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AI陪伴从业者复盘|刚转正三天，公司宣布倒闭了…
先给大家讲一个转正三天公司就解散的悲伤故事，故事经过艺术加工，如有雷同，纯属巧合。 自从GPT3.5发布以后，AI的浪潮是越来越高。于是在一年过后，经过朋友推荐，北武跳槽到了一家AI公司，开始了他的AI产品之路。 在新的公司，北武负责的是AI陪伴项目，对标character.ai。北武稳重开局，学习了c.ai、glow、筑梦岛、星野等知名友商产品的功能和玩法，做了N版方案文档，听取了老板的意见，把友商有的没有的需求都规划上，甚至虚拟币都设计了三种，看着mvp版本文档里的众多功能，北武心里有点打鼓，但是老板的安排又不能不听，于是给自己洗脑，上线不出圈，这也得圈内爆火一波，没见过谁家有这么齐全功能，特别是还有3D人物形象的，北武想着，又把PPT完善了一版，跟老板互相画饼，俩人热火朝天，仿佛千万投资、财富自由就在眼前。 北武和老板出于对产品的美好预期，怕用户没时间体验，于是贴心的把上线时间规划到了过年前，此时已临近过年，直接导致项目团队全员007，搞得北武和同事关系十分紧张，但是北武安慰自己，伟大的产品经理如乔布斯都是强势且不通人情的。所以产品好歹紧赶慢赶是在年前赶出来了，可是北武天天盯着数据大盘，用户数据十分低迷，北武知道完蛋了，一点水花都没溅起来。 又过了两周，一个周六的早上，北武在睡梦中醒来，看见飞书公司群里老板艾特了全体成员，迷迷糊糊的读着：由于公司资金烧完，公司即日起全员解散，项目也放弃，不必再维护…… 故事终究是故事，但经验却是实打实的，复盘下来，产品没有如预期般爆火的原因，主要有以下几点： 1、市场认知不足：当前市场，星野、glow级别的AI陪伴软件已经太多了，而市场还未充分开拓，形成了供大于求的局面，用户不再会因为大模型带来的独特体验而选择某家产品，而是会在众多同类产品中进行选择。 用户会自发比较同类产品的优劣 2、产品方向不明确：虽然23年年底时，市场上已经有大量同类竞品，但依然有产品突出重围，获得用户。以alien chat为例，采用长回复+主动推进剧情的方式，舍弃了短对话，直接针对语C用户进行对话设计，迅速捕获了一大批用户。可以看出，即使是AI陪伴，也仍然存在大量垂直细分市场，针对这些市场对产品进行设计，是可以获得一个比较良好的冷启动效果的。 用户在社区积极讨论alien chat 3、未突出核心差异点：大山所在公司有着丰富的3D美术的经验，也做了3D人物对话的功能，但是整个产品中，2D聊天和3D聊天的体验却并没有做过多的结合，3D相关的信息和入口被埋得较深，使用户很难注意到产品和其他竞品带来体验上的不同，自然也就泯然众人了。 4、mvp版本功能过多：这也是最重要的一点，如果团队有生存压力，那就砍掉细枝末节的功能，打磨核心体验，商业化尽量早做，不要寄希望于上线爆火，不要把命运交给别人掌握。 笔者对AI陪伴的一些观察和思考 1、用户对AI陪伴的需求，可以分为这几种。 ① NSFW话题，如色情聊天等； ② 对话游戏，如文字冒险游戏、语C等； ③ 学习目的，如英文口语对练、面试模拟等； ④ 情感陪伴，如AI男友、AI女友、老年人聊天对象、小孩对话玩伴等； 2、一般一个用户很少只需要一个陪伴场景，一般都是多个场景融合着在用户和AI的对话中体现。每个场景还可以继续细分。 3、AI陪伴类产品门槛并不高，但是相比其他AI产品，天然容易打造护城河——即用户和AI之间的记忆，和由这些记忆支撑的陪伴体验。、 4、AI陪伴类产品不是社交产品，AI陪伴的DNA是人机交互，并非人和人之间交互，充其量算是一个单机游戏加一个社区，随着AI拟人化愈发成熟，后期这类产品甚至不需要真人用户之间的互动，AI可以模拟一切真人之间的社交活动。 5、对于拟人化agent，大模型是”快大脑”，现在的AI陪伴公司大都专注于做”慢大脑”相关的工作，即长期记忆、目标、人格等，目前通过prompt可以完成60%的拟合，剩下的通过few-shot、Fine tune可以进一步提升拟合度。 6、未来AI陪伴有两个里程碑事件，一个是大模型控制机器人；一个是大模型自动学习和微调。前者提供前所未有的人机交互体验，后者提供深度定制化的陪伴体验。
