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。

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。

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。