在 5 月 25 日举行的俄罗斯互联网论坛 - 2023 (RIF)“2023 年的神经网络：为什么公关专家需要机器人以及它会取代专家吗？”会议期间，讨论参与者分享了他们使用机器人的经验生成式人工智能工具。正如分析机构 PR News 首席执行官 Liliya Glazova 指出的那样，在解决需要在短时间内处理大量数据的问题时，不再需要使用人工智能。例如，在制定沟通策略时。在她看来，那些拒绝使用人工智能的人正在人为地降低竞争力。
根据 Webolution Digital Agency 管理合伙人 Dmitry Frolov 的观察，不使用此类工具创建的演示文稿是一个例外，包括在俄罗斯。 Chat GPT 等服务在针对给定主题编写简 柬埔寨手机号码数据库 单文本或生成图像时被广泛使用。从音频和视频记录中转录文本的做法是成功且广泛的。德米特里·弗罗洛夫 (Dmitry Frolov) 表示，将三小时网络研讨会的内容“压缩”到一两页，长期以来一直是人工智能的一个已解决的问题。他将不使用人工智能与不使用互联网进行了比较。
拉布兹分享了该部五年来使用人工智能工具的经验。多亏了他们，该部门新闻服务收到的未处理请求数量趋于零。与此同时，经济发展部的职员也完全摆脱了按要求工作的状态。许多潜在的问题情况都是使用媒体和社交媒体监控工具主动处理的。部门员工在标准文档（例如技术规范）的开发中广泛使用生成式人工智能。正如 Olga Labuz 所强调的，使用此类工具的培训时间不会超过 20 分钟。
然而，人工智能的使用可能会充满问题，有时甚至是严重的问题。例如，德米特里·弗罗洛夫（Dmitry Frolov）注意到，使用外国神经网络生成的图像通常属于开发这些相同神经网络的公司。版权所有者非常热衷于确保其合规性。根据德米特里·弗罗洛夫（Dmitry Frolov）的观察，大约每个月版权所有者都会因使用神经网络创建的内容而对任何一家俄罗斯公司提出索赔，并且最近此类案件有明显增加的趋势。
此外，讨论参与者一致认为神经网络的弱点是检查结论的正确性。一般来说，文本生成器会生成非常“原始”的材料，必须进行精炼。 HSE 副教授 Tatyana Sokolova 也回忆道，文本的质量很大程度上取决于神经网络查询的正确性。一般来说，在所有其他初始数据相同的情况下，同一神经网络的文本会有所不同。
“在 ChatGPT 点名的五家俄罗斯公司中，只有一家（BrandSecurity）符合要求，其余公司要么是外国公司，要么与品牌保护无关，当然，除非你将“品牌皮革制品的恢复”视为保护。 “GPT-Open 发布了一份律师事务所名单，只有 YouChat 聊天机器人（You.com）给出了所需的答案，名为 Group-IB 和 Bi.Zone，”例如，这样的结果是由专家观察员获得的。 “ICS-Media”尼古拉·诺索夫测试了五个神经网络。此次测试的任务是寻找提供品牌保护服务的俄罗斯公司。
Liliya Glazova 还指出，神经网络根本无法回答许多问题。例如，ChatGPT 无法为俄罗斯高中七年级写一篇文学论文。 “对于复杂的问题，神经网络回答说，‘抱歉，但我什至不知道该回答什么’，”然后“爱丽丝”切换到发布链接的模式，”尼古拉·诺索夫在很多情况下都收到了这样的结果实验期间。
Interium商务总监Andrey Ermoshkin表示，他从事公关和传播相关业务12年来，他听说这个领域很快就会消亡，因为人将被各种自动化设备取代工具。但这还很遥远。一个很有说服力的例子是 BuzzFeed 机构的故事，该机构试图仅使用人工智能以最少的员工来度过难关，但结果非常悲惨 - 离开了市场。而且一般来说，有很多任务是神经网络无法应对、也不会长期应对的。莉莉娅·格拉佐娃 (Liliya Glazova) 表示，危机公关就是其中之一。