ChatGPT搞钱行不行******
一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。
免费服务仍将继续
“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。
去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。
当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。
但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。
据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。
烧不起的模型成本
尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。
有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。
“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。
但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。
“钱景”在哪
长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。
洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。
但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。
天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。
张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。
AIGC商业化,侵权与被侵权
AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。
张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。
此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。
郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。
北京商报记者 杨月涵
张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)
(文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |