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ChatGPT开启“阿拉丁时代”,如何破解“AI焦虑”?| 德外荐读

德外5号 2023-04-12

The following article is from 梁将军 Author 梁将军


什么人会在AI时代成为赢家?我打个比喻:有一天,三个人拿到了阿拉丁神灯。阿拉丁神灯告诉他们:“我可以各满足你们一个愿望。”甲说:“我想要100亿财产。”于是,他变成了一个百亿富翁。乙说:“我希望你再满足我100个愿望。”于是,他拥有了无数次唤醒神力的能力。丙说:“我想拥有和你一样神奇的能力。”于是,他自己成为了阿拉之神。
未来,AI就相当于一盏阿拉丁神灯,可以帮我们做很多事。但如何把 AI 的能力发挥出来,不取决于AI,而是取决我们利用AI的能力。这个时代,我称之为“阿拉丁时代”。


目录:


  • 研究之前,确定正确的工作流(进入陌生行业的四个步骤)

  • 对比其它AI ,ChatGPT厉害在哪?(ChatGPT引发的三个商业变局)

  • ChatGPT的原理和创业方向(一个AI进化公式和七大创业方向)

  • ChatGPT的未来能力预测(AI应用的四个“出让”)

  • 普通人怎样迎接AI时代?(“阿拉丁时代”的三大发力点)


研究之前,确定正确的工作流


当你想研究一个陌生领域时,比研究那个领域更重要的是,先研究自己的研究方法。我们会用这个方法研究ChatGPT:定义需求——搭建框架——收集事实——提出见解


定义需求


市面上大部分写ChatGPT的内容,是“报道的视角”,不是“有用的视角”。“报道视角”的内容,大致可以分成三类:


  • 恐慌型:惊叹于ChatGPT的智能,担心未来的失业潮;

  • 原理型:解释ChatGPT的基本技术原理、OpenAI的商业逻辑;

  • 教程型:教你如何翻墙、如何利用ChatGPT搞创作、搞流量。


而“有用的视角”,是你提供的信息要对客户的生意决策有明确的、具体的启发,帮客户在一个庞大的浪潮拐点上,找到自己的位置。


搭建框架


任何一个领域,都有海量的内容,我们不可能穷尽所有的知识。同时,我们更要明白,任何一个领域都有一些关键知识,要比其它知识更重要。所以在研究之前,我们要先搭建自己的研究框架,帮我们锁定最关键的信息。


关于ChatGPT,我的研究框架如下:


  • 对比以往的AI ,ChatGPT厉害在哪?

  • ChatGPT的技术和商业原理是什么?

  • ChatGPT的局限在哪?

  • ChatGPT当下的能力,以及未来的能力预测

  • 普通人如何用ChatGPT掘金?


收集事实


收集事实有一个最重要的原则——确保信息源的纯净。面对海量资料的时候,你没有时间什么资料都看,最简单的方式就是看资料是谁写的、谁说的,再决定该不该看。


要格外提醒你的是:不是有价值的资料重点看,价值一般的资料粗略看。而是价值一般的资料,看都不要看。因为别人错误的认知,会污染你的判断。面对一个新领域,你要尽量先吸收最权威、最专业的说法,不要被媒体里的噪音干扰。


面对ChatGPT,靠谱的信息源可能来自五个地方:


  • OpenAI创始人山姆·阿尔特曼和内部技术专家的发言,他们的发言是最有价值的;

  • AI领域专家的发言,他们对技术的判断,是更准确的;

  • 科技圈商业大佬的判断,他们会从技术和商业的双重视角理解ChatGPT ;

  • 来自ChatGPT自己。我们要体验ChatGPT,获得一手的资料,利用不同的问题,或难或简单,或抽象或具体,或隐晦或危险,来看ChatGPT的能力到底如何;

  • 硬核技术科普类KOL的总结,我们可以用他们做“技术扫盲”,从中抽取具体又关键的研究线索。


提出见解


客户需要的不是资讯,而是见解。客户不需要我们整理资讯,客户需要我们理解资讯,进而帮他们消化资讯。所以,不要去堆砌数据和信息,而是要在信息之上,提出自己的理解和预测。


以下内容,是我得出的见解:


对比以往的AI ,

ChatGPT厉害在哪?

