107. 也聊AIGC（上）：chatGPT不止会“自信”的“胡说八道”
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现在 其实 A A G 很难 做 很多 反倒 比较 specific 或者 结构化 的 工作。 就 基本上 跟 我们 以前 小时候 去做 阅读 理解， 再 写 个 大意 来 其实 是 一样的。

听 上来 不是 很 像 洗 稿 吗？

没错， exactly.

所以 他 这 是一个 没有 立场 的 疯狂的 谄媚 你的 一种 算法 了。

AIGC 为什么 是 先 从 图片 生产 的 这个 角度 先 开始， 而 不是 最早 就是 先 从 文字 来 开始 呢？

GPT 的 原型 的 paper 其实 是 谷歌 出来 的。

做 这种 综合性 的 训练， 就 意味着 他 数据量 以及 给他 训练 的 规模 以及 周期 是 非常 久 的。

对我来说 他 其实 省 了 非常 多 的 事情， 有点像 一个 小秘书 一样， 就是 他 高效 的 帮 我 去 解决 了 一些 以在 工作 当中 我 可能 需要 花 整块 时间 去做 的 事情。

他 能不能 替代 律师？ 他 能不能 替代 医生， 他 能不能 替代 专业 领域， 我 认为是 永远 替代 不了 的。 比如说 编剧， 他 永远 从 培训 商业 插画师 的 角度 来说 的话， 它 还 处在 一个 临摹 阶段。

A I 绘画 的 时候， 其实 已经 有 一些 知识产权 上 的 纠纷 了。

也许 这就是 人类史上 最大 的 一次 知识 的 条件。 到底 哪些 图层 是 锁住 让人 来 控， 哪些 图层 是 让 AI 来解决。

未来 我们 使用 H R G P 的 模式 一定 是一种 三方 对话。 只是 那个 观众 不知道。 因为 你们 做好 小 模型 以后， 你可以 专注 在 自己 小 模型 之上， 依赖 你的 小 模型 帮 他 转移 他的 意图， 然后 才能 问 出 好的 问题。 也是 中国 的， 因为 中国 的 小 模型 已经 是 比 美国 要强 的。

Hello, 大家好， 我是 basic 李倩 玲， 欢迎 收听 今天 的 备忘录。 终于 在 所有 身边的人 都在 谈 ChatGPT 的 当下， 我们 好像 也 必须 赶上 这个 潮流， 我们 今天 也要 来 谈 一下 ChatGPT d 但是 我们 不是 只是 想 谈 ChatGPT 这个 应用， 而是 我们 想要 放大 的 一点 来去 谈 AIGC。 就是 A I generate content， 由 A I 来 生产 内容 的这 整个 的 趋势， 它的 产业 以及 它 在 商业 上 会有 什么样 的 应用。 所以 今天 的 备忘录 我们 想来 谈 这个 课题， 我们 请来 了 三位 嘉宾。 第一位 嘉宾 叫 超 超， 就 超级 的 超 超 超， 他是 AIGC 开源社区 的 贡献者。 Hello 超 超 你好 hello 你好。

我是 超 超我 是在 中国 最大 的 硬件 开源 的 社区 里， 一直 使用 他们的 开源 成果。 然后 在 AIGC 比较 热 的 第一波 就是 A I 绘画 的 时候， 我 将 那些 开源 的 一些 硬件 上 一些 图纸， 就 正常 的 一个 工作站 的 主机 大小 里面 塞入 了 4到5倍 数量 的 G P U， 方便使用 AIGC 绘画 的 插画师 能够 更 高效率 的 使用。 因为 早期 使用， 其实 绘画 都 知道 他 会要 他是 要 大量 的 实验 的。 如果你 有 四倍 甚至 10倍的 出 图 效率 的话， 出 图 数量 的话， 你是 更容易 选中 这 张 图 的。 就 像你 有 多少 工具， 你 有 多少 辆车， 你 就有 多少 辆 的 运力 一样。 就是我 干了 这么 一件 事情， 在 整个 日本 的 商业， 在 国内 的 这个 圈子 里面 提供了 大概 十几台 这样的 机器， 几 10个GPU。 让 方便 一些 插画师 正确 的 面对 这个 AIGC A I 绘画 他们是 怎么 应用 的 这么 一个 节点。 然后 未来 的话， 我 也会 持续 定 的 去向 一些 适合 的 人 提供 这些 东西， 方便 他们 使用 这个 东西。

