ChatGPT 的爆火打了大公司们一个措手不及。
起初，人们只是把 ChatGPT 当做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。
(资料图)
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。
里面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的回答。
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，有团队成员建议创建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 指数成份股公司中，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 化的步伐能迈地如此果决。
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。
