巨頭扎堆ChatGPT“求自?！保竽Ｐ秃芸鞎?huì)免費(fèi)丨亮見(jiàn)22期

丨劃重點(diǎn)

1. OpenAI可能也沒(méi)預(yù)料到ChatGPT出色的能力表現(xiàn)，人類(lèi)則習(xí)慣為AI賦予科幻、浪漫主義色彩。

2. 各種大模型的能力都還沒(méi)得到科學(xué)的實(shí)證，ChatGPT也不一定能完全復(fù)現(xiàn)自己的推斷，這也是為什么沒(méi)有一家公司能夠復(fù)制ChatGPT成功的原因。

3. 已經(jīng)有非常重的商業(yè)模式、產(chǎn)品的團(tuán)隊(duì)/公司，不會(huì)輕易像OpenAI一樣去將技術(shù)成果公之于眾，大模型作為基礎(chǔ)模型很快會(huì)走向“免費(fèi)”。

4. 不用擔(dān)心“AI取代人工”人類(lèi)發(fā)展進(jìn)程足夠說(shuō)明新技術(shù)的誕生，基本沒(méi)有引發(fā)過(guò)于嚴(yán)重的問(wèn)題。

5. 對(duì)于國(guó)內(nèi)公司來(lái)講，產(chǎn)品整合大模型，挑戰(zhàn)行業(yè)‘大鱷’，是非常好的‘武器’。

丨概述

過(guò)去兩個(gè)月，ChatGPT熱潮席卷中文互聯(lián)網(wǎng)，讓整個(gè)行業(yè)徹底領(lǐng)略了人工智能技術(shù)產(chǎn)品應(yīng)用的潛力。

在火熱的同時(shí)，也引發(fā)了很多人的思考，「ChatGPT能否成為互聯(lián)網(wǎng)的下一個(gè)系統(tǒng)性的機(jī)會(huì)？」這個(gè)問(wèn)題可以拆解為兩層含義，一方面是對(duì)ChatGPT能力上限的疑問(wèn)，另一方面則是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)未來(lái)發(fā)展的疑問(wèn)。面對(duì)如今ChatGPT火爆全球而引發(fā)‘人工智能替代人類(lèi)’的話(huà)題，小冰公司CEO李笛認(rèn)為：數(shù)十萬(wàn)年的人類(lèi)發(fā)展，佐證了科技進(jìn)步帶來(lái)的效率提升不會(huì)產(chǎn)生過(guò)于嚴(yán)重的問(wèn)題，應(yīng)當(dāng)對(duì)人類(lèi)社會(huì)的自我調(diào)節(jié)機(jī)制有信心，崗位的消失與誕生也代表著人類(lèi)的迭代與進(jìn)步。面對(duì)如今大量巨頭扎堆ChatGPT，李笛認(rèn)為大模型在當(dāng)前的時(shí)間點(diǎn)是‘挑戰(zhàn)者的武器’。對(duì)于人工智好與壞的判斷，應(yīng)當(dāng)是多維度的，而不是單純地定義。

以下為直播文字精華版：

01

大公司不會(huì)輕易推出大模型，更多的是戰(zhàn)略防御

劉興亮：如果用最簡(jiǎn)單的一句話(huà)來(lái)介紹ChatGPT，可能是什么？另外，為什么ChatGPT突然就「火了」，有什么偶然和必然因素？核心技術(shù)是什么？

李笛：從行業(yè)和大眾的視角，我的觀點(diǎn)是不同的。

大模型技術(shù)被證明有效之前，整個(gè)行業(yè)曾遇到困擾多年的瓶頸，特別是在自然語(yǔ)言處理方面，基于知識(shí)圖譜、意圖識(shí)別，大量方案都未能有效解決問(wèn)題，怎樣能夠真正通過(guò)知識(shí)圖譜，高效的將知識(shí)結(jié)構(gòu)化組織起來(lái)，大模型的誕生提供了新的思路。

對(duì)于大眾來(lái)講所感受到的是它涌現(xiàn)出的新能力。在GPT-1、GPT-2這個(gè)階段還沒(méi)有展現(xiàn)出這樣的能力，但由于OpenAI持續(xù)訓(xùn)練、優(yōu)化大模型，到GPT-3.5時(shí)具備了誕生思維鏈的新能力。

