ChatGPT的新难题:进军企业市场应发力“小而精”而非“大而全”

  美国人工智能创企OpenAI近日发布了一款当红聊天撰稿工具ChatGPT的企业级版本,这表明生成式人工智能技术正在进入各行各业的工作应用当中。

  生成式人工智能能够给职场人士带来巨大的便利,ChatGPT企业级版本仅仅是接触到冰山一角。这一产品也引发了若干个有趣的讨论,那就是生成式人工智能如何在员工工作场景下建立存在感。

  一些人工智能大语言模型并未接受过有关企业应用的专门训练,这些通用的AI助手到底能否让员工工作效率真正提高?换言之,未来人工智能在企业应用最成功的案例,是否会来自于那些利用自家数据进行训练、让人工智能适应自身业务需求的企业?

  根据OpenAI公司对用户账户(电子邮箱)统计,目前美国八成大型企业的员工们已经在工作场景下使用ChatGPT。需要指出的是,许多公司警告员工,不得在内部使用人工智能聊天助手,公司担心ChatGPT的对话会吸走自家数据,造成敏感信息外泄。

  企业员工在上班时使用的互联网服务,很多属于市面上的消费者互联网产品,ChatGPT和它们一样缺乏“企业级”的特点。比如企业级的互联网服务需要保持高水平的在线,速度要足够快,而且企业IT部门还可以监控员工使用情况。

  本周推出的企业级ChatGPT版本,解决了上述的一些担忧。OpenAI公司表示,在对话过程中,ChatGPT并不会采集企业数据来训练语言模型。而在免费的消费者版本和包月20美元的版本中,ChatGPT则会采集用户对话信息。

  这一企业版也支持更复杂的功能,比如可以给出更长的答复信息,在答复用户提问时,能够分析更多上下文信息。

  只要是通用AI助手,一般就是根据互联网上的海量信息进行训练,他们的“智商”和功能有上限,比如这些通用助手如果放在金融行业、医疗行业等场景下,专业知识不够。

  另外,一个通用AI助手并不了解其产品、客户等信息,很难给出和企业高度相关的分析和洞察能力。

  美国IBM公司的软件业务主管罗布·托马斯(Rob Thomas)表示,在企业中应用生成式人工智能,面临一个两难选择。

  托马斯表示,目前人工智能行业的竞争趋势,是开发更大规模的语言模型,利用更多的数据进行训练,从而让他们的功能更强大。但是在企业场景下,语言模型更窄,它的回答更精准,也更好用。

  因此为了满足企业需求,行业需要对一款通用语言模型(基本版)进行再次培训,要让它接触到更多的企业数据,理解所在行业的常识。

  托马斯介绍说,如果企业使用自家的关键信息训练语言模型,而且还让它执行重要工作,这种AI模型在企业内部的地位将会攀升(成为董事会关注和讨论的事宜)。

  托马斯表示,在很多企业看来,他们愿意把生成式人工智能变成一个公司自有技术,会部署在自家的服务器和数据中心。企业的人工智能未来还将面临监管问题,如果出现了错误答复,厂商还需要了解这些语言模型到底使用了怎样的数据来训练。

  今天,普通大众在日常生活中更频繁使用ChatGPT等人工智能服务,但是企业会千方百计阻止员工在办公室使用这些消费者服务,这样就提供了企业级人工智能产品的市场空间。

  企业市场和消费者市场截然不同,OpeanAI公司在提供企业级产品方面能走多远还是个未知数。该公司在人工智能领域已经烧掉了几十亿美元的研发经费,企业级市场意味着一个“很香”的营收来源。不过,该公司尚未公布企业级ChatGPT的定价方案。

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