GPT-4、百度“文心一言”相继发布，中国版ChatGPT创业正在加速
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文心 下载3月15日，chatgpt发布了多模态预训练大模型GPT-4，在chatgpt的基础上，实现了识图能力、理解能力、回答准确性、歌词创意文本生成以及AI性格风格变化等方面的飞跃式提升。
chatgpt自发布以来，已在全球带动起一股AI 2.0的产业范式变革浪潮，大量企业纷纷投入这场有史以来的生产力变革中。
中国的科技企业也在加速迎头追赶这股浪潮。3月16日，百度发布了“文心一言”，展示了这一中国版chatgpt在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成5个使用场景中的综合能力。在发布会上，百度董事长李彦宏表示，百度成为全球大厂中第一个做出对标chatgpt产品的企业。
像百度一样，做对标chatgpt的这类基础层大语言模型，是未来产业发展的一大机会。但囿于研发这类规模的大模型所耗费的算力和成本巨大，全球能参与这样的竞争的公司并不多。对更多的企业来说，利用chatgpt或类似的通用大语言模型进行中间层行业模型精调或孵化细分领域下的垂直应用，为用户带来真正的价值益处，是这波产业革命浪潮中另一个关键机会。
在这方面，中国的创业者们也已经开始积极寻找机会。3月19日，李开复宣布其新公司Project AI 2.0正式上线，致力于打造AI 2.0 时代的平台及生产力应用的全球化公司，“要把既有的软件、使用界面、应用重写一次”。而据广东网络广播电视台记者了解，还有不少创业者已在所在领域利用chatgpt进行产品创新或项目优化。可以预见的是，接下来各行各业都可能出现利用chatgpt或类似大模型开发的应用和产品，带动千行百业解放提升生产力。
百度“文心一言”模型的多模态生成能力，可以生成文字、画作、语音、视频等。图片来源：百度“文心一言”发布会视频
千行百业都可在GPT加持下创业升级
“以前回答学生问题的时候只能靠教授自己一个一个地回答，很多时候老师们其实忙不过来，但现在很多问题借助我们这个chatgpt平台就可以得到答案了。这样极大地解放了老师的生产力，老师们可以用省下来的时间精力去做创造更多价值的工作。”
位于西安的人工智能解决方案服务商探知图灵科技有限公司创始人兼CEO徐巍告诉记者，过去的一段时间，他所在的企业已经开始打造教育领域的chatgpt平台，并且已经兴奋地看到了这一平台的应用前景。据徐巍介绍，探知图灵此前一直与高校合作开发人工智能教育课程，主要通过研发制作一些课程实验包，让相关专业的学生学习和掌握人工智能知识。但在过去，课程研发和问题回答其实非常耗费老师时间，而chatgpt出现后，徐巍看到了解决这一场景需求的机会，希望利用chatgpt打造出一个AI助教平台，能够高效生成相关内容和对话回答，既能替老师节省时间精力，也能让学生学起来更有兴趣。
如今这一平台已在内测当中。徐巍告诉记者，这样的课程系统原本可能需要由人工智能的教授、博士生、研究生还有企业工程师共同花三五年时间打磨开发，但在chatgpt的“加持”下，几个月之内就有可能实现。
已经在用chatgpt解决更多应用场景和用户需求的，不止一家企业。位于北京的智能设计平台Nolibox的AIGC业务线负责人刘嘉澍告诉记者，他们公司此前一直在为用户提供AI设计绘图服务，由用户给出主题或提示，AI可以自动生成画面。“之前希望AI画的画面更丰富一直是用户向我们表达的需求，但有时候用户自己可能也不太会描述，”刘嘉澍表示，“现在可以用chatgpt对用户的主题进行理解，然后自动扩写具体的画面描述，让输出的画面内容更丰富更有质感。”
上海元宇宙企业维享时空CEO范晓告诉记者，他们企业的主要业务之一是空间计算，通过将真实空间数字化，让使用者在空间中可以产生丰富的数字交互体验。此前，企业已经开始用chatgpt辅助，更加轻松高效地进行空间的制作、设计、搭建以及提高空间内3D数字人的对话效果，让数字人说话更自然流畅。如今GPT-4多模态大语言模型出来后，范晓表示，现在他们的3D数字人经过调整后，不仅可以与人对话，还可以吟诗作对、哼曲子等等，与用户之间的交互性效果又再度提升，“相当于帮助我们的项目进行加速。”
不少创业者均表示，利用chatgpt创业事实上并不难。目前包括刚刚发布的GPT-4在内，此类大语言模型最大的局限仍然在于回答问题的准确性，会经常“一本正经”胡说八道或生成错误答案，这是目前为止所有创业者某种程度上都需要解决的问题。对于一些已经在算法领域有所耕耘的企业而言，可以通过自己的算法模型针对chatgpt出现的这类问题进行调优，成本也不会特别大。
