Digital-adoption.com发布的网络分析数据发现，最新版ChatGPT发布后，其开发商OpenAI的访问量增长了3572%，从1830万增至6.72亿。今年1月，微软公布了对OpenAI的第三期投资计划，总金额达数十亿美元。今天，微软推出了支持AI的Bing搜索引擎版本，它使用ChatGPT。公司首席执行官萨蒂亚·纳德拉（SatyaNadella）认为，人工智能将从根本上改变各种软件类别。微软希望这项技术能让Bing每天回答50亿次查询。目前ChatGPT功能仍处于预览阶段，但用户可以注册并排队等待访问。就在微软宣布的前一天，谷歌和Alphabet也发布了一个名为Bard的竞争对手。该对手基于谷歌的Lambda技术，据说能够扩展以支持更多用户。一篇讨论Bard的博文写道，“很快，用户将在搜索中看到AI驱动的功能。这些功能会将复杂的信息和多个视角提炼成易于理解的格式，以便用户快速了解全局并获取更多信息它的。人们还看到了在企业内部使用生成人工智能的机会。英国和爱尔兰Kyndryl数据、人工智能和应用实践主管CarolynPrior说：“从我们观察到的情况来看，数据驱动并真正嵌入人工智能的组织进入他们的运营，以及那些积极探索最新/最好的新兴技术的组织只有对其数据管理架构进行现代化改造才能更好地管理当前的市场竞争。他们对人工智能和其他新兴技术的拥抱和采用将是保持竞争力的关键优势。”知识平台提供商eGain我们认为，软件开发人员越来越多地将生成式AI融入他们的产品和服务开发中。该公司已经将ChatGPT集成到其InstantAnswers产品中。公司首席执行官AshuRoy强调，“ChatGPT等生成式AI开辟了令人兴奋的领域知识管理和对话参与中的自动化可能性。InstantAnswers在我们邀请的客户中非常受欢迎，他们喜欢它基于速度创造的价值。“知识管理还可以帮助软件开发人员更高效地工作。”BrightmanBusinessSolutions总监RomyHughes表示，“ChatGPT可以帮助软件开发人员完成一段极具挑战性的代码。例如，开发人员可以询问ChatGPT如何优化现有代码。展望未来，她认为“这项技术将使非编码人员有可能开发应用程序，从而使编程民主化——这与低代码不同。承诺的好处基本相同，只是更强大。这波民主化浪潮将允许组织建立不涉及IT的新创新流程，这将最大限度地发挥其他员工的聪明想法。ChatGPT将使这一切变得更有效率。”ArthurDLittleAI公司专家AlbertMeige和GregoryRenard分析了风险这项技术降低了程序员的整体技术水平，并警告说生成的代码很可能包含算法偏差。一旦用于训练算法的数据存在偏差，就会导致不准确或不公平的结果。根据Meige和Renard的说法，尽管已经努力消除这种偏见，但它们仍然存在并且非常令人不安。他们还引用了ChatGPT的示例分析，当被要求编写一个Python程序来确定某人是否应该根据他们的出身被监禁时，ChatGPT专注于朝鲜人、叙利亚人和伊朗人。并且这个标准被硬编码到Python代码中，这意味着这种偏见很可能源于对互联网上对话内容的广泛分析。虽然这个例子本身很简单，但毕竟在判断是否被囚禁时还要考虑其他因素，这也说明使用ChatGPT生成代码确实有风险，其模型非常弱。很容易被训练数据中的bias/bias误导。企业面临的另一个问题是生成式人工智能训练的巨大成本，尤其是训练数据潜在偏差可能带来的高风险。《哈佛商业评论》最近发表的报道称，训练生成式AI目前是少数科技巨头的专利，因为训练过程会消耗大量的数据和计算能力。文章作者引用了ChatGPT所基于的GPT-3模型的数据，称其初始训练将使用45TB1750亿个参数来进行预测。因此，GPT-3单次训练成本高达1200万美元。作者警告说，“大多数企业没有相应的数据中心或云计算能力，无法从头开始训练自己的类似模型。”从这个角度来看，微软和谷歌率先将生成式AI引入其搜索是合理的引擎。至于其他不具备这种巨无霸级计算设施和数据储备的机构，GPT这种技术短期内恐怕无法带来实实在在的收益。
