ChatGPT全景圖 - 產(chǎn)品+商業(yè)篇 - 智源社區(qū)

ChatGPT全景圖|產(chǎn)品+商業(yè)篇 所有重大科學革命都有一個共同點，那就是它們都把人類的傲慢從一個又一個先前堅信我們是宇1.AIGC(AIGeneratedContent/人工智能自動生成內(nèi)容)的市場前景ChatGPT業(yè)化，目前看起來會和微軟深度綁定，比如接入搜索引擎必應、辦公全家桶CAI官網(wǎng)發(fā)表了一篇題為《GenerativeAI:ACreativeNewWorld》的重磅文AIAnalyticalAI成式AI(GenerativeAI)。人類擅長分析事物，而機器在這方面甚至做得就更好了。機器可以分析一組數(shù)據(jù)，并在其中找到許多用例(usecase)的模式，無論是欺詐還是垃圾郵件檢測，預測你的發(fā)貨時間或預測該給你看哪個TikTok視頻，它們在這些任務中變得越來越聰明。這被稱為"分析型AI(AnalyticalAI)"，或傳統(tǒng)AI。但是人類不僅擅長分析事物，我們也擅長創(chuàng)造。我們寫詩，設計產(chǎn)品，制作游戲，編寫代碼。直到最近，機器還沒有機會在創(chuàng)造性工作上與人類競爭——它們被降格為只做分析和機械性的認知工作。但最近，機器開始嘗試創(chuàng)造有意義和美妙的東西，這個新類別被稱為“生成式AI 生成式AI正在變得不僅更快、更便宜，而且在某些情況下比人類創(chuàng)造的更好。從社交媒體到游戲，從廣告到建筑，從編程到平面設計，從產(chǎn)品設計到法律，從市場營銷到銷售，每一個原來需性工作，而這涉及到數(shù)十億的人工勞動力。生成式AI可以使這些人工的效率和創(chuàng)造力至少提高經(jīng)濟價值。AIGC市場格局目前有兩種版本的市場格局分析比較值得關注(如果你發(fā)現(xiàn)了其他有意思的分析框架，快快分享給我：)，一種是美國知名投資機構(gòu)A16Z給出的框架，一種是OpenAI創(chuàng)始人SamAltman給出投資機構(gòu)A16Z版市場框架分為基礎設施層(代表是英偉達的芯片、AWS/Azure云計算平臺)，模型層(代表是這種非開源基礎模型，還有StableDiffusion這種開源基礎模型，以及HuggingFace這種模型托管平臺)，應用層(Jasper為代表的開放合作派——不擁有自己的模型，以及Midjourney這種擁有自己模型的自力更生派)。2.2SamAltman(OpenAICEO)版市場框架ReidHoffman都可以通過API使用大型模型，作為AI企業(yè)，怎樣才能使自己脫穎而出，開辟自己獨SamAltman：將來會出現(xiàn)幾個大的基礎模型，開發(fā)人員都基于這些基礎模型研發(fā)AI應用。但目API用。我認為，將來在基礎模型和具體AI應用研發(fā)之間會有一個中間層：出現(xiàn)一批專門負責調(diào)整大型模型以適應具體AI應用需求的初創(chuàng)企業(yè)。能做好這一點的初創(chuàng)公司將會非常成功，但這取決于它們能在“數(shù)據(jù)飛輪”上走多遠。(注：數(shù)據(jù)飛輪，指使用更多數(shù)據(jù)可以訓練出更好的模型，吸引更多用戶，從而產(chǎn)生更多用戶數(shù)據(jù)用于訓練，形成良性循環(huán)。)