企业数位转型开始扩大导入新兴科技时，对非技术人员往往会面临很大的适应考验，他们不知道如何应用新科技、分析数据或解读BI报表来决策。AI新创Chimes AI执行长谢宗震从去年底开始，开始用ChatGPT协助自家企业顾客面对这些挑战。

可用ChatGPT产生AI提案计画书

有一家使用了Chimes AI建模与管理平台产品的企业，老板想要将AI扩大应用到其他部门，要求各部门提案。不过，非技术部门不熟悉AI技术，无法想像如何将AI应用於工作流程优化。

谢宗震参考自家过往AI导入案例，利用提示工程做法，让ChatGPT自动生成AI应用发展企画书。谢宗震说，这份企画书已经足以提供企业思考的大方向，之後只要稍做修改，就能成为具可行性的计画。目前可以利用ChatGPT生成AI应用场景的计画书、产生专案开发计画、建议专案资料盘点、模拟专案资料、补齐专案资料、提供解读等等不同专案阶段的参考资料或知识。

能学习ChatGPT如何解读BI报表

如何运用ChatGPT来辅助非技术人员，例如企业业务团队常需要参考BI报表来决策，不过，就算有BI报表，业务人员不一定能将报表内容直接转化为具体洞见或执行计画。谢宗震观察，对不谙资料科学的中阶主管而言，从BI报表上冰冷的数据找到延伸方向，并整理为合理易懂的解释，不是一件易事。这是一个ChatGPT能应用的场景。企业可以输入报表或各式图表给ChatGPT，让它生成出易懂的分析来作为报告参考。

谢宗震说明，AI可以帮忙从资料之间的关联性找出可能解释。举例来说，ChatGPT能快速观察出太阳能光电厂的发电量跟天气、气温、能见度等变数间的关联性，并输出易懂的文字结论，例如发电量与哪个变数关联性最强。

尽管ChatGPT是处理自然语言的AI，不过也有办法让它读取视觉化图表。使用者可以对ChatGPT描述图表资料结构，例如折线图XY轴，再将数据以CSV的格式提供给ChatGPT，它就能读懂非纯文字的图表。谢宗震也观察到，为了避免资料外泄等原因，企业实务上通常不会直接将所有数据输入ChatGPT，而是将部分数据或模拟数据提供给ChatGPT解释後，再参考它生成的解释方向，来解读实际数据。

ChatGPT参数及提示输入是成果精准度关键

如何善用提示工程来引导ChatGPT的生成时，谢宗震提到，对ChaGPT定义使用者角色的重要性。举例来说，在请ChatGPT发想技术应用企画时，可以指示ChatGPT扮演生产技术部门里面的一个品管人员，生成的企画细节就会更加贴近实务需求。甚至，若指示ChatGPT扮演经验丰富的数据科学家角色来解释BI报表，解读能力也会提升。

企业导入ChatGPT的另一个隐忧是生成结果的精确度。作为一个生成式AI，ChatGPT会不会输出与实务情况脱节的内容，例如在生成报告时，添加了现实中不存在的数据或细节等？谢宗震坦言，这种情况确实有可能发生，因此在ChatGPT API的参数设定及指令输入上，必须依照需求做出相对应的调整，才能获得足够精确的输出成果。

举例来说，在ChatGPT API中，提供了一个Temperature参数，决定生成结果的多样性，数字越高，多样性越大，也就越可能与现实脱节。因此在需要高精度和可重现性的应用场景中，可以将此参数降为0。不过，也有些应用场景反而需要ChatGPT生出更多元的结果，例如探索新兴技术应用可能时就需要调高。

虽然ChatGPT只能根据2021年9月之前的数据来生成内容，不过，谢宗震认为，参考2年前的网路资料虽无法让企业一跃成为业界最前线，但已经足以让企业不落於人後。他甚至表示，这种用ChatGPT生成新兴技术应用企画的做法，「是一般企业追赶顶尖企业最好的方法。」

资料模糊化技术将成降低资料外泄风险关键

对不少企业来说，使用ChatGPT这类工具的一大疑虑，是担心敏感资料外泄。谢宗震认为，首要做法是，企业内部要规范好数据控管机制，以避免员工不慎上传涉及个资隐私或营业机密的数据。接下来，则是妥善利用资料模糊化技术。

由於企业使用ChatGPT来进行企画书或报表解读时，通常只需要大方向的趋势解读，因此企业可以先模糊化数据，再输入数据给ChatGPT。这些方法包括将具体数字转化为百分比、在数据中加入一定程度的杂讯，或者以实际数据为基础，做出一份模拟数据。

