什么是ChatGPT？
目前全世界最火的ChatGPT其实是一个对话的AI模型，就像一个聊天机器人。目前一些大公司客户服务网站上的自动聊天机器人虽然智能水平不如ChatGPT，但它们属于同一类技术。ChatGPT是由OpenAI开发的，OpenAI是一家致力于确保人工智能造福全人类的科技研究公司。ChatGPT中的“GPT”指的是“预训练转换器”，是ChatGPT处理语言的方式。OpenAI于2022年11月发布的免费聊天机器人ChatGPT已席卷互联网。
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在过去几年中，ChatGPT与聊天机器人的区别在于，ChatGPT是使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）进行训练的。RLHF涉及使用人工智能训练器和奖励模型，将ChatGPT开发成能够挑战错误、回答后续问题和承认错误的机器人。为了测试ChatGPT，Investopedia要求它“写一篇新闻风格的文章，解释ChatGPT是什么”。该机器人回应称，它“旨在根据给定的提示或对话生成类似人类的文本”。它补充说，因为它是根据人类对话的数据集训练的，所以它可以理解上下文和意图，直观的对话。ChatGPT在回应时还表示，其应用程序可能包括客户服务机器人、为社交媒体或博客创建内容，以及将文本从一种语言翻译成另一种语言。
02ChatGPT的优点
如上所述，ChatGPT有许多潜在用途。它们的范围从更直接的聊天机器人类型的功能到更晦涩难懂的应用程序，用户将来很可能会探索一系列其他可能的方法来利用这项技术，包括在搜索引擎的应用中。
虽然聊天机器人已经存在了很多年，在物流行业很多大公司也得到了应用，但ChatGPT被视为对先前模型的可理解性、流动性和彻底性进行了显著改进，出现了一个绝大的进步。OpenAI提供的ChatGPT的复杂性的一个演示包括一个欺骗机器人的提示：询问克里斯托弗·哥伦布（据称）2015年何时来到美国。ChatGPT的回应避开了这个陷阱，澄清了虽然哥伦布在2015年没有来美国，但它说，如果他来了，他（ChatGPT）一定对他的访问做出一些反应。
03ChatGPT的缺点
OpenAI列出了ChatGPT的一些限制，因为它目前存在于模型的演示中。其中包括ChatGPT有时会编写连贯但不正确的语句，它会对不明确的查询进行假设，模型往往过于冗长，以及类似的问题。
在其公开发布的头几周，ChatGPT因其被指控学生用于撰写人工智能书面论文和作业而成为头条新闻。对滥用ChatGPT进行学术作弊的担忧越来越大，以至于普林斯顿大学的一名计算机科学学生创建了一个应用程序，该应用程序旨在识别和揭露机器人创建的写作。
对一些人来说，ChatGPT带来了更严重的风险。例如，一些分析师预测，该机器人可能会被用于使恶意软件和网络钓鱼攻击更加复杂，或者黑客可能会利用该技术开发自己的人工智能模型，而这些模型可能控制得不太好。一些人对ChatGPT可能被用来创建和分享听上去很有道理但是具有误导性的政治性观点或者“政治不正确的”的诱导性文章。
04ChatGPT技术如何影响物流供应链
ChatGPT刚刚出世，就俨然引起排山倒海的风暴，的确是难以置信，机器不断从人类语音分析中学习，并且可能比我们中的许多人更聪明。在未来几年，它可能会帮助我们比较日常购买的商品的价格、规格、优缺点和可负担性来做出决策。简单到列一份食品杂货清单，知道从哪家商店购买更便宜，或者复杂到为自己或爱人选择医疗保健，甚至股票购买。
