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ChatGPT企业版来了,仅20家公司有权限,我们第一时间扒了扒员工体验

时间:2023-08-30 14:29:19       来源:腾讯网

《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出,邀约全球业内专家、创业者、投资人,探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、及治理挑战。

文 / AI提示语 木对

编辑 / 腾讯科技 周小燕


(资料图片)

OpenAI又爆出猛料了,推出了针对B端用户的企业版ChatGPT,企业用户将拥有以下福利:

● 实现无限的高速GPT-4访问,速度是Plus会员版的两倍;

● 实现更长的上下文对话窗口,高达32k tokens,是之前文本长度的四倍;

● 无限次数使用Advanced Data Analysis(原代码解释器)功能;

● 允许客户上传自己公司数据,训练和定制化企业内部使用的专属GPT;

据称,目前全球只有20家企业拿到ChatGPT企业版的体验,其中包括图形设计平台Canva、私募股权公司凯雷集团(Carlyle)、美妆公司雅诗兰黛集团、管理咨询公司普华永道(PwC)等。

ChatGPT企业版的初期用户横跨了很多不同领域,其目的是更好地测试GPT企业版的效果和能力,评估产品能否适合不同规模或行业企业,OpenAI也表示将来还会推出定制化公司数据库的分析工具,供行业里更小型的公司使用,比如将来会有专门针对数据分析师、营销人员使用的本地AI模型等。

虽然暂时还没有体验权限,但通过这些企业内部员工的体验信息反馈来看,企业版ChatGPT用起来相当“香”,比如:

可以充当HR群体的助理,AI可以辅助简化招聘流程,帮助HR自动筛选简历和联系候选人还能自动分析每个员工的绩效数据,并输出改进建议和个性化培训建议。

可以充当客服,比如企业员工可以通过数据训练出来的GPT,来处理各种客户咨询业务,降低客服的响应时间;

可以为制造业企业制定规划,这部分企业可以借助AI,在量产钱制定更精准的生产计划。在生产端,企业可以利用ChatGPT实时计算和考虑各种约束条件和变量,实现复杂生产环境下最佳资源分配和产线规划,尽可能地减少成本浪费和提高效率,实现制造业的柔性生产。

企业版ChatGPT页面

为了方便部署,ChatGPT企业版还推出一个新的管理控制台功能,能够批量管理用户,集成了单点登录、域验证和带有使用统计的仪表板等功能,适用于大规模的可扩展部署。

企业版还通过可共享的对话模板,允许员工使用ChatGPT构建内部工作流程。

另外,OpenAI的API平台为企业提供了创建完全按需定制的解决方案的能力。但ChatGPT企业版的具体价格并不会对外公开,这取决于客户公司的使用案例和规模。

可以充当人类“超级数据分析师“的“原代码解释器”

在企业版ChatGPT提供的所有“福利”中,我们重点聊聊Advanced Data Analysis(原代码解释器)功能,使用了一段时间后,发现它完全可以充当一个“超级数据分析师“,它能快速生成精美的可视化图表,甚至还具备把文字、Gif表情包生成MP4格式视频的功能。

此外,它还能实现PDF、图片等格式之间的相互转换,比如,我们把最大100MB的文件,包括图片、PDF、压缩包等形式,直接上传给代码解释器,让其进行处理,它可以将PDF输出为排版后的图片格式。

用户也可以上传代码文件,让其帮忙扫描分析代码,然后找出其中的问题,让没有编程基础的人,也能修改BUG。

代码解释器还可以清洗混乱数据,并将其转换为清晰的可视化图表、分析歌单以概括音乐品味、把数据集转换为一个完全功能的HTML网站等功能。

代码解释器之所以可以实现这么多体验,主要在于该模型内置了一个Python 解释器,它可以运行 Python 代码,调用诸多Python生态库。比如:Matplotlib可以生成各种图表,qrcode可以生成二维码,PIL可以编辑图片,Graphviz可以生成流程图等。

也正因为是编写Python代码的形式,它才可以规避LLM在数学和语言方面天然的弱点。LLM在生成结果时,可能会出现一本正经胡说八道的情况,而Python在运行时,如果发生错误,则会直接报错,此时再做进一步的调整和修改工作就能获得一个相对准确的结果,这意味着ChatGPT可以处理非常复杂的数学问题,并且能够更准确地运行指令了。

