ChatGPT万亿美元商业化狂想
ChatGPT万亿美元商业化狂想
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1月中旬 , 美国北密歇根大学的哲学教授安东尼·奥曼在为自己任教的一门课程评分时 , 惊喜地读到了一篇“全班最好的论文” 。 在这篇论文中 , 作者以简洁的段落、恰当的举例和严谨的论据 , 论证了相关问题 。 然而 , 在奥曼的追问之下 , 学生承认这篇论文是ChatGPT的“作品” 。
其实 , ChatGPT的能力远不止于此 , 它会聊天、能翻译、懂代码……虽然它并不完美 , 也会产生让人啼笑皆非的错误 , 但用户达成共识 , ChatGPT的使用感超越了此前市面上绝大多数的AI内容生成工具 。 这也让ChatGPT在推出不到两个月日活量就突破1000万 , 在资本界掀起了巨浪 。 ChatGPT迅速成为“当红炸子鸡” 。
“这很宏伟 , 很激动人心 。 但我们认为它是可实现的 , 因为技术已经到了临界点 。 ”谈及ChatGPT , 百度CEO李彦宏这样评价 。 红杉资本给出大胆预测 , ChatGPT这类生成式AI工具 , 让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作 , 这涉及数十亿人的工作 , 未来预计能够产生数万亿美元的经济价值 。
一夜蹿红 , ChatGPT技术积累已到临界点?
去年11月底 , OpenAI发布了ChatGPT人机对话交互模型 。 作为一款自然语言生成式模型 , ChatGPT能够回答连续的问题、生成文本摘要、翻译文档、对信息分类、写代码等 , 它也会承认错误、质疑不正确的前提 , 并拒绝不恰当的请求 。 上线短短5天 , ChatGPT就收获了100万用户 。
突破百万用户大关并非易事 , 社交平台Facebook用了10个月 , Instagram花了3个月 。 而Meta元宇宙虚拟社交平台HorizonWorlds上线一年多以来 , 用户数也不足20万 。
迅速蹿红 , 离不开ChatGPT身上的“人味儿” 。 不少使用过ChatGPT的用户发现 , 无论是专业的论文、编程 , 还是不着边际的闲聊 , ChatGPT都如一位知识渊博的学者一样从容应对 。 ChatGPT的使用感已经全面超越此前市面上绝大多数的聊天机器人 。 “上知天文、下晓地理 , 就像个百科全书 。 ”有用户表示 。
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与ChatGPT对话
进入2023年 , ChatGPT从聊天工具逐渐向着效率工具迈进 , 同时点燃了资本市场的热情 。
微软宣布向ChatGPT开发者OpenAI追加投资数十亿美元 , 计划将ChatGPT等AI工具整合进Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等一系列产品中;Meta将向OpenAI支付数百万美元 , 帮助ChatGPT为Facebook和Instagram生成创作者内容 。 最近 , 亚马逊AWS成立了一个小型工作组 , 意图拓展ChatGPT等AI工具对企业的工作职能 。
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GPT系列产品升级情况
ChatGPT经历了OpenAI开发的四代GPT模型的进化 。 此前的三代模型数据质量和数据规模不断提升 , 使得其生成能力不断精进 , 已经能够执行阅读理解、机器翻译、自动问答等任务 , 但本质上只是语言模型 , 不具备回答问题的能力 。 GPT-3 , OpenAI引入了1750亿的训练参数 , 开启了超大模型时代 , 专家普遍认为 , 在封闭、静态和确定性环境中 , 该模型已经可以达到人类的决策水平 。 而ChatGPT模型基于GPT-3.5优化 , 引入了新的算法——从人类反馈中强化学习(RLHF) , 在训练中 , 训练师会对答案进行排序、打分或者给出高质量答案 , 令ChatGPT具备一定逻辑和常识 , 成为现阶段全球所发布的功能最全面的AI模型 , 远超同类产品的智能化水平 。
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