来了,ChatGPT开始在金融圈抢活

梦晨 金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

ChatGPT如此火爆,OpenAI自己也没想到。

根据《纽约时报》最新披露,原本下一代GPT-4在OpenAI内部几乎准备就绪,只待发布。

11月中旬,高层突然宣布新任务:两周后发布免费聊天机器人应用,代号“Chat with GPT3.5”

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一群技术人员临时掉头,但他们中甚至有人怀疑这是否真的有意义。

底层技术方面,他们原本天天接触最先进的GPT4,已经麻木了,GPT3.5对他们来说已是两年前的旧玩意。

产品形态方面,同行Meta发布的聊天机器人无人问津,另一个科学文本生成模型Galactica还因不准确3天就被喷到下架。

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知情人士透露,OpenAI高层的思路本来也很简单的:

去年爆火的AI绘画就是始于OpenAI发布的DALL·E,但因版权、伦理等顾虑选择了内测邀请制,最后被免费、开源的Stable Diffusion抢走了绝大部分风头。

聊天机器人上,他们担心发生类似的情况被其他公司抢先。另外用旧模型迅速推出一款产品可以帮他们收集反馈,以改进新模型。

仅用13天,ChatGPT正式诞生。

接下来的事情,出乎所有人意料。‍‍

5天用户破百万,2个月活跃用户破亿,ChatGPT成为史上增速最快的消费级应用。

学生用它写作业,打工人用来写周报,程序员用来写代码……‍

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不过ChatGPT的意义,似乎不只限于消费级应用这么简单。

商家、品牌方试用后也觉得“真香”,如美国房产中介用它来生成房源文案,原本一小时的工作量缩短到5秒。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

两个月席卷全球,OpenAI自己都怕了

热度来得太快就像龙卷风,OpenAI自己都怕了

OpenAI总裁Greg Brockman曾在推特庆祝用户突破200万,作为CEO的Sam Altman则认为这样宣传并不明智,并叫他删除。

Altman担心过度炒作可能引发监管反弹,或导致用户对未来版本期望过高。

尽管Altman想压下热度,外界仍在持续沸腾。‍‍‍‍

微软追加投资,谷歌如临大敌,各种相关不相关的AI公司股价暴涨。

比尔·盖茨在接受福布斯采访时盛赞道:ChatGPT的意义不亚于PC和互联网诞生。

从这个角度看,ChatGPT与真正的独特之处,在于改变了人与机器交互的模式。

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遵循上下文回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提并拒绝不适当的请求,是ChatGPT发布时最初的三个宣传点。

ChatGPT远称不上完美,数学计算不准确,经常一本正经胡说八道,21年之后的新知识一概不知。

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但人们还是愿意去尝试,与之互动,每天生成数十亿字文本。

OpenAI产品副总裁Peter Welinder最近透露,3年前他们刚开始测试GPT-3的API接口时,几乎找不到愿意尝试的人。

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作为Demo开放的GPT-3 Playground影响力也仅限于技术圈内部。

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财富杂志把ChatGPT比作iPod和iPhone:在苹果发布iPod之前就有MP3播放器,但并没有引发数字音乐革命;在iPhone之前也有其他智能手机,但没有形成应用生态。

小冰公司CEO李笛曾在量子位举办的MEET2023智能未来大会上分享他的见解:

ChatGPT改善了AI的行为,即使生成的内容不够准确,人们也会觉得有意思。

对话是比关键词搜索更自然的交互模式,让AI不再冷冰冰,在做到高并发(同时响应多个用户)的同时,做到了高转化率(满足用户新的需求),才成为划时代产品。

如今,围绕ChatGPT及其所代表的AIGC(AI内容生成)展开的生态和竞争可分为四大层次。

第一层是AIGC模型、服务本身。

谷歌自家的LaMDA在内部抓紧测试,还投资了从OpenAI分裂出去的公司Anthropic,双管齐下以抗衡微软。

中国方面,粤港澳大湾区数字经济研究院(IDEA) 认知计算与自然语言研究中心拥有国内最大的开源模型体系-封神榜,已开源的 98个模型正在全力支持中国AIGC发展,探索研发适配各个领域的个性化模型。

中心负责人张家兴博士曾表示“在当下及未来的AI发展中,一个模型就可以是创造产品中很重要的一部分,甚至一个模型就可以催生一个产业,比如最近大火的Stable Diffusion (Diffusion Model),就是促进AIGC产业迅速发展的一个重要里程碑,可以说底层模型不断地制造和进步就是推动整个AI产业进步的一个重要因素。”

而百度也将于3月推出自己的生成式搜索产品。关于这点百度曾向量子位透露:最终产品会与ChatGPT有很大不同,即虽是多轮交互,但并非单纯的多轮对话。

第二层是将AIGC能力集成到现有产品。

微软宣布旗下所有产品全线整合ChatGPT,视频会议工具Teams已上线能自动生成会议记录并预测下一步任务。

谷歌也即将于2月8日召开最新发布会,外界推测很可能与AI产品相关。

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第三层是使用AIGC能力开发全新的产品类型。

DoNotPay使用ChatGPT做AI律师,帮人处理罚款和账单。

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谷歌工程师出走成立的Character.ai,可以让聊天机器人模仿历史人物、现实名人或虚拟人物与用户对话。

