幫中國人搞錢的ChatGPT，算不清自己的“經濟賬”_風聞
松果财经-02-10 18:00
好消息，ChatGPT找到盈利模式了。壞消息，盡是“二道販子”在賺錢。
當OpenAI嘗試着為紅到發紫的ChatGPT推出20美元的Plus訂閲服務時，大多數人已經忘記了這個“吞金獸”的成長耗費了多少財力物力。問答狂歡者的歲月靜好靠的是OpenAI的負重前行，但現有的商業模式，很難説充分釋放了ChatGPT的想象力。反倒是在民間，尤其是在中國，一些靠信息差和技術門檻獲利的早期參與者已經收穫頗豐。
與此同時，OpenAI也在前些日子受到過指責，因為其訓練ChatGPT模型和進行數據標註的過程，因涉及損害外包員工的心理健康，受到了一些非議。未來，ChatGPT的進一步發展也還面臨考驗。
新技術的典型混亂特徵終究還是出現在了ChatGPT身上，作為史上最快實現用户破億的產品，這位AI朋友知道自己背後數不清的“經濟賬”嗎？
OpenAI不知道怎麼用ChatGPT盈利，不如問問中國人
在如何用一種新技術搞錢這件事上，中國用户總是有一千零一種經驗。
賣賬號似乎是一種永恆的賺錢手段，這股熱潮最初出現於去年12月，經過這個月以來的一片喧囂，淘寶、閒魚等平台已經對這種行為進行了精準打擊。
不過，這並沒有動搖用户賺錢的決心。對有渠道的人而言，轉移陣地招攬顧客依然可行。對稍微懂點技術的人來説，開發一個網站或者小程序，當API的搬運工，一樣能收會員費——甚至收得比ChatGPT官方還早。而如果擁有更強的流量意識，開一場直播也是很多人的選擇，屏幕上不時出現刷禮物的觀眾，只是為了主播在提問時能優先提自己的問題。
另一方面，做中間商對一些有眼光的玩家來説始終不是長久之計。他們開始關注科技的真正力量——代勞人類的一些行為。
截至目前，ChatGPT可以用來做自媒體號，不吃不喝地生產內容；可以經過引導後輸出“很有那味兒”的小紅書文案，不管是賣手機還是做讀書博主都綽綽有餘；也有人嘗試讓ChatGPT做一些更跨界的事情，比如給一份台式電腦配置清單——也許在未來，它可以直接鏈接到淘寶或者京東的店鋪，完成一種很新的商業閉環。只是在一些主觀性比較強的內容推薦上，ChatGPT展示出了對國內輿論的不瞭解，例如稱讚土木工程專業“光明的前景”。
據此，之前有人提出的樂觀看法，“營銷號會因為ChatGPT和AIGC的火爆而失業”，是不太現實的——營銷號可能會進化為24小時全自動輸出型營銷號，並且佔據更多領域。在海外，有人用ChatGPT解決StackOverflow的問題。在國內，面向知乎提問的自動回答插件也已經有開發者在嘗試。
不過，雖然民間個體户們不乏賺得盆滿缽滿者，近期真正靠ChatGPT概念吃到飽的還是二級市場的公司和股民。眾所周知，ChatGPT概念股，或者叫AIGC概念股已經瘋漲多日。我們至今仍未知道部分企業是從什麼時候開始掌握了對標國際一線廠商的技術，但他們總歸有着一顆對技術的追逐之心，而這也得到了股民資金的高度認可。
當然，也有一些企業對此保持克制，比如手握大量現金的米哈遊就坦承其沒有相關佈局。但有玩家提出，未來遊戲NPC如果能用ChatGPT技術實現自由對話，也是對遊戲體驗的一種提升。
在這林林總總的應用方式背後，ChatGPT充分展示了文字的藝術性和可塑性。去年AI作畫爆火後，跟在Stable Diffusion模型之後，國內迅速流行起意間AI、6pen、NovelAI等工具。
類似的，這股熱潮不會快速消失，隨着國內的更多工具流行，還會有“一代新人換舊人”的賺錢手段出現。記得曾經火爆的誇誇羣嗎？AI這種即時調用的技術，很適合用來滿足這些臨時需求，甚至延伸出情緒價值。
正經談產業，ChatGPT是誰的“搖錢樹”？
拋開個人的靈活應用能力，ChatGPT之所以被相關產業重視，是因為它在生產方式上做出了重大改變，AI可能有機會開始釋放前所未有的生產力，這是其價值核心。不過，關於這種生產力的來源和未來提升前景，一些問題依然突出。
很多人知道，ChatGPT會自主拒絕回答涉及暴力、謠言等不良信息的問題，但這些能力之所以能被訓練出來，是因為一羣肯尼亞“數字民工”。人工智能的數據工作早已不是新鮮事，它仍然在養活一些勞動密集型產業。
1月18日，美國《時代》雜誌發佈調查報道稱，OpenAI為了降低ChatGPT的危害性，以每小時不到2美元的價格僱傭肯尼亞工人打標籤。但是，這要求工人先觀察一系列暴力犯罪、恐怖信息等內容，而這給許多人帶來了心理創傷。
