chatgpt是真正意义上的ai吗 AI与ChatGPT区别

写在前面

ChatGPT 自去年11月30日发布后，开始在科技圈里引起热议。到了如今2月份，已经变成（科技领域）全民狂欢，有个说法是，Web3的开发者大都掉头去搞 AI 了；大厂纷纷入局，紧张加码；民间也有老王带5000万美金下场，ChatGPT 套壳产品遍地丛生。

在充满焦虑和 fomo 氛围中，我还是想着是否能捋出一条自己的思路来――AI 到底能做什么？

很多初次接触的朋友第一印象就是，这不就是个很聪明的聊天机器人嘛？无非是个加强版的小冰。有趣之后，怕是就没有需求了。这个观点恐怕是错的。跟很多过气的产品不同（如换脸的 ZAO），ChatGPT 让人耳目一新的不是聊天接近通过图灵测试（Turing Test）了，而是背后的 GPT 技术，让人意识到，原来砸语（jin）料（qian）真的能砸出质变来。

正如 OpenAI 的 GPT-3早在2020年中旬就发布了，为何当时没有引起轰动，有了 ChatGPT 才全民关注？就是 OpenAI 发现没人体会到其进步之处，只好自己做了层应用的壳，让大家开开眼。

开眼之后，若是再只看到聊天机器人这层价值，就叫人哭笑不得了。

正如 OpenAI 的 Sam Altman 自己说的，不喜欢 generative AI 这个词儿，它似乎暗示 AI 的目的只是做内容生产，这就忽视了其背后的价值。

就像他也不喜欢 Web3一样。不要用概念蒙蔽了价值。

很多朋友的推演，是会成为谷歌和百度的替代品。这是很天然的想法，目前 ChatGPT 证明了信息获取和整合的效率是大于搜索引擎的，【【微信】】 也是真的 NB，想体验一票难求。不过这也未必是终局。

我从纯个人的视角，和过往对互联网的观察经验，自己捋了出来 AI 的7个可能性。它们代表的是不同市场中的价值，自然也代表着不同的红利机会。希望这些思考能对你有所启发。

另外，这个路径不存在时间关系，只是凭直觉做的影响面的排序。越往前，越已经在成为现实；越往后，则越有革命性。

1. AI as Chat Bot

聊天机器人是最直接的产品形态，它的价值自然是最低的。其实 Sam Altman 自己就说过，ChatGPT 是一个 horrible product，它有大量的错误信息，不是拿来做实际应用的。这就像是演示某个机器的 demo 一样，被很多人认为是唯一的产品形态了。

但哪怕聊天机器人，想象空间可能也比大多数人预期的要大。

ChatGPT 与小冰和百度 PLATO 比，并非只是显示出了更善谈、更体贴的能力提升，更重要是在此建模能力和计算能力基础上，可以做个性化的事情了。

这是脾气贼差的百度 PLATO，发布于2021年10月，参数量百亿，是 GPT-3的1/17。百度即将在3月发布的最新模型，可能参数量会翻倍。

对比而言，ChatGPT 如今体现出来的耐心、体贴和妥当，被网友们普遍称赞：

在个性化聊天机器人方面，推特上有一个很温暖的案例：@michelle huang 用 GPT-3再造了一个童年的自己，并跟她对话。

以此类推，这样针对性的聊天机器人还可以用于很多陪伴的场景：

-亲人去世，用亲人过往的语料生成一个很相似的数字人；

- 给抑郁症或自闭症患者，提供一位温柔健谈的朋友；

-想要学习语言的朋友，有一个能够准确指出错误并认真指导的辅导（已经有了口语陪练教程：【【网址】】/video/【【微信】】）；

- 让小朋友有一个不同于家长和老师的有耐心的无所不知的长辈；

- 在养老院或独居在家，没有亲人常伴的老人，有个倾诉对象（甚至帮着写一篇人生自传？）；

这也不是天方夜谭，有一个产品叫 Replika，已经上线了，用的就是 ChatGPT 的技术。你可以根据自己的需求生成一个虚拟女友 or 男友 or 单纯的朋友。目前还引起了不少有关性骚扰、家暴、隐私等问题的争议，具体不展开说了，有兴趣可以自行搜下。

