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【【微信】】 (Generati【【微信】】rmer) 是一种基于神经网络的语言模型，是OpenAI团队于2019年推出的一种人工智能技术，是一种基于预训练的转换器模型，可以非常智能的生成可以关联上下文的自然语言文本。飒姐团队成员们经过长时间的使用和研究GPT后，初步判断GPT在目前主要有四个方面的应用，分别是：文本生成、文本分类、问答对话、机器翻译等。

今天我们就来为大家分别讲讲这些应用在当前的B端或C端用户中是如何落地、赚钱的，并在此基础上讲讲他们分别有哪些法律风险需要注意。

一、?ChatGPT目前存在的商业应用

（一）?文本生成

目前文本生成是ChatGPT最广泛应用的一个领域。用户只需要先输入一段前文，ChatGPT就会根据前文中存在的语言模式和规则，生成一个后文，还可以根据前文中的上下文信息和语言模式来自动判断后文的语言形式和风格，因此可以被用来生成包括而不限于新闻报道、小说、诗歌、广告文案等各类文章。

目前落地的商业化应用：

BuzzFeed是一个美国的新闻聚合网站，将GPT用于即时新闻内容创作；

Iris Dating是一个类似国内某陌、某目的约会App，将GPT用于生成个性化简历。

赚钱模式：此类商业应用主要将ChatGPT用于特定文本的生成，一方面可以帮助企业节省文案撰写人力成本，提高生产效率；另一方面生成的文字作品可以成为其产品，产生商业收益。

（二）?文本分类

ChatGPT在文本分类领域也有着广泛的应用，主要是体现在对文本进行分类分析后得出具有价值的判断上，例如新闻分类、情感分析等。在分析领域其表现非常良好，不仅可以依据现有的数据作出较为准确的判断，在情感分析方面还可以自动识别用户对某个话题的态度。

目前落地的商业化应用：

Dealtale：一家信息技术公司，将GPT用于员工绩效营销分析；

ZoomInfo：是一家为B端客户服务的营销大数据公司，为企业客户提供销售线索大数据服务，将GPT用于辅助分析销售数据及营销模式；

Zeta：一家与ZoomInfo类似的公司，同样用GPT来提高营销的效率

赚钱模式：这种商业应用方式主要是针对B端用户，可以帮助企业自动识别和分类大量的文本数据，并进行数据分析和挖掘，具有与之前大数据分析类似的功能（或者说该项功能是AI基本功，而ChatGPT在文本型数据处理领域具有自己的优势），提升企业的决策效率和竞争力。

（三）?问答对话

由于ChatGPT可以理解自然语言，快速提供准确的答案并能够进行对话。在一切涉及问答的领域ChatGPT也非常有发言权，例如智能客服、智能助理、游戏NPC对话等等。

目前落地的商业化应用：

Nerdy是一家创立于2007年，总部位于美国密苏里州的实时在线教育平台，其本身就有一个叫【【微信】】的期间业务，利用技术和AI大规模提供个性化的实时学习。目前该公司利用GPT进行智能课程创作和对学院进行课业辅导；

Helbiz是一家做电动车、助力车的公司，把GPT作为线上智能客服使用；

Nice是一家做普通商品销售的公司，同样将GPT用于线上智能客服与用户交互；

Glassbox是一个大数据分析公司，将GPT用于与客户互动聊天。

赚钱模式：将ChatGPT应用于智能客服领域可以帮助企业提供更好的客户服务体验，并节省客服成本。同时，还可以将其用于智能助理领域，例如语音助手、智能家居等，提供更便捷的生活方式。该类应用在游戏方面也对用户体验有着巨大的提升，目前来看商业潜力巨大。

（四）?机器翻译

CahtGPT的专长就是处理语言和文本，这使得它在机器翻译领域具有得天独厚的优势也有着广泛的商业应用，飒姐团队在使用中发现，ChatGPT可以进行多语言翻译，在使用人数最多、用途最广的几个语言，例如英文、中文、法文、德文、日语等方面精度非常高，是非常好用、高效的翻译工具。另外，它还可以自动识别语言进行对话，总的来说逻辑清晰语句通顺流畅。

