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ChatGPT:一周爆紅,兩周過氣

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ChatGPT:一周爆紅,兩周過氣

技術(shù)拐點(diǎn)來了,大家都在同一起跑線上。

文|科技新知 萇樂

編輯丨 伊頁

兩周前瘋狂刷屏的爆款A(yù)I應(yīng)用ChatGPT,也難逃互聯(lián)網(wǎng)過氣定理。

“人類離強(qiáng)大到危險(xiǎn)的AI不遠(yuǎn)了。”這個(gè)讓馬斯克強(qiáng)烈安利的聊天機(jī)器人,在短短十余天的時(shí)間里,便擁有了一場從走紅到?jīng)鰶龅慕?jīng)歷。

“ChatGPT本來的預(yù)期就不是商業(yè)化,一沒有收費(fèi),二沒有開放API,所以它只是一個(gè)DEMO?!盇I賽道創(chuàng)業(yè)者,猴子無限創(chuàng)始人尹伯昊向「科技新知」表示,熱度下來是正常現(xiàn)象,但這并不妨礙它是一個(gè)跨時(shí)代產(chǎn)品。

在他看來,ChatGPT爆火的背后,映射著一個(gè)不可忽視的事實(shí):技術(shù)的拐點(diǎn)已經(jīng)到了。

“ChatGPT背后運(yùn)用的技術(shù)是GPT3.5,等GPT4出來的時(shí)候一定會(huì)非?;鸨瑢脮r(shí)國內(nèi)很快就會(huì)有一大批創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)。”

彼時(shí)的AIGC賽道,必將迎來一場“血戰(zhàn)”,一邊是布局多年的BAT老勢力,一邊是初生牛犢的新選手,誰的贏面比較大?

站在新的技術(shù)拐點(diǎn)前,或許大家都在同一起跑線上。

AI難被“馴服”

很多人對于ChatGPT的過氣表示并不意外,甚至包括開發(fā)方Open AI的CEO Sam Altman本人。

“ChatGPT的局限性令人難以置信,但在某些方面足夠出色,足以給人一種強(qiáng)烈的誤導(dǎo)印象?,F(xiàn)在依賴它來做任何重要的事情都是錯(cuò)誤的。它是一個(gè)項(xiàng)目的DEMO;我們在穩(wěn)健性和真實(shí)性方面還有很多工作要做?!盨am Altman在社交媒體上如此表示。

從實(shí)際體驗(yàn)來看,目前版本的ChatGPT存在兩個(gè)關(guān)鍵性的問題。

問題一:只提供了“情緒價(jià)值”,沒有提供“商業(yè)價(jià)值”。

正如Sam Altman所言,現(xiàn)在依賴ChatGPT來做任何重要的事情都是錯(cuò)誤的。當(dāng)作一種娛樂屬性的軟件來說沒問題,但如果渴望ChatGPT能有更大的實(shí)用價(jià)值,似乎有些太過理想。

一款合格的工具是幫助人們減少重復(fù)性勞動(dòng),而一款好工具是能幫助人們進(jìn)行決策。而ChatGPT目前能做到的,還處于第一階段。

就拿前幾天有人夸贊ChatGPT編程能力很強(qiáng)大舉例,對于外行或者入門級(jí)程序員來說,ChatGPT快速生成的代碼已經(jīng)足夠用,比如Java的簡單編程例子,九九乘法表、水仙花數(shù)等,但對于中高級(jí)開發(fā)人員來說還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

問題二:看似合理,實(shí)則荒謬。

有時(shí)ChatGPT還會(huì)鬧出一些烏龍事件。Open AI公司承認(rèn),盡管號(hào)稱可以和人類對話,但ChatGPT也可能寫出“看似合理但不正確或荒謬的答案”。

比如有網(wǎng)友輸入“宮廷玉液酒”來考驗(yàn)ChatGPT,它一本正經(jīng)地給出回答:“宮廷玉液酒是一種傳統(tǒng)的中國白酒......”而我們都知道,如果這句話問一個(gè)中國網(wǎng)友,他給到的答案會(huì)截然不同。

OpenAI坦承,由于ChatGPT的知識(shí)只來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,而不是任何類似人類對世界復(fù)雜和抽象系統(tǒng)的理解,因此“該系統(tǒng)可能偶爾會(huì)產(chǎn)生不正確或誤導(dǎo)性的信息,并產(chǎn)生攻擊性或有偏見的內(nèi)容?!?/p>