这些都是非常现实且有效的场景。焦虑的当代人面临孤独困境，聊天机器人能更好地完成陌生人交友的 APP 原本的任务。有反驳的声音会说，孤独困境应该用人与人真正的交往解决，机器是冰冷的。我不太同意这个观点。在社会结构性的困局还没有解开时，长夜漫漫的独身打工人、养老院里卧床的老人、父母在外留守在家的儿童，当下的需求仍需要解决。

说句题外话，AI 在未来各个场景下都会被戴上一个很虚无的帽子：「机器是冰冷的」「没有灵魂」「它并不是真正在思考」，这是历史上重现了无数次的了。回答这句话最好的方式，就是引用乔姆斯基老爷子的那句名言：

Thinking is a human feature. Will AI someday really think? That's like asking if submarines swim.

思考是人类特性。AI 有天会思考吗？那就像是在问潜水艇会不会游泳一样。

它们能跟人一样完成任务，那是怎样完成的，并不重要。

以上是第一大场景：陪伴型聊天机器人。如果要评估价值的话，也许是陌陌+Soul+心理疾病治疗工具+养老设施+.. 这么计算。看起来是百亿级的市场。

2. AI as Creator Tools

第二个场景，也是如今热议最多的话题之一，即成为创作工具。这也在成为现实，也是大家热议，也许会替代掉不少创作者的场景。

在插画领域，这是最明显的。很多图片都可以胜任。按照 Midjourney 的情况下，出图速度大约是1 min 左右，出图价格大约是0.4-0.5元人民币。当然，不见得每张图都很理想，再加上还要 【【微信】】 的过程，凭我的经验，10 min、10元之内做出一张满意的插图，是可靠的。

各位可以感受下这个速度与价格，跟几千到上万报酬的画师的效率比。

这是最近一周我闲来用 Midjourney 做的一些图：

目前 Midjourney 还有些注册和使用上的麻烦。未来中国有自己的绘图工具，是必然的，可能今年就会出现。届时在插画师（专指按照甲方要求完成创作的，不算艺术家）领域会有一轮血腥的清洗。

插画之外，AI 做概念图也是好手艺。

虽说这些概念图显然没到可用的地步。但作为工业设计行业、互联网 UI 设计、游戏设计等等的参考，是完全没问题的，很好用的（再想想10 min 、10块钱是什么概念）。

说到游戏行业，似乎 AI 概念图带来的冲击是最大的。网游里大量的角色设定、装备、道具等等，都很擅长。这两张都是我用 Midjourney 做出来的示意图：

图的冲击是直观的。文字内容和视频内容也不是岁月静好。先感受下这样的文风模仿：

这里面有两点体会：

• ChatGPT 的模仿能力实在很强，写得像模像样；
• 由于是凭空去写，ChatGPT 的内容显得很空泛。

若是给出具体的内容，表现力就要强不少。

假如 ChatGPT 有更多的中文语料，或者干脆扔100篇知乎回答，或者300篇小红书笔记给它，结果肯定是不同的。专门的微博写作机器、知乎写作机器、小红书写作机器，都会应运而生。

用 AI 润色加工，成为绝大多数内容平台的必备流程，这也是会必然发生的。

同样的事情也会发生在音频领域。我自己一直在用微信读书，听书体验在几年内有肉耳可闻的变化。谈吐的流畅程度，重音的准确性，以及语气的恰到好处，在大多数语句里，跟过去的人工阅读差异不大了。

现在最新的 AI 能力，是可以根据你的声音，来定制生成任何语音片段的。以及有很多相关的工具，可以做视频操作。（更多可以参考这篇很好的整理文章：关于 AI 的107个人，61个工具和28个通讯）

闲话不多说了，还是跟 OpenAI 做 ChatGPT 一样，嗦这么久也许不如做一个有冲击力的实际的案例。各位感受一下吧。

这里的图片是 Midjourney 参考《狂飙》里的卖鱼仔老默做出来的；声音由 Ele【【微信】】 生成，取样是我过去录制的三期单口的播客；讲话内容是 ChatGPT 生成的对 AI 的看法；对口型生成视频是 D-ID 的 AI 产品做的。（参考了@汗青、@Leo的思考笔记、@Szhans 提供的资料和方法。推荐去即刻社区关注他们。）