ChatGPT创业潮来了，我既兴奋又焦虑
点击上方蓝色字关注我们~ ChatGPT会颠覆很多领域，但这个蛋糕最终被大厂还是创业公司吃到还是个未知数。 来源 | 深燃 （shenrancaijing） 作者 | 唐亚华 最近一段时间，ChatGPT从AI领域破圈，成了互联网领域的新风口。创业者和投资人也兴奋起来了。 创业的方向已经很明了。做中国版对标ChatGPT的大模型，是显而易见的一条路。目前百度的“文心一言”已经呼之欲出，原美团联合创始人王慧文也宣布携5000万美元进军AI，要打造中国的OpenAI（ChatGPT的研发公司）。 同时，将ChatGPT这样的大模型平行扩展，从文字信息知识模型扩展到图片、视频等领域，也有同等机会。另外，顺着ChatGPT的方向再往前走一步，又是另一个思路，如今的ChatGPT理解能力强，但准确性和时效性弱，在后者上下功夫，也是不少创业者在做的事。 大模型之外，ChatGPT在各垂直领域的应用可能是适合更多创业者的路径。ChatGPT可以应用到文案、营销、设计、行业研究等文化传媒领域，还有医疗+AI，教育+AI，企业服务中的智能客服、数字人，以及游戏等各行各业中。有从业者提到，每个领域都可以训练适合自己的ChatGPT。 机会有很多，不过最终作为创业投资项目，其可行性还待验证。现在，ChatGPT欠缺严密的逻辑能力，也缺乏一些常识，在很多领域的应用壁垒不高但模型训练成本高，短期之内商业化也有难度。 投资人最近既兴奋又焦虑，市场很热，但蹭热度的占据大多数，真正靠谱的项目不多，他们目前普遍处于高度关注但下手谨慎的状态。毕竟，ChatGPT会颠覆很多领域，但这个蛋糕最终被大厂还是创业公司吃到还是个未知数。 01 大模型、小场景， 盯紧ChatGPT 要找到ChatGPT领域的创业投资机会，有必要先弄清楚ChatGPT的特点。 众所周知，ChatGPT是生成式AI，与之对应的是分析式AI。微软投资的人工智能企业OpenAI从2015年开始研发这个模型，直到2020年，OpenAI发布了GPT-3语言模型，才引起国内外科技从业者对生成式AI的关注。 如今的ChatGPT，是OpenAI在ChatGPT-3.5的基础上，模拟人的自然语言，重点做了聊天对话方面的训练而形成的，同时，这一代的ChatGPT具备了创造、生成内容的能力。 英诺天使基金合伙人王晟告诉深燃，他们一年半之前就把AIGC（利用人工智能技术来生成内容）确定为主要投资方向了，也已经投了专注大模型的项目深言科技和做全新应用场景的公司深空交响。 ChatGPT突然爆了，“好处是我们已经投了的项目非常受人关注，最近每天都有好几个投资机构去和他们约见面。不好之处是本来我们在这一波AIGC方面的认知和布局是领先行业的，相对有时间逐步完善布局，现在这一波热度让市场开始变得混乱。”他说。 在王晟看来，国内ChatGPT相关的创业投资机会有两大方向：第一是研发大模型，直接对标ChatGPT，比如做中国版ChatGPT，同时，在ChatGPT这类语言大模型之外还可以扩展到图片、视频等领域；第二就是将ChatGPT垂直应用到各个细分领域。 目前，涉足大模型的国内大厂已有不少。百度的文心一言、华为的盘古模型，字节跳动和达摩院也有自己的模型。