ChatGPT开启“阿拉丁时代”，如何破解“AI焦虑”？| 德外荐读
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“什么人会在AI时代成为赢家？我打个比喻：有一天，三个人拿到了阿拉丁神灯。阿拉丁神灯告诉他们：“我可以各满足你们一个愿望。”甲说：“我想要100亿财产。”于是，他变成了一个百亿富翁。乙说：“我希望你再满足我100个愿望。”于是，他拥有了无数次唤醒神力的能力。丙说：“我想拥有和你一样神奇的能力。”于是，他自己成为了阿拉之神。
未来，AI就相当于一盏阿拉丁神灯，可以帮我们做很多事。但如何把 AI 的能力发挥出来，不取决于AI，而是取决我们利用AI的能力。这个时代，我称之为“阿拉丁时代”。
目录：
研究之前，确定正确的工作流（进入陌生行业的四个步骤）
对比其它AI ，ChatGPT厉害在哪？（ChatGPT引发的三个商业变局）
ChatGPT的原理和创业方向（一个AI进化公式和七大创业方向）
ChatGPT的未来能力预测（AI应用的四个“出让”）
普通人怎样迎接AI时代？（“阿拉丁时代”的三大发力点）
研究之前，确定正确的工作流
当你想研究一个陌生领域时，比研究那个领域更重要的是，先研究自己的研究方法。我们会用这个方法研究ChatGPT：定义需求——搭建框架——收集事实——提出见解
定义需求
市面上大部分写ChatGPT的内容，是“报道的视角”，不是“有用的视角”。“报道视角”的内容，大致可以分成三类：
恐慌型：惊叹于ChatGPT的智能，担心未来的失业潮；
原理型：解释ChatGPT的基本技术原理、OpenAI的商业逻辑；
教程型：教你如何翻墙、如何利用ChatGPT搞创作、搞流量。
而“有用的视角”，是你提供的信息要对客户的生意决策有明确的、具体的启发，帮客户在一个庞大的浪潮拐点上，找到自己的位置。
搭建框架
任何一个领域，都有海量的内容，我们不可能穷尽所有的知识。同时，我们更要明白，任何一个领域都有一些关键知识，要比其它知识更重要。所以在研究之前，我们要先搭建自己的研究框架，帮我们锁定最关键的信息。
关于ChatGPT，我的研究框架如下：
对比以往的AI ，ChatGPT厉害在哪？
ChatGPT的技术和商业原理是什么？
ChatGPT的局限在哪？
ChatGPT当下的能力，以及未来的能力预测
普通人如何用ChatGPT掘金？
收集事实
收集事实有一个最重要的原则——确保信息源的纯净。面对海量资料的时候，你没有时间什么资料都看，最简单的方式就是看资料是谁写的、谁说的，再决定该不该看。
要格外提醒你的是：不是有价值的资料重点看，价值一般的资料粗略看。而是价值一般的资料，看都不要看。因为别人错误的认知，会污染你的判断。面对一个新领域，你要尽量先吸收最权威、最专业的说法，不要被媒体里的噪音干扰。
面对ChatGPT，靠谱的信息源可能来自五个地方：
OpenAI创始人山姆·阿尔特曼和内部技术专家的发言，他们的发言是最有价值的；
AI领域专家的发言，他们对技术的判断，是更准确的；
科技圈商业大佬的判断，他们会从技术和商业的双重视角理解ChatGPT ；
来自ChatGPT自己。我们要体验ChatGPT，获得一手的资料，利用不同的问题，或难或简单，或抽象或具体，或隐晦或危险，来看ChatGPT的能力到底如何；
硬核技术科普类KOL的总结，我们可以用他们做“技术扫盲”，从中抽取具体又关键的研究线索。
提出见解
客户需要的不是资讯，而是见解。客户不需要我们整理资讯，客户需要我们理解资讯，进而帮他们消化资讯。所以，不要去堆砌数据和信息，而是要在信息之上，提出自己的理解和预测。
以下内容，是我得出的见解：
对比以往的AI ，
ChatGPT厉害在哪？
ChatGPT引发的三种商业变局
要理解ChatGPT的能力，最好的例子是猎豹CEO傅盛说的故事：傅盛领养了一只叫三万的狗，他问ChatGPT为什么给狗起这个名字？ChatGPT的回答是：“人们给宠物起名字有很多原因，有的是为了纪念一个亲人，有的是用一个熟悉的物体。”