簡(jiǎn)單來(lái)講，具備思維鏈能力，能夠更好的解決模型在與人交互時(shí)的回應(yīng)，相比早期版本更有邏輯思維，它會(huì)將問(wèn)題邏輯進(jìn)行拆分，并從訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵信息調(diào)用、組合，以至于比人的邏輯更加縝密。由于這種方式遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出大眾預(yù)期，因而產(chǎn)生非常驚人的效果。

過(guò)去幾年，整個(gè)行業(yè)在人工智能的技術(shù)范式上的全新突破，也就是大模型。

它的發(fā)展過(guò)程中也出現(xiàn)過(guò)許多創(chuàng)新，最初還被用于演示產(chǎn)品，但僅限于產(chǎn)業(yè)內(nèi)，ChatGPT是首次將大模型新的技術(shù)范式帶入大眾視野，所以大模型才是最關(guān)鍵的技術(shù)創(chuàng)新。

圖源：網(wǎng)絡(luò)

劉興亮：ChatGPT會(huì)給人類(lèi)帶來(lái)什么？

李笛：人類(lèi)面對(duì)人工智能類(lèi)型產(chǎn)品時(shí)，或多或少會(huì)為它賦予科幻電影的色彩，這非常具有浪漫主義色彩。但以從業(yè)者的角度來(lái)講，這次大模型的能力表現(xiàn)為什么會(huì)讓很多人為之驚訝，OpenAI內(nèi)部可能也沒(méi)有預(yù)料到。

從科研工作者的角度，即便是創(chuàng)造大模型的人，也還沒(méi)有完全掌握它的規(guī)律和它背后的原因。

時(shí)至今日，各種大模型涌現(xiàn)，像文本生成涌現(xiàn)邏輯思維推理，其能力出現(xiàn)的具體原因，都還沒(méi)有得到非?？茖W(xué)的實(shí)證。如果ChatGPT自身重新推導(dǎo)一些問(wèn)題，也不一定能夠完全復(fù)現(xiàn)，這也是為什么沒(méi)有一家公司能夠復(fù)制ChatGPT的成功的原因。

時(shí)至今日，很多技術(shù)依舊需要實(shí)踐觀察才能實(shí)現(xiàn)，過(guò)去谷歌驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，擁有620億條的參數(shù)規(guī)模或以上的模型，才有邏輯思維編程能力，現(xiàn)在研究發(fā)現(xiàn)，其實(shí)在更小的規(guī)模，20個(gè)Billion參數(shù)，17個(gè)Billion，13個(gè)Billion，也能不同程度將大模型的邏輯能力復(fù)現(xiàn)出來(lái)，亞馬遜甚至希望在1個(gè)Billion或者6個(gè)Billion參數(shù)規(guī)模上，嘗試復(fù)現(xiàn)這種能力。所以，現(xiàn)在眾多“玩家”都在不停的通過(guò)更多的實(shí)踐，摸清楚大模型真正的規(guī)律，當(dāng)然這也意味著我們還不能清楚的了解這類(lèi)技術(shù)的邊界是什么。

那些已經(jīng)有非常重的商業(yè)模式、產(chǎn)品的團(tuán)隊(duì)/公司，不會(huì)像OpenAI一樣去將技術(shù)成果公之于眾。

所以，我非常理解谷歌為什么不搶先將擁有的技術(shù)貢獻(xiàn)給大眾，對(duì)于嚴(yán)肅產(chǎn)品，不能依靠經(jīng)驗(yàn)指數(shù)來(lái)判斷它的好壞，而要通過(guò)它的不準(zhǔn)確指數(shù)進(jìn)行判斷，這也是為什么“Bard”（谷歌基于大模型推出的聊天機(jī)器人 ）只是回答錯(cuò)兩個(gè)問(wèn)題，谷歌的市值就蒸發(fā)上千億美元的原因。

用戶(hù)層面，不管是ChatGPT還是其它大模型，都將會(huì)深刻的影響每個(gè)人的生活，這種影響如果應(yīng)用得好將是有益的，反之則會(huì)造成無(wú)法預(yù)料的后果。

比如，當(dāng)這類(lèi)產(chǎn)品能夠提供400字以上結(jié)論時(shí)，如果學(xué)生將生成的內(nèi)容作為作業(yè)提交，基礎(chǔ)教育就無(wú)法深入，因?yàn)榛A(chǔ)教育理念是需要“獨(dú)立思維”。如果不動(dòng)腦思考，直接提交AI生成的內(nèi)容，這就失去了“基礎(chǔ)教育”的意義。