目前这些 AI 功能的成本并不高。整个制作成本按用户侧算约合20块钱，半个多小时搞定。可以猜想下对未来内容制作行业的影响。

还有一个有意思的案例，是可以进一步降低制作门槛的：

直观的感受是，抖音、视频号、小红书的内容，会很快有工业化生产替代机械劳动的机会，很多编辑、美工、剪辑会纷纷失业；知乎、豆瓣和公众号会慢些，也不远。

我脑海里总会浮现一个景象，就是一个视频账号的主理人，每天可以发10条高质量的内容，一人成团。他需要做的，就是设立主题、检查进度和斟酌内容的改进意见，剩下的，从取材、求证、编排、拍摄、制作、配音等等由 AI 搞定。

（用 Midjourney 绘制的场景）

这是第二个场景，内容创作的辅助工具。它带来的应该是目前所有内容工作室的基础工作的价值，估计也是百亿量级的市场，而能占领这个市场的，大概率还是目前的大型内容平台。

3. AI asCreator

接下来就需要一个思想实验了：推演一下内容创作的生态，如果 AI 足够强大，真的需要人的参与吗？会不会从选题，到迭代，AI 全部能包圆儿呢？

这里有三个命题，每个都会有不同的结局。

第一个命题是：AI 能不能选题并制作出好的内容？

这在某些品类下也许可以。拿搞笑类的视频举例子，我经常看到有些短视频，内容就是小时候看过的《故事会》里的那种袖珍小笑话。对于 AI 来讲，理论上是可以搜集人类历史上几乎所有信息的。那它可以设法翻遍的所有笑话，结合想象出来的场景，配适当的人物形象和台词，做成视频。

对于如何判断是否搞笑来说，AI 一开始未必能真正做好。不过互联网的内容平台，擅长的就是基于反馈快速迭代，这与 RLHF 的逻辑契合。AI 负责做抖音的短视频，它可以通过海量用户反馈去快速学习到底喜欢看什么。那前面说的一人成团，干脆就变成无人成团了。

抖音原来是圈养了一大批创作者作为佃农，这些佃农尚且有一定风险，也有管理成本（抖音的赛博佃农逻辑），那干脆圈养永远不会反抗、老老实实听话的 AI 创作者就更理想了。AI 是没有感情的工作机器，放很多个模型互相去内卷，也不会有人上天台，不会有人闹仲裁。

第二个命题是：AI 能不能也产生情感链接，让人不会出戏？

AI 可以制作异步消费的视频、音频、文字和图像，但它能否更进一步，在直接与人互动方面，也有突破性进展，能让人不出戏，真正以为对方就是人？

前面我们聊到的 Chat Bot，还是在不得已的情况下，作为人的替代。若是身边真有亲人朋友，那不需要一个虚拟的陪伴；身边真有专家，也不需要数字人专家。而这里聊的，是假如可以选的话，AI 更受欢迎，会怎么样？

比如在直播领域，AI 也可以能言善辩，也可以讲历史谈文化，更可以跟某些评论区的网友互动（在判断跟谁互动效果最好这件事上，也能训练），对商家而言，调教一个自己的虚拟 AI，就很值得。这跟前两年流行的虚拟形象/数字人不同，那些形象都是真人外面包了一层皮，讲话都是写好的稿件、或者真人发声，背后都是收入微薄的运营。个性化的虚拟 AI 有价值的不是外部形象，而是 AI 的对话模型，和模型所带来的不同人格。

游戏直播也是如此。AI 也可以操纵游戏主角，尝试大量的可能性；可以尝试顶尖的手速，也可以模仿笨拙的新手；可以去做很多人不愿意做的事情，比如探索各种极端情况下游戏会怎么发展（很多游戏主播就是以此为主题的）。

*行业也有这样的机会。在*游戏里，捏出个性化的对象已经是刚需了。是不是可以有近似真人的体验？

这些都取决于一个大问题：普通人对 AI 是否真的能产生情感链接。意识到屏幕对面是个不存在的数字人，我们会不会真的投入情感？日本御宅族里有对二次元人物过度迷恋、甚至跟纸片人结婚的先例，会被认为是病态。未来社会是否能对此习以为常？这很难说。

