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GPT重塑商业模式:他们已经把大模型引入业务流

大模型还在狂欢,但最早吃螃蟹的这波软件商,已经开始向用户收费了。
2023-05-12 14:01 · 微信公众号:钛媒体  秦聪慧   
   

随着一众明星大佬陆续入局GPT,大模型领域俨然一幅欣欣向荣的景象。不过,虽然OpenAI在ChatGPT展现出了惊人表现,但根据诸多业内人士判断,GPT在落地场景方面还处于“摸着石头过河”的初级阶段。产业界对于GPT更多还是一众观望情绪,“怕掉队,又怕太超前,有数据等方面的风险。”

不可否认的是,虽然观望情绪很强烈,但企业的行动很“诚实”。据美国全国经济研究所(NBER)公布的最新报告,AIGC(生成式人工智能)可有效提高员工的生产力,对客户服务部门员工的影响最为明显,报告发现AIGC可以使员工的工作效率平均提高14%。

也正是这种显而易见的效果,让大部分企业无法拒绝GPT的诱惑,他们跃跃欲试,动作最快的已经尝试将GPT纳入业务流。

01 谁是“最早吃螃蟹”的那群人

预训练大模型并非新鲜事,但ChatGPT的出现为业界提供了AI发展可能性的新思路。“之前只是小规模尝试,一两次不达预期就没有再尝试。

而ChatGPT用事实告诉我们这条路行得通,大家才敢放手投入。”一位垂直领域的GPT操盘手对钛媒体App表示。

“可以理解为一种路线的颠覆,原来行业可能认为通用大模型走不通,一直在垂直小模型投入资源和精力,但是ChatGPT让大家对AI的看法发生了180度的转变,很多AI科学家的职业生涯可能都被颠覆掉了。”正在带领团队进行GPT相关研发的弘玑CPO贾岿博士对钛媒体App坦言。

谷歌的Transformer于2017年推出,紧接着OpenAI于2018年、2019年、2020年分别迭代推出了GPT1.0-3.0,直到2022年底ChatGPT上线,业界逐渐认识到了大模型巨大的应用潜能。

据钛媒体App不完全统计,目前已经有有赞、金山办公、钉钉、飞书、美图秀秀、知乎、彩云科技、讯飞听见等诸多软件选择引入大模型来向用户提供服务。

在上述落地场景中,这些先行试用的企业大多使用GPT进行AI创作、素材/图片生成优化等方面的工作,为了避免方向的局限性,关于还有哪些领域*将GPT引入业务流,钛媒体App也询问了ChatGPT(开源版本),并让其绘制成了表格。

根据ChatGPT的梳理,*将GPT引入业务流的行业无外乎六大领域:NLP领域中的文本生成、情感分析等,客户服务和支持领域的客服机器人、虚拟人等,内容管理和生产领域的标题、文本、新闻稿、图片等的AI创作,市场推荐方面基于用户数据的个性化推荐等,以及沟通体验方面对邮件、聊天等通信方式的改进,包括但不限于自动补全等。

据钛媒体App了解,他们中的大多数其实是在今年ChatGPT火了之后,开始上马GPT项目。“大概做了一个多月,ChatGPT出来之后也有过一些交流,我们在想哪些场景可以用到自己的产品上。”有赞COO浣昉对钛媒体App表示。不久前有赞发布了基于GPT4.0的加我智能,“有赞商家在营销内容方面一直是个痛点,加我智能可以帮助商家生成对应场景下的文字、图片等等。”

“我们大概是春节后,金山文档是我们整个公司的‘先遣队’。我们测了国内外所有的大模型,包括拿到了谷歌大模型的内测。”金山办公CEO章庆元近日与媒体交流时表示,WPS AI也正是在这一过程中产生。

可以看到,目前市场上飞书、钉钉也先后宣布了基于大模型的AI产品,智能办公有望出现突破性进展。

但他们中间有的其实在2-3年前就已经在尝试用生成式AI辅助创作,并且很容易构建起了新的商业模式。“我们把网文用深度学习的模型跑了一把,效果很惊人,它几乎可以做任何的事情。比如说你想做一个诗人,诗人看着月色开始吟诗,你就得到了一个吟诗bot。”彩云科技的创始人&CEO袁行远曾表示。2021年,彩云科技上线可以写小说的彩云小梦,如果使用彩云小梦大模型,还可每月向用户收取25元的订阅费,目前已经运行2年。

截至发稿前一日,小红书、讯飞听见会写也相继披露了GPT的应用消息,小红书正在组件AI团队,并且已于4月份推出了AI绘画应用Trik,讯飞听见会写则是作为首批搭载讯飞星火大模型的应用上线,“基于对文件内容的AI分析,可快速生成全文摘要、制定工作计划、梳理工作待办、编写品宣文案、新闻稿件,助你提升规划、管理工作的效率。”讯飞表示。

钛媒体App也了解到,除了彩云小梦以外,上述几家也都不同程度将GPT应用场景作为了增值服务提供给有用户。在这方面,金山办公也正在展开相关计划,“你愿不愿意一个月花100块钱请一个7x24小时随时在线,速度飞快不出错的Office高手来帮你工作……答案显而易见,我们未来的商业模式可能就建立在这个基础之上。”章庆元表示,他透露未来几个月内金山办公的产品上就会逐渐上线这些功能,但7x24小时的订阅版本可能还得一年左右。

也就是说,越来越多的软件应用开始应用GPT,并且由于具备一定的付费意愿,商业模式的建立也较为顺理成章。那么,既然GPT利大于弊,另一个问题来了,软件应用上马GPT是一件难事吗,企业需要做哪些准备?