ChatGPT引发的三种商业变局


要理解ChatGPT的能力,最好的例子是猎豹CEO傅盛说的故事:傅盛领养了一只叫三万的狗,他问ChatGPT为什么给狗起这个名字?ChatGPT的回答是:“人们给宠物起名字有很多原因,有的是为了纪念一个亲人,有的是用一个熟悉的物体。”


然后,傅盛给出提示,这只狗曾经遭遇过一次车祸,送到医院做了一次手术,做完手术之后就把它收养下来了。ChatGPT分析道:“我猜手术费比较昂贵,可能是三万块,那你起这个名字是为了纪念狗的这场手术。”ChatGPT猜对了。


ChatGPT不是在关联答案,而是推理出一个答案。这是过去的AI实现不了的。所谓人工智能,就是模拟人类的智能。而人类的智能大概分为几个梯度:

记忆——理解——推理——想象。


之前的AI是帮人类储存大量的知识、信息,解决了记忆问题。比如,谷歌、百度这样的搜索软件只能做到信息匹配,却做不到理解,更谈不上推理和想象了。ChatGPT作为“生成式AI”,强在它可以创造新知,它在智力上更加接近人类。那这种能力的意义在哪里?我觉得最大的意义在于,它会让“智能”变成一种能源。


智能将成为一种“能源”

先回看中信报告里的一张图:



人和动物的区别,就是对工具利用程度的差别。人们发明了汽车,我们解放了双脚;发明了缝纫机,解放了双手;发明了手机,解放了五官、感官。AI出现,解放的其实就是我们的大脑。


过去我们一度以为,人工智能只能替代一些蓝领级别的体力劳动或者基础的脑力劳动。但现在,人工智能完全可以取代一些高级的脑力劳动,最后它可以替代你、替代未来的一切工作。


当AI普及之后,智能就会成为一种能源。就像我们让汽车启动要燃烧汽油,要让工厂运转需要电,未来让一个商业体运作,我们则需要“智能”。


目前ChatGPT的算力会消耗很大的人力和财力,运转一次AI的计算,就是一种社会资源消耗。不过可以想像,未来的“智能”会成为我们日常生活中的刚需,会越来越便宜,就像汽车要加油、手机要充电一样。


当智能变成一种资源之后,我们的社会结构、国际格局也许面临重新洗牌。

我们可以回顾一下,人类任何一次生产力释放,都不仅仅是在推动商业发展,而是颠覆了国际格局。


比如,蒸汽机的出现,让英国成为世界霸主;电力的出现,让美国成为世界霸主。可以预见的是:我们对AI的利用既是商业课题,也是社会课题。


入口级的创业机会再次涌现


历史上过往的成为巨头的商业体,往往都是因为他们占据了用户的流量入口。比如互联网刚起步的时候,门户网站占据了web的流量入口;后来,谷歌这样的公司出现,一个搜索框占据网络的信息入口;当智能手机出现之后,APP就是入口,所以出现了大量的应用公司。


现在很多巨头都在发力做汽车,因为未来的汽车和手机一样,也是一个用户入口。所以,谁位于用户链的顶端,谁就会成为下一个巨头。


当ChatGPT这样的AI出现之后,可以想象,未来的用户入口应该是一个跟你对话的智能的虚拟人。我们会通过像人一样的AI ,对身边的一切电子设备发出命令,我们不用双手再去按键、不用眼睛去确认,一切的操作都会交给AI处理。


  • GPT+办公软件=可以帮你做会议记录、安排会议时间、邀约同事的秘书;

  • CPT+学习APP=给你定制学习计划、为你批改作业、时时提醒你努力的家庭教师;

  • CPT+剪辑工具=自动抓取素材、自动配乐、自动合成素材,24小时不间断的剪辑师。


以往所谓的入口更多是一个软件、程序,或者是一个硬件设备。而未来的入口,可能是一个人工智能模型,在这样可预见的商业前景下,ChatGPT纠偏了硅谷、以及全世界科技公司的创业思路。


比如,前两年红极一时的元宇宙和web3.0 ,现在看起来越来越像一个炒作概念。再比如,过往很多做AI的公司,把AI的利用方式聚焦在非常“实用”的场景里,人脸识别、自动驾驶等等。而ChatGPT的出现,让大家意识到通用人工智能(AGI),才是未来一切商业的根基。


当ChatGPT开创新的商业格局时,不仅会涌现新的商业巨头,它会彻底颠覆当下互联网“去中心化”的商业走向,未来的商业将重新回归“中心化”。


商业重回“中心化”