当然，我本人和读者，估计您也是物流人，我们更感兴趣的是它对物流供应链领域的影响，该行业如何从中受益？我们首先从物流供应链信息方面，我们可能从以下方面获益。
1、更快的发现并准确提供需要的信息。
利用ChatGPT技术，训练物流聊天机器人，可以更快的发现和准确提供如下信息：
一是从世界上任何港口出发的航空公司/海运公司时间表-无论是客运/货运航班、散杂货船、集装箱运输公司等-均按需提供。
二是任何国家的海关信息、关税、税收、法规，或在不同国家之间进行比较，了解如何寻找最佳方案。
三是任何设施、国家、港口、集装箱、起重设备等的基础设施详细信息和规范，只要信息可在公共领域获得。
四是任何产品的安全数据表。
五是对实习生或学生进行物流方面的教育。
2、提高物流风险评估和管理水平
一是根据最新新闻报道或历史天气报告选择您的运输路线，以避免潜在冲突或已知的恶劣天气模式。因为有新闻报道某港口可能发生罢工，您可能就开始考虑驶往其他港口卸货，如果大洋某处风暴概率加大，您就应该绕开那条航线。
二是根据其证书、索赔、延误、事故、船只/飞机的历史记录等来选择承运人。
三是根据供应商的财政实力、历史业绩、基础设施等从供应商处采购。
四是尽职调查，确保不与受制裁的个人或公司进行交易。
五是处理危险货物的信息。
3、人力资源管理
一是人才获取不仅基于应聘者在面试中的表现，还基于其社交媒体帖子、公共互动、非强化技能或人才等。
二是通过ChatGPT提供的资源，在供应链的各个方面进行培训，以留住和发展人才。
三是根据季节性和历史需求，将员工安置在不同地点，以管理资源。
4、SaaS-软件即服务
一是使用ChatGPT创建软件，根据业务需要设计和规划内容。例如，一家做航空货运的公司可能只需要航空运输航空公司的信息。
二是业务绩效分析，帮助发现需要改进的薄弱领域。
ChatGPT技术一定会极大地推动聊天机器人技术迭代升级，推动智能搜索水平，提升聊天机器人对话的流程性，提高物流聊天机器人与客户对话的智能化水平。
05聊天机器人如何影响各种供应链运营？
供应链和物流都是关于库存管理和运输的。目前为止，几乎所有事件都是手动的，既昂贵又耗时。这就是我们所说的聊天机器人革命或会话机器人的革命商机，借助ChatGPT创新技术与理念，可以推动物流供应链领域员工交互与沟通水平，自动处理管理流程。仓库可以自动化拣货过程，同时简化传统的试错的拣货方法。车辆的GPS集成将有助于管理人员关注交付进度，同时了解燃油效率。无人驾驶车辆和机器人的集成有可能节省最后一分钟的运输成本。内置物联网设备和相应的传感器可以跟踪恶劣的外部环境。例如，如果要交付的物品容易受到温度变化的影响，这些传感器会发出警报，并在出现不利情况时通知相关人员，这进一步降低了损失和损坏的可能性。
未来，将ChatGPT技术应用于物流供应链聊天机器人开发，最关键的影响之一是客户与公司的互动。机器人具有广泛的前端和后端通信的能力，从而促进任务协调，进而改善整体业务运营。一些实时影响包括：
1、客户订单处理
例如：从计算机接收订单、跟踪订单进度、更新延迟或取消的订单、使需求与供应保持一致，以实时处理订单等；
2、仓库管理
例如：跟踪库存、根据要求安排交付、跟踪订单信息、更新仓库位置、
3、车队信息
例如：了解运输中的车辆、随时了解整体维护、闲置或故障、采取必要步骤以防车辆故障。
06聊天机器人在物流和供应链管理方面的优势
一是Chatbot通过计算机驱动的机器人简化任务和日常活动的优势，Chatbot开发已经给行业带来了冲击。从订舱到跟踪货物、管理库存到更新车队信息，拥有聊天机器人应用程序将物流和供应链行业提升到一个新的水平。该技术得到了人工智能的支持，这进一步促进了实时对话。这不只是让用户实时更新。我们来看看这个技术如何为供应链行业带来好处，以及聊天机器人应用程序如何加快管理流程：
