ChatGPT Enterprise をリリース
(openai.com)- 企業が ChatGPT を組織内に安全に導入したいという需要が高まる中、OpenAI が 企業向け ChatGPT Enterprise をリリース
- 企業データと会話はモデル学習に使用されず、SOC 2 準拠、保存時・転送時の暗号化、管理者コンソール、SSO を提供
- GPT‑4 の利用制限をなくし、最大 2倍高速な性能、32k コンテキスト、無制限の高度なデータ分析を含む
- ChatGPT のリリースから 9 か月で、Fortune 500 企業の 80% 以上で企業メールドメインベースの登録アカウントが確認された
- 今後は会社データ接続のカスタマイズ、小規模チーム向け self-serve ChatGPT Business、業務向け分析・ブラウジング強化、職種別ツールが追加される予定
企業導入を狙った ChatGPT Enterprise
- OpenAI が ChatGPT Enterprise をリリース
- 企業向けのセキュリティとプライバシー保護、より強力な ChatGPT の利用体験、長い入力を処理するためのコンテキストウィンドウ、高度なデータ分析、組織向けカスタマイズ機能を 1 つの製品に統合
- 目標は、業務用 AI アシスタントを組織に合わせて調整しながら会社のデータを保護すること
Fortune 500 で確認された需要
- ChatGPT のリリース後 9 か月の間に、Fortune 500 企業の 80% 以上で ChatGPT の登録アカウントが確認された
- この数値は企業メールドメインに紐づくアカウントを基準としている
- 企業のリーダーたちは、組織内で ChatGPT をより簡単かつ安全に導入する方法を求めてきた
- 初期導入企業には Block, Canva, Carlyle, The Estée Lauder Companies, PwC, Zapier が含まれる
- 主なユースケースは、より明確なコミュニケーションの作成、コーディング作業の高速化、複雑なビジネス上の質問の検討、創造的な作業の支援など
- Klarna は ChatGPT Enterprise の統合により、世界中の 1億5,000万人のアクティブユーザー を支える従業員の能力と顧客体験を強化しようとしている
セキュリティ、プライバシー保護、管理機能
- 企業は ChatGPT Enterprise における ビジネスデータ を所有し、管理する
- OpenAI は顧客のビジネスデータや会話をモデル学習に使用せず、モデルも利用履歴から学習しない
- セキュリティ構成には次が含まれる
- 保存データの暗号化: AES 256
- 転送中の暗号化: TLS 1.2+
- SOC 2 準拠
- 新しい管理者コンソールは大規模な企業導入を支援する
- メンバーの一括管理
- SSO
- ドメイン検証
- 利用状況のインサイトを得るための分析ダッシュボード
- データ処理方式の詳細は privacy page と Trust Portal で確認できる
GPT‑4、データ分析、ワークフロー機能
- ChatGPT Enterprise は GPT‑4 の利用制限 を撤廃
- GPT‑4 の性能は最大 2倍高速 で提供される
- 32k コンテキスト により、より長い入力、ファイル、追加の質問を処理できる
- OpenAI はこれを 4 倍長い入力またはファイル処理と説明している
- 高度なデータ分析機能を無制限で利用できる
- この機能は以前 Code Interpreter として知られていた
- 金融リサーチ担当者の市場データ処理、マーケターのアンケート結果分析、データサイエンティストの ETL スクリプトのデバッグなどのユースケースがある
- 組織向けにカスタマイズしたワークフローのため、共有可能な チャットテンプレート を利用できる
- 完全にカスタムな組織向けソリューションとして OpenAI を拡張する必要がある場合、価格には API 利用のための無料クレジットが含まれる
- Asana は ChatGPT Enterprise により、チームのリサーチ時間が 1 日あたり平均 1時間 短縮されたと述べている
- Canva は、エンジニアのバグ解決、データアナリストによる自由形式データのクラスタリング、財務アナリストによるスプレッドシート数式の作成など、多様なユースケースに言及している
提供機能と今後の拡張予定
- ChatGPT Enterprise はリリース初日から企業顧客に提供される
