去年3月,ChatGPT-4發布,行業一片興奮之余,紛紛叫嚷這要被取代那要被取代,前兩天OpenAI 發布了文生視頻大模型Sora……的demo,有人更是寫出了“現實不存在了”這樣的神棍標題。
誠然,ChatGPT-4和Sora都是很了不起的產品,尤其是其快速迭代和幾何式升級的能力讓人欽佩,最重要的是其掀起新一波人工智能熱潮,必然帶來諸多的技術進步。
然而,即使是樂觀如山姆·奧特曼,也只是說AGI可能最快十年實現,如果看了《這就是ChatGPT》,就會知道ChatGPT的 工作原理是根據海量數據和訓練盡可能“合理”地續寫文本,還不能做到真正的“理解”。
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同理,Sora 也是一個“大力出奇跡”的產品,用盡可能多的H100 GPU來訓練大模型。
相比之下,英偉達一家公司的市值就相當于整個 A 股總市值的五分之一,倒更像是“現實不存在了”。
當然,偏激和反智本就是網絡常態,畢竟教人理性和睿智太難了,即便教會些許,反而不利于其收割。
技術的進步當然會給不少行業帶來沖擊,比如外掛字幕組基本上都掛了, 多鄰國前員工也在Reddit上爆料說該司正逐步引入AI來取代外包翻譯工, 僅留下了合同工來審閱AI生成的內容以保證翻譯質量, 再比如很多電話客服也換成了AI等等。
但是,這種改變不是一蹴而就的,早在ChatGPT出現之前,足夠優秀的Google翻譯等已經能夠做類似的活兒了,只不過,這一波生成式大模型熱潮讓更多人了解AI的重要性,開始重視、接受和使用相關產品及功能,從這個意義上來講,OpenAI 也算是功德一件。
比如,網上流傳一張央視總臺領導焦慮地安排相關負責人學習Sora、探索應用方式的截圖就是例證。
那么,為什么我說是沖擊而不是取代關系?
首先,被“取代”的大多低價值
把一個電子文檔留給 Kimi Chat 之類的 AI ,它可以幫你翻譯和歸納文檔要點; 把一個播客鏈接丟給 Podwise 之類的 AI,它同樣可以梳理出播客的文字摘要; 微信讀書也在內測 AI 大綱功能,自動生成每章節的精華內容,甚至還可以把英文書用中文直接進行 AI 朗讀, 這樣一來,那些做拆書、解讀的人群將受到不小沖擊,但說實話,這類項目本身就沒有太大價值。
有網友發現支付寶的電梯廣告就赫然寫著“內容由 AIGC 生成”,在可口可樂和奧迪 A5 的視頻廣告中,AI 也不同程度輔助參與,隨著 Sora 的演進,生成視頻素材將更加容易,但其實在這之前,會用 PS 和 pr 早就已經不是什么了不得的技能。
第二,人是靈活的,思考與創意不可取代
人類文明史以來,科技一直在進步,誕生了很多革命性的工具,但工具最終還是為人所用。
我看有個做視頻號的朋友,就在用 AI 同譯的功能做英文短視頻,跑到油管和 TikTok 去賺洋鬼子的錢去了。
問答社區Quora 受這波沖擊較大,但其創始人 Adam (也是力主把奧特曼從 OpenAI 趕走的人之一) 就轉型做 Poe ,把主流 AI 模型聚合在一起賣會員繼續賺錢。
即便是 會計、公關等行業自嘲自己不會被 AI 取代,因為 AI 不具備他們一個最重要的功能——背鍋,其實仔細想想也屬于話糙理不糙。
工具最終還是方便人類使用的,創意和思考始終是稀缺資源,文字從刻在龜背到筆墨書寫再到打字和語音輸入,能寫出好文章的有多少?視頻從膠片到數碼再到手機人人可怕,做拍出好內容的又有多少?
絕大多數人,還是和 ChatGPT 聊個天,讓圖像大模型畫個美女山水,讓視頻大模型搞個會動的飛鳥與魚,圖個新鮮而已。
第三,企業得考慮效費比
搞大模型是個超級燒錢的事情,除了前面所說的芯片之外,人才、技術、電力等成本更是驚人。
前不久,山姆·奧特曼跑到中東,為其新項目 AI 芯片公司尋求 5-7 萬億美元的融資,7 萬億美元是什么概念,相當于全球 GDP 的 10% 了。
雖然現在不少企業為了搶占一席之地大多不計成本的去投入,但頭部玩家這么個搞法,后來者會越來越艱難。
同樣,沒錢買芯片搞研發的使用者好日子也不會長,市場初期的免費或低價策略不會持續太久,隨著價格的上漲,到底是用人工還是 AI,也得算算經濟賬。
總之,腦子是個好東西,即使是在 AI 時代也是如此,與其焦慮感傷、急著去“嘗鮮”,不如想想自己的核心競爭力在哪里,如何更好地利用這些工具去提升核心競爭力。
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