人工智能研究公司OpenAI上周正式推出Chat

1；随着越来越多的人加入 ChatGPT，也会使它多的能力越来越完善，这就是AI的特点，就目前 ChatGPT 的表现来看，已经可以替代大部分简单的CRUD，随着它的完善，对程序员的工作我相信是有一定的冲击的，最直接的就是导致大量底层程序员的失业。

言归正传，我直到最近才有时间体验ChatGPT，体验之后感觉现阶段的ChatGPT已经有以下几个比普通人强的点。

2；人工智能研究公司 OpenAI 上周正式推出 ChatGPT，这是一种基于对话的人工智能聊天机器人模型，它能够理解自然语言并以自然语言的方式做出回应。ChatGPT 基于 GPT-35 模型微调而成，以语言服务模型 InstructGPT 为基础，通过人类回馈增强学习训练模型 RLHF，不过数据设置略有不同。它以对话方式进行交互，既能够做到回答问题，也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求，能以更贴近一般人的对话方式与使用者互动。

Glow（也称为"Glow by OpenAI"）是一款由OpenAI开发的AI聊天机器人应用程序。它并不会窃听您的信息或对话。OpenAI严格遵循隐私政策，并对保护用户的个人信息负有责任。

在使用Glow时，您的对话数据将被存储在OpenAI的服务器上，仅用于改进Glow的语言模型和功能。OpenAI将遵守相关法律法规，如果需要，将与当局合作以保护用户的个人信息。

总的来说，Glow是一款安全、可靠的AI聊天机器人应用程序，用户可以安心地使用。

openai流量来源于官方网站流量，社交媒体流量，技术社区流量，传统媒体流量，会议和讲座流量。

1、官方网站流量：OpenAI的官方网站是其最主要的流量来源之一，人们可以通过该网站了解最新的研究成果、技术应用、人才招聘等信息。

2、社交媒体流量：OpenAI在Twitter、Facebook、LinkedIn等社交媒体平台上拥有大量的粉丝和关注者，通过发布新闻、论文、博客等内容，吸引了一定数量的流量。

3、技术社区流量：OpenAI的很多研究工作都是基于开源社区进行的，通过GitHub、arXiv等技术社区，OpenAI吸引了大量的技术人员关注和交流，同时也吸引了一定的流量。

4、传统媒体流量：OpenAI的研究成果经常受到传统媒体的报道和关注，通过媒体报道的宣传，OpenAI吸引了大量的流量。

5、会议和讲座流量：OpenAI的研究人员经常参加学术会议和讲座，通过分享研究成果和技术应用，吸引了一定的流量。

OpenAI ChatGPT目前除了提供免费试用网页版给大家使用外，也提供收费的API以便我们进行二次开发。另外，这几天白天在使用OpenAI ChatGPT网页版时，很多次出现网站拥堵情况。因此，后续有必要调用API来做些事情。OpenAI GPT-3 API 包括以下好处:

高质量的文本生成: GPT-3 是一种先进的语言模型，能够生成高质量和连贯的文本。

语言理解: GPT-3 对自然语言有深刻的理解，这使其非常适合诸如语言翻译、文本摘要和情感分析等任务。

各种用例: API 可用于广泛的应用，如编写代码、撰写电子邮件和消息、创建聊天机器人等。

易于使用：API易于使用，可通过简单的>

近日，GitHub 和 OpenAI 发布了一款名为 Copilot 的AI工具的预览版，该工具可用于 Visual Studio Code 编辑器中自动生成代码片段。

根据 GitHub 的说法，Copilot 所做的不仅仅是模仿以前见过的代码。它具备更加强大的功能，会先分析程序员已经编写的代码再生成新的匹配代码，包括之前调用的特定函数。该项目的 示例包含自动编写导入推文的代码，绘制散点图等都已经展示在 GitHub 网站上。

根据GitHub的CEO Nat Friedman 透露，该工具适用于Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和GO等编程语言。

Copilot 建立在一种名为 OpenAI Codex 的新算法之上，OpenAI 首席技术官 Greg Brockman 将其称 为 GPT-3 的后代。

GitHub 将它当作是多人合作编程的演变，其中两个程序员同时在一个项目上，以发现彼此的错误并加快开发过程。使用 Copilot 时,其中的一个程序员就是虚拟的。

