អស់ជាច្រើនឆ្នាំមកនេះ ក្រុមហ៊ុនជាច្រើនបានជឿថាការផ្តល់ជូន "ការជជែក" គឺគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីបម្រើអតិថិជន។ នៅក្នុងការអនុវត្ត អ្វីដែលមានគឺ FAQ ដែលមានចំណុចប្រទាក់សន្ទនា មានលក្ខណៈដដែលៗ និងមានកម្រិត។ អ្នកប្រើបានវាយសំណួរហើយតែងតែទទួលបានចម្លើយដដែលដោយមិនគិតពីបរិបទ។ គ្មានខ្សែកោងការរៀនសូត្រ គ្មានការសម្របខ្លួន គ្មានភាពរលូន។
នេះគឺជាតក្កវិជ្ជានៅពីក្រោយ bots ប្រពៃណី ដែលបង្កើតឡើងនៅលើលំហូរដែលបានកំណត់ជាមុន។ ពួកវាដំណើរការនៅក្នុងម៉ឺនុយរឹង និងប្លុកអត្ថបទដែលមិនអាចបត់បែនបាន។ ពួកវាងាយស្រួលក្នុងការដាក់ពង្រាយ និងរហ័សក្នុងការក្រោកឡើង និងដំណើរការ ប៉ុន្តែថែមទាំងលឿនជាងមុនដើម្បីបង្កើតការខកចិត្ត។ យ៉ាងណាមិញ គម្លាតដ៏សាមញ្ញមួយពីផ្លូវដែលបានគ្រោងទុកគឺគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការជួបប្រទះនូវការឆ្លើយតបទូទៅ ឬកាន់តែអាក្រក់ទៅទៀត សារកំហុសដ៏គួរឱ្យភ័យខ្លាច៖ "សុំទោស ខ្ញុំមិនយល់"។
ជាមួយនឹងការមកដល់នៃគំរូភាសាខ្នាតធំ (LLMs) គំរូនេះបានផ្លាស់ប្តូរ។ ជំនួសឱ្យការដើរតាមផ្លូវថេរ AI បានចាប់ផ្តើមដំណើរការភាសាធម្មជាតិក្នុងពេលជាក់ស្តែង។ នេះមានន័យថាវាយល់ពីការប្រែប្រួលនៃចេតនា សម្របការឆ្លើយតបរបស់វាទៅនឹងបរិបទ និងរក្សាភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា ទោះបីជាអ្នកប្រើប្រាស់សម្រេចចិត្តផ្លាស់ប្តូរប្រធានបទ ឬត្រលប់ទៅដំណាក់កាលមុននៃការសន្ទនាក៏ដោយ។
មិនចាំបាច់ចាប់ផ្តើមលំហូរឡើងវិញទេ។ មិនមានការបាត់បង់ទិន្នន័យទេ។ មិនមានការបង្កកលើករណីលើកលែងដំបូងឡើយ។ ជាមួយនឹងអន្តរកម្មនីមួយៗ គំរូរៀបចំព័ត៌មានឡើងវិញ និងរក្សាការសន្ទនាឱ្យនៅរស់ មានភាពរលូន និងឆ្លាតវៃ។
សមត្ថភាពនេះបកប្រែទៅជាចំណុចសំខាន់ៗចំនួនបី៖ ទិន្នន័យបញ្ចូលដូចគ្នា ទិន្នផលដែលអាចធ្វើបានច្រើន; គោលបំណងអាជីវកម្មដូចគ្នា យុទ្ធសាស្ត្រភាសាច្រើន; និងវិសាលភាពនៃការយកចិត្តទុកដាក់ដូចគ្នា ដែលបណ្តាលឱ្យមានការកកិតតិច និងការបំប្លែងកាន់តែច្រើន។
ភាពខុសគ្នាក្នុងការអនុវត្ត
នៅក្នុងផ្នែកសំខាន់ៗដូចជា សេវាកម្មអតិថិជន ការប្រមូល និងការលក់ ការផ្លាស់ប្តូរនេះគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ភាពខុសគ្នារវាងការបិទកិច្ចព្រមព្រៀង ឬបាត់ពេលវេលាគឺស្ថិតនៅក្នុងសមត្ថភាពរបស់ AI ក្នុងការទ្រទ្រង់ការវែកញែករបស់ខ្លួនដោយមិនបំបែកលំហូរ។
ស្រមៃថាអតិថិជនកំពុងសាកសួរអំពីការបង់រំលោះ។ នៅក្នុង chatbot ប្រពៃណី ការផ្លាស់ប្តូរតម្លៃណាមួយបង្ខំឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ចាប់ផ្តើមដំណើរការឡើងវិញ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ប្រព័ន្ធ LLM ( Loadable Lifetime Management) យល់ពីការផ្លាស់ប្តូរ កែតម្រូវការផ្តល់ជូន និងបន្តការចរចា។ រាល់នាទីដែលបានរក្សាទុកបង្កើនឱកាសនៃការបិទកិច្ចព្រមព្រៀង។