这些大部分是语言模型，也有一些多模态的模型，比如达摩院的M6模型，它可以生成文本，也可以生成图像。但国内的模型可能限于某些比较小众的应用，还没有形成非常大规模的市场影响力。 初创企业在该领域也有相当的发展。其中，比较有代表性的国内人工智能企业“智谱AI”近年来一直在做关于千亿模型和万亿模型的研究。他们主导研发了多语言千亿级预训练模型（是深度学习架构，经过训练以执行大量数据上的特定任务）GLM-130B，并打造了认知大模型平台（认知模型是指描述人类认知结构和认知过程的模型）Bigmodel.ai，形成了AIGC产品矩阵，提供智能API（应用程序接口）服务。从应用落地层面，智谱AI于2022年推出的AI数字人，在北京冬奥会及卡塔尔世界杯上受到广泛关注。 “大模型需要高水平团队，得是资深从业者，同时有比较强的AI工程化能力，另外我们倾向于看好曾经花过大钱做过大模型的团队。”王晟说。不过他也指出，中国能做语言类大模型的团队非常有限，加上大厂、一些科研机构和创业公司，总体数量可能不超过十个团队，加上图片、音乐、视频、3D资产等领域的大模型，全国能投的标的也就几十个。所以说大模型是一个重点关注的范围，但投资机构和普通创业者能抓住的机会不多。 ChatGPT如何适用细分领域，是更多创业者关心的事情。在这里，我们先解释一下ChatGPT身上的一些特性。跃盟科技创始人兼CEO王冉对深燃分析，评价一个模型好坏要从处理信息的适用性、准确度、时效性三个维度来看。ChatGPT对标的是搜索，可以从这三个维度对比ChatGPT和搜索的差别。 他进一步解释：搜索目前用的主要是关键词搜索，ChatGPT却能很好地识别自然语言，所以在适应性上，ChatGPT能做到满分10分；在信息的准确度上，现在搜索引擎已经做到了前十条结果点击率95%，前三条的结果点击率80%-85%，ChatGPT在准确度上做了妥协，在知识跟推理里用了更模糊的方式，准确率远远不如搜索，能打6分；在时效性上，ChatGPT是0分，它的模型是以年为单位训练的，不适合处理有时效性的信息。 所以ChatGPT是一个强适应性、弱准确度、弱时效性的产品模型，在这样的特点之下，应用场景也就明确了。 “这些特点就决定了ChatGPT不适合从0到1，更适合从1到N，它不能代替用户寻找正确答案，而适合在搜索之后做二次加工处理，比如总结、分类、做表、纠错、写代码，另一类应用是模糊推理下的创造，比如写小说、创意设计。”王冉说。 理论上说，基于ChatGPT大模型，能做各个行业的解决方案，来提升生产力，比如媒体、设计、营销、行业研究、智能客服、影视特效、教育、医疗、游戏等领域。王晟也提到，现在很多广告公司平面设计师的工作很大程度上已经是AI在做，设计师对成果再做优化，另外，ChatGPT如果运用到游戏中，里面的NPC可以真实互动，游戏也会变得更酷。 02 AI、医疗、教育， 谁能借ChatGPT起飞? ChatGPT具体怎么应用到细分领域，创业者的现身说法最有说服力。 王冉的跃盟科技从2016年就专注AI赛道，目前在做服务直播、新媒体或新的电商形态的AIGC模型。“我们提供一个模型底层技术，能在搜索之上，把直播间的商品按照用户的需求呈现出来，比如用户搜索情人节买点什么，我就把所有直播间在卖的对应商品信息整理出来，用对话或搜索推荐的方式推给用户。” 在这一业务中，王冉重视的是模型的准确性和时效性，因为电商的平台信息、价格信息都要准确，时效上，要做到小时级乃至分钟级。 “现在我们要做的就是准备好迎接大模型的到来。”医疗AI领域创业公司“左手医生”创始人张超说。最近每天找他咨询的同行很多，大家都在讨论怎么用、效果怎么样、怎么投入，他的感受是，ChatGPT让医疗AI领域原来很多不好解决的问题忽然能解决了，AI医生离商业化、大规模使用又近了。 