由企業自行開發大型語言模型（LLM），可說是最積極發展生成式 AI 的方式。儘管美國勢力在生成式 AI 領域仍佔據主導地位，但技術仍處於初期階段，尚未有針對英文之外單一語言和特定行業的成熟版本 LLM，這代表各國發展出自有 AI 系統的機會依然存在。
本地 AI 開發競賽
日本第 1 大數碼廣告公司 CyberAgent，在 5 月宣佈成功開發出獨家的日語 LLM，聲稱「能生成比以往更自然的日語文案」，而且據說已經開始應用在廣告製作等領域。
日本第 2 大電信公司 KDDI 也在開發自家的生成式 AI，服務統籌本部組長山下明子表示：「要在日本國內推廣 AI，必然要有適合日本文化的設計。如果 AI 的回應像西方人一樣誇張，日本使用者可能會不太適應。」
軟銀社長宮川潤一也在 6 月的股東大會上，透露公司正在開發獨家的生成式 AI。日本第 1 大電信商 NTT 則致力開發金融、醫療等領域專用的獨家生成式 AI。東京工業大學、富士通等機構則計劃利用超級電腦「富岳」，於 2023 年度內開發生成式 AI。
多個可以自己構建 LLM 的開源方案已經公開，讓個人和新創企業也能挑戰。東京大學電子資訊學系教授松原仁指出：「如果國外企業壟斷了生成式 AI，緊急時將有無法使用的風險。」
人和機器，各司其職
日本第 1 大產險東京海上控股，也從 2023 年 2 月啟動計劃，開始由 ChatGPT 回答保險代理商的問題。先由人工智能撰寫回答，經由員工檢查後再正式回覆。
過去要回答代理商的查詢，最長需要 30 分鐘；而由 AI 擬定回答只需要數十秒。6 月起在部分業務部門進行實證實驗，目標是在 2024 年度建立所有員工皆可使用的環境。
東京海上數碼戰略部企劃組經理佐藤龍介認為，運用 ChatGPT 雖花費了數千萬日元，但投資生成式 AI 的回報很高。他也表示：「若要真正進行業務改革，僅僅使用 ChatGPT 是不夠的。」因為保險產品有許多業界術語，但在既有條件下，ChatGPT 的回答無法符合準確度的要求。
因此東京海上與東京大學團隊獨立而成的新創公司 PKSHA 科技合作，透過 PKSHA 的系統處理數據，提高回答的準確程度。同時也強化資訊安全，預定加入自動偵測功能，一旦偵測到不應該輸入的個人資訊，系統將自動排除不會輸入。
將近 9 成的產險契約，是經由保險代理商與客戶面對面成交的。佐藤龍介指出：「我們追求數碼和人的最佳結合，希望將可以自動化的工作交給 AI，將應該面對面執行的業務分配給人力。」也許正是因為將自動化工作交給 AI，更能凸顯工作中非人類不可的核心價值。
未來生成式 AI 在企業和個人活動中的佔比將更高。企業能否提供可讓人安心使用的生成式 AI，不只攸關商業發展，也與一國的經濟安全息息相關。