當(dāng)然，這不會(huì)成為阻礙技術(shù)進(jìn)步的原因，但技術(shù)落地時(shí)，需要有揚(yáng)長(zhǎng)避短的意識(shí)，規(guī)避它所存在的“另一面”。

02

ChatGPT為何“一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道”？

劉興亮：您怎么看待正在熱議的ChatGPT會(huì)取代很多人類(lèi)的工作？

李笛：最近，微軟小冰日本分部與奈飛推出的AI生成的動(dòng)畫(huà)短片《犬與少年》，引發(fā)很大爭(zhēng)議，許多動(dòng)畫(huà)片制作者認(rèn)為這取代了他們的工作。

人工智能制作的動(dòng)畫(huà)《犬與少年》，圖源：網(wǎng)絡(luò)

首先，對(duì)于“AI取代人工”的議論不能坐視不管，但也要認(rèn)可社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的進(jìn)步持續(xù)伴隨人力歷史發(fā)展。

隨著技術(shù)、社會(huì)結(jié)構(gòu)的變化，人類(lèi)不停面臨同樣的問(wèn)題，某些崗位會(huì)消失，也會(huì)有其他崗位出現(xiàn)。特定崗位的消失，短時(shí)間之內(nèi)產(chǎn)生巨大的影響，但人類(lèi)會(huì)重新尋找到新的社會(huì)結(jié)構(gòu)和崗位結(jié)構(gòu)的配置。所以我們應(yīng)該相信人類(lèi)社會(huì)的自我調(diào)節(jié)機(jī)制，這才是人類(lèi)的迭代和進(jìn)步。

其次，為什么在這個(gè)過(guò)程中大眾會(huì)不適應(yīng)？因?yàn)樵居扇送瓿傻墓ぷ?，機(jī)器可以做得更有效率，所掌握的信息量更大。

對(duì)于“AI取代人工”這個(gè)話(huà)題，我認(rèn)為完全不用擔(dān)心，人類(lèi)發(fā)展進(jìn)程佐證了，新技術(shù)的誕生基本沒(méi)有引發(fā)過(guò)于嚴(yán)重的問(wèn)題，改變崗位、改變每個(gè)人的社會(huì)分工，這從來(lái)都不是問(wèn)題。

劉興亮：我們經(jīng)常看到ChatGPT“一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道”令人啼笑皆非，AI大模型有海量數(shù)據(jù)為什么會(huì)錯(cuò)誤率會(huì)這么高？

ChatGPT“一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道”，圖源：網(wǎng)絡(luò)

李笛：第一由大模型本身的設(shè)計(jì)限制決定。第二，此類(lèi)問(wèn)題也在逐步優(yōu)化解決。

對(duì)比ChatGPT和New Bing，舉個(gè)例子，比如問(wèn)及ChatGPT“我想知道日本最長(zhǎng)的河的長(zhǎng)度的五次方根”，ChatGPT首先需要理解你的問(wèn)題，它和以前的“意圖識(shí)別”相比，理解能力更突出，但也有明顯的不足。

對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，第一“與日本最長(zhǎng)的河有關(guān)”、第二“與河的長(zhǎng)度有關(guān)”、第三“和長(zhǎng)度的五次方根有關(guān)”，分步驟進(jìn)行解決。

正確的求解過(guò)程——ChatGPT應(yīng)該先搜索“日本最長(zhǎng)的河”并了解“河的長(zhǎng)度”，最后計(jì)算“五次方根”，現(xiàn)狀是不會(huì)這么做，而是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中尋找答案，很可能就找到錯(cuò)誤的答案，因?yàn)樗钦Z(yǔ)言模型不是運(yùn)算模型。

所以你可能會(huì)看到ChatGPT輸出錯(cuò)誤答案，但依靠大模型生成文本描述出來(lái)的內(nèi)容，又顯得非常的合乎邏輯，所以給人“一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道”的感覺(jué)。

