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ChatGPT:一周爆红,两周过气

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发表于 2023-1-1 07:03:55 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 江苏苏州

* n$ v# q- X0 F* {' S  技术拐点来了,大家都在同一起跑线上。0 `  k! m  l4 A- S
  @科技新知 原创
; }8 }% W( e" [  作者丨苌乐  编辑丨 伊页$ k$ Z; v5 R7 m% r: E( R
  两周前疯狂刷屏的爆款AI应用ChatGPT,也难逃互联网过气定理。# z- y  d8 o7 N! l* q$ n! N
  “人类离强大到危险的AI不远了。”这个让马斯克强烈安利的聊天机器人,在短短十余天的时间里,便拥有了一场从走红到凉凉的经历。
4 [9 K+ F6 L+ ~3 u: V' J9 n1 w  “ChatGPT本来的预期就不是商业化,一没有收费,二没有开放API,所以它只是一个DEMO。”AI赛道创业者,猴子无限创始人尹伯昊向‘科技新知’表示,热度下来是正常现象,但这并不妨碍它是一个跨时代产品。
4 N0 ^  U. }; T) d* x! @+ C! b  在他看来,ChatGPT爆火的背后,映射着一个不可忽视的事实:技术的拐点已经到了。$ R$ O& D4 L! p* g& S
  “ChatGPT背后运用的技术是GPT3.5,等GPT4出来的时候一定会非常火爆,届时国内很快就会有一大批创业公司出现。”7 C2 Q0 p$ b5 u& ^+ n/ M" W0 C' n2 Y
  彼时的AIGC赛道,必将迎来一场“血战”,一边是布局多年的BAT老势力,一边是初生牛犊的新选手,谁的赢面比较大?# A1 F7 ^% \; ^  v  b& W, @+ i
  站在新的技术拐点前,或许大家都在同一起跑线上。" E' w, z& k; J7 T$ a
  Part.1) G( H) Q+ X# g: H
  AI难被“驯服”
! c4 g' P, s2 S: b: o! z2 r  很多人对于ChatGPT的过气表示并不意外,甚至包括开发方Open AI的CEO Sam Altman本人。  I- e5 s4 Z/ |
  “ChatGPT的局限性令人难以置信,但在某些方面足够出色,足以给人一种强烈的误导印象。现在依赖它来做任何重要的事情都是错误的。它是一个项目的DEMO;我们在稳健性和真实性方面还有很多工作要做。”Sam Altman在社交媒体上如此表示。
, Y' S, \9 m$ m& W6 b  从实际体验来看,目前版本的ChatGPT存在两个关键性的问题。9 \6 T! v. l: q: a% L+ ?5 I- O

- T$ E9 l/ E+ z$ G) @+ I  p& e  问题一:只提供了“情绪价值”,没有提供“商业价值”。1 J) Z5 [* N% U9 z& q! N# N
  正如Sam Altman所言,现在依赖ChatGPT来做任何重要的事情都是错误的。当作一种娱乐属性的软件来说没问题,但如果渴望ChatGPT能有更大的实用价值,似乎有些太过理想。
9 r- H# d/ ?" ]# x3 i  一款合格的工具是帮助人们减少重复性劳动,而一款好工具是能帮助人们进行决策。而ChatGPT目前能做到的,还处于第一阶段。! K) ~( ~8 }9 S0 a" Q7 J% D
  就拿前几天有人夸赞ChatGPT编程能力很强大举例,对于外行或者入门级程序员来说,ChatGPT快速生成的代码已经足够用,比如Java的简单编程例子,九九乘法表、水仙花数等,但对于中高级开发人员来说还远远不够。1 D% S2 |, g% V
  问题二:看似合理,实则荒谬。" k/ |) E4 ]% x; O  C3 ?