然后，傅盛给出提示，这只狗曾经遭遇过一次车祸，送到医院做了一次手术，做完手术之后就把它收养下来了。ChatGPT分析道：“我猜手术费比较昂贵，可能是三万块，那你起这个名字是为了纪念狗的这场手术。”ChatGPT猜对了。
ChatGPT不是在关联答案，而是推理出一个答案。这是过去的AI实现不了的。所谓人工智能，就是模拟人类的智能。而人类的智能大概分为几个梯度：
记忆——理解——推理——想象。
之前的AI是帮人类储存大量的知识、信息，解决了记忆问题。比如，谷歌、百度这样的搜索软件只能做到信息匹配，却做不到理解，更谈不上推理和想象了。ChatGPT作为“生成式AI”，强在它可以创造新知，它在智力上更加接近人类。那这种能力的意义在哪里？我觉得最大的意义在于，它会让“智能”变成一种能源。
先回看中信报告里的一张图：
人和动物的区别，就是对工具利用程度的差别。人们发明了汽车，我们解放了双脚；发明了缝纫机，解放了双手；发明了手机，解放了五官、感官。AI出现，解放的其实就是我们的大脑。
过去我们一度以为，人工智能只能替代一些蓝领级别的体力劳动或者基础的脑力劳动。但现在，人工智能完全可以取代一些高级的脑力劳动，最后它可以替代你、替代未来的一切工作。
当AI普及之后，智能就会成为一种能源。就像我们让汽车启动要燃烧汽油，要让工厂运转需要电，未来让一个商业体运作，我们则需要“智能”。
目前ChatGPT的算力会消耗很大的人力和财力，运转一次AI的计算，就是一种社会资源消耗。不过可以想像，未来的“智能”会成为我们日常生活中的刚需，会越来越便宜，就像汽车要加油、手机要充电一样。
当智能变成一种资源之后，我们的社会结构、国际格局也许面临重新洗牌。
我们可以回顾一下，人类任何一次生产力释放，都不仅仅是在推动商业发展，而是颠覆了国际格局。
比如，蒸汽机的出现，让英国成为世界霸主；电力的出现，让美国成为世界霸主。可以预见的是：我们对AI的利用既是商业课题，也是社会课题。
入口级的创业机会再次涌现
历史上过往的成为巨头的商业体，往往都是因为他们占据了用户的流量入口。比如互联网刚起步的时候，门户网站占据了web的流量入口；后来，谷歌这样的公司出现，一个搜索框占据网络的信息入口；当智能手机出现之后，APP就是入口，所以出现了大量的应用公司。
现在很多巨头都在发力做汽车，因为未来的汽车和手机一样，也是一个用户入口。所以，谁位于用户链的顶端，谁就会成为下一个巨头。
当ChatGPT这样的AI出现之后，可以想象，未来的用户入口应该是一个跟你对话的智能的虚拟人。我们会通过像人一样的AI ，对身边的一切电子设备发出命令，我们不用双手再去按键、不用眼睛去确认，一切的操作都会交给AI处理。
GPT+办公软件=可以帮你做会议记录、安排会议时间、邀约同事的秘书；
CPT+学习APP=给你定制学习计划、为你批改作业、时时提醒你努力的家庭教师；
CPT+剪辑工具=自动抓取素材、自动配乐、自动合成素材，24小时不间断的剪辑师。
以往所谓的入口更多是一个软件、程序，或者是一个硬件设备。而未来的入口，可能是一个人工智能模型，在这样可预见的商业前景下，ChatGPT纠偏了硅谷、以及全世界科技公司的创业思路。
比如，前两年红极一时的元宇宙和web3.0 ，现在看起来越来越像一个炒作概念。再比如，过往很多做AI的公司，把AI的利用方式聚焦在非常“实用”的场景里，人脸识别、自动驾驶等等。而ChatGPT的出现，让大家意识到通用人工智能（AGI），才是未来一切商业的根基。
当ChatGPT开创新的商业格局时，不仅会涌现新的商业巨头，它会彻底颠覆当下互联网“去中心化”的商业走向，未来的商业将重新回归“中心化”。
商业重回“中心化”
对于一切平台而言， 不管是传统媒体，还是而今的抖音小红书。有个不变的法则，内容即流量。谁能用更低成本、更高效率，生产出大规模的内容，谁就拥有更大的流量。而内容的生产方式，经历了这些历程：OGC——PGC——UGC——AIGC。