New Bing又是怎么處理的？它同樣對(duì)問(wèn)題進(jìn)行拆解，并且進(jìn)行搜索，從互聯(lián)網(wǎng)信息或者某可信的知識(shí)庫(kù)中找到“日本最長(zhǎng)的河是哪條河？”找到“河的長(zhǎng)度”，在計(jì)算環(huán)節(jié)會(huì)臨時(shí)生成一段代碼并運(yùn)行，計(jì)算出“五次方根”，這個(gè)過(guò)程就較為復(fù)雜，但它會(huì)給你正確的答案。

“一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道”是可以改變的，也會(huì)引發(fā)新問(wèn)題，比如完成任務(wù)反復(fù)的調(diào)用數(shù)據(jù)，結(jié)果可能更加準(zhǔn)確，但成本反而更貴。無(wú)論是OpenAI還是行業(yè)中的其他“玩家”，其實(shí)都在認(rèn)真迭代和更新，包括大量采用新的方法進(jìn)行訓(xùn)練。大模型隨著訓(xùn)練的加深以及新的任務(wù)訓(xùn)練，水平必然會(huì)越來(lái)越好。

劉興亮：從投入產(chǎn)出看，ChatGPT類(lèi)產(chǎn)品在不同階段，重點(diǎn)投入分別會(huì)在哪些環(huán)節(jié)，如何賺錢(qián)？

李笛：我個(gè)人認(rèn)為大模型作為基礎(chǔ)模型很快會(huì)走向“免費(fèi)”。

首先，大模型隨著發(fā)展會(huì)走向趨同，除非不斷涌現(xiàn)更多新的能力并不斷的進(jìn)化，所以ChatGPT從最開(kāi)始1000個(gè)token收費(fèi)2美分，到如今主動(dòng)下調(diào)到1000個(gè)token收費(fèi)0.2美分。

從API調(diào)用的角度來(lái)講，整個(gè)定價(jià)體系是為了讓更多的人使用它，實(shí)現(xiàn)薄利多銷(xiāo)，但如果2美分就可以很好的普及，為什么還要降價(jià)到0.2美分？降價(jià)意味著它有主動(dòng)應(yīng)對(duì)潛在競(jìng)爭(zhēng)的策略。

另一方面，如果將大模型當(dāng)做商品，模型本身是不附帶任何商業(yè)模式的，價(jià)值的大小在于生成的內(nèi)容，也許生產(chǎn)內(nèi)容如同莫言的小說(shuō)那么高價(jià)值，也有可能就像咱們寫(xiě)的檢查那樣不值錢(qián)。

對(duì)模型來(lái)講，一樣的文本生成流程，輸出的內(nèi)容價(jià)值會(huì)截然不同，而大模型提供方的收費(fèi)模式是完全相同的，都是根據(jù)字?jǐn)?shù)多少進(jìn)行計(jì)算，所以大模型并不在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的游戲規(guī)則中，也就制約其商業(yè)模式——只能依賴(lài)調(diào)用次數(shù)多少這一種商業(yè)模式。

所以，我個(gè)人認(rèn)為大模型的公司或早或晚都需要向“下”走，深入到某垂直領(lǐng)域做產(chǎn)品。

大模型提供團(tuán)隊(duì)和做應(yīng)用的公司，不可能是完全的合作伙伴關(guān)系，他們之間也存在潛在的競(jìng)爭(zhēng)和吞并的可能，另后者的優(yōu)勢(shì)在于，會(huì)面臨更多的大模型的選項(xiàng)，只要將應(yīng)用做的足夠扎實(shí)，從任何維度去建立自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，大模型就不再是它的唯一依賴(lài)。

所以，我認(rèn)為目前為止整個(gè)行業(yè)的生態(tài)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有建立起來(lái)，在這個(gè)過(guò)程中還會(huì)出現(xiàn)更多復(fù)雜的問(wèn)題。

03

大模型是挑戰(zhàn)巨頭的“武器”

劉興亮：巨頭們先后扎堆ChatGPT，各種概念股都出現(xiàn)，你覺(jué)得有泡沫嗎，會(huì)改寫(xiě)互聯(lián)網(wǎng)格局嗎？

李笛：現(xiàn)階段，大模型是“挑戰(zhàn)者的武器”。

以微軟為例，當(dāng)微軟將它整合在Bing中，以實(shí)現(xiàn)去挑戰(zhàn)谷歌的目的，而谷歌要想應(yīng)戰(zhàn)，就必須要付出許多倍的成本才能守住自己原來(lái)的“疆土”。

