chat GPTs上线6天都发生了什么

chatgpt中文网2024-07-06680

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GPTs发布6天了,我去数了数第三方网站gptstore.ai上面搜集的创建GPTs数量,11月9号是2000多个,11号是3000多个,今天13号是8000多个了。在做更多分析之前,我们先看看6天里大家都在搞什么,有个直观感受。
先快速翻译了一个推特上的热门教学视频,教你如何1分钟创建一个GPTs agent。点击几个button,输入简短prompt就搞定了。相比过去chatgpt的一个优点是AI会主动就关键细节询问你,相当于给出prompt的模板让你填空,简单多了。这太像HR帮CEO招人了,老板告诉HR我想招个研究员,HR反问“学历什么要求”“履历什么要求”“卖方买方优先考虑谁”。然后“研究员”创建完毕...
再来看看目前最受欢迎或者讨论热度最高的几款GPTs应用。第一个是爬虫助手,这个显然适合研究人员和金融从业者,过去还得会Python才能写爬虫,现在谁都可以写出来。
下面是一个图表分析助手,你上传任意图表chart截图,都可以帮你分析概括数字背后的隐含结论。适合市场研究、BI、营销、管理层经营决策。最有趣的是现在画chart也可以AI画,然后AI还要再翻译图表给人看懂,完成的不过是数据传递到人并让人理解的过程。这么想中间的人是不是也有点多余?人的信息带宽这么低(几个Bits/s?),是链条中的最大瓶颈,agent对agent的效率高到不知道哪里去了。北美创业公司MarsX正在开发20款产品但其工作80%由AI完成,CEO声称一年后这个比例会变为90%。这就是最近Karpathy提出的ADO(Agent Driven Organization)。这可比web3宣扬的DAO要实际得多,组织最大的问题就是人与人之间的熵,AI之间没有熵。
下面2个是类似功能,一个完成视频转GIF,一个完成任意格式的互相转换。这里想起WPS里面某些格式转换还要收费呢,这里直接替它干了。
下面是一个帮你制作故事绘本的助手。不仅帮你分页、分章节,还帮你用MJ或者DALL-E生成插图。我之前一直有个产品设想,感觉愈发接近现实——每个人随手可以创建一部电影。现在电影的商业模型是几千万/亿人看一部电影才能让经济模型work,未来如果内容制作门槛降到如此之低,那给每个人制作一部专属定制电影的商业模型也可以Work,这又会诞生什么样的平台?(互动短剧是提前制作好的剧情决策树,如果剧情是基于观众互动实时生成的呢?
下面一个类似,制作游戏的助手,完全没有游戏开发经验的博主做出一款吸血鬼小游戏。
看完这些GPTs我的感受:
  1. 创建的门槛实在太低(远低于移动互联网APP开发),堪比发一条抖音短视频,甚至时间还更短,因此前期其数量会继续爆炸式增长。但基于其本质是功能属性(而不是短视频一次性消费娱乐属性),可以合理预测不出1年真正沉淀出的常用GPTs会像移动互联网一样头部集中(具体数量级需要另外展开探讨了,1000个,100个,还是几十个)。
  2. GPTs Store是OpenAI构建生态的第二次尝试。在能力不断复利累积的过程中(vision、网页浏览、代码解释器、DALLE3、Whisper3),如何同步扩大生态是个产品、商业、哲理问题,而OpenAI科学家们并不擅长。Plugin没有成功的根源在于,对存量世界的不友好,一副吸血鬼的模样很难被接纳。且无论X+AI还是AI+X,说到底都不是AI Native。GPTs Store摆明了“我自己来”,重建一个生态,且用一种比APP或者网站更为低门槛的方式,去创建智能体集群,而不是让APP集群去接纳我的智能体军队,并通过商店分成的方式激发生态活力。能不能成?是个问号。
  3. 无论GPTs成不成,传统软件都面临巨大挑战。上述一个个例子估计SME中小软件看了瑟瑟发抖。过去的软件孤岛、复杂、不能满足长尾需求,GPTs提供了任何人长尾需求满足的可能,且数据和feature都可以打通,简化到前台唯一助手,让这个助手自己去调用任意二级agent。中间产生大量“一次性coding、代码脚本”,因为coding这个过去以“人力成本”计价的任务,未来会以“电量”计价,成本趋近于0。
  4. 靠微软靠不住,那就拥抱“蚂蚁雄兵”。M365 copilot落地采纳率只有10%购买率5%大部分客户在观望。早期创新靠的是不断试错,指望incumbent巨头有点难。同样道理在硬件上也是如此,指望手机巨头苹果三星华为支持你OpenAI搞创新?屁股开始就没坐一个地方。那不如我重新攒个局,自己做硬件,AI Pin等等会层出不穷(参考之前文章为什么Ai Pin不是炒作)
  5. 实质上节省了全社会的GPT使用成本。过去chatgpt相当于自己创建自己用,现在1)创建过程工具化标准化;2)创建成果产品化不用“重复造轮子”;3)优胜劣汰筛选出最高效工具。结果是提取出最大公约数,大幅节省了全社会GPT使用成本。
  6. 在2中提到能力还在不断复利累计中,等GPT5(可能是24H1了)又有新的多模态能力涌现和解锁,能创建的GPTs会更加强大
  7. 很多问题依然存在。由于创建门槛太低,前期不可避免的同质化。被多人测试证明prompt很容易被Hack,那如此低门槛不安全的GPTs,很难称得上叫“开发”,感觉更像用户UGC。如果一直不采取措施,那就是劣币驱逐良币,很难持续驱动激励长期开发者。这个看OpenAI后面怎么解决了。
  8. 最后阴谋论下,我觉得OpenAI不仅仅是在做Store,也是在搜集Idea,集思广益寻找super app。这家公司从一开始就证明产品能力一塌糊涂,完全不知道如何搞应用。但应用都离不开其强大的“大脑”。因此一旦某个Agent idea被验证,OpenAI凭借对模型本身的理解和掌控,可以推出更加强大的官方版本。所以现在一片哀嚎的创业公司先不急,后面说不定有更多公司被一秒噶掉。但也要看到,创业公司优势还在,比如三方公司的RAG控制效果可能会比OpenAI更好;不仅仅是wrapper,能做OAI做不好的事情或者不会做的事情,比如产品UI。贴上两张相关评论如下

无论OpenAI的GPTs能不能成,至少Agent创造的浪潮已经开启,无非蛋糕怎么分的问题。AI的应用越来越看到实际落地的东西,agent、内容、便携式硬件,下次系统梳理下这些相关投资机会。

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