清華大學(xué)國強(qiáng)教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)首席研究員也指出,這款機(jī)器人本質(zhì)上還是一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)的語言模型,應(yīng)該沒有真正理解開放域的問題。它在處理開放域的問題上實(shí)際上還是基于概率,基于前一個(gè)值來生成下一個(gè)值。

狂歡的中國學(xué)徒們

人們對于技術(shù)的期待,往往太過于理想主義?;蛟S應(yīng)該放低些對AI的期待和要求,畢竟很多時(shí)候,人類自己都不知道心里想要的正確答案是什么。

就像微軟旗下AI產(chǎn)品小冰公司CEO李笛說的那樣,ChatGPT非常強(qiáng)調(diào)回答的因果關(guān)系,而回答的結(jié)論本身是否正確對它而言并不重要。強(qiáng)調(diào)過程,弱化結(jié)果,這是ChatGPT和搜索引擎最大的不同。

又或者說,ChatGPT的意義并不是給出人們想要的答案,而是讓人們感知到,技術(shù)的拐點(diǎn)或許真的已經(jīng)到了。

“技術(shù)拐點(diǎn)的核心體現(xiàn)在于,我們好像離圖靈測試越來越近了?!币幌颉缚萍夹轮垢锌?。

Gartner在《2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢報(bào)告》中指出,生成式人工智能 (Generative Artificial Intelligence)將是最引人注目和最強(qiáng)大的人工智能技術(shù)之一,可用于多種場景,如創(chuàng)建軟件代碼、促進(jìn)藥物研發(fā)和營銷等。

從Disco Diffusion到Midjourney和DALL-E2,AIGC的門檻一次次被降低,最后到Stable Diffusion模型開源,徹底讓AIGC站上了風(fēng)口浪尖。

CMC資本董事總經(jīng)理易然在采訪中指出,目前各個(gè)科技巨頭主要在模型層競爭,而創(chuàng)業(yè)公司在應(yīng)用層有更多的機(jī)會(huì)。

例如OpenAI開發(fā)的GPT-3模型、谷歌開發(fā)的LaMDA模型、Meta開發(fā)的OPT-175B模型、阿里巴巴達(dá)摩院開發(fā)的M6模型、微軟與英偉達(dá)聯(lián)合開發(fā)的Megatron-Turing(MT-NLP)模型等。

視野聚焦到國內(nèi)不難發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)大小廠都開始更加關(guān)注AIGC。

在今年7月的百度世界大會(huì)上,創(chuàng)始人李彥宏表示:“AIGC或許將顛覆現(xiàn)有內(nèi)容生產(chǎn)模式,實(shí)現(xiàn)以‘十分之一的成本’,以百倍千倍的生產(chǎn)速度,去生成AI原創(chuàng)內(nèi)容。”

不光是一把手親自站臺(tái),百度還將在內(nèi)部組織上進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。有相關(guān)人士獲悉,眼下百度MEG正在籌劃新一輪組織架構(gòu)調(diào)整,重心是將圖文與視頻部門單獨(dú)成立的內(nèi)容事業(yè)群,百度對于AIGC的重視程度可見一斑。

此外,其他大廠也動(dòng)作頻頻。例如,騰訊AI Lab有能夠通過用戶提供的關(guān)鍵詞自動(dòng)生成歌詞并演唱的虛擬歌手“艾靈”、能夠輔助疾病診斷的游戲AI“絕悟”;字節(jié)跳動(dòng)也于近期推出了抖音AI繪畫特效,進(jìn)一步讓AIGC真正走向大眾視野。

阿里在AIGC上的布局稍有不同,從動(dòng)作來看更偏向于底座。達(dá)摩院提出了新概念“模型即服務(wù)”(Model as a Service),即把AI模型當(dāng)作生產(chǎn)的重要元素,從模型預(yù)訓(xùn)練到二次調(diào)優(yōu),再到模型部署,阿里將圍繞模型的生命周期來提供相應(yīng)的服務(wù)。

另外一邊,“國家隊(duì)”北京智源人工智能研究院,在科技部和北京市政府支持下,于今年11月開發(fā)了AltDiffusion,以及開源文生圖系統(tǒng)FlagStudio等,將生成式模型進(jìn)行了本地化。

除了頭部科技公司之外,諸如昆侖萬維、科大訊飛、天娛數(shù)科等細(xì)分領(lǐng)域的廠商也都已涉足AIGC。

站在同一起跑線

AIGC大潮的幕布在國內(nèi)已經(jīng)被掀開,這是一場關(guān)于ChatGPT“中國學(xué)徒”的狂歡。那么問題來了,現(xiàn)在入局AIGC晚不晚?

