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你最近使用ChatGPT了嗎？
文 |數字時氪
封面來源｜IC photo
一款由人工智能實驗室OpenAI釋出的對話式大型語言模型ChatGPT近來受到火熱關注，短短4天時間，其使用者量就達到百萬級，在2個月内就實作了使用者量破億。這樣的火熱程度着實讓人驚訝。
ChatGPT正促使人們暢想着海量應用場景，引發AI産業變革。目前微軟、谷歌等科技巨頭紛紛下場，搶先布局AI新賽道。就在本月，微軟宣布旗下所有産品将全線整合ChatGPT，而谷歌也正式釋出下一代對話AI系統Bard。科技圈即将迎來一系列的重大動作。
在此背景下，我們找到了科技圈的一些朋友，和他們聊了聊備受矚目的ChatGPT，以及他們對應用前景的看法。
海天瑞聲副總經理兼技術負責人 黃宇凱：
在人工智能發展的幾十年中，以往大家認為AI是一種效率工具，能夠幫助人類提升各方面的生産力，以往AI沒有涉及過内容創作領域。但随着DALL·E、Stable Diffusion、以及最近大火的ChatGPT的出現，AI正式進入内容創作領域。
内容創作領域從以往的專業人員生産内容為主的PGC時代，到逐漸轉變到大衆生産内容的UGC時代，帶來了很多商業上的突破。現在我們正經曆ChatGPT的應用進入商業化落地階段。
小庫科技CEO 何宛餘：
從22年末到23年初，ChatGPT以史上最快速度五天便俘獲了一百萬使用者，并在兩個月後實作了一億的活躍度，目前已經火熱到了學校必須禁止學生使用ChatGPT來寫作業的程度。
小庫在11月底至12月初第一時間試用了ChatGPT，并将得到的一些成果在深圳市綠色與智能建造學會的年會上進行了分享。我們針對當時正在參與的智能建造試點城市工作中對“智能建造”的定義進行了測試。無論中英文，ChatGPT都給出了以下具有一定參考價值的多輪對話答案。這樣的成果是讓人驚豔的，但對于行家而言，這些答案顯然是不夠的。
圖源：小庫科技
毋庸置疑，這類大型語言模型的應用場景确實非常廣泛，已經非常接近于科幻中的“百事通”（随便問點什麼，它都可以給出直接且相對準确的回答，而不再如搜尋引擎一般給出成千上萬的間接答案線索）。可以想象，這項技術用于衆多消費領域是有廣闊的前景的。比如撰寫一篇廣告，一段介紹，一個故事等等。
目前，我們也正在研究如何應用ChatGPT的API來實作建築領域的垂直應用，特别是基于國内的業務場景。或許某天我們正在看的某個設計說明就來自于它的創作。
源碼資本合夥人 黃雲剛：
ChatGPT在22年11月釋出，标志着行業進入大衆視野，但現在仍是非常早期的階段。毋庸置疑的是大家的興趣都是非常高的，這種興趣可能來自AIGC是一個潛在的巨大技術變革，有可能有一個非常高的上限，這種變化是十分稀缺的。
從技術的角度，ChatGPT并不是一個明顯的技術變化，它背後是2017年就提出的Transformer模型經過了OpenAI幾年時間的打磨疊代，逐漸擴大模型規模，到今日進行的一個産品化的産出。AI曆史上每次重要的技術面世給大衆，都會引起一個巨大的讨論，但大多數時候，讨論過去不久，人們就把那次AI展現出來的能力當成一個AI可以輕易實作的功能。
但ChatGPT仍然可以被我們看成是一個标志性的事件，它代表着新的一波AI技術浪潮的起點，即生成式AI或者叫AIGC的産業化起點。通過ChatGPT的自然傳播效應，大家對這件這個行業的認知加深，會明顯的帶動這個領域投資和參與度上升。進而拉動研發形成一波新的技術浪潮。
可以确定的是，越來越多的行業會在AIGC的賦能下提高效率，更多的垂類工具可能會逐漸出現。大家需要接納、學習、使用這些工具，跟上時代。也可能大家期待有些更颠覆性的影響，但這個我們還不确定，AIGC可能有颠覆某些行業的潛力，不同領域速度有快有慢。
在infra、模型層上大家關注很多，希望挖掘到最優質的團隊做上遊的模型。在應用層上，也在積極探索，很多場景上擁有較大可能性，需要更多行業認知和技術的了解來完成PMF。
另外大家對核心技術的了解和重視也在加強，有更多的關于底層技術變化本質的思考。
肆拾玖坊CDO 張鵬：
