中美ChatGPT的商業化分野-今日必看

中美ChatGPT的商業化分野

來源：綜藝大集合釋出時間：2023-02-15 11:41

先講個跟ChatGPT無關的趣事兒，最近科技博主lcamtuf’s thing分享，“在NFT 最瘋狂的時候，我買了許多相關的書，所有專家在解釋 NFT 為什麼有價值時，都說是因為稀缺性會產生價值。這完全是胡說八道，我兒子的塗鴉就很稀缺，但根本不會有人想購買它們。”

提起這個，是因為最近ChatGPT火遍地球村，微軟、谷歌、百度、阿里雲、科大訊飛等海內外科技企業，都紛紛給出了研發上線時間表，很快我們就會看到一大批各種版本的ChatGPT“集體亮相”。

但題目來了，這麼多ChatGPT，誰會為它們付費呢？

現在許多人已經確信，ChatGPT將帶來一場新技術革命。“ChatGPT取代人類”的各種震動體新聞頻繁泛起，和2017年“AI取代人類”如出一轍。但間隔上一個AI風口並不遙遠，相信大家都還記得，那波AI投資高潮過後，大量AI創業公司被拍死在了沙灘上，昔日的“AI四小天鵝”面臨營收困局，自動駕駛更是迎來寒冬，被迫技術降級。

我們一路跟隨AI產業化和工業AI化的程序，可以肯定地說，產業革命並不是一揮而就的，它有一個基本路徑——新技術先找到適合的應用場景，成功商業化，在這個過程中慢慢積累技術改進，不斷完善自己，才有可能引發巨大的革命。

所以，面對“各種ChatGPT登場”的確定性局面，我們不妨把目光放得更加長遠，去思索一下ChatGPT商業化的題目。

中國和美國是AI領域的領軍國家，所以，探討ChatGPT商業化，中美的相同點與差異，是一個繞不開的話題。而回答題目是ChatGPT的強項，所以本篇文章也將邀請ChatGPT和我一起，分別從人工智慧問答機器人的視角，以及業內人士的視角，共同探討中美ChatGPT商業化的分野。

商業化條件：中美AI的泥土有何不同？

新技術的發展和商業化潛力，與AI工業本身的發展情況有著直接關係。泥土足夠肥饒，新技術的種子才能茁壯成長。

那麼，中美在AI領域有哪些差異呢？

我們讓ChatGPT先回答。不得不說， ChatGPT展現出了極高的“情商”（假如它有的話），避開美國不談，只談中國在AI領域的上風，還挺“社會人”的。

我們當然不能讓它“偷奸耍滑”，繼承追問美國在人工智慧領域方面的上風。

嗯，從投融資、科研、政策、法律、應用、資料基礎等各個方面進行了分析比對，視角很全面了。但是，作為一篇分析文章，要讓讀者記住這麼多維度，顯然是很不友好的。我們更但願讀者在閱讀完成後，對中美的人工智慧工業差異，留下一個清楚、正確、簡潔的印象。

於是，我們讓ChatGPT基於上述分析，給出一個言簡意賅、一語中的的結論。

它以為：中國AI長於規模，美國AI勝在立異。

大家覺得怎麼樣呢？簡樸總結一下，它的邏輯推理是這樣的：中國AI工業規模大——資料資源多——進步模型效果——帶來商機；美國AI創新能力強——技術引領——打造高質量AI產品——從中獲益。聽起來煞有介事，但細究起來，仍是有許多不嚴謹、不明確的地方，給人一種“準確的空話”之感。

總的來說，ChatGPT的謎底有幾個顯著的特點：

1.缺少細節。ChatGPT的謎底邏輯清楚，維度豐碩，但較為籠統，缺少來自一線實踐、行業案例等更細節的情報和資訊。

2.實時性不足。ChatGPT對2021年後的世界和事件瞭解有限，而AI又是一個快速發展的領域，所以謎底有一定的滯後性。

可靠性題目。ChatGPT不能保證謎底的完全正確，還需要專業職員對其結果進行二次稽核、確認，假如不瞭解行業、缺少可靠資訊源、缺乏事實檢索技能、無法識別虛假資訊，只盲目相信ChatGPT的謎底，得到的認知可能是錯的（當然，不可靠的人類創作者也一樣會炮製假資訊）。