从OGC到UGC，可以明确地看出：内容的生产权越来越交给普通用户，流量自然也越来越“去中心化”。尤其是区块链技术和web3.0的提出，大家都以为未来的世界，流量主权将还给每一个普通个体，但ChatGPT的出现，打破了这个走势。
UGC的商业模式，需要无数个普通用户发挥创造力。对于AIGC的商业模式，一个强大的AI就等同于亿万个普通用户了。
而让AI强大的关键，不是去中心化而是中心化。因为AI进化的关键是“连接”。
AI连接越来越多的平台，就拥有了越来越多的数据，数据越多、AI越“聪明”；连接越来越多的API，AI就有了更强大的能力，干更多的事。最终，AI终将变成一个超级大脑。
而当今时代，能打造这种超级大脑的AI公司，一定是某个科技巨头，而不是某个初创公司。其中的原因，就在ChatGPT的运行原理中。
ChatGPT的原理和创业方向：
一个公式和七大创业方向
我们惊叹于ChatGPT的智能水平，但有意思的是，OpenAI公司本身并没有发明新的技术，他们用到的大部分技术，都是开源的。
其中最关键的技术，出自2017年谷歌8位工程师联合发表的一篇论文，这篇论文里讲了一个深度学习模型，叫Transformer，就是GPT里的“T”。简单说：Transformer模型的技术原理，是一场“概率游戏”。比如，我说一个“我爱”，模型就会猜测第三个字最可能是“你”。
既然是概率游戏，提高概率最根本的方法，就是增加测试次数。“我爱你”之所以最容易被联想，是因为在日常生活中，我们听到、看到“我爱”后面跟随“你”这个字的次数最多。所以，ChatGPT的成功，是用海量的数据，驯化出了一个成功的人工智能。ChatGPT的胜利，是量变到质变的结果。
他们训练GPT-1的时候，用了7000本未发布的书籍，数据参数量是1.17亿，但到GPT-3，他们从45TB数据中挑选了570GB进行训练，参数量达到了1750亿。
这个过程还用到了Transfomer算法模型，这个模型模拟了人类对知识的存储、处理、理解、推理。但这里面并没有特别的技术，只是算法上加上足量的训练数据，ChatGPT实现了像真人一样跟你对话。而OpenAI能处理如此大量数据，还有一个很重要的原因是：微软给它提供了至少一万枚英伟达芯片支持，成本超过10亿美元。
面对ChatGPT的成功，我们可以总结出一个 AI 进化公式：AI=算法×算力×数据。算法就类似于，ChatGPT用到的大语言模型。如果把AI比喻成人的话，就相当于人类的思考方式。算力就是处理大量数据的计算能力。背后意味着，是否有足够的芯片。粗暴点说，你是不是有足够的资金和深厚的科研实力做支撑。算力就相当于人类的精力和体力。数据也很重要，数据就相当于人类上了多少课、获得了多少经验。数据越完善越多，AI就越“聪明”。
当得出这个公式之后，我们也就明白了ChatGPT的局限。算法、算力、数据，既是AI的动力，也是AI的局限。算法对应的是一个国家或一个公司的科研实力，算力更多对应的是你能调动的资金，数据对应的是你能调用多大的用户资产。
除此之外，AI还有一个巨大的商业阻力，就是社会治理水平。虽然AI的进化是跨越式的，但是人类制度与文化的迭代却是缓慢的。正如OpenAI创始人说的那样，AI的进化应该是快速学习和谨慎迭代。这句话的意思是说：AI在技术上可以高速发展，但它应用于人类的生活时，应该是缓慢的、小心翼翼的，AI的发展不能被商业和资本的力量捆绑。
所以，我们可以再次完善一下之前的公式：
从这个公式上我们可以推导出，ChatGPT领域的创业，大约可以分为七个方向：
基础模型
垂直模型
算力工程
数据买卖
具体应用
社会治理
技术安全
首先是基础模型的创业，也就是通用人工智能最底层的架构。这个基础模型，原则上可以模拟人类一切的智能场景。但是，基础模型对算法、算力、数据有极大的要求。基础模型是人工智能领域的王冠，但有资格登上王位的其实没几家。