“相当于加一个中间层，所有信息和数据都由我们自己做的模型算出来，然后提供在chatgpt里，让它回答得更精准，”范晓向记者表示。
徐巍亦提到，在教育场景中，回答内容的正确性对学生而言尤为重要。他们也会训练自己的算法模型，将所在行业的专业数据“喂”给chatgpt，然后通过不断发现、标记、修正错误，完善模型，让chatgpt回答得更准确。徐巍预计，后期大概需要投入一百万搭建支持算法模型的硬件设备。
易观分析合伙人、企业数字化中心负责人张澄宇认为，此前AI领域里大都是to B的产品，但chatgpt跟之前的AI不一样，任何人都可以使用它的能力，企业可以运用它开发出真正to C面向用户的产品。对企业而言，事实上也不需要投入很大成本，创业门槛大大降低。他表示，未来这样的产品和应用将会越来越多，“是真正值得创业者关注的赛道。”
网友以“1990年一对在北京的年轻恋人”等提示语用AI生成图片工具生成的多张图片，效果逼真（图片来源：微博）
要把chatgpt相关业务发展成可持续商业模式是成功关键
不过，门槛不高，同时也意味着任何人都可以加入这个赛道。在不少媒体报道中，当前chatgpt赛道一片火热，各个领域的创业者都在进入这个赛道，但真正可行的创业项目还待验证。在众多chatgpt创业者中，如何能够真正用chatgpt做出好的应用产品，做出自己的优势、实现差异化是企业需要思考的问题。同时，一个业内周知的事实是，此前AI领域一直存在难以商业化的问题，如何真正实现场景落地，让用户愿意为AI“买单”，也是摆在这些创业者们面前的现实问题。
对此，不少受访的创业者均表示，核心还是在于自己本身业务要做好，打磨出自身所处领域的专业精度。
徐巍表示，探知图灵此前在人工智能教育行业探索多年，积累了上百本人工智能教材和丰富的院校群体使用数据，在这一教育行业的数据壁垒方面有一定优势，这些均能帮助企业打造出具有行业精度的细分版的chatgpt应用平台。
“chatgpt是‘加法’，最重要还是企业自己的专业积累，”范晓则向记者表示。在运用chatgpt进行优化之前，维享时空已经在空间数字化方面积累了自己的算法模型优势，能为使用者提供真实的元宇宙体验。范晓认为，对企业而言，要在主营业务形成自己的核心优势，chatgpt更多是“为我所用”。
刘嘉澍表示，最近chatgpt相关的创业风潮的确很火，很多人都在想可以如何用chatgpt开发产品。他认为，对创业者而言，最重要其实是真正找到能切中用户痛点、为用户产生价值的场景，而在其中运用chatgpt的能力是可以很好地帮用户解决问题的，对于非对话机器人相关的产品，不应该拿着chatgpt这把“锤子”去找产品的“钉子”，这样用户才会愿意为产品付费买单，AI产品to C的商业化才能真正成功。
“引入chatgpt后，到底能解决用户多少需求，帮用户降低多少成本，用户怎么付费，这些事情都是需要创业者们持续探索的，”刘嘉澍说。
张澄宇亦表示，不存在“直接用chatgpt做一个产品就可以取得巨大成功”这种事。创业者还是需要下沉到具体行业领域，结合chatgpt这类通用性大模型，做出本领域中专业性和质量非常高的产品和应用。“对创业者而言，一定要找到既用到chatgpt的能力，又能形成自己一定门槛的业务模式，为用户创造价值，最终把这些业务发展成可持续的商业模式。”
市场分析预计未来生成式AI市场规模将规模式增长。图表来源：中泰证券研究所
到2030年，chatgpt相关创业市场规模或将达万亿人民币
不管怎样，chatgpt这类大语言模型引领下一个代际的AI革命已是事实，千行百业加持上GPT进行生产力提速亦将成为未来趋势。
根据Precedence Research，生成式AI将在2022年后迎来应用的爆发，市场空间预计由2022年的108亿美元上涨至2032年的1181亿美元，10年的年均复合增长率为27%。据量子位智库预计，按照现有技术成熟度以及现有需求成熟度分析，2030年AIGC市场规模将超过万亿人民币。
张宇澄认为，未来围绕chatgpt相关的产业规模天花板可达十万亿级别，相当于文化等大类行业的产业规模。同时他认为，按照现在的行业热度，“可能今年内就会逐渐有一些完成产品化和商业化闭环并且得到市场验证的产品跑出来。”
目前chatgpt在发布GPT-4的同时宣布已经将这一多模态大语言模型接入chatgpt。这对不少创业者而言，将再度加速他们项目的进展，更多种类的场景应用亦成为可能。百度“文心一言”模型发布后，不少创业者也向记者表示，考虑到对这类大语言模型的自主可控性的需求，以及百度的模型对中文的理解理论上会更好一些，能让他们在中文语境中做出更好的产品效果，他们也在考虑未来与百度进行合作，利用“文心一言”开发相关产品。
创业者们对未来表示乐观。“未来几年，各行各业可能都会迎来很大的变化，一些极大解放生产力的商业产品会在竞争中会脱颖而出，”徐巍说。返回搜狐，查看更多
