來源：深燃（ID：shenrancaijing），作者：李秋涵，編輯：魏佳
你還在用ChatGPT嗎？
在全球掀起AI熱潮的ChatGPT，似乎進入了瓶頸期。
首先是關于ChatGPT的使用率，有不利的資料出現。6月初，摩根士丹利釋出的一項調查顯示，隻有19%的受訪者表示他們之前使用過ChatGPT，隻有4%的人表示依賴ChatGPT。調查表示，比例低的驚人。
這項調查在今年4月進行，涉及人數為2000人。不過，在全球78億人口面前，這樣的樣本量不算大，也一定程度上降低了其參考性。
還有一個基數更廣泛的資料值得關注，ChatGPT的增長已經明顯放緩。
根據網站資料分析工具SimilarWeb資料，前期ChatGPT的通路量增長率驚人，1月份的環比增長率為131.6%，2月份為62.5%，3月份為55.8%，在4月份明顯放緩，環比增長率為12.6%，到了5月，這個數字已經變為了2.8%。
随着ChatGPT普及，參考基數變大，增長率放緩是正常現象，不過，根據目前已有的趨勢來看，6月的環比增長率也有可能為負數。
今年年初，ChatGPT像一聲驚雷，讓全球見識到了生成式AI的威力，也讓背後的GPT（生成式預訓練Transfomer模型）大火，掀起大模型創業潮。它重新整理了很多數字，最讓人印象深刻的，是史上使用者增長速度最快的消費級應用，在推出僅兩個月後，ChatGPT的月活使用者已經突破了1億。
但對它未來的發展，即便是創造者也很難給出明确答案。此前OpenAI董事會成員海倫·托勒就曾表示，“甚至創造它們的人也不知道它們能做什麼，不能做什麼。我預計，我們真正了解GPT-4能做和不能做的所有事情，可能還需要幾年時間。”
ChatGPT現在的天花闆，不代表就是GPT的天花闆，但作為目前最厲害的大語言模型支撐的産品，ChatGPT的走向，也能成為觀察GPT應用的一個視窗。關于AI的狂想還在繼續，時間已經過去了近半年，我們好奇的是，ChatGPT的使用情況到底如何？它被高估了嗎？
01 ChatGPT真的很多人用嗎？
對于ChatGPT的使用體驗，不同行業、不同人答案不同。有人把它當玩具，使用了一兩次後就不再登入；有人努力把它變為工具，在工作中以提高效率；也有人，在努力将ChatGPT變為工具的過程中失敗了，因為覺得它“不夠好用”。
夏楠屬于第三種。她從事外貿行業，會用ChatGPT寫工作郵件，也會讓它解答一些生活中的煩惱，為了能更好的使用ChatGPT，她都是用英文發指令。
從2月開始使用ChatGPT，她的體驗分為了三個階段，最開始是好奇，很多問題都想抛給ChatGPT，看它怎麼回答，探索它。從5月開始，她感覺ChatGPT“變笨了”，之前能做到的，現在做不到了。現在，她對ChatGPT的評價是，“不好用”。
比如最近，他們公司接了一個炒菜機器人的ODM（原始裝置制造）業務，她想讓ChatGPT提供這個市場的預測資料，在反複推拉後，ChatGPT還是沒有給她答案。而在寫工作郵件上，經過調教，ChatGPT也隻給到她一個指令式的跟進郵件，文字官方式的長篇大論，也不是她想要的，她希望“它能寫出有禮貌的，資訊表達很明确的郵件”。
她覺得，ChatGPT之是以做不到，短闆在于“不懂得人情世故”。得不到想要的結果，她的使用頻次也降低了，從一個星期五六次變為了一周一次。
當然，之是以會有這樣的體驗，背後綜合影響因素很多，和使用者是否問到了ChatGPT擅長的領域有關，也要看使用者有沒有找到與ChatGPT合适的交流方式。
正在澳洲生活的Lucy，從去年底ChatGPT一推出後就開始用英文使用它。現在，她日常用ChatGPT來整理學術研究上的思路、學習語言，是生活裡必不可少的工具。隻是，準确性的問題一直讓她煩惱，文獻參考需要自己找，“如果我質疑它的回答，它就會順着我的思路回答”。
