ChatGPT與元宇宙未來會走多遠
來源：中國電子報
作者丨特約撰稿李佳師
對於一個顛覆性科技成果的出現，人們容易只看到狂歡，背後漫長的蟄伏、長久的付出卻常常被忽略。去年底今年初，OpenAI公司打造的ChatGPT爆火，目前，在股市上與ChatGPT概念沾點邊的股票全部瘋漲，各種追風者蜂擁而上。
新的科技概念一波接一波，有的公司踩在風口，順勢越飛越高；有的公司沒踩准點，成為大潮退去後的裸泳者。去年和前年投資市場的故事裡，“吹漲器”是元宇宙，今年元宇宙之熱驟降，有消息稱，微軟將會在HoloLesn、Surface、Xbox部門裁員，其中工業元宇宙團隊去年10月才成立。曾經爆火的NFT、WEB3等科技新概念遭遇類似的窘境。 ChatGPT的前景如何？似乎也沒人說得清。
比爾·蓋茨有一句話很經典——“技術總是在短期內被高估，但是在長期又被低估”。發展硬科技不僅需要真金白銀投入和腳踏實地創新，還離不開科學的商業模式和清晰的發展規劃，否則科技新概念只會淪為賺估值、掙快錢的工具，還會透支社會對科技的信任。
科技“颶風”的軌跡驚人相似
這一波ChatGPT熱以及上一輪AI風潮的締造者為OpenAI和AlphaGo的創造者DeepMind，而這兩家公司都是人工智能深度學習革命的參與者與獲益者。
深度學習在十年前並不被產業界“待見“，直到2012年，圖靈獎獲得者傑夫·辛頓和他的兩位學生憑藉神經網絡AlexNet拿下ImageNet（大規模視覺識別挑戰賽）冠軍，證明了深度學習的能力，才被產業界關注。
2012年12月，辛頓將自己和兩名學生組成的“DNN研究”，在拉斯維加斯某賭場的731房間進行秘密競拍，最終，谷歌以4400萬美元戰勝了百度、微軟、DeepMind在競拍中獲勝，辛頓與兩名學生加入了谷歌。再後來的故事是，谷歌在2014年以6.5億美元收購DeepMind，兩年後DeepMind交出了AlphaGo戰勝圍棋冠軍李世石的答卷；2015年辛頓的一名學生與埃隆·馬斯克和幾個科技大佬成立OpenAI， OpenAI在2022年11月30日發布ChatGPT，在2023年呈現高光時刻。
另一個風潮是智能手機和移動互聯網，這場產業變革由蘋果扣響發令槍。 2007年蘋果發布iPhone智能手機解開了移動互聯網的序幕，而讓蘋果智能手機帶來顛覆效應的功臣是“多點觸控技術“。多點觸控技術從醞釀到在蘋果手里大放異彩，同樣經歷了漫長的“養在深閨”的蟄伏過程。
多觸點技術誕生於上世紀80年代初，起源於多倫多大學和貝爾實驗室。到上個世紀90年代初，施樂公司帕洛阿爾托研究中心的多觸點技術實現了用兩根手指縮放和轉換圖像。 1993年，IBM推出的第一台平板電腦(Tablet PC)也融合了多觸點技術。從那時到2003年，多倫多大學、微軟、索尼、東芝等研究機構和公司分別在多觸點技術上取得長足的進展，但因缺乏承載的爆款產品，觸控操作技術一直未能成為主流。直到2007年，喬布斯將多點觸控技術應用到最新發布的iPhone手機上，多點觸控技術才走出實驗室變身市場流行產品，這個過程歷經了二十五年。
不管是深度學習還是多點觸控技術，從萌芽到走向大眾市場再到開啟一個新時代，其演進都有著驚人相似的軌跡，事實上不僅僅是這兩項技術，這些年ICT產業里大部分引爆產業變革的核心技術，都擁有同樣的演變軌跡。人們常感概矽谷及美國科技界善於製造概念、製造風口，但事實上這些風之所以能夠刮起來，從來都不是一夜之功，它們大多萌芽於大學、研究機構，經歷長時間積累、演變，最終由某一明星企業將其做成爆款產品、爆款應用，從而流行，引發“颶風”。
明星企業是偶然中的必然
雖說上述技術萌芽於大學、研究機構，但為什麼是在OpenAI、DeepMind和蘋果的手裡變成了“爆款”，為什麼是這些公司成為“颶風”的製造者？
OpenAI創始人山姆·奧特曼（Sam Altman）說過：“最好的公司都是使命導向的。如果你不熱愛也不相信你正在打造的東西，你很可能就會半路放棄。而且創業是一項為期10年的承諾。”