在我看来，这项技术有利于减少人力成本，并且提高工作效率。毕竟对于程序员来说，人与机器的沟通效率高于人与人的沟通效率。

目前， Copilot 还处于受限的技术预览阶段，但是大家可以从 GitHub 网站上获取到，并抢先体验。

大家觉得这项技术会获得成功，并广泛应用于各大公司吗？

可能会的，

随着越来越多的人加入 ChatGPT，也会使它多的能力越来越完善，这就是AI的特点，就目前 ChatGPT 的表现来看，已经可以替代大部分简单的CRUD，随着它的完善，对程序员的工作我相信是有一定的冲击的，最直接的就是导致大量底层程序员的失业。

言归正传，我直到最近才有时间体验ChatGPT，体验之后感觉现阶段的ChatGPT已经有以下几个比普通人强的点。

ChatGPT的经验能力强于普通人

ChatGPT回答简易问题的能力很适合我这种不太会说套话的人，在回答一些知乎类问题、普通文档、运营方法等也不在话下，此外对于中文的理解有些突破我的想法，比如说如下案例。

1、前端国际化技术体系怎么做

2、帮我润色工作周报

3、给我一些学习 Rust 的资料

综上所述，chatgpt 已经可以胜任普通的没有技术含量的工作，尤其是那些找资料只会百度的员工。

ChatGPT的编程能力强于普通人

ChatGPT 除去内容能力外，对于简单的编程能力其实也不在话下，比如说如下这个很常用的提取 URL 用 JS 来实现的题目，写出来还是很不错的，其实 OpenAI 还提供 “Codex JavaScript Sandbox”这个比问答类的更好玩，可以将你一步一步的想法通过代码帮你来实现，比如说我让它画一只猫。

1、编程写 JS 的能力

2、让它写CSS 也没大问题

所以我一开始就说，ChatGPT的出现和完善，最直接的就是导致大量底层程序员的失业。

ChatGPT写文章的能力强于普通人

OpenAI 除简单的编程实现，还有一个写文章的能力，编剧也没问题，也很适合写所谓的论证文，不过还是感觉还是有些“正规话术”，但是在某些场合其实还是很吃香的，比如说如下这种类似于活动安排、论证主题、模版申请啥的还是不错的，居然还可以“教你做菜”，简直了。

1、如何编剧入门

2、正规申请怎么写

彭嘉昊

在过去的2021年，我们见证了人工智能这个细分行业的起起伏伏，有些企业长期亏损乃至濒临破产，有些企业顺利获得融资或成功上市，可谓几家欢喜几家愁。但纵观现在国内人工智能的产业化之路，总是无法回避一个现实的问题，即“人工智能企业究竟离盈利还有多远？”诚然人工智能领域的研发工作需要巨大的投入，但所有的研发投入只有在产业化的落地场景中才能实现真正的商业价值，脱离了现实的产业需求，人工智能只能停留在技术本身。

目前，人工智能的产业化发展的3个路径：（1）AI+产业，即人工智能的技术型公司掌握某种人工智能技术后，向产业化的具体场景落地。比如商汤 科技 、云天励飞、旷世 科技 等知名人工智能公司都是采取的这条路径。（2）产业+AI，即由某一细分产业里的公司，尤其是头部大型企业作为主导力量，主动引入人工智能技术完成升级。比如平安保险、、顺丰快递等细分领域的大型企业自身的产业升级。（3）产学研成果转化，即由高校和科研机构为主导，主动面向市场的科研成果转化道路。近些年各大顶尖高校都建立了人工智能研究院，诸如北京、上海、深圳等城市也有很多政府背景的人工智能科研和成果转化平台。

