Stripe

# Stripe 来源：https://openai.com/index/stripe/ 今年早些时候，Stripe 要求 100 名员工做一件极不寻常的事情：放下日常工作，转而使用 OpenAI 最新一代语言学习模型 GPT-4 为支付平台构思新功能。来自支持、入职、风险和文档等多个团队的工程师们思考了 Stripe 可以在哪些地方使用能够理解自由格式文本和图像、生成类人回复的人工智能，以改进或改变某项功能或工作流程。 "我们的使命是找到 Stripe 中可以被大语言模型加速的产品和工作流程，并真正理解大语言模型现在哪些方面表现良好，哪些方面仍存在困难，"Stripe 应用机器学习团队的产品负责人 Eugene Mann 表示。"但仅仅是能够使用 GPT-4，就让我们意识到：'哦，有这么多问题 GPT 能出人意料地很好地解决。'" Stripe 为互联网上的大小企业提供支付服务。虽然 Stripe 构建生态系统以支持支付流程的各个方面，但开发者——那些使用和集成 Stripe 软件的人——是他们的主要用户。Stripe 开发者在部署 Stripe 时越来越娴熟，Stripe 就会在数字支付领域传播得越远，互联网的 GDP 就会增长。 Stripe 之前已经在使用 GPT-3 来帮助其支持团队更好地为用户服务，执行票单路由和问题总结等任务。 stripe ui image > "GPT-4 改变了游戏规则。它开启了很多新的领域。" Eugene Mann，Stripe 应用机器学习产品负责人 Stripe 团队列出了 50 个潜在应用来测试 GPT-4；经过审查和测试后，其中 15 个原型被认为是可以集成到平台中的强有力候选，包括支持定制化、回答支持相关问题和欺诈检测。 为了更好地服务用户并提供正确类型的支持，Stripe 试图准确了解每个企业如何使用该平台，并相应地定制支持。这是一个显而易见且重要的步骤，但需要投入大量的人力。 "许多企业，比如夜总会，会保持其网站简洁神秘，因此可能需要大量的搜索和点击才能理解发生了什么，"Mann 表示。 现在，Stripe 使用 GPT-4 扫描这些网站并提供总结，这比由人类编写的总结表现更好。 "当我们开始手工检查结果时，我们意识到：'等等，人类弄错了，模型是对的。'"Mann 说。"GPT-4 基本上比人类审核员更好。" Stripe 支持开发者的另一个关键方式是提供详尽的技术文档和强大的开发者支持团队来回答技术问题或排除故障。GPT-4 能够消化、理解并几乎立即成为那个虚拟助手。 "GPT 开箱即用，"他说。"这不是你对大语言模型软件的预期。" GPT 能够理解用户的问题，代表他们阅读详细文档，识别相关部分并在一个地方总结解决方案。 还有需要管理恶意或坏人的问题。Stripe 在 Discord 等论坛上维护着一个强大的社区，这不仅众包帮助解决利基技术问题，还提高了开发者的知名度，为未来的工作机会铺路。然而——因为它在互联网上——恶意行为者找到了进入这些论坛的方法，经常试图从社区成员那里获取关键信息，或在被平台踢出后重新获得 Stripe 社区团队的信任。 仅通过分析 Discord 帖子的语法，GPT-4 已经在标记那些 Stripe 欺诈团队应该跟进的账户，以确保这确实不是欺诈者在装好人。GPT-4 可以帮助扫描入站通信，识别来自恶意行为者的协同活动。 现在 Stripe 团队在考虑下一轮功能。GPT 可以被部署为业务教练，能够理解收入模式或为企业提供策略建议。随着 GPT 随时间推移变得更加智能，潜在的应用只会更加广泛。 Mann 表示他和他的团队基本上每天都在用一块新画布作画。 "其中一些功能，"他在列举了 Stripe 迄今为止取得的所有成功方式后说，"感觉就像魔法。"