若ChatGPT带来的颠覆性影响不可避免，企业和政策制定者均有必要提前预判，并做好数据安全风险管控

文｜《财经》记者 王梦欣 樊朔

编辑｜郭丽琴

近期，由于科技公司谷歌、百度跟随微软密集发布类似ChatGPT的聊天机器人项目，资本市场卷起一场“ChatGPT”概念旋风。

2月3日，有媒体报道称，谷歌已向OpenAI（研发ChatGPT的初创公司）的竞争对手Anthropic投资了近4亿美元。此后的美东时间2月6日，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在一篇博文中宣布，将推出实验性对话式AI服务巴德（Bard）。数个小时之后的北京时间2月7日下午，百度在在微信公众号上宣布，将推出类ChatGPT新项目“文心一言”。微软也迅速行动起来，其首席执行官萨蒂亚•纳德拉（Satya Nadella）在美东时间2月7日表示，推出整合了ChatGPT等AI技术的新版Bing搜索引擎和Edge浏览器。

2月7日当天，百度方面对《财经》记者确认，百度正在研发类ChatGPT项目，项目名正是官宣的“文心一言”（英文名ERNIE Bot），并称目前该产品在做上线前的冲刺准备，预计3月完成内测，面向公众开放，但该人士并未透露其他产品细节。

不难理解，由于ChatGPT在上线两个月内已经风靡全球，并达到上亿用户的规模，作为后来者的谷歌、百度及其他科技企业，追赶行动已“刻不容缓”。除了百度，截至发稿时，阿里巴巴、科大讯飞等多家中国公司陆续宣布加入这一赛道。

中国人工智能学会专家顾问、人工智能投资人郭涛认为，在此潮流下，越来越多的企业会加入聊天机器人赛道，也会有越来越多的类ChatGPT产品出现。“我们的市场基数大，技术人才后劲足，是有可能参与和改写游戏规则的。”郭涛说。

郭涛预计，“文心一言”可能会首先嵌入百度旗下 “百家号”，之后会在相关技术成熟后再嵌入搜索产品。因为比较好的技术发展路径是先积累数据、完善训练模型，再应用到搜索引擎。此前，一些AIGC（人工智能生成式内容）应用，比如图文转视频技术，已在百家号落地。

有知情人士表示，面对ChatGPT类型技术，谷歌是被威胁者，而百度是受益者。一方面，在技术上，中国能做出类ChatGPT应用的公司少之又少。AI技术架构分为芯片层、框架层、模型层和应用层。百度都做了全栈布局；另一方面，ChatGPT目前最好的商业应用就是搜索，这刚好是百度一直以来的基本盘。

在产业发展端不断传来竞合消息之时，产业界和学界却依然对于“ChatGPT”带来的数据安全风险保持警惕，并期待能通过前瞻性研判和预防性治理，解决这一难题。

ChatGPT概念股表现大反转

受各种利好消息影响， ChatGPT概念股持续多日在全球多个资本市场受到力捧。

2月6日，A股“ChatGPT”概念股表现抢眼。截至收盘，作为概念股龙头，汉王科技（002362.SZ）再涨10%，报29.66元/股，已连续七个交易日涨停，期间累计涨幅达到77.18%；海天瑞生（688787.SH）涨20%；科大讯飞（002230.SZ）涨9.21%。港股虽然整体走弱，但热门概念股商汤-W（00020.HK）逆势大涨超6%。美股ChatGPT概念指数涨1.33%，其中微软、谷歌、英伟达都有不同程度的涨幅。

2月7日，港股百度集团-SW（09888.HK）自开盘一路飙升，最高一度冲高至17%，至收盘，涨幅仍达到15.33%。美股百度（BIDU.US）涨幅12.18%，同时带动了整个板块上涨3.21%。其中谷歌、微软分别涨超4%，英伟达涨5.14%。A股ChatGPT概念继续走热。截至2月7日收盘，包括神思电子（300479.SZ）、海天瑞声（688787.SH）、神州泰岳（30002.SZ）等6只相关概念股涨幅在10%以上。

