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ChatGPT最大隐患不是抢了你的饭碗!

 

针对最近大火的ChatGPT,我们想和你分享一个有趣的对话。


最近,我们采访了新生代投资人、数字内容创业者杜雨。聊了聊ChatGPT、AIGC、AI。杜雨有很多非常不同的观点,例如:如果ChatGPT联网,可能会变得比现在傻。


杜雨

畅销书《WEB3.0:赋能数字经济新时代》和《AIGC:智能创作时代》作者;


北京大学经济学硕士, 香港中文大学理学硕士,中国社会科学院技术经济学博士;


他先后工作于腾讯、红杉资本TMT投资团队;

立了科技加速器Quadratic Acceleration Quantum(QAQ),并入选胡润U30。


以下是主要观点:


  • 如果让ChatGPT联网,它可能会变得比现在傻,输出的答案可能不如现在的合情合理,这是完全有可能的。


  • 到了通用人工智能时代,AI已经从一个专科生变成了硕士,或许未来会变成博士。


  • AI参与内容创作只是冰山一角。AI在过去已经开始参与到药物研发,生物科技跟AI的结合,是过去这几年VC投资非常火热的赛道。


  • AIGC应用取代人还为时尚早,更多的仍是辅助作用。反而是因为这些技术和应用,会打开就业的口子。


  • AI将带来的是更深层次的行业变革。例如在教育领域,学生用ChatGPT写答案,它的解法不一定是在技术端,而是在教育端。




“如果联网,ChatGPT可能会比现在傻”


从PGC(专业生产内容)到UGC(用户生成内容)再到AIGC(利用人工智能技术来生成内容),您怎么看待这种变迁?

杜雨:从PGC到UGC,实际上是内容创作从专业人到非专业人的变化。例如,早些年,拍电影是专业导演才有的机会,他们拥有足够的资源。到了UGC时代,非科班出身的人通过手机就可以拍微电影、短视频,甚至可以获得比大电影更多的播放量,被更多的人看到。让内容创作从专业到了非专业,这是科技给内容创作带来的第一个阶段的跨越。


AIGC跟前两个时代最大的不同是,无论是PGC还是UGC都是人在创作内容,而AIGC是机器在参与内容创作。就像我写《AIGC:智能创作时代》这本书的时候,我体验了ChatGPT。怎么样去架构这本书的章节,它能够给一些框架建议。虽然不是一个完善到可以直接去用的框架,但是可以帮我们打开一些思路。


我相信随着ChatGPT 背后的底层能力应用到包括音乐、图片、视频等领域,未来会有更多的机器智能参与到内容生产过程中。


我们知道所有AIGC的应用软件之所以能够输出内容,是基于很多的数据集,得益于深度学习技术的发展。像ChatGPT高效的自然语言处理技术就是基于对海量公开信息的深度学习,但这些数据集基本都是2021年以及之前的信息,也就是说都是过去已经发生的信息。而对于一些2022年及未来可能发生的事情,它是不知道的,只可以做推演。根据公开信息,ChatGPT目前不能联网查询,所以他获取信息的及时度可能并不如真实世界中的人类。


ChatGPT的数据设置的比实际滞后一年,是不是可以防止他一出现就取代人类的工作?

杜雨:我可能有一个相反的观点,我一直觉得人类跟机器相比,我们还是要有足够自信的。


因为人类大脑神经元数量可以达到1000亿,神经元之间形成的突触可以达到100万亿个。而ChatGPT的大模型所包含的参数是千亿级,远比人类少。


同时,如果今天让ChatGPT联网,直接将没有任何处理过的低质量数据交由它实时训练,信息没有结构化,而且没有人帮他筛选。那么,他接受到更海量的各种信息之后,可能不是变得更聪明,而是比现在更傻,输出的答案可能不比现在更合情合理,这也是完全有可能的。




“ChatGPT可能反而会打开就业的口子”


ChatGPT今年突然爆火,大家还关注到很多例如AI 绘画应用等,很多人说2023年是AIGC 的元年,您怎么看?

