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首先是关于 ChatGPT 的使用率,有不利的数据出现。6 月初,摩根士丹利发布的一项调查显示,只有 19% 的受访者表示他们之前使用过 ChatGPT,只有 4% 的人表示依赖 ChatGPT。调查表示,比例低的惊人。

这项调查在今年 4 月进行,涉及人数为 2000 人。不过,在全球 78 亿人口面前,这样的样本量不算大,也一定程度上降低了其参考性。

根据网站数据分析工具 SimilarWeb 数据,前期 ChatGPT 的访问量增长率惊人,1 月份的环比增长率为 131.6%,2 月份为 62.5%,3 月份为 55.8%,在 4 月份明显放缓,环比增长率为 12.6%,到了 5 月,这个数字已经变为了 2.8%。

随着 ChatGPT 普及,参考基数变大,增长率放缓是正常现象,不过,根据目前已有的趋势来看,6 月的环比增长率也有可能为负数。

今年年初,ChatGPT 像一声惊雷,让全球见识到了生成式 AI 的威力,也让背后的 GPT(生成式预训练 Transfomer 模型)大火,掀起大模型创业潮。它刷新了很多数字,最让人印象深刻的,是史上用户增长速度最快的消费级应用,在推出仅两个月后,ChatGPT 的月活用户已经突破了 1 亿。

但对它未来的发展,即便是创造者也很难给出明确答案。此前 OpenAI 董事会成员海伦 · 托勒就曾表示, 甚至创造它们的人也不知道它们能做什么,不能做什么。我预计,我们线 能做和不能做的所有事情,可能还需要几年时间。

ChatGPT 现在的天花板,不代表就是 GPT 的天花板,但作为目前最厉害的大语言模型支撑的产品,ChatGPT 的走向,也能成为观察 GPT 应用的一个窗口。关于 AI 的狂想还在继续,时间已经过去了近半年,我们好奇的是,ChatGPT 的使用情况到底如何?它被高估了吗?

对于 ChatGPT 的使用体验,不同行业、不同人答案不同。有人把它当玩具,使用了一两次后就不再登录;有人努力把它变为工具,在工作中以提高效率;也有人,在努力将 ChatGPT 变为工具的过程中失败了,因为觉得它 不够好用 。

夏楠属于第三种。她从事外贸行业,会用 ChatGPT 写工作邮件,也会让它解答一些生活中的烦恼,为了能更好的使用 ChatGPT,她都是用英文发指令。

从 2 月开始使用 ChatGPT,她的体验分为了三个阶段,最开始是好奇,很多问题都想抛给 ChatGPT,看它怎么回答,探索它。从 5 月开始,她感觉 ChatGPT 变笨了 ,之前能做到的,现在做不到了。现在,她对 ChatGPT 的评价是, 不好用 。

比如最近,他们公司接了一个炒菜机器人的 ODM(原始设备制造)业务,她想让 ChatGPT 提供这个市场的预测数据,在反复推拉后,ChatGPT 还是没有给她答案。而在写工作邮件上,经过调教,ChatGPT 也只给到她一个命令式的跟进邮件,文字官方式的长篇大论,也不是她想要的,她希望 它能写出有礼貌的,信息表达很明确的邮件 。

她觉得,ChatGPT 之所以做不到,短板在于 不懂得人情世故 。得不到想要的结果,她的使用频次也降低了,从一个星期五六次变为了一周一次。

当然,之所以会有这样的体验,背后综合影响因素很多,和使用者是否问到了 ChatGPT 擅长的领域有关,也要看使用者有没有找到与 ChatGPT 合适的交流方式。

正在澳大利亚生活的 Lucy,从去年底 ChatGPT 一推出后就开始用英文使用它。现在,她日常用 ChatGPT 来整理学术研究上的思路、学习语言,是生活里必不可少的工具。只是,准确性的问题一直让她烦恼,文献参考需要自己找, 如果我质疑它的回答,它就会顺着我的思路回答 。

除了 ChatGPT 的使用体验感受不一,从数据来看,ChatGPT 的普及率,暂时也还没有想象中的广。

除了摩根士丹利的报告,还有一些数据可以作为佐证。根据 SimilarWeb 数据苹果id变成美国了怎么办,3 月 -5 月,美国、日本是全球为 ChatGPT 贡献流量份额最高的国家,分别位列第一、第三。不过,最近,美国的流量已经下滑了 10.28%。

美国方面,在 5 月底,皮尤研究中心发布了一份调查,他们在今年 3 月中旬在 1 万多名美国成年人当中展开调查,18% 的人听说过很多关于 ChatGPT 的事情,39% 的人听说过一点,42% 的人根本没有听说过。

而在日本,根据日本 ICT 市场调查咨询机构 MM 总研的最新调查报告,5 月 24 日 -31 日期间,以日本及美国企业所属的 13814 名员工(其中,日本 13412 人、美国 402 人)为对象,进行的网络调查结果是,日本企业的 ChatGPT 使用率仅 7%,与美国企业的 51% 使用率相比,两者相差高达 44 个百分点。

