拆解ChatGPT及其影響 | 產投家沙龍_風聞
节点财经-节点财经官方账号-专注上市公司价值发掘，聚焦头部公司增长节点03-02 22:37
最近，科技圈最大的焦點無疑是ChatGPT，這款應用的月活僅用三個月就突破了1億，是史上增長最快的消費者應用。與此同時，關於它的討論也越來越多。
一方面，是國內的科技巨頭紛紛跟進，如百度推出了文心一言；另一方面，一些科技大佬紛紛表態，如360創始人周鴻禕認為“搭不上這班車的企業會被淘汰”，微軟創始人比爾·蓋茨則認為ChatGPT像互聯網一樣重要，特斯拉創始人埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”。
上週三，產投家舉辦了一場聚焦ChatGPT的沙龍，邀請了考拉基金投資副總裁樊建楚、維權騎士創始人、連續創業者陳斂以及同伴客數據聯合創始人、首席科學家馬志博作為嘉賓。產投家特將沙龍的精彩分享整理成文，以饗讀者。
精彩要點：
1）當你瞭解什麼是通用人工智能之後，你才能理解ChatGPT美妙在哪裏。
2）微軟已經把GPT集成到最新的bing中，這可能會是搜索引擎的革命。
3）國外研究人工智能的範式已從行為心理學轉變為認知心理學。
4）ChatGPT引發了大廠之間的軍備競賽，創業公司已被擋在門外。
5）需要人的地方就需要ChatGPT，而且它基本可以比人做得好。
2月27日，老牌互聯網巨頭三六零（601360.SH）股價盤中快速下挫，領跌A股ChatGPT概念股。在此之前，三六零曾因涉及ChatGPT概念，導致其股價在半個月內漲超65%。
三六零在互動平台上表示：三六零的人工智能研究院從2020年開始一直在包括類ChatGPT在內的大模型通用人工智能技術上有持續性的投入，目前正在加快開發的進步。三六零的回應體現了公司在“類ChatGPT”技術上的持續投入，不過還沒有推出相關產品。
同時，百度率先推出了“類ChatGPT”產品文心一言，市場上對此有肯定也有質疑。
產投家認為，無論是否已有國內企業推出了類ChatGPT產品，ChatGPT都是值得關注的焦點。在關注ChatGPT之前，我們首先要了解ChatGPT到底是什麼？
同伴客數據聯合創始人、首席科學家馬志博：ChatGPT在技術上講屬於AGI（AI Generated Content，指利用人工智能技術來生成內容），聊天機器人只是它的應用場景之一。AI是從數據角度去理解這個世界，比如你向模型中輸入一個數據，AI就會對應輸出一個數據。但AGI不是這樣，AGI是像人一樣學習整體的知識，學習完後針對一個具體的問題，它會給你一個綜合的答案，這是它與AI的核心區別。
比如一個經濟問題，AI只對這個問題進行建模進行研究，而AGI則是需要上大學。比如它是學政治的，你問它一個經濟問題，它會像人或者像動物一樣去回答問題。當你瞭解什麼是通用人工智能之後，你才能理解ChatGPT美妙在哪裏。
考拉基金投資副總裁樊建楚：此前AI基本停滯於感知能力這塊，然後到2017年的時候在算法上出現了一些進步。具體到ChatGPT，它輸出一個結果離不開三方面因素，分別是算法、算力、數據。相對來講，算法不構成門檻，它是公開的，大家都可以去研究，我覺得算力和數據是主要門檻。算力就是説你有沒有足夠的資金投入，從這個角度來看，我覺得大廠的機會更大。（據媒體報道，ChatGPT一次運算要花費450萬美元）
最後是數據，我覺得這方面可能是最高的門檻。誰具有海量的高質量的數據，誰就更有可能做出類ChatGPT的產品。
產投家：其實在數據這方面，國內的企業還需要面對一個問題，那就是國內的數據相對封閉，即便是大廠，也拿不到某些優質數據。
維權騎士創始人陳斂：最近看了一本書，叫《人類的終極命運》，這讓我聯想到了國內和國外做AI的不同思路。國外在人工智能研究的範式上面，有個巨大的轉變，就是從行為心理學轉變為認知心理學。
我覺得國內傾向於行為心理學，就是我怎麼讓這個它表現出來更像人。國外的傾向是去尋找“這個人”行為產生背後的思維方式、思考過程是怎麼樣的。
