犹豫的缘故原由在于，一方面我认为最近这1、2年眼界之内，最有打破性的技能创新的确是AI技能，特殊因此ChatGPT、Midjounery为代表的AI天生式技能，由于科技创新带来的新的发展或者说创业机会，数来数去也便是这么一个大的方向，在这个趋于稳定、存量代价竞争的大环境之下，大家太渴望希望了，太须要新的蛋糕了。
但是其余一方面，作为一名12年互联网行业履历的老兵，且我过去1年韶光也是实实在在地在大厂一线做AI产品，探索如何将AI技能运用到详细的业务场景，产生增量效能，太知道AI能做什么不能做什么了。
终极还是Follow我的认知，亮明不雅观点，不再犹豫。
ChatGPT刚出来那会儿，切实其实便是震荡，王炸的效果。但快2年过去了，大家有看到哪些真正颠覆式创新的产品或运用吗？
问题还是在于这波AI创新的底层逻辑上。
这波的天生式AI创新，底层是一个概率模型
大家不须要理解太过于繁芜的技能逻辑，只是须要知道底层是概率模型即可。举个例子：
你问ChatGPT，中国历史上秦朝之后是什么朝代，有可能考试测验100次，90次会得到结果汉朝，其余10次会得到结果楚、西楚或者别的什么其他的，为什么呢？
由于大模型在演习的时候，须要学习语料，语料从哪里来？从各种图书扫描数字版、网络各种开放的内容，也包括人和AI的谈天对话，AI大模型都会去学习，只不过是有针对性地学习，中间加一些打消垃圾数据滋扰等逻辑。
但是，它实质上还是个概率模型，只假如概率模型，就可能会出错，这是这波AI大模型产品的第一个特点。
这个特点决定了很多领域是无法用的，比如生理咨询、用药咨询、路线推举，是不能出错的，出错之后可能会有非常严重的后果，有1%的缺点率都无法接管。
第二个特点，是平庸
不知道大家有没有把稳到，文生文大模型产出的都是很平庸的内容，机器的觉得特殊强。这个的缘故原由还是在于大模型是一个学习模型，到处去学东西，正是由于学习能力太强，以是变成了一个全能型选手。好的也学，坏的也学。俚语说近朱者赤近墨者黑，名师出高徒，如果随着无数的老师学习，那么到底哪个才是更专业的呢？大模型很难去识别区分出来。
以是就造成了，顶级学霸级别的学习力，末了学成了60、70分的水准，由于我们这个社会在某一方面的均匀水位也便是60、70分的水位，比如写作，你让AI去模拟某个网络大V，创作出一样水准的作品，不是很现实。由于AI的演习学习须要非常多的数据，很少的数据量是无法产生出足够大的差异化的。
大家都喜好AI能够承担专家的角色，实际上大模型AI只能是小学生或者普通人的水平，一个普通人的才能会很稀缺吗？
第三个特点，是昂贵
根据宣布，OpenAI今年运营总本钱可能将达85亿美元。个中，推理和演习整天职别高达40亿和30亿美元。大型措辞模型的单次演习本钱少则200万美元，多则达到1200万美元，这还不包括模型的实际利用本钱。虽然今年国产的大模型厂商的价格下调99%，运用侧的本钱确实有显著低落，但是AI技能迭代的总体本钱还是非常非常高的。AI大模型更像是一个砸巨量资金看水花的模式。
这几个特点决定了天生式AI技能无法大规模或者深度利用。目前更多地还是当一个赞助能力或者新的亮点特性作为加分项。
而对付未来天生式AI的发展方向，我认为会是小模型+大规模专业的语料+行业化定向优化。
大规模专业的语料可以办理概率和平庸的问题，就像如果你给大模型只找专家级的老师，除非它自己发散放飞自我（有这个可能），否则都还是在靠谱的范围内，专家的均匀水平肯定比普通人要高。这个概率优化可能使得1%的犯错率降落到0.1%乃至更低，比如用药咨询这个领域，可以约束让大模型不要发散，只根据给到的知识语料进行回答，而知识语料都来自于医学专家。
小模型可以掌握演习本钱，针对行业的知识等进行定向优化，不须要全知全能的小学生，而要某个领域顶尖的博士生。比如物理学方向的研究，是可以把很多常规的知识影象这些交给AI，须要的时候讯问提取即可，让研究员可以专注在AI无法完成的部分。
总的来说，天生式AI现阶段处于一个比较尴尬或者说是实际表现和期望很不符的状态，这里面泡沫很大，短期内大家可能很丢脸到某个AI运用爆发式遍及，但可能在水面之下，有一些细分领域的AI机会在成长中，进度可能是by年更新的。
直接to C的消费级产品机会难度太大，完备从0去打造一款产品，除非是有很大的颠覆式创新，否则难以跟行业既有玩家去反抗，而期望天生式AI带来颠覆式创新，现阶段不太现实，AI改变了一些，但也没有改变很多。
反而是to B的领域我认为会更有可能跑出来，to B的领域对付人效是非常看重的，把一些例如前面说的用药指南、知识查询这类的解放出来给AI去完成，有机会可以提高20%旁边的人效。这样的话，就会切得非常细，很有可能末了是一些几十人规模小公司跑出来，能够完成商业化闭环，大厂要做这个事情的话人效太低了。
以上是我对现阶段天生式AI的一些理解，分享给大家。
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