不过，谢宗震认为，随着越来越多企业认同ChatGPT等AI工具的价值，未来资料模糊化技术也会更加重要。就算财力雄厚的大型企业能直接购买一套AI模型，部署到自家环境中，要做到这种程度的投资前，企业内部仍须先进行小型概念验证，建立企业对这类工具的信心，因此资料模糊化这种较简单的做法，对於大小企业来说都有其必要性。

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Salesforce推出客户关系管理专用的生成式人工智慧Einstein GPT，Einstein GPT整合了Salesforce原有的人工智慧模型、资料，以及OpenAI的生成式人工智慧模型ChatGPT，官方提到，由於Einstein GPT仅使用企业可用的资料，能够生成可靠的内容加速产出行销内容。另外，Salesforce还宣布在协作软体Slack整合ChatGPT，以提供对话摘要等功能。

Salesforce提到，Einstein GPT是第一个客户关系管理生成式人工智慧，能够协助行销人员生成个人化电子邮件，更快速且专业地回覆客户的问题。同时，Einstein GPT也能够产生针对性内容，提高行销活动的回应率，甚至自动替开发人员产生程式码。

Salesforce原本就已经使用自家开发的人工智慧技术Einstein AI，每天在Customer 360执行超过2,000亿次预测，现在Salesforce将自家Einstein AI，与OpenAI的ChatGPT对话模型相结合，使得用户能够以自然语言指示人工智慧执行自动化任务，并创建个人化内容。

包括销售、行销、客户关系和开发等Salesforce产品皆整合Einstein GPT，针对销售应用，Einstein GPT可自动完成销售相关任务，诸如编写电子邮件、安排会议等，而Einstein GPT也能根据过去案例笔记产生知识文章，并自动生成聊天回应内容，协助提供个人化且快速的客户服务。

Einstein GPT能动态生成个人化行销内容，还会在Slack Customer 360应用程式中提供客户分析，针对销售机会提供智慧摘要，并且提供新知识文章等客户服务。开发者也能获得Einstein GPT的协助，官方提到，Einstein GPT结合Salesforce研究院开发的大型语言模型，可生成程式码提升开发人员工作效能。

另外，Salesforce也宣布推出ChatGPT for Slack，藉由在Slack添加由OpenAI开发的ChatGPT，使得Slack能够替对话进行摘要，协助用户编写讯息草稿，或是加速使用者了解特定主题。目前ChatGPT for Slack仍在Beta测试中。…

首来源：maxpixel

原文出自「大数据杀熟」不是什麽新鲜事，十几年前这家大公司就干过，本文获 少数派 授权转载，未经同意请勿转载。

随着微博用户 @廖师傅廖师傅 的一条控诉微博，指出某旅行网站和某叫车平台会针对老用户选择性提价，一石激起千层浪，大家也都纷纷晒出各个网络平台的产品和服务价格，发现对於同一时间、同一地点、同一产品服务，两台不同的手机上显示不同的价格，这样的情况不在少数。

一时间，「大数据杀熟」成了人人愤慨的对像。为什麽一向强调透明公开的互联网，反而使用了小商家的杀熟手段？是因为有了大数据，互联网公司才开始杀熟的吗？在今天网民的一片控诉之下，这些互联网公司未来会如何调整？

这一篇文章，我们就一起来回顾一下大数据杀熟的昨天、今天和明天。

昨天：太阳底下没有新鲜事

正所谓大阳底下没有新鲜事，其实，互联网公司试对用户差别定价的行径，早在大数据之前就出现了。而商业公司试对消费者差异定价的行径，早在互联网出现之前，就广泛地存在着。

价格歧视符合商业公司的最终目标

同样的服务和产品，用不同的价格卖给不同的用户，在经济学上这叫做「价格歧视」。本质上，它迎合了商业公司的最终目标：利润的最大化。

我们都知道，对於一般的商品而言，价格越高，愿意买单的消费者就越少。因此，企业要找到一个定价的平衡点，使得在这个价位上，企业的利润最大化。（为了简单起见，我们的讨论会简化成收入最大化）

例如，对於这样一条需求曲线，当企业只能选择一个统一定价时，只有在 200 元时，可以卖出 100 份，这时候最大化的收入就是 20000 元。那麽，如果企业想进一步再多赚一点，只有实行差异化的定价，比如，一部分卖 200 元，一部分卖 300 元，这时候总收入就可以变成蓝色区域部分，即 25000 元。

