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ChatGPT及其对会计工作的影响探讨_刘勤.pdf

上传人:自信****多点 文档编号:226535 上传时间:2023-03-09 格式:PDF 页数:4 大小:2.87MB
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1、会 计 之 友 2023 年 第 6 期FRIENDS OF ACCOUNTING本刊特稿人工智能(AI)技术的迅猛发展对当今世界产生了深远的影响,特别是伴随着实际应用场景的 AI 系统的推出,已对一些行业产生了实质性影响,如 DeepMind 公司开发的 AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold 等系统,IBM 公司开发 的 Watson Studio、Watson Discovery、Watson As-sistant 等系统,科大讯飞公司开发的 iFlytek Voice、iFly-tek Input、iFlytek Meeting、iFlytek Education 等系

2、统,正对教育、游戏、金融、医疗、汽车、消费品、工业互联网等行业产生巨大影响,这些系统的共同特征是基于深度学习的人工智能技术。2022 年底横空出世的 ChatGPT,是继 Alpha、Watson和 iFlytek 等系统之后在极短时间内引爆全球的又一个里程碑式的人工智能深度学习系统。与 Alpha 等系统在短期内仅涉及部分行业不同,ChatGPT 在面世后不到两个月的时间即影响到众多行业,其中对教育、咨询、数据分析和搜索引擎等行业或细分行业的影响尤其显著。尽管至今ChatGPT 以及 Alpha 等系统对会计、审计等行业的影响仍未能充分显现,但这类系统所具有的颠覆性能力和令人期待的应用前景已

3、受到一些会计专业人士的密切关注。本文试图通过对 ChatGPT 技术特征和会计行业应用特点的分析,探索类似 ChatGPT 的人工智能系统及其底层的机器学习算法在会计领域广泛应用的可行性,并进一步探讨它们对会计行业可能带来的深远影响,最后就会计人员如何应对人工智能系统带来的挑战给出一些建议。一、ChatGPT 及其技术和应用特点ChatGPT 是 OpenAI 公司于 2022 年底发布的基于GPT 模型的通用人机对话系统,是一个大型的语言模型和一款具有较高智能的多语言聊天机器人。ChatGPT 中的GPT 是英文 Generative Pre-trained Transformer 的缩写,

4、含义是“生成式预训练语言模型”。ChatGPT 一经面世,即受到全世界各行各业的普遍关注,并迅速产生实质性影响。ChatGPT 的核心技术是生成式 AI(Generative Arti-ficial Intelligence)。著名 信息 技 术研究 和咨 询 公司Gartner 认为,生成式 AI 可通过各种机器学习方法从数据中学习要素,进而生成全新的、完全原创的、真实的工件(一个产品、物品或任务),这些工件与训练数据保持相似,而不是复制1。简言之,生成式 AI 是一种可以利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的人工智能技术,它可以检测与输入相关的基本模式并生成类似的内容。具体而言,Chat

5、GPT 是一种基于文本的生成式 AI 系统,它能够通过收集网络上大量的文本数据,并采用深度学习的算法从中学习和理解人类语言交流中所使用的领域知识和语法规则,进而生成符合人类习惯的对话结果(即工件)。与传统的搜索引擎仅响应单个问题,并一次性给出多个答案让用户自己选择的服务模式不同,ChatGPT 能根据聊天过程中的上下文,精确地捕捉人类每一次问话的意【摘要】ChatGPT 是一个在极短时间内引爆全球的人工智能对话系统,它通过自动和人工的方式大量抓取网上文本数据,并采用深度学习的算法学习和理解人类交流中所运用的领域知识和语法规则,进而生成符合人类习惯的对话结果。ChatGPT 的出现将对会计工作产

6、生深远的影响,尤其是对会计数据处理、报表生成和分析、会计咨询和教育、风险识别和管理等工作的影响更为显著。随着 ChatGPT 及其他人工智能系统在会计领域应用的深入,人机协同共生的模式将被更多地关注,会计人员的工作边界和知识结构将被重塑。会计人员必须紧跟时代发展潮流,不断学习新知识和新技能,只有这样才能在未来职业发展中立于不败之地。【关键词】ChatGPT;智能财务;人机协同共生;会计职业发展【中图分类号】F230【文献标识码】A【文章编号】1004-5937(2023)06-0158-04ChatGPT 及其对会计工作的影响探讨上海国家会计学院刘勤【作者简介】刘勤(1962),男,安徽芜湖人

7、,上海国家会计学院教授、博士生导师,上海国家会计学院智能财务研究院院长,研究方向:会计信息化、会计智能化158FRIENDS OF ACCOUNTING本刊特稿图,并基于预先训练的海量语料库,用文本形式智能地生成一个符合人类习惯的答案。借助这种人机对话模式,ChatGPT 可高质量完成论文、邮件、故事、计划书、程序代码、视频脚本、行业分析报告等文本的撰写任务以及语言翻译、文章摘要等任务,甚至能在人类协同的情况下完成一些复杂的文本分析和逻辑推理任务2。为了学习人类的知识体系和语言规则,ChatGPT 借助人工和自动爬取的方式收集了数以十亿计来自新闻媒体、政府机构、学术团体、社交网站、百科全书等网

