如果說ChatGPT掀開了生成式人工智能的序幕，那么這張序幕下是整個(gè)智能商業(yè)的更快迭代與覺醒，是人類本身對智能的一次驚醒綢繆，也是智能本身對技術(shù)的一次覺悟演進(jìn)，是智能對人類行為的進(jìn)一步解碼，所帶來的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只效率和成本的經(jīng)濟(jì)變革，價(jià)值回歸與意義追尋之下的戰(zhàn)略升級只會愈演愈烈。雖然很多業(yè)內(nèi)人士說ChatGPT在算法層面并沒有什么驚天動地的突破，技術(shù)的先進(jìn)性也不可能比谷歌DeepMind儲備得更強(qiáng)悍，雙方的技術(shù)演進(jìn)都是互相重疊交叉的，但是毫無疑問這次OpenAI占盡了先機(jī)，很多人說谷歌作為人工智能巨頭，所牽扯的利益方和負(fù)擔(dān)太過承重，所以沒有首發(fā)這項(xiàng)技術(shù)，如果做不到萬無一失是不會輕易推出這項(xiàng)技術(shù)的。但是據(jù)我了解，ChatGPT在技術(shù)演進(jìn)思路上確實(shí)有了很大的突破，本質(zhì)上就是用生成智能算法，生成式預(yù)訓(xùn)練算法（Generative Pre-training，GPT），先在大量無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練一個(gè)語言模型，然后再在下游任務(wù)場景上進(jìn)行有監(jiān)督的fine-tune，更簡單理解，就是依靠語言模型從大量的語言詞句庫中，按照上下文的語義來重新組合詞句，完成聊天任務(wù)，這個(gè)邏輯類似于讀書破萬卷下筆如有神，只不過這個(gè)下筆如有神之前有一個(gè)按照特定場景重新組合創(chuàng)新的步驟，就是這個(gè)GPT模型。我這么表述大家估計(jì)都能看懂，而不是用一大堆技術(shù)參數(shù)的堆積來凸顯專業(yè)化，大家都看不懂，當(dāng)然我也看不懂。所謂生成式AI，就是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的聯(lián)合概率分布，并非簡單分析已有數(shù)據(jù)來推動決策，而是學(xué)習(xí)歸納已有數(shù)據(jù)后進(jìn)行演繹創(chuàng)造，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模仿式、縫合式創(chuàng)作，生成了全新的內(nèi)容，說的最直白就是基于已有數(shù)據(jù)的判別分析和歸納總結(jié)，然后依據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行重新組合式的、概率排序式的、模仿推導(dǎo)式的和縫合式的拼組創(chuàng)造，而不是基于大量數(shù)據(jù)的分析推導(dǎo)決策，這種智能技術(shù)的根本在于快速的組合創(chuàng)造出新的內(nèi)容，比如語句、視頻、圖片、代碼、音樂等等，不需要太宏大的數(shù)據(jù)庫就能實(shí)現(xiàn)生成式的功能，這是最厲害的地方。并不是說這種智能技術(shù)就不需要分析、判斷、推薦和決策，而是在此基礎(chǔ)上強(qiáng)化了組合創(chuàng)造、內(nèi)容生產(chǎn)的功能，這是根本邏輯，這種生成式人工智能會被更廣泛的應(yīng)用于幾乎所有商業(yè)領(lǐng)域，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只是內(nèi)容生產(chǎn)，更廣闊的醫(yī)療、生命科學(xué)、制造、材料、汽車、航空等等領(lǐng)域，會帶來生產(chǎn)力的大幅度的提升，可不只是寫作文章那么簡單，幾乎是智能技術(shù)的一次應(yīng)用變革。那么這種生成式人工智能，最大的優(yōu)勢在于不需要太過宏大巨大的數(shù)據(jù)庫，也不需要做太多宏大的標(biāo)注工作，只需要特定的劃定范圍的數(shù)據(jù)庫，就能通過GPT模型，完成特定場景的內(nèi)容生產(chǎn)工作，這是很大的一個(gè)進(jìn)步，如果把ChatGPT應(yīng)用在某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，通過強(qiáng)化這個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫，就能實(shí)現(xiàn)ChatGPT在這個(gè)領(lǐng)域更精準(zhǔn)流暢的交流表達(dá)，再加上與人類互動反饋的循環(huán)強(qiáng)化過程，人類標(biāo)注反饋的強(qiáng)化過程，就能完成這個(gè)領(lǐng)域更加專業(yè)深度的內(nèi)容輸出，雖然不能依靠特定應(yīng)用需求做更加訂制化個(gè)性化的價(jià)值輸出，但是能做到這個(gè)程度就已經(jīng)夠驚天動地了。