01
最近，關於人工智慧ChatGPT在全球範圍內的爆火，無數人對於這個擁有「智慧」，會聊天，會寫文章，會思考的機器人充滿著好奇。
有人說這是潘多拉盒子的開啟；有人說這是第二個元宇宙的概念炒作；有人說這是人類進入一個新時代的標誌。
那麼，對企業來說，ChatGPT的爆火意味著什麼？會深度影響哪些行業？
它會在中國真正流行並且大規模應用嗎？會不會淘汰大部分基礎崗位？
02
首先，我們來聽聽單仁牛商董事長，央視鳳凰評論員單仁博士的看法。
ChatGPT的火爆從2022年11月份開始發布，到1月底的時候，全球使用用戶就達到了1億，這是人類有史以來，用戶增長速度最快的創新。
我們從一月底開始，研發團隊就對ChatGPT做了深度的研究。
我們把人工智慧分為三種：
初級人工智慧是數據決策，人機協作；
中級人工智慧是機器製造機器；
高級人工智慧，能深度學習，有自己嚴謹的邏輯性和判斷力。
ChatGPT就屬於高級人工智慧，GPT的原文叫Generative Pre-trained Transformer，中文的意思是「預訓練語言生成模型」。
在大量語言和長時間的學習之下，ChatGPT已經不是一般的內容生成機器人，而是一個進階版的高級人工智慧。
具體表現在哪裡呢？
第一，算法變革的新成果。
最近20年，深度學習神經網絡算法的優化，讓機器學習能力得到改善，能更好地通過數據自我學習，就跟上課訓練一樣。
第二，數據爆髮帶來的訓練成果。
網際網路產生了大數據，網際網路平台企業手中握有大量數據。
就像ChatGPT的數據來源於新聞、百科知識、文學作品、行業信息和社交內容，包括我們在社交平台的帖子、評論，都會成為ChatGPT的課本和試卷。
第三，算力提升帶來的跳躍性升級。
以GPU為主力的終端算力和超算伺服器為主力的雲端算力，用算力堆疊的方式解決了容量瓶頸問題，就像我們思考和計算的大腦空間變大了。
ChatGPT能夠理解前後的語義，而且連續思考，抓取全球網絡數據，用人類交互的語言風格再創作，並且結構化呈現。
所以，ChatGPT區別於其他人工智慧最明顯的一點，就是它能夠連續性交流，結合上下文語義去補充、整合、創作新的信息。
從這一點上來說，ChatGPT已經超越以往的人工智慧，可以為知識類工作者提供有效的幫助，成為人類生產力的一部分。
目前我們可以預見的是，隨著越來越多人的應用，不斷訓練和矯正ChatGPT，它會在文案創作、數據分析、醫療診斷、法律搜集、券商分析、代碼編程、繪圖方方面面產生層出不窮的應用。
從這一點上來說，以ChatGPT為代表的人工智慧，開始逐步升級到對人類智力的替代。
這影響的可能不只是某一個行業、企業了，如果應用比較成熟，成本要少於人工，效率上的差距會讓每個企業都去使用AI。
我原來6個人幹活，AI把中間查找的繁瑣步驟和時間省去，我可能3個人就能把活乾了，這必然就會淘汰掉很多基礎崗位。
所以，這一點是必須要承認的。
當然，這也取決於AI的應用程度和數據安全風險，還包括中間所產生的社會問題，這就是一個很大的問題了。
目前的ChatGPT還不是完全版，使用起來比較麻煩，還需要時間和商業化變現的探索，我們也在解決這一點。
當然，對企業來說，我們要懂得找到新事物的紅利，提升整體工作的效能。
對個人來說，就意味要懂得利用AI去提升工作效率，創造價值，成為控制AI的人，而不是被AI替代的那個人。
03
接下來，資深投資人，單仁行專欄作者宋子老師的觀點。
隨著ChatGPT的爆火，全世界都在關注這個新興技術。
作為OpenAI的聯合創始人之一，馬斯克在去年12月就評價說：ChatGPT好得嚇人，我們離強大到危險的人工智慧不遠了。
傳統網際網路巨頭不是瑟瑟發抖，就是開始了追逐的腳步。
谷歌的第23號員工，Gmail的締造者保羅·布赫海特就說，谷歌會在一兩年內被徹底顛覆。
因為人們的搜索需求會被語義清晰的答案滿足，搜索廣告將會沒有生存餘地。
像谷歌、百度這些搜索巨頭是查找和呈現網際網路現有資料，但是ChatGPT是基於這些現有資料生成內容。
簡單來說，谷歌、百度就是在圖書館找書找資料，書是作者寫的，和谷歌百度無關。
但是ChatGPT是基於資料成為一個作家，自己寫成了很有可讀性的一本書。
ChatGPT的投資方，微軟，就在2月8日正式推出由ChatGPT支持的最新版本Bing（必應）搜尋引擎和Edge瀏覽器。
它們會以類似ChatGPT的方式，回答具有大量上下文的問題。
為了不掉隊，國外的Meta、亞馬遜、蘋果，國內的騰訊、阿里、百度這些科技巨頭都在高強度關注人工智慧，不是內部開始開會立項，就是要推出類似的競品。
AI已經成為全球科技巨頭追捧的「寵兒」。
當然，有人會問，除了這些巨頭，我們自己有沒有搞AI的能力？
明確的說，一般的公司已經沒有機會了，因為超強算力、算法和數據目前都攥在巨頭手裡。
2019年之前，行業一線水平的語言模型參數規模，大概在十億量級。
到了2020年，OpenAI公司發布的GPT-3模型，參數規模一下升到了1750億。
而到了2022年，國內外很多公司都有自己萬億參數的模型，國內公司目前是在千億級別。
而且，像ChatGPT這樣的工具，也會使得重複性高工種，半熟練工種面臨著失去工作的真實風險。
但就像我在前幾天的文章里說的：面對一波波人工智慧浪潮，調動資源的能力，是我們的核心。
現在沒有必要為ChatGPT的出現而覺得恐懼、擔憂，它的出現是一種技術進步。
ChatGPT可以幫助人類做一些基礎工作，但不可能代替人類思考和決策。
與其一味拒絕、抵抗，不如去思考怎麼去接近和利用這些顛覆性的新技術，配合自己的核心能力享受新技術的紅利，從而駕馭新技術，成就第二曲線。
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責任編輯 | 羅英凡
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