產投家：我們剛才從最基礎部分切入，瞭解了ChatGPT是什麼。其實很多新技術從實驗室走到大眾市場都是藉助合適的落地場景才實現的，那麼請問三位老師，ChatGPT有哪些落地場景？三位所在的企業在這方面有什麼佈局？
考拉基金投資副總裁樊建楚：比如説直播電商場景，如果我要做直播電商，我就要租場地、購置設備，然後請主播，需要付出很高的成本，對於小商家來説這就加大了入門的難度。如果我推出了一個虛擬數字人，讓它代替主播，就可以為這部分商家節省成本。
除了toB的應用場景外，其實它也能應用到toc方面，微軟已經把GPT集成到最新的bing中了，這對搜索市場來説有很大的影響，可能會是搜索引擎的革命。
以前，我們去搜索引擎搜索信息，是通過命令式的方式去做。比如我要做一個行業研究，這會涉及行業規模、有哪些企業、這些企業的特點是什麼等等一系列的問題。目前的搜索引擎需要我們一個問題一個問題地去搜索，也可以加關鍵詞，你還需要從它給你的結果中去篩選。
ChatGPT帶來了一種全新的方式，它基於較強的自然語言理解能力，能更深刻地理解你的問題，同時基於高質量的數據，從海量數據中抽取並生成符合你要求的結果。ChatGPT相當於把這些信息揉進自己的知識體系，然後根據自己的知識體系為你輸出符合你要求的結果，這種方式能大大提高搜索效率。比如説研究某細分賽道，它的市場規模是多大，每年的增速是多少等等，ChatGPT的答案可以直接copy past直接用。
ChatGPT也可以用來輔助寫作。我要寫一篇文章，需要去找資料並且稍加潤色，這需要一定的時間和精力。ChatGPT可以根據你的需求找出資料並生成一篇文章，人加機器輔助的方式極大地提升了寫作效率。所以這種生成類的場景，ChatGPT有很大的發展空間。還有一些技術工作，比如寫初級代碼，我覺得ChatGPT可以作為輔助去寫一些簡單的代碼，
人可以專注於架構方面的東西，將底層執行方面交給ChatGPT。
維權騎士創始人陳斂：我覺得應該有幾個特點。首先是一竿子到底的結果交付能力，你幾乎感受不到中間任務的存在。我最近在學python因為我們公司會用到一些爬蟲技術，我也寫了一段，結果調不通，就把代碼發給了ChatGPT它給的代碼一次性跑通，這個沒讓我感到驚訝。這之後我又寫了另一段代碼，這次ChatGPT發給我的代碼出現了系統報錯，這裏面涉及有一些數據包的更新，我給的可能用的老的包，然後它發現我的系統不支持，就又給我發了一段代碼，告訴我這一段是可以的，原來的數據包可能已經過時了，不能用了，結果馬上就能跑通了。我作為一個初學寫程序的人，這讓我感覺有點像49年入國軍了，它能夠幫你糾錯，這個感受是非常有衝擊的，這意味着對結果的整個交付不需要你在，系統有讀心術了，直接給你結果。
其次是高度包容和自由的理解能力，這個剛剛樊老師也提到了這一點。在2015、2016年，杭州也有一些公司在做AI智能助理、語音助理等產品，但這些產品只能夠解決已經人為設定好的問題，比如説幫你滴滴叫個車，給你個翻譯結果。
具體的場景，我覺得適合一些用户對輸出結果帶有明確預期的業務場景，包括像投資人做分析報告需要了解財務信息。
我們有個toB的產品叫金版權，它是企業級的知識產權管理平台，我們也在嘗試找一些跟ChatGPT的結合點。我們會涉及企業端的知識產權資產的數據，包括內外部市場的數據、協同的數據、工作流的數據等，這些數據怎麼能夠更高效，更靈活地在企業的SaaS產品裏更靈活地呈現出來，這一直是很頭疼的問題。
同伴客數據聯合創始人、首席科學家馬志博：基於上面對AGI和AI的解釋，我可以下一個比較大的結論，那就是如果有一天我們有了一個完美的通用人工智能的機器人，那需要人的地方就需要它，而且它基本上比人做得好。我們今天説ChatGPT或者今天講的通用人工智能，其實是從小學到初中到高中到大學這樣一步一步爬上來的，它的智商在逐漸趕超人類。