លើសពីនេះ ខណៈពេលដែលលំហូរថេរស្តាប់ទៅមានលក្ខណៈមេកានិច និងច្រំដែល ម៉ូដែលកម្រិតខ្ពស់ផ្តល់នូវការឆ្លើយតបតែមួយគត់នៅក្នុងការសន្ទនានីមួយៗ។ អ្នកប្រើមិនមានអារម្មណ៍ថាពួកគេកំពុងស្តាប់ស្គ្រីបទេ ប៉ុន្តែការចូលរួមក្នុងការសន្ទនាពិតប្រាកដ។ ទោះបីជាលេខ និងព័ត៌មាននៅជាប់គ្នាក៏ដោយ ក៏វិធីនៃការទំនាក់ទំនងប្រែប្រួល។ សុន្ទរកថារបស់មនុស្សជាតិនេះគឺជាអ្វីដែលធ្វើឱ្យ AI ខុសគ្នាពីស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាមញ្ញ។
ការពិតគឺថាអាជីវកម្មជាច្រើននៅតែដំណើរការជាមួយ "ម៉ឺនុយ" ដែលក្លែងធ្វើជា AI ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកប្រើប្រាស់ដឹងភ្លាមៗនៅពេលដែលពួកគេកំពុងនិយាយទៅកាន់អ្វីមួយដែលគ្រាន់តែធ្វើឡើងវិញនូវការឆ្លើយតបដែលបានរៀបចំទុកជាមុន។ ផ្ទុយទៅវិញ អន្តរកម្មផ្អែកលើ LLMs ផ្តល់ថាមវន្ត ភាពបត់បែន និងលទ្ធផលបំប្លែងដែលអាចវាស់វែងបាន។
អ្វីដែលទីផ្សារត្រូវយល់គឺសាមញ្ញ៖ សេវាអតិថិជនមិនអាចធ្វើដដែលៗបានទៀតទេ។ វាត្រូវតែឆ្លាតវៃ។
នេះមានន័យថាការបោះបង់ចោលនូវតក្កវិជ្ជា "ផ្លូវកាត់រហ័ស" ដែលគ្រាន់តែផ្តល់រូបរាងនៃការច្នៃប្រឌិត ប៉ុន្តែមិនបង្កើតតម្លៃពិតប្រាកដនោះទេ។ អ្នកប្រើប្រាស់សព្វថ្ងៃនេះអាចប្រាប់រួចហើយថានៅពេលដែលពួកគេប្រឈមមុខនឹងអន្តរកម្មដ៏តឹងរ៉ឹង ហើយលែងទទួលយកការខ្ជះខ្ជាយពេលវេលាក្នុងការរុករកម៉ឺនុយគ្មានទីបញ្ចប់ទៀតហើយ។ ពួកគេរំពឹងថានឹងមានភាពរលូន ភាពច្បាស់លាស់ និងលើសពីនេះទៀត ចម្លើយដែលមានន័យនៅក្នុងបរិបទជាក់លាក់របស់ពួកគេ។
ក្រុមហ៊ុនដែលនៅតែទទូចលើប្រតិបត្តិការជាមួយ chatbots ឋិតិវន្ត ដោយផ្អែកលើលំហូរថេរ មិនត្រឹមតែមានបច្ចេកវិទ្យានៅពីក្រោយប៉ុណ្ណោះទេ៖ ពួកគេកំពុងបាត់បង់ឱកាសអាជីវកម្ម។ រាល់អតិថិជនដែលខកចិត្តគឺជាការចរចារដែលរំខាន ការទូទាត់ដែលបាត់បង់ ការលក់ពន្យារពេល។ ម្យ៉ាងវិញទៀត អ្នកដែលទទួលយក LLMs បំប្លែងអន្តរកម្មនីមួយៗទៅជាឱកាសដើម្បីបង្កើតទំនាក់ទំនង កាត់បន្ថយការកកិត និងបង្កើនការបំប្លែងក្នុងពេលជាក់ស្តែង។
នៅទីបំផុត វាមិនមែនគ្រាន់តែអំពីការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាទំនើបបន្ថែមទៀតនោះទេ។ វានិយាយអំពីការសម្រេចចិត្តថាតើក្រុមហ៊ុនចង់ផ្តល់នូវបទពិសោធន៍ដែលគោរពពេលវេលា និងភាពឆ្លាតវៃរបស់អតិថិជនដែរឬទេ។ ហើយនៅលើចំណុចនេះ វាមិនមានមូលដ្ឋានកណ្តាលទេ៖ ទាំងសេវាកម្មអតិថិជនវិវត្តឆ្ពោះទៅរកការសន្ទនាដ៏ឆ្លាតវៃ ឬវានឹងនៅតែជាប់គាំងនៅក្នុងអតីតកាលនៃចម្លើយដដែលៗ និងលទ្ធផលមានកំណត់។
សំណួរនៅតែមាន៖ តើសេវាកម្មអតិថិជនរបស់អ្នកបានផ្លាស់ប្តូរហួសពីដំណើរការការងារឬក៏វានៅតែជាប់គាំងនៅក្នុងម៉ឺនុយ?
Danielle Francis គឺជា COO នៃ Fintalk ដែលជាក្រុមហ៊ុនសន្ទនា AI ឈានមុខគេនៅក្នុងប្រទេសប្រេស៊ីល។ អ៊ីមែល៖ finatalk@nbpress.com.br
