ChatGPT最近爆火,最近决定将自己的研究主题转变是“如何将ChatGPT在实际生活工作中变现”,

最近国外的AI应用层项目已经看到近千款,比如辅助写作、营销文案、品牌介绍文案)、图片生成、商务图像、人像精修、AI视频等等。
国内对AI应用层面的介绍很少,所以我会挑一些我认为好的应用体验并做总结,比如如何用ChatGPT学英文,如何用ChatGPT写营销邮件,如何用ChatGPT写论文…等等(嗯,大多都是搬运总结)

我开设专栏的初衷也是为了督促自己持续研究国内外AI变现case,以此持续探索更多AI变现的可能,也期望大家能给我更多的输入和交流。

01.如何理解ChatGPT

互联网的根源始于1961年的ARPANET,即互联网的前身。

从1969年到1994年左右,阿帕网主要提供给研究人员和科学家,是许多机构、大学和科学家之间交流他们的研究和发现的一种手段。

直到1994年,Marc Andreessen创建了Netscape浏览器,为全球数十亿人打开了互联网的大门。

ChatGPT与之类似:

  • 和互联网一样,人工智能同样在专业领域(企业)沉淀了数年,积累了足够多的Know-How。
  • 与Netscape一样,ChatGPT捅破的人工智能-普通人的窗户纸,2个月1亿用户,是有史以来增长最快的应用。

ChatGPT只是OpenAI中敲门砖式的应用。

OpenAI才是后面隐藏的大机会。

OpenAI真正的核心价值是:

  • OpenAI可以导入私有数据进行训练,从而指导业务优化。
  • OpenAI能够记住每一个会话的内容,基于记忆去做下一步的推导和思考。
  • OpenAI是真正的思考:不是从一堆数据中找一个最优解,而是实时的在训练并且生成答案。

从OpenAI的商业模式:出售API的接口,很清楚的可以看到,他的核心目的并不是做一款爆款应用,而是更愿意作为一种底层能力输出。

02. 人工智能应用,将改变人们的使用习惯–即互联网的入口

比如我们用Google的时候,要干什么?是不是想找信息?

如果我先用ChatGPT(集成在Word文档里面)生成一个答案,然后我再去Google自己验证一下答案的有效性,是不是第一入口就不再是Google了?

比如我们以前找代码参考,可能先去Github,或者去StackOverflow,如果现在人们只要给出需求描述,ChatGPT能够直接给你一段代码,然后你在此基础上做微调呢?

比如我们现在还需要在抖音,B站去刷娱乐视频,如果ChatGPT能够实时的根据你的喜好渲染一段脚本,然后算力强大到可以在云端实时渲染视频(甚至VR虚拟空间),还能根据你的喜好不断推演出你希望的剧情,结果会怎么样?

AI普及时代,所有的用户行为都会改变。而变化就是最大的机会。

03.思考:当前机会在哪里

回顾历史,当我们看到 Google/iOS/Android 的时候,第一反应不应该赶紧抄一个 Google, 而是发现早期 Google 里面内容如此稀缺,应该做网站了。

看到 ChatGPT 以后,除了极少数公司,大多数公司的机会是为ChatGPT 提供内容。如上所说,ChatGPT 里面可用的内容,如同知识的荒原,任何提供知识,服务,或者能力的公司,在新的荒原中有可能有机会。

基础模型(OpenAI)和具体AI应用研发之间的中间层是最大的机会。

或者我们可以从技术的角度来说,现在你看到的各种ChatGPT“智障”的表现,才是属于我们的机会。

比如下面这个:

我:123456789九个数字顺序排列,用加减乘除四则运算符号和括号连接起来,如何得到6507?ChatGPT:要用 123456789 这九个数字和四则运算符号和括号得到 6507,可以使用下面这个式子:(((12 + 34) * 56) – 78) + 9 = 6507请注意,这是一个例子,还有很多其他方法可以得到 6507。
备注:ChatGPT的计算是错误的,(((12 + 34) * 56) – 78) + 9 不等于6507,等于2507

OpenAI现在的能力肯定是不足的,如果他能100%正确,那么很多人包括你我今天就可以宣布退休了。

需要做的,就是在此基础上进行细分领域优化。0-60分的机会是属于OpenAI这些基础平台的,剩下的60-100分的机会,是留给剩下的生态体系的。

因此,在类似OpenAI等基础模型和具体AI应用研发之间会有一个中间层:出现一批专门负责调整大型模型以适应具体AI应用需求的企业。

比如:

翻译+ChatGPT

英语学习+ChatGPT

营销邮件+ChatGPT

求职面试+ChatGPT

….

每一个特定领域,都可以由新公司针对ChatGPT进行定向优化。

04.最初级的调试:Prompt,大模型AI 时代的魔法

我们可以把Prompt理解成正确地提问题。我们还没有到强人工智能的时代,现在ChatGPT也没有自我意识,那么人工智能应该如何了解你?所以我们需要给它需要的信息。、

好的Prompt和随随便便的提问在ChatGPT时代,是有区别的。

比如我所加的各种关于ChatGPT的群里,被传播最广的是一份各行各业Prompt指南:github.com/PlexPt/aweso

另外,聪明人已经开始找各种Prompt的细分场景,开发各种小程序/网站开始赚取流量生意了。

比如这个周报申请器:weeklyreport.avemaria.fun

我看了上百个海外的GPT-3的项目,都会发现这些项目的本质都是给 GPT3.5 写了一个 Prompt,然后按 api 十倍的价格来销售。比如这个简历优化指南:

resumeworded.com/

根据某个细分场景做体系化的Prompt输出,将会是未来3-5年显而易见的机会。赚钱这种事情往往就靠认知差,大部分人关心的事情并不是什么 api ,也不想自己写什么 Prompt,大家都很忙,只想完成自己的任务,如果你能把任务给我完成,给我的报价也合理,我管你是不是赚了10倍?

Open AI 的 CEO Sam Altman 说五年后就不需要 Prompt Engineering。

但现在来看,我们还是需要去创造 Prompt。