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国内这个模式也涌现出一批新秀,如Glow一度登上热搜。

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最后一层,则是直接或间接使用AI生成的内容。

初创公司ProfilePicture.AI使用ChatGPT与GitHub Copilot生成了产品的主要代码。

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甚至国内动作快的企业都开始尝鲜了,会找技术圈的合作伙伴来共同探索。‍‍‍‍‍‍‍

如招商银行信用卡刚刚发布的一篇使用ChatGPT生成的品牌稿件,就是与氪信信息技术有限公司朱明杰博士等合作,完成了国内金融行业首篇利用AIGC技术生成的宣传稿。

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朱明杰博士表示,去年年底ChatGPT的出现让他备受震撼,哪怕是作为早年OpenAI创始的见证者,如今看到AI真的学会了人类的知识,依然觉得超越想象。

2017年,当时OpenAI成立还没多久,我们去硅谷做访问交流,他们认为能符合马斯克第一性原理的人工智能方向,是训练出一个能把人类知识都学会的AI,以解决人类面临的知识挑战的问题。

还有什么不能实现的呢?这个时候,像招行信用卡这样敢于率先迈出一步去探索去拥抱未来的企业,相信都能得到先机。

AIGC新时代,还有多远?

仅靠现在的ChatGPT技术,还不足以支撑以上模式长期发展。

除了内容生成不够准确外,许多尝鲜者还发现“模型无法定制化”是ChatGPT现阶段应用的一大痛点。

一些垂直行业的应用,目前还是使用旧的GPT-3(尽管现在宣传上都愿意模糊二者的区别)。

如初创公司DoNotPay做机器人律师,让AI帮人处理罚款和账单问题。要想让AI了解法律专用知识,必须在通用语言模型的基础上做二次开发。

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而招行信用卡这次算是第一次尝试,产出过程可以总结为:

  • 将人类的诉求,通过适当的自然语言描述输入给ChatGPT。

  • 通过进一步的提示和对结果的反馈来激发模型的联想能力,最终完成稿件的撰写。

例如团队先是让ChatGPT“阐释基因与亲情的关系,引用《自私的基因》的观点”:

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从第一步的结果来看,ChatGPT的回答是包含《自私的基因》这本书中的背景知识;但从语言描述上来看是属于较为平铺直叙的那种。因此团队进一步地对它提出了要求:

写得深入一些要有思辨性。

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不难看出,ChatGPT是在第一轮问答的基础上,根据新的要求加以精进。此时的ChatGPT已经得出两个较为鲜明的观点,一是“生命是基因的载体”,二是“亲情是一份利他的爱”。

更进一步的,团队继续提出要求:

这里可以写得具体一点,举个例子更好。仔细思考一下,通过生命这个载体,亲情是如何超越基因的生物性而存在的,要写得优雅又文采。

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至此,便已经生成了招商银行最终宣传稿中的核心观点内容。

不过团队成员也提醒说,在“调教”ChatGPT的过程中,我们自身一定要提前想好的最终答案的观点轮廓,而后再去对它做引导,否则就有可能会在生成过程中被某些结果带偏思路。

除此之外,由于大模型本身所具备的随机性,若是对第一次得到的答案不是很满意,我们可以尝试重复提问,直至得到满意的回答为止。

可以看出,AI生成的文案算不上行业顶尖,但也能达到中等水准,未来最基础的一些工作可能真的就被AI替代了。

并且AI写文章的强项在于跨学科跨领域,超越单个人的创作能力,不过也不必过分担心,对于创意要求高一些的工作,熟练掌握AI后则会大幅提升工作效率。

至少目前还需要人类通过写提示词给AI下达任务,精通此道的人会获得新的机遇。

如在网络分享ChatGPT使用心得的Riley Goodside就被Scale AI聘为全球首位提示词工程师,年薪200万。

企业同样如此,除了科技巨头谷歌微软为此激烈竞争,AI创业公司抓住风口以外,其他行业也应该像招行信用卡这样积极拥抱变化,才能掌握先机。

最后来大家可以猜猜以下两首小诗,哪首是人类创作,哪首又是由ChatGPT创作的?

A、

最开始的时候,亲情是一组共同的DNA,你在产房里头,我在外头。

后来啊,亲情是一个个游乐园,你在旋转木马上头,我在下头。

长大了,亲情是一场场的考试,你在考场里头,我在外头。

而现在,亲情是一张“亲情信用卡”,你在遥远的外头,我在家乡里头。

人生逆旅 亲情无价

B、
生命孕育,亲情是一条细细的DNA链,你在这头,父母在那头。

成长时,亲情是一本珍贵的家庭相册,过往在里面,你在外面。

后来啊,亲情是一条无限温馨的电话线,牵挂在一端,拥抱在另一端。

而现在,亲情是一张温馨的亲情卡,家人在舍,你在天边。

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