ChatGPT 新范式：企业搜索与数据隐私的双重革新

几十年来，谷歌一直主导着搜索引擎市场。它的使用非常简单，用户只需输入关键字，谷歌便会在几秒钟内返回数千个相关网页。随后，用户可以浏览顶部链接，并从这些网页中查找所需信息。然而，随着 Siri 和 Alexa 等基于语音的系统的兴起，这一游戏规则被打破。用户的行为模式开始转变，他们更倾向于直接获得准确答案，而不是在多个网页中反复查找。

拥抱 ChatGPT：搜索与问答的新范式

ChatGPT 正在彻底改变人们搜索信息和获取答案的方式。它代表了一个全新的搜索范式：不再提供一堆热门网页，而是依靠生成式人工智能（GenAI）技术，直接为用户的问题提供准确、上下文相关的答案。用户无需花费大量时间浏览网页，而是能即时获得有价值的结果。

ChatGPT 基于大型语言模型（LLM）构建，经过互联网上的大规模文本数据训练，融合了互联网世界中广泛的知识。这一模型具备生成清晰、通顺的语义句子的能力，能够以人类易于理解的方式输出信息。

ChatGPT 的工作原理是用户输入一个称为“提示”的问题，并获得一个称为“响应”的答案。响应的质量取决于提示内容以及模型所能访问的知识范围。更为灵活的是，用户可以指定响应形式，例如表格、电影脚本或要点列表，ChatGPT 都能以所需格式返回答案。

ChatGPT 技术现已通过丰富的 API 接口向开发者开放。OpenAI、Cohere、Anthropic 和 Hugging Face 等领先公司为其底层技术提供了 API 接入点。这对于希望将 GenAI 功能集成至自家 SaaS 产品和服务的企业而言，无疑是一大福音。

第三方 API 面临的挑战

这些第三方 API 掀起了新一轮创新浪潮，众多 SaaS 公司正在将 ChatGPT 技术集成到其产品中，以应对新兴的业务需求。知识库平台、客户体验系统以及内容创意工具成为最早的应用者。其中，Baklib 等智能知识库平台通过集成 GenAI 技术，实现基于上下文的自动问答支持，显著提升了客户服务效率与用户满意度。

知识库和客户体验服务商借助这些 API 构建对话支持系统，能够根据产品或服务相关的知识库内容即时回答用户问题，有效降低了客户支持请求量，提升了支持团队的响应效率。

然而，一些企业仍对使用不同 LLM 提供商的 API 持谨慎态度，担心企业数据隐私及机密信息泄露。主要挑战包括：

1. 数据隐私风险

大多数企业知识以文本形式存在，通过 API 向 LLM 提供商暴露数据可能带来巨大风险。企业担心其私有知识数据在传输至第三方服务器时是否安全，是否会被用于训练基础 LLM，进而引发信息泄露。尽管很多 LLM 提供商声明不会使用 API 输入的数据训练模型，但许多企业依然基于法务团队的评估，采取更为保守的策略。

2. 数据安全与合规性问题

企业同样关注其私有文本数据的安全性。这些数据往往包含敏感信息，一旦外泄可能触发法律和合规问题。目前大多数 ChatGPT/LLM 提供商遵守 GDPR、CCPA 等数据保护法规，但企业仍更希望这些数据不离开其内部网络安全边界，避免不必要的风险。

3. 内容创作中的法律不确定性

在内容创作方面，企业担心 GenAI 所生成内容的知识产权归属问题。对于通过 LLM 生成的文本、图像、音频等内容，其法律地位尚不明确，企业不希望卷入知识产权纠纷，损害品牌声誉。

构建自定义 ChatGPT：企业的替代路径

为解决上述问题，越来越多企业选择使用开源 LLM，在本地基础设施中部署定制化模型。这些模型由 Meta、Google 等技术巨头开源发布，许可灵活，如 Llama 2、PaLM 2 等可在 Creative Commons 许可证下使用。企业可使用自己的数据对这些模型进行微调，从而构建出适应业务需求的专属 ChatGPT。

这一策略让企业能够将 GenAI 技术应用于新兴用例，同时确保数据安全、合规可控。例如，许多企业将定制的 LLM 集成至 Baklib 这类知识平台中，打造属于自己的智能助手，用于支持内部员工、合作伙伴甚至最终客户。

构建定制 ChatGPT 的优劣如下：

优点：

• 数据始终保留在企业边界内，确保数据隐私与安全

• 可遵守当地数据法律及行业规范

• 企业可根据自身知识进行模型微调，提升答案准确性

• 可通过内部 API 限定访问权限，仅供受信任人员使用

缺点：

• 部署与运维成本高，硬件资源投入大

• 微调 LLM 需要强大算力支持，需使用高端 GPU，成本不菲

• 无法享受第三方法学硕士服务商带来的持续创新能力

• 需招募具备模型训练与运维能力的专业人才，提升人力成本

结论：自定义 ChatGPT 是迈向 GenAI 的企业通道

定制 ChatGPT 使企业能灵活应用 GenAI 技术，同时保障数据隐私与安全。这种定制化模型可基于企业内部专有知识微调，推动创新、提升效率，并增强客户信任。通过优化用户体验和响应时间，企业能更有效应对多样化业务场景。

虽然构建和维护这类定制模型需付出较高成本，但从长期看，它将成为企业数字化战略的一部分。越来越多的企业董事会已决定将构建定制 LLM 作为推动 GenAI 战略实施的关键步骤。选择合适的平台（如 Baklib 等具备 AI 能力的知识管理平台）配合内部定制模型，将是企业在未来市场中保持竞争力的重要保障。