笔者从2020年以来持续走访了上百家人工智能企业及科研机构，就在行业里的所见所闻，结合自己的想法，谈一下我对于人工智能的产业化之路的思考。

一、“AI+产业”的道路已经进入平台期

“AI+产业”的模式，主要指人工智能的技术型公司通过技术先行，然后寻找合适的业务场景实现商业价值。这条路可以借鉴移动互联网的发展历程，诸如淘宝、滴滴这样的互联网企业，都是通过技术和商业模式创新，发现了一个0-1的全新产业。我们曾经也认为人工智能的技术型公司可以通过0-1的技术突破，借鉴移动互联网的经验，广泛覆盖到各行各业的细分场景中。但除了人脸识别等少数几个场景外，人工智能的技术型公司并没有复制 科技 前辈在移动互联网的成功。

其中的原因有很多，我们并不能将其简单归咎于市场、资本或团队本身，笔者认为根源在于人工智能技术本身进入了一个进步相对缓慢的平台期了，我们拿人工智能的三大核心要素：算力、算法和数据来对应分析。

我们先说算力的问题，根据中国信息通信研究院在2021年《中国算力发展指数白皮书》的分析，虽然近些年基础算力、智能算力和超算算力都有很大程度的增长，未来5年全球的增速甚至超过50%，但与日益复杂的算法模型和快速增长的现实需求而言，仍然存在较大的缺口。同时，存算一体架构、量子计算、光子计算和类脑计算芯片尚处于实验室的研发阶段，离大规模商业化还有较长的时间，无法以技术革命的方式实现跨越式发展。虽然，诸如商汤 科技 、华为等头部公司采取了建立人工智能计算中心（AIDC）的方式，来满足未来智能计算需求的快速增长；我国神威、天河、曙光三台E级超算系统的研制工作也在逐步推进，很多国内的硬件公司着手计算机硬件的国产化替代。但从短期来看，算力将会是一个制约人工智能技术发展的现实困难。

我们再说到算法，算法表面上是计算机技术，但就本质抽离分析它是个数学问题。近些年数学领域还是有很多发展，比如无限函数计算等，但在计算机领域的发展速度相对而言没有那么的快。就算法这一特定领域的发展，中美最顶级的算法之间目前并没有代差。虽然层算法需要投入海量的资金进行研发，但是就应用层来说，企业完全可以自己下载Gitub或OpenAI的开源代码，或者使用百度、阿里、腾讯等互联网大厂的现有技术方案，从而大大降低技术应用的门槛。在市场竞争的层面上，人工智能技术型公司并不必然比传统互联网公司，甚至处于数字化转型的传统企业更具有优势。

另外一个关键要素就是数据，我国从2020年开始就逐步收紧了数据安全相关的管理，《个人信息保护法》、《数据安全法》以及九部委《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》的陆续出台，使得人工智能的技术型公司获得数据的难度越来越，除非他们能够深入到业务的细分场景中，否则很难像过去那样获得训练算法模型的大规模数据。而这些“喂养”算法模型的数据，大都掌握在产业里的公司，尤其是大型公司的手中。这些大型公司无论是处于商业目的，还是自身业务安全性的考虑，几乎很难同人工智能的技术型公司开展合作，这也造成人工智能的技术型公司在产业化的道路上困难重重。

二、“产业+AI”和产学研成果转化的机遇

“产业+AI”的路径，属于产业里的企业自发性升级换代的过程，我们可以将其归纳进企业数字化转型的进程。产业里的企业为了适应市场竞争，会主动寻求与人工智能领域的技术型公司或者研究机构进行合作，甚至自己建立团队完成研发工作。对于大部分产业里的企业来说，他们面对的并不是0-1的全新市场，往往是在既有的红海市场中竞争，这种长期在产业内的拼搏经历，使得他们在人工智能的产业化上具备以下两大独特优势：

1 掌握了大量特定生产场景下的专业知识和数据资料：我们一般称其为行业knowhow，比如化工材料的配方或某种特殊的生产工艺流程等。这种行业knowhow往往是企业的核心机密，在一些数据采集封闭、生产流程保密的领域，往往只有少数几家企业可以获得足够训练人工智能模型的专业知识和数据资料。所以，很多产业里的企业在寻找技术合作方时，会对侵略性较强的技术型公司比较排斥，往往要求技术型公司提交算法源代码，目的在于避免培养潜在竞争对手。