對(duì)于國(guó)內(nèi)公司來(lái)講，在自己未實(shí)現(xiàn)絕對(duì)領(lǐng)先位置的產(chǎn)品中使用大模型，挑戰(zhàn)行業(yè)‘大鱷’，是非常好的‘武器’。對(duì)于大鱷來(lái)講，如果在這時(shí)不儲(chǔ)備相關(guān)“武器”，顯然只能面臨“他殺”的局面，至少?gòu)亩?jí)市場(chǎng)、用戶(hù)、合作伙伴等視角來(lái)看，都會(huì)帶來(lái)非常大的負(fù)面影響，所以很多大公司研究大模型是防御性行為。

另一方面，大模型研究存在很強(qiáng)的“或然性”，業(yè)內(nèi)現(xiàn)在對(duì)大模型的研究，還普遍是經(jīng)驗(yàn)積累，而不是科學(xué)的結(jié)論，經(jīng)驗(yàn)需要實(shí)際操作。

從戰(zhàn)略的角度，有財(cái)力的大公司也會(huì)去嘗試，但是否能夠研發(fā)出來(lái)（成型產(chǎn)品）是兩回事，以及成功的研發(fā)后是否要把它用在自己的主營(yíng)業(yè)務(wù)上又是另一回事，這中間會(huì)有很多其他因素考慮。

圖源：網(wǎng)絡(luò)

劉興亮：過(guò)去人工智能有強(qiáng)弱之分，強(qiáng)弱由哪些因素來(lái)決定，臨界點(diǎn)在哪？

李笛：我個(gè)人認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)。包括強(qiáng)人工智能，弱人工智能，這些定義本身都帶有很強(qiáng)的偏見(jiàn)。這并不意味著某個(gè)強(qiáng)時(shí)另外一個(gè)就是弱，因?yàn)樗械募夹g(shù)它都有不同的維度，需要多維度考量。特定情況下，強(qiáng)人工智能可能能力非常強(qiáng)，但情感上又是最弱的。

這也是為什么，有些人被認(rèn)為是學(xué)習(xí)的天才，也是生活的傻瓜。那么他是強(qiáng)還是弱？所以，這種單一維度的定義強(qiáng)弱，本身存在一定偏見(jiàn)。

拋開(kāi)這些，我們可以看到人工智能技術(shù)它有不同維度的追求。比如，它追求信息的絕對(duì)準(zhǔn)確性或者追求邏輯和篇幅，追求對(duì)用戶(hù)的啟發(fā)。

從人工智能角度來(lái)講，不同團(tuán)隊(duì)都在不停的探索各種方向，前百度首席科學(xué)家、Landing AI創(chuàng)始人吳恩達(dá)發(fā)過(guò)一封信，告訴從業(yè)者不要認(rèn)為不做大模型就不行，強(qiáng)調(diào)人工智能是百花齊放的時(shí)代，我們現(xiàn)在還處在蠻荒時(shí)代，要去不停地去尋找不同規(guī)則定義的強(qiáng)弱，或者不同定義的好和壞，而不是只有一種規(guī)則。

04

人工智能的三類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)：并發(fā)、錯(cuò)誤授權(quán)、過(guò)渡依賴(lài)

劉興亮：人工智能會(huì)成為一切產(chǎn)品的標(biāo)配嗎，可能會(huì)在什么時(shí)候，普通人會(huì)有劇烈變化的感知嗎，未來(lái)可能還會(huì)有什么風(fēng)險(xiǎn)？

李笛：我看到的結(jié)果是，當(dāng)它真正深遠(yuǎn)的影響到人類(lèi)時(shí)，人類(lèi)是沒(méi)有感知的。

今天人工智能技術(shù)深刻的改變著所有人的日常生活，每個(gè)人手機(jī)上的計(jì)算設(shè)計(jì)，拍照過(guò)程中鏡頭所捕捉到的畫(huà)面，人工智能都帶來(lái)了大量的改變，消費(fèi)者（對(duì)這種變化感知不多）往往只會(huì)對(duì)超出想象的東西感到興奮。

所以，人工智能帶來(lái)真正深遠(yuǎn)的變化，會(huì)深遠(yuǎn)到你都已經(jīng)忽略它的存在。

關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)，在實(shí)踐中人工智能最大的風(fēng)險(xiǎn)有三類(lèi)。