其實我比較看好AI技術，因為AI技術其實可以改變很多營運方式和互動形态，ChatGPT其實可以改變很多的體驗和溝通的形态，在業務上，它不光是一個聊天的機器人，它可以提供類人的客服能力，包括銷售咨詢能力，因為我們有很多的管道咨詢，其實也在大量的用人工來支撐這一業務。那這一部分其實是可以用ChatGPT來替換人完成對一些正常性問題進行解答。
那另外一點，我們可以通過這種技術改變導購服務體系和教育訓練體系，之前做教育訓練都是用人工來做，無論線上、線下都是人在講，如果結合這種ChatGPT的AI技術和虛拟現實技術，其實完全可以通過AI線上上完成。這樣我們可以更好對教育訓練講師進行營運和管理，因為對于AI，它的能力是均等的，隻要把AI設定好，那無論做多少教育訓練都是一樣的。這無形中對整體的營運成本的降低會有很大的幫助。
除此之外，之前我們用RPA做審單，這其實是比較标準化的，但ChatGPT其實做了很多非标準化的動作。它不是公式化的，它可以進行技術學習再去執行。它更智能、更類人。其實我們可以把更多的流程化作業的業務，轉由借助ChatGPT的這種技術去做成自動化的形式。這會對協同效能和營運效能帶來極大提升，是以這方面其實我們還是蠻看好的。
另外其實還是有很多的利用空間和利用場景的，比如在後端的産線上的質檢環節，目前是有部分是借助自動化手段在做，但中途有些地方還是通過人工或半人工來完成，其實也許未來再結台一些ChatGPT的這種非常強大的AI能力，我們也可以進行相應的提升。是以對于供應鍊優化這方面應該也能夠通過這些技術去實作。是以這方面我現在也在研究和學習如何與實際業務進行結合。
綜台來看，ChatGPT在使用者體驗的改善和使用者體驗模式的颠覆創新等方面，包括管道營運和管理體系以及終端服務和教育訓練體系的智能化層面，應該都有比較大的應用空間和場景。同時，我們也可以利用這種能力去探索一些對于後端供應鍊的能力提升，我覺得這種類人的學習能力和知識圖譜的學習能力，其實是有很大應用空間的。
一流科技CEO 袁進輝：
技術發展在絕大部分時間都是漸進式的，而階躍式發展非常稀缺，偶爾出現（如AlphaGo，AlphaFold等）。即便算上深度學習近些年發生的所有其它階躍時刻，ChatGPT也可以說是最重大者。ChatGPT的突破不僅僅停留在學術意義，而且短短兩個月時間發展到1億使用者，成為世界上增長最快的産品，展現了這項技術足夠成熟已經可以産品化了。即使未來仍有改進空間，ChatGPT的突破第一次讓讓世人知道計算機了解和生成語言這一目标是可達的，而且給出一條路徑。
其意義可類比數學家張益唐在孿生素數猜想上的研究突破，張益唐找到了距離不超過7000萬的素數，和孿生素數要求的距離為2相距甚遠，但這不重要，一位美國數學家評論說，從7000萬到2的距離，相比于從無窮到7000萬的距離來說是微不足道的。
事實上，張益唐論文發表後不久，那個距離就被改進到幾百了，和2非常接近了。總之，計算機的語言智能不再僅僅是一個學術研究問題，已經可以成為未來的基礎設施。
産業界應該已經意識到ChatGPT是所謂的 Game Changer，中期可導緻相關産業重新洗牌，重塑産業格局 （微軟和谷歌等相關投入）。
比爾蓋茨認為：“這種人工智能技術的誕生有着重大曆史意義、不亞于網際網路或個人電腦的誕生，在2023年，人工智能将成為最受人們關注的熱點闆塊，人工智能技術在未來，對社會的影響将不亞于個人電腦等技術。”。
ChatGPT代表了通用人工智能（AGI）的重大突破，很快将要發生的是，許多種類的工作效率得到極大提升，甚至會有相當多種類的工作崗位會被機器取代。
對于個體來說，能得到ChatGPT的助力和不能使用ChatGPT 将對個體發展潛力産生決定性影響（最開始人之間是體力的比較，再後來是對工具使用能力高下的競争，直至今天是否能使用ChatGPT将在智力上産生差别）。
同樣的，有ChatGPT能力的企業和國家相對于沒有相似能力的企業和國家也必然在競争中獲得不對稱優勢。
newsletter 叭叭嗚 于欣烈：
ChatGPT 如此火爆的一個原因，是普通人能随便上手的互動界面，還能給出讓人眼前一亮的高品質結果。那一下的感覺，很像以前我們第一次用上某些智能産品，哇的那一下。比如，我第一次點下手機，身前那輛自行車的鎖就啪一聲打開了。
