關于chatgpt的一些解讀
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在近10年ai發展的前兩個階段，人工智能的進展更多體現在基于規模的技術突破，如2015-2020年，用于模型訓練的計算量增長了6個數量級，同時隨著規模的增大，輸出結果的質量亦迎來質變，在語言文字、書寫、圖像識別等領域皆表現出超越人類的水平。但在實用層面，由于所需要的算力巨大，往往需要特殊的gpu配置，同時訓練過程相對封閉，大多數人并無法使用，因此技術無法被多數人觸達。而人工智能的第三個階段，隨著更新的技術、更優的算法、更大的模型出現，算力的成本越來越低，使得模型訓練與運行所需成本持續下降，
而算法從封閉測試到開放測試、開源的逐漸普及，亦降低了使用門檻。由此人工智能無論在經濟性與可獲得性上都達到了支持普及的水平。得益于aigc基礎設施可獲得性的逐步提高，平臺層變得更加穩固，算力成本持續下探，模型逐漸趨于開源與免費，應用層爆發式發展的節點正在靠近
目前我們正經歷從web2.0開始向web3.0轉型的啟航階段，我們已經看到內容創造從專業創作（pfc）轉型為了用戶創作（ugc）。而chat-gpt的出現以及中短期內的產業化落地將會為從用戶創作（ugc）到ai創作（aigc）的轉型提供關鍵的輔助支持。結合chat-gpt的底層技術邏輯，我們認為chat-gpt中短期內產業化的方向主要分為四大板塊。1）chat-gpt對于文字模態的aigc應用具有重要意義，在歸納性的文字類工作中展現出了其優異的表現。中短期內chat-gpt能在辦公輔助類工具中迅速落地，例如會議總結、文件翻譯、例行報告等，提升辦公效率并節省人力成本。
代碼開發相關的工作更加規整也非常適合ai輔助生成。2021年中與github、微軟合作上線的copilot是目前最成熟的ai代碼補全工具，根據github數據，測試一年來已有120萬用戶，這些用戶編寫的代碼中40%是由copilot自動生成，而截至2022年10月，copilot已經融資2200萬美元。chat-gpt在目前測試中表現出的代碼生成能力相比于copilot更加靈活，但欠缺一些底層的穩定性。在進行針對性的優化后，基于新gpt模型的ai代碼輔助工具也有望在中短期內落地。3）圖像生成領域成為了2022年下半年一級市場公司布局的熱點，隨著dalle2的熱度，在商稿方面用ai取代人類畫手的思路基本明確。
gpt模型在圖像生成領域目前效果略遜于擴散模型，但擴散模型可以利用chat-gpt生成較佳的propt，對于aigc內容和日趨火熱的藝術創作，提供強大的文字形態的動力。4）chat-gpt最適合直接落地的項目就是智能客服類的工作。根據模型現有的完成度，在垂直行業針對性的做人工反饋訓練，chat-gpt就可以落地為智能客服產品，在toc場景中率先應用。對比目前的智能客服，chat-gpt支撐的客服將在靈活性與人性化服務方面有顯著的進步。
注:（免責申明）本文僅為個人筆記，內含個股僅僅是作為分析參考，不能作為投資決策的依據，不構成任何建議，據此入市風險自擔。股市有風險，投資需謹慎！
知音難覓，也是人生常態，一曲眾寡，盡管少有人懂，但是我自有我的風采
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