LinkedIn公司如何在三個月內發布了基於ChatGPT的人工智慧工具

LinkedIn公司工程副總裁兼數據和人工智慧業務主管徐雅說，考慮到工程和產品團隊基於OpenAI公司最新的GPT模型(包括ChatGPT和GPT-4)以及一些開源模型實施了許多變化，這個時間表對於像LinkedIn這樣的大公司來說是前所未有的。該工具包括生成式人工智慧協作文章、職位描述和LinkedIn個人資料的個人化寫作建議等功能。

徐雅解釋說，她帶領的開發團隊能夠在短短一個月內自動產生工作描述，並為即時流量提供服務，擁有共同目標的跨職能團隊是關鍵。她補充說:「這不是說我們每天工作20個小時或下班很晚，而是放下其他事情，專注於完成重要的工作。」

徐雅表示，由於LinkedIn公司是微軟旗下的子公司，她確實提前看到了這項技術的未來。在去年秋天，她與LinkedIn公司執行長Ryan Roslansky和其他同事一起，迅速開始設想ChatGPT和其他GPT模式如何為LinkedIn公司會員和客戶創造更多的應用程式和服務機會。

LinkedIn公司優先考慮的是工程哲學

徐雅表示，她的團隊早期優先考慮的工程理念是「根植於探索，而不是建立成熟的最終產品」。她解釋說，適當功能和體驗的成熟將隨著時間的推移而發生，但透過將生成式人工智慧技術交給每個有興趣的工程師和產品經理，就會鼓勵進行這種探索。

透過建立LinkedIn Gateway，可以存取OpenAI模型和來自Hugging Face的開源模型，以及提供LinkedIn的Generative AI Playground，能夠讓工程師使用來自OpenAI公司和其他來源的高級生成式人工智慧模型來探索LinkedIn數據，從而促進了這種探索。該公司還召集數千名工程師參加了LinkedIn公司有史以來規模最大的內部黑客馬拉鬆活動。

此外，LinkedIn公司的員工都需要更好地理解大型語言模型的工作原理，包括如何進行即時工程，以及模型有哪些潛在問題和限制。

徐雅說:「我們提供了不同層次的教育，例如公司會議、午餐和學習課程，以及為那些更深入參與人工智慧開發和研發的人提供更深層次的教育。」

協作也是整合和支援生成式人工智慧的重要組成部分。她說，「由於我們的協作文化，我們鼓勵不同的團隊共享資源。這樣他們就可以在能夠訪問某些生成人工智慧模型的開發人員數量由於容量而受到限制的情況下快速開發。我們在團隊之間傳遞關於配額、訪問、激勵模式和其他最佳實踐的經驗，以便他們能夠更好地相互幫助。」

#跑得很快，但要一起跑

徐雅也強調，LinkedIn公司意識到，在生成式人工智慧過程中，有些領域需要集中完成。她解釋說，雖然在快速運行和共同運行之間總是存在一些緊張關係，但該公司試圖保持這些制衡，特別是涉及負責任的人工智慧時。她說：「儘管這可能會放慢團隊的速度，但我們需要深思熟慮。」

例如，該公司通過評估管道發佈人工智能生成的文章，有經過人工審核的迭代輸出，並改變他們的即時工程，直到得到滿意的分數。徐雅解釋說，LinkedIn公司非常謹慎地考慮什麼樣的是可以容忍的風險，什麼是不可以容忍的風險。該公司對不良內容沒有容忍度，對灰色地帶內容的容忍度也很低。它依賴工作人員來標記那些要被刪除的內容。

她補充說，希望避免任何不良和破壞性的訊息，只允許產生和發布安全的和有資訊量的內容。例如，她提到Kevin Roose最近在《紐約時報》發表的文章中包括他與微軟必應(Bing)聊天機器人聊天的文字記錄。文中指出，如果有人分享瞭如何製作炸彈的指南，那麼就會令人擔心，但如果有人在與聊天機器人的聊天中給出瞭如何完成任務的糟糕建議，或者在Roose的案例中評論了他的婚姻，那麼就不那麼令人擔心了。

徐雅說，「這項技術不能只存在於實驗室中，必須將投入實際應用中。這樣人們就能夠以在實驗室中從未預料到的方式充分利用它，但需要確保有正確的流程。」她引用了微軟首席技術長Kevin Scott最近在這個主題上提出的觀點。

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