67种用ChatGPT“打工”的方式

ChatGPT 的爆火打了大公司们一个措手不及。

起初，人们只是把 ChatGPT 当作又一个不知天高地厚的“人工智障”看待，网络上流传的都是 ChatGPT 回答出错或者答不出的搞笑图。

但很快，越来越多人讨论怎么把 ChatGPT 用到工作上，打工人想用 ChatGPT 应付无意义的工作，公司的管理者们则在思考怎样用 ChatGPT 节约人力。

昨天嘲笑 ChatGPT 的人，开始担心明天 ChatGPT 会取代掉他们的工作。

今年 3 月，高盛发布的一篇报告指出，约 2/3 的工作都受到某种程度的 AI 自动化的影响，而生成式 AI 最多可以直接替代当前 1/4 的工作岗位，AI 办公成了职场上的新趋势。

就在最近，Bussiness Insider 报道称亚马逊内部正在广泛使用 ChatGPT 来辅助完成日常工作。

在亚马逊泄露的一份名为《生成性 AI —— ChatGPT 影响和机会分析（Generative AI-ChatGPT Impact and Opportunity Analysis）》的内部文件中，列出了 67 个 ChatGPT 和类似应用程序的用例。

其中提到的用例广泛分布在亚马逊的各个团队中，毫不夸张地说，ChatGPT 已经“入侵”了亚马逊。

该内部文件着重提到了以下几个重要的用法：

分析竞争对手

亚马逊的销售团队成员表示，他们可以利用 ChatGPT 快速检索亚马逊和竞争对手的财务报告，以便让团队快速找到他们的战略目标。

分析客户情绪

ChatGPT 可以对客户的购物评价进行情绪分析，通过抓取其中的关键词来解读客户的真实感受，帮助团队判断产品的价值。

事实上，OpenAI 总裁 Greg Brockman 曾在 TED 演讲上提到，ChatGPT 的一项核心技术诞生的契机，就是为了对购物网站上的评价作情绪分析。

预测畅销产品

ChatGPT 可以根据产品销售的各方面数据，预测出哪款产品是潜在的爆款产品，并解读它走红的原因。

定制化回复

用 ChatGPT 做客服是所有电商网站都希望实现的目标，作为电商头部的亚马逊更是如此。亚马逊的团队希望用 ChatGPT 自动编写针对实际产品和问题做出的定制化回复，而不是像以往的电子客服一样只会千篇一律地回答。

基于食谱提供购物清单

食品团队希望利用 ChatGPT，用户只要发送一份食谱过来，就能获得一份基于食谱的购物清单，一站式买齐所有的产品。

生成新闻稿

亚马逊每次发布新的产品或动态都要发布一份新闻稿和 FAQ 公告，公关团队希望使用 ChatGPT 来完成这些重复性的工作。

参与头脑风暴

亚马逊员工提议将 ChatGPT 纳入亚马逊创意流程中，让它作为外置大脑来提高创意工作的效率。

除了提到用法之外，该文件还讨论了如何把 ChatGPT 等大语言模型工具结合到亚马逊自家的产品中。

例如，有团队成员建议为亚马逊商店创建一个对话界面，引导用户在线购买产品，当用户咨询时，聊天机器人可以帮忙分析不同产品的优缺点，总结购物评价，给用户提供定制化的购买指南。

文件中提到，至少有 11 个内部项目已经进入了原型开发阶段。

亚马逊的团队认为，ChatGPT 可以帮助员工解决困难并减少重复的“手工劳作”，从长远来看这能提高他们的生产力。

目前这份内部文件还未完全公开，APPSO 会持续保持关注，披露更多的实际用例。

亚马逊的焦虑也是大部分公司管理者的共同焦虑：ChatGPT 能为我带来什么价值？我能用 ChatGPT 创造什么价值？

此前，有统计数据表明截至目前标普 500 指数成分股公司中，有 1072 家公司都在绩后电话会议上提及了 AI 的相关话题。

由于 AI 模型训练和 AI 应用计算都离不开云服务商的算力支持，作为全球最大的云服务商之一的亚马逊可以说是这场 AI 热潮最直接的参与者和受益者，这也解释了为什么亚马逊 AI 化的步伐能迈得如此果决。

前不久，亚马逊发布了名为 Bedrock 的 AI 应用平台和自研模型 Titan，押注生成式 AI 领域。

亚马逊云部门（AWS）的主管 Adam Selipsky 曾在内部的员工会议上提到，亚马逊云部门乃至整个亚马逊都会因为 AI 发生大量的变化。

亚马逊 CEO Andy Jassy 在公司的全体会议上提到，未来亚马逊员工工作的每一个部分，都会有强大的生成式 AI 模型参与，这是推动亚马逊客户体验继续进步的关键。

从另一个角度来看，亚马逊的焦虑也是来自于 ChatGPT 可能会在根本上改变用户的行为。

比尔·盖茨上个月在高盛和 SV Angel 的人工智能活动上提到了一个大胆的推论：未来 AI 领域的头部公司可能会创建一种个人数字代理（personal digital agent），可以为人们自动地执行某些任务。

届时，用户就不会再去搜索网站、不会再去生产力网站，也不会去亚马逊购物，所有的需求都可以交给 AI 来处理。

也就是说，这些公司要么等待在某个惬意的午后突然被强大的 AI 所取代，要么抢先创建出这样的 AI。

亚马逊选择了后者。