再進(jìn)一步分析，ChatGPT使用的是生成式深度學(xué)習(xí)模型，背后是生成式預(yù)訓(xùn)練變換器，基于互聯(lián)網(wǎng)可用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的學(xué)習(xí)模型，同時(shí)借助人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)RLHF的訓(xùn)練方式，簡單說就是通過機(jī)器提問人類回答反向強(qiáng)化，來強(qiáng)化機(jī)器對人類的了解，或者人類提問機(jī)器回答并通過標(biāo)注反饋來優(yōu)化答案，這就會讓人工智能掌握人類的語言算法和思維密碼，然后逐步進(jìn)化出更加滿足人類需求的生成式能力，這確實(shí)很厲害。GPT的原理其實(shí)很容易理解，本質(zhì)上就是讀書破萬卷下筆如有神，從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度理解，就是對詞句序列或排序的概率分布做到極致，基于大量已經(jīng)說過的語句或者大量文章中的語句，來預(yù)測下一個(gè)時(shí)刻不同詞句出現(xiàn)的概率分布和匹配概率分布程度，結(jié)合語言模型來衡量這個(gè)概率得出的排序是否符合語言的文法語法，也就是有沒有更加流暢，進(jìn)而生成盡可能準(zhǔn)確的新語句。本質(zhì)上就是這個(gè)道理，概率排序的道理，結(jié)合語言模型和算法進(jìn)化，就能做到持續(xù)迭代，越來越精確流暢。這種程度就已經(jīng)足可以讓AIGC爆發(fā)，也就是人工智能內(nèi)容生產(chǎn)會有一個(gè)里程碑式的進(jìn)步，所以為什么說AIGC要爆發(fā)，本質(zhì)上就是這個(gè)邏輯，大量的內(nèi)容生產(chǎn)任務(wù)可以通過人工智能高效率的完成，效率的倍增帶來的自然就是成本的大幅度下降，所以AIGC爆發(fā)是必然，我這么說，大家就都能理解了。AIGC背后降本增效帶來的商業(yè)價(jià)值是不可衡量的，是巨大的，所以凡是設(shè)計(jì)到內(nèi)容創(chuàng)作生產(chǎn)的行業(yè)和工作，都會面臨洗牌，所謂的洗牌從來都是把沒有競爭力的干掉，讓有競爭力的跟進(jìn)一步，走向更深度的創(chuàng)造領(lǐng)域尤其是在現(xiàn)在這個(gè)不景氣的環(huán)境下。文字創(chuàng)作、圖片創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作、代碼創(chuàng)作目前已經(jīng)走向成熟，這是必然的趨勢，所以AIGC會爆發(fā)的底層邏輯就在于此。當(dāng)然目前來看ChatGPT的聊天功能還處于知識信息邏輯羅列的階段，并沒有邏輯強(qiáng)化能力、邏輯推理能力、更別說深度的分析研究能力，甚至解決問題的能力，這還差的太遠(yuǎn)，不要太當(dāng)真，聊天機(jī)器人現(xiàn)階段最重要的是，解決聊天過程中不要出錯(cuò)或者減少明確的信息和內(nèi)容錯(cuò)誤，不然很快就會被噴垮，不信你看各個(gè)ChatGPT都在嘗試和調(diào)侃，本身就是一種進(jìn)步。說到底還是詞句語句的算法排列組合，而且是機(jī)械式的排列組合表達(dá)，對于自然語言中與人息息相關(guān)的社交因素其實(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到的，內(nèi)核還是概率分布的問題，會向著越來越準(zhǔn)確表達(dá)語義的方向演進(jìn)，但是如果想解碼人類的語言密碼，人類的交流功能，人類的社交功能，這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，所以不需要恐慌，畢竟要通過圖靈測試不是那么容易的。