方案是當務之急，他們明確表示，投資 AI 至關重要。隨著更多針對特定垂直產業的大型語言模型問世，企業採用和部署這些生成式 AI 解決方案將變得更加容易。 2024 年，大型語言模型開發人員還將著手解決一項關鍵挑戰──資料安全。技術開發人員將提供一個讓企業將數據存在其內部系統的解決方案，進而提供更安全、更強大的產品，以滿足那些重視風險管理的執行長的需求，獲得他們的青睞。
2023 年，各國政府及其他監管機構在規範 AI 方面面臨挑戰。去年 12 月，歐盟就《AI 法案》達成共識，這是一項具里程碑意義的法案，旨在對 AI 的使用進行規範和限制。該法案一經實施，以及隨後可能出台的相關法案，將對科技公司開發 AI 解決方案的方式產生深遠影響。簡言之，這些法案將對何種行為是許可的、何種行為是禁止的，建立基本的規則框架。
隨著更強大的功能、更廣泛的支持以及更清晰的認識，預期大型語言模型應用程式將在全球各大型企業中得到更具規模化的採用。
客戶服務、內容創作與大型語言模型
想像一下，如果 ChatGPT 是網站上的客服聊天機器人，你根本無法分辨真人與機器人。而將大型語言模型聊天機器人整合到客戶服務中，也為企業提供了一個節省成本的機會，能隨時為客戶提供服務。實際上，隨著消費者對企業和企業體驗的要求越來越高，這些大型語言模型聊天機器人可以提供更個人化的互動，並且提高客戶滿意度。
使用大型語言模型創建內容的優點之一是速度快。如果你不滿意它生成的結果，只需重新調整提示措辭，不到一分鐘就能獲得新的結果。這在行銷和廣告領域尤其有用，因為多變量測試和迭代是獲致最佳化內容的關鍵。無論是廣告標語、充滿資訊的部落格文章，甚至是短篇小說，大型語言模型都能夠借助其被訓練過的大量數據來產生新的想法和文本。
除了速度之外，讓企業購買和使用這些大型語言模型進行內容創作的原因還包括內容的多樣性，像形式、風格和語氣。在 ChatGPT 剛出現的時候，人們擔心所有的內容最終會變得千篇一律。如果讓 ChatGPT 寫一篇關於某個主題的部落格文章，同時兼顧搜尋引擎優化，可能會導致所有文章一成不變；但由於提示工程（prompt engineering）的存在，這項擔憂並未發生。
只要稍微改變一下提示用語，ChatGPT 和解決方案就能就同一主題產生不同的內容。更重要的是，使用者可以要求大型語言模型內容創作者採用某種寫作風格或語氣。當然，這也是迭代的關鍵所在，因為最優秀的用戶會反覆使用大型語言模型來訓練它，讓它聽起來更像自己。大型語言模型的最終目標是讓在最短的時間內產出聽起來像公司創作的優秀內容。
大型語言模型將如何重新定義 2024 年以及企業的未來？
隨著 2024 年的到來，大型語言模型從實驗工具到重要商業資產的轉變變得越來越清晰。這些模型在技術能力方面取得了顯著的進步，如今在客戶服務和內容創建等領域發揮至關重要的影響力，能夠提供無與倫比的效率和客製化服務。今年不僅是技術進步的一年，也是將這些工具整合到業務運營結構中，並與不斷變化的監管環境和執行策略持續對焦的一年。
LLM 的廣泛採用證明了其徹底改變企業營運、溝通和創新方式的潛力。在我們見證這一轉變的過程中，我們可以清楚地看到，大型語言模型不僅是企業未來的一部分，它們還在積極塑造未來，在數位化日益加劇的世界中為企業的成長和效率開創新的途徑。
（作者：Appier 技術長陳明愉博士）
責任編輯／郭家宏
