AI时代｜它是威胁还是机遇？如何找到生存之道！
文摘
科技
2023-05-28 14:47
上海
在过去的几年中，人工智能已经成为科技领域的焦点。AI技术的不断发展和进步，使得越来越多的企业和机构开始将其应用到日常业务中。然而，对于许多人而言，这种技术的发展也带来了疑虑和担忧。在这篇文章探讨了人工智能的兴起和未来发展趋势，并分析AI对企业和就业市场的影响。同时，本文也将探讨如何利用AI技术来创造机遇，以及如何在这个新时代中找到生存之道。
随着生成式人工智能威胁到企业和副业，你如何找到空间？
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ChatGPT是一款风靡全球的聊天机器人。起初，它的能力让全世界惊叹，对技术奇才的不可置信感觉随后袭来的是一波恐惧。从某种意义上说，它理论能力的炒作已经演变成了对ChatGPT将取代人类工作的恐惧。我们带着希望看着云和人工智能，它们却成了风暴的前兆？
LLM会毁掉我的生意吗？
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一方面，埃隆·马斯克（Elon Musk）和萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）引起了这种恐惧感:“我们必须谨慎，”阿尔特曼周四告诉ABC新闻，“我认为在实验室里这样做是不行的。你必须把这些产品带到现实世界中，与现实接触。在风险较低的时候犯错误。但是，我认为人们应该为我们对此有些恐惧而感到高兴。”（来源）。
但事实真的如此吗？我们刚刚创造了Multivac吗？
与此同时，马斯克在人工智能方面呼吁停火，因为他在这方面落后了，今天他被迫追赶。而阿尔特曼则利用炒作和恐惧来进行营销。另一方面，正如LeCun所说，这些模型无法思考，但它们仍然可能是危险的。撇开科幻场景不谈，我们可以说，ChatGPT已经开始扼杀业务。例如，Chegg似乎(一家提供作业帮助的公司)是ChatGPT的第一个受害者，其股价已经下跌了40%以上。“然而，自3月份以来，我们发现学生对ChatGPT的兴趣显著增加。我们现在认为它对我们的新客户增长率产生了影响。”(来源)
现在，每个合作伙伴都在考虑如何将ChatGPT整合到他们的业务中。事实上，Expedia计划这样做，IBM和Snapchat也已经这样做了。此外，许多公司正在使用使用OpenAI API调用的技术，例如Jasper和Copy.ai。虽然并非总是如此，但是ChatGPT的添加带来了一些好处，就像Snapchat的用户反弹所显示的那样。事实上，Snapchat已经受到了用户的差评。无论如何，ChatGPT似乎已经整合到了许多企业中，并且还会有更多企业使用它。因此，问题是创办一个生成式AI初创企业是否有意义？或者创办一家企业，其业务可能会被下一个ChatGPT升级所摧毁？或者只是一个成本更低的客户订阅ChatGPT Plus的副业？毕竟，一家从事内容写作、平面设计、网站开发或课程创作的公司或自由职业者，为什么要雇用或支付该服务？我们没有壕沟，也可能永远不会有
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一份泄露的谷歌文件指出，“我们没有护城河...OpenAI也没有。” 到目前为止，我们已经讨论了ChatGPT排除谷歌的情况。毕竟，谷歌有着创造复杂LLM的悠久传统。为什么他们浪费时间来对抗ChatGPT？当他们声称双方都没有在赢得这场竞赛时，他们是什么意思？谷歌指出，一个不达到最高标准的产品可能会损害其声誉（参见Bard推出后发生的事情）。另一方面，谷歌注意到这些公司正在经历稳定的扩散时刻。开源似乎正在赢得人工智能竞赛。谷歌已经意识到开源和ChatGPT模型之间的差距正在迅速缩小。此外，开源模型更可定制，更私密，并且在某些方面更有能力（专业模型在某些任务上击败了通用模型）。Vicuna只花费100美元，可以做与GPT-4相同的事情，但质量稍低。GPT-4的培训可能花费了数百万美元。当有免费替代品时，人们可能不会为受限制的模型支付昂贵的订阅费用。公司也不会。LLM的未来就像DALL-E的未来一样。稳定扩散现在是标准，产品集成，用户界面，市场和许多其他模型都基于该模型。另一方面，OpenAI DALL-E并不像广泛使用的那样，正在失去地位。我能把通用AI建成业务吗？
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不到一年前，我们还没有听说过MidJourney或Stability AI，现在我们几乎每个人都使用他们的产品之一。在某种程度上，StableDiffusion是建立在DALL-E基础上的模型。那么，为什么不创建自己的新通用模型呢？正如Lensa所展示的那样，并非所有的AI公司都有持续的成功：![]()
