引言

大型语言模型，例如 GPT（生成式预训练变换器），已成为人工智能 (AI) 领域各种应用的强大工具。然而，公司应该谨慎地避免过度依赖这些模型。尽管它们提供了准确性和可扩展性，但也存在局限性。由于训练数据有限，它们可能会产生偏见或错误的响应，并且无法完全理解人类的语境和细微差别。

本文将探讨自托管 AI 模型的优势。自托管模型为企业提供了对 AI 基础设施的更大控制权，从而提高性能、适应性和数据隐私。通过在自己的服务器上托管模型，公司可以确保其专有数据保持在控制之下，并解决数据安全和隐私问题。

引言

在人工智能 (AI) 的世界里，大型语言模型，例如 GPT（生成式预训练变换器），已成为各种应用的强大工具。然而，企业应谨慎地依赖这些模型。尽管它们提供了准确性和可扩展性，但它们也有局限性。由于训练数据限制，它们可能会给出偏见或错误的答案，并且无法完全理解人类的语境和微妙之处。

本文将探讨自托管 AI 模型的优势。自托管模型为企业提供了更大的 AI 基础设施控制权，从而提升性能、适应性和数据安全。通过在自己的服务器上托管模型，企业可以确保其专有数据处于控制之下，并解决数据安全和隐私问题。

问题：75% 的公司禁止使用 ChatGPT

尽管最初对生成式 AI 工具（例如 ChatGPT）充满热情，但由于日益增长的数据隐私和网络安全担忧，公司正在考虑限制其使用。主要担忧是这些 AI 工具会存储用户数据并从中学习，这可能会导致意外的数据泄露。尽管 ChatGPT 的开发商 OpenAI 提供了拒绝参与训练用户数据的选项，但数据在系统内的处理方式仍然不明确。此外，缺乏明确的法律法规来规范由 AI 造成的违规行为。因此，公司越来越谨慎，并等待着该技术的进一步发展和监管。

问题：75% 的公司禁止使用 ChatGPT

尽管对像 ChatGPT 这样的生成式 AI 工具最初充满热情，但由于日益增长的数据隐私和网络安全担忧，公司正在限制其使用。主要担忧是这些 AI 工具会存储和学习用户数据，可能导致意外的数据泄露。尽管 ChatGPT 的开发商 OpenAI 提供了选择退出用于训练用户数据的功能，但系统内的数据处理方式仍然不明确。此外，关于 AI 导致的数据泄露的责任的明确法律法规也缺乏。因此，公司犹豫不决，正在等待技术和监管的进一步发展。