对于一切平台而言, 不管是传统媒体,还是而今的抖音小红书。有个不变的法则,内容即流量。谁能用更低成本、更高效率,生产出大规模的内容,谁就拥有更大的流量。而内容的生产方式,经历了这些历程:OGC——PGC——UGC——AIGC。


从OGC到UGC,可以明确地看出:内容的生产权越来越交给普通用户,流量自然也越来越“去中心化”。尤其是区块链技术和web3.0的提出,大家都以为未来的世界,流量主权将还给每一个普通个体,但ChatGPT的出现,打破了这个走势。


UGC的商业模式,需要无数个普通用户发挥创造力。对于AIGC的商业模式,一个强大的AI就等同于亿万个普通用户了。


而让AI强大的关键,不是去中心化而是中心化。因为AI进化的关键是“连接”。

AI连接越来越多的平台,就拥有了越来越多的数据,数据越多、AI越“聪明”;连接越来越多的API,AI就有了更强大的能力,干更多的事。最终,AI终将变成一个超级大脑。


而当今时代,能打造这种超级大脑的AI公司,一定是某个科技巨头,而不是某个初创公司。其中的原因,就在ChatGPT的运行原理中。


ChatGPT的原理和创业方向:

一个公式和七大创业方向


我们惊叹于ChatGPT的智能水平,但有意思的是,OpenAI公司本身并没有发明新的技术,他们用到的大部分技术,都是开源的。


其中最关键的技术,出自2017年谷歌8位工程师联合发表的一篇论文,这篇论文里讲了一个深度学习模型,叫Transformer,就是GPT里的“T”。简单说:Transformer模型的技术原理,是一场“概率游戏”。比如,我说一个“我爱”,模型就会猜测第三个字最可能是“你”。


既然是概率游戏,提高概率最根本的方法,就是增加测试次数。“我爱你”之所以最容易被联想,是因为在日常生活中,我们听到、看到“我爱”后面跟随“你”这个字的次数最多。所以,ChatGPT的成功,是用海量的数据,驯化出了一个成功的人工智能。ChatGPT的胜利,是量变到质变的结果。


他们训练GPT-1的时候,用了7000本未发布的书籍,数据参数量是1.17亿,但到GPT-3,他们从45TB数据中挑选了570GB进行训练,参数量达到了1750亿。



这个过程还用到了Transfomer算法模型,这个模型模拟了人类对知识的存储、处理、理解、推理。但这里面并没有特别的技术,只是算法上加上足量的训练数据,ChatGPT实现了像真人一样跟你对话。而OpenAI能处理如此大量数据,还有一个很重要的原因是:微软给它提供了至少一万枚英伟达芯片支持,成本超过10亿美元。


面对ChatGPT的成功,我们可以总结出一个 AI 进化公式:AI=算法×算力×数据。算法就类似于,ChatGPT用到的大语言模型。如果把AI比喻成人的话,就相当于人类的思考方式。算力就是处理大量数据的计算能力。背后意味着,是否有足够的芯片。粗暴点说,你是不是有足够的资金和深厚的科研实力做支撑。算力就相当于人类的精力和体力。数据也很重要,数据就相当于人类上了多少课、获得了多少经验。数据越完善越多,AI就越“聪明”。


当得出这个公式之后,我们也就明白了ChatGPT的局限。算法、算力、数据,既是AI的动力,也是AI的局限。算法对应的是一个国家或一个公司的科研实力,算力更多对应的是你能调动的资金,数据对应的是你能调用多大的用户资产。


除此之外,AI还有一个巨大的商业阻力,就是社会治理水平。虽然AI的进化是跨越式的,但是人类制度与文化的迭代却是缓慢的。正如OpenAI创始人说的那样,AI的进化应该是快速学习和谨慎迭代。这句话的意思是说:AI在技术上可以高速发展,但它应用于人类的生活时,应该是缓慢的、小心翼翼的,AI的发展不能被商业和资本的力量捆绑。


所以,我们可以再次完善一下之前的公式:



从这个公式上我们可以推导出,ChatGPT领域的创业,大约可以分为七个方向:


  • 基础模型

  • 垂直模型

  • 算力工程

  • 数据买卖

  • 具体应用

  • 社会治理

  • 技术安全


首先是基础模型的创业,也就是通用人工智能最底层的架构。这个基础模型,原则上可以模拟人类一切的智能场景。但是,基础模型对算法、算力、数据有极大的要求。基础模型是人工智能领域的王冠,但有资格登上王位的其实没几家。