二是：实时提高生产力：坚持这样一个事实：聊天机器人应用程序与各种其他开创性技术相结合，如语音识别、人工智能和NLP。这使得应用程序足够聪明，能够了解客户的偏好，并相应地调整交付。
三是改善客户的总体体验：通过自动化日常任务，如更新CRM、安排会议和生成文档，聊天机器人不仅可以降低运营成本，还可以通过减少员工执行重复性务来提高员工的整体生产力。使他们能够专注于其他重要任务，从而努力提高绩效。
四是货物清单自动化：从挑选产品到更新软件，安排发货到通知故障，聊天机器人可以满足需求。该行业不再需要雇佣人力来完成所有工作，使用智能机器人，它可以在更短的时间内以更高的精度执行相同的任务，同时减少错误的可能性。
五是提高客户参与度：考虑到聊天机器人可以发起客户对话，获得有关问题的见解，并根据需要进一步帮助他们，与人类相比，他们在协调方面要好得多。此外，这些都是计算机生成的机器人，因此可以全天候使用，这意味着用户在提出请求后不再需要等待。
六是性价比很高：聊天机器人开发最重要和引人注目的好处之一是降低了维护和运营的总体成本。通过用聊天机器人开发服务取代基本的人工工作，管理者可以为员工分配重要任务，同样也可以节省成本。此外，聊天机器人在事件发生之时就通知车辆故障，降低了后续损坏成本。
实话说，AI技术的前景我们目前仍然很难预料，有些潜在的风险现在也许还无法预知，对于这些科技大佬大把烧钱进行的事业，我们以“躺平”面对显然是不对的，正确的态度应该是积极了解，积极学习，尽力探知这些新技术再我们行业领域的创新应用，就算我们没有赶上拥有这些迷幻的新技术的机会而赚得盆满钵满腰缠万贯，至少并不会让我们再新技术遍地开花的时候，我们的同行已经大获其利的时候，我们还不明所以不知所云，那时，我们大概率已经落后同行太多。（物流产品网）
GPT (Generative Pre-training Transformer) 是⼀种深度学习模型，⽤于⾃然语⾔处理任务。它的主要⽬的是⽣成⽂本，根据给定的输⼊⽂本，它能够⾃动⽣成与输⼊相关的⽂本。
GPT 实现的核⼼是 Transformer ⽹络，这是⼀种⽤于序列模型的深度学习结构。Transformer 主要由两部分组成：编码器和解码器。编码器⽤于将输⼊⽂本编码为内部表示，解码器⽤于将内部表示解码为输出⽂本。
GPT 在训练过程中使⽤了预训练的⽅法。预训练是指在未提供⽬标任务的数据的情况下，使⽤⼤量的⽂本数据来训练模型。这种⽅法可以帮助模型学习到⾃然语⾔处理中的通⽤特征。
在预训练阶段， GPT 使⽤⼀个较⼤的⽂本数据集（例如维基百科）来训练模型。在训练过程中，模型会尝试预测下⼀个词是什么，根据之前的词来进⾏预测。例如，假设输⼊的⽂本是“猫是⼀种常⻅的宠物”，模型可能会尝试预测下⼀个词是“动
物”。
预训练完成后， GPT 可继续，在预训练阶段之后， GPT 可以被⽤于许多⾃然语⾔处理任务。例如，它可以被⽤于机器翻译、⾃动摘要、问答系统等。在这些任务中，GPT 可以被⽤作⼀个⽣成模型，通过将输⼊⽂本编码为内部表示，然后使⽤解码器⽣成输出⽂本。
GPT 还可以被⽤于进⾏推理任务，例如问答系统。在这种情况下， GPT 可以被训练来回答问题，通过将问题和相关的上下⽂编码为内部表示，然后使⽤解码器⽣成回答。
总的来说， GPT 是⼀种强⼤的⾃然语⾔处理模型，它通过使⽤ Transformer ⽹络和预训练的⽅法，能够在许多⾃然语⾔处理任务中取得良好的效果。
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