創業公司如何不淪為OpenAI“死侍軍團”：訓練小眾數據，服務特定用户_風聞

撰文｜宇婷‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

堅持獨立的思考，哪怕它在此刻並非100%正確。

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GPT和Dall-E之上，創業公司需要訓練一個OpenAI無法複製的專門聊天機器人。或者考慮GPT-J等。並且為特定人羣訓練特定數據集，這可能是未來的出路。

生成式人工智能席捲了大公司和創業公司。

美國方面，

Open AI發佈了迄今為止最先進的語言模型GPT-4；

谷歌宣佈了Workspace中的AI功能，涉及Gmail、Docs、Sheets和Slides；

微軟宣佈了Microsoft 365的copilot ，涉及到Docs、Excel和PowerPoint；

谷歌發佈了Bard，與ChatGPT競爭；

Open AI幾乎連續發佈了ChatGPT插件。

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首先説兩家美國公司。

第一家，ContentBot.ai是一個構建在OpenAI技術之上的內容自動化工具，在ChatGPT問世之後失去了客户和收入，其創始人公開宣佈將不得不轉變其產品。

第二家，Jasper AI，在GPT之上構建的文案創作初創公司的創始人在今年10月宣佈獲得了1.25億美元的融資，估值為15億美元，但是在12月，OpenAI發佈了ChatGPT。

Jasper AI提供了和OpenAI足夠相媲美的功能，而且免費，但仍然無法阻止其線上流量下滑。根據數據提供商SEMRush的數據，流量下滑一半。

Jasper AI因為有足夠的資金和知名度，因此有時間開發和銷售自己的轉悠技術，目前它正在整合其他AI模型（如GPT-J）以減少對GPT的依賴。

GPT-J是EleutherAI主導，2023年1月，EleutherAI正式註冊為非營利研究機構，這個組織被視為是OpenAI的開源版本以打破OpenAI的壟斷。

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這兩家公司的例子是説，當所有應用都需要以AI為軸重新做一遍的時候。

創業公司如何保持自己的獨特產品功能？在產品上如何不雷同？以及如何保持收費？

今早我看了一篇文章，作者是Ben Parr，他是一位前媒體人，後在AI領域創業，同時是專注在AI領域的作家。

他提出了一個視角以及例子和建議，創業公司如何不要在這波OpenAI的浪潮下陣亡。

也就是説，不以AI為軸心改變自己的產品和商業模式，未來必死。

但是加入AI之後，如何思考公司？

Parr的提醒是，公司一定要更加專注服務於你所服務的客户，擁有更加垂直的數據。這是唯一的道路。

“務必做特定垂直領域的專門人工智能。”

“pecialized AI for specific verticals”

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與其他熱門技術不同，生成式人工智能已經與大眾的日常融合。足夠好用、簡單、且用起來很好玩。我認為這種產品調性是ChatGPT能夠快速起量的原因。當然，ChatGPT是一個包裹在這種好玩、簡單，像搜索一樣產品背後的大模型，並不是一個簡單的前端交互產品。

接入OpenAI成為一些創業公司目前轉變產品或者用户量的可能性，也意味着你必須佔領的技術高位。

另一方面，AI在一個月之間成為普惠功能，開發人員不需要擁有大型語言模型和機器學習經驗，企業不需要僱傭大量AI工程師，只需要通過OpenAI應用程序編程接口發送指令（用自然語言描述）或提示就可以生成結果，甚至在幾個小時內啓動AI。

OpenAI的兩個最流行的技術GPT和Dall-E之上，已經接入了大量應用程序和創業公司。OpenAI也在投資相關生態內的企業。對此，惶恐的不僅僅是尚未接入AI的創業公司，即便是巨大的Google，也在被顛覆，Bard目前在功能上遜色於OpenAI。