- すべてのエンタープライズ顧客に提供される主な機能は次のとおり
- 顧客のプロンプトと会社データを OpenAI モデルの学習に使用しない
- 保存時・転送時のデータ暗号化
- SOC 2 準拠
- 管理者コンソール、メンバーの一括管理、SSO、ドメイン検証、分析ダッシュボード
- GPT‑4 への無制限アクセス
- 最大 2 倍高速な GPT‑4 性能
- 無制限の高度なデータ分析
- 32k トークンのコンテキストウィンドウ
- 社内コラボレーションと共通ワークフロー構築のための共有可能なチャットテンプレート
- 完全なカスタムソリューション拡張のための OpenAI API 無料クレジット
- 準備中の機能は次のとおり
- Customization: すでに使っているアプリケーションを接続し、会社データによって ChatGPT の知識を安全に拡張
- Availability for all team sizes: 小規模チーム向け self-serve ChatGPT Business
- Power tools: 業務に最適化された、より強力な Advanced Data Analysis と browsing
- Solutions for your function: データアナリスト、マーケター、カスタマーサポートなど特定職種向けツール
- OpenAI は今後数週間で、できるだけ多くの企業をオンボーディングする予定
- 導入を始めたい企業は ChatGPT Enterprise ウェブサイト で詳細を確認し、営業チームに連絡できる
1件のコメント
Hacker Newsの意見
企業データで学習しないと明記し、SOC 2準拠を打ち出せば、多くの企業が安心してChatGPTを業務プロセスに取り入れやすくなる
企業にLLMアプリプラットフォームを売ろうとして話してみると、データ共有にどれほど敏感かはすぐに分かった。ChatGPTへのアクセスを遮断していない組織では、従業員がすでに機密データを大量に貼り付けていたし、Azureはユーザーデータを使わないと主張しているため、AzureのOpenAI提供サービスでchatbot-uiをデプロイしている会社もいくつか見た（https://learn.microsoft.com/en-us/legal/cognitive-services/o...）
こうした企業のプライバシー懸念に対応するため、私たちのプラットフォームにもAzure OpenAI対応を追加し、オンプレミス展開をサポートするためにエンジンもオープンソースとして公開した（LLMStack - https://github.com/trypromptly/LLMStack）
ポリシーに書かれている大きな懸念は、学習データに含まれる他者の知的財産を意図せず使用してしまう可能性がある点だ。自社データがツールに入ることも心配だが、ツールがすでにデータ内に持っている何かを、私たちが権限なく使ってしまうことも問題になる。それが絶対に起きないとどう証明できるのか。思いつく唯一の方法は、ツールが学習したすべての項目の包括的なリストを提供することだけだ
企業は依然として、こうしたマルチテナントプラットフォームにデータを入れることを非常に警戒するはずだ。暗号化があっても十分ではない気がする。企業向けには完全に分離された仮想プライベートLLMスタックが必要に見える
SOC 2フレームワークは複雑で準拠コストも高いため、組織が意味のあるセキュリティ統制を実装するよりも、チェックボックスを埋めることに集中してしまうことがある。組織のセキュリティ文化を理解する普遍的な尺度としてSOC 2は良くなく、今の私たちが持っている最善がこの程度だというのは恐ろしい
企業データでモデルを学習しないことは、企業向け機械学習製品では基本条件だ。たとえばGoogleもそうしている
さらに規制の厳しい業界で検討対象になるには、準拠レベルもさらに上げる必要があるだろう。まだHIPAA準拠まではいっていないようで、その次はおそらく転送中の地理的境界設定で、機関が使うハードウェアが特定の管轄内にある必要がある、という形になりそうだ。退屈に見えるが、到達可能な市場を広げる簡単な方法だ
ただし現時点では、単に供給が不足している状態である可能性が高い。最初の波を処理するだけで容量はいっぱいになるだろう。企業の従業員が寝ている時間に走るバッチ処理サービスを出すのかも気になる
https://help.openai.com/en/articles/5722486-how-your-data-is...