除了ChatGPT的使用體驗感受不一，從資料來看，ChatGPT的普及率，暫時也還沒有想象中的廣。
摩根士丹利相關報告截圖
除了摩根士丹利的報告，還有一些資料可以作為佐證。根據SimilarWeb資料，3月-5月，美國、日本是全球為ChatGPT貢獻流量份額最高的國家，分别位列第一、第三。不過，最近，美國的流量已經下滑了10.28%。
ChatGPT的全球流量分布 來源 / SimilarWeb資料
美國方面，在5月底，皮尤研究中心釋出了一份調查，他們在今年3月中旬在1萬多名美國成年人當中展開調查，18%的人聽說過很多關于ChatGPT的事情，39%的人聽說過一點，42%的人根本沒有聽說過。
而在日本，根據日本ICT市場調查咨詢機構MM總研的最新調查報告，5月24日-31日期間，以日本及美國企業所屬的13814名員工（其中，日本13412人、美國402人）為對象，進行的網絡調查結果是，日本企業的ChatGPT使用率僅7%，與美國企業的51%使用率相比，兩者相差高達44個百分點。
日本企業中，近半數員工（46%）回答“不知道”ChatGPT，而即便知道ChatGPT，但回答“未使用”的比重也達42%。
這些都是最近的報告，樣本量在1萬人左右。不過ChatGPT大熱後，全球關于它的使用報告衆多，觀點不一，甚至有的得出的是相反結論。上述報告有一定參考性，但也因地域和人群的差别，不一定能完全反應真實情況。
還有更明确的值得參考的整體性資料，可以幫助我們認識ChatGPT的應用現狀。
根據SimilarWeb，ChatGPT增長明顯放緩，尤其到6月，截至6月20日，6月已經過去三分之二，通路量比5月少了38%左右，粗略推算，到6月31日如果沒有特别新的刺激，6月的環比流量或将下降。
ChatGPT近期流量變化 來源 / SimilarWeb資料
同時，還可以參考的是，根據SimilarWeb，在5月，ChatGPT的跳出率是12.59%，低于谷歌、Youtube等，而在6月24日，跳出率已經上升到37.37%。平均通路持續時間也從8分32秒，下降到7分48秒。
另一個資料是，接入GPT大模型後Bing的市場佔有率變化。
來源 / Statcounter
Bing的市場占有率，在二三月份剛引入GPT時引發關注，根據網站通訊流量監測機構Statcounter，2023年3月Bing的市場佔有率是2.86%，5月是2.77%，不僅占比沒有提高，甚至還有下降趨勢。
02 是什麼限制了ChatGPT？
關于ChatGPT應用上的問題，已經老生常談，不過這些問題對它應用普及上的影響，或許比想象中廣。
首先是“變笨”這件事。
6月初，“ChatGPT變笨了”的聲音引發過讨論。不過OpenAI開發者推廣大使Logan Kilpatrick曾出面回應，表示自3月14日釋出GPT-4以來，大模型的本體一直處于靜态，不存在大量外部資料污染模型的情況。同時他也承認，大模型本身存在不穩定性，是以對相通的提示詞，存在回答前後不一緻的情況。
一位AI從業者告訴深燃，5月就有國外從業者在OpenAI論壇裡分享論證GPT變笨的文章。最近，他用GPT-4的API做了測試，讓它做簡單的計算題。從結果準确度來看，GPT-4-0314取得了滿分，GPT-4取得了80分，GPT-4-0613，勉強可以拿50分。其中，0314、0613即指3月14号、6月13号的快照（指整個系統在某個時間點上的狀态）。這個結果，給他一種GPT-4在被削弱的感受。