要知道,國內(nèi)應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)公司,大多基于Stability AI或OpenAI這類底座廠商模型進(jìn)行二次開發(fā),只能在應(yīng)用層“卷”。

產(chǎn)品門檻低導(dǎo)致的同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重,對于廠商來說是“無效的卷”,對于用戶來說則是“無限的薅羊毛”,想要找到差異化并發(fā)掘變現(xiàn)潛力并不容易。

另外,很多從業(yè)者表示,版權(quán)一直是AIGC商業(yè)化過程中難以忽視的問題。不過,尹伯昊認(rèn)為,在中國的話語體系里,版權(quán)一定不是制約AIGC商業(yè)化落地的制約因素。

況且,版權(quán)問題其實(shí)也在模型端嘗試被解決,比如Stable Diffusion推出的2.0版本,核心就是讓生成出來的內(nèi)容是版權(quán)干凈。

“AIGC商業(yè)落地真正的痛點(diǎn)在于場景還沒有特別明確,產(chǎn)品有意思并不代表著成功,人很難為一個(gè)娛樂屬性的東西付費(fèi),最終還是看能否有持續(xù)生產(chǎn)力。”尹伯昊向「科技新知」表示。

初創(chuàng)公司如何與百度、騰訊、阿里這樣的大廠比拼?在尹伯昊看來,似乎并不存在這個(gè)問題,因?yàn)樵谛碌募夹g(shù)拐點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)候,在大模型的范式下,過去的積累是清零的,大家都在同一起跑線上。

“坦率來講,百度、騰訊在做的事情和我們是比較像的,都是基于海外出現(xiàn)了創(chuàng)新后,在上面找新場景和新應(yīng)用?!?/p>

同時(shí)也有業(yè)內(nèi)人士分析,大廠在應(yīng)用層的打法可能不會(huì)很垂直,而是更偏向于搭建生態(tài),未來或許會(huì)和很多創(chuàng)業(yè)的垂直廠商有合作機(jī)會(huì)。

寫在最后

1966年,歷史上第一個(gè)聊天機(jī)器人Eliza誕生,它被麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室的德裔美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家約瑟夫·維森鮑姆賦予了充滿戲劇性的內(nèi)涵。

Eliza名字源于戲劇作品《賣花女》,劇中出身貧寒的賣花女Eliza通過學(xué)習(xí)與上流社會(huì)溝通的方式,變成大使館舞會(huì)上被人尊敬的“匈牙利王家公主”。

作為Eliza的創(chuàng)造者,維森鮑姆卻想時(shí)刻提醒人們:“即使有時(shí)好像他們會(huì)說話,但他們從未真正聆聽過你,它們只是機(jī)器。”

他認(rèn)為,正是由于當(dāng)時(shí)的社會(huì)環(huán)境日漸冷漠,才使得人們變得如此絕望,以至于拋棄應(yīng)有的理性和判斷力,轉(zhuǎn)而去相信一個(gè)機(jī)器程序可以聆聽他們的心聲。

很慶幸的是,在半個(gè)世紀(jì)后的今天,人們似乎已經(jīng)找到AI存在的真正意義,它絕非僅僅是提供“情緒價(jià)值”。

接下來,擺在創(chuàng)業(yè)者們眼前的命題便是,如何用技術(shù)改變時(shí)代,用AI技術(shù)深入到產(chǎn)業(yè),帶來更長遠(yuǎn)的商用價(jià)值和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

參考文獻(xiàn):

1、《ChatGPT走紅,人工智能離通過圖靈測試還有多遠(yuǎn)?》,中國經(jīng)濟(jì)新聞網(wǎng)

2、《創(chuàng)業(yè)者的AIGC淘金記》,光錐智能

3、《百度隱藏的AIGC野心》,光子星球

4、《Here’s What To Know About OpenAI’s ChatGPT—What It’s Disrupting And How To Use It》,F(xiàn)orbes