  有时ChatGPT还会闹出一些乌龙事件。Open AI公司承认,尽管号称可以和人类对话,但ChatGPT也可能写出“看似合理但不正确或荒谬的答案”。
. \0 n' n. x  o! |  比如有网友输入“宫廷玉液酒”来考验ChatGPT,它一本正经地给出回答:“宫廷玉液酒是一种传统的中国白酒......”而我们都知道,如果这句话问一个中国网友,他给到的答案会截然不同。
5 B8 p6 w  r: ?$ L9 U  Open AI坦承,由于ChatGPT的知识只来自训练数据中的统计规律,而不是任何类似人类对世界复杂和抽象系统的理解,因此“该系统可能偶尔会产生不正确或误导性的信息,并产生攻击性或有偏见的内容。”
6 N8 l' [2 y0 D  清华大学国强教授、智能产业研究院(AIR)首席研究员也指出,这款机器人本质上还是一个基于统计的语言模型,应该没有真正理解开放域的问题。它在处理开放域的问题上实际上还是基于概率,基于前一个值来生成下一个值。
! `! J, d; q/ q4 w* p  Part.2
; e$ y: s2 `/ ?1 U4 z2 J+ D5 Q6 q  狂欢的中国学徒们
. n: p! N3 v1 O  人们对于技术的期待,往往太过于理想主义。或许应该放低些对AI的期待和要求,毕竟很多时候,人类自己都不知道心里想要的正确答案是什么。0 h# Q. H3 _6 `1 d, L
  就像微软旗下AI产品小冰公司CEO李笛说的那样,ChatGPT非常强调回答的因果关系,而回答的结论本身是否正确对它而言并不重要。强调过程,弱化结果,这是ChatGPT和搜索引擎最大的不同。1 [8 }2 p1 _. A( o
  又或者说,ChatGPT的意义并不是给出人们想要的答案,而是让人们感知到,技术的拐点或许真的已经到了。
2 G  q" G" {! B! R. W  “技术拐点的核心体现在于,我们好像离图灵测试越来越近了。”尹伯昊向‘科技新知’感慨道。
# {2 [2 k% g2 d' A! j  D, H8 ]8 x2 J! p. V* L% B: i! @
  Gartner在《2022年重要战略技术趋势报告》中指出,生成式人工智能 (Generative Artificial Intelligence)将是最引人注目和最强大的人工智能技术之一,可用于多种场景,如创建软件代码、促进药物研发和营销等。8 w4 G' s* o4 w$ s
  从Disco Diffusion到Midjourney和DALL-E2,AIGC的门槛一次次被降低,最后到Stable Diffusion模型开源,彻底让AIGC站上了风口浪尖。
  Q0 Z. B* V, {. f& O) s  CMC资本董事总经理易然在采访中指出,目前各个科技巨头主要在模型层竞争,而创业公司在应用层有更多的机会。
9 L) x2 d% x4 X3 j% A4 [! o  例如Open AI开发的GPT-3模型、谷歌开发的LaMDA模型、Meta开发的OPT-175B模型、阿里巴巴达摩院开发的M6模型、微软与英伟达联合开发的Megatron-Turing(MT-NLP)模型等。6 f- W& S/ T) C" H6 ^; K
  视野聚焦到国内不难发现,互联网大小厂都开始更加关注AIGC。
& w. I6 W+ ~6 `/ E: c. K  在今年7月的百度世界大会上,创始人李彦宏表示:“AIGC或许将颠覆现有内容生产模式,实现以‘十分之一的成本’,以百倍千倍的生产速度,去生成AI原创内容。”
/ w3 L4 G, ^; j5 F- v" d* r  不光是一把手亲自站台,百度还将在内部组织上进行相应调整。有相关人士获悉,眼下百度MEG正在筹划新一轮组织架构调整,重心是将图文与视频部门单独成立的内容事业群,百度对于AIGC的重视程度可见一斑。5 U, b5 o" C2 b; a
  此外,其他大厂也动作频频。例如,腾讯AI Lab有能够通过用户提供的关键词自动生成歌词并演唱的虚拟歌手“艾灵”、能够辅助疾病诊断的游戏AI“绝悟”;字节跳动也于近期推出了抖音AI绘画特效,进一步让AIGC真正走向大众视野。
7 q7 F- h% b  [  阿里在AIGC上的布局稍有不同,从动作来看更偏向于底座。达摩院提出了新概念“模型即服务”(Model as a Service),即把AI模型当作生产的重要元素,从模型预训练到二次调优,再到模型部署,阿里将围绕模型的生命周期来提供相应的服务。' ?4 U/ @1 I2 v* O2 A) |  D
  另外一边,“国家队”北京智源人工智能研究院,在科技部和北京市政府支持下,于今年11月开发了AltDiffusion,以及开源文生图系统FlagStudio等,将生成式模型进行了本地化。  ?2 P  {: |' V. Z% |- {% B
  除了头部科技公司之外,诸如昆仑万维、科大讯飞、天娱数科等细分领域的厂商也都已涉足AIGC。0 S8 A' @1 n6 O- Z  l
  Part.3& ^/ R! z+ Q2 I* [7 O) Y! F
  站在同一起跑线, v- Y7 x% @5 z" V
  AIGC大潮的幕布在国内已经被掀开,这是一场关于ChatGPT“中国学徒”的狂欢。那么问题来了,现在入局AIGC晚不晚?1 C% K' C! c0 ~7 d
  要知道,国内应用层的创业公司,大多基于Stability AI或Open AI这类底座厂商模型进行二次开发,只能在应用层“卷”。