使命導向、長期思考是打造別人無法複製的好產品的關鍵詞。事實上，ChatGPT並不是OpenAI一開始就全力傾注的產品，在OpenAI，有三條技術路線：一是做機器人，另一個是做遊戲人工智能, 第三個是開發語言模型, 讓人工智能用文本語言學習理解世界，即GPT 系列。
前三年，OpenAI 的研究成果並沒有太多建樹，直到2019年2月14日發布GPT-2 模型，其能夠根據用戶輸入的內容，生成續寫文本，而且讓人無法分辨真假。又因為擔心對手先發布同類產品“搶風頭”， OpenAI在2022年11月中旬用13天開發出ChatGPT這個聊天程序，上線即火爆。
還有非常重要的一點，在2019年，奧特曼辭去YC總裁終於全心全意擔任OpenAI公司CEO，將OpenAI從一個非營利組織改變成為一家要營利的公司。在這一年奧特曼三番五次飛往西雅圖，給微軟CEO薩提亞演示GPT模型，終於在2019年7月，OpenAI拿到了微軟的10億美金投資，此後兩年又從微軟拿到了數十億美金。
應該說奧特曼對於OpenAI有兩大突出貢獻。一是解決了錢和商業模式的問題。很多創業公司尤其是想做大模型的AI公司，通常都不能如此久“燒”如此多的錢，用以支付AI技術大牛薪水和購買訓練模型的算力。而奧特曼通過將公司“借給”微軟的合作模式，很好地解決了OpenAI生存問題，同時又給公司的未來預留了空間。
據《財富》雜誌報導，當OpenAI的第一批投資者收回初始資本後，微軟有權獲得OpenAI 75%的利潤直到收回投資成本；當OpenAI賺取920億美元的利潤後，微軟的份額將降至49%。與此同時，其他風險投資者和OpenAI的員工也將有權獲得OpenAI 49%的利潤，直到他們賺取約1500億美元。
有人說OpenAI總裁布羅克曼（Brockman）等人推動OpenAI 完成從0到1的發展過程，而CEO奧特曼幫牠實現了1到100。在奧特曼到來之前，OpenAI的錢已經幾乎燒光，因為有了微軟的融資，才讓其GPT完成GPT-2、GPT-3迭代，有了chatGPT問世。
如果一定要從OpenAI身上找到“偶然中的必然”，或許可以總結為：長期主義的視角打磨出生成式對話AI，再加上靈活的商業頭腦探索出“借公司”合作模式。正是因為奧特曼有過創業失敗的經歷，而且經營過創業孵化器機構，所以知道怎麼來平衡創業的“理想”和“現實”。
二是打造了面向直接用戶的應用。這是ChatGPT橫空出世的直接原因，奧特曼有一個旗幟鮮明並且強烈的“建立客戶群”理念，那就是創始人必須“親手”去獲得用戶，而不是通過付費廣告。他在YC時告誡創業者：“手動獲取用戶並記住，目標是讓一小群人喜愛你。極其了解那個群體，和他們關係密切，傾聽他們，你會發現他們很願意給你反饋。即使你在為自己打造一個產品，也要聽取外部用戶的意見，他們會告訴你如何打造一個他們願意買單的產品。”
這段話詮釋了奧特曼為什麼一定要在去年年底匆匆忙忙研發免費聊天機器人應用ChatGPT，因為OpenAI公司必須要有一個應用，與最終用戶進行互動，而不僅僅是將語言模型迭代得更好。
2022年11月中旬，當OpenAI的87名技術員接到高層指令：“立刻停掉手裡正在GPT-4模型研發，全力以赴基於GPT-3.5開發一個聊天機器人應用”時，大家都蒙圈了，因為GPT-3.5是兩年前的模型，而GPT-4已經測試完畢，等待發布。但因為在AI繪畫上，OpenAI公司有過被人搶先的慘痛教訓，2021年爆火的AI繪畫事實上是始於OpenAI發布的DALL·E，但因版權、倫理等顧慮選擇了內測邀請制，最後被免費、開源的Stable Diffusion搶走了大部分風頭。所以這次奧特曼當機立斷，用了13天把ChatGPT先做出來，上線。
讓客戶用口碑相傳來教育市場，遠比自己去拓展市場要更重要，更容易實現突破。口碑像病毒，能夠更快蔓延，而且成本更低，所以專注打造好自己的應用，讓產品和應用說話比市場人員和公關人員去教育市場來的更迅猛。這或許就是這chatGPT帶給我們的啟示。