第三个命题：个人 AI 内容的成本降到无限低。

刚刚说的还是创作者来捕捉用户的需求，那如果用户的需求可以精准实现呢？我们把 AI 想得再理想化一些、对计算性能的单位成本再低一些，就能推演出一个完全不同的生态。

在一百年前，电影已经诞生。那时候想要看到大屏幕上的内容，是富人的特权。跟当时的人说，未来每个人手里都会有块屏幕，而且这个屏幕的内容是个性化的，每个人可以自由选择做什么事情、看什么内容，当时的人一定会觉得奢侈。

那未来的 AI 制作内容，会不会成本低到，可以千人千面、真正个性化呢？比如设想这样的场景：

用户输入一段电影的需求：「我想看一部修仙小说，题材跟无间道类似，主角是梁朝伟和刘德华饰演的。他们分属不同的世仇门派。梁朝伟擅长的法术是火系的，刘德华擅长的法术是黑暗系的......」 接下来，AI 就会编排出一部按照要求制作的、剧情精彩画面出色的类型片电影。

如果这种能力在成本断崖下跌后真的实现，就会带来全新的体验差。小说、音乐、播客、电影、电视剧、动画，都可以以此类推。

电影一开始也许不满意，那用户可以自行修改：「这里的场面从峨眉山，改到夏威夷；那次的战斗里，不要让阿紫牺牲...... 」也许整个娱乐行业会变成互动为主的产业。并非是创作者单向输出，而是有一个谦和且耐心的 AI 创作者为用户服务。

这种生态下，如今我们在消费的大部分内容乃至娱乐产业都会由 AI 完成。人类就会集中去做更先锋的电影、音乐，那些 AI 用历史上的资料无法完成的内容。

这三个命题的成立与否，都会深刻改变内容娱乐行业，改变的程度不同。第一个命题，可能会产生新的抖音和 B 站，紧接着就是新的爱优腾芒；第二个命题，会产生新的直播行业，乃至新的内容电商；第三个命题，则是要产生新的内容和娱乐行业了。这三个变局里，也许新兴的内容平台就有从体验差带来的新机会，未必只是旧平台的独有优势，就充满了变数。

4. AI asAssistant

把 AI 当成内容创作者，那么 AI 的天花板就是内容娱乐产业。不过 AI 显然不止于此。

AI 在日常生活里其实已经很常见了，只不过都是无感知的、水下的，或者说更润物无声的。我们用的翻译工具，都是机器翻译技术支持的；我们打开淘宝，商品都是由个性化引擎的 AI 推荐的；刷门禁、打开手机和电脑的人脸识别、指纹识别也都是 AI。它们在替代掉一些过去人工的工作。

在更专业的专家（Expert System）领域，AI 的应用就更早了。1980年代，CADUCEUS 就可以从血液里的细菌做一些特定疾病的诊断。这中间有大量的垂直领域专家系统的研究进展。到如今比较知名的，Deepmind 旗下的 AlphaFold，可以预测所有的蛋白质结构。

不过 ChatGPT 让很多人体会到，应用到日常工作里的可能性。

像这种演讲稿，虽是玩笑，但在很多场合下已经能帮我们完成文案工作了。类似的还有很多，我之前也提到过，OpenAI 官网的总结：

• 整理目录；
• 整理文章的关键词；
• 从产品描述得到广告语；
• 给产品起名；
• 根据主题列出推荐书单；
• 整理总结中心思想；
• 总结论文摘要；
• 撰写采访提纲；
• 自动代码注释；
• bug fixer；
• 把 Ja【【微信】】 改写为 Python；