机构投资者也对此给出了积极评价。相关资料显示，美国投行麦格理将百度今明两年经调整每股盈测分别上调13%和4%，并预计今年经调整经营利润率将提高2.4个百分点至18.3%。资管巨头贝莱德则增加持仓，将其在百度的持股比例增至6.6%，成为该公司最大股东之一。

然而，2月8日，连续多日涨幅的谷歌股价大跌7.4%，市值一夜蒸发约1056亿美元（约合7172.78亿元人民币），为近三个月以来的最大跌幅。公开信息显示，大跌的原因是，当地时间2月8日，谷歌在法国巴黎举行的新闻发布会上正式披露的聊天机器人产品Bard。在进行演示时出现了一个事实性的错误，Bard在回答“詹姆斯·韦伯空间望远镜的新发现”这个问题时，错误地把另一个望远镜取得的成就安给了前者。

竞争格局仍待时间检验

《财经》记者“搜索引擎”话题向ChatGPT提问

巨头争相入场的当下，它们各自拥有何种优劣势，又将形成怎样的竞争格局？接受《财经》记者采访的分析师和投资人士均认为，不论全球亦或中国市场，目前并不能判断，哪家企业能笑到最后。

公开信息显示，开发出ChatGPT的初创企业OpenAI于 2015年便开启人工智能研究，并在2016年开发出第一个人工智能系统。在随后的几年里，OpenAI陆续推出了语言处理模型GPT-1、GPT-2、GPT-3，直到2022年11月30日，OpenAI发布了全新的聊天机器人模型ChatGPT。

艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅认为，谷歌、百度着急推出竞品并不奇怪，因为ChatGPT本质上是搜索引擎的升级版，直接跳过了用户需要寻找、对比的过程，形成一段有逻辑的文字。这一形式对搜索引擎而言，是一种较为理想的结果呈现。“这对谷歌和百度而言将是巨大的挑战。如果现在不做，市场份额就要被别人抢走了。”张毅说。

张毅举例称，在早期互联网时代，新浪、搜狐、网易等科技公司凭借门户网站优势，在互联网新闻业务上做得十分出色，但移动互联网时代到来后，字节跳动推出的“今日见闻”迅速占领市场，对以往的市场格局造成冲击。张毅表示，“可以把今天的ChatGTP理解为当年的今日见闻。”张毅说。

与此呼应的，也是目前最具颠覆性的预言来自谷歌的第23号员工，Gmail的缔造者保罗·布赫海特（Paul Buchheit）。他在在2月1日表示，谷歌将会在一两年内被彻底颠覆，因为其核心商业模式——搜索广告，是其收入的主要来源，将会因AI而消失。

雨花石投资创始人尤丹认为，OpenAI入局最早，且背靠微软，有深厚的技术背景和资金实力，具有相对优势和领先地位。

首先，基于消费者的效率价值：ChatGPT会改变消费者的使用习惯，而且目前已经嵌入Bing搜索引擎里，将会更大地提升效率。其次，谷歌会比小型初创公司更加保守，也存在更大的“声誉风险”。“船太大不好掉头，而且组织决策没有那么快，这反而给了ChatGPT机会。” 尤丹说。第三，微软既号称追加投资数十亿美元，又将旗下全线产品整合ChatGPT，且目前ChatGPT已经有了1亿的用户基数。无论是从用户反馈，还是资本上，都使得ChatGPT占据优势。

正如前述萨蒂亚•纳德拉发布的博文所说，两年前，谷歌也曾推出大语言模型产品LaMDA。但郭涛称，由于相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，谷歌还是犹豫了，慢了一步，没有进一步迭代成类似于ChatGPT的产品。

郭涛分析，一方面，当原有商业模式受到冲击时，为应对挑战，谷歌已经顾不上考虑‘声誉风险’了。谷歌有80%以上的营收来自广告，而ChatGPT是通过整合信息直接生成内容，这会导致广告点击次数减少，从而减少广告收入。另一方面，谷歌采取跟进措施，还是看好类ChatGPT技术广阔的应用场景和巨大的市场空间。

