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第38章 关于ChatGPT的一些解读上(第1页)

关于ChatGPT的一些解读

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在近10年AI发展的前两个阶段,人工智能的进展更多体现在基于规模的技术突破,如2015-2020年,用于模型训练的计算量增长了6个数量级,同时随着规模的增大,输出结果的质量亦迎来质变,在语言文字、书写、图像识别等领域皆表现出超越人类的水平。但在实用层面,由于所需要的算力巨大,往往需要特殊的GPU配置,同时训练过程相对封闭,大多数人并无法使用,因此技术无法被多数人触达。而人工智能的第三个阶段,随着更新的技术、更优的算法、更大的模型出现,算力的成本越来越低,使得模型训练与运行所需成本持续下降,

而算法从封闭测试到开放测试、开源的逐渐普及,亦降低了使用门槛。由此人工智能无论在经济性与可获得性上都达到了支持普及的水平。得益于AIGC基础设施可获得性的逐步提高,平台层变得更加稳固,算力成本持续下探,模型逐渐趋于开源与免费,应用层爆发式发展的节点正在靠近

目前我们正经历从Web2.0开始向Web3.0转型的启航阶段,我们已经看到内容创造从专业创作(PFC)转型为了用户创作(UGC)。而Chat-GPT的出现以及中短期内的产业化落地将会为从用户创作(UGC)到AI创作(AIGC)的转型提供关键的辅助支持。结合Chat-GPT的底层技术逻辑,我们认为Chat-GPT中短期内产业化的方向主要分为四大板块。1)Chat-GPT对于文字模态的AIGC应用具有重要意义,在归纳性的文字类工作中展现出了其优异的表现。中短期内Chat-GPT能在办公辅助类工具中迅速落地,例如会议总结、文件翻译、例行报告等,提升办公效率并节省人力成本。

代码开发相关的工作更加规整也非常适合AI辅助生成。2021年中与Github、微软合作上线的Copilot是目前最成熟的AI代码补全工具,根据Github数据,测试一年来已有120万用户,这些用户编写的代码中40%是由Copilot自动生成,而截至2022年10月,Copilot已经融资2200万美元。Chat-GPT在目前测试中表现出的代码生成能力相比于Copilot更加灵活,但欠缺一些底层的稳定性。在进行针对性的优化后,基于新GPT模型的AI代码辅助工具也有望在中短期内落地。3)图像生成领域成为了2022年下半年一级市场公司布局的热点,随着Dalle2的热度,在商稿方面用AI取代人类画手的思路基本明确。

GPT模型在图像生成领域目前效果略逊于扩散模型,但扩散模型可以利用Chat-GPT生成较佳的Prompt,对于AIGC内容和日趋火热的艺术创作,提供强大的文字形态的动力。4)Chat-GPT最适合直接落地的项目就是智能客服类的工作。根据模型现有的完成度,在垂直行业针对性的做人工反馈训练,Chat-GPT就可以落地为智能客服产品,在toC场景中率先应用。对比目前的智能客服,Chat-GPT支撑的客服将在灵活性与人性化服务方面有显着的进步。

注:(免责申明)本文仅为个人笔记,内含个股仅仅是作为分析参考,不能作为投资决策的依据,不构成任何建议,据此入市风险自担。股市有风险,投资需谨慎!

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