それでもコンシューマー向け製品を社内で使う企業なら、入力が学習に使われないよう費用を払ってオプトアウトするのは妥当に見える
ChatGPTモデルは実質的にすべてのオープンソースライセンスに違反していると思う。MITライセンスでさえ著作者表示が必要なのだから、反論する前に、たった1つでもオープンソースプロジェクトのライセンス表示を見せてほしい
Microsoftの支援まで受けている状況で、約束を破って競合他社や潜在的な小規模企業のデータを選別して学習したらどうなるのか分からない
実際、何が彼らを止められるのだろうか。ほとんどの会社には、Microsoftが支援するOpenAIを相手に戦う火力がない。これを違反できないようにどう保証し、現実的にどう責任を問えるのか。私の基準では単なる「信じてくれ」レベルなのだが、別の見方をする根拠はあるのか
私が間違っているなら訂正してほしい。最後に知っている限りでは、著作権データを使用する問題は法的に非常に曖昧で、グレーゾーンで動いている。さらに、多くのオープンソースライセンスは、自分たちのコードを学習データとして使うことを明示的に禁じているわけでもないと思う。問題は、他社にMicrosoft/OpenAIと戦うリソースがないことにとどまらず、仮にリソースがあっても、裁判所がMicrosoft/OpenAIが悪いと判断するかは明確ではない点にある
この議論でMicrosoft/OpenAI側に立つという意味ではないが、あなたが言うほど明確な事案ではないと思う
また、ほとんどの従業員は機密ファイルの保存と共有にGoogle WorkspaceやOffice 365のクラウドを使っている。OpenAIは何が違うから、より心配なのか
企業顧客向けに提供されるという項目、つまり顧客のプロンプトや企業データをOpenAIのモデル学習に使わないこと、高度なデータ分析（旧Code Interpreter）への無制限アクセス、4倍長い入力・ファイル・フォローアップ質問のための32kトークンのコンテキストウィンドウは、非企業顧客にもすでに可能だったと思っていた。自分が間違っていたのか、何かが変わったのかもしれない
プロダクトマーケットフィットはかなり堅そうだ。製品（ChatGPT）は準備できていたが企業向けではなく、いま企業向けになった。営業リードがたくさん生まれそうだ
今回の発表により、企業は社員にChatGPTの利用を認めつつ、データプライバシーの懸念を減らせるようになる
興味深いが、今回のリリースに企業文書コーパスへのファインチューニングが含まれていない点は少し残念だ。単に少し便利でプライバシー保護に配慮したChatGPTのように見える。自分は何か見落としているのだろうか
Code Interpreterを通じて文書をアップロードする方式はすでにサポートしており、文書があるアプリケーションに接続するコネクタを追加中だ。それ以上に何を期待しているのかよく分からない
この動画のメッセージは、時間が経ってみると明らかに外れていた：https://www.youtube.com/watch?v=smHw9kEwcgM
要するに、これは本当に多くのスタートアップを殺したかもしれない
しかし大半は「OpenAI API + 前置きプロンプト + ユーザーインターフェース + マーケティング」に近い。問題は、3年前のGPT-3 APIリリース時から指摘されていたように、どのスタートアップもAPI自体が提供する価値よりはるかに大きな価値を出すのが難しいという点だ。だから、過去に他の大企業の周辺で同様のスタートアップモデルが成立していた事例よりも、OpenAIがこの事業を直接取り込むのは相対的に容易だ
AIスタートアップを作り、LLMが必要なら、Llamaや自分で制御・ホスティングできる別のモデルを使うべきだ。それ以外の選択は、実質的に自殺に近い
「高度なデータ分析（旧Code Interpreter）への無制限アクセス」とあるが、Code Interpreterはかなりひどい名前だった。コンピュータサイエンスを学んでいない人には特に意味がなかったからだ
では新しい名前は何なのか？「高度なデータ分析」は名前というより、箇条書きに書かれた機能説明だ
おそらく実験的プレビューで、今は企業だけが使えるのかもしれない。いずれにせよ自分にはアクセス権がなかった
このリポジトリが突然消えたことと関係があるのだろうか？
https://github.com/microsoft/azurechatgpt
以前の議論:
https://news.ycombinator.com/item?id=37112741
この分野には優れたオープンソースプロジェクトがいくつかある。完全に同じではなく、多くのプロジェクトは Llama2 や先週出た Code Llama のようなローカル LLMに焦点を当てている
https://github.com/jmorganca/ollama（LLM をローカルにダウンロードして実行、私がメンテナー）
https://github.com/simonw/llm（コマンドラインからクラウドとローカル LLM にアクセス）
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui（複数のバックエンドをサポートする Web UI）
https://github.com/ggerganov/llama.cpp（高速なローカル LLM ランナー）
https://github.com/go-skynet/LocalAI（OpenAI 互換 API を提供）
残念ながらコードはインデックスしていなかった。インサイトは https://devboard.gitsense.com/microsoft/azurechatgpt で見られる
透明性のために言うと、これは私のツール
https://github.com/matijagrcic/azurechatgpt
Microsoft は企業市場で忙しいのだと思っていたが、OpenAI が企業向け製品を発表した。両社はうまくやっていないような感じがする
最適な事業戦略だ。競争がより多いように見せ、「ChatGPT を使うか？」という意思決定を「どの GPT プロバイダーを使うか？」に変える
OpenAI は Microsoft に比べれば小さな会社だ。巨大なパートナーネットワークを作る余力はない。せいぜい小規模顧客にはフォーラムサポート程度の製品群を提供し、大口顧客には手厚くサポートされた企業向け製品群を提供できるくらいだろう。しかし中間市場は、いつも通り Microsoft が取ることになる
OpenAI の市場セグメントがどこで終わり、Azure のセグメントがどこから始まるのか、よく分からない