並且，OpenAI是通過外包方式發放任務，外包商Samasource從OpenAI那裏的收費是每小時12.5美元。雖然對當地人而言，2美元已經算是“高薪”，但有評論指出，兩個商業主體依靠地位落差，營造出一種類似數字賽博朋克的畸形生態，數字化的外包工廠從中謀取經濟利益，這在道德上很可疑，它的瑕疵不在於有沒有給當地人高於平均水平的經濟報酬，而在於是否保證了對人的必要關懷——顯然，要靠經濟指標（比如工資）算清這筆賬很困難。
人工智能倫理學家安德魯·斯特雷特（Andrew Strait）説：“ChatGPT和其他人工智能並不神奇，它們依賴於大規模的人力供應鏈和數據抓取，其中大部分是未經同意就被使用的。這些都是嚴重的基礎性問題，但我認為OpenAI不會解決這些問題。”
**數據，本身就是一門生意，它包括數據的蒐集、清洗、訓練，以及模型的結構設計等等。**也許人工智能遲早會進入完全自主學習狀態，但即便如此，如何應對其過程中潛在的非技術成本，會持續考驗一家公司對社會價值和倫理意義的認識。
另外，一個不能忽視的問題是硬件發展的成本，模型訓練依賴高性能芯片，ChatGPT是數據和算力“餵養”大的，這給一些供應商創造了巨大的商業機會。
據業界計算，一片英偉達頂級CPU要8萬元，ChatGPT的算力基礎設施需要上萬顆英偉達A100，一次模型訓練花費超過1200萬美元。GPT3.0其實存在一些bug，但單次重複訓練成本為460萬美元，這會讓修正bug面臨更多阻礙。
此外，我詢問ChatGPT得知，可以在購買訪問權限後調用OpenAI的API，基於GPT3的預訓練模型用自己的數據進行訓練，從而生產更本土化的應用。ChatGPT最終要進化，必須靠新數據的加入和模型的持續改進。中國大廠們可能不會吝嗇這點支出，但要投入多少資源彌補差距、保證ROI，仍然需要考量。
按照企業已有的表態，國內企業與ChatGPT類技術的關係大概分為幾大陣營。比如以百度、阿里、騰訊為代表的通用型應用，以360、科大訊飛、網易有道為代表的針對主業深度匹配的應用，以雲從科技、海天瑞聲為代表的“雖然我沒有但投資者非要認為我有”型，以及以米哈遊、字節跳動旗下PICO品牌為代表的劃清界限、“我不做我沒有”型。更多的名單無法一一列出，但最終誰有成果、有好成果，總會得到時間的評價。
ChatGPT對這些紛擾接近於一無所知（其模型在2021年訓練完成，缺乏最新內容），也許它只能大概解答要造出自己這種水平的AI需要花費哪些成本，但卻無法理解這意味着多大的困難。它知道數字，但不懂數字背後的含義。就像它有很多變現手段，但這都與“吃數據、喝算力”的它自己無關。
ChatGPT，只是“普通人”的集合
“要警惕科技巨頭的ChatGPT崇拜。”有媒體這樣説。
可以理解，巨頭的商業模式如果在旦夕之間被顛覆，曾經的一切投入就都成了沉沒成本。但盲目追求潮流則容易忽視一些硬性問題——可能是有意忽略，也可能是忙中出錯，這將造成不良影響。
並且，ChatGPT的進步能力並非無限。人工智能研究和預測組織Epoch去年年末發佈論文指出，最遠到2026年，AI訓練將耗盡人類所有現存和後續可能產生的高質量語料——數據枯竭，AI將進步艱難。這是大語言模型的天然缺陷，所以需要更好的模型，而非只盯着數據。
簡單來説，ChatGPT所代表的AI勢力，本質上是所有“人的集合”，彙集了由人創造的各種知識。這也是為什麼它會給出錯誤的答案，因為人類社會中低質量語料佔大部分。當這些誤導的信息被AI學去了，它也會在收到大眾化問題時隨機選擇合適的答案，甚至自相矛盾，這才是人的本質和AI的底色。
雪球上有人評論道：ChatGPT的神奇之處在於，它遊歷了諸天萬界，看過了所有時間線的可能性，最後從1750億個參數中歸來，坐在一方小屏幕後回答普通人關於菜譜、論文、代碼和明星八卦的問題。ChatGPT是個普通人，是普通人的“集合”。它之所以發展出諸多應用，也是相當於一個人在向這個“集合”借力。
ChatGPT最終有可能以當前人們還沒想到的模式，成為新的商業工具。這筆經濟賬的時間跨度會很長，因為它改變了一些事物的底層邏輯，又關係到更復雜的其他產業。在人工智能有能力自己將沙子變成芯片、把流水轉化成電力之前，人要做的是避免成為AI的附庸。躺平提問雖好，創造力才是不可替代的核心。
最後，不用神化ChatGPT，或者擔憂“XX學要不存在了”。馬車的消失既不會引起馬的滅絕，也不會導致車退出歷史舞台——ChatGPT是技術的一部分，它會和其他一些東西融合，成為人類在數字世界的新交通工具。因為，從現有的人類科技史來看，一切技術和社會的變遷，無非是漫長的結構性增長而已。
來源：松果財經