日本企业中,近半数员工(46%)回答 不知道 ChatGPT,而即便知道 ChatGPT,但回答 未使用 的比重也达 42%。

这些都是最近的报告,样本量在 1 万人左右。不过 ChatGPT 大热后,全球关于它的使用报告众多,观点不一,甚至有的得出的是相反结论。上述报告有一定参考性,但也因地域和人群的差别,不一定能完全反应真实情况。

还有更明确的值得参考的整体性数据,可以帮助我们认识 ChatGPT 的应用现状。

根据 SimilarWeb,ChatGPT 增长明显放缓,尤其到 6 月,截至 6 月 20 日,6 月已经过去三分之二,访问量比 5 月少了 38% 左右,粗略推算,到 6 月 31 日如果没有特别新的刺激,6 月的环比流量或将下降。

Bing 的市场占有率,在二三月份刚引入 GPT 时引发关注,根据网站通讯流量监测机构 Statcounter,2023 年 3 月 Bing 的市场份额是 2.86%,5 月是 2.77%,不仅占比没有提高,甚至还有下降趋势。

关于 ChatGPT 应用上的问题,已经老生常谈,不过这些问题对它应用普及上的影响,或许比想象中广。

6 月初,ChatGPT 变笨了 的声音引发过讨论。不过 OpenAI 开发者推广大使 Logan Kilpatrick 曾出面回应,表示自 3 月 14 日发布 GPT-4 以来,大模型的本体一直处于静态,不存在大量外部数据污染模型的情况。同时他也承认,大模型本身存在不稳定性,因此对相通的提示词,存在回答前后不一致的情况。

一位 AI 从业者告诉深燃,5 月就有国外从业者在 OpenAI 论坛里分享论证 GPT 变笨的文章。最近,他用 GPT-4 的 API 做了测试,让它做简单的计算题。从结果准确度来看,GPT-4-0314 取得了满分,GPT-4 取得了 80 分,GPT-4-0613,勉强可以拿 50 分。其中,0314美国苹果id怎么用礼品卡、0613 即指 3 月 14 号、6 月 13 号的快照(指整个系统在某个时间点上的状态)。这个结果,给他一种 GPT-4 在被削弱的感受。

根据监管机构 NewsGuard 的专家分析,OpenAI 最新版本的 GPT-4,在输出信息方面,比 GPT-3.5 要糟糕。在今年 3 月份发布的报告中,NewsGuard 提到,GPT-4 不仅在其研究人员的提示下回答了完全虚假的新闻叙述,而且比 GPT-3.5 回答的内容更差。

在上述 AI 行业从业者看来,这样变化的结果是,用户需要变得更为具体和主动地引导 GPT-4,才能获得与过去相当的回答质量。

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这也再度影响 ChatGPT 的使用门槛,而这与 ChatGPT 的初衷有所背离。

最开始 ChatGPT 爆火,就有业内人士对深燃分析,它带来的影响是将通用人工智能放在了每个用户面前,也把人机交互的门槛,打到了最低点。

但目前来看,门槛还是存在。从 ChatGPT 的用户画像,也能看出这个产品的普及情况。根据 SimilarWeb 数据,使用者主要分布在计算机电子与技术行业,其中,编程和软件开发占比最大。其他行业里,只有游戏行业中的视频游戏机和配件的从业者占比较多。

在使用 ChatGPT 的体验上,一位工程师给深燃的反馈最为积极,表示一直在用, 能帮我解决小的程序上的问题 。

尽管都说, 淘汰你的不是 AI,是会用 AI 的人 ,如果普通人使用起来门槛越来越高,那也一定程度上脱离了 ChatGPT 的初衷。

还有两个问题,是 ChatGPT 从最开始就面临的质疑,即准确率和隐私保护。

根据上述日本相关机构的报告,在被问到今后若要继续 / 扩大使用 ChatGPT,需要解决什么问题时,日本企业、美国企业分别有高达 49%、45% 的回答是 案件的精度 ,其次为 个人资料等隐私 ( 日企 34%、美企 35% ) ,和 对问题的理解程度 ( 日企 33%、美企 34% ) 。

准确度方面,OpenAI 的 CEO 山姆 · 奥特曼,也做出过解释,这个程序会自信地宣称一些东西是事实,但其实它是编造出来的,就像谎话连篇的政客一样。他给这种现象起了个名字—— 幻觉难题 。

总之,准确率要实现起来非常不容易。原因就是因为它不是靠记忆,而是凭借演绎推理能力来工作。 大语言模型靠的是推理的拼字游戏,不可能像数据库一样完全准确,人也不能完全保证准确 ,关注 AI 行业的工程师杨阳告诉深燃。

隐私方面,OpenAI 至今还没有给出明确的解决方案。在加拿大工作的小虹就告诉深燃,公司特地发邮件通知,让大家谨慎使用 ChatGPT。

关注产业的投资人陈默默告诉深燃,它其实适合 生产力驱动 的内容生产,而不是 创意驱动 的内容生产,在前者上,能替代不少有重复经验累积的人力。

用户洛洛从 4 月开始使用 ChatGPT,她开了会员,主要用于写脚本和文案, 只要能给它正确的公式,基本可以反馈给我任意思维的脚本,只是拿到手要改 。她表示,产出的脚本比较基础,没法做成爆款,但它逻辑没有问题, 像公司日常的一些大量的视频输出,是可以支持的 ,她现在的 ChatGPT 使用频率,基本上一周 3 次以上。

