關於GPT-4的產品化狂想_風聞
脑极体-脑极体官方账号-从技术协同到产业革命，从智能密钥到已知尽头03-25 18:54
如今打開互聯網一看，會看到鋪天蓋地的“GPT-4好厲害”“太牛了”“科技革命到來了”“人類都要失業了”……
但這麼偉大的變革到底是怎麼到來呢？答案好像比較含糊。只有ChatGPT基礎的問答、代寫能力，以及微軟已經開始做的搜索、辦公是目前比較清楚的大語言模型落地方案。如果僅僅有這些東西，似乎也還達不到科技革命的效果。
為什麼會這樣？
答案在於，任何技術想要最終發揮效應，都要經歷一個“技術-產品-經濟效益”的三階段發展。這其中，產品化是承上啓下不可或缺的一步，很多優秀的技術就是因為無法產品化，最終只能停留在特殊或小眾領域，也有很多變革並不需要明確的技術指向，僅僅是因為產品出色，就可以引發變革。就像iPhone集成了很多新技術，但本身是產品創新。
在如今這個節骨眼上，每個人都能感覺到GPT藴藏的變革能量。但我們對他如何產品化還知之甚少，能看見的應用方案，主要還是以API的形式完成，更多屬於極客和開發者。
先別提顛覆世界，那太虛，也別僅僅盯着已有的技術能力，那又太實。只有中程的產品化階段，才是絕大多數人在這輪AI爆發中的機會所在。
信息時代3.0，主線是“命令”
信息時代有兩條顛撲不破的主線：信息獲取與個人娛樂。搜索、信息流、門户網站、直播、短視頻等，這些互聯網產品樣態都離不開信息獲取效率的升級，以及個人娛樂體驗的加強。GPT-4代表的大語言模型，可以在短時間內生成大量內容，甚至生成PPT、網站、視頻，這些傳統意義上AIGC難以做到的內容。
這個能力推演下去，最大的產品價值在於，大語言模型帶來人與信息交互方式的徹底改變。
英偉達 GTC 2023 大會上，黃仁勳説：“生成式 AI 就是一種新型的計算機，我們可以用人類語言進行編程，任何人都可以命令計算機來解決問題。”
“命令”這個詞非常關鍵。當GPT-4以及未來更多大語言模型成為產品基底，用户與信息產品、娛樂產品之間的互動方式，最大可能性就是命令。
在信息1.0時代，你的需求可以被查詢到，這是搜索機制，代表產品就是搜索引擎。
信息2.0時代，你的需求可以被迎合，這是推薦機制，代表產品是信息流和短視頻。
當AI能力進一步提升，你的需求可以被短時間內訂製且滿足，GPT-4乃至5、6、7帶來的新機制，就是命令機制。
在這個階段，信息不是已經成型，然後根據用户需求進行查找，而是信息本身不存在，當用户發出指令後再進行AIGC。比如説，我在搜索引擎時代，想要寫一篇關於芯片的文章，就需要依靠關鍵詞、關鍵信息去搜索、查詢各種數據報告，需要用户有耐心和信息查找能力。而在信息流時代，AI推薦機制會根據我查找、瀏覽了芯片相關信息，自動推送相關內容，這些內容有的有益，有的沒用，需要用户來辨別。
如果説，這種命令式信息收集，改變的生產、學習效率，以及信息獲取方式。那麼類似技術驅動的AI生成視頻則可以極大改變娛樂模式。今天我們會覺得很多短視頻的模式化、快餐化，簡直像AI做的，未來這個擔心或許就沒有了，因為視頻就是AI做的。
電影解説、明星八卦、勁歌熱舞，AIGC未來將會隨時訂製大量視頻內容，裏面的電影信息是GPT抓取的，明星八卦是AI蒐羅的，跳舞的男孩女孩形象都是AI生成的，不用再去尋找內容，不用再讓AI推薦，也不需要大量短視頻創作者、UP主費時費力製作剪輯，只需要一個命令，輕輕鬆鬆幾個小時的娛樂時間就打發掉了。
如果説，信息時代1.0是人找信息，2.0是信息找人，那麼AIGC帶來的信息3.0時代，就是誰也不用找誰，AI自己可以生成。
這個產品化機會的核心是繼搜索引擎、信息流之後，打造“命令引擎”這種新的產品形態。我猜“阿拉丁神燈”應該是個好名字。
遊戲NPC正盯着你
GPT-4發佈的那個晚上，我看到羣裏很多開發者都在討論，而第一條蹦出來關於GPT-4應用的消息，是有人説可以把他放在遊戲裏當NPC。
讓NPC使用大語言模型作為底座，來跟玩家進行內容豐富、高自由度的多輪對話，應該是一件很容易想到的事情，但這位朋友説的卻不是這個意思。
GPT-4的一個關鍵創新特性，是讓AI來識別圖片，並且理解圖片中的細節、內涵等，比如可以理解一張搞笑梗圖中的幽默點到底在哪。
這種能力如果用到遊戲裏，將賦予遊戲和遊戲NPC一個前所未有的能力：看見玩家。