這很正常。

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回到創業公司的產品上。

如果想抓住AI成為獨角獸，而不是淪為OpenAI的“死侍軍團”，需要極其謹慎地將生成式人工智能，也就是國內流行的“AIGC”和業務模型結合。

OpenAI的技術功能很強大，你用不用它，你的競爭對手都會用它。而OpenAI自己也會發展用户。

Parr的觀點是：對抗“平颱風險”的關鍵是，思考如何構建一個產品，OpenAI這種平台本身是壓根就不會構建的。

“這個時候找準產品的核心剛需點，且這個點是基於產品本身的用户基礎，基於產品原本的優勢，並且不太會被他人願意去做的功能點。”

機會在於：“不要試圖為所有人構建生成式AI工具。為有特殊需求的垂直領域構建。”

這一點是建立一個強大、可靠、持久的產品，而不是在這一輪AI應用中消失的前提。

Parr舉兩個例子：

ChatGPT可以提供基本的診斷，但沒有集成到醫院的許多系統中，也沒有數百萬(或數十億)臨牀數據點的數據。任何醫療技術都有隱私性要求。

OpenAI永遠不可能構建醫院可能需要的所有集成、數據點和監管功能。這為專注於醫療的初創公司創造了機會。

GitHub的Copilot產品是另一個例子，它專注於特定的人羣——開發者人員提供工具。

Jan一位軟件工程師的評論也有啓發：

比如把CoreML模型下載下來，安裝在設備本身上，可以離線使用，這不會因為OpenAI響應時間過慢而影響用户體驗。

總結下：

（1）需要專用的、小眾的數據集訓練模型。使用ChatGPT無法訪問的數據庫(如醫療數據、數百萬封電子郵件等)來訓練。這使得將你公司的結果與ChatGPT的結果有所區分。

結果將是一個OpenAI永遠無法複製的專門聊天機器人。

（2）專注於特定垂直領域的產品。比如為健康、育兒、法律和政府等領域的人們提供服務，提供專門的數據、接口、合規能力、集成和營銷，大型面向公眾的人工智能平台無法提供這些。

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我這一篇文章寫的很淺，我也並不清晰地瞭解目前中國創業公司中，有誰在場景上做得足夠有壁壘，這一切才剛剛開始。

但想提出一個問題。以及給出一個我的認知是：用户最終的選擇，是取決於他們信任誰。對於功能的穩定性是信任的一個關鍵，這是這一輪我為Notion而不是ChatGPT plus付費的關鍵因素。

實際上，對於AI的平颱風險也並不是首次出現。Shopify、iOS應用商店於創業應用的關係，很多產品人已經體會到的。

未來，產品的交互好壞，功能操作上如何融入AI，這一點在Notion的產品設計中，我也體會得到的關鍵。此前，我認為英語不太好的人羣可能會無法用好Notion，現在我收回這一論斷，我覺得Notion在寫作AI上如果走得足夠深入，可以幫助用户一起穿透產品使用的語言關，對於生產力的提升已經可以用魔力來形容。但是我對Notion的期待是，它需要比ChatGPT好十倍。

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最後我的感受，也許我們還來不及思考如何在OpenAI保護已經共享到這個平台之上的數據，但至少我們先思考下，自己公司的產品未來聚焦在哪一種垂直的數據和用户上。用户即數據。

當下擁有海量用户的產品，我也認為，你已經擁有了一座金山，千萬不要忽略你的用户OpenAI不是創業公司做AI的起點，你已經擁有的用户才是金山。

注1:

死侍（Deadpool）是美國漫威漫畫旗下反英雄，初次登場於《新變種人》（New Mutants）第98期 （1991年2月）。本名韋德·温斯頓·威爾遜（Wade Winston Wilson），原本是一名加拿大的特種兵，為了治癒身患絕症的自己而參加X武器（Weapon X）計劃，雖然在被注入了金剛狼的基因後癌症得以痊癒，但也因此造成腦細胞過度增長，人開始變得癲狂。

來源：百度百科