你從事的腦力工作，會被程序取代么？【油條報告】

ChatGPT有問必答，迅速收獲百萬用戶

在《哈利波特》的魔法世界中，有一個有求必應屋，可以滿足任何人的需求。而現實世界中也在上演相似的劇情，但不是魔法而是科技。

2022年11月30日OpenAI發布了全新的聊天機器人模型ChatGPT，是一款有問必答AI，可以幫助用戶滿足很多文本型或代碼型需求，包括寫論文、寫報告、寫代碼等等。

ChatGPT通過對話實現人機交互，也就是有問必答。

ChatGPT通過一問一答的方式即可完成用戶需求，因此使用門檻非常低，且用語非常禮貌，甚至能回答各種類似腦筋急轉彎的問題，一經推出就受到很多人的喜愛，短短5天用戶量就超過100萬人。

然而，ChatGPT并不生來就是如此，而是經過不斷地迭代、訓練、技術突破。

ChatGPT是基于GPT-3.5模型形成的，在此之前經歷了三次迭代，分別是GPT、GPT-2、GPT-3。

從2018年的GPT到2020年的GPT-3，算法模型上沒有太大的改變，主要的改變在于參數量和數據量。模型的參數量從1.17億增加到1750億，預訓練數據量從5GB增加到45TB。

龐大的數據量需要高昂的費用才能運行，根據21世紀經濟報道和品玩的數據顯示，GPT-3的單次訓練費用高達460萬美元，總訓練成本達1200萬美元。

訓練數據量和算力的大幅增加使得GPT-3顯著優化，而GPT-3.5實現了關鍵的技術突破。

2022年1月，OpenAI發布了InstructGPT，給模型加入了人類對模型輸出結果的演示，并在對結果進行排序的基礎上訓練，加上指令調整的幫助，雖然只有13億個參數，但回答準確率、道德表現卻好于GPT-3。

2022年11月末，OpenAI發布了ChatGPT，是InstructGPT的兄弟模型，同屬于GPT-3.5系列的主力模型。

與InstructGPT不同的是，ChatGPT加入了新的訓練方式RLHF，也就是“從人類反饋中強化學習”，模型效果比Instruct GPT 又提升一個臺階.

目前超百萬用戶與ChatGPT的對話正在幫助其成為更加優化的人工智能。

談起ChatGPT，不可避免地會涉及其背后的推手——OpenAI公司，該公司于2015年12月在美國舊金山成立。

特斯拉創始人馬斯克是OpenAI的創始人之一，為公司提供了重要的資金支持。

創立初期，OpenAI是以研發對人類社會有益且友好的AI技術為使命的非營利組織，隨著GPT模型的不斷優化，2019年OpenAI宣布成為營利機構。

GPT模型并不是OpenAI從無到有創造出來的，而是源自谷歌大腦團隊2017年推出的Transformer模型。

OpenAI采用大型書籍文本數據集基于Transformers結構進行模型預訓練，從而有了初代GPT模型。

從ChatGPT的發展歷程可以發現，這款對話機器人主要依靠深度學習幾乎所有人類知識和信息，建立起復雜和龐大的神經網絡，從而擁有堪比人腦的智慧。

它的回答并不是單純的扒取內容，而是擁有自己的思維和觀點，對現有的知識和信息進行總結歸納后再表達，它不是單純的信息搬運工，而是真正有輸出的對話機器人。

然而，ChatGPT的回答并不總是正確，仍然存在一些有爭議的觀點，在專業知識回答方面也并不做到十全十美，容易產生一些看起來專業實際上是錯誤的內容，有可能誤導用戶。

ChatGPT盈利模式缺乏想象力，商業用途有限

在科技日新月異的今天，ChatGPT并不是特立獨行的存在，而是屬于一個大家族——AIGC，即由AI自動生成內容。

2022年以來，由于AI繪畫的火爆，AIGC概念備受關注，接近年末ChatGPT橫空出世，為AIGC家族再添猛將。

AI繪畫有兩種模式，一種是根據關鍵詞直接生成虛擬圖，另一種是根據關鍵詞和用戶上傳的照片生成對應風格的虛擬圖。AI繪畫作品《太空歌劇院》在美國一場人類藝術比賽中獲得第一名，使得AI繪畫備受關注。