杜雨:其实从技术圈或者从投资圈来看,可能2017年更是一个重要的年份。因为2017年以前的AI或者叫做AI 1. 0,它所基于的主流技术思想跟2017年之后是有一些差异的。


在2018年以后,类似于ChatGPT的大模型,实际上只是AI 2.0这一代新技术浪潮里通用人工智能模型的代表之一,其实还有很多其他公司也在做通用人工智能。


进入通用人工智能时代之后,很多过去AI 1.0不能做的事情都变成了可能,AI参与创作只是冰山一角。只是由于ChatGPT离大众日常生活很近,大家感知更深。


其实,AI在过去就已经参与到药物研发了。过去实验室研发药物需要真人做实验,非常慢,但AI尤其像Google的Alpha Fold 2已经对生物学里包括分子结构、模型等等有了非常清晰的认识,可以利用大数据和算法能力来进行药物研发。相较于人而言,可以更高效地去破解很多的难题。其实AI制药,包括生物科技跟AI的结合,已经是过去几年来VC投资非常火热的赛道。


到了通用人工智能时代,AI已经从一个专科生变成了硕士生,或许未来会变成博士,因为未来有GPT-4、GPT-5甚至更加智能的底层算法出现。未来更广阔的前景可能是我们今天还不能去完全想象到的。


目前ChatGPT非常火,很多人都在关注它会不会取代我们的工作,这里有没有过度炒作的嫌疑?

杜雨:我认为今天的ChatGPT等AIGC应用完全取代人还为时尚早,更多的仍是起辅助作用。我倒觉得这些技术和应用,反而可能会打开就业的口子。


比如一个工程师只会写代码不会绘画,但是他其实是有一些创意的。之所以不能实现,是被卡在了没有绘画技能。但今天AIGC能够帮他去完成最基础的绘画环节,把他的想法直观展现出来。所以我觉得这反而使得比如中年转行的可能性更高了。


类似的案例实际上已经在我们的生活中发生了很多次。比如早年如果你不会打算盘,是不能做会计的。但是今天我们看到随着各种财务软件的应用,大量的公司财务部门人员并不需要会打算盘。原因就是机器帮助替代掉了很多很枯燥、很基础的环节。人可以有精力专注到创造性的、更加注重判断的工作的环节。所以我觉得AI一定程度的替代作用反而是一件好事。


基于AIGC现在的特点,您觉着它可能会最先颠覆哪个行业?

杜雨:内容行业。AIGC 的最后一个词C指的是Content。我想今天但凡涉及到内容生产的行业,都是第一波受到AIGC技术影响的。音乐、音频、图像、文字,甚至包括游戏、视频,都将会受益于AIGC技术。尤其是随着AIGC的应用,所有内容创作行业人的生产效率都会大幅提升。据我所知,现在的AIGC技术已经被应用到了编剧脚本、游戏脚本的撰写等。有了这些的帮助,可能在我们睡觉的时候,机器也能帮我们去完成一部分工作,提高生产效率。


但在我的理解中机器很难说会取代人类。因为机器是没有信仰、没有价值观的。内容创作的过程中,人是会考虑到方方面面因素的。内容传播其实是一个能量的传播,传递正面的能量,还是传播负能量,只有人才能去做判断。


据我所知,现在的很多AIGC技术可以去实现无中生有,例如生成一些本不存在的视频和图片。就像APP一键换脸或者一键变音。技术本身是中性的,可怎么能保证应用场景是正向的,而不是被应用在比如捏造证据,篡改事实层面。机器对此可能很难有自己的判断,但是人类是有的。


所以,我一直相信,比聪明,人类不一定在未来能够胜得过机器;但是比智慧,人类永远是高于机器的。人类有信仰、有价值观,我们一直在推动整个人类和社会的文明进步。这些东西机器可能始终都没有。



AIGC带来的机会和风险


AIGC并不是今天才出现的,从投资角度,您觉得现在AIGC还是值得布局的吗?

杜雨:当然。在一级市场,我们看到围绕着AIGC产业有很多的公司,比如像OpenAI这样的大模型层的公司,未来使用它调取它的人越多,它的大模型也会变得越来越聪明,这是有时间壁垒的。很有可能未来在AI领域它会是通吃的赢家,有显著的先发优势。


另外,AIGC之所以能够去生产内容,是因为它被喂了数据集,所以也会带动一系列数据服务商从中获益,带来一大波增长。


这些都是在短期可以看得到的。


除此之外,二级市场也有很多的公司,在数据集积累和多模态内容积累上都是有很多积淀的。比如百度,有丰富的中文图文检索语料库;字节跳动,在短视频领域有很多的积累。如果像这样的巨头,在它的业务中整合生成式AI模型和算法,我们可能会看到他们的产品进入到下一个时代。


除了目前很火的ChatGPT,还有哪些其他的AIGC应用?