可想而知，对於商业公司来说，最终的目标，就是实行这样的差异化定价：不同的消费者有不同的价格，直到覆盖掉整个三角形区域，这时候最大化收入就是 40000 元。

价格歧视在生活中无处不在

可想而知，如果企业要实现终极版的价格歧视，即把蓝色区域填满整个三角形，几乎相当於是要实现千人千价。这在实体的商业社会里是没有可能实现的。

於是，商业公司只能退而求其次，因此，我们在日常生活中大多数见到的价格歧视，都是以区域、购买量、消费者类别来划分的。你在路边购买一支冰棒需要支付原价，然而，如果你去批发 100 支冰棒，往往就会有折扣。你在北京雾霾最严重的时候购买口罩，价格肯定比在三亚卖的口罩贵。景区的门票，如果你能拿出学生证，就能享受折扣。

这些价格歧视我们之所以觉得习以为常，往往是因为他们的规则是透明的，而且针对的一类群体，而不是单单的个人。然而，互联网把价格歧视的可能性向前推了一步。

互联网使得完全的价格歧视成为了可能

完全的价格歧视，即像淘宝的千人千面一样，如果要实现千人千价，有两个必不可少的先决条件：

• 商家有能力了解每个消费者的购买意愿和能力，从而针对每个人单独定价；
• 消费者之间彼此是区隔的，它们在购买前无从得知或很难得知标准定价；

image source：pexels

文／Google台湾

Google 今（7）日公布台湾 2022 年度搜寻排行榜 （Year in Search)，今年疫情影响扩大，防疫专线「1922」为快速窜升关键字榜首，「快筛地」、「疫苗预约」等疫情相关议题持续为台湾网友关切。国际重大突发事件频传，「乌克兰」与日本前首相「安倍晋三」也备受台湾民众关心。另外，正在卡达如火如荼举行的「世足赛」和加入全新队伍扩大联盟阵容的「中华职棒」两项体育赛事也拥有高人气讨论热度，分别入榜。

疫情关键字搜寻热度仍高　国际重大突发事件备受瞩目

随着 COVID-19 病毒株持续变异与多波本土确诊，在今年十大快速窜升关键字中，与疫情相关关键字仍占多数，包含「1922」、「快筛地」、「疫苗预约」等热搜关键字，可见台湾网友持续关注疫情发展与相关防疫措施。今年地牛翻身频繁，也成为第三名快速窜升关键字。同时，台湾网友也关心国际重大突发事件，包含「乌克兰」与前日本首相「安倍晋三」都是大家特别关注的议题。而今年适逢四年一次的「世足赛」，除了首度於冬季举办、明星球员阵容引起话题外，小组赛期间就不断上演戏剧性逆转的精彩赛况，也迅速刮起足球热潮，引发广大讨论。「中华职棒」也榜上有名，虽然上半年赛程受到疫情影响，不过今年加入全新第六队，并再次举办因疫情而停办两届的明星对抗赛，也引来广大关注。

在十大快速窜升议题榜单中，台湾网友热切关注人身安全、公共意外与民生相关议题。「柬埔寨」因为前往海外寻求高薪工作机会的诈骗事件频传，以及後续跨国营救行动引发台湾网友热议。韩国梨泰院万圣节期间不幸发生的重大推挤意外，也引起大家高度关注。随着疫情趋缓且防疫措施放宽，为振兴本土休闲观光产业，各级政府机关相继推出振兴措施，进而带动「国旅补助」搜寻热度窜升；三月突如其来的全台大停电事件也引发广泛讨论。

迎国境解封　快速窜升国外旅游目的地以邻近城市最受关注

随着各地疫情逐渐稳定，全球许多国家对於跨国境旅游限制相继开放，台湾也逐步放宽入境与边境管制措施，等待多年的海外旅游将可望实现。从今年的「快速窜升国外旅游目的地」排行榜中，可观察到日本成为台湾网友在疫情後出国旅游的热门选择，其中「冲绳」、「东京」、「大阪」、「北海道」包办了排行榜前四名，也是另一种台日友好的展现。此外，「曼谷」与「峇里岛」两个充满南洋热带风情的度假景点，也纷纷上榜。从榜单也可观察到，在後疫情时代跨国境旅游逐渐恢复之际，台湾网友对短程飞行可抵达的邻近地点，展现高度关注。