第一類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)叫并發(fā)。什么叫并發(fā)？就是“胡說(shuō)八道”。人工智能胡說(shuō)八道一天可以影響到上億人，并發(fā)意味著如果產(chǎn)生問(wèn)題，它的故障率、錯(cuò)誤率即使只有小數(shù)點(diǎn)后兩位，但乘以它的并發(fā)數(shù)，將會(huì)是無(wú)比龐大的數(shù)字。所以，并發(fā)問(wèn)題是絕大部分的人工智能需要考慮的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是大規(guī)模商用、落地的時(shí)候。

第二類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自于授權(quán)。即什么情況下授權(quán)人工智能系統(tǒng)做怎樣的決策，并且實(shí)施怎樣的行為。比如今天行業(yè)還只允許人工智能去‘思考’，但不允許做具體的決策和執(zhí)行，比如AI是沒(méi)有被授權(quán)啟動(dòng)汽車(chē)的，如果它產(chǎn)生錯(cuò)誤，想去發(fā)動(dòng)汽車(chē)，在物理上是實(shí)現(xiàn)不了的。如果授權(quán)系統(tǒng)未明確的指令，那么就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)，即使錯(cuò)誤率再低，仍然會(huì)存在錯(cuò)誤的可能，如果再進(jìn)一步讓它行駛上路，后果就更嚴(yán)重。

第三類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)是依賴(lài)。如果過(guò)于依賴(lài)人工智能，人體自身基本能力就會(huì)退化?；灸芰ν嘶瘬Q來(lái)的高效率，是可以接受的。比如通過(guò)工具使冶金屬冶煉的效率、開(kāi)采礦藏的效率變得非常高，但如果它使得人的思維停滯，就不一定是好事。所以，在中學(xué)、小學(xué)，一度對(duì)于計(jì)算器的使用非常嚴(yán)格，因?yàn)檫@會(huì)造成學(xué)生心算能力變差。當(dāng)然，到大學(xué)以后，心算能力得到很好的培養(yǎng)，反倒需要用計(jì)算器來(lái)幫助你去算的更快，所以任何時(shí)候都不能過(guò)分的依賴(lài)工具。

如何規(guī)避這三類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)？最主要是人工智能企業(yè)本身。

企業(yè)往往是最早能夠知道技術(shù)的邊界在哪里的主題，有機(jī)會(huì)提前預(yù)判，規(guī)避它的風(fēng)險(xiǎn)并限制它的使用頻次。其次，大眾對(duì)于人工智能的認(rèn)知不必過(guò)于謹(jǐn)慎或者過(guò)于樂(lè)觀，我們應(yīng)該給創(chuàng)新足夠的機(jī)會(huì)，減少片面化的認(rèn)知。

劉興亮：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)有個(gè)適老化的概念，聚焦老年人使用體驗(yàn)，人工智能在這方面的做得如何？

李笛：人工智能在這方面有先天性的優(yōu)點(diǎn)，普遍存在的特點(diǎn)就是讓產(chǎn)品體驗(yàn)變得更自然。

當(dāng)你用搜索引擎時(shí)，需要去學(xué)會(huì)使用關(guān)鍵詞搜索技巧，人工智能就不需要，它是自然語(yǔ)言交互，文本之外，語(yǔ)音、視覺(jué)都更自然。所以，某種意義上講，正因?yàn)橄忍炀哂腥绱藘?yōu)點(diǎn)，老年人在使用人工智能技術(shù)的時(shí)候，會(huì)讓原本不適老化的產(chǎn)品，變得更適應(yīng)老人。

另外，作為工具，人工智能確實(shí)也存在著適配的問(wèn)題，所以現(xiàn)在才涌現(xiàn)出一類(lèi)新的職業(yè)叫Prompt Engineering(提示工程)，試圖通過(guò)給出提示，讓人工智能幫助用戶(hù)更好的完成工作。

我認(rèn)為，我們應(yīng)該看到它具有引發(fā)暴風(fēng)驟雨的潛能，但它離暴風(fēng)驟雨，離真正改變周?chē)€有很遠(yuǎn)距離，當(dāng)前，人們無(wú)論是使用ChatGPT，還是其他產(chǎn)品，存在明顯的幸存者偏差。

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