作为一家品牌咨询公司的老板，我比普通人更善于在短时间内摸清一个领域。今天我想分享一下我对ChatGPT的研究结果，更重要的是分享一下我的研究思路。

　　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。以下是我调研陌生行业的工作流程：定义需求、搭建框架、收集事实、提出见解，我也会用这个方法研究ChatGPT。

　　市面上大部分写ChatGPT的内容，是“报道的视角”，不是“有用的视角”。“报道的视角”内容，大致可以分成三类：

　　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JN江南体育，找到自己的位置。

　　任何一个领域，都有海量的内容，我们不可能掌握所有的知识。同时，我们更要明白，任何一个领域都有一些关键知识，要比其他知识更重要。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。

　　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JN江南体育。因为别人错误的认知，会影响你的判断。面对一个新领域，你要尽量先吸收最权威、最专业的说法，不要被媒体的噪声干扰。

　　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。

　　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（关键意见领袖）的总结，我们可以用他们做“技术扫盲”，从中获取具体又关键的研究线索。

　　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。

　　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，可能是三万元，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。

　　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。不过可以想象，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。

　　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，更是政治课题。

　　历史上过往成为巨头的商业体，往往都是因为它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。

　　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，一切操作都会交给AI处理。

　　GPT+学习APP=可以给你定制学习计划、为你批改作业、时时提醒你努力的家庭教师；

　　GPT+剪辑工具=可以自动抓取素材、自动配乐、自动合成素材，24小时不间断的剪辑师。

　　这对某些已经占据入口级的商业巨头而言，是一个非常危险的信号。假如马斯克在特斯拉里安装了一个非常智能的AI助手，当国产汽车厂商没有这个AI研发实力时，你再不接入AI，成为别人的下游产业，用户就会抛弃你。

　　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的概念。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，如人脸识别、自动驾驶等。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，它还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。

　　对于一切平台而言，不管是电视这样的传统媒体，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（职业生成内容）、PGC（专业生成内容）、UGC（用户生成内容）、AIGC（人工智能技术生成内容）。

　　从OGC到UGC，从报纸、电视到今日的微信、抖音、小红书，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（应用程序编程接口），AI就有了更强大的能力，就能干更多的事。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。

　　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”。

　　细节不提，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，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，只是算法上加了足量的训练数据，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1万枚英伟达芯片支持，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。

　　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。

　　从这个公式我们可以推导出，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。

　　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、数据有极高的要求。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，其他互联网巨头在算法、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。

　　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座桥梁。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，这座桥梁有可能是手机上的一款APP，也有可能是一款耳机。

　　我们聊聊社会治理的创业，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”。

　　很多人学习和磨炼多年的社会技能，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。

　　AI是个比还恐怖的工具，AI的安全性将和AI的应用一样重要。而AI的安全性，涉及国际公约、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。

　　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进化的第二个阶段。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，有自主的思考能力。

　　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写论文时，大家的分数会有明显的差别吗？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。”

　　我认为，未来人和人的差距，是我们创造性利用AI的能力。关于这种能力，我可以打个比喻：

　　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。”

　　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。

　　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，而取决于我们利用AI的能力。这个时代，我称之为“阿拉丁时代”。

　　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。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“”，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。

　　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，是他希望把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。

　　瑞典公司Facing It开发了一款叫Hello History的AI软件，让ChatGPT化身成历史人物跟你互动。在这里，你可以跟亚里士多德侃大山，也能和居里夫人成为soulmate（灵魂伴侣），实时互动让人产生一种身临其境的感觉，你会更容易爱上历史。

　　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。

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