ChatGPT如何影响软件公司的发展

（原标题：ChatGPT如何影响软件公司的发展）

• ChatGPT背后的技术正在影响那些开发自动化软件或构建机器学习模型的公司，包括Databricks、Snyk、Zapier和Talkdesk等当前估值较高的初创公司。

微软和Salesforce在内的大型软件公司都在竞相将ChatGPT背后的技术（即生成式人工智能）整合到它们的产品中，以吸引新用户并提高利润。

然而，快速发展的技术对部分公司造成了威胁，这些公司花费了数年时间开发软件来自动化执行任务或构建机器学习模型，包括Databricks、Snyk、Zapier和Talkdesk等一些估值很高的初创公司。

以Grammarly为例，它研发了一个检查拼写和语法的软件。Grammarly在2021年底的一轮融资中估值为130亿美元。Madrona Venture Group的合伙人兼OctoML（一家提供在云端运行AI模型的初创公司）的首席执行官Luis Ceze表示，随着微软和其他公司将OpenAI的文本生成软件整合到它们的产品中，Grammarly及类似的产品可能会被淘汰。

Ceze表示：“如果像Grammarly这样的公司不能很快弄清楚它们独特的竞争模式是什么，它们将很快被以ChatGPT为首的基于大型语言模型（LLM）的软件所取代。”

西雅图风险投资基金Tola Capital的联合创始人兼董事总经理Sheila Gulati指出，投资者不会资助与大型语言模式竞争的初创公司，除非这些初创公司有独有的护城河——比如客户数据——可以增强它们自己的模型。

“很多初创公司将不再拥有真正的、可盈利的业务，因为它们的产品现在可以很容易被复制。”Gulati表示，“初创公司要学会利用大型语言模型为产品赋能，而非提供与大型语言模型相似的产品，这样不利于初创公司的发展。”

Grammarly正在利用生成式AI来增强其产品。该公司上个月发布了一组基于OpenAI的GPT-3.5语言模型的功能，可以实现编写文档和回复电子邮件等功能。Rahul RoyChowdhury是Grammarly的产品负责人，下个月将接任首席执行官一职。他表示该公司正在突破其传统的文本修改和更正业务，转而进入内容创作领域。Roy Chowdhury表示：“这也是我们路线图的重要组成部分，有助于扩大产品范围。我认为大型语言模型能为我们实现这一目标提供有效助力。”Roy Chowdhury表示，Gramarly使用了自己专有的机器学习模型和数据集，在名为GlamarlyGo的新产品中创建个性化功能，以保持个人独特的写作风格。

拥有12年历史的软件供应商Talkdesk通过语音、聊天机器人、短信等方式帮助公司与客户沟通。该公司在2月份发布了一项由OpenAI提供支持的功能，可以自动总结客服与客户之间的通话。它会评估客户的问题是否已得到解决，以及是否需要采取后续行动，这一任务此前通常由员工来处理。该公司高级副总裁、产品和工程全球总监Ben Rigby表示，另一个新功能可以根据情况实时调整聊天文本的语气，使其听起来更专业、更善解人意或更具有歉意。

Talkdesk在2021年融资中的估值为104亿美元，自2019年左右以来，它一直在使用大型语言模型来构建人工智能技术。Rigby表示，2022年夏天推出了扫描通话记录功能，以检索、记录公司支持人员无法回答的问题，然后更新公司的文档以提供答案。“OpenAI的GPT-3和GPT-4语言模型比Talkdesk之前使用的语言模型的性能要好得多”，Rigby表示，“我们能够用GPT替换几乎所有的基本技术组件，它给我们带来了极大的好处。”

重塑网络安全市场

OpenAI的技术已经在重塑网络安全工具的市场，特别是那些自动扫描开发者代码发现漏洞的工具。在过去十年里，风险投资家已经向这些公司投入了数十亿美元。现在，OpenAI的大型语言模型可以被训练来发现和标记代码中的错误。

微软的开源存储库GitHub去年开始构建由OpenAI驱动的Copilot工具，以发现代码中的漏洞并提出修复建议。Copilot借助OpenAI的模型在开发人员编写输入代码时提供建议。GitHub还训练了工具来识别安全漏洞，例如JavaScript中可能容易受到SQL注入（一种常见的黑客技术）的攻击。该安全功能于今年2月发布，并同时发布了企业版GitHub Copilot，每个用户每月收费19美元。