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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技術(shù)拐點(diǎn)來了,大家都在同一起跑線上。

文|科技新知 萇樂

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兩周前瘋狂刷屏的爆款A(yù)I應(yīng)用ChatGPT,也難逃互聯(lián)網(wǎng)過氣定理。

“人類離強(qiáng)大到危險(xiǎn)的AI不遠(yuǎn)了。”這個(gè)讓馬斯克強(qiáng)烈安利的聊天機(jī)器人,在短短十余天的時(shí)間里,便擁有了一場從走紅到?jīng)鰶龅慕?jīng)歷。

“ChatGPT本來的預(yù)期就不是商業(yè)化,一沒有收費(fèi),二沒有開放API,所以它只是一個(gè)DEMO?!盇I賽道創(chuàng)業(yè)者,猴子無限創(chuàng)始人尹伯昊向「科技新知」表示,熱度下來是正?,F(xiàn)象,但這并不妨礙它是一個(gè)跨時(shí)代產(chǎn)品。

在他看來,ChatGPT爆火的背后,映射著一個(gè)不可忽視的事實(shí):技術(shù)的拐點(diǎn)已經(jīng)到了。

“ChatGPT背后運(yùn)用的技術(shù)是GPT3.5,等GPT4出來的時(shí)候一定會(huì)非?;鸨?,屆時(shí)國內(nèi)很快就會(huì)有一大批創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)?!?/p>

彼時(shí)的AIGC賽道,必將迎來一場“血戰(zhàn)”,一邊是布局多年的BAT老勢力,一邊是初生牛犢的新選手,誰的贏面比較大?

站在新的技術(shù)拐點(diǎn)前,或許大家都在同一起跑線上。

AI難被“馴服”

很多人對于ChatGPT的過氣表示并不意外,甚至包括開發(fā)方Open AI的CEO Sam Altman本人。

“ChatGPT的局限性令人難以置信,但在某些方面足夠出色,足以給人一種強(qiáng)烈的誤導(dǎo)印象?,F(xiàn)在依賴它來做任何重要的事情都是錯(cuò)誤的。它是一個(gè)項(xiàng)目的DEMO;我們在穩(wěn)健性和真實(shí)性方面還有很多工作要做?!盨am Altman在社交媒體上如此表示。

從實(shí)際體驗(yàn)來看,目前版本的ChatGPT存在兩個(gè)關(guān)鍵性的問題。

問題一:只提供了“情緒價(jià)值”,沒有提供“商業(yè)價(jià)值”。

正如Sam Altman所言,現(xiàn)在依賴ChatGPT來做任何重要的事情都是錯(cuò)誤的。當(dāng)作一種娛樂屬性的軟件來說沒問題,但如果渴望ChatGPT能有更大的實(shí)用價(jià)值,似乎有些太過理想。

一款合格的工具是幫助人們減少重復(fù)性勞動(dòng),而一款好工具是能幫助人們進(jìn)行決策。而ChatGPT目前能做到的,還處于第一階段。

就拿前幾天有人夸贊ChatGPT編程能力很強(qiáng)大舉例,對于外行或者入門級(jí)程序員來說,ChatGPT快速生成的代碼已經(jīng)足夠用,比如Java的簡單編程例子,九九乘法表、水仙花數(shù)等,但對于中高級(jí)開發(fā)人員來說還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

問題二:看似合理,實(shí)則荒謬。

有時(shí)ChatGPT還會(huì)鬧出一些烏龍事件。Open AI公司承認(rèn),盡管號(hào)稱可以和人類對話,但ChatGPT也可能寫出“看似合理但不正確或荒謬的答案”。

比如有網(wǎng)友輸入“宮廷玉液酒”來考驗(yàn)ChatGPT,它一本正經(jīng)地給出回答:“宮廷玉液酒是一種傳統(tǒng)的中國白酒......”而我們都知道,如果這句話問一個(gè)中國網(wǎng)友,他給到的答案會(huì)截然不同。

OpenAI坦承,由于ChatGPT的知識(shí)只來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,而不是任何類似人類對世界復(fù)雜和抽象系統(tǒng)的理解,因此“該系統(tǒng)可能偶爾會(huì)產(chǎn)生不正確或誤導(dǎo)性的信息,并產(chǎn)生攻擊性或有偏見的內(nèi)容?!?/p>