ChatGPT之所以能像“病毒”一樣快速流行的原因，特斯拉CEO埃隆·馬斯克道出了其中的核心關鍵：“人工智能已經發展了相當長時間，它只是並不具備大多數人都能使用的用戶界面。ChatGPT所做的，是在已有若干年的人工智能技術上添加了一個可用的用戶界面。”
用戶界面技術的變革，對於這個世界的影響從來都具有潮水效應。蘋果的iPhone用多點觸控技術改變了人類使用手機的習慣，OpenAI的ChatGPT讓普羅大眾有了人工智能技術的可用界面，從這個意義上看，iPhone與ChatGPT何其相似。如果我們用蘋果與OpenAI的思路，來尋找和打造其他技術的用戶使用界面，我們是不是就有機會找到或製造下一個風口。
解決用戶真實痛點的技術才會長久
ChatGPT會曇花一現嗎？會像上一輪的AlphaGo那樣掀起一股浪，就偃旗息鼓嗎？還是像元宇宙，熱鬧一兩年，就立即出現“風過也”的跡象。
微軟全渠道事業部首席技術官徐明強認為，ChatGPT 之前，人工智能領域有兩次公眾視野內的高光時刻——AlphaGo擊敗李世石、機器視覺的產業爆發。但前兩次的高光，都存在明顯的局限性。
“AlphaGo在圍棋對弈中雖有出色表現，但除了領域較為狹窄外，也更多的是一種能力展示，而沒有對生產力、社會關係產生實質性影響。前幾年，機器視覺經歷過一次短暫的爆發。諸多初創企業試圖利用機器視覺人工智能來改造傳統零售環境。但由於SKU更新速度快，且相對特殊，模型需要大量訓練，最終機器視覺的商業模型未能跑通。”徐明強認為，普適性及訓練數據的獲取，是人工智能獲得大規模使用場景的第一道關卡。反觀冠以“Chat”之名的ChatGPT，以自然語言為突破口，在適用領域上天然更廣闊。正因為ChatGPT 以語言作為反饋形式，其對於所有行業都具備影響力。
一個技術能否有生命力，取決於是否能規模化地解決用戶的問題、解決用戶的真實痛點。就像輔助駕駛，經過這些年的發展，確實解決了用戶在駕駛過程中的很多問題，所以才慢慢被接受，慢慢變成新車的標配。 AR/VR能夠帶來不一樣的用戶體驗，但是不是能夠解決眼下用戶很多真實痛點，目前看還有待觀察。
近期，不少巨頭調整了AR/VR策略，希望進行更多探索，找到更合適、更有價值的落地與變現場景也很自然，微軟Cloud for Industry的商業副總裁科里·桑德斯日前回應了外界的猜測：工業元宇宙是創新的變革催化劑，而微軟將沉浸式體驗帶到各行各業的能力有望令全球數百萬人受益。同時，為滿足客戶的需求，幫助他們充分實現基於工業元宇宙的價值，微軟正不斷投資於相關的技術、平台和解決方案。他再次強調微軟對HoloLens 2和Microsoft Dynamics 365混合現實應用程序的承諾依然堅定。
而ChatGPT相對於目前市場上的其他聊天機器人，無論是訓練數據規模、模型規模和訓練方法都有很大的改變，所以能夠生成更為自然、連貫的文本，將其加持於搜索會有很大的效率和體驗提升。
一個技術的流行，一個產業的大發展需要大量的玩家，能否在一個正在起飛的風口乘勢而上，成為市場持續的贏家，取決於將技術解決現實難題、用戶痛點的能力。每一個科技浪潮的到來，暴風眼的企業通常只有一兩家，但是同樣會造就龐大的生態鏈企業，在大潮中漁翁得利，充分發揮各自在各個領域、各個段位解決現實難題的能力，就有機會水漲船高。
中國工程院院士王堅不久前談及了AI解決時代命題的話題，他認為DeepMind的AI工具——AlphaFold，極大地降低了蛋白質的結構預測門檻，縮短了相關研究的時間，同時也降低了研究成本。 “AlphaFold解決的是一個非常有高度的問題，（人工智能領域）其他（時代命題）儘管也很了不起，但都還是屬於娛樂性比較強的問題。”
ChatGPT與元宇宙未來會走多遠，其掀起的颶風將會持續多久？ “技術總是在短期內被高估，但是在長期又被低估。”比爾·蓋茨這句經典名言很好地回答了關於ChatGPT、元宇宙的現在和未來。
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