这就相当于每个人都拥有了一位技术娴熟的软件开发人员,可以供用户随叫随到。

这也同时标志着软件研发自动化达到了一个新水平,有望彻底改变我们与代码的交互方式。

代码解释器可以在具有防火墙保护的安全沙箱环境中运行,确保代码执行、数据分析和文件管理的最大安全性。

同时,代码解释器可以在一个持续的会话中不断对代码做评估,这个会话在整个聊天对话过程中一直处于活跃状态,直到达到指定的限制时间。这使得连续命令可以建立在之前命令的基础上,从而创建一个安全、简化和交互式的编码过程。

在企业使用场景里,代码解释器能帮助员工处理某些任务,比如帮助开发人员快速找到和修复错误;使用解释器执行数据抓取、文件处理等自动化任务;开发人员快速尝试和测试新想法,进行原型设计等。把企业人员从繁琐的工作中解放出来,使其可以从事更具创造性、更复杂、更有成就感的工作。

企业ChatGPT出现,最慌的会是谁?

企业版ChatGPT的出现,可能会让一众追风口的大模型企业很慌。

比如,一些国产大模型,原先并不指望在能力上实现赶超Open AI,而是在规模化落地和商业化上尽快探索出新的路径,但ChatGPT给企业用户开放的功能,可能会让一些企业放弃尝试自研大模型产品,而是直接部署和使用GPT。

对于大模型企业而言,B端企业用户最有价值的地方,在于他们每天开的会议和工作执行的内容,而这些内部的讨论资料,往往是冰山之下的部分,没有被大模型用于数据训练。

对于B端企业而言,相比较于公开数据,他们对私有数据的利用率更高。

ChatGPT刚出现的时候,C端用户出于新鲜感去体验产品,但B端企业却很难将其与自身业务做结合。

当GPT可以部署在企业内部,并与工作流结合后,或许会真正影响和颠覆每个人的工作和生活,AI也成为了一种强大的生产力工具。

但并非每一家企业未来都会使用这款工具,2023年3月底,三星引进ChatGPT不到二十天,便爆出机密数据被泄漏涉及半导体设备、测量资料产品良率等相关机密内容,据传被存入ChatGPT数据库。

因为数据泄露问题,三星禁止员工使用ChatGPT,以免内部源码被上传到ChatGPT、Bard等外部服务器上,摩根大通和花旗银行也限制员工使用外部AI工具。

OpenAI在博文里特别强调,用户拥有并掌握ChatGPT企业版对话里的业务数据,OpenAI也不会基于业务数据和对话进行训练,且所有对话在传输和静态过程中,都进行了加密,满足SOC2标准。OpenAI还承诺,用户可以自由控制数据的保留时间,任何已删除的对话都会在30天内从ChatGPT系统里彻底删除。

虽说OpenAI推出企业版,在业界激起不小讨论,但在很久前,已经有不少AI公司,针对企业用户推出产品和服务:

● 比如亚马逊基于自身AWS云服务推出的各种AI功能;

● Meta开源的LLaMA 2大模型,直接把大模型能力基底提高了几个档次;

● 阿里也在用LLaMA 2进行零成本程序开发;

● 独角兽公司Cohere从创立之初就致力于研发为企业服务的生成式AI,提供为企业定制LLM大模型的服务。

但这些服务对于大众而言比较陌生,而ChatGPT的优势在于,它可以依靠自己在C端用户积累的口碑和影响力进军B端市场。

但当下OpenAI的运营成本很高,据报告计算,OpenAI每天运行成本在70万美元左右,而ChatGPT的全球流量和热度是持续下降的,从5月的19亿高峰持续下滑到今天的15亿,而订阅收入跟成本相比却是杯水车薪。

这次OpenAI仅仅在测试不到一年的时间里,便着急推出企业版,或许也是出于盈亏平衡的需要,亦或者是回应其盈利能力弱的质疑。

根据彭博社最新消息,OpenAI 年销售额接近10亿美元,而在Sam Altman之前的一次访谈里,他表示,“2023 OpenAI的目标是将收入提高到2亿美元,而预计明年的收入将达到10亿美金。“Sam Altman提前一年达成目标,企业版ChatGPT意味着OpenAI希望在B端更快抢占市场,加速盈利步伐。

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