我對初創(chuàng)企業(yè)訓練模型的能力持AIGCAIGC文本：總結(jié)或自動化內(nèi)容翻譯：翻譯跨語言內(nèi)容圖像：生成圖像音頻：在音頻中總結(jié)、生成或轉(zhuǎn)換文本視頻：生成或編輯視頻編程：生成代碼聊天機器人：自動化客戶服務機器學習平臺：應用程序/機器自學習平臺搜索：人工智能洞察3.3紅杉資本版生成式AI圖譜_V1.0游戲：生成式AI游戲工作室或應用數(shù)據(jù)：設計、收集或總結(jié)數(shù)據(jù)全球AIGC產(chǎn)品全景圖3.2紅杉資本版生成式AI圖譜_V2.03.4獅子座資本(Leoniscapital)版生成式AI圖譜：構(gòu)EtherSiim版3.6國內(nèi)市場格局(from量子位)ner4.AIGC風險投資情況(fromPitchBook)非結(jié)構(gòu)化的感想之二“在一代人的時間中總有一種產(chǎn)品的出現(xiàn)，它將工程技術從昏暗的地下室、書呆子們臭氣熏天的臥室和愛好者們孤獨的洞穴中發(fā)射出來，變成了你的祖母Edna都知道如何使用的東西。早在1990年就有網(wǎng)絡瀏覽器，但直到1994年NetscapeNavigator(網(wǎng)景瀏覽器)的出現(xiàn)，大多數(shù)人才發(fā)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)。2001年iPod問世之前就我們大概可以理解大名鼎鼎的圖靈獎得主楊立昆(YannLeCun)為何說ChatGPT沒有革命性技術了。革命性時刻往往落后于技術研究，在象牙塔之外，甚至落后于最早一批的產(chǎn)品，并且充滿押注文本(Alwaysbetontext)：文本生成圖像或者視頻很酷，但我個人不太看好。文本本身更好。按照奧卡姆剃刀原則，文本是表達、存儲、傳播、接收信息最高效的路徑。在更大的時空尺度下，現(xiàn)在如火如荼的短視頻、播客只會是曇花一現(xiàn)——承載了少量信息傳遞，卻消耗了比文學、數(shù)學、邏輯、編程和工程都依靠文本編碼來表達它們的想法，這不是一個巧合”。關于AI超越人類的視角：我們其實不必恐慌于AI比我們寫文案寫的更好，編程和翻譯更快，畫畫比我們更好。這樣的事情早就發(fā)生過了，比如拖拉機比我們體力更強，汽車和飛機比人類奔跑更關于AI不如人類的視角：比如能耗方面。人類大腦每秒可進行1.5的18次方運算。單個GPU每秒GPU，大腦消耗的功率大約為25瓦，而一個GPU的消耗是人腦的10倍，即250瓦。電子的效率是生物的一百萬分之一。和浩瀚的太空一樣，人身體內(nèi)部的微觀世界對人類而言，還幾乎是一個秘如果一切順利的話，人類歷史才剛剛開始。人類大約有二十萬年的歷史。但地球還將保持數(shù)億年的可居住性——為數(shù)百萬的后代提供足夠的時間；足以永遠結(jié)束疾病、貧窮和不公正；足以創(chuàng)造今天無法想象的繁榮高度。如果我們能夠?qū)W會進一步深入宇宙，我們就會有更多的時間：數(shù)萬億年，探索數(shù)十億的世界。這樣的壽命2022年的我們，很難想象幾個世紀前的某些職業(yè)如此低效一樣：復制一本書需要一個抄書人勞CChatGPTGPTZeroEdwardTian)、DetectGPT(斯坦福大學，論文見附錄)、GPT-2OutputDetector(OpenAI和哈佛聯(lián)合開發(fā))。GPTZero更接近商業(yè)化，原理是檢測文本的「困惑度」(Perplexity)和「突發(fā)性」 (Burstiness)這兩項指標，并分別對其打分，判定文本是AI還是人類寫的。打敗魔法的只有魔從長遠的時間尺度來看，在這無數(shù)可能的未來中，不管地球達到了怎樣的繁榮，那些沒有太空航行的未來都是我期待