目前落地的商业化应用：

Google是全球最大的搜索引擎公司也是自然语言处理领域的领导者之一。目前该公司的研究人员正在使用ChatGPT模型进行机器翻译的研究。

Facebook（现已改名Meta）是全球最大的社交网络公司之一，也在使用ChatGPT模型进行机器翻译的研究。

国内的大厂如鹅厂、某易等也都在进行相关研究，希望将该功能内置到自己产品中

赚钱模式：ChatGPT应用于机器翻译领域可以帮助企业快速进行多语言翻译，降低翻译成本。同时还可以将ChatGPT用于国际贸易领域，例如跨境电商、跨境交易等，增加商业机会。也可以帮助普通用户进行跨境旅行，促进文化交流等。

二、法律风险

目前ChatGPT已经在多个领域中成功实现的商业化应用，这些应用都有着不同的商业价值和赚钱模式，诸多厂商已经开始抢先布局。但其作为一种人工智能技术，虽然在自然语言处理领域取得了显著的进展和应用，但飒姐团队在其中也发现了一些潜在的法律风险，虽然目前暂时没有产生诉讼纠纷，但不仅B端企业用户们不能掉以轻心，C端用户们也需要防止自己的权利被侵犯。

（一）?涉及隐私和数据保护的风险

ChatGPT模型需要大量的数据进行训练，这些数据可能包含用户的个人信息，如姓名、地址、电子邮件等。如果这些数据不受到充分的保护，可能会导致用户的隐私受到侵犯。此外，如果ChatGPT模型用于处理敏感数据，例如医疗或金融领域的数据（例如目前某巢医学就已经将其用于临床决策的辅助工作了），那么必须确保数据受到充分的保护，以避免可能的违法行为。

飒姐团队提示：如果ChatGPT可能需要访问用户的个人信息，如姓名、医疗隐私、账户数据、个人地址、行踪轨迹等，那么企业务必注重数据合规的建设，如果该企业没有采取适当的措施来保护这些信息，例如使用加密和安全传输协议，就可能会导致用户的隐私受到侵犯，从而引发民事纠纷风险、甚至产生行政处罚、刑事等风险。

（二）?涉及版权和知识产权的风险

与AI绘画一样，ChatGPT的训练数据中可能包含受版权和知识产权保护的内容，例如新闻文章、小说和电影剧本等。如果ChatGPT模型在生成的文本中包含了这些受保护的内容，可能会侵犯版权和知识产权，从而引发相关的法律纠纷。

飒姐团队提示：如果一个公司使用ChatGPT模型生成一篇新闻报道，而这篇报道的内容与一家新闻机构的报道非常相似，甚至是几乎相同的，那么可能会侵犯后者的著作权，从而引发侵权诉讼。另外，深圳南山法院曾经有过判例，某鹅厂利用AI工具生成的文章被不当转载引发侵权诉讼，法院肯定了AI作品的可版权性并认定转载行为构成侵权。

（三）?算法歧视的风险

ChatGPT的算法中可能包含了偏见和歧视的内容，例如种族、性别和宗教等方面的偏见（目前已经有不少实例）。如果ChatGPT模型在生成的文本中包含这些偏见和歧视，可能会引发纠纷（例如人格权、名誉权等纠纷）。

飒姐团队提示：如果一个ChatGPT聊天机器人在与用户交互时，使用了存在种族、性别、长相、宗教等方面的，具有偏见和歧视性的表达，导致用户受到心灵创伤、不公平待遇或其他损失，那么用户可能会对企业提起相关诉讼。当然，目前尚未出现相关实例，我们还需要时间进一步观察算法歧视在人工智能治理领域的进展，飒姐团队后续会继续发表相关研究文章，敬请关注。

（四）?不良引导的风险

我们在之前的文章中就已经说过，ChatGPT虽然足够智能好用，但它不能像人类一样思考和判断，这就意味着在某些情况下，其生成的文本可能会包含错误、误导性或其他有害的信息。

飒姐团队提示：如果一个ChatGPT聊天机器人在与用户交互时生成了一条有害的信息，例如介绍如何自杀或教唆犯罪等，且这条信息还真的导致了实际的伤害或损失发生，那么使用GPT的企业往小了说可能需要承担民事侵权，往大了说承担刑事责任也有可能。因此，我们在此提示企业用户，慎重对待ChatGPT的商业化应用，提前做好测试和相关合规工作并留痕。对于普通用户来说，需要明辨是非，切勿过于相信机器人的回答。

