ChatGPT在问世后，获得了广泛的讨论。商道童言（Innovationcase）根据当前大众最为关注的五个问题，帮助大家更快认识这个新人工智能技术。

问题一：为什么ChatGPT能够会爆出圈？

ChatGPT是一个比较典型的从技术研发到商业化的快速普及的案例，尤其是与日常生活和工作的深度结合，加速了出圈的速度。《微软、谷歌、百度高度重视ChatGPT，AIGC成为新的想象空间》

科技创新： 在Open AI的持续研究中，不断探索和推出新的技术路线。当前ChatGPT版本引入的强化学习方法，大大提升了模型的效果。Open AI 在模型训练中引入了人类专家，这些专家帮助 ChatGPT 写出更符合人类习惯的答案，同时他们也对生成的结果进行排名，通过这样的奖励机制，实现了模型的微调和优化。

敏捷文化： Open AI自成立以来，通过敏捷的方式打造通用AI的能力，并持续坚定投入，这是ChatGPT成功的关键因素。在这样的愿景下，吸引了大量高层次人才开展研发工作，最终取得了重大突破。

反馈机制： 通过用户的使用，Open AI可以获得用户对模型优劣和用户体验的反馈，从而形成从模型使用到体验反馈的闭环，从而进一步优化模型。通过鼓励用户对答案中的风险和危害等进行反馈，参与者有机会赢取500美元的API积分，可以兑换相应的奖品。

问题二：为何ChatGPT这么强大？

这和ChatGPT背后的核心技术有关，这些技术是集成型的技术，在ChatGPT问世前，这些技术就已经存在，而且随着OpenAI的研发，这些技术已经迭代了四个版本。

ChatGPT背后的支撑是专用型的人工智能的大模型，目前人工智能大多是针对特定场景应用训练的，生成的模型很难迁移到其他应用。

过往的人工智能的数据的研发过程需要大量的人工调整参数和标签整理，成本高昂。而大型模型通常使用自我监督学习方法进行训练，在其他场景的应用中，开发者只需对模型进行微调或使用少量数据进行二次训练，即可满足新应用场景的需求。

这意味着大模型的改进可以惠及所有下游的小模型，大大提升人工智能的应用场景和研发效率，因此大模型成为业界重点投资的方向。

实际上，除了Open AI，国外的谷歌、Facebook、微软 ，国内的百度、阿里、腾讯、华为都推出了人工智能大模型。

ChatGPT 另一个核心技术是 Transformer。这是谷歌在2017年提出的一种使用attention机制的深度学习模型，它可以根据输入数据的每一部分的重要性分配不同的权重，大大提高了模型训练的效果，让人工智能可以在更大的模型和更多的数据上工作。还具有很强的跨模态能力，不仅在NLP（自然语言识别）、在语音和图像领域也有能适应。

问题三：使用ChatGPT需要付费吗？它如何盈利？

目前是免费的，而且它的母公司OpenAI亏损严重。

据媒体报道，2022年OpenAI的营收不足3000万美元，净亏损5.45亿美元。随着ChatGPT的普及，它的损失可能会进一步加大，因为每一次用户调用，Open AI都会付出更多的计算资源和带宽成本。

Open AI 也开始了商业化的尝试。 2023 年 2 月，OpenAI 宣布推出付费试点订阅计划 ChatGPT Plus，价格为每月 20 美元。高级功能包括在高峰时段免排队、快速响应时间、优先访问新功能和改进等。

Open AI 预测，随着 ChatGPT 成为吸引客户的重要工具，其收入将快速增长，预计 2023 年收入将达到 2 亿美元，2024 年将超过 10 亿美元。

同时，微软正在洽谈向 OpenAI 投资约 100 亿美元，使其估值达到 290 亿美元。此前，在2019年，微软向OpenAI投资了10亿美元，为其提供了大量资金支持和Azure云算力支持。