ChatGPT作為聊天機(jī)器人能夠流暢生成文字內(nèi)容，并且進(jìn)行一定程度的創(chuàng)作，比如文章、故事、詩歌、笑話、廣告語，甚至一些商業(yè)建議、劇本之類的內(nèi)容，但是ChatGPT還處于最原始初級的階段，當(dāng)然我們也不能對文理、語句、語法有更多要求，更別想對文字要表達(dá)的情感、情緒、精神之類的有任何的要求，ChatGPT畢竟還處于太早起的文字編碼和排序階段，能形成語句和段落就已經(jīng)很難了。再次強(qiáng)調(diào)AIGC肯定是會爆發(fā)的，這是毫無疑問的，商業(yè)案例已經(jīng)足夠充分，并且商業(yè)成功案例大面積鋪開了，比如AI繪畫、AI寫作、AI編曲、AI編程等等，2022年以AI繪畫為代表的各種生成式AI工具，比如盜夢師、意間AI、6pen、novelAI等，也是雨后春筍。這也是為什么Meta眼紅坐不住的原因，生成式AI的價(jià)值是巨大的，目前幾乎所有的AI平臺都在探索如何大規(guī)模是實(shí)現(xiàn)生成式AI的應(yīng)用，尤其是Meta，不管是元宇宙戰(zhàn)略也好，還是Facebook平臺本身的戰(zhàn)略升級也好，都需要借助生成式AI生產(chǎn)出大量的內(nèi)容，最大化提升效率和降低成本，比如Meta將通過能夠自動生成宣傳資料的AI幫助平臺店鋪?zhàn)鲂麄骶褪且粋€(gè)大餅。如果Meta不能盡快在生成式人工智能有大突破，就會嚴(yán)重影響其在元宇宙戰(zhàn)略、內(nèi)容戰(zhàn)略、平臺服務(wù)戰(zhàn)略上面的布局和進(jìn)展。微軟全系統(tǒng)灌裝ChatGPT，也是對目前聊天機(jī)器人功能的系統(tǒng)化的升級，相信更多的是解決升級過去決策機(jī)器人到生成式機(jī)器人的換代，從這個(gè)意義上來說，我們目前能看到的聊天機(jī)器人都可能會被ChatGPT替換掉，或者升級一輪，最關(guān)鍵的是ChatGPT可能會帶來一輪生成式算法的變革，幾乎會變革到人工智能的方方面面，比如云服務(wù)的系統(tǒng)升級就是一個(gè)核心的方向，過去云服務(wù)都是基于決策算法來演進(jìn)推導(dǎo)的，現(xiàn)在的云服務(wù)會提供更多的生產(chǎn)式的服務(wù)，基于內(nèi)容和編程的服務(wù)，這個(gè)空間就比較廣闊了，但是要大規(guī)模應(yīng)用，就需要在算力算法、能量能源上有很大的突破。當(dāng)然微軟系統(tǒng)灌裝ChatGPT涉及到更深的戰(zhàn)略升級，不管是Azure云平臺、搜索Bing、辦公系統(tǒng)、還是C端消費(fèi)及B端數(shù)字化服務(wù)產(chǎn)品中去，系統(tǒng)灌裝就相當(dāng)于重塑微軟所有的平臺化產(chǎn)品，系統(tǒng)升級以決策人工智能為主導(dǎo)的智能技術(shù)中樞，尤其是微軟的云服務(wù)和搜索業(yè)務(wù)都處于尷尬的發(fā)展境地，OpenAI毫無疑問可以把微軟直接帶入到智能時(shí)代，成為智能時(shí)代與谷歌并駕齊驅(qū)的王，也會直接為未來消費(fèi)元宇宙和工業(yè)元宇宙融合戰(zhàn)略構(gòu)建中樞和大腦，所以ChatGPT就是微軟的跨越時(shí)代的救命稻草，這是最關(guān)鍵的。有人說ChatGPT要代替律師、會計(jì)師、作家、自媒體等工種，這就比較夸張了，在可預(yù)見的未來ChatGPT仍然會以得力的智能工具為主要角色來輔助人類專業(yè)化工作，而不是代替人類。ChatGPT離專業(yè)化服務(wù)能力還太遠(yuǎn)，能做到通用自然語言的溝通就已經(jīng)很難了，專業(yè)化服務(wù)可不只是做文件那么簡單，況且，當(dāng)有一天人工智能做的文件能處理現(xiàn)實(shí)人類社會的專業(yè)化問題的時(shí)候，那還得了，那說明人工智能已經(jīng)超越人類智能，已經(jīng)開始人格覺醒，已經(jīng)徹底解碼了人類大腦的運(yùn)作機(jī)制，你覺得這個(gè)可能嗎？肯定是不可能的，但是ChatGPT一定會代替哪些不需要創(chuàng)造力不需要深度服務(wù)能力，不需要和深度交流的專業(yè)化場景的工作，這是必然的。（更多智能時(shí)代企業(yè)戰(zhàn)略升級秘籍，請參考關(guān)注本公眾號，震撼內(nèi)容足夠豐富）從業(yè)務(wù)戰(zhàn)略層面引進(jìn)戰(zhàn)略投資人的三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