8、络渠道用世界上各种自然语言记录的文本数据,经过严格的筛选和清洗,采用无监督的预训练策略进行深度处理,并基于人工反馈的强化学习方式对训练结果进行优化和调整,最终形成庞大的语料库,以保证对话的结果更加无偏见和符合人类的预期。与大多数现存人工智能系统一样,ChatGPT 的发展历史并不太长,它的核心技术起源于 2018 年诞生的 GPT系列自然语言处理模型,在短短不到 5 年的时间中,Ope-nAI 公司就陆续发布了 GPT-1(2018 年 6 月)、GPT-2(2019 年 2 月)、GPT-3(2020 年 5 月)等若干版本的模型,供预训练的数据量从最初约 5GB 左右,迅速发展到现在的近百

9、 TB 的规模。当前的 ChatGPT 系统是基于GPT-3.5 版本模型开发的,且正在快速迭代升级之中2。基于以上分析,结合笔者与 ChatGPT 系统的多次对话体验,本文尝试对 ChatGPT 的特点和不足做以下归纳。1.ChatGPT 是近期 OpenAI 公司推出的基于自然语言处理的智能通用人机对话系统,是当今世界生成式人工智能发展的重要成果之一,它能够运用多种语言以类似人类交流的方式快捷地回答来自不同领域的问题。2.ChatGPT 采用文本形式进行交流,且支持连续多轮对话。对话结果可覆盖回复用户提问、撰写研究报告、构思学术论文、编写发展规划、草拟电子邮件、创作视频文稿和编写程序代码等

10、内容。其最被关注和常用的功能是帮助研究者流畅地写作。由于 ChatGPT 仅提供唯一答案,且未能提供参考信息的来源,可能会降低答案的权威性和透明度。3.ChatGPT 目前仅提供文本处理的结果,无法处理声音、图像、视频等信息,因而无法满足人类对多媒体信息的需求。未来 ChatGPT 可能会与其他支持视频、音频处理的生成式人工智能模型联合使用,甚至与 ERP 和 RPA 系统有机集成,从而创造一些新的应用场景。4.为实现高效的人机对话,ChatGPT 必须事先收集大量高质量的文本数据,在有效筛选和清洗后,对这些数据进行预训练,并通过深度学习算法产生符合人类交流习惯的大型语料库,最终供生成对话结果

11、时使用。5.ChatGPT 回答问题的准确度与语料库的质量密切相关。当前的版本由于数据收集渠道和数量的局限,导致对一些行业以及非英语类问题的响应能力有限,其主要表现是答案过于简单且准确性较差,可能会出现“一本正经地胡说八道”的现象。6.2022 年底发布的 ChatGPT 版本,其数据收集截至2021 年,且不支持实时网络搜索功能,这意味着系统无法在线吸纳最新的知识,只能基于 2021 年所拥有的数据集进行回答,导致对最新发生的事件,系统无法有效响应。7.ChatGPT 会质疑用户提出的不正确的问题,也会主动承认自身的回答错误,并随即优化答案,系统还会承认自身的无知(即对领域知识的不了解)2。

12、此外,尽管系统可以通过一定的算法适度过滤并驳回类似于种族歧视和性别歧视等方面的问题,但还是缺少人类的心智特点,缺乏独立的“人格”。综上所述,ChatGPT 是一个超级强大的人工智能对话系统,尽管当前的版本还存在一些不足,但随着系统的不断迭代,未来系统的开发者肯定会通过改进来弥补系统的局限性。通过与 ChatGPT 的数轮对话,笔者了解到目前OpenAI 公司的研究人员已经提出了一些改进模型的方法和技术,例如:(1)引入多模态学习能力,即未来 ChatGPT可以结合图像、音频和视频等多种模态的数据进行学习,从而提高其对非文本数据的处理能力。(2)提升领域适应和迁移学习能力,即未来 ChatGPT

13、 可以通过在特定领域中的预训练和微调技术,以及跨领域迁移学习的方法,提高其对特定领域和任务的适应能力。(3)加强语义理解和推理能力,即未来 ChatGPT 可以通过使用知识图谱和常识库等语义信息来进行推理和逻辑推断,从而提高其对抽象概念和逻辑关系的理解能力。(4)可通过进一步改进模型结构、优化算法和提高数据质量等方法来提高未来ChatGPT 的性能和应用范围。二、ChatGPT 及其相关人工智能技术对会计的影响尽管由于 ChatGPT 系统对 IP 的访问限制,目前国内大多数网民还无法通过 OpenAI 的 Chat 网站(Chat.ope-)直接访问 ChatGPT 系统,难以亲身体验其强大