清華大學(xué)國強(qiáng)教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)首席研究員也指出,這款機(jī)器人本質(zhì)上還是一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)的語言模型,應(yīng)該沒有真正理解開放域的問題。它在處理開放域的問題上實(shí)際上還是基于概率,基于前一個(gè)值來生成下一個(gè)值。

狂歡的中國學(xué)徒們

人們對于技術(shù)的期待,往往太過于理想主義?;蛟S應(yīng)該放低些對AI的期待和要求,畢竟很多時(shí)候,人類自己都不知道心里想要的正確答案是什么。

就像微軟旗下AI產(chǎn)品小冰公司CEO李笛說的那樣,ChatGPT非常強(qiáng)調(diào)回答的因果關(guān)系,而回答的結(jié)論本身是否正確對它而言并不重要。強(qiáng)調(diào)過程,弱化結(jié)果,這是ChatGPT和搜索引擎最大的不同。

又或者說,ChatGPT的意義并不是給出人們想要的答案,而是讓人們感知到,技術(shù)的拐點(diǎn)或許真的已經(jīng)到了。

“技術(shù)拐點(diǎn)的核心體現(xiàn)在于,我們好像離圖靈測試越來越近了?!币幌颉缚萍夹轮垢锌馈?/p>

Gartner在《2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢報(bào)告》中指出,生成式人工智能 (Generative Artificial Intelligence)將是最引人注目和最強(qiáng)大的人工智能技術(shù)之一,可用于多種場景,如創(chuàng)建軟件代碼、促進(jìn)藥物研發(fā)和營銷等。

從Disco Diffusion到Midjourney和DALL-E2,AIGC的門檻一次次被降低,最后到Stable Diffusion模型開源,徹底讓AIGC站上了風(fēng)口浪尖。

CMC資本董事總經(jīng)理易然在采訪中指出,目前各個(gè)科技巨頭主要在模型層競爭,而創(chuàng)業(yè)公司在應(yīng)用層有更多的機(jī)會(huì)。

例如OpenAI開發(fā)的GPT-3模型、谷歌開發(fā)的LaMDA模型、Meta開發(fā)的OPT-175B模型、阿里巴巴達(dá)摩院開發(fā)的M6模型、微軟與英偉達(dá)聯(lián)合開發(fā)的Megatron-Turing(MT-NLP)模型等。

視野聚焦到國內(nèi)不難發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)大小廠都開始更加關(guān)注AIGC。

在今年7月的百度世界大會(huì)上,創(chuàng)始人李彥宏表示:“AIGC或許將顛覆現(xiàn)有內(nèi)容生產(chǎn)模式,實(shí)現(xiàn)以‘十分之一的成本’,以百倍千倍的生產(chǎn)速度,去生成AI原創(chuàng)內(nèi)容?!?/p>

不光是一把手親自站臺(tái),百度還將在內(nèi)部組織上進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。有相關(guān)人士獲悉,眼下百度MEG正在籌劃新一輪組織架構(gòu)調(diào)整,重心是將圖文與視頻部門單獨(dú)成立的內(nèi)容事業(yè)群,百度對于AIGC的重視程度可見一斑。

此外,其他大廠也動(dòng)作頻頻。例如,騰訊AI Lab有能夠通過用戶提供的關(guān)鍵詞自動(dòng)生成歌詞并演唱的虛擬歌手“艾靈”、能夠輔助疾病診斷的游戲AI“絕悟”;字節(jié)跳動(dòng)也于近期推出了抖音AI繪畫特效,進(jìn)一步讓AIGC真正走向大眾視野。

阿里在AIGC上的布局稍有不同,從動(dòng)作來看更偏向于底座。達(dá)摩院提出了新概念“模型即服務(wù)”(Model as a Service),即把AI模型當(dāng)作生產(chǎn)的重要元素,從模型預(yù)訓(xùn)練到二次調(diào)優(yōu),再到模型部署,阿里將圍繞模型的生命周期來提供相應(yīng)的服務(wù)。

另外一邊,“國家隊(duì)”北京智源人工智能研究院,在科技部和北京市政府支持下,于今年11月開發(fā)了AltDiffusion,以及開源文生圖系統(tǒng)FlagStudio等,將生成式模型進(jìn)行了本地化。

除了頭部科技公司之外,諸如昆侖萬維、科大訊飛、天娛數(shù)科等細(xì)分領(lǐng)域的廠商也都已涉足AIGC。

站在同一起跑線

AIGC大潮的幕布在國內(nèi)已經(jīng)被掀開,這是一場關(guān)于ChatGPT“中國學(xué)徒”的狂歡。那么問題來了,現(xiàn)在入局AIGC晚不晚?

