每一份IPO的S-1招股说明书都包含风险因素章节，列举股票可能并非优质投资标的的原因。除模板化警告、财务谨慎提示及不可抗力警示外，部分风险更具公司特异性。
云服务初创企业ServiceTitan于周一向SEC提交公开IPO文件，其中关于大型语言模型（LLM）的风险披露或预示一种新型模板化警告的诞生：助力业务增长的AI技术同样可能带来损害。
AI应用的多重潜在风险
ServiceTitan在风险因素部分以1,150字篇幅阐述了生成式AI可能对业务产生的不利影响，主要包括：
- 技术与合规风险：LLM幻觉可能导致信息不准确或表现出歧视性行为；存在侵犯他人版权或知识产权的风险；使用LLM增加了数据暴露于黑客攻击及危害的可能性。
- 数据与安全风险：若无法获取足够数据，可能难以持续提供AI产品或开发新品；员工或承包商可能误将客户隐私数据分享给第三方系统导致安全漏洞，或利用这些数据训练自有模型。
- 监管与伦理风险：AI使用未来可能在社会伦理问题上触礁，或因监管规定导致成本增加。
- 人才与供应链风险：面临AI专家招聘难、成本高的问题；AI产品依赖微软、OpenAI等不受控的第三方服务，若服务中断或出问题将构成重大风险。
行业背景与市场趋势
这些警告之所以引人关注，是因为ServiceTitan正处于GenAI（特别是LLM驱动的AI代理）预计将主导的行业交汇点。该公司主要为建筑承包商、暖通空调专业人员、景观设计师等现场服务行业小型企业提供软件，涵盖营销、CRM、客户支持和会计等功能。（ServiceTitan拒绝进一步评论。）
目前，AI代理正迅猛进军销售、营销和CRM领域。Salesforce CEO马克·贝尼奥夫曾透露，仅其公司一年内就可能拥有十亿个AI代理服务于客户业务。
ServiceTitan自2023年起至少已开始提供名为Titan Intelligence的AI驱动服务，并于今年十月推出了一套面向销售、客户服务和呼叫中心的AI代理套件。
技术局限性与早期采用挑战
LLM的设计初衷是研究并创造文字、图像和数据的新版本，本质上具有“编造内容”的特性。尽管OpenAI等机构正致力于研发模仿人类推理能力的通用智能以提升创造性，但商业应用对可靠性要求极高。
随着越来越多专注于可靠性的公司投身AI代理开发，LLM在商业应用中的可靠性问题有望随时间解决。但值得注意的是，当前出售AI机器人的公司在法律条款中已直言不讳：在这一早期阶段，AI的采用可能会带来与解决问题同等数量的新问题。