ChatGPT Work新增連接應用學習寫作風格功能

OpenAI旗下面向企業用戶的ChatGPT Work近日新增一項功能,可通過分析用戶連接的第三方應用中的歷史寫作內容,學習並模仿用戶個人寫作風格,目前該功能仍處於小範圍測試階段。

該功能通過分析用戶在Gmail、Google Drive、Slack及SharePoint等已連接賬戶中的歷史寫作樣本,捕捉用戶常用短語、簽名習慣及寫作"小癖好",用戶可在網頁端"個性化"(Personalization)設置下的"寫作風格"(Writing style)選項中完成配置,使AI生成的郵件、文檔及消息草稿更貼近用戶本人的真實語氣。

報道提到,早期測試用戶對該功能在專業場景下輸出內容風格保持一致、貼近個人表達習慣方面給予正面評價,同時也有用戶對相關隱私問題,以及該功能未來是否會擴展至ChatGPT其他使用模式表示關注。

據另一路英文報道,該功能目前面向小範圍用戶測試,系統會在引導界面提示"ChatGPT將參考你已連接應用中的示例來模仿你的寫作風格",用戶可分別針對消息、文檔、郵件等不同類別提供寫作樣本;OpenAI方面確認正在測試該"寫作風格"(Writing Style)功能,但未透露具體大範圍上線時間。

報道指出,OpenAI尚未披露該功能具體的數據處理細節,包括參考寫作樣本的存儲時限,以及這些樣本是否會被用於模型訓練;公司目前已有"鎖定模式"(Lockdown Mode)等隱私保護選項,但尚未明確類似保護機制是否會延伸適用於這一新功能。

報道將該功能與Anthropic旗下Claude的"Styles"(風格)功能進行對比,指出二者思路接近,但ChatGPT此次採用的是直接連接用戶實時使用的第三方應用來提取寫作樣本,而非要求用戶手動上傳範例文本這一方式。

來源：公開信息

OpenAI在ChatGPT個性化能力上的迭代路徑,是從早期"用戶手動輸入自定義指令(Custom Instructions)描述自身偏好",逐步升級到"記憶功能(Memory)自動積累對話歷史",再到此次進一步打通Gmail、Slack、Google Drive、SharePoint等第三方辦公應用、直接提取真實寫作樣本;這一路徑與Anthropic今年早些時候爲Claude推出的"Styles"風格功能幾乎同期出現,但抓取素材的方式不同——Claude依賴用戶手動上傳範例文本,ChatGPT則選擇直接接入用戶日常使用的實時辦公數據源。

從產品定位看,該功能率先落地於面向企業客戶的ChatGPT Work,而非面向消費者的普通ChatGPT版本,這一優先級安排背後的資本邏輯清晰——企業用戶的付費意願和客單價遠高於個人用戶,而"讓AI寫得像本人"這一能力,恰好精準命中企業員工日常處理郵件、文檔、內部消息等高頻辦公場景的付費痛點,OpenAI藉此進一步鞏固ChatGPT Work在企業生產力工具市場對Microsoft Copilot、Google Workspace內置AI功能的競爭力,資本投入的方向是把辦公場景的數據接入能力,轉化爲企業訂閱業務的差異化賣點。

這與微軟Copilot深度整合Outlook、Teams、SharePoint等自有辦公生態數據、Google Workspace內置Gemini分析Gmail與Docs歷史記錄的產品路徑屬於同一競爭邏輯——大型科技公司均在爭奪"誰能最精準復刻用戶真實寫作習慣"這一細分能力;不同的是,OpenAI本身並不擁有郵件、雲盤等原生辦公基礎設施,只能通過第三方應用連接的方式實現數據接入,這也使其在數據獲取深度和產品體驗一體化程度上,相對微軟、谷歌這類同時擁有辦公基礎設施和AI能力的廠商處於結構性劣勢位置。當前AI辦公助手行業正處於從"通用大模型能力比拼"向"個性化、場景化寫作體驗精細化競爭"過渡的階段。

本質上屬於"定價權轉移"疊加數據主權博弈——機制層面,該功能的核心價值來源並非OpenAI自身的模型能力,而是用戶存儲在第三方應用(Gmail、Slack等)中的歷史數據資產,OpenAI通過連接授權的方式"借用"這些原本分散在不同平臺、由不同廠商掌握的用戶行爲數據,來爲自己的產品體驗增值;這一過程也凸顯出當前AI產品競爭的關鍵定價權,正逐步從"模型本身的智能水平"轉移到"誰能合法、合規地打通更多第三方數據源"這一數據接入能力上,而用戶對這類跨平臺數據抓取行爲可能存在的隱私顧慮,也正成爲這場競爭中亟待廠商正面回應的合規變量。

ABAB News · 認知定律

模型的智能是公共的,用戶的數據纔是稀缺的。
誰能連接的應用越多,誰就越像"懂你"的那個AI。
個性化的盡頭,是隱私邊界被反覆試探的起點。

ABAB AI 解讀