I siste versjon av ChatGPT gir OpenAI mulighet for å lage sin egen chatbot. Dette inkluderer også å laste opp egne filer, slik at man kan ha dialog med et utvalg av egne dokumenter. Selv om vi i lengre tid har hatt denne type tilgang via vår samarbeidsløsning med Appfarm, så er OpenAI’s egen løsning en svært enkel og brukervennlig løsning for å lage en tilpasset chattetjeneste til egne behov.
Ved hjelp av kontekst-funksjonalitet gir man GPT-4 adgang til en forhåndsbestemt tekstkilde, slilk at den blir ekspert på et utvalgt kunnskapsområde. Skal man forklare kontekst-funksjonaliteten på enkleste måte, kan det mest av alt sammenlignes med indeksering av innhold til en søketjeneste, og deretter søk i innholdet i form av dialog med tjenesten.
For å forstå mer konkret hvordan en kontekstbasert tjeneste kan bidra til å skape nyttige verktøy for kunder, har vi forsøkt å sette ned noen krav og kriterier for å øke forståelsen for hvordan dette kan brukes og hvilke forutsetninger som må være til stede, hvis man ønsker å teste ut dette på eget datagrunnlag. Imidlertid, med den raske utviklingen innen dette feltet, kan disse kravene og kriteriene raskt endre seg.
Er man ikke utvikler med «hands on» kompetanse om hva GPT-4 og kontekst-funksjonaliteten kan bidra til, kan det være vanskelig å vite hvordan man konkret øker kunnskapen rundt hva GPT-4 kan bidra med i egen bedrift. Ettersom kriteriene endres etter hva slags type data det er snakk om, og formålet med å bruke GPT-4, er det ikke bare enkelt å komme med slike kriterier. Det er dog ikke snakk om veldig mange kriterier. Vel så viktig er kunnskap om prosessen og om hvordan teknologien fungerer.
En bærekraftsstrategi for bedrifter avhenger av mange ulike omstendigheter, som påvirkes av hva slags bedrift man har og hva slags bransje man jobber i. Dette betyr at nødvendige tiltak vil bli ulike fra bedrift til bedrift og ikke minst på tvers av bransjer. Behov og muligheter kan derfor bli svært varierte, selv om økte krav til bærekraftsrapportering og endrede digitaliseringsprosesser vil spre seg til nesten en hver tenkelig bransje og kan innebære at mange bedrifter vil måtte endre sine forretningsmodeller i ulik grad.
Bærekraftig digitalisering (BD) er et mye brukt begrep og man kan lett tro at all digitalisering er bærekraftig. Slik er det dessverre ikke. I stedet kan man si at det er snakk om å utvikle digitale løsninger og tjenester som reduserer klimagassutslipp og som baserer seg på fornybare ressurser. Med digitalisering menes enhver bruk av teknologi til å fornye, forenkle og forbedre eksisterende løsninger, enten det er snakk om manuelle- eller tekniske prosesser som kan forbedres.
Vi er særlig opptatt av hvordan man kan gjøre IT-prosesser mer bærekraftige ved å benytte den nyeste teknologien til dette. For å konkretisere denne problemstillingen, har vi tatt utgangspunkt i en case med en tenkt IT-bedrift for å forstå de ulike utfordringer man står opp imot når det gjelder bærekraftig digitalisering. I tilknytning til casen, utformer vi en test som skal forsøke å gi svar på om en GPT-4 basert app vil kunne bidra til å hjelpe bedrifter med å utforme en bærekraftsstrategi.
Vi bruker GPT-4 til å sammenligne gammel og ny kode i forbindelse med konverteringen av kode i et legacy system. Hensikten er å automatisk sjekke at logikken er den samme i den nye koden. At ingenting er blitt endret ved en feil eller utelatt. (Konverteringen er også gjort ved hjelp av GPT-4)
Når GPT-4 og mennesker forsåvidt, sammenligner kode skrevet i et programmeringspråk med kode skrevet i annet vil det vanligvis være forskjeller på syntaks og måten kode er skrevet. Det som er interessant å sjekke er om logikken er den samme, at koden fortsatt gjør det samme. For å få GPT-4 til å fokusere bare på den typen forskjeller må man spesifikt sende med instruksjon om det i prompten. Selv med en instruks om å bare se på logiske forskjeller vil GPT-4 ofte si det er forskjeller når det egentlig bare endring i kode syntaks.
