ChatGPT爆火冷思考，爆红背后的挑战

2012年左右，随着基础算力的提升，全球已经开启人工智能热潮即大数据时代。政策、资本先行，应用场景逐渐丰富。机器学习是AI的一种技术方向，无论是自然语言处理还是机器视觉都是机器学习的应用。

2015年左右开始繁荣爆发，神经网络是实现AI深度学习的一种重要算法，是通过对人脑的基本单元神经元的建模和链接，探索模拟人脑系统功能的模型，并研发出的一种具有学习、联想、记忆和模式识别等具有智慧信息处理功能的人工系统。

2017年左右，是图型神经网络的一种，Transformer开始广泛应用于机器翻译之中，逐步取代循环神经网络(RNN)，不再使用递归，而是采用了注意力机制进行优化，通过自我监督学习或无监督方法进行训练，优点在于建模能力强，通用性强，可扩展性强，能够更好的进行运算。而ChatGPT则是在该算法上不断迭代、演进、升级最后生成的一种算法。

ChatGPT的发展趋势图

ChatGPT是OpenAI公司开发的自然语言处理模型，它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列的最新版本，具有强大的语言理解能力和自然语言生成能力。

向ChatGPT提问

过去两个月时间里，ChatGPT在科技领域引起巨大的反响的原因，主要在于它具有以下三个显著特点：

ChatGPT模型训练使用主要来自互联网的文本数据库，包括从书籍、网络文本、维基百科、文章和互联网上的其他文章中获得高达570GB的数据。更准确地说，系统输入了3000亿个单词，这使得它能够更好地理解和生成人类语言。

ChatGPT模型采用了预训练技术，能够在训练过程中学习大量的语言知识和经验，使得它在解决实际问题时更加准确和高效。

ChatGPT模型能够完成多种自然语言处理任务，如文本生成、问答、机器翻译等，其中，它在文本生成的任务上表现最为突出。

随着ChatGPT的应用落地，商业化探索也成为关注焦点，云服务、内容营销、咨询服务等均有望实现商业化落地。OpenAI很注重商业应用，GPT-3已经拥有大量客户。随着微软、谷歌等巨头加码，ChatGPT应用场景有望进一步拓宽，相关领域商业化落地有望加速。

ChatGPT之所以成为爆款，除了其本身的产品力较强之外，一个比较核心的原因是，在全球经济面临一定压力的背景下，企业降本增效需求尤其迫切，而ChatGPT等新技术是解决上述需求的最重要路径。

历史上相类似的，2008年的全球金融危机，催化了云计算产业的快速发展，并逐渐从海外发达国家延展到了国内。因此，在当前，包括ChatGPT在内的人工智能产业，由于其对人工的替代潜能可以有效的帮助企业降本增效，因此会反复发酵甚至加速。

从中短期来看，ChatGPT对包括搜索引擎巨头在内的产业生态，暂时还不会带来实质性的颠覆。因为目前ChatGPT不开源，商业模式不清晰，同时其运营过程又需持续产生高额成本，因此影响了其生态的快速膨胀，这给其他公司会留出应对的时间和空间，也同时为其他的产业链参与者带来了机会。

ChatGPT虽然目前技术水平相对其他AI聊天工具更高，但仍未达到理想状态，其产品迭代及生态建立仍需一些时间，盈利兑现也需要时间。

ChatGPT潜在商业模式

全球TOP3的人工智能研究机构，都在各出奇招、争夺AIGC主导地位：OpenAI是文字生成领域的领航员，DeepMind是通用型AI的探路人，Meta在加速AI的商业化落地。

这些企业吸纳资本支持与人才投入。在所有内容生成式AI中，输出文字和音乐的已经先一步找到了财富密码。最早出现的AI生成文字在遍历了写新闻稿、写诗、写小剧本等颇受关注的应用方式后，终于在营销场景找到了能够稳定变现的商业模式，成为写作辅助的效率工具，帮助从业者写邮件、文案、甚至策划。

模型是人工智能的灵魂，本质上它是一套计算公式和数学模型，参数量越大，模型越复杂，做出来的预测就越准确。通过学习各行各业各类数据，除了能给出相较于小模型更准确的预测结果之外，它也展现出了惊人的泛化能力、迁移能力，产出内容质量更高、更智能，这也是当前AIGC工具让人眼前一亮的原因。而大模型的快速发展，对行业发展起到了明显的推动作用，它也是行业淘汰与否的判断要素。

对于人工智能技术，我们一直都是既爱又恨的矛盾心态，但于现实而言，由人工智能技术推动的第四次工业革命的发展脚步并不会因这种矛盾心态而停歇，就如同前三次工业革命一样。

随着微软对ChatGPT的关注，产业、投资圈都热了起来，美股BuzzFeed因为要采用ChatGPT技术就实现了两天涨三倍的壮举，不少上市公司也表态具备技术积累。

躁动当然是好事，而且在前进道路上，必然会给许多人带来阵痛，但同时也让会创造出更多全新的工作品类。所以在历史的滚滚车轮下，与其担忧，不如积极善用这些技术，助力工作与生活。