智能助理的概念出现很久了，现在才算是真正可用。对于工作中可能帮到什么，可以先看下 Notion AI 的体验。

这大概率就是未来在 Office 套件里我们用 Word 和 Excel 的体会。（有兴趣的可以直接参考下这个视频：【【网址】】/video/【【微信】】）

它能够协助的方面还有很多想象空间。

比如有一个插件叫做 Bearly.ai，可以整理浏览器里看到的网页的核心思想，跟我们小时候做的阅读理解中心思想归纳差不多。

这里是一个示意，左下角是用另一个翻译插件得到的结论。

HyperWrite 可以依据你写的内容，提供写作建议，或直接帮你改稿，还可选随意一些的风格，还是严肃正式的风格。

像飞书妙记也是 AI 技术的辅助，会议记录或录音文件转成区分讲话人的文本，且可对应音频时点做调整处理。播客圈用过的朋友都说好。

更大的变化就在确定性更高的代码领域了。程序员们发现，ChatGPT 能很好地帮他们解决问题。并不仅仅是 debug 那么简单。

让代码更简化（ChatGPT应用场景）：

找到一些配置问题：

确定性较高的场景，除了代码，就是各种考试。ChatGPT 通过了 Google 的18万美元 L3工程师考试之外，还通过了美国的司法考试（明尼苏达大学宪法、福利法、税法和侵权法）、商学院考试（沃顿商学院 MBA）、医师资格考试（USMLE）等等。

很自然，也变成了学生作弊的工具。美国教育界已经有很多学校禁止使用。这里不展开说了。

ChatGPT 的能力有很多想象空间，在细分的信息处理领域里。

比如这个 Snipd 的 APP，提供的是 AI 处理后的播客内容。跟一般的播客客户端不同，这里会根据时间轴有核心的观点总结。这样很好地解决了不少人觉得播客时间太长、听了半天才遇到对自己有帮助内容的问题。

以此类推，罗振宇和「得到」和不少知识相关的内容创作者们，长期致力做的事情就是信息的搜集和整合，这些是否也是 AI 能取代的？比如，整理哲学历史上的概念关系、人物图谱和相关书籍论文的摘要？

比如大家很痛苦的找 Excel 的公式语句（已经有人用ChatGPT做Excel报表了）：

比如，Tome.app 这样的产品可以自动生成一套商务的 PPT：

（Tome.app这里有一个试用视频：【【网址】】/video/【【微信】】）

还有意想不到的应用方式，用 OpenAI 的 DALL-E 2模型给犯罪嫌疑人画画像（https://www.vice.com/en/【【微信】】/qjk745/ai-police-sketches）：

这些产品和能力，有的会进入办公套件，有的会在细分领域越来越方便，国内肯定也会雨后春笋。它们都会陆续成为「打工人」的标配。

说到这里，有年纪的朋友估计能想起时代的眼泪，预置在 Office 里的 Clippy， 可能会再次焕发青春（以不同的形态）：

在辅助办公的领域，市场的价值应该至少是如今办公领域的半壁江山。也类似前文所说，若是以功能附加的形式加入原有的办公工具中，那机会还是在旧势力手上的。

5. AI as Worker

跟前面说的思想实验类似，如果办公辅助真的那么奏效，是不是 AI 也可以完全包圆儿了呢？

这里有一个命题是：AI 能不能做出比打工人优质，或至少差不多水平的决策？

命题为真，白领人群就真的会比较危机。老板可以让 AI 安排行程、收发邮件，让 AI 做数据推演，让 AI 完成产品的大致设计和研发工作。AI 还能持续学习，了解老板的个人喜好，和企业经营策略。坊间唱衰数据分析师这样的岗位要被淘汰，也是基于这样的逻辑。

不过这点就当下看，并不乐观。有新的评论说，【【微信】】 发布会上看起来很惊艳的总结 Gap 第三季度财报的结果里，其实是有大量错误的。

「【【微信】】 给出了 Gap 调整后的运营毛利率（reported operating margin, adjusted for impairment charges and restrucring costs）为5.9%。然而在财报中，Gap 的运营毛利率是4.6%，调整后则是3.9%。」（ChatGPT加持的微软【【微信】】也错误频出）

现在大多企业怕是不敢真的把 AI 辅助用到重要决策里。哪怕给老板写个邮件的朋友，应该也得检查下 ChatGPT 别脑袋一抽瞎写了不靠谱的内容。

但话说回来，要是办公辅助变成了大多数打工人的日常，这相当于也提供了更多的训练数据，又是 RLHF 的逻辑了，AI 势必会变得更懂决策。想想还有点儿不寒而栗――无数打工人在用 AI 帮自己打工，结局是 AI 变得更强了，让打工人没机会再打工。