张毅也认为，谷歌未必竞争不过ChatGPT，因为谷歌搜索引擎的能力比微软系的搜索引擎Bing要强得多。此外，谷歌应对C端和B端客户的能力足够强，这对谷歌反而是一个巨大的机会。

下个阶段，在尤丹看来，要看哪家企业能更快占领市场，得拼产品力和商业模式，且必须有资本加持。

尤丹分析，最好的商业模式都是效率最快的方式，需要在用户反馈的基础上快速搭建模型且跑通。就目前ChatGPT的用户量来说，第一个闭环是成功的。接下来，就要看OpenAI能否抓住每一个关键节奏。”

百度之后，也有越来越多的中国公司宣布加入到这个赛道，其中包括阿里巴巴、科大讯飞、昆仑万维等。

有知情人士认为，当下的趋势表明，百度更多会从中受益。

首先，谷歌的收入约80%来自广告，百度广告营收占比仅为57.4%。根据数据，2022 年 Q3，百度核心收入中非广告收入为人民币 65 亿元，同比增长 25%，主要受百度智能云及其他 AI 驱动业务的推动。

其次，百度面临的情况不同。技术上，中国国内能做出类ChatGPT应用的公司少之又少。前述知情人士认为，百度是最有可能挑战OpenAI的中国企业。从2010年起，百度就不断加码AI，在智能技术、软硬件结合、场景落地上不断投入研发，研发金额、人才数量、技术水平和数据积累遥遥领先，最终形成了芯片、框架、模型、应用四层技术栈，其文心系列大模型在行业已普遍应用，而能支撑该训练模型的框架，目前国内没有谁可以超越百度飞桨。

对此，尤丹也表示认同。

张毅和郭涛也认为，就目前而言，中国市场受到ChatGPT的冲击有限，也给百度等企业留下一定的反应时间。

张毅分析，下一步要看百度的对标产品能不能快速上线，此外能否做好内容把控。

张毅同时认为，除了百度，还有其他国内优秀企业在布局这个赛道。因此ChatGPT既给百度打开一扇窗，也可能给百度带来了不小的阻力。“一旦百度的这款产品没做好，市场很有可能被其他对手占据，这对百度而言并不轻松。”张毅说。

2月7日，科大讯飞在投资者互动平台上回应称，该公司在ChatGPT主要涉及到的自然语言处理相关技术及应用上具备长期深厚的积累。同时，该公司已经在核心技术、产业场景、行业数据等深厚积累的基础上，于2022年12月进一步启动生成式预训大模型任务攻关。科大讯飞的AI学习机将成为该项技术率先落地的产品，并将于5月6日进行产品级发布。

2月8日，阿里巴巴“类ChatGPT”项目相关负责人回应财联社称，正在研发类ChatGPT产品，目前正在内测中。

2月9日，自称互联网平台型公司的昆仑万维在官方微信公众号宣布，将与奇点智源合作，在今年内发布中国版类ChatGPT代码开源，防止大公司技术垄断。

数据安全风险的全方位挑战

虽然科技巨头陆续入局类ChatGPT赛道，但对于其可能带来的风险和挑战也有警惕，先后警告本公司员工不要随意与ChatGPT互动。这也引发了公众对于ChatGPT是否会带来数据安全风险的担忧。

据媒体报道，2023年1月，作为OpenAI的主要支持者和合作伙伴，微软一名员工在内部论坛上询问是否可以用ChatGPT工作时，其首席技术官办公室的一位高级程序员回复，只要不与ChatGPT分享机密信息，是可以被允许的。这一消息引发市场关注。

而在此前2022年11月ChatGPT刚刚上线，亚马逊的公司律师就警告员工不要与ChatGPT分享机密数据，因为这将会被其用来作为迭代训练的数据。

对此，北京观韬中茂（上海）律师事务所合伙人吴丹君的解读是，一旦与ChatGPT分享机密信息，这些输入的数据可能被用于未来模型的迭代训练，将会导致其所输出的内容可能包含用户提供的个人信息、机密数据或重要数据，造成敏感数据泄漏的风险。