快速窜升人物以影剧娱乐最受关注　网路迷因人物也引发话题

今年的快速窜升人物排行榜反映台湾网友对於影视娱乐的高度关注。艺人「林志颖」发生重大交通意外事件引发民众关心并集气给予祝福外，名人感情世界动向与周边新闻也同时备受瞩目，包含「大S」 、「具俊晔」与「强尼戴普」也纷纷上榜。年初率团访问的美国众议院院长「裴洛西」也引发广泛讨论，反映台湾网友对国际政经局势与国际交流的高度关注。此外，适逢年底九合一选举，也进而带动相关政治人物搜寻热度。特别的是，年初在网友间广为流传将手机或电脑桌布替换成日本资深艺人「美轮明宏」能带来好运，也让「美轮明宏」相关搜寻快速窜升，反映台湾网友不仅透过搜寻掌握名人动向外，更进一步为新奇问题寻找相关答案。

「推荐」商品关键字围绕疫情与民生议题 「血氧机」、「烘衣机」快速窜升台湾网友不仅透过搜寻获得资讯，也透过「推荐」关键字进一步了解更多商品相关资讯，协助做出购买决定。随疫情发展，疫情保健相关商品推荐窜升最为快速，像是「血氧机」、「发泡锭」纷纷上榜 ；受疫情衍生的「防疫险」，也成为热搜关键字。今年春季低温多雨，气象局台北测站更测得刷新 24 年纪录的降雨日数，潮湿低温天气也带动「烘衣机」、「雨衣」、「雨鞋」和「电热毯」相关搜寻。此外，「环保杯」上榜也反映台湾网友环保意识抬头，和对政府推动环保永续相关措施的关注。

两部国片抢进电影热搜榜　台湾戏剧榜单反映女性故事受关注

今年，受台湾网友关注的快速窜升电影榜单冠军是时隔 36 年後上映的续集电影《扞卫战士:独行侠》，除了剧情走向，演员亲自驾驶战斗机并掌镜拍摄也引发话题。其他续集和超级英雄电影包括《奇异博士2:失控多重宇宙》、《侏罗纪世界:统霸天下》、《黑豹2：瓦干达万岁》也都上榜。延续去年国片热度，以本土邪教故事为题材并获得金马奖 13项提名的《咒》，夺下快速窜升电影第二名；而主打奇幻题材并透过细致视觉特效夺下金马三项大奖的《月老》，也广为网友讨论。

在快速窜升台湾戏剧方面，今年上榜的前五名皆以女性为故事主角。其中以条通文化为主题的「华灯初上」成为广大网友热议的年度夯剧，其他像《妈别闹了》、《她和她的她》、《台北女子监》、《村里来了个暴走女外科》等展现女性视角与探讨女性议题的故事也都榜上有名。

DeepMind

Google的AI业务部门DeepMind本周介绍最新AI语言模型Dramatron，可和使用者合作共同撰写电影或剧场脚本，还能创造人物和对话。

Dramatron为互动式共同创作AI工具，可和作者一起创作新故事，并加上故事标题、人物、地点描述和对话。它是由DeepMind研究人员和史丹佛大学科学家合作而成。

根据DeepMind介绍，Dramatron是利用现有预训练的大型语言模型（large language model，LLM）Chinchilla产生一致性的长篇文字，它可协助共同创作剧场或电影剧本。Dramatron使用阶层式方法生成故事，以便全篇文字之间有一致性。Dramatron使用上先输入剧本纲要，之後就能和人互动，产生角色、情节点、地点描述和对话。产生的剧本可提供素材，供作编纂、编辑和改写。

DeepMind的论文说明，Chinchilla拥有700亿个参数的神经网路，使用6亿多网页文件、数百万本书籍、数十亿则新闻报导及142万行GitHub程式码及600万维基百科文件训练而成。

Dramatron可被当作撰写工具及灵感来源，也能让作者任意地「玩」。之後DeepMind邀请15位剧作家、编辑和演员使用Dramatron测试及创作。其中加拿大公司Rapid Fire Theatre根据和AI模型共同创作的剧场脚本，实际搬上舞台表演获得正面回响。

图片来源／DeepMind

不过研究小组也表示，Dramatron产出的内文，可能包含用以训练模型的文字。解决方法之一是人类作者从成品中搜寻子字串（substring），以避免剽窃问题。此外，它可能重制训练文字的偏见和刻板印象，甚至产生具冒犯性的文字。避免方法是使用Google和第三方业者合作的免费机器学习Perspective API来评估成品文字的「有毒分数」，并根据分析过滤掉。

DeepMind也邀请开发人员加入Dramatron的贡献开发。…