国内的几家互联网巨头,百度的文心一言理论上有更大的机会,其它互联网巨头在算法、算力、数据上都有某一项是偏科的。比如,阿里没有足够的语料数据,腾讯没有足够的算法技术。


相对而言,垂直模型对普通公司可能更有机会。垂直模型是介于基础模型和应用之间的一种形态,当基础模型解决了人类大部分的智能场景时,在某些垂直细分的领域,AI的进化要依靠特定算法的校正和专业数据的“喂养”。


所以,未来会出现很多个在基础模型之上,来开发垂直模型的公司。但他们用到的底层技术,还是OpenAI这样的公司提供的。比如,专属于医疗行业的基础模型,出行行业的基础模型。


还有一些创业方向,是为这些公司搭建模型做服务的。比如针对算力,我们可能需要大量科研实验室的支持、需要芯片的制造产业。


我们都说,数据是AI时代的“石油”。其实,很多专业的数据掌控在专业的公司手里。对于AI而言,未来数据买卖就跟汽车加油一样,会有很多倒卖数据的公司出现。


所谓具体应用创业,其实就是在模型和具体需求之间搭建一个桥梁。比如针对人类的孤独,我们可以利用ChatGPT做一个情感聊天机器人,这个桥梁有可能是手机上的一款APP,也有可能是一款耳机。


最后我们聊聊社会治理向的创业,这一点可能被很多人忽略了。AI的崛起,必然会让世界上很多人变成“无用阶级”。很多人学习和磨练多年的社会技能,会在AI面前变得一文不值。那未来,这些人将何去何从?他们将如何建立新的职业技能,找到新的生存价值?这依然需要一些公司提供相应的培训教育和解决方案。


其次,AI是个比原子弹还恐怖的工具,AI的安全将和AI的应用一样重要。而AI的安全性,涉及到国际公约、国家法律、AI伦理、技术条约,但这些都是从“制度”角度去约束AI。


我认为,制约技术最终还得依靠技术本身。就像我们不能只靠法律制裁去清扫电脑病毒,我们真正需要的是杀毒软件。如何用技术本身去约束技术?这真的值得探索。用技术手段实现AI的监管,也同样是一个巨大的创业机会。


ChatGPT的未来能力预测:

AI应用的四个“出让”


我们现在看到的ChatGPT的能力,更多表现在创造力上。各种研究报告里,提到更多的商业前景都在指向ChatGPT的内容生成能力,也就是常说的AIGC。





但在我看来,我们现在应该只到了AI进化的第二大阶段。我预测,人工智能对人类的影响应该会有四个历史阶段,分别是:出让劳力——出让脑力——出让决策——出让意义。


过去人类发明的电子机械设备,我们可以把它看成“低智版的AI”,机械设备只能帮我们干基础的体力活,当ChatGPT这样的AI出现之后,它已经可以解决基础脑力工作。


当我们把大脑和身体的工作都交给AI之后,下一步就轮到我们的自我意识了。我们马上要交给AI的,应该是我们的决策权。这些决策权可能包括:下一步的创业方向是什么?公司的组织架构怎样是合理的?我们应该用什么方式推广自己?出让劳力、出让体力,基本上是用AI来提高生产效率,降低生产成本。


但未来的商业竞争,AI核心解决的可能就不是成本和效率问题,你赢得对手的关键是对智能的开发程度。


如果我们把AI定义成出让决策权的工具,你可以推出一款 AI 版的“数字合伙人”。“数字合伙人”可以消化企业所有的经营数据、大量的商业实战经验和你希望让它掌握的知识体系。你每天可以跟他讨论公司的战略方向、组织架构、商业模式。也就是说,AI不是在和你共事,而是在和你共谋。


再比如,在科研领域,未来不是我们下达一个任务,让AI去执行某个研究方向和课题,而是我们输入思考和需求,AI判断该研究的方向和课题是什么。AI本身就是一个科学家,有自主思考能力。


在生活场景中,我们也会不断地出让自己的决策权。比如,在相亲网站中,可能是AI建议你选择哪个人结婚。当AI吸收了足够多的数据之后,AI的结论可能会比被恋爱冲昏头脑的你更可靠。


当越来越多的决定是AI帮你完成的,那么请问:你的生命是由自己操控还是在由AI操控?当AI强大到这个地步的时候,人类就会质疑自己存在的意义。帮助人类寻找生命的意义,是一个具有巨大潜力的创业方向。但讽刺的是,AI消解了生命的意义,我们又用AI来帮助自己寻找意义。


怎样迎接AI时代?