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文 | 科技新知，作者 | 苌乐，编辑 | 伊页
ChatGPT-3 的热度还没下去，进阶版 GPT-4 又来了。
3 月 15 日凌晨，OpenAI 发布了多模态预训练大模型 GPT-4，目前 ChatGPT 已经升级为这一全新版本。
"GPT-4 是世界第一款高体验、强能力的先进 AI 系统，我们希望很快把它推向所有人。"OpenAI 工程师介绍道。
ChatGPT 不仅点燃了 AI 创业者的火，其凶猛之势也蔓延到 Web3 场域之中，它让 2022 年的 " 网红 "Web3，再一次找到了出圈翻红新思路。
近日，波场 TRON 创始人孙宇晨不仅宣布将为 AI 系统 ChatGPT 提供去中心化支付框架，还与 Oraichain 达成合作，后者为世界首个人工智能驱动的区块链预言机及生态系统。
另外，Opera 浏览器也宣布与 OpenAI 合作，并强调此次合作目的之一是构建 Web3 和未来互联网。
一时间，宣称加入 AI 概念的 Web3 项目不断出现。除了直接嵌套币种外，在基础设施开发上也加入了 AI 概念，例如国产公链 Near 就在近日提出推动建设支持生成式 AI 的基础设施。
从投资侧来看，不少 Web3+AI 平台频繁获得资本青睐，在近期完成大额融资。例如 AI 与区块链技术结合的工业供应链解决方案、NFT 生成认证技术和加密资产交易策略平台等。
在 "ChatGPT 光环 " 之下，Web3 创业者正在疯狂吸引眼球。可是，冷饭热炒又会不会是新一轮割韭菜的方式？
ChatGPT+Web3，一种很新的组合方式
ChatGPT 和 Web3 能成为新组合，是让人感到意料之外的事。为什么会这么说？还得从二者的本质说起。
Web3 的核心逻辑是使用区块链技术，形成去中心化和点对点交易的网络生态，这个系统比 Web1、Web2 更加开放且透明。
而 ChatGPT 是一款使用 OpenAI 开发的 GPT-4 语言模型的 AI 聊天式机器人。它之所以可以快速回应提问者的问题，是因为在前期进行了大量的数据采集，并最终集成反馈到聊天界面中。
" 元宇宙、Web3 是一个分布式的东西。在这里，大家希望互联网信息或者经济系统，都用一个分布式、加密式的方式去重构。但当前这一波 AI 浪潮恰恰相反，它会变成一个非常集中的东西，未来 AI 的底层能力将由有基础预训练大模型能力的几个大厂提供，其他人就在这些底层大模型上去开发应用。" 华映资本董事刘天杰在接受媒体采访如此提到。
那么，如果把强中心化的 ChatGPT 和去中心化的 Web3 强行组合在一起，对于后者来说，到底是一种重塑，还是一种毁灭？
有一种观点认为，Web3 和 ChatGPT 是两种正在迅速改变加密货币世界的技术，ChatGPT 将有可能运用到以下 Web3 场景中：
1、去中心化应用程序 ( dApps )
相比于传统的集中式应用程序，dApp 的所有数据都不是存储在由应用程序开发人员控制的中央服务器上，而是建立在由区块链技术提供支持的去中心化网络上。
dApp 的优势是更具隐私性和安全性，但目前存在的劣势也比较明显，就是用户界面不够直观或者友好。
而 ChatGPT 的强项就在这里，即能够理解自然语言输入，并生成智能的回应。借助 ChatGPT，那些没有专业技术背景的用户也可以更自然、更直观地在去中心化网络中进行交互。
2、智能合约
智能合约是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议，往往可承载从金融交易到供应链管理等环节的自动化任务。
然而，创建智能合约是一个复杂且耗时的过程。在这个环节，ChatGPT 就可以帮助开发人员生成代码来解放生产力。
3、去中心化交易所 ( DEX )
ChatGPT 可以作为量化工具与预测机器，实现加密领域分析与套利。
虽然区块链记录着所有原始的交易数据，且数据都是公开透明的。但数据量是庞大的，交易人还需要通过索引、处理、储存等流程来获取、分析数据。
而 ChatGPT 可以从快速抓取用户所需的数据，并进行前期数据清洗，从而可以把高质量的数据整理成结构化数据，辅助交易者进行决策。
Draper Dragon 合伙人王岳华在近期的一次采访中表示，" 所有的 Web3 应用场景里，数据都会经过算法处理，越强的人工智能越能带来更好体验。"
从这个角度来看，AI 技术的加持，能让 Web3 更加用户友好，而这或许正是 Web3 出圈的新思路。
ChatGPT 与 Web3，注定形同陌路？
ChatGPT+Web3 听起来的确很性感：能帮助 Web3 创业者节省开发成本、提升用户体验，甚至直接参与到交易环节 ......