张超整理了ChatGPT对医疗AI的影响，首先，ChatGPT可以用在文档的处理类任务上，比如，抽取类、结构化类任务、摘要类任务，解决医生的文书工作；同时，可以带动一堆监管类任务应用，比如质控、DRG（疾病诊断相关分组）；还有一个重要应用是人机沟通类任务，比如智能自诊、预问诊、分导诊、随访等；最后，ChatGPT对全科医生的打造也更有利，比如AI能更好地辅助诊断、做指标解读、开方、做基础患者教育、完成智能问答等。 “AI医生目前需要解决的核心就是语义问题，以前我让AI系统理解10个指令，如果患者的问题不在这10个指令范围之内，系统就不会回答了，因为患者输入的问题可能用的不是标准表达方式，有了ChatGPT，新指令出现的时候它还能很好地处理。”另外，张超还提到，大家一直吐槽AI电话随访是人工智障，有了ChatGPT，系统可能对患者的提问对答如流，也可能从患者语无伦次的回复中整理出有价值的数据。 “原来我们做的是一个70分的产品，这一版优化完升级之后，应该能达到90分。接下来行业里面如果有人发布了大模型，我们会考虑采购，在大模型基础上用我们的数据去升级优化模型。”张超预计再过两三个月就能用起来，就看OpenAI或国内大厂谁先开放出来，“不过投入也不会少，硬件追加大概得1000-2000万元，预期在这块投入的研发成本一年也得近3000万元。” 教育和ChatGPT契合的场景也很多。 在新东方优编程董事长朱宇看来，在学前阶段，ChatGPT可以做成一个能够帮助孩子探索世界，解答小孩各类问题的陪伴机器人，上升到小学、中学，经过训练的ChatGPT可以像老师一样答疑，比如学生的水平比较低，就调取最低级的概念解释，一步步告诉答案，如果提问者是个水平很高的学生，直接说几个关键步骤就行。再往上一层级，ChatGPT能做到个性化推送学习素材，甚至能编写针对每一个学生的教材。 “ChatGPT现在已经会写小说、写报告了，实际上学生用的教材涉及到的知识点是固定的，比小说和报告的素材更简单，只需要用不同层次的学生听得懂、有兴趣听的方式输出就可以了，比如可以选择更活泼幽默的方式。”朱宇说，这可能是跨时代的意义，几乎能颠覆过去三四千年以来的知识传递方式。 悉之智能创始人兼CEO孙一乔目前看好ChatGPT做语言学习方面的结合，“我最近正好在学英语，以前都是跟外教一对一练习，但外教不太懂中文，有一些词汇我表达不出来，外教也不知道我想说什么，我的合伙人利用现在的ChatGPT加上语音识别与合成功能，结合一个虚拟AI形象，做出了可以与我进行流畅的英语对话的AI老师，大大的提高了我的英语学习效率，降低了学习成本。未来一些以真人为主的英语教学，可能会被替代。”...
ChatGPT创业:狮子和土狼一起奔向光明｜投资人说
阿尔法公社 重度帮助创业者的天使投资基金 ━━━━━━ ChatGPT独步全球，提供的创业机会盖过了iPhone3的出现以及抖音的出世，给创业者、投资人极大的想象空间。我们两周前组织的科大校友全球ChatGPT论坛吸引了8万人，一位师兄喊出了“经验主义的胜利”的口号，精辟地诠释了这场NLP（自然语言处理）革命性进步的本质。 本文从创业者出身的投资人角度，看看技术来龙去脉，探讨一下我们的机会。 Google种树，OpenAI摘桃子，卖给了微软 ChatGPT的起源是2017年一篇题为《Attention is All You Need》的论文，论文首次提出Transformer模型。GPT3.5靠的是算力结合大量数据获取的相关性，取得了AI的革命性进步，相比之下，“理性派”的进展似乎显得慢了一步。 Transformer一改串行方式，让语言处理能用并行处理完成，使得GPU这个“核武器”在语言处理上派上了用场，大幅提升了机器学习的效能，是NLP研究的里程碑。