OK 反正 就是 很 有 很 权 很 具 权威 了。 因为你 很 早就 进 到 这个 赛道， 所以 这是 超 超。 我们 第二位 嘉宾 是 筷子 科技 的 联合 创始人 window 陈陈 万峰。

Hello winter 你好， 嗨 百姓 你好， 大家好， 我是 window 筷子 科技 的 创始人。 可能 chat G P 是 最近 跟 12月 到 春节 后 才让 整个 行业 都 清楚。 首先 筷子 本身 早 在 可能 1516年 开始， 就在 研究 到底 企业 方面 如何 用 智能 技术。 当然 也 可能 是用 大 数据 技术， 加上 一些 算法。 其实 生成式 A I 的 上 一代 叫 理解 是 A I 就是 A I 帮你 认知 一些 东西， 只有 卖 你 数据。 我 觉得 我们是 利用 那 一代 的 技术 打造 了 一个 产 平台， 然后 去 服务 企业 的 品牌。 如何 更好 的 Operate 内容。 其实 我们在 去年 就 观察 到 像 stable diffusion me journey 这些 图片 生成 的 技术 出来。 所以 对 我们 来讲， 自然而然 我们 必须 要 关注 的， 因为 我们 就是 在帮 企业 去 解决 这个 内容 的 生产管理 分发 增长 这个 问题 的。 所以 我们 其实 去年 Q 4就成立 了 内部 的 一个 叫， AIGC 的 孵化 室。

可能 是 最近， 可能 春节 过后， 这个 chat v 是 更加 把 整个 行业 激活 起来。 所以 我们 现在 也是 迅速 在 打造 一些 产品， 然后 在 我们的 工作 台上 提供 给 我们的 企业 客户。 我们 现在 这个 SaaS 平台， 我们 叫 智能 内容 的 生产 及 协作 平台。 其实 已经 服务 了 接近 3000家企业 客户， 包含 成长型 商家， 消费品 了， 包括 说 这种 本地 生活 餐饮， 然后 当然 还有 大企业， 像 什么 欧莱雅 宝洁 这些 企业。 其实我 虽然 是 创业者， 但是 我 现在 我 经常 告诉 大家 说， 我我我 的 label 第一 还是 做 品牌 的， 做做 market， 然后 brand builder， 然后 再 是 创业者， 因为我 以前 还是 做 品牌 出身 的， 也很 希望 跟 行业， 包括 说 开源 的 这个 社区， 包括 做 模型 的 这个 团队， 我们 可以 有 更多 的 共创 合作。

所以 筷子 很 有意思， 就是 他 等 于是 15年 就 成立。 所以 他 前面 已经 有 至少 七年 以上 的 在 AI 的 这个 赛道 里面 不断 的 去 打磨， 不断 的 去 试错 等等 的 建立 起来 自己的 经验。 我们 最后 一位 嘉宾， 如果 你是 中度 或是 重度 的 播客 的 听 友， 尤其是 在 小宇宙 上 的 听 友 的话， 你 肯定 对 这位 不 陌生。 这位 就是 我们 just pop 的 联合 创始人 杨一。

Hello 杨一 你好， hello, 各位 备忘录 的 听众 大家好， 本森 你好。 然后 我 其实 跟 对方 录 这个 节目 渊源 很 深， 但是 第一次 做 嘉宾 在 这个 节目 里 出 声音 就 还 蛮 奇妙 的 一个 感觉。 真的 耶。 对， 然后 之前 因为 在 我们 当时 我 跟 best 还有 樊 映 茹 我们 三个人 录 警 后 端 会议 那次 的 时候， best 约 我说 可以 到 备忘录 上来 聊 一 聊 内容， 所以 今天我 就 来 聊 内容 了。 可是 我们的 话题 是 A I 驱动 的 内容， 我们 后面 会 看一看 AI 到底 会不会 把 我们 这些 做 内容 的 人 干 死。

真的 杨 一一、 杨一 以及 他 联合 创始 的 这个 jp a， 其实 备忘录 的 启蒙 恩师 其实 就是 jasper a 的 杨一， 还有 陈彦 良。 只不过 以前 我们 刚 开始 的 时候， 陈彦 良 还 跟 我 联合 主持 过 几集， 杨毅 一直 就在 幕后。 所以 刚才 杨一 讲 我也 才 惊醒 过来。 对， 你 好像 是 第一次 用 嘉宾 的 身份 在 我们的 节目 上面 出声， 所以 欢迎 杨意。 对， 是的， OK.