' L3 `- z0 E( i. {+ }  产品门槛低导致的同质化现象严重,对于厂商来说是“无效的卷”,对于用户来说则是“无限的薅羊毛”,想要找到差异化并发掘变现潜力并不容易。
' Q7 G: A9 K- ?+ C! L; L2 X$ y+ _  另外,很多从业者表示,版权一直是AIGC商业化过程中难以忽视的问题。不过,尹伯昊认为,在中国的话语体系里,版权一定不是制约AIGC商业化落地的制约因素。
( g/ M9 q2 C# O% m# s) g) }/ E8 m  况且,版权问题其实也在模型端尝试被解决,比如Stable Diffusion推出的2.0版本,核心就是让生成出来的内容是版权干净。: |$ ~1 ^( t  ]5 z7 P
  “AIGC商业落地真正的痛点在于场景还没有特别明确,产品有意思并不代表着成功,人很难为一个娱乐属性的东西付费,最终还是看能否有持续生产力。”尹伯昊向‘科技新知’表示。9 q$ n# A  I2 u$ e
  初创公司如何与百度、腾讯、阿里这样的大厂比拼?在尹伯昊看来,似乎并不存在这个问题,因为在新的技术拐点出现的时候,在大模型的范式下,过去的积累是清零的,大家都在同一起跑线上。. }4 p2 }1 q( g( I
  “坦率来讲,百度、腾讯在做的事情和我们是比较像的,都是基于海外出现了创新后,在上面找新场景和新应用。”- e6 P. r6 G9 D( D8 l- U
  同时也有业内人士分析,大厂在应用层的打法可能不会很垂直,而是更偏向于搭建生态,未来或许会和很多创业的垂直厂商有合作机会。
2 i" B" Q$ e9 O& m5 e* B3 Z: t2 e" N% U! C
  Part.4
% c: {2 M* H# J2 g$ o  T  写在最后- @& ^4 {2 e- l: w6 }; H
  1966年,历史上第一个聊天机器人Eliza诞生,它被麻省理工学院人工智能实验室的德裔美国计算机科学家约瑟夫·维森鲍姆赋予了充满戏剧性的内涵。! Q) @# A1 `2 N4 U$ i2 s
  Eliza名字源于戏剧作品《卖花女》,剧中出身贫寒的卖花女Eliza通过学习与上流社会沟通的方式,变成大使馆舞会上被人尊敬的“匈牙利王家公主”。
9 H/ o* C- m" y6 {+ k  作为Eliza的创造者,维森鲍姆却想时刻提醒人们:“即使有时好像他们会说话,但他们从未真正聆听过你,它们只是机器。”* K) Q& l2 V  `9 b, N/ l2 i
  他认为,正是由于当时的社会环境日渐冷漠,才使得人们变得如此绝望,以至于抛弃应有的理性和判断力,转而去相信一个机器程序可以聆听他们的心声。
& u+ ~6 L1 t( f( e% \- q  很庆幸的是,在半个世纪后的今天,人们似乎已经找到AI存在的真正意义,它绝非仅仅是提供“情绪价值”。
( e& V6 ]6 z) M' F( X3 {! w. ~  接下来,摆在创业者们眼前的命题便是,如何用技术改变时代,用AI技术深入到产业,带来更长远的商用价值和产业价值。
4 B8 W% C3 [( x/ d* [  参考文献:5 j% V% [  ^7 C, a) U
  1、《ChatGPT走红,人工智能离通过图灵测试还有多远?》,中国经济新闻网5 |8 K( T5 ~5 _. _. b
  2、《创业者的AIGC淘金记》,光锥智能1 G) l& h  W" g- Z$ m; V3 ]7 Y  S
  3、《百度隐藏的AIGC野心》,光子星球
! \1 r; a/ O2 }. w- {4 x  4、《Here’s What To Know About Open AI’s ChatGPT—What It’s Disrupting And How To Use It》,Forbes
: J- W3 f3 e% \* w: z% |  t! O        2 p# `" N$ J' d
                                                                                                                                                                               
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发表于 2023-1-1 07:24:12 | 显示全部楼层 来自 江苏苏州
难道google,百度给的是正确答案吗,还不是要自己去判断,chatgpt在一些场景下降低了信息筛选成本,最重要的是还一直在进步
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发表于 2023-1-1 07:43:33 | 显示全部楼层 来自 江苏苏州
难度google,百度给的是正确答案吗,还不是要自己去判断,chatgpt在一些场景下降低了信息筛选成本,最重要的是还一直在进步
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发表于 2023-1-1 08:04:24 | 显示全部楼层 来自 江苏苏州
人和机器的本质区别!
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