8位作者齐刷刷来自Google Brain，除了这篇开山祖师级的论文，Google Brain还提出了Tensor Flow这个著名的开源机器学习框架，随后推出了TPU，把机器学习的性能实现了数量级的提升。 开疆拓土的Google做梦也没想到，几年后的2023年，一个创业组织OpenAI拔得了LLM（大语言模型）走向应用的头筹。 更离谱的是，Elon Musk出资创立OpenAI的初衷是搞一个非营利、开源的平台，意在为全人类做贡献。没想到他退出后Sam Altman拿OpenAI来跟微软勾兑成了一个商业项目。Elon Musk扬言再创造一个WokeAI，意图唤醒人类真正掌握“危险的AI”。 本是四平八稳的四国大战，却蹦出个搅局的 美国AI四大超级大国Google、Microsoft、Meta、Amazon分别在AI领域下注，试图实现AI突破并构筑核心竞争力。Google和微软的核武库异常强大，Google的功力不用说了，微软研究院更是业内AI翘楚聚集地，Meta（我还是习惯叫Facebook）在强化学习、NLP也积累不少，著名的图灵奖得主Yan LeCun（2018年图灵奖得主，同年得奖的还有Geoffery Hinton，被Google连人带公司连锅端去）主导了FAIR（Facebook AI Research）， Amazon在NLP、AI用于深度挖掘方面也是功夫了得。 怎么看，这都是一场重工业级的“核竞赛”。 四国大战按部就班展开，大公司有天然的产业领袖焦虑症，尤其在未知领域的探索需要庞大资源，但资源摊了大饼，缺乏聚焦。反观OpenAI，几百号人孤注一掷，一针杵破天。应该说，这一场人NLP的进步，是创业者的胜利。 资料来源：国泰君安证券研究 下面我们分大模型、增值型垂直领域、应用型垂直领域三方面，分析一下国内创业者的机会在哪里。 大语言模型，楚河汉界，泾渭分明 AI从不专属于大洋彼岸。国内百度、腾讯、字节、阿里磨刀霍霍，论人才和数据，同属世界级玩家。NLP的竞争进入了核大战阶段，除了比人才，还要拼GPU算力，国内坐拥过万GPU、数千GPU的应该有10家上下，足够参与全球竞赛。众所周知，中美互联网和技术的楚河汉界已经形成，ChatGPT甚至不对中国大陆和香港开放。由于内容的特殊性，中国的大语言模型及数据也会留在国内。从这点看，别人抢跑之后，我们的游戏照玩不误。这场“核大战”平台公司取胜应该没有悬念，留给创业者的机会不多。 大平台都走开放路线，百度已经抢先一步做了文心一言，倒是为创业者留足了空间。 增值型垂直领域，“中间商”吃的是能力差价 LLM进一步激活了GAI（生成式AI）市场，相比国外，国内这个领域仍属蓝海。由于国内大平台起步慢，做垂直领域的模型更有机会弯道超车，比如文生图，拥有数10亿数据、搞30亿个参数，用300-400块GPU训练模型，个把星期也能完成，不断迭代，终将大成。 一旦拥有了标注质量高的数据，后来居上超过StabilityAI、Midjourney完全可能。 中国的科学家和产品经理的结合应该是全世界最好的，没有之一，再加上垂类经验和数据，凭借后期RLHF（Reinforced learning with Human Feedback），出现世界级玩家，至少独步国内，前景可期。 文生图只是一个例子，各类靠数据、垂直领域的能力建立起来的中间层值得期待。 有人会问，大厂的平台大资源多，会不会吃独食？大有大的难处，为了在平台之争中获胜，往往会争夺能力强的伙伴建立生态。国内外都如此。 如果有中间层，一定有垂直模型的机会。有人计算过一个成本模型，如果提供收费服务，服务方支付给大平台的成本占收费价格的1/10，毛利可观，容得下中间层。中间商可以吃能力差价。 应用层机会，万马奔腾...