2月6日，OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）在接受美国《时代》杂志采访时表示，与其他基于语言模型的人工智能工具一样，ChatGPT可能会“编造事实”。

米拉·穆拉蒂说，这将会带来以下问题：有人利用ChatGPT自然语言编写的能力，编写恶意软件，从而逃避防病毒软件的检测；利用ChatGPT的编写功能，生成钓鱼电子邮件；利用ChatGPT的对话功能，冒充真实的人或者组织骗取他人信息等。

中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒对《财经》记者表示，除了敏感数据的泄漏风险，ChatGPT还有以下数据安全风险：

第一， 未经用户同意即进行大量的数据抓取，从而存在侵犯个人隐私的风险；

第二， ChatGPT很难保证在不断的迭代中完全删除其使用的个人信息。

第三， 在恶意利用方面，ChatGPT通过来自社交媒体或者其他文本数据进行模型训练，可能生成虚假信息、诱骗信息等不良信息，破坏网络舆论生态。恶意使用者能够生成大量用户名和密码的组合，用于对在线账户的撞库攻击。

第四， ChatGPT的自然语言编写能够生成逃避防病毒软件监测的恶意软件，带来网络安全隐患。

北京师范大学互联网发展研究院院长助理吴沈括认为，ChatGPT的一个重要特点是能够快速汇聚海量数据，通过特定的算法模型输出指向的结果。在这个过程中，需要广泛、海量的数据抓取，快速的自动化分析运算，形成特定的数据输出产品。

从数据安全的角度看，这一过程包含三个环节：一是数据的来源；二是数据的汇聚运算；三是数据运算结果的输出和利用。这三个环节都存在深刻的数据安全风险，可以概括为数据来源的安全、数据汇聚运算的安全以及数据输出使用的安全。在这三个环节中，蕴含着一个结构更为复杂、程度更为深刻的新型数据生成、流转、利用生态。

“ChatGPT及同类型的产品从立法、监管、司法三个层面都带来了新的挑战，也提出了进一步完善革新的现实命题。”吴沈括说。

如何应对数据安全挑战

若ChatGPT带来的全球产业浪潮不可避免，政策制定者和企业均有必要做好风险预判和管控。

穆拉蒂在接受《时代》杂志采访中强调，ChatGPT需要监管和规制。穆拉蒂欢迎来自政府、监管机构以及其他所有人的帮助。“若要ChatGPT走得更远，就需要对其进行合规性改造。”穆拉蒂说。

为了应对ChatGPT可能引发的数据安全问题，张凌寒告诉《财经》记者，一方面，需要从法律层面明确有害的类ChatGPT产品的应用范围，推进数据分类分级，定义不同类型的数据以确定各类数据的保护级别和保护措施。另一方面，在技术监管中，监控类ChatGPT产品的使用情况并定期对其进行安全审计，针对技术应用快速迭代的特征，探索动态评估、修改和废止机制，保障监管的科学化和精细化。

吴沈括则认为：“在数据静态安全向更高水平的数据动态安全的规则设计方面，各方需要做出更多努力。包括监管的高效敏捷，以及有效的数据安全相关的司法权益保障能力。”

吴沈括进一步解释，目前，中国的数据安全法律法规相对更偏重于数据静态安全的规则设计，也因此面临动态的安全风险处置挑战。这意味着，后续需要更多关注数据的流动安全、流转利用安全，并对相关法律法规进行完善，这对于建设数据要素市场也具有特别重要的意义。

吴丹君认为，开发并使用类ChatGPT产品的企业，在数据安全合规方面需要注意三个层面：

首先，要保证企业数据来源的安全、可靠，确保已获得处理个人信息的合法性基础；其次，需将算法合规纳入数据安全合规体系，加强技术管理，定期审核、评估、验证算法机制机理。同时，企业还需将伦理道德融入人工智能全生命周期，促进大模型人工智能应用向上向善发展。最后是要加强信息内容管理，建立健全违法和不良信息识别机制和辟谣机制，对输入数据和合成结果进行审核。

责编 | 要琢

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