两家受监管公司的领导者解释了他们正在如何应对人工智能，包括人工智能在前端的应用场景。
译自 AI’s Impact on the Frontend and Developer Productivity 。
ChatGPT进入我们的视野已经一年了。对技术来说这是相当长的一段时间，但对许多组织而言，特别是受监管行业，这段时间并不算太长。
来自KeyBank和再保险公司General Reinsurance Corporation(简称Gen Re)的技术领导者，以及低代码平台OutSystems的代表，在10月25日举行的媒体圆桌会上分享了他们对人工智能的看法。
他们表示，在过去的一年里一直处于评估和研究的阶段。虽然他们认为目前生成式人工智能还不足以在没有人参与的情况下独立运行，但他们看到它在前端开发中的应用前景。KeyBank的首席转型官Dominic Cugini表示，如果能够信任生成式人工智能，那么聊天机器人将是一个潜在的应用。
“有很多人都非常兴奋，想让它支持聊天机器人来回答客户的问题，”他说，“但这也可能存在很大的风险。我们的管理层现在已经达成共识，理解这一点，他们认为我们应该采取有意识的方法。在可预见的未来，我们应该让人类参与其中，让它能够逐步成熟。”
从长远来看，KeyBank的一个目标可能是人工智能可以快速收集贷款所需的信息，并使银行能够在几分钟而不是几个小时或几天内处理贷款。
“如果我们能够信任它的能力，这里有一些真正的应用场景，”Cugini说，“当客户打电话询问欺诈问题或申请新贷款时，它将有助于加快这个工作流程。一旦做到这一点，它将帮助提供客户需要的更好、更快的结果和回复。”
当被问及对大语言模型中的幻觉是否存在担忧时，Cugini回答说，大语言模型中的幻觉“正在成为过去的事情”。
“那些正在为生成式人工智能创建大语言模型的人已经识别出了其中的问题，”他说，“所以当我们进行模型训练和实际应用时，我的预期是幻觉不会再存在。”
如果幻觉仍在发生，那么这就是另一个需要人类参与其中的原因，以确保输出的准确性和适当性，他补充说。
“这不仅是为了避免幻觉，还是为了确保回复质量，并确保它以正确的方式反映我们的品牌，”他说，“人类的参与真的是那个最终的控制。”
尽管正如OutSystems CIO Tiago Azevedo指出的，即使是人类也会犯错误; 在某些情况下，人工智能的表现可能会超过人类。
“即使它需要非常谨慎的测试和实验，但从我们的角度来看，对于这类应用程序，生成式人工智能实际上挑战了所有概念，包括敏捷的概念，现在我们正在考虑非常快速的迭代，有时候一天之内就进行实验，”他说，“以受控的方式实际上开始采用面向客户的方法，至少在我们的行业中有很大的可能性。”
OutSystems在客户支持方面进行了人工智能实验。虽然他们的政策是始终由人类代理验证人工智能，但他们使用人工智能来支持一线客户服务工作人员。
“这意味着允许代理人拥有预定义的答案，这可以加速回复客户的速度，”他说。
Azevedo 还询问 Gen Re 和 KeyBank 如何看待人工智能对开发者的影响。
Gen Re CTO Frank Schmid回应说: “它将改变我们的编码方式，也将改变我们编码的内容，并且会远远超出编码任务。我们正在讨论应用程序设计，不仅仅是单个应用程序的设计，还有工作流程设计，端到端的设计。”
组合性是指组合现有组件以创建新功能和更复杂功能的能力。Schmid补充说，实现人工智能的获益，组合性也将是关键。
“我们肯定需要的东西是组合性，因为在决策过程的不同阶段，人工智能会发挥不同的作用，”他说。
以承保流程为例: 它从数据收集开始，经过各种决策节点，直到保险公司决定给出价格并提交报价；最后风险可能会承保。也就是说，不同的人工智能系统将在这个过程中发挥作用，他解释说。
“重要的是你要有一个工作流程工具，比如低代码，它可以创建一个高度模块化的应用程序架构，一个与其他工具集成良好的高度模块化工作流程，同时也是高度可逆的，你可以轻松撤销你做出的某些决定，因为这仍是一个快速演进的技术，”他说。
Cugini指出，低代码不一定意味着“公民开发者”，因为对软件开发生命周期的技术理解是开发人工智能的关键。虽然低代码为KeyBank的项目带来了更快的迭代周期，项目周期缩短了9个月或更长时间，但Cugini说低代码仍需要开发者的参与。
“这不一定意味着把每个工程师都教会如何使用低代码平台。你仍然需要对软件开发生命周期有技术理解，需要关键测试，需要尽职调查”，他说，“有时候公民开发让我有点担心，因为这里缺乏必要的严谨性。”
Schmid说，对于再保险公司来说，使用人工智能是为了寻找流程改进。他主要看到人工智能的用例是决策准备或支持，而不是实际决策。
“这实际上都是关于工作流程和插入人工智能辅助组件，”他说，“例如，在承保申请以电子邮件和附件的形式到达时，我们有一个工具可以提取这些信息，然后对这些信息进行分类，以准备决策等。在这个工作流程的各个组件中，人工智能都将发挥作用，这意味着工作流程必须是高度模块化的。”
Gen Re也在考虑法律方面的用例，例如包含非披露协议的合同和再保险合同的分类。
“合同本身就是复杂的知识体系，我们在这里看到了与这种知识体系进行交流的巨大机会，这也是我们认为人工智能的用途。”
而这可能是前端人工智能的最终用途:与复杂知识体系进行交流。毕竟，这就是 ChatGPT 如何在近 12 个月前震惊世界的。