Helt siden ChatGPT tok verden med storm på slutten av fjoråret, har tech-savvy selskaper lagt frem sine planer for teknologien.

• LES OGSÅ Nå ramler det inn nye GPT-bruksområder. Men man må trå med varsomhet, advarer Datatilsynet.

Chatbot-produsenter er en bransje som har vært overmoden for en teknologi som gjør det mulig for en robot å konversere med et menneske på naturlig språk.

I fjor pekte partner i KPMG og retail-ekspert Thomas Føyen på at en dum chatbot irriterer vettet av folk og viste til Forbrukerundersøkelsen det året.

Gründer i Kindly Arash Saidi har nå startet testingen av den nye chatboten til de engelskspråkelige sidene til Kahoot. Boten Robyn er blitt oppgradert til det Saidi omtaler som en GPT 3.5-versjon.

Planen er å gå live med flere kunder de neste ukene.

– Hvilke konkrete forbedringer ser man etter oppgraderingen?

– Vi har implementert en rekke funksjoner som både gjør chatbottene kvalitativt bedre, men også reduserer tiden kundene trenger å bruke på å trene og vedlikeholde de. Vi har et use case med Elkjøp hvor de selv har målt en reduksjon på 80% når det kommer til tid brukt til å vedlikeholde deres chatbotter. De har 4 forskjellige chatbots live i de ulike markedene de opererer, sier Saidi.

– Løser dette noen av problemene man har slitt litt med i chatbot-verden?

– GPT3, GPT4 og andre store språkmodeller åpner opp for en helt ny måte å utvikle chatbots på. Der man tidligere måtte spesifisere alle svar en chatbot kunne gi, samt bygge datasett for hver av disse svarene/intensjonene, kan man nå utvikle en chatbot med såkalt «zero/one-shot» learning.

Han forklarer at det kreves veldig lite data for å få en chatbot som kan svare godt på et veldig stort domene.

– Det er mange utfordringer og fallgruver her, som at modellene kan hallucinere (generer et svar som ikke gir mening, eller er helt feil), men mulighetene er langt større enn utfordringene. Over tid vil vi også finne løsninger på disse. Vi vil i løpet av de neste årene gå fra en verden hvor chatbots fungerer i noen settinger, men kan oppleves irriterende og lite funksjonelle i andre, til at de fungerer veldig godt i de fleste scenarioer. Vi kommer til å kommunisere med de fleste produkter via tekst eller tale.

– Er det veldig fordyrende å bruke GPT?

– Det avhenger veldig av use case og metode. I noen tilfeller gir det absolutt ikke mening å bruke en LLM eller GPT da det både blir for dyrt og tregt. Jeg tror mange startups kommer til å slite her, nettopp fordi unit economics ikke kommer til å gi mening. I vårt tilfelle er det ikke et problem.

Målet er å «hoste» egne modeller

Datatilsynet har advart mot å laste opp persondata til amerikanske servere. Advarselen gjelder også ChatGPT.

Her er det ifølge Saidi mange utfordringer.

– Hvordan sikrer dere personvernet?

– Vi har en egen databehandleravtale med for eksempel OpenAI, og jobber kontinuerlig med å oppdatere sikkerhet og personvern. På sikt er målet vårt å selv trene og hoste våre egne modeller slik at vi kan tilby kundene våre det de trenger av sikkerhet og sørge for at personvern blir tatt vare på 100 prosent i tråd med det juridiske i de områende kundene våre opererer, sier han.

«Chatbots har vært i rivende utvikling de siste årene, men vi vet at mye jobb gjenstår»

Boost.ai viser frem generert innhold

Den største konkurrenten i Norge er Boost.ai. Også de har tatt LLM-bølgen på alvor. Gründer Lars Robeid Selsås skrev i en bloggpost tidligere i år at «game-changeren» for dem er egenskapen ved LLM til å ta selskapsspesifikke data, som en nettside, og bruke dette til å lage unikt innhold i chatbotene.

Boost.ai har laget en løsning som skal gjøre det enklere for brukerne å se om teksten i chatboten er laget på forhånd eller generert av den kunstige intelligensen.

Spår bølgevis innfasing

AI-adopsjonen vi nå ser vil skje i tre «hovedbølger» ifølge Thomas Føyen i KPMG.

– Den første bølgen går på adopsjon knyttet til «Personlig produktivitet» altså hvordan vi jobber, hvor man ser at effektivitetsgevinster på 10-20 prosent treffer selskapet. I kontor-landskapet adopteres den av ansatte fra topp til bunn for å produsere eposter, møtenotater, tekst-summering og slike ting. Microsoft lanserer virtuelle assistenter for Office pakken, CoPilot, og har vært tidlig frempå grunnet deres eierskap i OpenAI. Utviklerne av både low-code og custom-code har mulighet for å generere kode raskere, sier han.

I andre bølgen ser han for seg at virksomheter tilpasser og lærer opp sine egne språkmodeller, og transformerer sine virksomhetsprosesser.

– Ved å integrere ulike «AI skills» er det mulig å interagere, tolke, analysere og generere innhold basert på egne data – men med andre sikkerhetsmekanismer og IP. Dette endrer ikke bare «hvordan vi jobber», men «hvem som gjør hva» , og gjør at plattformene vi jobber med får «økt intelligents.

I tredje bølge begynner man å gjøre større endringer i hvordan operasjonsmodellen i virksomheten er skrudd sammen.

– Og vi begynner å revurdere hvordan kompetanse, roller og AI-drevet teknologi skal spille samme, sier Føyen.

Dette vil, tror han, kunne skape både nye utfordringer knyttet til etikk og inkluderende arbeidsliv, men også føre til store muligheter for økonomisk vekst.

– AI kommer ikke til å erstatte mennesker fullt ut, men ansatte som utfører arbeidsoppgaver med AI støtte, er mer effektive og skaper mer verdi. Dette betyr oppsummert at AI teknologien «hever-terkselen» for produksjon Sagt på en annen måte – det hjelper ikke å være gjennomsnittlig god – når alternativet er automasjon.