ChatGPT發布僅半年，就一躍成為世界上最著名的互聯網產品之一，5天突破百萬用戶，目前用戶總量已超1億。

不過ChatGPT基礎版實行免費政策，所以用戶數越多，其背后的開發公司OpenAI虧損也越多。

今年2月，OpenAI面向個人和公司推出付費訂閱計劃ChatGPT Plus，每月20美元即可享受高峰時段免排隊、快速響應以及優先獲得如插件、GPT-4等新功能的權利。

該計劃目前收獲了200萬訂閱用戶，僅一項即可實現上億美元的年收入。

前段時間，OpenAI還宣稱正在考慮推出「大模型應用商店」，客戶可以在平臺上銷售定制版聊天機器人，能夠幫助其他企業起草營銷材料、識別欺詐交易或構建客戶服務聊天機器人。

不過OpenAI的首席執行官Sam Altman顯然不滿于此，為了擴大ChatGPT的盈利能力，開始將槍口對準了微軟。

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Altman最近與OpenAI在倫敦的開發人員交流時表示，希望把ChatGPT變成一個「超級聰明的工作個人助理」（supersmart personal assistant for work），但他沒有說明具體的功能。

按照設想來看，用戶應該可以上傳關于個人及工作內的相關知識，以更好地輔助用戶完成工作任務，比如根據個人風格起草電子郵件或文件，在內容撰寫上也可以提供關于具體業務的最新信息。

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但這項業務極有可能與其主要業務合作伙伴、投資者以及云服務提供商微軟、Salesforce等公司發生客戶沖突，比如微軟就在利用OpenAI的技術能力打造新必應、Office AI輔助功能等，并且已經向訂購自動化版Office 365的客戶收取了40%的額外費用，使得用戶可以根據文本來創建PowerPoint演示文稿、總結會議或起草電子郵件回復。

雖然Altman公開表示OpenAI的主要目標仍然以「打造ChatGPT的新能力」作為商業重點，但坐擁全世界最強大的AI模型，打造新產品、探索全新的商業模式來最大化盈利能力也是Altman需要考慮的問題。

6月1日，華人Peter Deng在領英宣布，以「消費者產品副總裁」的身份加盟OpenAI，主要負責新產品的研發。

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Peter Deng曾參與Facebook Messenger、Chat、Events、News Feeds和Groups等產品的開發，可以說是Facebook成功的幕后功臣之一；后在Instagram、Uber、Airtable等公司擔任產品負責人。

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Peter Deng在入職OpenAI時表示，他的目標是讓AI對每個人都有用、易獲得且有益，并且希望公司開發出讓人們更有生產力和創造力的輔助能力。

此次任命也被外界視為與「個性化人工智能助力」相關的關鍵招聘。

如果OpenAI開發出一款定制ChatGPT助手，將直接與微軟進行競爭，二者的目標客戶群體高度一致，但目前兩家公司存在深入的相互依賴關系。

相比OpenAI提供的大模型服務，微軟還增加了安全承諾和額外的功能，微軟曾表示他們的服務比OpenAI要更好，并且微軟的研究人員多年來也一直在研究如何利用OpenAI的語言模型開發個性化AI助手。

微軟首席財務官Amy Hood最近也表示，即使OpenAI單獨使用ChatGPT助手，微軟與OpenAI簽署的協議也使其能夠永久訪問OpenAI開發出的底層語言模型。

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協議中還規定了微軟可以獲得OpenAI未來利潤中的大部分（如果OpenAI有能力盈利的話）。

換句話說，兩家公司都有能力推出基于ChatGPT的個性化AI助手。

數據隱私問題

目前的情況是，用戶通過網絡或移動應用來訪問ChatGPT，所有計算都在云端進行，主要由微軟的Azure提供算力服務，底層包括數千個專用的英偉達服務器芯片。

但是，如果OpenAI想要實現更個性化的方式運行，或是像蘋果Siri助手一樣快速響應的話，可能需要把模型存儲在用戶的設備上。

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一些人工智能從業者表示，打造一個可靠的個人助理還有很多工作要做，還需要大量的研發測試才能保證在降低AI模型尺寸的情況下，仍然保持較高的生成質量。

除此之外，OpenAI還需要獲得用戶的許可，以便在個人數據上訓練模型，可用數據包括個人的電子郵件、聯系人以及存儲在Word和谷歌文檔等商業應用程序中的信息。

微軟、谷歌和其他商業應用程序制造商通常也會要求客戶共享部分隱私數據來改善模型和使用體驗，所以理論上OpenAI也可以實現個性化模型訓練。

在ChatGPT發展之際，開源社區內的大型語言模型也在不斷擴張，也許不用等到OpenAI出手，每個開發人員都可以根據自己的需求創建個性化AI輔助工具。

2020年成立的一家初創公司Personal AI就是例子，他們目前已經募集了780萬美元的資金，可以根據個人數據在開源模型上進行訓練，獲得的專有模型也非常小，可以在筆記本電腦或手機上運行。

Personal AI公司希望該模型可以足夠了解一個人的日常事務，可以模仿或代替用戶參加會議，或是自動起草對收到的工作相關或個人信息的回復。

Personal AI的首席執行官Suman Kanuganti表示，該公司的軟件目前已經足夠智能來輔助用戶回應關于會議的想法，具體實現方法就是根據用戶在會議期間做的筆記進行摘要。

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Kanuganti認為，他們的產品處在個性化計算和工作相關計算之間的模糊地帶。

目前已經有超過40000人在工作中使用該產品，不過市場對這種個性化助手的需求有多大還有待觀察，數據信任問題仍然是未知的。

一些公司可能更傾向于使用開源模型，因為可以在自己的服務器上運行，可以規避向OpenAI泄露敏感數據的風險。

OpenAI的模型目前還是通用的， 也就意味著輸入到模型的數據都將成為其知識庫的一部分；如果OpenAI為客戶開發個性化版本，可能會減輕對數據泄露的擔憂，因為這些數據不會輸入到通用模型中。

成本+可靠性難題

加州大學伯克利分校人工智能專業教授、數據庫軟件公司Databricks的聯合創始人Ion Stoica認為，可靠的個性化助手還有許多技術難關沒有攻克，可能還需要幾年時間。

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目前已經有一些OpenAI的客戶選擇讓ChatGPT以更個性化的方式運行，不過在每次使用前都需要在提示詞中提供大量背景信息。

比如Salesforce預覽了OpenAI驅動的銷售軟件，該軟件可以起草給客戶的電子郵件。但 它依賴于在用戶每次要求聊天機器人起草電子郵件時，在提示中包含用戶客戶及其產品的 名稱。

類似地，微軟的OpenAI驅動的365 Copilot可以閱讀整個Word文檔或電子郵件線 程，以總結文本或將其轉換為PowerPoint演示文稿。

Stoica表示，提示工程（prompt engineering）的解決方案在實際使用時可能會很「脆弱」，也就意味著模型的反饋結果會因為用戶提供給ChatGPT的信息發生微小變化而有很大差異。

以這種方式運行AI模型的成本也更高，因為它必須先理解這些背景信息后才能開始工作。

參考資料：

https://www.theinformation.com/articles/openai-plans-chatgpt-personal-assistant-for-work-setting-up-microsoft-rivalry