02 难的不在大模型,核心竞争力还在软件自身

软件公司用上大模型,其实并不是一件难事。上述企业中,大部分其实是在ChatGPT火了之后的2-3个月便披露了GPT在自己业务内的进展,不过他们都有两个共同的要素:*,数据有沉淀;第二,AI有积累;然后找到确定的合适的应用场景进行试点。

为什么数据和AI积累很重要,这是因为GPT在垂直具体场景的应用会涉及到基于大模型来调用小模型的过程。ChatGPT*的突破实际上是解决了语义理解的问题,也就是AI在于人类交互的过程中,能够将人类语言翻译成计算机听得懂的话,把这段计算机语言再交给执行命令的下一个环节。

“大模型理解人的意图,你到底想干什么,小模型做的是在具体场景能干什么。”浣昉表示。据钛媒体App了解,有赞的加我智能对GPT的应用就是按照这一链路完成了在电商内容生产上的闭环。

“商家给出指令,比如生成一张618大促宣传语言,这个指令会先给到GPT4.0,在翻译成计算机语言后,这段指令再给到有赞自有小模型,然后给出*答案。”这一过程,进行最终命令执行的小模型就显得异常重要,而更符合使用场景的小模型的训练,正来自SaaS应用的自有数据。

对于大模型与小模型甚至是自身产品之间的关系,章庆元也说:“大模型出来之后,办公软件(文字、字体、排版等)的负责功能都变成了API的调用。用户只需要和它对话就能实现任意功能,也就是说,用户的需求直达我们产品功能的底层,这是革命性的。”

据钛媒体App了解,彩云小梦也是一个基于彩云科技自有中文大模型的应用产品,“也有很多人质疑我们与GPT3等海外大模型不同的地方,比如他们数据量更大、更有常识,但我觉得小梦和海外版 Dreamily 能够带来很多中国文化特色的东西,这也会更有人情味。”袁行远说。

对于美图秀秀来说更是如此,美图近两年一直在探索会员订阅的商业模式,而驱动订阅量增长的一个环节就是基于AI的智能抠图、滤镜以及商品图生成,而这其中的每个场景实际上都是根据美图秀秀自身的业务特色来做。

相反,如果没有源自自身业务的数据采集、沉淀、处理,GPT只是所有人都可用的GPT,很难上升为企业独特的核心竞争力。

SaaS企业要做的就是借助GPT这一新武器,激发自有能力,并将其转化为生产力。

03 数据安全,催生GPT的私有/专有部署

随着ChatGPT跟业务流的关系逐渐密切,人们对数据安全的认识也逐渐加强。

前段时间,三星因员工使用ChatGPT而泄露公司机密的风波尚未平息,引入ChatGPT工具不到20天,三星便发生了3起相关事故,两起涉及半导体设备,一起涉及会议内容。也因此,三星出台政策禁止员工在工作场所使用生成式人工智能工具,包括OpenAI的ChatGPT和谷歌Bard等。

禁止使用ChatGPT的公司不止三星一家,亚马逊的公司律师也曾警告员工,不要与ChatGPT分享“任何亚马逊的机密信息(包括你正在编写的亚马逊代码)”,另外也有一些头部金融机构也均已禁止员工使用ChatGPT处理工作任务。ChatGPT自己也表示:“ChatGPT不适合用于处理敏感信息 ”。

一位BI行业从业者也对钛媒体App表达了这种担心,其所在公司之所以还没上马ChatGPT项目,一个重要原因就是对于大部分公司来说BI与生产经营强关联,所以都是私有化部署,而接入公域的ChatGPT并不是*选择:“仅用于聊天还行,但是BI涉及到核心数据,仓促上马会出问题。”

或许也正是由于观察到企业加强了对ChatGPT在“公域”的使用控制,5月初,微软Azure云服务器部门计划季度内推出在专用云服务器上运行的ChatGPT版本,该版本的数据将与其他客户的数据分开保存。“这样做是为了让客户放心,他们的秘密不会泄露到ChatGPT的主系统。”但这款产品的成本可能是客户目前使用ChatGPT常规版本的10倍之多。

横向来看,诸多国产GPT也大都面向了企业场景,MaaS(模型即服务)也逐步受到追捧,他们大都也支持私有/专有部署,比如除了上文提到的微软Azure,百度、阿里、华为等也纷纷开启大模型的私有或专有部署版本,这给软件公司在数据安全越发严峻的情况下提供了多元化的选择。

大模型狂欢之下,GPT正在率先改变一些行业,AI写作、AI绘画、AI会议纪要未来会逐渐常态化,人类的工作效率将会因为GPT突破而越来越高效和便捷。

“可以将GPT技术类比于从短信到微信的聊天革命。”北京大学教授、CAAI副理事长刘宏这样理解GPT对人们生活的改变,“目前GPT技术正处在从‘玩具’向工具的快速发展过程中,近期GPT技术引发社会各界的巨大关注部分源于其‘好玩’的特性,而未来GPT技术的发展目标应该是逐步取代越来越多的创造性劳动。”

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