企业应该了解 OpenAI 的 GPT-4o 模型的哪些内容

OpenAI发布的GPT-4o——ChatGPT的最新版本——标志着该人工智能供应商在企业用例方面的下一步进展。

GPT-4o中的“o”代表“全能”，它支持多种商业用例，包括销售预测、任务自动化和客户支持。基于早期的GPT-4模型，GPT-4o具有增强的功能、改进的能力和一种新型的小型化模型，能够降低成本。考虑使用GPT-4o的组织应评估其企业专注的特性，例如数据分析的改进、集成选项和多模态支持，以及潜在的风险和用例。

GPT-4o在企业中的应用

对于从事数据驱动或协作密集型工作的组织来说，GPT-4o是一个值得探索的模型。它提供增强的企业数据分析、与现有工作流程的集成，以及对音频和视频的多模态支持。

企业数据分析的改进

数据分析不再仅仅是数据科学或财务团队的领域。GPT-4o允许用户使用简单的自然语言命令与上传的数据进行交互，为那些不常进行数据分析的团队成员打开了新的机会。

GPT-4o中的关键数据分析改进包括：

• 企业数据集成。用户现在可以直接从Google Drive和Microsoft OneDrive导入数据。GPT-4o支持从Google Sheets、Docs和Slides以及Microsoft Excel、Word和PowerPoint中获取和解释数据，同时也支持JSON和PDF文件格式。
• 数据可视化。当用户将数据集（例如需求的导出）上传到GPT-4o时，该模型可以创建一个交互式表格，如图1所示。

图1. GPT-4o的数据分析能力让用户能够导入和解释来自各种来源的数据，例如Jira报告。

• 数据清理。GPT-4o为用户提供了清理上传数据的选项，并提供了数据清理过程中所做更改的详细列表。
• 可导出图表。除了在ChatGPT界面中可视化数据外，用户还可以导出并下载图表，以便在PowerPoint和Google Slides中使用。图2展示了使用GPT-4o创建图表的示例。

图2. 为帮助用户可视化数据，GPT-4o可以生成图表——例如，按指派人分配的未解决Jira问题的分布——这些图表可以进一步自定义并导出。

与现有工作流程的集成

将GPT-4o集成到现有工作流程中有非编程和编程两种选项。

潜在风险和挑战

OpenAI公开指出，GPT-4o的音频模态存在“多种新风险”。然而，该公司承诺通过持续改进技术基础设施、可用性和后期训练过程来应对这些风险。

尽管OpenAI正在改善数据控制，但对于GPT-4o来说，隐私风险依然较高，尤其是用户可以将其链接到数据存储库。对于将企业数据上传到公共版本的GPT-4o的企业来说，隐私问题更加严重。

在商业环境中保持GPT-4o的准确性和相关性也需要不断提供更新的数据。这一要求可能会变得资源密集，特别是如果公司没有建立维护这一数据流的流程或框架。

实施GPT-4o并不意味着企业可以不再对模型生成的内容进行人工监督——尤其是对那些在特定行业中运作的组织，生成式人工智能模型可能无法理解行业特定的需求或术语。对模型输出进行持续审查可能会让团队感到乏味，降低采用人工智能所带来的效率收益。

此外，最近几位高管和工程师的离职——包括联合创始人约翰·舒尔曼和伊利亚·苏茨克维尔——引发了对OpenAI潜在商业、安全或技术不稳定的担忧，因为任何幕后动荡都可能影响未来的企业客户。这是一个值得关注的情况，尤其是对于考虑在ChatGPT Enterprise上进行重大投资的大型企业。

GPT-4o、现有ChatGPT用户和OpenAI API

已经使用ChatGPT Enterprise、Team或Plus的组织——无论是作为概念验证还是提供给员工——现在都可以访问GPT-4o。OpenAI使此次升级几乎无缝，确保与定制GPT和OpenAI API的兼容性。

GPT-4o的实际应用案例示例

GPT-4o的实际应用案例包括数据分析、客户支持自动化，以及作为文档和知识库的前端。

数据分析

企业越来越依赖大量数据来进行决策。GPT-4o对数据分析的民主化使得即使是尚未超越Microsoft Excel等工具的团队也能进行这项工作。

客户支持自动化

客户支持，即使是外包或已经自动化的，也能从GPT-4o的改进中受益，这使得聊天机器人更加智能、快速和响应。借助OpenAI的语音转文本API，还有可能在支持周期中包含音频，从而改善整体客户体验。

文档和知识库前端

GPT-4o可以作为文档库和门户的直观自然语言搜索界面。即使没有完全的ChatGPT集成，团队成员也可以创建具有访问广泛文档（如销售操作手册或内部政策）的定制GPT，使这些信息对员工更加可访问和可用。

威尔·凯利是一名自由撰稿人和内容策略师，曾撰写有关云计算、DevOps、人工智能和企业移动性的文章。