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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