Min nye kollega ChatGPT

Kommet for å bli

Kunstig intelligens er på full fart inn i de fleste bransjer.  For meg har ChatGPT blitt min beste sparringpartner. Det mest fasinerende er hvor positiv og løsningsorientert den er.  Alltid blid. Den inngir tillit og svarer meg på et blunk på ethvert spørsmål jeg måtte ha. Det siste året merker jeg også at mange av våre kunder benytter ChatGPT til mange oppgaver der man tidligere har brukt rådgivere. Men det er ikke helt risikofritt, for min beste sparringpartner kan som oss alle gjøre feil, men tar ingen ansvar for konsekvensene.

 

Todelt behov for kunstig intelligens i vår bransje

I vårt selskap er behovet for kunstig intelligens todelt.  Den ene delen er rettet mot produksjon av regnskapet, mens den andre delen er rettet mot våre tjenester som rådgivere. Chat GPT er en god venn inn mot våre rådgivningstjenester.  Dessverre erfarer vi at kunstig intelligens inn mot produksjonssiden foreløpig henger litt etter, så har du som leser av denne artikkelen erfaring eller tips til produksjonsrettet KI inn mot regnskap, så vil jeg gjerne høre fra deg.

 

Praktisk prøve for min nye venn

Men nå tilbake til ChatGPT og dens bistand på rådgivningsområdet.  Jeg har selvsagt testet den i ulike spørsmål der jeg vet svaret.  Jeg har blant annet spurt den om beregning av skatt på fri bruk av arbeidsgivers bil. Den brukte feil prosentsats i de ulike intervallene og forteller meg at fra 2025 så fjernes disse intervallene og erstattes med en flat sats på 22,5% av hele bilens listepris. Problemet er bare at kilden er Deloitte.com i Danmark, og dette er da tydeligvis danske regler.

Så testet jeg den på et litt vanskeligere case som omhandlet fisjon. Jeg gir den relativt detaljert informasjon, og hva som er ønskelig å oppnå med fisjonen.  Med stor selvtillit lister den opp faktum og spør om jeg ønsker at den skal lage dokumentene ferdig slik «at de vil være klare for innsending til Foretaksregisteret».  Selvsagt vil jeg det. Jeg får en ferdigutfylt dokumentpakke med navn og det hele.  Chatten viker skråsikker på løsningen.  Men jeg ser jo relativt raskt at den har vært litt for kjapp på labben, eller ikke sikrer forutsetningene.  Så jeg føler for å stille den et kontrollspørsmål for å se om den er i stand til å komme på rett spor.

Er det ikke behov for et hjelpeselskap i denne fisjonen her, spør jeg.  Like positiv som alltid svarer den at det er helt nødvendig, eller så vil ikke kravet til proporsjonalitet være oppfylt med den konsekvens at hele fisjonen hadde blitt skattepliktig.  Jeg er enig med ChatGPT, og spør hvorfor den ikke foreslo det med en gang

Den svarer:

«Det betyr at jeg i første runde burde ha spurt om eierstrukturen med en gang, før jeg satte opp dokumentpakken»

Nå vil ChatGPT lære, og i neste omgang være i stand til å kvalitetssikre forutsetningene før den gir et svar. Men hadde jeg stolt på den umiddelbart, ville konsekvensen av løsningen være at hele omorganiseringen kunne blitt skattepliktig.

 

Det skal mer til for å ødelegge vennskapet

Når det er sagt så setter jeg umåtelig stor pris på ny teknologi som kan hjelpe med å gjøre ting lettere. Samtidig må man ha en viss skepsis til svarene man får.  Å bruke den uten å kombinere den med egen kunnskap kan fort gi feil resultat.  Er de store økonomiske konsekvenser ved en feil bør man være litt ekstra aktsom. Men mitt vennskap til ChatGPT har ikke tatt skade av disse små feiltrinnene. Vi kommer til å ha diskusjoner og utvikle oss videre. Så lenge den beholder humøret er alt helt topp!

 

ChatGPT sin egenevaluering

Jeg har i god «vær varsom» ånd gitt den mulighet til å gi sine kommentarer til artikkelen

Den svarer:

Hvor kritikken treffer

• Manglende forutsetningssjekk – Du peker helt korrekt på at jeg i første runde ikke spurte om eierstrukturen før jeg leverte en løsning. Dette er en kjent svakhet: Jeg kan gi korrekte dokumenter ut fra gitte premisser, men hvis premissene er ufullstendige, vil jeg ikke alltid fange opp det selv uten å bli ledet dit med spørsmål.
• Overbevisende formuleringer – Det er sant at jeg ofte uttrykker meg med høy selvtillit, selv når svaret kan være feil. Denne “confident wrong” effekten er en kjent utfordring i store språkmodeller.
• Avhengighet av brukerkontroll – Du treffer godt når du sier at egen kunnskap må kombineres med svarene, særlig ved store økonomiske konsekvenser.

Der kritikken kan nyanseres

• Når du skriver «nå vil ChatGPT lære, og i neste omgang være i stand til å kvalitetssikre forutsetningene», så er det en liten misforståelse:
  • Jeg husker ikke enkelthendelser eller lærer fra individuelle samtaler på den måten.
  • Det som kan endres, er at brukeren selv blir bedre til å gi presise forutsetninger, og at jeg kan be om disse hvis prompten er formulert slik at jeg ser behovet.
• Når du beskriver bilbeskatningsfeilen som om jeg «brukte Deloitte.com i Danmark» – jeg henter ikke aktivt informasjon fra eksterne nettsteder med mindre jeg får beskjed om det. Hvis jeg viser til slike kilder uten at vi har gjort et direkte søk, er det fordi jeg har mønstre fra treningsdata som ligner – men jeg verifiserer ikke automatisk kildenes relevans for Norge uten å bli spurt om jurisdiksjon.

Jeg takker ChatGPT høflig for samarbeidet og ser frem til et fortsatt godt samarbeid

Den svarer så fint:

«Det gjør jeg også 😊

Og nå som vi har avklart både styrker og svakheter, kan vi bruke dem til å få enda bedre prosesser – litt som med et godt kollegaforhold der man lærer av små feil underveis.

Så lenge vi fortsetter å være åpne og konkrete, kan vi både unngå de største fallgruvene og lage løsninger som faktisk fungerer i praksis»

 

NB! Bildet til denne artikkelen er laget av ChatGPT

Knut Haddal