“阿拉丁时代”的三大发力点


当纽约公立学校严禁学生用ChatGPT写论文之后,沃顿商学院的教授Ethan Mollick,却开始鼓励自己的学生用ChatGPT来写论文。试想一下,当所有学生都可以用ChatGPT写论文,大家的分数会有明显差别吗?一定会有差别的。虽然平均分值会上升,但一定有人的论文是A,有人的论文是C,因为不同人调用ChatGPT的能力是不一样的。


这个道理就相当于你和你奶奶一起用百度查一样东西,你查到的结果一定比你奶奶更精准、更靠谱。正如英国营销公司Ladder创始人Michael Taylor所说:“当你可以创造任何你想要的东西时,你能多准确地表达「那是什么」的能力就变得很重要。”


我认为,未来人和人的差距,是我们创造性利用AI的能力。关于这种能力,我可以打个比喻:

有一天,三个人拿到了阿拉丁神灯。阿拉丁神灯告诉他们:“我可以各满足你们一个愿望。”

甲说:“我想要100亿财产。”于是,他变成了一个百亿富翁。

乙说:“我希望你再满足我100个愿望。”于是,他拥有了无数次唤醒神力的能力。

丙说:“我想拥有和你一样神奇的能力。”于是,他自己成为了阿拉之神。


AI就相当于一盏阿拉丁神灯,你可以利用AI满足自己绝大部分需求。但如何把AI的能力发挥到极限,不取决于AI的能力,取决于我们利用AI的能力。这个时代,我称之为“阿拉丁时代”。


我们利用AI的能力,可以分为三个维度:


  • AI的访问权

  • 你的专业度

  • 你的想象力


AI的访问权


对AI的访问权,是未来拉开阶级差距的重要指标。最早的阶级划分由血统决定。比如,古代的印度就是由种姓决定人权和等级的,婆罗门人出生就是贵族。后来,知识也成了一种划分阶级的因素,你上什么大学、你的学历,某种意义上决定了你未来的前景。


未来,决定阶级的是AI的访问权。你接触、使用、开发AI的机会,决定了你能获取多大的资源、创造多大的财富。假设AI是阿拉丁神灯,一年许1次愿和一年许365次愿望,你能得到的东西将会天差地别。


你的专业度


假设你和一位建筑设计师一起利用ChatGPT去设计一套房子,那位建筑设计师从ChatGPT身上拿到的设计方案一定比你更专业。


很多人以为,AI时代到来,人会变得更加“弱智”,因为AI替你解决了很多脑力问题。但其实,AI反而会让一部分人更专业、更进取。因为你越专业,你调动AI的能力就越强。同时,AI也会对你有更强的赋能,你和AI之间就形成了一种双向进化的关系。所以,在人工智能时代的专家,会比今天的专家更值钱。


你的想象力


我们之前提到AI的访问权,就是未来的人权,会决定你和别人的阶级差距。因为AI的运算是要消耗算力的,算力说白了就是“钱”。拥有算力的大公司、大财团、大富豪,将会比普通人拥有更多的AI访问权,这将形成更大的阶级落差和贫富分化。


但庆幸的是,AI的访问次数和你从AI身上挖掘的价值,并不完全是正相关的。我们假设一种场景:一个父亲打算利用 AI 教孩子历史知识。第一种方案,是他把希望教给孩子的历史知识,描述成一个简单的需求,让AI编成一本有声书。第二种方案,是让ChatGPT把历史人物资料搜集起来,再编写出一个语音聊天软件,让AI假扮历史人物跟孩子互动。显然第二种方案的创造力,要比第一种方案更好。而且,这是一个真实的案例。


瑞典公司Facing It开发了一款叫Hello History的AI软件, 让ChatGPT化身成历史人物跟你互动。在这里,你可以跟亚里士多德侃大山,也能和居里夫人成为soulmate ,实时互动让人产生一种“身临其境”的感觉,你会更容易爱上历史。


AI的访问权代表了公平、你的专业度代表了努力、你的想象力代表了能力。看来,AI时代的社会和现在的社会,并没有本质区别。未来的社会依然存在着不公、依然需要格外努力,只不过想象力从来没有像AI时代一样重要,决定了无数普通人的命运。


结语


最后,我想再重复一遍这句话:人类即将进入“阿拉丁时代”,我们创造性利用AI的能力,将决定人与人之间的差距。
编者按:来源:梁将军;作者:梁将军;内容有删节。
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