从2021年1月到2023年4月，Lensa AI在应用内产生的全球收入，以美元计算，详情请参阅 此处 （可以使用图像并在此处引用，定义请参阅此处）。如果训练一个新的GPT-4看起来很容易，为什么不创建一个类似的模型呢？
事实是，总体上，这个过程似乎很简单，但实际上，它也很昂贵，需要相当的专业知识。事实上，所有步骤都需要知识和选择，可以节省投资成本并在部署中避免问题。OpenAI已经在多年的时间里致力于构建LLM，因为第一个GPT有一个经验丰富的团队在构建模型、训练模型并将其部署到市场上。此外，基础设施并不便宜，特别是如果你想要快速的服务和用户友好的界面。虽然训练一个自监督模型意味着只使用大量的文本，但质量也非常重要。就像LLaMA和Google展示的PalM-2一样，数据越精选，模型的表现就越好。OpenAI有一个专门的团队负责这个。此外，ChatGPT和OpenAI的许多产品可以被任何用户使用，创建类似的用户体验并不容易。对于许多人来说，这决定了他们的使用选择，而不是性能。此外，OpenAI还有另外一个优势，那就是多年来创建了一个强大且可识别的品牌。OpenAI等同于AI；为了竞争，仅仅展示一份技术报告，声称该模型更优秀是不够的。用户会更喜欢ChatGPT，而公司也会更喜欢使用平均观众知道的产品。许多公司和用户选择他们现在认为的默认选项。最后，OpenAI积累了另一个优势：1 **亿用户和最重要的是他们的数据。**这些数据用于使模型变得越来越好。在LLM时代如何创建初创企业或副业？
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质量胜过数量
这适用于任何业务或想法。例如，内容写作不能再基于文章或字数的数量。即使是免费版本的ChatGPT也能更快地写作，质量更高。但是LLMs无法进行批判性思维（诸如思维链之类的技术只能缓解此问题），并且常常产生幻觉。因此，您只能通过具有明确定义观点的理性文章来竞争。使用ChatGPT的任何人都知道该模型不会采取立场，而由清晰数据和来源支持的大胆观点的文章无法由ChatGPT生成。同样，ChatGPT不了解客户需求。另一项研究表明，患者认为ChatGPT的回复更具共情和质量。因此，它将再次需要关注客户的需求。
领域知识
通用模型对一切都很好，但对某些任务最好。对特定领域的知识使您能够获胜。聊天机器人的自身对齐会导致某些任务的性能下降。此外，正如huggingGPT和类似模型所显示的那样，LLM不能胜任一切，但需要与“专家”模型进行接口。这些模型只能通过专有数据进行训练。此外，它们常常需要对特定领域的知识。因此，那些拥有不公开可用知识和数据的企业具有行业优势。不要与人工智能对抗
人工智能不会取代开发人员或数据科学家，但会取代那些不使用人工智能助手的人。ChatGPT生成的代码需要进行测试并需要了解如何使用和集成它。无论如何，将会有更多的开发人员和机器学习工程师职位空缺，目前这些职位受到威胁。法庭案件和法规将重塑领域
欧盟和其他机构一直在被动观察社交网络，至少欧盟不想在人工智能方面犯同样的错误。“欧洲议会必须以最强有力的立场参加三方会谈，以保护进入欧盟的所有人的权利，”欧盟政策分析师Caterina Rodelli说（来源）新的欧盟人工智能法案可能比预期更为严格。正如在违反GDPR的情况下所看到的那样，违反规则会导致昂贵的罚款。此外，较大的公司面临更多的声誉损害。最近，ChatGPT因隐私问题而在意大利被禁止使用（现已恢复使用）。意大利当局要求有关OpenAI的数据收集的信息，但最初的问题得到了回答。在相同的想法上，其他监管机构也采取了行动。无论如何，OpenAI从现在开始有了选择退出数据收集的可能性。此外，程序员和艺术家已经对GitHub Copilot和MidJourney及其产品提起了诉讼。法规的发展和诉讼的结果将决定大公司的范围。将有一些大公司认为不太有趣，对其业务有风险或仅是无法满足的通用产品的利基。小公司和自由职业者将能够更轻松地覆盖这些空间，减少法律风险和被大公司淘汰的风险。结束语
开源无论如何都将允许人们为特定情况创建自己的模型。无需考虑，您可以争取通用AI或创建自己的巨型LLM。然而，这并不意味着没有其他玩家，初创公司或自由职业者的空间。关键在于质量和专注于特定领域。ChatGPT会处理生产大量和质量差的文章。
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