生成式人工智能能夠給職場人士帶來巨大的便利，ChatGPT企業級版本僅僅是接觸到冰山一角。這一產品也引發了若干個有趣的討論，那就是生成式人工智能如何在員工工作場景下建立存在感。
一些人工智能大語言模型并未接受過有關企業應用的專門訓練，這些通用的AI助手到底能否讓員工工作效率真正提高?換言之，未來人工智能在企業應用最成功的案例，是否會來自于那些利用自家數據進行訓練、讓人工智能適應自身業務需求的企業?
根據OpenAI公司對用戶賬戶(電子郵箱)統計，目前美國八成大型企業的員工們已經在工作場景下使用ChatGPT。需要指出的是，許多公司警告員工，不得在內部使用人工智能聊天助手，公司擔心ChatGPT的對話會吸走自家數據，造成敏感信息外泄。
企業員工在上班時使用的互聯網服務，很多屬于市面上的消費者互聯網產品，ChatGPT和它們一樣缺乏“企業級”的特點。比如企業級的互聯網服務需要保持高水平的在線，速度要足夠快，而且企業IT部門還可以監控員工使用情況。
本周推出的企業級ChatGPT版本，解決了上述的一些擔憂。OpenAI公司表示，在對話過程中，ChatGPT并不會采集企業數據來訓練語言模型。而在免費的消費者版本和包月20美元的版本中，ChatGPT則會采集用戶對話信息。
這一企業版也支持更復雜的功能，比如可以給出更長的答復信息，在答復用戶提問時，能夠分析更多上下文信息。
只要是通用AI助手，一般就是根據互聯網上的海量信息進行訓練，他們的“智商”和功能有上限，比如這些通用助手如果放在金融行業、醫療行業等場景下，專業知識不夠。
另外，一個通用AI助手并不了解其產品、客戶等信息，很難給出和企業高度相關的分析和洞察能力。
美國IBM公司的軟件業務主管羅布·托馬斯(Rob Thomas)表示，在企業中應用生成式人工智能，面臨一個兩難選擇。
托馬斯表示，目前人工智能行業的競爭趨勢，是開發更大規模的語言模型，利用更多的數據進行訓練，從而讓他們的功能更強大。但是在企業場景下，語言模型更窄，它的回答更精準，也更好用。
因此為了滿足企業需求，行業需要對一款通用語言模型(基本版)進行再次培訓，要讓它接觸到更多的企業數據，理解所在行業的常識。
托馬斯介紹說，如果企業使用自家的關鍵信息訓練語言模型，而且還讓它執行重要工作，這種AI模型在企業內部的地位將會攀升(成為董事會關注和討論的事宜)。
托馬斯表示，在很多企業看來，他們愿意把生成式人工智能變成一個公司自有技術，會部署在自家的服務器和數據中心。企業的人工智能未來還將面臨監管問題，如果出現了錯誤答復，廠商還需要了解這些語言模型到底使用了怎樣的數據來訓練。
今天，普通大眾在日常生活中更頻繁使用ChatGPT等人工智能服務，但是企業會千方百計阻止員工在辦公室使用這些消費者服務，這樣就提供了企業級人工智能產品的市場空間。
企業市場和消費者市場截然不同，OpeanAI公司在提供企業級產品方面能走多遠還是個未知數。該公司在人工智能領域已經燒掉了幾十億美元的研發經費，企業級市場意味著一個“很香”的營收來源。不過，該公司尚未公布企業級ChatGPT的定價方案。