ChatGPT能颠覆搜索吗？传统霸主地位是否摇摇欲坠？
随着ChatGPT在问答领域的显著表现，市场对其能否取代传统搜索引擎引发了热议。尽管ChatGPT在用户体验和内容搜索方面有所突破，但短期内难以颠覆市场格局，预计会加速搜索引擎的发展，形成兼具传统搜索与AI辅助的新形态。然而，它也面临数据更新滞后、真实性问题及高昂成本等挑战，如模型训练成本高、数据真实性有待加强以及生成答案的成本远超传统搜索引擎。这些问题在一定程度上限制了其对传统搜索引擎的潜在替代。ChatGPT的兴起预示着AI内容时代的到来，可能加速全球AI产业的发展。
微软豪投OpenAI，ChatGPT冲击波下，NLP行业将迎来何变数？
概括如下：微软即将在2023年裁员1万人，投资100亿美元以100%利润份额控股OpenAI，加强在通用AI和NLP领域的地位。ChatGPT的发布引发市场反响，微软借此强化搜索壁垒，同时C端用户能通过客户端直接使用模型进行交互。然而，技术挑战如GPT-3的训练成本高昂、错误率仍然存在，以及OpenAI重组和与微软的合作使其成为AI领域的重要竞争者，谷歌正加快研发以应对威胁。百度也已提升生成式搜索能力，积极应对潜在的市场变化。随着微软的布局，ChatGPT和后续可能的GPT-4引发了行业对技术和市场格局的新一轮审视。
ChatGPT：科技革命的文化与人性挑战？未来已来，我们该如何应对？
文章讨论了ChatGPT带来的科技革命及其对人类的影响，引用许纪霖教授的观点，将其视为文化现象与技术里程碑。许纪霖指出AI将改变生活和教育，并质疑它是否会取代人类。他认为，尽管ChatGPT在逻辑和功能上强大，但目前缺乏创新和个人情感体验，这限制了其理解和创造力，尤其是在面对非英语文献或需要主观情感的问题时。此外，人工智能的局限性在于无法感知物理世界和获取默会性的实践知识，这表明AI虽然在抽象层面超越人类，但在完整人性和生活经验方面仍有所欠缺。
ChatGPT：生成式AI的新里程碑？破亿速度的背后，科技与人性的交汇点
ChatGPT，作为生成式AI的代表，自今年1月起用户量激增，打破了互联网破亿应用最快纪录，显示其强大吸引力。Gartner将其列为2022年战略技术趋势首位，预测到2025年生成式AI将占生成数据10%，大模型因其能微调适应新场景和提升效率，正成为业界重点研发方向。ChatGPT基于Transformer技术，凭借出色表现及与公众的良好互动激发热情，尽管未开源，但通过API服务持续优化。尽管Open AI面临盈利压力，其对通用人工智能的追求和人才吸引是成功关键，并在用户反馈中迭代改进模型。
ChatGPT能颠覆搜索吗？传统霸主vs新一代挑战者，市场格局将如何演变？
随着ChatGPT在全球市场迅速崛起，其在内容深度搜索中的强大功能引发了关于是否能替代传统搜索引擎的热议。虽然短期内难以颠覆，ChatGPT预计会加速搜索引擎演进，并塑造融合两者的新形态，推动谷歌等公司加大对AI领域的投入。然而，该模型面临数据实时性不足、真实性验证困难及成本高昂等挑战，限制了其对传统搜索引擎的直接取代。尽管用户体验提升明显，技术瓶颈和真实性问题仍需解决。ChatGPT的出现加速了AI产业化进程，并预示着知识内容生成新时代的到来。
微软豪投OpenAI，ChatGPT冲击谷歌，NLP市场会迎来怎样的巨变？
微软将在2023年裁员1万人以应对经济和客户需求变化，但计划投资100亿美元给OpenAI，这表明企业对OpenAI的发展前景持有信心。此次投资背后是ChatGPT带来的影响，它强化了微软在搜索领域的竞争力，并推动公司通用型AI和NLP商业化。ChatGPT的用户量快速增长及增值版发布引发了市场担忧，特别是对其可能挑战谷歌的威胁评估。技术上，ChatGPT基于微调后的GPT3.5模型，展示了强大的预训练能力。然而，其大规模应用带来的训练成本和复杂性问题也不容忽视。OpenAI与微软的合作深化，预示着未来在AI领域的竞争将更加激烈，双方有望通过整合ChatGPT推动各自产品AI化，并对谷歌构成挑战。