这可能会给Snyk、Qwiet AI（前身为Shift Left）和CircleCI等安全初创公司带来挑战，这些公司都在推广自己的代码扫描技术。Snyk已募资超过10亿美元，当前收费标准为每个用户每月至少收取57美元，是Copilot费用的三倍。目前该公司已经遇到了困难：10月份，它解雇了14%的员工。Snyk在2022年12月以74亿美元的估值筹集了1.965亿美元，比上一轮融资估值低了12%。CircleCI的首席技术官Rob Zuber在一份声明中表示，该公司用于测试代码的工具将其与GitHub Copilot区分开来，后者的代码测试工具现在仅仅是功能有限的初代品。

另一家可能受到生成式AI威胁的公司是Stack Overflow，该公司运营着一个网站，软件程序员可以在该网站上提出技术问题并获得解答。去年12月的Stack Overflow暂时禁止用户发布基于GPT或ChatGPT的答案，因为ChatGPT当前的答案错误率较高。

“当用户可以像向问其他人一样轻松地向聊天机器人寻求帮助时，我们的社区应该扮演什么角色？”Stack Overflow首席执行官Prashanth Chandrasekar上周在一篇博文中问道。在帖子中，Chandrasekar表示，公司已指派员工致力于将生成人工智能添加到其产品中，并将在2023年夏天取得初步成果。

机器学习模型自动化

生成式人工智能还可能对提供机器学习模型自动化服务的初创公司构成威胁，例如DataRobot、C3 AI、Dataiku和H2O.ai。其中一些公司正在努力应对威胁。DataRobot在3月份宣布通过与微软的Azure OpenAI服务集成联合，帮助数据科学家自动生成代码来训练和运行机器学习模型。

由软件行业的名人Tom Siebel领导的C3 AI在1月底发布了一项基于人工智能的服务，用户可以使用自然语言文本命令搜索存储在组织中的数据。此次发布促使C3 AI股价上涨约40%。Siebel在一份电子邮件声明中表示，大型语言模型和生成式人工智能是C3的“一个重要的商业催化剂”。

Databricks销售帮助数据科学家建立机器学习模型的工具，以及一个基于云的数据存储库。其首席执行官Ali Ghodsi表示，该公司于4月初发布了一个开源的大型语言模型，该模型基于员工生成的数据进行训练。许多Databricks企业客户希望使用专有数据构建自己的模型。新模型帮助它们在不违反OpenAI许可规则（即禁止使用ChatGPT生成的文本来构建竞争产品）的情况下实现了这一诉求。

大型语言模型也给Zapier和Workato等公司带来了挑战。它们的软件连接了不同的应用程序，以自动化个人计算任务，比如向Dropbox发送电子邮件附件。这两家公司都围绕着将它们的产品与来自软件供应商的数以千计的应用程序编程接口相集成来建立自己的业务。

帮助公司开展人工智能项目的咨询公司V Squared的创始人兼技术战略顾问Vin Vashishta表示，大型语言模型很快将能够构建自己的工具和API集成。他表示，“一旦模型具备了这个功能，它们根据提示构建和执行任务列表的能力将使Zapier和许多其他公司的解决方案过时。”

Meritech Capital的普通合伙人Alex Clayton表示，生成式人工智能技术可能会简化财务报告的创建和批准流程，进而威胁到财务管理软件（例如Expensify）供应商。“如果你完全取消了审批流程，而产品本身会帮你完成这些工作，这将会怎么样？”Clayton表示，“想想看，如果不用花时间审查和批准费用报告，可以节省多少时间。”

Expensify已经使用一种语言模型为其聊天机器人Concierge提供支持，该机器人可以回答来自53,000家公司的780,000名用户的问题。当Expensify确信Concierge可以正确回答问题时，它会自动发送该答案。不过，更常见的是，它会将问题发送给员工，由员工从以前使用过的回复列表中进行选择或编写新回复。

Expensify的首席战略官Daniel Vidal表示，该公司计划利用ChatGPT来改进聊天机器人。他表示，ChatGPT通常比Expensify的内部AI模型更好地回答用户问题——有时甚至比其员工更好。Expensify的竞争对手也在走类似的道路。Vidal提出：“也许一年后，每个人都会有一个聊天机器人，可以回答一个非常简单的问题，比如如何交费或更改密码。客户再也不会去向人类提问了。”Vidal表示，使用人工智能完成更复杂的任务（如按时提交财务报告或预订旅行），这一更具挑战性的解决方案仍然遥遥无期。

Bessemer Venture Partners的合伙人Kent Bennett表示，他认为许多公司（例如Expensify）会在竞争对手赶超之前找到用人工智能增强其产品的方法。他指出：“这些现有公司有时间和机会采用这项技术，让它们的产品变得更好。但并非所有公司都会选择这条路径。”

（本文编译自The Information，选自《全球科创观察》2023年第18期“深度观察”栏目内容。本期全部内容可点此查看。）

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