2 了解真实的交易和应用场景：比如怎样建立可靠的供应链，怎样探析市场的情报信息，怎样建立全新的商业模式和盈利模式等。这些内容看似都属于业务相关的范畴，但却是技术型公司的痛点，几乎90%的人工智能公司都死在了打磨商业模式、寻找应用场景的道路上。但对于产业里的企业来说，敏锐捕捉市场机会并从产业里赚到钱，是他们与生俱来的天然能力，所有不具备这种能力的企业都在过去的市场竞争中淘汰掉了。

随着人工智能技术准入门槛的降低，大量传统企业与人工智能技术的适配将更加便捷，未来每一家企业都具备成为“人工智能+公司”的潜质。相信随着国家新基建和数字化转型工作的不断深化，在各行各业里都会出现“产业+AI”的明星企业。

在人工智能的产业化之路上，少不了高校和科研机构的参与，对于产业里的企业来说，高校和科研机构可以很好补充其自身研发能力的不足。目前，我国的产学研成果转化的之路并不十分顺畅，虽然国家每年投入了大量科研经费，但由于学术、科研同商业、市场的差异巨大，高校和科研机构在商业判断和市场嗅觉等方面总显得不太“接地气”，更多的成果停留在实验室里很难走出去，面临“酒香也怕巷子深”的现实窘境。

另外，高校和科研机构往往在工程能力也有所欠缺，虽然容易聚集高层次的顶尖人才，但缺乏实际 *** 作的 *** 盘型业务能手。正因为强于研发而弱于市场，高校和科研机构往往更愿意将 科技 成果以出售、技术入股或收益分成的方式与产业里的企业进行合作，而不是自己开拓市场。与人工智能的技术型公司相比，高校和科研机构有着大量国家基础科研经费的保障，对于本就容易聚集人才的高校和科研机构来说，很多人工智能的技术型公司而言很复杂的技术，对于高校和科研机构来说并不困难。随着国家《科学技术进步法》的修订，科研人员参与到成果转化的途径也将更通畅，一旦企业找到适合自身的成果转化路径，就可以很好的与高校和科研机构建立“产业+技术”的联合。可以预见，未来各类新型技术和成果转化平台将持续涌现，作为技术与市场的桥梁。

三、以产业需求出发，以产业结果为验证标准

人工智能行业的发展变化很快，即使在产业内的从业人员也免不了持续性、高强度的学习和研究。各行各业的专家在跨到人工智能这个领域的时候，可能都需要经历持续性“回头看”的过程。笔者在2020年参与深圳特区人工智能立法的时候，关于“什么是人工智能”的界定，现在看起来内涵和外延都不充分。过去，我们曾经认为人工智能就是模拟人的智能，但随着近些年的发展，我们发现机器在模拟人的智能上出现了很多痛点，但在模拟昆虫、动物的智能上反而进展很快，很多成果应用在障碍躲避、行为预判等诸多领域。于是，我们发现人工智能并不能单纯界定为“模拟人的智能”，而应当是“人造的智能”。显然，当时几乎所有的立法专家对于人工智能的基础理解并不全面和前瞻。

人工智能学界有一个著名的猴子上树的故事：我们不能认为基于当下在人工智能领域的技术进步，都是为通用人工智能的到来添砖加瓦；这正如我们不能认为一只猴子上了树，就意味着它向登月迈了一大步一样。在人工智能的产业化之路上，我们必须保持着谦虚、务实的精神，一切从产业的需求出发，一切以产业的实际结果为验证标准。任何一种技术或者商业模式的验证，都有自己的时间窗口，当市场机遇的红利期错过后，再想实现企业的快速发展就非常困难了，势必面临更加激烈的肉搏战。

与人工智能技术的发展一样，产业化的道路总是“看”起来容易，“做”起来难。虽然我们不提倡以成败论英雄，但在人工智能的产业化道路上，能够解决真实问题、拿到客观结果，才是企业家需要思考的核心问题。对于每一个产业里的专家来说，与其采取一种“预判式”的论证，执着于向其他人说明自己了解的知识，远不如切实在产业里面做出现实案例更具有说服力。未来各行各业的每一家企业都是“人工智能+公司”，愿与行业里的同仁一起共同成长、见证人工智能产业化之路的发展。（彭嘉昊系上海人工智能研究院数字化治理中心主任）

校对：栾梦

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