禁止 ChatGPT 等 AI 平台的企业

ChatGPT 和其他生成式人工智能服务在世界各地的企业中非常受欢迎。 毕竟，只要有正确的提示，这些平台就可以执行大量工作任务，从编码和电子邮件到项目管理和客户服务协助。

然而，这项技术如果没有争议的话就毫无意义，广泛的批评者对它持谨慎态度。人工智能对商业世界的潜在影响。 对人工智能准确性的担忧是驱动因素，但在过去几个月里，禁止人工智能变得越来越流行还有很多其他原因。

在本指南中，我们将向您展示哪些公司已开始禁止其员工使用人工智能，并概述为什么首先禁止该技术。

禁止人工智能的公司

自 11 月 ChatGPT 推出以来，科技行业一直热闹非凡，许多人构建人工智能替代方案的企业与令人印象深刻的平台竞争。 尽管如此，这并没有阻止某些公司彻底禁止或限制员工使用生成式人工智能，至少在他们弄清楚如何以更规范的方式为他们服务之前。

Apple

虽然苹果通常处于新技术的前沿，但这家科技巨头在新技术领域采取了坚定的立场。员工使用 ChatGPT，禁止所有工人使用该技术。

推动苹果禁令的主要担忧是，高层管理人员担心员工在不知情的情况下分享机密信息，从而可能导致泄密。

顺便说一句，值得注意的是，苹果在推出 iOS 版 ChatGPT 应用程序的同一天就禁止员工使用人工智能。

三星

苹果决定禁止员工使用 ChatGPT 等生成式人工智能平台的原因可能是三星也决定采取同样的做法，因为他们的推理惊人地相似。 然而，不同之处在于，苹果担心员工分享机密信息，而三星员工实际上确实在 ChatGPT 上分享了机密信息，这可能导致其代码泄露。

三星并没有不考虑员工的利益就只是禁止 ChatGPT。 事实上，这家韩国公司针对这一决定对员工进行了调查，发现 65% 的人担心使用 ChatGPT 等生成式 AI 平台时存在安全风险。

威瑞森公司

在向员工发表的公开声明今年 2 月，电信公司 Verizon 就员工使用 ChatGPT 明确表达了自己的看法，正如你可能已经猜到的那样，这并不是一个积极的观点。

“ChatGPT 无法从我们的公司系统访问，因为这可能使我们面临失去对客户信息、源代码等的控制的风险……作为一家公司，我们希望安全地拥抱新兴技术。”

Verizon 在声明中确实指出，“人工智能是公司长期战略不可或缺的一部分”，但 ChatGPT “不是人工智能的代名词”，因此员工不得使用。

华尔街银行

科技公司并不是唯一对员工使用 ChatGPT 等生成式人工智能平台来提高生产力持谨慎态度的企业。 事实上，最早真正对该技术提出质疑的行业之一是银行业，该行业见证了无数大银行彻底禁止员工使用人工智能领先于大多数科技行业。

以下是禁止员工使用生成式人工智能工作的大型银行名单：

• 美国银行
• 花旗集团
• 德意志银行
• 高盛集团公司
• 富国银行
• 摩根大通公司

不过，公平地说，银行业原则上并不一定反对这项技术。 现实情况是，银行业受到严格监管，这意味着像 ChatGPT 这样未经审查的第三方软件根本不被允许管理流经这些大银行的数十亿美元。

考虑到 ChatGPT 和其他生成式人工智能平台甚至被它们的创建者描述为“非常不准确”这一事实，可以肯定地说它们无论如何都不应该处理我们所有的钱。 不过，一旦这些平台更加发达，更重要的是受到监管，您可以放心，银行很可能会跟上潮流。

禁止人工智能的国家

除了几家公司选择对员工取消 ChatGPT 之外，还有一些国家正在采取非常措施，以确保该技术不会扰乱其公民的日常生活。 以下是 ChatGPT 被禁止的国家/地区列表：

• 俄罗斯
• 中国
• 伊朗
• 北朝鲜
• 古巴
• 叙利亚
• 意大利

在上面列出的国家/地区，您将无法访问 ChatGPT，除非你有一个VPN某种。 是的，考虑到他们在涉及到 ChatGPT 时的集体声誉，该列表并不完全是对禁止 ChatGPT 的明确认可。不公正的互联网审查。

由于有如此多的知名公司和实际国家禁止像 ChatGPT 这样的生成式 AI 平台，我们可以肯定地想知道，为什么这项技术首先被禁止？

首先，ChatGPT 及其替代品还处于起步阶段。 这些平台于 2022 年 11 月刚刚推出，远非完美，转发了很多信息重大人工智能错误这可能会对公司或国家产生明显的负面影响。 据一位人士称，这项技术也很容易传播错误信息。2023年生成平台Google Bard的研究。

最重要的是，在工作场所使用生成式人工智能方面，员工和雇主的意见并不一致。68% 的员工据报道，在工作中使用生成式人工智能平台而没有告诉老板，并且47% 的雇主被视为对新员工的人工智能使用。 可以说，人工智能对工作场所的影响将更加巨大。

综上所述，生成式人工智能还没有做好迎接大时代的准备。 潜在的错误、使用上的脱节以及错误信息的倾向足以让大企业远离这项技术。 然而，你可以打赌，一旦这些问题至少在一定程度上得到解决，这些公司将首先获得他们几乎确保的生产力提升。