现在夏楠调整了策略,只问它一些流程式的问题,比如开 ebay 网店的流程。尽管这类问题也可以问谷歌、百度,但 ChatGPT 的回答更好 ,她举例,最近她去德国旅行,让 ChatGPT 给她安排旅游计划,给出的答案有参考性,交通安排的也很清楚。

这些长期使用 ChatGPT 的用户,不论对 ChatGPT 的使用体验满意与否,他们都提到,ChatGPT 更像是一个升级了的谷歌、百度,带来了一定助力。

最近,OpenAI 推出了类似于 LLM 版的 App Store,加速生态的建设,还被曝光了一些功能上的优化。这背后也隐藏着一个信号,GPT4 暂时已经到天花板,要加速生态建设,在 GPT5 出不来之前,先做一些体验上的优化。

早在 4 月,山姆 · 奥特曼就表示,还没有开始研究 GPT-5,也没有立即开始的打算,还曾表示, 大型模型时代已经到头了。

据 OpenAI 官网,GPT 模型参数数量(可以理解为喂养模型的语言材料)在不断提升。GPT-1 是 1.17 亿,GPT-2 有 15 亿,到了 GPT-3,飙升至 1750 亿,GPT-4,根据国外媒体机构 Semafor 的一份报告,比 GPT-3 大六倍左右,具有 1 万亿个参数。

此前杨阳也对深燃表示,或许 GPT-4 就成长到头了,语料是一个原因, 人类历史上创造出的优秀资源就这些了 ,模型本身的限制也是一个原因。在他看来,现在 GPT-4 被限制了,应该有能力没有被完全开发出来。

近日,Facebook 母公司 Meta 首席人工智能科学家 Yann LeCun 就指出,ChatGPT 背后的生成式人工智能技术已进入了死胡同,拥有太多的局限性。

出于巨头间的竞争关系,或许很难将这话作为客观参考。但可以肯定的是,ChatGPT 的确遇到了瓶颈。

AI 行业从业者秦凯对深燃做了一个比喻,ChatGPT 这类泛化型的人工智能,应用宽泛时,能力就像是高中生、大学生,和垂直场景结合时,fine-tuning(在自然语言处理中使用的技术,也叫微调)的数据足够精确和贴合场景,能力就能变为硕士、博士,能解决更具体的需求。

杨阳也认同这一看法。他提到,目前的模型最多只能进行一倍左右的优化, 大家有一个基础共识,GPT-5 来了,也不会带来颠覆性的进化 ,短期内不可能达到 AGI(通用人工智能)水平。

不过,他表示,现在做具体垂类应用,首先是费用高,训练模型对公司来说依旧是不小的成本;其次是数据安全、数据隔离的问题,目前采用的办法是, 在大模型基础上套小模型 ,但带来的问题是,现在的底层技术还在变化, 没有人知道下一个模型,更优秀的模型什么时候出现 ,这个中间阶段让大家很迷茫, 如果三五年后才出现,那现在基于大模型做垂类的产品是不亏的,场景落地后有机会回收资金。但如果很快就出现了,那大家现在做的外挂型垂类产品,是没有多少意义的。

投资人陈默默表示,这是一个 先有鸡还是先有蛋 的问题,他们还是愿意去看相关项目,在细分领域里切一个特定场景的应用,因为 哪怕未来的底层有变化,只要行业没有变动,在应用层的行业理解上还是会有沉淀 。

但他们在看项目时遇到的问题是,很难有人可以明确告诉他们,产品能节省多少人力成本。 看下来,还是得给机器配个人 ,她举例,关注赋能研发端论文筛选归纳相关的垂类产品,实际使用也还是需要一个人顺着机器的结果,再做进一步验真、开发和研究,实际上很难说效率有特别好的优化 ,所以现在,一些投资人都会倾向于再观望观望。

在关注垂类领域的 AI 创业公司的产品时,她的感受是, 我们对技术带来的产业升级机会保持谨慎乐观,目前可能它的市场意义,高过实质意义 。

秦凯总结,人们对 ChatGPT 的期望过高,但有两个瓶颈。首先,下一代大语言模型通过更大的参数规模和更强算力的收益边际递减,人们的期望可能无法很快满足。其次,当前的大语言模型是泛化的,需要很长时间来解决特定、真实的问题。目前垂直领域的生成式 AI,已经变成了针对具体企业做定制化需求和私有部署的体力活, 底层模型依靠 transformer 方式缺乏解决非常复杂问题的能力,现在的应用情况与预期的水平相距甚远 。

应用还在继续,技术还在发展,关于 ChatGPT 的应用及潜力还需要再观望。即便是这样,ChatGPT 已经让一些人的生产效率,有了一个数量级的提高,即便当下有瓶颈,ChatGPT 已经是很伟大的产品,这就够了。 杨阳表示。

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