好， 我想 我们的 听 友， 可能 你 在 很多 地方 都 已经 听 过 ChatGPT。 非常 大 的 一个 事情， 从 今年年初 我知道 杨毅 其实 很 早就 在 他的 博客 里面 就 谈到 了 ChatGPT。 跟 有 当时 我记得你 是 聊到， 比如说 boss fee 怎么 去 接入 的 这个 charge B T 的 应用。 所以 我们 今天 当然 因为 我们的 节目 是 跟 商业 场景 有 非常 直接 的 关系。

我们 今天 请来 的 三位 嘉宾 其实 也都 是在 这个 赛道 里面， 要 不就是 观察 了 非常 久要 不就是 自己 本身 其实 在 这个 产业 里面 已经 有了 一些 的 例子。 比如说 像 超 超 的 从 AI 绘画 的 这个 角度。 然后 window 这边 是从 A I 在 内容 的 拆解， 集成 管理 的 平台 上。 所以 我 觉得 我们 今天 应该 会有 非常 多 很 好的 这个 商 行业 的 这种 应用 的 案例 可以 实际 去 谈， 尤其是 在 国内 的 应用。 但是 我想 我 还是 可能 要请， 比如说 超 跟 winter 帮 我们。 如果 还 不是 很 了解 ChatGPT 它 背后 的 技术 的 听 友， 可能 帮 他们 还是 做 一个 科普 好不好？ 我 是不是 可以 请 两位 跟 我们 大概 简单 的 解释一下， ChatGPT 它 背后 的 这个 用 自然语言 生成 的 整个 的 模型， 它 跟 它的 技术 是 怎么样？

Chat G D P 你可以 把 它 理解 成 原本 我们 做 机器学习 的 时候， 他 训练 的 小 模型， 就是 这个 小指 的 垂直 或者 叫 特定 任务。 就 比如说 你 要 计算 他 做 加法， 他 就 不会 做 减法。 让 他 给 客户 发短信， 但 他 绝对 不会 给 客户 打电话。 而 现在 的 chat D P 这个 模式 要 什么 呢？ 你 在 训练 他 如何 处理 社交 关系。 处理 社交 关系 就 包含 了 打电话、 发短信、 给他 点 外卖、 给他 做菜 这些 事， 我要 查 菜谱 这些 事情 都是 综合性 的 一个 东西。 做 这种 综合性 的 训练 就 意味着 他 数据量 以及 给他 训练 的 规模 以及 周期 是 非常 久 的。

从 GTPT2 到 GTP3 的 都是 几百倍 的 规模 翻倍。 就 好像 你家 有 一台 空调 耗电 是 2000瓦的， 但是 下 一台 空调 它是 就像 北京 电暖 片 一样， 把 整个 小区 都 暖 起来。 那 这个 规模 就是 空调 和 整个 北京 小区 它的 暖气 的 差异。 再到 下 个 阶段 就 G P4， 那 可能 它的 逻辑 就 不是 一个 小区 的 暖气， 而是 北京 一个 区 的 暖气 建设， 就 它的 大 锅炉 的 建设。

所以 我 用 这个 来 类比 的话， 可能 观众 更好 理解 一点。 就是我 要 解决 一个 房间 的 或者 叫 暖气 供暖。 在 整个 小区 北京 要 解决 这个 问题 的话， 可能 是 集体 锅炉 再 扩 声 的 大 一点， 是一个 去掉 搞 的话， 那 就是 一个 工程 了。 三件 事情 都 是要 解决 一个 供暖 的 问题， 但是 他们 三件 事情 做事 逻辑 是 完全 不一样的。 而 这个 就是 chat G D P 和 过去 机器学习 的 差异。