写在最后

飒姐团队认为，ChatGPT作为一种人工智能技术，虽然在自然语言处理领域有广泛的应用和前景，但也面临着一些法律风险和挑战。为了避免这些风险，开发人员和企业应该采取适当的措施来确保ChatGPT模型的安全性和合法性，包括数据保护、版权和知识产权保护、歧视和偏见的预防等。同时，监管机构也需要加强对ChatGPT技术的监管和监督。

chatgpt如何改变算力基础硬件？以及从龙虎榜看到近期游资行为

ltc算力

印刷电路板我们简称PCB,作为电子产品的重要组成部分，是电子元器件连接的重要桥梁就是，举个例子：就是建房子的地基基础。PCB 是指在 通用基材上按预定设计形成点间连接及印制元件的印制板，其主要功能是提供机械支撑，便于插装、检查和测试，使各种电子 零组件形成预定电路的连接，起中继传输的作用。

PCB是属于产业链中游，比较上下游行业集中度较低，议价能力偏弱。PCB产业链上游为相关原材料， 主要包括铜箔、铜箔基板、玻纤布、树脂等等，材料成本占比PCB成本约60%；下游主要包括通信设备、计算机、消费电子、汽 车电子、工业控制、航空航天等，其中通讯电子、计算机、汽车电子占比排名前三，合计占比超7成。

$沪电股份(002463)

另外一方面光芯片是高速数据传输网络的核心之一。光芯片系实现光电信号转换的基础元件，其性能直接决定了光通信系统的传输效率。光芯片可以进一步组装加工成光电子器件，再集成到光通信设备的收发模块。

从产业链角度看，光芯片与其他基础构件构成光通信产业上游，产业中游为光器件，包括光组件与光模块，产业下游组装成系统设备，最终应用于电信市场，如光纤接入、4G/5G 移动通信网络，云计算、互联网厂商数据中心等领域。

$剑桥科技(603083)$中际旭创(300308)

（3） 全球服务器内存接口芯片需求量=全球服务器出货量*单个服务器CPU数量*单个CPU对应的内存条数*内存接口使用比例（1:1）。ChatGPT催生高算力需求，2021年全球服务器出货量1354万台，同比增长10.98%，长期看好成长趋势。

单个服务器CPU数量=单路服务器占比*1+双路服务器占比*2+4路服务器占比*4+8路服务器占比*8。由于x86处理器销量占比超过97%且公司 的服务器平台产品兼容X86架构，因此根据x86服务器的各类产品结构计算CPU需求。双路服务器占比88.8%；单路、4路服务器合计占比超 10%；8路以上服务器较少，占比未超过1%。

目前一般单CPU需要搭载6个内存条。DDR4世代，单个CPU对应8-12个内存通道，而DDR5世代预计将有12-16个内存通道，每个内存通道可连 接2个内存条。随着内存插槽上限和应用需求提升，单个CPU的内存条用量会持续增长。

$景嘉微(【【QQ微信】】)

我们看看3.24龙虎榜游资出现在什么地方？

$拓维信息(002261)

游资不再像之前一样热衷于打造连续涨停的个股，而是开始操盘趋势牛股。

机构+炒股养家+外资+章盟主成为买入

机构买入净额1.52亿，炒股养家买入净额2.36亿，宁波桑田路锁仓。

从趋势中军龙头三六零的龙虎榜看则更加豪华，章盟主带头买入3个多亿，而方神也买入了近1.3亿，

这也充分说明游资并未踏空本轮人工智能的炒作，只不过不像之前一样暴力的连续拉升涨停，而是采

取这种缓慢爬升的方式来运作。

$三六零(601360)

机构买入净额9521万，章盟主买入净额3.08亿，方新侠买入净额1.3亿

杭州帮卖出净额1.33亿

随着市场炒作的延续，后续板块的赚钱效应可能进一步向前排核心股之中聚集。另外在人工智能盘中回落的过程中，储能方向也在盘中异动活跃，可以看到目前新能源赛道与人工智能方向的资金博弈仍在延续，在此背景下当人工智能涨修整时，以储能为代表的新能方向或仍机会迎来短线反抽。

【投资有风险，入市需谨慎】

储能板块将迎来机会，（0Xxxxx）户储+数据中心，调整到位，马上启动！！！