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ChatGPT类产品商业化: ToC企业积极拥抱, ToB企业谨慎观望

  “当时代抛弃你时,连一句再见都不会说。”多么悲凉与决绝。GPT-4正式推出,距上一次迭代不过6个月,距ChatGPT的推出仅仅4个月。其多模态、实时学习能力大幅提升,令不少企业的CIO、CTO感到如临大敌。

  技术、市场瞬息万变,云计算、大数据、区块链,人工智能……一个个熟悉而陌生的词每天都从我们眼前闪过。ChatGPT成了近一个月的“顶流”,牵动着无数科技爱好者的心弦,生怕与其失之交臂。

  ChatGPT类产品商业化: ToC企业积极拥抱, ToB企业谨慎观望(图1)

  ChatGPT似乎无所不能:与人聊天思维活跃,能写会画脑洞大开,修改代码令Bug无处躲藏……引发广泛关注的同时似乎也让资本、创业者嗅到了“下一个风口”。百度、阿里、京东、科大讯飞纷纷表示将尽快推出类似产品。2月7日百度声称将推出相关产品,随即百度又表示,“类ChatGPT应用”文心一言(ERNIEBot)将于本月完成内部测试。

  一石激起千层浪。邮储银行、爱奇艺、雅昌文化集团等涉及互联网、媒体、金融、汽车、保险等行业已有近300多家企业宣布接入百度文心一言生态。百度对AIGC(AI-Generated Content人工智能自主生成内容)的商业化信心满满,CEO李彦宏也难掩兴奋之情,强调,“技术已经到了临界点,类似ChatGPT这样的技术如何运用在搜索场景上,未来一年我们会非常有机会”。

  雅昌文化集团CTO & 雅昌艺术网总经理蒋子俊接受至顶网记者专访时表示:“文心一言将在 3 月上线,百度是国内 AI 积累比较靠前的企业,因此我们会优先选择这样的合作伙伴。”

  “我们现在重点在布局元宇宙赛道。由于ChatGPT并未对国内机构开放使用并出于安全合规考虑,百度的文新一言是目前是相对可靠的选择。有人认为AIGC 来了,元宇宙就会不火了,我认为这是片面的看法。元宇宙是个大的概念, Web 3.0是其基础设施或者是分支。正如在PC时代叫Web1.0,它解决PGC的信息连接的问题;移动互联网时代叫Web 2. 0 其实就是 UGC,用来解决信息效率问题;到 Web 3.0时代,或者叫元宇宙,要解决信息公平问题,里面大部分的内容是在虚拟世界里基于AIGC产生的。“

  “因此AIGC技术深具潜力,它与Web 3.0包括虚拟数字人一样都是基础设施,他们和元宇宙并不冲突,可以完全融合。就像移动网络有4G、5G,未来还会有6G,但并不是5G出来4G就不能用了,最后形成了异构的网络、异构的终端构成的融合系统。”

  AIGC短期被高估,长期易低估

  “人们对技术总是短期高估了它的能力,而长期却被低估。”蒋子俊对ChatGPT这样评价。然而他指出:“AI再智能还是要依赖人,算法和算力,之外更关键的是数据。就ChatGPT来说,它依靠的是2021年以前的数据,它的预训练的成本很高,实时性也很差,也不具备真正的智能。“

  “由于严重依赖于你给他灌输的数据,因此它的回答有点类似鹦鹉学舌,更多的时候是一本正经地胡说八道。包括一些简单的‘鸡兔同笼’问题就能难倒它。所以从本质上说它不会取代人,更不会取代程序员。要是能取代,也就是那种最入门、最低级的程序员。然而它可以作为辅助工具更好地为人服务。”

  “它并未创造科学,更多是工程方面的突破。就跟元宇宙刚出来一样,艺术家对它也是很恐慌,但作为一种技术来讲,艺术与科技从来都是不分家的。从技术层面而言,它是易变的,一直在演进。艺术家们绘画的颜料有几千年的历史,但颜料也一直在改变、也在进步。19世纪出现了照相机,今天叫摄影技术,后来就有了电影,未来元宇宙同样会有更新的技术。这对艺术家来说肯定会有一些心理上的影响,甚至恐慌。而从艺术层面而言,人类的情感追求,人与自然、人与宇宙、人与社会等人文精神的探索,却是永恒的,技术并不会对它有太大的冲击。”

  “从历史的角度来讲,不会有革命性的冲击。ChatGPT也好、元宇宙也好,在某些场景下的替代是有可能性的。但对于表达真情实感上,机器还没有这个能力。”

  消费互联网积极拥抱AIGC ,产业互联网态度谨慎

  与消费互联网积极拥抱AIGC技术不同的是,产业互联网企业虽对这项技术很感兴趣,但对其应用到企业的生产场景的态度却很冷淡。

  国内知名能源企业CTO姜先生接受记者采访时表示:“我们目前对AIGC技术的应用还没有具体规划。对于我们这种能源企业的帮助不是很大,短期内看不到合适的应用场景。”

  “ChatGPT我们也测试了一下,产品很初级、也不太好用。尤其是结果的可靠性、以及性能等方面,我们对它还没有足够的信任。”

  但AI在企业生产中仍有很大的发展空间。姜先生认为:“对于新能源企业,我们的能源主要来自光能和风能,对天气的依赖性很强。因此精准判断天气对我们的生产来说非常重要。目前的天气预测主要利用历史数据、卫星数据、以及地面观测的数据进行不断监测与推演,通过算法预测未来的天气情况。现在看,AI预测在精度上离我们的实际需求还有一定差距。”

  “但同时我们看到,ChatGPT应用了大模型技术。我们也会考虑利用大模型技术对天气精准预测,并希望在这方面能有所突破。”

  “我们看到它在文字处理,比如法律条文方面的一些优势。它对各种合规的条文判断比较精准,对合同的审阅、关键数据的提取能非常快速地给出答案。未来在企业合规、合同以及财务方面应该有较适合的应用场景。然而要在企业生产中大规模应用可能要等到3-5年之后才会看到比较清晰的路线。”

  AIGC产业化之路长且久,还需脚踏实地

  我们今天谈AIGC它代表的本身不仅仅是技术,也反映出了整个行业的焦虑和短板。蒋子俊指出:“ 今天我们热议ChatGPT,希望他能改变些什么,但它仍面临很多挑战:有不仅有技术问题、产品体验问题,还有成本、合规性问题、版权问题、安全问题……”

  “我们国内在技术应用层面探索得比较多,也有了很多成功的经验,所以我们看到了追各种热点的现象。追元宇宙、区块链、Web3.0 、ChatGPT……这说明今天互联网的增长乏力,发展遇到了瓶颈,大家都在存量竞争,存在大量的同质化竞争。各行业不论资本、技术、还是产品都在寻求新的突破口。”

  “这也反映出我们在底层技术缺乏积累,不愿意在基础设施、底层技术做投入。只热衷于追逐短期经济效益,以财报为导向,必定不能做出伟大的产品,造就伟大的公司。”

  “未来还是要靠科技为驱动,不是只靠一个简单的商业模式就能成功,要做好更底层的基础工作才能避免低层次的竞争。像亚马逊之前长期亏损也要去做物流,做云计算,基于像芯片、网络、存储、操作系统这样的底层的技术才能形成壁垒,成为自己真正的竞争力。”


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