国内的几家互联网巨头，百度的文心一言理论上有更大的机会，其它互联网巨头在算法、算力、数据上都有某一项是偏科的。比如，阿里没有足够的语料数据，腾讯没有足够的算法技术。
相对而言，垂直模型对普通公司可能更有机会。垂直模型是介于基础模型和应用之间的一种形态，当基础模型解决了人类大部分的智能场景时，在某些垂直细分的领域，AI的进化要依靠特定算法的校正和专业数据的“喂养”。
所以，未来会出现很多个在基础模型之上，来开发垂直模型的公司。但他们用到的底层技术，还是OpenAI这样的公司提供的。比如，专属于医疗行业的基础模型，出行行业的基础模型。
还有一些创业方向，是为这些公司搭建模型做服务的。比如针对算力，我们可能需要大量科研实验室的支持、需要芯片的制造产业。
我们都说，数据是AI时代的“石油”。其实，很多专业的数据掌控在专业的公司手里。对于AI而言，未来数据买卖就跟汽车加油一样，会有很多倒卖数据的公司出现。
所谓具体应用创业，其实就是在模型和具体需求之间搭建一个桥梁。比如针对人类的孤独，我们可以利用ChatGPT做一个情感聊天机器人，这个桥梁有可能是手机上的一款APP，也有可能是一款耳机。
最后我们聊聊社会治理向的创业，这一点可能被很多人忽略了。AI的崛起，必然会让世界上很多人变成“无用阶级”。很多人学习和磨练多年的社会技能，会在AI面前变得一文不值。那未来，这些人将何去何从？他们将如何建立新的职业技能，找到新的生存价值？这依然需要一些公司提供相应的培训教育和解决方案。
其次，AI是个比原子弹还恐怖的工具，AI的安全将和AI的应用一样重要。而AI的安全性，涉及到国际公约、国家法律、AI伦理、技术条约，但这些都是从“制度”角度去约束AI。
我认为，制约技术最终还得依靠技术本身。就像我们不能只靠法律制裁去清扫电脑病毒，我们真正需要的是杀毒软件。如何用技术本身去约束技术？这真的值得探索。用技术手段实现AI的监管，也同样是一个巨大的创业机会。
ChatGPT的未来能力预测：
AI应用的四个“出让”
我们现在看到的ChatGPT的能力，更多表现在创造力上。各种研究报告里，提到更多的商业前景都在指向ChatGPT的内容生成能力，也就是常说的AIGC。
但在我看来，我们现在应该只到了AI进化的第二大阶段。我预测，人工智能对人类的影响应该会有四个历史阶段，分别是：出让劳力——出让脑力——出让决策——出让意义。
过去人类发明的电子机械设备，我们可以把它看成“低智版的AI”，机械设备只能帮我们干基础的体力活，当ChatGPT这样的AI出现之后，它已经可以解决基础脑力工作。
当我们把大脑和身体的工作都交给AI之后，下一步就轮到我们的自我意识了。我们马上要交给AI的，应该是我们的决策权。这些决策权可能包括：下一步的创业方向是什么？公司的组织架构怎样是合理的？我们应该用什么方式推广自己？出让劳力、出让体力，基本上是用AI来提高生产效率，降低生产成本。
但未来的商业竞争，AI核心解决的可能就不是成本和效率问题，你赢得对手的关键是对智能的开发程度。
如果我们把AI定义成出让决策权的工具，你可以推出一款 AI 版的“数字合伙人”。“数字合伙人”可以消化企业所有的经营数据、大量的商业实战经验和你希望让它掌握的知识体系。你每天可以跟他讨论公司的战略方向、组织架构、商业模式。也就是说，AI不是在和你共事，而是在和你共谋。
再比如，在科研领域，未来不是我们下达一个任务，让AI去执行某个研究方向和课题，而是我们输入思考和需求，AI判断该研究的方向和课题是什么。AI本身就是一个科学家，有自主思考能力。
在生活场景中，我们也会不断地出让自己的决策权。比如，在相亲网站中，可能是AI建议你选择哪个人结婚。当AI吸收了足够多的数据之后，AI的结论可能会比被恋爱冲昏头脑的你更可靠。
当越来越多的决定是AI帮你完成的，那么请问：你的生命是由自己操控还是在由AI操控？当AI强大到这个地步的时候，人类就会质疑自己存在的意义。帮助人类寻找生命的意义，是一个具有巨大潜力的创业方向。但讽刺的是，AI消解了生命的意义，我们又用AI来帮助自己寻找意义。