根據監管機構NewsGuard的專家分析，OpenAI最新版本的GPT-4，在輸出資訊方面，比GPT-3.5要糟糕。在今年3月份釋出的報告中，NewsGuard提到，GPT-4不僅在其研究人員的提示下回答了完全虛假的新聞叙述，而且比GPT-3.5回答的内容更差。
在上述AI行業從業者看來，這樣變化的結果是，使用者需要變得更為具體和主動地引導GPT-4，才能獲得與過去相當的回答品質。
這也再度影響ChatGPT的使用門檻，而這與ChatGPT的初衷有所背離。
最開始ChatGPT爆火，就有業内人士對深燃分析，它帶來的影響是将通用人工智能放在了每個使用者面前，也把人機互動的門檻，打到了最低點。
但目前來看，門檻還是存在。從ChatGPT的使用者畫像，也能看出這個産品的普及情況。根據SimilarWeb資料，使用者主要分布在計算機電子與技術行業，其中，程式設計和軟體開發占比最大。其他行業裡，隻有遊戲行業中的視訊遊戲機和配件的從業者占比較多。
在使用ChatGPT的體驗上，一位工程師給深燃的回報最為積極，表示一直在用，“能幫我解決小的程式上的問題”。
盡管都說，“淘汰你的不是AI，是會用AI的人”，如果普通人使用起來門檻越來越高，那也一定程度上脫離了ChatGPT的初衷。
還有兩個問題，是ChatGPT從最開始就面臨的質疑，即準确率和隐私保護。
根據上述日本相關機構的報告，在被問到今後若要繼續/擴大使用ChatGPT，需要解決什麼問題時，日本企業、美國企業分别有高達49%、45%的回答是“案件的精度”，其次為“個人資料等隐私(日企34%、美企35%)”，和“對問題的了解程度(日企33%、美企34%)”。
準确度方面，OpenAI的CEO山姆·奧特曼，也做出過解釋，這個程式會自信地宣稱一些東西是事實，但其實它是編造出來的，就像謊話連篇的政客一樣。他給這種現象起了個名字——“幻覺難題”。
總之，準确率要實作起來非常不容易。原因就是因為它不是靠記憶，而是憑借演繹推理能力來工作。“大語言模型靠的是推理的拼字遊戲，不可能像資料庫一樣完全準确，人也不能完全保證準确”，關注AI行業的工程師楊陽告訴深燃。
隐私方面，OpenAI至今還沒有給出明确的解決方案。在加拿大工作的小虹就告訴深燃，公司特地發郵件通知，讓大家謹慎使用ChatGPT。
基于這些限制，ChatGPT的應用場景也受限制。
關注産業的投資人陳默默告訴深燃，它其實适合“生産力驅動”的内容生産，而不是“創意驅動”的内容生産，在前者上，能替代不少有重複經驗累積的人力。
使用者洛洛從4月開始使用ChatGPT，她開了會員，主要用于寫腳本和文案，“隻要能給它正确的公式，基本可以回報給我任意思維的腳本，隻是拿到手要改”。她表示，産出的腳本比較基礎，沒法做成爆款，但它邏輯沒有問題，“像公司日常的一些大量的視訊輸出，是可以支援的”，她現在的ChatGPT使用頻率，基本上一周3次以上。
現在夏楠調整了政策，隻問它一些流程式的問題，比如開ebay網店的流程。盡管這類問題也可以問谷歌、百度，但“ChatGPT的回答更好”，她舉例，最近她去德國旅行，讓ChatGPT給她安排旅遊計劃，給出的答案有參考性，交通安排的也很清楚。
這些長期使用ChatGPT的使用者，不論對ChatGPT的使用體驗滿意與否，他們都提到，ChatGPT更像是一個更新了的谷歌、百度，帶來了一定助力。
03 ChatGPT，象征意義高過實質意義？
最近，OpenAI推出了類似于LLM版的App Store，加速生态的建設，還被曝光了一些功能上的優化。這背後也隐藏着一個信号，GPT4暫時已經到天花闆，要加速生态建設，在GPT5出不來之前，先做一些體驗上的優化。
早在4月，山姆·奧特曼就表示，還沒有開始研究GPT-5，也沒有立即開始的打算，還曾表示，“大型模型時代已經到頭了。”