Innovatec er et konsulentselskap som har spesialisert seg på Automatisert Saksbehandling og Automatisert Beslutningsstøtte. Tjenesten innebærer økende bruk av ekspertsystemer i tillegg til regelsystemer BRMS (Business Rules Management System). Våre kunder er i hovedsak offentlig forvaltning i Norge.
Vår modell for tjenestelevering er teambasert. For oss innebærer dette små team av eksperter/spesialister som kunnskapsmessig utfyller hverandre gjennom leveringsprosessen. For at leveransene skal fungere innenfor modellen må hvert teammedlem forstå den totale leveransen inkludert sitt bidrag til helheten. I tillegg blir hvert teammedlem, i egenskap av sin ekspertise, en etterspurt kompetanse og noen ganger flaskehals.
Med lanseringen av GPT-4, har AI-markedet fått flere alternativer når det gjelder valg av leverandør. OpenAI med sine GPT-3.5 Turbo og GPT-4. Azure med sin GPT4, som de tilbyr gjennom skybaserte tjenester. Grunnleggende sett er deres modeller det samme. Men hva er forskjellen mellom dem, og hvilke muligheter åpner dette opp?
Tiden det tar for å kjøre en løsning bestemmer hva slags problemer som praktisk kan løses.
Innovatec har utviklet en applikasjon som frontend til GPT-4, som ligner på ChatGPT, men med egne tilpasninger og funksjoner. En stor fordel med denne appen, er at vi kan legge til selvvalgt tekstinnhold. Denne funksjonen er blitt kalt Context og gir helt nye muligheter for tjenesten. Context er et forhåndsdefinert og tilpasset tekstinnhold som GPT-4 jobber innenfor når man sender en spørring/prompt.
For å lykkes med en GPT-basert tjeneste, må man sikre seg at man har tilgang på riktig og oppdatert informasjon om det aktuelle fagområdet, slik at forutsetningene er til stede for at GPT-4 kan svare korrekt. For offentlige etater, bedrifter og organisasjoner som har mye fagkunnskap lagret, kan nettopp Context være det som vil skape gode resultater med GPT-4.
Innovatec har i flere år fulgt med på utviklingen på AI-området, med tanke på å kunne tilby tjenester innen AI-teknologi. Med offentliggjøringen av GPT-4 er denne muligheten nå blitt en realitet som innebærer at vi kan tilby spesialtilpassede løsninger overfor kunder.
I november i fjor ble ChatGPT fra OpenAI gjort tilgjengelig for alle. Chattetjenesten har fått mye oppmerksomhet. I løpet av fem dager hadde den fått over 1 million nye brukere. Og nå, etter få måneder, skal den ha 100 millioner brukere. Samtidig ser flere andre og tilsvarende chatbots dagens lys, deriblant Microsoft Bing.
Det overraskende er, at det blir lagt opp til at disse chatbotene skal være en kunnskapsassistent, som skal gi svar på det man lurer på. Når chatbotene knyttes opp mot søketjenester innebærer dette en forventning om at de kan formidle korrekt og valid informasjon. Ettersom det raskt ble kjent at dette er blant chatbotenes største problem, er det interessant å se på hvor hensiktsmessig denne sammenkoblingen egentlig er.
Hva innebærer det å bruke chatbots som en informasjonskanal?
Dette innlegget vil derfor fokusere på hvilken betydning det har at chatbots blir koblet opp mot søketjenester. Hva innebærer det å bruke chatbots som en informasjonskanal? Hva kreves for at den kan utgjøre et nyttig verktøy?
Innlegget kommer til å ta utgangspunkt i ChatGPT fra OpenAI og BingChat fra Microsoft, fordi dette er de to chatbotene som er blitt tatt i bruk av flest folk så langt.
Dagens fokus på digitaliseringsprosesser er stort og ofte med en forestilling om at alt som kan digitaliseres, skal digitaliseres. Fordelene med digitaliseringen er så markante, gevinsten så høy, fordelene så mange, at det har vært lite diskusjon rundt eventuelle implikasjoner, med tanke på hvilken enorm samfunnsendring det medfører for alle.
Dette gjelder ikke minst i offentlige etater, som driver forvaltningstjenester som vi alle er avhengige av. Det er først og fremst digitaliseringen av kommunikasjonstjenestene i det offentlige som får betydning for brukerne. Mens det for folk flest er en kjempefordel å kunne kommunisere digitalt med offentlige etater, er det også omstendigheter hvor det ikke oppleves like praktisk og hensiktsmessig.
innovatec.ai 