怎样迎接AI时代？
“阿拉丁时代”的三大发力点
当纽约公立学校严禁学生用ChatGPT写论文之后，沃顿商学院的教授Ethan Mollick，却开始鼓励自己的学生用ChatGPT来写论文。试想一下，当所有学生都可以用ChatGPT写论文，大家的分数会有明显差别吗？一定会有差别的。虽然平均分值会上升，但一定有人的论文是A，有人的论文是C，因为不同人调用ChatGPT的能力是不一样的。
这个道理就相当于你和你奶奶一起用百度查一样东西，你查到的结果一定比你奶奶更精准、更靠谱。正如英国营销公司Ladder创始人Michael Taylor所说：“当你可以创造任何你想要的东西时，你能多准确地表达「那是什么」的能力就变得很重要。”
有一天，三个人拿到了阿拉丁神灯。阿拉丁神灯告诉他们：“我可以各满足你们一个愿望。”
甲说：“我想要100亿财产。”于是，他变成了一个百亿富翁。
乙说：“我希望你再满足我100个愿望。”于是，他拥有了无数次唤醒神力的能力。
丙说：“我想拥有和你一样神奇的能力。”于是，他自己成为了阿拉之神。
AI就相当于一盏阿拉丁神灯，你可以利用AI满足自己绝大部分需求。但如何把AI的能力发挥到极限，不取决于AI的能力，取决于我们利用AI的能力。这个时代，我称之为“阿拉丁时代”。
我们利用AI的能力，可以分为三个维度：
AI的访问权
你的专业度
你的想象力
AI的访问权
对AI的访问权，是未来拉开阶级差距的重要指标。最早的阶级划分由血统决定。比如，古代的印度就是由种姓决定人权和等级的，婆罗门人出生就是贵族。后来，知识也成了一种划分阶级的因素，你上什么大学、你的学历，某种意义上决定了你未来的前景。
而未来，决定阶级的是AI的访问权。你接触、使用、开发AI的机会，决定了你能获取多大的资源、创造多大的财富。假设AI是阿拉丁神灯，一年许1次愿和一年许365次愿望，你能得到的东西将会天差地别。
你的专业度
假设你和一位建筑设计师一起利用ChatGPT去设计一套房子，那位建筑设计师从ChatGPT身上拿到的设计方案一定比你更专业。
很多人以为，AI时代到来，人会变得更加“弱智”，因为AI替你解决了很多脑力问题。但其实，AI反而会让一部分人更专业、更进取。因为你越专业，你调动AI的能力就越强。同时，AI也会对你有更强的赋能，你和AI之间就形成了一种双向进化的关系。所以，在人工智能时代的专家，会比今天的专家更值钱。
你的想象力
我们之前提到AI的访问权，就是未来的人权，会决定你和别人的阶级差距。因为AI的运算是要消耗算力的，算力说白了就是“钱”。拥有算力的大公司、大财团、大富豪，将会比普通人拥有更多的AI访问权，这将形成更大的阶级落差和贫富分化。
但庆幸的是，AI的访问次数和你从AI身上挖掘的价值，并不完全是正相关的。我们假设一种场景：一个父亲打算利用 AI 教孩子历史知识。第一种方案，是他把希望教给孩子的历史知识，描述成一个简单的需求，让AI编成一本有声书。第二种方案，是让ChatGPT把历史人物资料搜集起来，再编写出一个语音聊天软件，让AI假扮历史人物跟孩子互动。显然第二种方案的创造力，要比第一种方案更好。而且，这是一个真实的案例。
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AI的访问权代表了公平、你的专业度代表了努力、你的想象力代表了能力。看来，AI时代的社会和现在的社会，并没有本质区别。未来的社会依然存在着不公、依然需要格外努力，只不过想象力从来没有像AI时代一样重要，决定了无数普通人的命运。
结语
最后，我想再重复一遍这句话：人类即将进入“阿拉丁时代”，我们创造性利用AI的能力，将决定人与人之间的差距。
编者按：来源：梁将军；作者：梁将军；内容有删节。
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