杜雨:比如像我们经常可以看到的经济类、体育赛事类的订阅快讯,格式比较固定,主要就是及时抓取核心关键数据生成快讯。这其实不是人在写,是机器在做;


又比如金融行业经常做的行业分析、数据整理。以前对比上市公司指标的时候,需要先从数据库下载原始数据,再在Excel里面做计算,再排序。今天在ChatGPT或一些智能投研平台上只需要输入一个问题,比方互联网领域人均利润最高的公司是哪一家?系统就可以直接算出来,并附上详细表格。这些都已经是成熟的应用场景了。


AIGC会不会也可能带来一些风险?以及相应的监管问题?


杜雨:当然,首先今天的法律体系需要去跟进和完善版权界定的问题。因为人工智能生成内容,是基于数据集,相当于是再创造生成的内容。它和原数据集所有者之间的版权关系怎样界定是更合理的?这也是当下还没有完美答案的地方。


另外,可能带来如何反欺诈的问题,因为现在造假门槛和成本都更低了。


还有像在教育领域,学生用ChatGPT写答案,我觉得它的解法不一定是在技术端,而是在教育端。AI将带来的是更深层次的行业变革。


如果软件短时间里所创作出来的结果,比学生通过题海战术训练得到的结果更好,那究竟还要不要去教授这个技能?否则,学生多年研习的技能,还抵不过只用耗一点电就能产生同样结果的机器。就像现在高校的会计专业不会再把算盘课作为必修课,新时代应该学什么?这些都是值得深思的问题。


AIGC和Web3. 0之间是否有什么样的结合点?

杜雨:他们两者之间严格来讲不是一定要有什么结合。当然,会有一些同时借力了这两个新技术的创新公司和产品。


比方HiiiMeta,这是一个集艺术风格的确权、授权和使用为一体的AI艺术平台。艺术家们可以通过HiiiMeta,将艺术风格具象化,从而实现风格权限的确权、授权和使用。


AIGC能够生成很多的绘画,但都是基于数据集而来的。现有的法律很难严格定义什么叫风格,或者没有一个更高效的方式去保护一个画风,HiiiMeta借助区块链技术解决了这个问题。


严格来讲,Web3更多是在治理的角度,或者技术的收益分配角度做的创新,底层是区块链技术。但AIGC底层是人工智能算法。两个赛道都有可能诞生值得期待的独角兽。


HiiiMeta


将艺术家的原创风格视“一代”基因,其他创作者进行再创作,后者将以二代、三代,甚至是N代等不同的艺术风格存在,而每一代都可以查询并追溯到他们的基因源头。

HiiiMeta建立了“艺术基因检测”功能,通过输入图片的方式,便可溯源图片形成的整个流程。继承了前代基因的新机器人或作品可以追溯到历史每一代的基因源以及基因的占比。新机器人产生的授权收益也会按照基因比例分配相应的版权费给到历史基因源的所有者。



AIGC以外的广阔机会


您觉得AIGC将会是一个多大市场的机会?


杜雨:其实我觉得包含AIGC在内的AI可能是一个更加振奋人心的视角。AIGC主要是AI在内容创作方向上的应用,但除此之外,加上例如AI+医疗, AI+教育, AI +金融等,AI 肯定是一个巨大的赛道。


美国有一家投资公司预测,到2030年期间,AI模型的训练成本会以百分之七十的速度大幅下降。我想这里面有很多的因素。第一个就是摩尔定律,因为所有的计算回归到底层,是硬件——芯片。硬件都有摩尔定律,未来可以用更快、更便宜的晶体管去算出更高效、更准确的答案。


软件层面更不用说,像在过去短短几年就看到AI的算法模型已经有了一个迭代。相信再过5年,到了AI 3.0、AI 4. 0 的时候,AI算法模型会更加聪明。


这两大因素叠加,相信未来去解决同一个问题所消耗的成本,会越来越低。


除了AI之外,目前还有哪些比较前沿的领域是值得去投资布局的?


杜雨:除了AI之外,最近也吸引了很多资金入局的比方可控核聚变,核能等新能源领域有很多新的突破也正在发生过程中。


另外就是生物科技,近些年对于人体尤其是在DNA层面的研究已经有了很大的突破,再结合AI技术优秀的算法和算法模型,相信在包括制药在内的生物科技领域还会有很大的机会。


除此之外,机器人领域也有很多的进步。早些年机器人更多的被应用在B端,像物流、厂房,未来机器人可能会更多进入到千家万户。尤其随着老龄化的到来,像可穿戴外骨骼、家庭陪护的机器人,都是顺应人类需求以及科技进步而即将会到来的一些必然趋势。



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