比如説我們的客户需要對某種經濟現象，某種產業格局，在數據上給出合理的分析。原來的模式是需要分析師一個一個建模，一個一個去理解這些問題。我們目前能做到的是，新的數據過來了，我馬上得到一個趨勢的預判，馬上形成一段文字，馬上報告給客户，但是我們仍然是把這些問題拆解開來的，仍然是一個一個去做。而ChatGPT不是這樣，它已經是一個獨立的分析師，我問它一個問題，它就直接給我一個答案，大家能意識到這個區別嗎？
我們可能是最早一批關注怎麼樣才能讓通用人工智能寫出一個通用的研究數據分析研究的公司，希望我們能成功吧。目前來看這個級別的機器人還無法非常平滑地完成獨立的研究，但比較可怕的是它走在正確的方向上。
產投家：借這個機會請問一下三位，誰能做出中國版ChatGPT？
考拉基金投資副總裁樊建楚：ChatGPT引發了大廠之間的軍備競賽，已經把創業公司擋在門外了。我覺得數據可能是最高的門檻，誰擁有海量的高質量的數據，誰就擁有這種可能性，我覺得百度的機會更大一些。
單純從數據的角度來看，百度因為多年在搜索方面的積累，他在中文語料方面擁有龐大的數據量，數據質量可能也是國內最高的。在一些垂直的領域，其他廠還有一些機會，但那可能就是另外一個東西，就不是ChatGPT了。
維權騎士創始人陳斂：打個預防針，即使出來的結果像復旦的MOSS，可能大概率也達不到這種程度。但作為科技從業者，以中國人在軟實力方面表現出的能力，我覺得不用太悲觀。
同伴客數據聯合創始人、首席科學家馬志博：我個人覺得，“做出ChatGPT”不是問題，就像前面兩位説的一樣。我覺得更關鍵的挑戰不在於誰能做出來，而是在做出來之前提出正確的問題。
考拉基金投資副總裁樊建楚：ChatGPT是一個新東西，它對我的投資傾向或者投資邏輯沒有什麼影響。對創業公司來説，做這個東西有很大難度，其他的暫且不談，它所需要的資金規模就已經把創業公司擋在門外了。
AIGC一直比較火，一直在關注，創業公司做細分領域的相對多一些，真正做通用型，像ChatGPT那樣的產品的創業公司很少。創業公司做的細分領域包括AIGC生成圖片、生成視頻，以及虛擬人，然後將這些產品應用到細分場景中。
維權騎士創始人陳斂：結合我們的業務，包括知識產權的資產管理、數字化和結構化的數據等，我覺得可以將AI技術，未必是ChatGPT技術，應用到解決方案中，比如監測、分析以及風控這樣的場景。
產投家：馬老師，您是天體物理學博士，想問一個比較開放的問題，如果ChatGPT去學物理，它和人類科學家相比誰更強一些。這種“強”指的不是誰的知識豐富，而是ChatGPT能否像人類科學家那樣探索物理定律，甚至是歸納總結出新的定律。
同伴客數據聯合創始人、首席科學家馬志博：霍金的博士學位是應用數學與理論，其實當大家説到物理的時候，我們大部分時候想象的是一個要做實驗總結規律的物理，我們説的是實驗物理。ChatGPT現在還做不了實驗物理，你得給它配上一個機械手，它才能去做實驗。
它能做理論物理（理論研究）。暫且不看通用型人工智能，專門解決數學問題的人工智能其實已經能在數學上展開很多的探索了，並且已經有論文證實了這一點。人工智能能搜索規律、自我糾錯，這種思維方式或者説矩陣運算，讓它在研究數學規律時，反而比人類數學家做得還好。
在某些領域，它的邏輯推理更跳躍，邏輯推理更嚴謹。在這種邏輯推理非常嚴謹的數學領域，一旦它找到了規律，包括這種符號行為的推導，人工智能是能識別符號的，比如説數學上的因為、所以等符號，它能識別這些基本的數學邏輯，它一步一步地推導能夠得到非常高深的數學結論，這基本上是非常可怕的一件事，就是因為數學幾乎是科學的基礎。
產投家：感謝三位嘉賓非常精彩地分享。如果大家對這個話題有興趣，可以聯繫產投家，我們長期關注科技、新能源、消費以及企業數字化四大產業，會定期邀請一線投資人、創業者做客節目，與我們分享。如果您對這四個方向感興趣，或者説有創業的想法，亦或是已經身在其中了，您可以通過掃描下方的二維碼聯繫我們。
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