这件事就需要再观望了。对少数不太依赖人参与决策、确定性更强的领域，会陆续变成无人公司，是会发生的。像量化交易，就是一人也能成团的生意。

这样的影响面就不止办公领域了，是整个白领职业市场都要洗牌。白领的洗牌，也很有可能内部无法迁移，组织中利益关系错综复杂，除非有马斯克那样的独裁又笃定的组织改造。也有可能是外部打破僵局。

不过洗牌之后，似乎蓝领才是所有打工人的宇宙尽头？

这里正好可以引用一段 Sam Altman 采访中说的话（@Alex Banks 整理）：

如果你10年之前问大家，AI 会产生什么影响，会是这样的：

• 第一步：蓝领失业（工人/卡车司机）；
• 第二步：基础工作的白领；
• 第三步：高新技术工作的白领（程序员）；
• 第四步：创意相关的工作。

如今看，发生的顺序是恰恰相反的。

6. AI as Search Engine

用 ChatGPT 第一直觉是聊天机器人，第二直觉就是，这不是跟搜索引擎很像吗？是获取信息的重要工具。

以此为前提，很多朋友实验过之后，发现 ChatGPT 给出的答案错漏百出，很多时候有惊艳，很多时候也会误导事实。更重要的是，没办法校验真实的情况。搜索引擎是有网页权重排序的，同时对信源有疑虑，可以亲自去查阅判断。ChatGPT 只是单纯的回答，不是一个理想的信息获取产品。

实际上从产品视角看，ChatGPT 不是替代搜索引擎，而是跟前面说的 Assistant 的逻辑一样：信息的辅助处理。搜索引擎依然发挥作用，ChatGPT 是极其有效的整合工具。就像发生在很多信息处理的情况一样（如 Word 和输入法的错别字检测，很顺畅地融合进日常使用）。

【【微信】】 提供了一个很出色的整合方案，可以更有效地看出 ChatGPT 在其中的作用。它不是只留了 ChatGPT 的回答，而是在上面加了一层。

如图，左边是原始的网页列表，右侧则给出了整合的结论。可以理解是一个耐心的朋友，帮你看了一遍网页，告诉你他 get 到的信息。

这个不够直观的话，可以看这个案例。记得前面我发的0素材的自制视频吗？当时有朋友问是用哪些工具、怎么做的。

正常使用搜索引擎的思路是，把每一个工具输入进搜索框，看每个工具的官网/百科，了解下大概的说明。再输入下一个。等等。

而用 【【微信】】 的体验会是这样：

这里面的信息，几乎是没错的。哪怕有些没有那么准确，会发现有出处的标注，完全可以点进去了解详情。

类似的搜索整合能力，从目前的 ChatGPT 也能找到体现，比如这是范冰冰哥的一个案例：

这里还有一个示例，是把 ChatGPT 接入 Siri，看效果的对比，也挺直观的（来自 【【网址】】/Daiyimo/Access-chatGPT-in-Siri），可以暂且无视拉胯的连接网速的问题，只看结果的区别：

这种体验差是完全可以压过替代成本的。一个配套了 ChatGPT 的 Bing，在不是为了明确结果（如搜苹果官网）的情况下，体验是比 Google 好多了的。这样的体验差，会让很多人都涌去用新的产品，而这时就会有有趣的事情发生了。

首先，目前的接口调用是有成本的，GPT 的每次调用大概是0.066美元一次，而全球的搜索引擎广告收入是每次搜索0.048美元，即使用 GTP 是亏本的。不过目前 GPT 调用里有云服务的成本，这块微软可以打下来打到0.033美元，再加上技术优化，预期是可以到0.00825美元。（参考ChatGPT背后的经济账，感谢 Martin 分享的信息）

简单说就是：搜索引擎引入 GPT 这样的技术，哪怕不亏，也一定比原来赚得少。

这种境况下，就是创新者的窘境了。就像拼多多当年做的很多事情，淘宝没法跟进，因为要大出血。Bing 的用户量远低于 Google，所以用 GPT 换用户很划算；Google 则是要