AI繪畫的盈利模式主要是付費繪畫、看廣告繪畫等。目前C端用戶以娛樂為主，付費意愿不強，而且AI繪畫需要經過關鍵詞不斷訓練后才能達到用戶的預期，仍需不斷優化。

未來AI繪畫在B端的商業變現將更加成熟，如美工設計、廣告營銷等。從市場規模來看，未來五年或有10%-30%的圖片內容由AI參與生成，市場規模或超過600億元。

目前已有多家互聯網公司布局AI繪畫。2022年8月百度發布AI藝術和創意輔助平臺文心一格。隨后騰訊上線“QQ小世界AI畫匠”，可根據照片一鍵生成異次元形象。抖音開始推廣AI繪畫特效，美圖秀秀也上線了AI繪畫板塊。

然而與常見的付費閱讀文章和看廣告玩小游戲相比，AI繪畫在C端的盈利模式缺乏創新，并沒有更上一層樓，在下沉市場仍需加強競爭力。

目前ChatGPT仍然是對公眾開放并免費使用的，未來的盈利模式很可能繞不開付費咨詢、看廣告咨詢等，缺乏一定的想象力，商業用途仍然有限。

與ChatGPT有類似功能的熱門軟件是搜索引擎百度和問答社區知乎，這三者在信息查詢、專業咨詢方面各有千秋。

百度是免費的搜索引擎，吸引了大量的用戶，廣告收入是各種互聯網公司的主要經濟來源。其次是衍生類的應用，百度依托搜索引擎構建了互聯網生態鏈，盈利模式較為完善。

根據百度發布的2022年第三季度的財務報告顯示，第三季度，百度實現營收325.4億元，歸屬于母公司的凈利潤達到58.9億元，同比增長16%。

知乎是知識共享型的問答社區，吸引了各個行業的專業人士，用戶群體主要集中在高教育人群，可以提供高質量的回答，但商業盈利較差。

知乎社區擁有龐大的流量，但投放廣告過多會影響社區環境，導致用戶粘性降低，在社區環境和商業盈利之間需要進行取舍。

根據知乎的財報顯示，第三季度的凈虧損為3.0億元，同比凈虧損擴大了10.7%，不到四年的時間，知乎的虧損已超過42億元。

參考AI繪畫、百度、知乎，ChatGPT可能的盈利模式有三種。

第一，以流量變現的投放廣告形式。第二，以售賣觀點的付費咨詢形式。第三，構建AIGC網絡生態，由人工智能生成文本、圖片、視頻等內容，可以幫助內容平臺以低成本高效率生產內容，加快內容的傳播。

在流量為王的時代，AIGC是繼PGC、UGC之后的新型內容生成方式，其高效率、高質量的工作成果，與自媒體、內容平臺、傳媒公司相結合，或將呈現嶄新的局面。

人工智能正在進入更多領域，但能力仍然很有限

在科技公司的不斷探索下，人工智能的邊界在不斷地拓寬。從打敗圍棋冠軍的阿爾法狗，到描繪藝術作品的AI繪畫，再到文本對話的ChatGPT。

人工智能從高緯度的智能大戰到普羅大眾化的文本視圖訓練，AI從高不可攀的殿堂飛入尋常百姓家，來到每一個人的身邊，不僅帶來了極大的科技魅力，也引發了無數的未來遐想。

在過去的數十年，人工智能可以刷新智商的上限，可以滿足世俗的需求，從普通的照片描繪，到回答各式各樣的問題，人工智能在不斷地訓練和演化之后，有了非凡的影響力。

這不禁引發人們的思索：在未來的世界，人工智能又會成為什么樣的角色？又能滿足什么樣的需求？是否會取代更多人的崗位？利大于弊還是弊大于利？這些都是亙古不變的話題。

科技是把雙刃劍，人類與科技的關系，是人類創造科技，還是科技取代人類，更多取決于人類如何正確運用科技。

面對未知的威脅，我們不應該固步自封，在看似安全的舒適圈里，躺在過去的功勞簿上不思進取。

人類并非完整和諧的群體，分立和分裂是長久存在的，正如國與國之間、個體與個體之間，在某種程度上，人類的進步是不可阻擋的。因此，我們不應該害怕科技的進步，科技為人類提供了更多的可能性。

