關鍵詞：數位化轉型; chat gpt；ai
Chat GPT的誕生引起了全民的熱議，直到現在，這股熱潮依舊有增無減。 各行各業都在爭先恐後地探索GPT的應用，有的趕潮流玩概念，有的試圖在技術層面將其與自己的業務聯絡起來。 個人或企業對GPT的理解也在逐漸改變，從最初的狂熱崇拜到理性觀，更加關注其在實際場景中的應用效果。 那麼，GPT技術將對企業的數位化轉型產生什麼影響呢？ GPT技術在企業數位化轉型中的實際應用場景有哪些？
人工智慧背後的本質
不可否認，GPT的功能確實非常搶眼，但它本質上是乙個深度機器學習過程，最好把它想象成乙個學習模仿天空的超級寶貝。 例如，乙個智慧型公園專案引入了乙個智慧型機械人來接待遊客。 機械人在演示方面做得很好，對話流暢，甚至可以帶領客人上樓。 這背後，訓練機械人難度極大：新購置的機械人一開始就像一張白紙，需要用公釐波雷達掃瞄整個校園環境，包括每層樓、每個辦公區域甚至每個辦公室，並建立地圖和標記。 當工人下班時，他們還需要檢查機械人未能回答的問題，然後補充答案。 GPT之所以能讓世界變得驚豔，是其不斷學習和成長的結果。
人工智慧技術的那些缺點
在生活中，人工智慧技術目前廣泛應用於網際網絡服務中，多起到搜尋引擎的作用。 大家通常使用大型公眾模型，非常方便，沒有後顧之憂，即使有資訊繭，也不會錯過任何重大事件。 但是，當這項技術應用於企業級場景時，可能會帶來新的安全問題，而資料安全是首要的。
三星發生了嚴重的晶元機密洩漏。 在使用ChatGPT不到三周的時間裡，他們發現該公司的半導體裝置關鍵測量資料、產品合格率等重要資訊被竊取並儲存在美國的ChatGPT資料庫中。 因為GPT的核心模型和算力都在美國，所以在內部執行GPT時，必須呼叫內部伺服器的資料，自然會產生資料安全隱患。
現在我們面臨的矛盾是：如果企業不採用公共的大模型和算力，而是選擇私有化部署，這意味著成本高，不是所有企業都能負擔得起，同時也意味著更長的學習和培訓週期，畢竟企業的具體工作場景可以提供有限的學習樣本。 但是，如果繼續使用公共介面，則存在資料洩露的風險。 因為在優化工作效果的過程中，GPT需要在實際工作場景中學習，這必然會收集員工的工作行為、各種系統中的業務資料和資訊，最終會通過網路傳輸到GPT的伺服器，導致企業內部資料的洩露。
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