企業離全面應用GPT還有多遠？

（圖片來源：攝圖網）

作者|老楊 來源|湘江數評(ID：benpaoshuzi)

Chat GPT的推出無論是在科技界還是在資本界無疑是一個重磅炸彈，引發了群體的狂歡，到目前為止，仍熱度不減，各個領域都在跑步跟進，有蹭熱度玩概念的，也有從技術方面打通接口應用的，總之軟件廠家都要與GPT掛鉤，總要以此為噱頭拿出來宣傳一番，深怕掉了隊，失去市場的影響力。那么GPT技術究竟是高高在上，不可觸摸，還是已經在我們身邊落地應用，而我們還是毫無感知？對企業數字化轉型建設又有哪些影響？今天老楊就來聊聊GPT技術在數字化轉型建設過程中的那些應用場景。

從GPT技術推出，老楊就一直在關注其發展，也通過一些渠道進行相關功能的試用，一些功能確實足夠驚艷，當然也會鬧出笑話，人們對GPT的認知也從最開始的狂熱膜拜，到慢慢的趨于理智，更加追求其在實際場景中的應用效果，所以就產生了各種褒貶不一的意見，其實GPT就如一個孩童，有一個學習成長的過程，這就如幾年前老楊做的一個智慧園區的項目，其中一個環節就是引進了一臺智能機器人用于來訪接待，從當時廠家演示的效果來看，功能確實很強大，機器人對答如流，帶客上樓等功能讓領導們嘖嘖稱奇，但真正買來之后才知道訓練的過程何其痛苦，新買的機器人從開機那一刻起只能是一臺設備，如嬰兒般從零學起，需要用毫米波雷達來掃描園區環境、大樓每個樓層，甚至是每個辦公區、辦公室，生成地圖，還需做標注，還需要做各種場景的語言訓練，把能想到的各種問題、關鍵字等輸入系統，以方便機器人能夠自動辨識、回答，下班后還要進入后臺檢查機器人不能回答的問題，然后重新輸入答案........所以這就是一個機器學習的過程，GPT之所以能夠驚艷世人，背后也是其不斷學習的結果，只是這個過程我們沒有看到。我們恰恰只過度關注了結果，想當然的認為GPT無所不能，然后為了測試它讓它出糗就絞盡腦汁去刁難他，然后得到一個意外的結果后開懷大笑，豈不知你這樣的行為對它而言也是一個學習的過程，促進了它的進步。

所以大部分情況下，人們只關注結果，只喜歡看到自己愿意看的，所以無形中就被AI技術所掌控，比如，短視頻的推送功能，讓你一直流連于你想看的內容，沉迷其中，這就是大數據算法在生活中最基本的應用。其實你的這些刷視頻的行為，也是平臺AI技術學習進步的過程，它會不斷分析你的行為，比你的親人更了解你，所以大數據殺熟也橫空出世，這就是廠家利用大數據AI技術對客戶的收割行為。

GPT人工智能技術當前大都用在互聯網公共應用方面，比如搜索引擎等，我們用的均為公共大模型、算力，也是個人使用行為，應用起來非常便捷，無其他后顧之憂，但如果是涉及企業級的應用就可能會產生新的安全隱患，首當其沖的就是數據安全問題，比如韓國三星就發生了一起嚴重的芯片機密泄露事件,三星公司在使用ChatGPT不到20天的時間里，就發現公司的半導體設備測量資料、產品良率等數據被盜取，并存入了美國的ChatGPT數據庫中。因為GPT的大模型、算力均在美國，所以當GPT在企業內部運行的時候必然要調取企業內部服務器的相關資料，這個時候必然存在數據安全的隱患。

那么問題來了，企業如果不利用公共大模型、服務器算力，那么必然要私有化部署，這期間產生的成本不是一般企業可以承受的，如果使用公共接口，必然會產生數據安全隱患，因為要想得到滿意的工作結果，GPT必然要在工作場景下學習，必然會收集企業員工的工作行為、工作數據、各系統內的數據，而這些數據也將通過互聯網被采集至GPT的服務器內，造成工作資料外泄。私有化固然很好，但意味著成本、意味著較長學習、訓練過程，因為企業工作場景畢竟相關學習行為是有限的。

那么GPT技術對企業數字化轉型而言有哪些促進作用？

隨著GPT的火爆，國內的各大頭部應用軟件企業也紛紛入局，在短時間內也推出了各自的GPT解決方案，且不談是否真的有效果或者如廠家宣傳的那般神奇，老楊只以一個數字化老兵的身份談一下個人對GPT技術在應用軟件中的理解與期望：

第一，企業應用軟件內嵌GPT技術的相關功能，希望不是其系統內置的搜索引擎換個馬甲；

第二，單系統內應用GPT技術簡單，問題是跨系統應用，相關的數據安全合規問題、接口問題如何解決；

第三，雖然軟件公司在系統內置了大模型，但私有化的算力問題需要多少成本投入；

第四，機器學習大模型是否夠先進，是否還需要過多的人工干預，對企業的技術能力來說又是一個考驗；

第五，老楊認為GPT技術對于企業應用軟件而言，從應用角度應該從前端應用與后臺運維方面為企業提供便捷的服務，例如在前端功能操作層面，領導人對內置的GPT機器人說：需要一張經營數據月報表，那么前端就會自動形成相關的報表，并對此加以評判，并提出風險項，改進措施等；在后臺運維方面，管理員只要說關閉某用戶權限，并將其權限轉移給某某，那么GPT機器人就會自動完成其繁瑣的后臺維護操作，這樣就提高了后臺維護效率及過程的準確性；或者在專業的技術層面，需要SQL語句，GPT機器人可自動生成并執行；這一切將極大改善后臺運維的技術難度，同時也為企業降低了運維成本，當然這只是老楊作為一名數字化老兵的期望了。

第六，由于企業應用環境的特殊性，為了數據安全，不會讓其接入互聯網，那么在這種特定的環境下，GPT技術大模型就失去了更多訓練的場景，所以這對軟件公司而言就需要不斷根據客戶需求來完善技術大模型；這對企業的技術服務支持能力來說提出了更高的要求；

雖然理論上GPT技術會帶來效率的提升，工作關系的改變，但前提是企業的管理及運營能力是否能與GPT這種先進的技術融合，所以又回到了數字化的原點，技術與業務的融合。企業需要注意的是，先進的技術并不是拯救企業數字化轉型失敗的良藥，也不具備妙手回春的能力，企業領導者不要盲目迷信于技術層面，先進的技術并不一定能帶來生產力，反而有可能會制約現有的生產關系，也極有可能是壓垮企業的那根稻草。

企業哪些場景需要使用GPT，如何用，需要的是企業全員的參與，共同來學習、改善，新技術帶來的不僅是工作上的便捷，最根本的是要實現企業運營能力的提升，而實現這一切的基礎是企業系統內必須有數據，且必須保障數據質量，數據的及時性、完整性、有效性是硬性指標，俗話說“巧婦難為無米之炊”，面對空白、錯誤的工作場景，即使GPT多智能，估計也是回天乏術，那么它也會變成一個妥妥的“人工智障”。

以上是老楊對GPT技術在企業應用層面的一點個人愚見，如有理解、描述錯誤之處，敬請專家批評指正！

編者按：本文轉載自微信公眾號：湘江數評(ID：benpaoshuzi)，作者：老楊