另一方面，人工智能的驚艷表現并不是科技本身帶來的，背后是無數科技人員的不懈努力，往前追溯演變的源頭，也許是最簡單的1+1=2。

科技的大廈從最基礎的地基打起，在高樓之下，是最堅固的真理。我們應當擁抱科技，擁抱人工智能。

阿爾法狗的出現，好似AI戰勝了人腦；AI繪畫的出現，好似AI戰勝了藝術家；ChatGPT的出現，好似AI戰勝了程序員。

盡管我們擔憂被科技取代，然而人工智能并不能完全勝任人類的工作。

以ChatGPT為例，雖然ChatGPT在回答理論知識、框架類的問題方面有非常優秀的表現，但ChatGPT并沒有趨勢推斷的能力。

可以說ChatGPT是既有知識的集合體，是基于過去式信息的學習和訓練而形成的產物，在知識創新和技術更迭方面并沒有明顯的優勢。

此外，ChatGPT的文本對話形式決定了它在人類工作中更有可能擔任輔助型的角色，類似一本新華字典，更像是工具書的存在，幫助人們迅速獲取具體的知識和解決問題的靈感，滿足個性化的需求，但并不能直接完成人類的工作。

另一方面，ChatGPT在回答的過程中會保持禮貌、會識別不文明的因素、擁有符合人類共識的道德感和三觀。人工智能的發展受到各個國家和相關組織的嚴格監管，他們對AI提出了很多道德要求，正如我們常用的APP客服始終使用文明用語。

多數人更傾向于將ChatGPT視為新型的AI玩具或者高級的聊天機器人，真正對人類造成威脅的AI在更加遙遠的未來。

AI未來在物聯網有更大的發展空間

AI不僅借助互聯網的春風進入大眾的日常生活，還為企業的生產活動賦能，幫助制造業企業更加高效地生產，以及生產更加智能的產品。

在群眾的日常生活中，在社區軟件的熱搜上，在吸引流量的文章里，我們見識和接觸到的人工智能，大部分屬于to C的人工智能，也就是針對消費終端的。

不管是AI繪畫還是ChatGPT，雖然刷新了人們對AI的認知，但更有可能成為人們追趕潮流的商品和茶余飯后的談資，AIGC針對C端的商業化之路還需不斷地探索和完善。

在制造業的生產線上，有很多to B的人工智能在變革商品、改變城市方面發揮著重要作用。這其中以機器人為主。

制造業企業的生產線天然有著顛覆事物的能力，通過撬動資金杠桿來實現規模化的生產經營活動。

而人工智能的高成本開發要求高收益的變現，因此AI的商業化更傾向于從企業的生產經營出發。

人工智能的底層是各種編程，將之賦予物件上，相當于將人腦加之在四肢上，可以更具象化的進行人類活動。這也就是近幾年很火的物聯網。

將AI應用在制造業生產上，可以更高效率地完成生產活動，減少人工成本，擴大生產規模；將AI應用在具體的產品上，可以實現智能化和數字化，改變人們的日常生活。

阿里云在人工智能技術的基礎上，利用飛象工業互聯網平臺開發了壓鑄設備圖像檢測系統，幫助檢測殘次品，縮短設備因故障而停機的時間，最終企業的人力成本降低了15%，產品質量提高了5%。

小米依托智能互聯，圍繞小米手機、小米電視、小米路由器構建了小米硬件生態鏈，完成智能家居的布局。伴隨著AI技術的發展，智能家居將由AI管家統籌協調。

根據財報顯示，2021年全年，小米IoT與生活消費產品營收高達850億元，同比增長26%。截至2022年6月30日，小米已鏈接IoT設備數達5.27億，同比增長40.7%。

然而，智能并非全能。

首先，AI無法短時間內規模化生產標準化的產品，面對不同制造業公司的內部生產需求，人工智能需要進行定制化的研究與開發，需要一定的制作周期，無法像普通商品一樣短時間內實現量產。

其次，AI的高成本開發也決定了它更有可能被運用在大城市、大企業和高消費人群中，無法全面鋪開。

最后，人工智能的應用依托于數字化的基建。人工智能是各種數據積累從量變到質變的突破性成果，對生產生活數據有強依賴，且對廠家的基建有一定的要求，并非所有的制造業公司都能實現智能化生產。

因此，AI結合生產制造實現物聯網的目標仍有一段不小的距離。