據OpenAI官網，GPT模型參數數量（可以了解為喂養模型的語言材料）在不斷提升。GPT-1是1.17億，GPT-2有15億，到了GPT-3，飙升至1750億，GPT-4，根據國外媒體機構Semafor的一份報告，比GPT-3大六倍左右，具有1萬億個參數。
此前楊陽也對深燃表示，或許GPT-4就成長到頭了，語料是一個原因，“人類曆史上創造出的優秀資源就這些了”，模型本身的限制也是一個原因。在他看來，現在GPT-4被限制了，應該有能力沒有被完全開發出來。
近日，Facebook母公司Meta首席人工智能科學家Yann LeCun就指出，ChatGPT背後的生成式人工智能技術已進入了死胡同，擁有太多的局限性。
出于巨頭間的競争關系，或許很難将這話作為客觀參考。但可以肯定的是，ChatGPT的确遇到了瓶頸。
要讓大語言模型有更好的應用，不少人把視線投向垂直領域的應用上。
AI行業從業者秦凱對深燃做了一個比喻，ChatGPT這類泛化型的人工智能，應用寬泛時，能力就像是高中生、大學生，和垂直場景結合時，fine-tuning（在自然語言進行中使用的技術，也叫微調）的資料足夠精确和貼合場景，能力就能變為碩士、博士，能解決更具體的需求。
楊陽也認同這一看法。他提到，目前的模型最多隻能進行一倍左右的優化，“大家有一個基礎共識，GPT-5來了，也不會帶來颠覆性的進化”，短期内不可能達到AGI（通用人工智能）水準。
不過，他表示，現在做具體垂類應用，首先是費用高，訓練模型對公司來說依舊是不小的成本；其次是資料安全、資料隔離的問題，目前采用的辦法是，“在大模型基礎上套小模型”，但帶來的問題是，現在的底層技術還在變化，“沒有人知道下一個模型，更優秀的模型什麼時候出現”，這個中間階段讓大家很迷茫，“如果三五年後才出現，那現在基于大模型做垂類的産品是不虧的，場景落地後有機會回收資金。但如果很快就出現了，那大家現在做的外挂型垂類産品，是沒有多少意義的。”
投資人陳默默表示，這是一個“先有雞還是先有蛋”的問題，他們還是願意去看相關項目，在細分領域裡切一個特定場景的應用，因為“哪怕未來的底層有變化，隻要行業沒有變動，在應用層的行業了解上還是會有沉澱”。
但他們在看項目時遇到的問題是，很難有人可以明确告訴他們，産品能節省多少人力成本。“看下來，還是得給機器配個人”，她舉例，關注賦能研發端論文篩選歸納相關的垂類産品，實際使用也還是需要一個人順着機器的結果，再做進一步驗真、開發和研究，實際上很難說效率有特别好的優化”，是以現在，一些投資人都會傾向于再觀望觀望。
在關注垂類領域的AI創業公司的産品時，她的感受是，“我們對技術帶來的産業更新機會保持謹慎樂觀，目前可能它的市場意義，高過實質意義”。
秦凱總結，人們對ChatGPT的期望過高，但有兩個瓶頸。首先，下一代大語言模型通過更大的參數規模和更強算力的收益邊際遞減，人們的期望可能無法很快滿足。其次，目前的大語言模型是泛化的，需要很長時間來解決特定、真實的問題。目前垂直領域的生成式AI，已經變成了針對具體企業做定制化需求和私有部署的體力活，“底層模型依靠transformer方式缺乏解決非常複雜問題的能力，現在的應用情況與預期的水準相距甚遠”。
應用還在繼續，技術還在發展，關于ChatGPT的應用及潛力還需要再觀望。即便是這樣，ChatGPT已經讓一些人的生産效率，有了一個數量級的提高，即便當下有瓶頸，“ChatGPT已經是很偉大的産品，這就夠了。”楊陽表示。
*題圖來源于unsplash。應受訪者要求，文中夏楠、Lucy、楊陽、小虹、洛洛為化名。
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