「Chat」隻是一種互動界面，ChatGPT 技術所提供服務的本質，是高效處理大量文本資訊。通過海量的文本訓練，它能飛快地歸納、總結、調整結構、引用曆史故事、列舉真實事例。
為什麼很适合和搜尋引擎結合？搜尋引擎過去隻是列出一堆内容連結。使用者需要一個頁面一個頁面去打開、浏覽。ChatGPT 技術的優勢就是資訊搜集、整合、總結輸出的能力。它幫你把搜尋過程中的髒活累活給幹了，直接給你可以指導下一步行動的内容。（技術越成熟體驗越好）
2008年時，谷歌一位進階副總裁給 Larry Page 展示 Gmail 一些新功能，他反問說，Gmail 為什麼不能自動給我寫郵件？今天 ChatGPT 這樣的技術做到了。
今天早上，內建 ChatGPT 技術的 Bing 釋出會上，微軟展示了一個很有意思的應用場景：用 Edge 浏覽器上打開 Gap 公司15頁的财報 PDF，給 AI 助手發一句「提煉要點」，不到10秒就能得到一份 bullet point 總結。更厲害的是，再敲一句「列個表和 lululemon 對比下」，AI 助手還能給你做個财報要點對比表格。
是以 ChatGPT 技術擅長的就是文本資訊處理，幫你彙總、整合資訊，幫你寫小作文。但要小心的是，目前這類技術的錯誤率不低，不要盲目相信它提供的事實内容。
ChatGPT 這類技術，會成為一種類似雲計算的基礎技術服務，越來越多的公司會把它嵌入到不同的應用場景中去，可以提升效率、提高使用者體驗。
在日常辦公/内容創作領域，ChatGPT 這類技術将會對文本創作提供一些幫助，提高内容創作效率，降低正常内容的創作成本。現在已經有有些小公司、小團隊在使用 ChatGPT 自動生成、對品質要求不高的内容。
ChatGPT 這類技術将會作為一種基礎服務，嵌入到很多領域，比如搜尋、辦公軟體。看好它的商業化前景，但局限性也很明顯。
AI科普作者 虞喵喵：
ChatGPT 是一個超大型語言生成模型，可以簡單了解為它蘊含人類的語言和語言的内部邏輯。是以 ChatGPT 能很好地針對語言進行預測，給它一個詞，它能預測下一個詞是什麼，通過預測下一個詞是什麼，再預測下下個詞是什麼，這是 ChatGPT 的基本原理。
但是現在普遍流行的說法是 ChatGPT 有創造能力，我認為這個是有很大争議。
ChatGPT 很像一個搜尋引擎，裡面包含了太多人類已有的語料。提出問題後，它就像搜尋引擎一樣尋找資訊，不同的是它會對資訊進行整合，以人類的進行輸出。它更像一個生成器，很難稱之為創造力。
如果說 ChatGPT 特别驚豔的地方，那就是優秀的自然語言處理能力：它能生成一段看上去很真實、很像人類寫出的語言，足以以假亂真。但問題是它缺乏常識，生成的内容常常存在錯誤。也就是說它看上去好像很「對」，但其實是模仿了「對」的語氣，内容上存在很多錯誤。特别是一些科學上的問題，如果人類沒有在網絡上寫過這個問題的正确答案，它就沒有辦法給出正确答案，或者，它還會為了給出答案把不同的問題混淆。此前做過的測試顯示，ChatGPT 給出的答案正确性存疑很難取信。
ChatGPT 是語言模型，由于訓練資料中包含有圖像、代碼等内容，使得它不僅能根據問題和要求生成文章，它還能根據要求生成圖檔、網頁、代碼，這些都是它的應用。
如果用指的是商業應用，其實有點無解。目前它隻能作為 ChatBot 或者生成器存在，它可以為研究工作收集資訊提供幫助。它可以像 Grammaly 一樣作為工具對使用者進行收費，目前 ChatGPT 也确實是這樣做的。但其他的商業應用形式可能比較難，這也是 AI 技術共同需要解決的問題：尋找商業場景。
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《ChatGPT走紅背後：苦熬五年，三次AI路線疊代｜行業觀察》
《ChatGPT背後：一個天才、百億融資和1億月活 | 數智前瞻》
《最快月活過億，但ChatGPT或終将被開源打敗 | 數智前瞻》
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