從電子遊戲誕生之日起，玩家要做的就是去看到、聽到一個虛擬世界，並沉浸其中。這個過程中，玩家要儘可能脱離自己周遭的現實，遊戲感始終是單向的。雖然AR遊戲、體感遊戲的出現，一定程度上改變了這種情況，讓玩家的體態、運動、力量以及遊玩環境進入到遊戲當中，但遊戲本身對玩家是缺乏理解的。
如果讓GPT-4成為遊戲NPC，或者作為遊戲本身機制的一部分，那或許我們距離遊戲能夠理解玩家，並做出對應反應已經不遠了。你在觀察遊戲NPC的時候，他們可能也在觀察着你，嘗試理解你的表情、你的體態，解讀你在遊戲中的困惑、激動，或者卡關之後想摔手柄的暴怒。
這種融合在兩個領域最有可能性，一個是強調互動的AR、VR遊戲，另一個是注重NPC自由互動的開放世界與多結局角色扮演遊戲。
除了遊戲之外，“看懂”這個能力還可以被用到數字人，甚至機器人身上。也可以帶來相當有分量的產品機會。
“一嘴通辦”
説了toC的，讓我們再聊聊toB。今天很多人都知道一個詞，叫做“一網通辦”。就是説在政務系統中打通各個部門的信息系統界限，從而避免辦事人要在不同部門之間來回奔波，產生辦不完的手續、蓋不完的章、跑不完的路。
但是“一網通辦”這種模式，其實依舊有痛點存在：
一是“通辦”僅僅是數據打通了，但辦理邏輯和辦理方式依舊與之前無異，用户該不會的還是不會，該卡住的還是卡住，可能需要花費大量時間在反覆詢問、填寫材料、諮詢上。
另一個是“一網通辦”的效率高度依賴操作人員能力。由於操作人員精力和專業能力有限，必然不瞭解各個業務領域，因此一旦出現複雜的情況，就會出現操作員雖然能處理，但不知道如何處理的問題，需要層層請示領導或者跨部門溝通，這樣反而降低了效率。
大語言模型與這些領域的融合，必然能夠解決一些問題。辦事人可以直接諮詢AI，瞭解複雜的部門、業務之間的內在邏輯、辦事方法，從而儘量一次性完成辦事需求；而操作人員也可以依靠AI來獲取跨部門的操作方法、操作樣例，從而能夠完成較複雜情況的高效率處理。最關鍵的是，類似能力可以更多用AI替代人工。
這種依靠大語言模型知識抓取、邏輯分析能力的服務平台，可以把“一網通辦”升級成“一嘴通辦”，辦事人説清楚訴求就全面搞定。當然這個名字純屬開玩笑，但城市服務的核心，一定要從“網”轉變為“人”，這一點是毫無疑問的，也是大模型時代的toB產品核心機遇。
類似的能力，最具有落地需求的就是政務與金融方面，這兩個領域涉及事項多、專業性強，並且與民眾需求緊密相連，從更遠一點考慮，可能也包括財税、法律、醫療。GPT代表的大語言模型，可以打破公眾服務的邊界，讓AI連接起專業知識與用户需求。
集成了諮詢、數據彙總、事項辦理、文書認證等功能的新型AI服務平台，將是接下來toB市場AI技術的核心機遇。
超級無代碼開發
移動互聯網創業熱潮的時候，經常有人開玩笑説，“我創意、機會、方法論都有了，距離拿到融資就差一個程序員”。
這當然是一個笑談，但笑着笑着我們可能會發現，連那個程序員都不差了。
ChatGPT讓人驚豔的一點，就在於代碼的自動生成和修改。其實很多程序員朋友都説，類似AI模型的能力還主要是輔助工作，根本代替不了一個懂業務、懂產品邏輯與實現方式的程序員。
在雲計算與軟件業，低代碼開發，甚至無代碼開發是近兩年流行的熱門概念。核心邏輯是利用代碼庫，將已有開發樣例進行快速複寫，但GPT-4的邏輯顯然更加先進，他甚至不需要用户懂架構，而是直接根據需求生成開發程序。
這種能力，在短時間內生成複雜的軟件應用或許不行，但對於很多沒有編程與開發能力的人來説，通過AI來獲取一個小程序、一個電商平台、一個簡單的APP還是非常有意義的。
用一些模板搭配GPT-4，可以形成“超級無代碼”的產品形式。用户只需要下達需求並支付費用，就可以獲得屬於自己的軟件應用，整個開發過程中的人工成本趨近於0。
為人提供這種AI主導，模板+微調的軟件開發，或許也將變成一個全新風口。其實想想，現在隨手就能拉個羣聊，這在早期的互聯網聊天室時代簡直難以想象，那麼未來人手幾個APP，一堆網站，一羣數字人，可能也不是什麼難事。
從預訓練大模型崛起，再到今天的ChatGPT、GPT-4，最值得關注的是智能湧現效應驅動下，一些作為信息化常識的東西被改變了。換句話説，GPT-4是條件，而不是結果。
只有運用好這些新條件，得出新方法，創造新產品的人才能獲得AI時代最好的結果。
有人會擔心，這麼大的變化之下，我的工作、生活會不會被顛覆？
其實吧，這種焦慮什麼時候都有，但從沒有真正變成災難。
1999年，朴樹有首歌叫做《New Day》，裏面有句歌詞是這麼寫的，“快來吧奔騰電腦，就讓它們代替我來思考”。
20多年過去了，人類還在思考，奔騰電腦在哪裏？