ChatGPT的出现让人工智能与人类交流的门槛降低了很多，可以预见，在未来的发展中，ChatGPT及其类似技术将会深刻地改变人们的生活和工作方式。
文 | 胡嘉琦
ID | BMR2004
封面 | 摄图网
Be My Eyes是一家丹麦初创公司，主要的工作是为超过2.5亿的盲人或低视力者群体开发新技术，帮助他们完成数百项日常生活任务。通过运用ChatGPT-4，盲人能在地图上获得他们所处位置的详细信息，还能得到安全到达终点的逐点指示。当盲人阅读购物网页时，ChatGPT-4能够以视力正常者自然扫描的方式总结搜索结果，判断哪些部分是值得阅读和总结的，并帮助需要视力支持的人实时做出决策。
很多人已经知道，ChatGPT-4是OpenAI团队开发的ChatGPT系统的最新和最先进版本，它使用的是基于深度学习的自然语言处理技术。ChatGPT-4不仅能够以前10%的名次通过模拟法律考试，它还能写小说、写脚本，处理复杂的图像信息、总结论文要点。
现在，全世界的人几乎都认为，OpenAI引领了一个新时代的技术变革。
ChatGPT的出现让人工智能与人类交流的门槛降低了很多，可以预见，在未来的发展中，ChatGPT及其类似技术将会深刻地改变人们的生活和工作方式。
01
多领域应用
据OpenAI官网信息，当前，ChatGPT-4的客户已经覆盖了公益、语言、视频、金融、咨询等多个领域，包含摩根士丹利、语言学习软件多邻国、冰岛政府等多个机构组织。
以金融领域为例。摩根士丹利是财富管理领域的领导者，过去，它的顾问在寻找解决方案的信息时需要在公司内部的图书馆翻阅数十万页的资料。如今，使用ChatGPT可以立即获得顾问所需要的资料。
互联网产业时评人张书乐认为，ChatGPT通过聊天的方式，展示了在深度学习后具有一定思考能力的人工智能的形象，它的科普价值，让人工智能破圈，也让人们对人工智能的前景和实现场景有了更多的信息。当每个人都可以和人工智能实现人机交互的时候，过去基于材料进行深度学习的人工智能，将通过和各类人、各类技术、各类场景下的交互而指数级成长，完成属于人工智能的“一万小时定律”。
02
商业化落地待解
OpenAI公司成立于2015年，致力于研发人工智能技术，旨在推动人工智能技术的发展和普及，并确保人工智能的安全和可持续性发展。
尽管OpenAI在众多商业场景中扮演着重要角色，但香颂资本执行董事沈萌认为，虽然OpenAI推出的ChatGPT在全球社会引起广泛的关注，但是从专业角度来看，ChatGPT的理论框架差异化并不突出，更多是在算法效率及算力建设上领先其他企业，靠着将近十年的先发优势，对其他竞争对手形成压制。所以，ChatGPT的成功是长期主义的成功，从研发创新角度来看，真正具有商业价值的应用场景仍有待发展，远未达到成熟阶段。
当《商学院》记者询问ChatGPT如何实现商业化时，ChatGPT提出了六种商业化的方式：
授权和许可：ChatGPT的技术可以授权给其他公司和组织，以便在其产品和服务中使用。这种许可可以是基于特定领域的、有限期限的或基于访问量收费的。
自有产品和服务：ChatGPT可以被用于开发自有产品和服务，例如语音助手、聊天机器人、语言翻译和智能客服等，这些产品和服务可以通过付费或广告等方式来盈利。
咨询服务：ChatGPT的专业知识和技能可以用于提供咨询服务，例如自然语言处理、数据挖掘和机器学习等，这些咨询服务可以通过签订合同或按小时计费的方式来获取收益。
与平台和应用程序集成：ChatGPT可以与其他平台和应用程序进行集成，例如社交媒体、电子商务和在线教育等，这种集成可以为ChatGPT提供访问量、广告收入和授权费等收益来源。
数据销售和授权：ChatGPT可以将其生成的数据出售或授权给其他公司和组织。这些数据可以是文本、语音、图像或视频等形式，可以用于训练其他机器学习模型或进行市场调研等。
研究和开发合作：ChatGPT可以与其他公司和组织进行研究和开发合作，共同开发新的自然语言处理和机器学习技术，共同推动技术的进步和应用。这种合作可以获得政府拨款、合同收入或专利收益等。
ChatGPT认为，具体的商业化策略应该根据ChatGPT的定位、目标市场和资源情况进行制定。
03
ChatGPT的商业前景
随着ChatGPT的大火，Meta公司近日发布了一款新的人工智能大型语言模型LLaMA，宣称测试性能比ChatGPT更强。谷歌推出了聊天机器人“巴德”(Bard)，百度公司推出生成式AI产品“文心一言”，以此应对ChatGPT。
沈萌认为，ChatGPT的优势在于研发创新以及先发优势方面。大模型既有对具体算法效率的要求，也有对大数据集质量的要求，二者缺一不可，前者代表大模型的效率，后者代表大模型的精准度。
实际上，ChatGPT还有很多进步的空间。张书乐认为，ChatGPT技术突破点是在泛大众层面的人机互动上更能使用人类的表达方式，不再有明显的机器音，有一定的先发优势，但技术“护城河”并不明显，其算法与友商的优劣现在难以判断，只是在深度学习上有一定的时间红利和先发红利，并通过大热之下的用户互动，增加了更多的深度学习原始积累而已。