14、的对话和文本生成能力,但作为最热衷于探索新技术应用的专业群体之一,会计人员仍对 ChatGPT 作出迅速而热烈的反应。会计朋友圈中有关与 ChatGPT 进行专业对话159会 计 之 友 2023 年 第 6 期FRIENDS OF ACCOUNTING本刊特稿的情景文章不断涌现,讨论 ChatGPT 技术特点及其对会计职业影响的贴子更是充满于自媒体空间。出现这样的反应极为正常,这一方面反映了会计群体对新生事物强烈的求知欲,另一方面也反映了会计人员对自身职业发展浓厚的忧患意识。会计作为国民经济的重要组成部分,在经济发展中扮演着提供财务信息、促进投融资、监督企业行为、维护公共利益等至关重要的角色

15、。在过去的几十年中,伴随着会计信息化、数字化以及智能化的发展进程,以大数据、人工智能、云计算、移动通信等为代表的新一代信息技术以风卷残云之势改变着传统会计的流程、组织和方法,甚至战略思维。新技术利用高速、准确、智能等特点,帮助会计人员实时、精准、安全地收集经济数据,快速、精细、高效地对会计信息进行存储和处理,方便、智能、人性化地为管理者展示所需的财务信息,帮助组织降低会计工作成本、提高工作效率、提升工作质量、加强风险管控、支撑财务转型和支持组织快速发展3。目前,企业会计核算、财务报告、税务管理、成本管理、预算管理、风险管理、会计信息系统管理、政府会计监督,甚至会计教育与咨询等一系列工作正受到新

16、一轮智能化浪潮的冲击,在会计工作中需要运用的分析、判断、计算、组织、沟通等人类智力活动正逐步被机器人流程自动化、知识图谱、专家系统、模式识别等系统所渗透4,ChatGPT的加入将给这些人类智能活动的计算机化带来新的动力。在可以预测的未来,类 ChatGPT 的人工智能系统可以在会计人员的日常智力活动中找到大量的应用场景。1.类 ChatGPT 系统可以利用其语言理解和分析能力,帮助财会人员对经济活动进行分析和判断。例如,财会人员可以输入企业的财务数据和业务信息,让系统帮助其分析财务状况和经营状况,并进一步提供相关的管理建议。2.类 ChatGPT 系统可以利用其强大的计算和分析能力,帮助财会人

17、员快速有效地进行会计数据处理工作。例如,财会人员可以输入财务数据和可供借鉴的会计准则条款,让系统生成资产负债表和利润表等财务报表,或帮助完成纳税计算和申报工作。3.类 ChatGPT 系统可以利用其文本处理能力,帮助财会人员组织和管理会计工作。例如,帮助整理账务、编制财务报表、提交税务申报材料、撰写工作计划和总结等,还可用文本形式帮助财会人员与内外部关联方进行沟通和协调等。4.类 ChatGPT 系统可以利用其分析和判断能力,帮助财会人员识别和应对财务风险。例如,系统可以帮助财会人员高效地获取和分析相关的财务与经营数据,借鉴历史和同行经验准确识别及判断风险点,还可对存在的风险提出应对措施等。5

18、.类 ChatGPT 系统可以帮助会计教育工作者和会计咨询人员提高工作效率。例如,帮助教师实现智能辅助教学、提升学生参与度、客观评估学生表现,帮助会计咨询工作者快速响应客户需求、整理数据、归纳总结咨询经验、设计流程和模板、优化咨询程序等。总之,在类 ChatGPT 系统的协助下,财会工作者可以大大提升工作效率、较少差错、提高满意度、实现职业转型等。然而,作为一个正在发展中的人工智能处理模型,ChatGPT 在处理会计问题时有可能存在一些局限性。1.知识结构的限制。ChatGPT 的知识结构是通过对大量文本数据的学习而得到的,并不能涵盖所有的会计知识和技能。因此,在处理某些特定的、较为专业化的会

19、计问题时,ChatGPT 可能需要额外的专业知识和领域专家的支持,对会计人员操作技能的帮助更是有限。2.数据输入的限制。ChatGPT 的输入数据通常是自然语言文本,需要符合一定的语法和语义规则。在会计领域,一些会计数据可能不符合自然语言的规则,例如财务报表中的数字和符号等,这需要系统进行清洗和整理,可能会影响到 ChatGPT 的数据解析和处理效果。3.处理算法的局限。ChatGPT 采用的是基于神经网络的自然语言处理算法,对某些复杂的会计问题,例如成本计算、风险评估、财务预测、税务筹划等,可能需要更为专业的算法和技术支持,这需要额外地嵌入某些程序。4.系统部署的局限。ChatGPT 强大的功能依赖其强大的语料库和先进的算力,如果将其部署到某个具体的企业范围内(如企业私有云上),可能会带来网络带宽、算力、信息安全性、规则本地化、数据实时性等方面的问题,这需要企业优化算法、重构信息系统架构和改变企业安全策略来解决。由此可见,ChatGPT 解决会计问题的核心能力取决于原始数据的来源、语料库的规模、所获数据的权威性和完整性,以及生成算法的智能程度和最终解决方案的经济性等。从本文第一部分的分析可知,ChatGPT 系统中所收集的会计类数据,尤其是相关中文的会计数据偏少,且数据收集截至 2021 年,因此当前的版本对会计实际问题的解决能力有限。相信随着语料库中会计类数据的增加以及160

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