Tänavu suvel oli ChatGPT-l juba 55 miljonit kasutajat päevas. Ennekõike kasutatakse seda tööriista vabavarana ning mitte pelgalt ajaviiteks, vaid ka äritegevuses. Ent nagu iga uue rakenduse loomisega, kaasnevad ka ChatGPT-ga mitmed ohud, ütleb KPMG Lighthouse Eesti juhtiv andmeteadlane Raul Nugis.
“Näiteks üks ChatGPT hiljutisi suurimaid andmelekkeid oli seotud Samsungi töötajate vestlustega, mis sisaldasid tundlikku äriteavet. ChatGPT kui vabavara ei ole siiski päris tasuta – lihtsalt tasu ei väljendu tellimuse eest tehtavates maksetes,” toob Nugis välja. Rakenduse privaatsuspoliitika punkti üks kohaselt kogutakse kasutaja kohta informatsiooni, mida ta vestlusaknasse sisestab. Punkti kaks järgi saab sisestatud informatsiooni kasutada ChatGPT enda teenuse parendamiseks (n-ö treeningandmestiku täiendamiseks). Sama punkti alusel saab informatsiooni kasutada ka uute programmide ja teenuste loomiseks.
“Teisisõnu ei välista ChatGPT privaatsustingimused, et eespool toodud näites ei tohiks Samsungi sisestatud infot kasutada uue tehnikaseadmete tootja loomiseks,” märgib Nugis. Positiivse poole pealt lubab ChatGPT privaatsuspoliitika, et Euroopa Liidus rakendatakse andmetele isikuandmete kaitse üldmääruse (GDPR) sätteid. Sealhulgas kustutamist, aga ka andmete parandamist, mida praktikas oleks muidugi huvitav näha. Privaatsustingimused lubavad ka, et sisestatud andmeid turul vabalt edasi ei müüda. Kui aga ostetakse ära ChatGPT omanik, ostetakse ka andmed.
Mida siis äriprotsesside toetamiseks kasutada?
“Äritegevuses on palju abi suurtest keelemudelitest (ingl large language models ehk LLM), mille üks näide on ChatGPT,” sõnab Nugis. LLM võimaldab organisatsioonil nii küsimustele vastamist kui ka kokkuvõtete ja üldistuste tegemist.
Näiteks saab LLM-i kasutada API ehk automatiseeritud liidese kaudu: suuname LLM-i mõnele mahukale tabelandmestikule (sotsiaalmeedia postitused, küsitluste tulemused, nõuete kirjeldused, e-kirjad või töökäsud ehk ticket’id), et neid andmeid töödelda ilma ise läbilugemiseks aega kulutamata.
“Nii saame ülevaate sõnumite meelestatusest, nendes esinevatest isikutest, ettevõtetest, valdkondadest jne,” ütleb Nugis. LLM aitab analüüsida ka klientide tagasisidet – millega ollakse rahul ja millega mitte? Mõistagi pole sellise automaatse tööriista abil tehtava töötluse kvaliteet alati tagatud. Siiski võivad vastused sõltuvalt konkreetsest juhtumist ja LLM-ist ka kümnesse tabada.
Ärikasutajatele on olemas LLM-i alternatiivid, nagu näiteks Microsoft Azure OpenAI. “See on sisuliselt vähemalt samaväärne tööriist kui ChatGPT (sealhulgas versioonid 3.5 ja 4), kuid sellel puuduvad eespool kirjeldatud privaatsus- ja andmeturberiskid ning ärilise ärakasutamise riskid,” selgitab Nugis. Antud LLM-i rakendatakse kliendi enda pilvekontos, millest andmed edasi ei liigu ja mille sulgemisel need hävitatakse.
“Näiteks oleme toetanud enda kliendi Tartu Ülikooli õppeosakonda ja akadeemilist personali MS Azure OpenAI API, API juhtimise ja monitooringu seadistamisega. Samuti koolitasime administraatoreid, et luua ülikoolis kiiresti Microsofti LLM-i pilvekonto juhtimiseks ja administreerimiseks vajalikku üsna spetsiifilist tehnilist teadmust,” ütleb Nugis. “See on hea näide LLM-i kasutamisest vastutustundlikus ja riskiteadlikus organisatsioonis.”
Loe lähemalt: andmeanalüütika.ee