此外，ChatGPT目前没有开源计划，以API（应用程序接口）调用的形式服务，这也不同于过往的互联网服务。开源是多年来软件和互联网行业蓬勃发展的核心驱动力之一。

对于ChatGPT为何不开源，部分业内专家也表示认同，因为人工智能技术至今仍是一个黑匣子，其内部机制不明。如果代码是开源的，那么一些不利于社会和人类的事情就很难避免使用这种技术。

问题四：ChatGPT的未来会带来哪些变化和新机遇？

ChatGPT 自己回答过这个问题，他说自己是作为人类陪伴机器人。

目前媒体最关注的是ChatGPT 会否取代搜索引擎 。《ChatGPT走红，AIGC会替代搜索引擎吗？》数字经济应用实践专家骆仁童认为，短期内，不会。不过从长远来看，有可能会结合各类场景，整合形成一种新型的查询工具和信息管理形态。

一方面， 当前的 ChatGPT 给出的答案参差不齐 。它可以对很多问题给出准确的回答，甚至可以写出初级专业水平的分析或报告，另一方面， ChatGPT仍会出现“一本正经胡说八道”的情况 ，这就增加了用户的使用成本。

所以在短期内，搜索引擎的主动获取信息的逻辑，有助于用户提高信息使用。搜索引擎一般会给出很多相关的结果，并根据用户的点击反馈不断优化搜索结果。

不过ChatGPT给搜索引擎厂商带来了极大的冲击，也激发了他们开创全新的搜索体验方向。微软在Bing搜索引擎中加入了ChatGPT功能，并进行了小流量测试。百度还计划在 3 月推出一项新功能，在搜索引擎中添加一个类似于 ChatGPT 的对话机器人“文心一言”。 《 微软、谷歌搜索巨头入局！百度能做好类ChatGPT产品吗？ 》

此外，ChatGPT 未来还可以有多样化的应用可能性：

一是让数字人更像人， 更好地陪伴和服务人。当然，这种能力也可以应用到机器人上，让未来的人形机器人更加智能。

二是大量开发者可以根据不同的行业和场景 ，利用ChatGPT等底层平台，在大模型的基础上进行模型调优，打造满足用户需求的各种丰富应用，从而形成 对话式人工智能的生态。

三是与其他模态人工智能工具的结合创新。 ChatGPT与文字生成图片、文字生成视频，甚至未来直接生成3D模型的工具相结合，可以极大丰富UGC内容，成为内容产业化的核心引擎。

不过，在教育、市场、金融、代码编写等专业服务领域会受到冲击。未来，ChatGPT与更多人工智能、云计算等信息技术的融合创新，将创造出改变生产力曲线的工具，成为经济发展的新动力。

问题五：ChatGPT还有同类吗？

有。ChatGPT 是AIGC 大模型的应用之一。在文本、图像、视频等领域都出现了相应的生成模型，只是知名度远低于ChatGPT。 《AI作画火爆出圈，大厂入局、遍地开花能卷出AIGC新赛道吗？》

例如美国本土的 Claude，获得了谷歌的投资约 3 亿美元。有媒体宣称，Anthropic 比 ChatGPT 能构建更加“可靠、可解释和可操纵的人工智能系统”方面的工作。

国内除了百度的“文心”， 腾讯也有混元大模型，融合了CV（计算机视觉）、NLP（自然语言识别）、多模态分析的能力。2022年，腾讯“混元”AI大模型在CLUE（汉语语言理解测评合集）排行榜、阅读理解、大规模知识图谱上同时登顶。

随着 ChatGPT 这样的大模型在大众层面普及，也会加速人工智能往通用人工智能发展。目前的GPT3.5表现出了更强的能力， 业界普遍预计GPT4将于今年推出，具有更强的通用能力。

但同时，我们也需要有一个清醒的认识，AI并不是万能的，它不能替代人的思考和创新。也就是说，人工智能再强大，它解决的问题也只是人类面临的所有问题中的一小部分，人工智能找到解决方案的问题只是可计算问题的一小部分。

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