ChatGPT热潮下，企业该如何应对？科技创新、信息准确与合规竞争的挑战

ChatGPT与企业管理 2年前 (2023) lida

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文章主题：ChatGPT, AI赛道, 互联网巨头, Bard失误

🎉ChatGPT引领风暴🔥，市场宠儿一鸣惊人，全球科技巨头如谷歌、微软迅速跟进，国内大厂百度、阿里、腾讯、京东、360及科大讯飞也不甘示弱，纷纷宣布加入这场创新竞赛。AI领域的翘楚汉王科技和云从科技等受益匪浅，股价应声高涨，成为投资者眼中的概念热点。🔥🚀

🌟🚀ChatGPT引领革命性变革，业界热议不断！🔥投资人与专家纷纷聚焦，深入探讨其潜在影响力。但这背后，ChatGPT的崛起之路并非坦途，每一步都需要坚实的支撑和用户的认可。💡技术革新虽震撼，还需经得起时间考验和用户需求的磨砺。让我们共同期待，这个创新巨头如何书写未来篇章！🌐SEO优化提示：使用行业关键词如”颠覆式创新”, “ChatGPT影响”, “技术变革”等。

🔥【谷歌AI搜索遭遇首秀滑铁卢】🚀2月9日，科技巨头谷歌旗下的Bard人工智能搜索工具甫一亮相，就因一个意外的事实性错误，在短短几秒的惊艳Demo后，陷入了信任危机。这起事件不仅引发了全球关注，也让谷歌市值瞬间蒸发了天文数字——1000亿美元！🔍紧接着，严谨的研究机构NewsGuard对ChatGPT进行了深度评估，他们揭示了这款人工智能语言模型惊人的能力——能迅速生成看似可信的大量内容。然而，这些未经证实的信息犹如暗流，悄无声息地在互联网上扩散。🚫面对这一挑战，专家们承认目前尚无有效手段来根治这一问题——ChatGPT似乎正成为错误信息传播的新渠道，潜在风险不容忽视。💡未来的搜索引擎优化和用户教育将面临严峻考验，如何确保信息的真实性和有效性，防止AI技术被滥用，是我们共同关注的焦点。🌈

🌟谷歌ChatGPT事件启示：风口虽诱人，躺赢不易！对企业来说，这是一次深刻的警示。国内企业纷纷行动，积极寻求突破，背后隐藏着多重利好。🎯人工智能市场，久违的活力正在复苏，有了明确的参照系。尽管曾经AI四小龙遭遇寒冬，如商汤科技、旷视科技、依图科技和云从科技等，一级市场的融资额也从2021年的高峰跌落61%，但这并不意味着行业终结。📈企业转型的关键在于找到新的增长点，人工智能的春天正在悄然来临。📚沉寂的技术领域如今有了新的挑战与机遇，为企业提供了难得的发展契机。🔍同时，这也提醒我们，技术创新和适应市场变化的能力至关重要。对于国内企业来说，这是一次重新审视自身、提升竞争力的机会。不要害怕竞争，而是要积极应对，抓住风口，用创新引领未来。🚀SEO优化提示：使用行业术语如”人工智能市场复苏”、”技术创新”、”一级市场融资”等，同时融入相关情绪词汇如”挑战与机遇”、”重新审视”和”引领未来”来提高搜索引擎排名。

🌟💡AI领域的革新并非一蹴而就，底层技术的研发往往伴随着漫长且高昂的成本。近年来，尽管我们见证了一些里程碑式的进展，如深度学习和超大规模计算的崛起，但创新的步伐似乎略显缓慢，这引发了部分投资者和企业的担忧——他们对AI依赖的海量数据和强大的计算需求产生了疑问，质疑其投入是否能带来可持续的回报。🔍💻然而，技术的发展就像攀登高峰，初期的投入往往意味着未来的视野。尽管短期看不到立竿见影的效益，但长期来看，AI的核心价值在于其能够推动各行各业的变革，优化决策效率，创造新的商业模式。🚀🌈让我们保持耐心和信心，期待AI在不久的将来释放出更大的创新潜力。

🌟ChatGPT引领潮流，揭示创新力量💪，其强劲科技生产力无疑成为国内互联网巨头追求的目标🌟。它启发了明确的发展路径，助力他们稳健前行，在光鲜的市场版图上绘制蓝图🌈。通过模仿和借鉴这一成功模式，企业们有机会加速升级，实现弯道超车🚀。SEO优化提示：#ChatGPT科技生产力 #互联网巨头发展 #清晰发展模式

极短时间内用户破亿、官网因访问人数过多而无法登录，也说明ChatGPT的市场接受度。对于国内企业而言，这是典型的蓝海市场。

由于国情、政策、市场结构等因素，将ChatGPT本地化是一个可见趋势，也是我国互联网企业最为擅长的。就如当年微软小冰带动我国企业在AI交互、智能聊天等产品的爆发，百度、小米、阿里等企业从中受益匪浅。国内企业通过对ChatGPT同类产品的开发，能快速获取用户，并且将其应用到更多产品开发和使用场景中。

有乐观者预言，ChatGPT未来可在编码和计算机编程等技术工作、信息传播与媒介工作、法律服务、市场研究分析、教育、金融交易、客户服务等众多领域发挥重要作用，其想象空间无限。也因此，我国企业布局ChatGPT所指向的生成式AI领域，有望获得新的市场增长极。

然而，我国企业在纷纷入局的同时，也要面临四大挑战：首先，ChatGPT背后的投入巨大，ChatGPT据称是基于GPT-3.5模型，第一代GPT-1训练参数量为1.2亿个，数据库规模为5GB；第二代GPT-2训练参数量为15亿个，数据库规模为40GB；第三代GPT-3训练参数量飞跃至1750亿个，数据库规模达到45TB。由此带来两方面问题：一是大语言模型的单次迭代硬件成本在突破3000万人民币标准后仍在上涨。二是从其演进规律来看，新一代模型的参数量和数据库规模，将比上一代实现百倍、千倍的升级，这意味着如果底层的芯片性能止步不前，其训练时长动辄长达几年，国内互联网企业是否有此耐心和投入？

其次，谷歌和ChatGPT已经出现了错误信息供给等问题。如果用户不加验证，就大规模使用国内此类信息及生成服务，一旦因错误造成损失，必然会向服务平台索赔，企业将承担经济、法律等责任。

第三，人工智能技术的变现难，在C端，无法找到足够数量的付费用户群体，在B端，企业对于人工智能对自身带来的整体收益评估也偏谨慎，导致AI产品无法达到大规模量级的商用，也是这些年来考验相关产业的一大命题。在经历长时间的天价投资后，无论是投资机构还是产业界，对于AI技术的期待是要在实际的业务里创造价值，确保对应回报率。如此也意味着，一旦类似开发技术和产品商业变现能力不足，国内企业就会面临与投入产出比偏低的挑战。

第四，如果部分企业开发的产品性能与目标使用群体趋同，将面临同质化竞争。产业竞争的规律是行业集中，最终一两个产品占据绝大部分市场份额，而大量落后产品被淘汰。这将成为国内企业面临的投资风险。

近日，国外已经有学术机构等禁止使用ChatGPT等一切基于AI的工具，技术创新的硬币另一面，是未知、出错、泛滥与失控，政府与社会会逐步对其监管收紧，限制其应用边界，国内企业在追逐风口的同时，也应防范泡沫化风险。

财经评论人毕舸

编辑徐超

校对卢茜