作為人類創作者，加上對國內外AI工業有了數年深入一線的走訪和觀察，我們以為，中美AI的核心差異在於——技術強密度。

技術強度和技術密度，這一概念是由經濟史學家亞歷山大·格申克龍，在《歷史視角中的經濟落後》中提出的。其中，技術強度指的是技術的機能和水平，而技術密度指的是技術在社會和經濟中的普及程度和應用密度。

在關於中美ChatGPT，以及中美AI，甚至更早的網際網路等技術領域中，我們都能看到一個現實：美國產業界的技術強度更高，而中國的技術密度更高。

由於技術強度高，所以許多前沿、突破性的立異，往往先誕生在美國，轉移到中國獲得大規模的普及應用。

技術強度雖然值得賞識，但技術密度高同樣是一種難得且重要的上風。如果說技術強度是科技革命的必要條件，那麼技術密度就是科技革命的充分條件。

正如格申克龍所說，不要低估經濟現實的複雜性，也不要高估科學工具的質量。中美ChatGPT的商業化路線，會揚己所長，走出差異化路線。

中美AI泥土給各自ChatGPT的商業化帶來了哪些利與弊？接下來，畢竟會分別走向怎樣的路線？我們先來看進行時的美國ChatGPT商業化應用。

美國ChatGPT的個人化色彩

前面提到，美國AI技術的創新性、前瞻性、原創性很高，因此很輕易產生ChatGPT這樣顛覆性的新技術產品，但工業應用的技術密度相對較低。

一般來說，美國的AI技術創新在初始階段是非常活躍的，但跟著技術的逐漸成熟，變得“不夠性感”，這種活力也會逐漸下降，這個時候，沒有來自工業側的豐碩立異，會直接影響新技術的繼承發展。就拿深度學習來說，中國龐大的ICT工業生態、各行各業應用者將這一技術在各種場景頂用出了花，造就了一個巨大的工業數字化、智慧化業態。

目前來看，OpenAI打造的ChatGPT也沿著上述路線發現。

在初期，立異很活躍，但缺乏工業氣力的介入，更多是與現有的網際網路產品進行整合，面向個人使用者提供服務與行業應用的結合不夠緊密。

好比，目前微軟已經推出的由 ChatGPT 提供技術支援的高階 Teams 產品，做的事有天生會議記錄、記筆記、起草工作郵件等，旨在匡助員工解決大量重複、機械的文書工作。

而谷歌想做的搜尋引擎，微軟已經改造的必應bing，將ChatGPT整合為AI助手，匡助使用者自動化篩選，獲得更好更完整的謎底。假如沒有AI，使用者自己在網際網路資料之海中篩選並判定哪些資訊有用，是很麻煩的。

儘管許多美國學校開始嚴禁學生使用ChatGPT做作業，但這項新技術仍是可以在教授教養場景中施展正向作用。根據Study.com的調查，有21%的老師開始用ChatGPT輔助教授教養，包括提供寫作提示、制定課程計劃、教授寫作風格（天生範文）等。

可以看到，這些ChatGPT都是對現有應用的進級、迭代乃至於顛覆。這就輕易導致兩個題目：

第一，個人服務的定價能力恍惚。與現有產品的結合很難證實技術帶來的價值，使用者願意支付的用度也是有限的。

第二，個人服務對於技術表現要求很高。目前ChatGPT還有一些技術限制，無法應對複雜的題目和對話，一旦使用者體驗不佳，就不願意付費了。

而ChatGPT也知道這個題目，看來不是OpenAI不想變著花腔賣給企業，而是真的“巧婦難為無米之炊”，缺少圍繞AI技術展開應用立異的工業前提。