要知道,國內(nèi)應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)公司,大多基于Stability AI或OpenAI這類底座廠商模型進(jìn)行二次開發(fā),只能在應(yīng)用層“卷”。

產(chǎn)品門檻低導(dǎo)致的同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重,對于廠商來說是“無效的卷”,對于用戶來說則是“無限的薅羊毛”,想要找到差異化并發(fā)掘變現(xiàn)潛力并不容易。

另外,很多從業(yè)者表示,版權(quán)一直是AIGC商業(yè)化過程中難以忽視的問題。不過,尹伯昊認(rèn)為,在中國的話語體系里,版權(quán)一定不是制約AIGC商業(yè)化落地的制約因素。

況且,版權(quán)問題其實(shí)也在模型端嘗試被解決,比如Stable Diffusion推出的2.0版本,核心就是讓生成出來的內(nèi)容是版權(quán)干凈。

“AIGC商業(yè)落地真正的痛點(diǎn)在于場景還沒有特別明確,產(chǎn)品有意思并不代表著成功,人很難為一個(gè)娛樂屬性的東西付費(fèi),最終還是看能否有持續(xù)生產(chǎn)力?!币幌颉缚萍夹轮贡硎?。

初創(chuàng)公司如何與百度、騰訊、阿里這樣的大廠比拼?在尹伯昊看來,似乎并不存在這個(gè)問題,因?yàn)樵谛碌募夹g(shù)拐點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)候,在大模型的范式下,過去的積累是清零的,大家都在同一起跑線上。

“坦率來講,百度、騰訊在做的事情和我們是比較像的,都是基于海外出現(xiàn)了創(chuàng)新后,在上面找新場景和新應(yīng)用?!?/p>

同時(shí)也有業(yè)內(nèi)人士分析,大廠在應(yīng)用層的打法可能不會(huì)很垂直,而是更偏向于搭建生態(tài),未來或許會(huì)和很多創(chuàng)業(yè)的垂直廠商有合作機(jī)會(huì)。

寫在最后

1966年,歷史上第一個(gè)聊天機(jī)器人Eliza誕生,它被麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室的德裔美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家約瑟夫·維森鮑姆賦予了充滿戲劇性的內(nèi)涵。

Eliza名字源于戲劇作品《賣花女》,劇中出身貧寒的賣花女Eliza通過學(xué)習(xí)與上流社會(huì)溝通的方式,變成大使館舞會(huì)上被人尊敬的“匈牙利王家公主”。

作為Eliza的創(chuàng)造者,維森鮑姆卻想時(shí)刻提醒人們:“即使有時(shí)好像他們會(huì)說話,但他們從未真正聆聽過你,它們只是機(jī)器?!?/p>

他認(rèn)為,正是由于當(dāng)時(shí)的社會(huì)環(huán)境日漸冷漠,才使得人們變得如此絕望,以至于拋棄應(yīng)有的理性和判斷力,轉(zhuǎn)而去相信一個(gè)機(jī)器程序可以聆聽他們的心聲。

很慶幸的是,在半個(gè)世紀(jì)后的今天,人們似乎已經(jīng)找到AI存在的真正意義,它絕非僅僅是提供“情緒價(jià)值”。

接下來,擺在創(chuàng)業(yè)者們眼前的命題便是,如何用技術(shù)改變時(shí)代,用AI技術(shù)深入到產(chǎn)業(yè),帶來更長遠(yuǎn)的商用價(jià)值和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

參考文獻(xiàn):

1、《ChatGPT走紅,人工智能離通過圖靈測試還有多遠(yuǎn)?》,中國經(jīng)濟(jì)新聞網(wǎng)

2、《創(chuàng)業(yè)者的AIGC淘金記》,光錐智能

3、《百度隱藏的AIGC野心》,光子星球

4、《Here’s What To Know About OpenAI’s ChatGPT—What It’s Disrupting And How To Use It》,F(xiàn)orbes

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。