但不论是相关创业者还是用户，目前都还需要用乐观谨慎地态度，继续观望实际落地效果，以免成为被割的韭菜。
Web3 存在的前提，就是由去中心化带来的信任机制，如果引入 ChatGPT 则很有可能因技术问题，打破这一根基。
如果就目前的情况而言，Web3 用户很可能会因为 " 过度信任 " 或 " 过度依赖 "ChatGPT，给自己带来经济损失。
虽然这两天媒体都在鼓吹 GPT-4 有多么强大，但它仍然不完全可靠――和之前的模型一样，OpenAI 还是没能解决掉回答偏差的问题。
因此，就连 OpenAI 也强调，推荐用户在使用时附加人工审查，或者附加上下文，甚至在高风险情境中尽量避免使用。
"GPT-4 仍有许多已知的局限性，我们正在努力解决，例如社会偏见、幻觉和对抗性提示。"OpenAI 表示。
数据偏见在 AI 技术中是一个重要问题，因为它可能在就业、信贷、住房等领域导致不公平的结果。
这些问题对于 ChatGPT 本身来说或许并不是什么大问题，但放在 Web3 场景中来看，这种数据偏见与其提倡的公平公正背道而驰。
而 OpenAI 口中的 " 幻觉 "，可以理解为 ChatGPT 可能会毫无征兆地给出完全错误的信息。比如当被问及发布最新癌症研究成果的网站时，它可能会给出几个不存在的网址。
更难解决的是 ChatGPT 的运行与 Web3 生态之间的矛盾。
ChatGPT 运行需要大量数据支持，其采用的数据量多达上万亿。根据 OpenAI 官网的《隐私政策》显示，用户在使用 ChatGPT 时，会被采集有关用户访问、使用或互动的信息。
相关负责人也表示，ChatGPT 会使用每个用户的小部分数据样本，来提高模型的性能。用户若不希望自己的数据用于提高性能，则需要通过邮件向 OpenAI 发送申请。
也就是说，用户享受 ChatGPT 带来的便捷同时，也需要为此 " 付费 "，交换物便是自己的隐私，但这与 Web3 的核心理念南辕北辙。
这其中，可能有一部分人会支持，但也一定有人反对。想要接入 ChatGPT 的 Web3 企业，需要在 " 更好地服务一小批人 " 与 " 不出错地服务好更多人 " 之间做出抉择，而这第一口螃蟹肉，未必是好吃的。
在 Web3 合约或基础设施层还不足够完善的时候，引入 AI 技术对于 Web3 到底是重塑还是毁灭，目前谁也无法下出确切定义。
另一个矛盾点，则来自于 AI 厂商的 " 封闭心态 " 与 Web3 的 " 开放精神 "。
要知道，今天许多技术诀窍、关键数据集和训练大型神经网络的计算能力，都是封闭的，并由微软、谷歌等科技巨头把控。
开源 AI 符合 Web3 的开放、去中心化和民主化精神，但科技巨头不可能很快变得开放。
例如，从 OpenAI 展示的效果来看，GPT-4 变得更加智能，也越来越成为一款 " 傻瓜式 " 操作工具，对于那些没有任何编程基础的人，只需要给 ChatGPT 一幅图或一段话，就能开发出一个程序。
但与此同时，OpenAI 也没那么开放了。清华大学电子工程系长聘教授、衔远科技创始人周伯文说：" 我们目前只知道它是一个多模态大语言模型，但它如何理解图片，如何用 RLHF 微调，以及参数量规模、训练数据和成本等技术细节，OpenAI 全部选择隐藏。"
推进 Web3 走进 AI 厂商的阻力，很大一部分其实来自 AI 厂商本身。
ChatGPT 的出现或将给整个商业界带来颠覆性的革命，但在时代都为之疯狂的时候，创业者反而要更加克制与谨慎，以免掉入 " 万物皆可 ChatGPT" 的陷阱。
参考资料：
《Relationship Between Web3 and ChatGPT》，lcx
《Exploring the Role of ChatGPT in the Web3 Era》，analyticsinsight
《更强的 GPT-4，更封闭的 OpenAI 丨 TECH TUESDAY 特别版》，晚点 LatePost
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