我想 问 一下， 就是说 那你 刚刚 讲到 这个 学习， 他的 学习 是在 很多 的 数据 当中 去做 学习。 我们 知道 ChatGPT 它的 背后 的 母公司 OpenAI 其实 2015年 就 成立 的。 等 于是 全球 范围 之内 的 大 数据 里面 去 让 他的 AI 不断 的 在 做 学习。 他的 这个 数据 都是 哪 一些 数据 呢？

我应该 是 给 G G P 提供了 很多 互联网 上 的 文本 数据 的这 里面 还有一个 sorry， 现在 可能 OpenAI 跟 微软 合作 在 打 谷歌。 大家 知道 是 说 其实 G B T 的 原型 的 paper 其实 是 谷歌 出来 的， 就是 谷歌 的 人工智能 那一个 实验室。 当时 那个 paper 叫 attention is all you que， 就让 大家 来 关注 这个 文章。 因为 paper 的 底层 都是 开源， 对 吧？ 那 开源 其实 是以 这种 学术论文 出来， 他们 就 launch 一个 叫 transformer 的 一个 语言 模型。 然后 这个 语言 模型 后来 是 OpenAI， 是 深度 all in， 再加上 大量 的 数据。 然后 今天 反倒 做了 一个 这样 chat B T 反过来 微软 想要 去 跟 google compete。

当然 图片 类型 还 涉及到 一些 版权 问题。 因为 之前 cable division 大量 的 图片， 包括 之前 有 一些 在 打官司， 就是说 他 其实 还是 拿了 一些 版权 图片 去做 学习 的。 但是 GPT 其实 很多 东西 的 这些 文档 语料 其实 你可以 理解， 就是 他用 所有 办法 去 把 任何 existing 的 知识， 各个 语言 的 东西 全部 都 放进去 OK。

这些 是 网上 的 所有 他 能够 找 得到 的 数据， 对 吧？ 对对对。

网上 肯定 是 最 直接 的， 但 有没有 他 其他 来源？ 我们 讲 人工智能 最 可怕 的 事情， 他 的确 有 能力 去 认 everything happen， 在 这个 地球 甚至 人类 历史上 的 东西， 我 觉得 这 是一个。 对我 觉得 还是。

挺 恐怖 的 事情。 哼 O K 我们 知道 这个 GPT 这 三个字 是 generated pre train transformer。 所以 他 为什么 是用 这 三个 词 来去 表示 他 前面 那个 chat？ Chat 就是 说话 就 聊天。 我们 以前 是 聊天机器人， 是 chatbot， 应该 可能 我们 听 友 经常 会 听到 这个 词。 对他 反而 是用 了 GPT。 他 为什么 用 的 这个 GPT 这 三个字 呢？ Generated retrained .

transformer t 对 T T 就是 刚刚 讲 的 transforming， 就是 个 新的 一个 模型。 Retrain 就是说 这 东西 就是 要 潜入 大量 的 数据 去 预 训练 的。 然后 generating 就是说 跟 以前 的 NLP 不一样。 以前 的 chat back 其实 还是 比较 结构化 的。 其实 它 更 多是 调 一个 词 出来， 调 一个 句 出来。 但 这个 的确 是 writing， 所以 叫 generated。 所以 它 最大 区别 是， 比如说 我们 上 一代 像 这种 siri 这种， 其实 它 还是 等于 说 index 的 一段 文本 理解 它 后 把 它 搬 过来。 但 generated 是 直接 writing 的， 一个 更 像 copy pace 复制粘贴。

用 另外一个 的 道理 理解， 就是说 如果你 以前 问 谷歌 的 assistant， 他 可能 会 去 爬 取 V K P D A 维基 上面 百科 的 一些 index 上面 的 关键 的 信息， 然后 去 合成 一个 句子。 Chat v 是 说 他 也 读 维基百科 这 篇文章， 然后 他 通过 对 人类语言 的 理解， 然后 重新 写 一次。 就 基本上 跟 我们 以前 小时候 做 阅读 理解， 再 写 个 大意 来 其实 是 一样的。 这 我 觉得 是 比较 大 的 区别。

但 我 插 一句， 我 感觉 这个 听 上来 不是 很 像 洗 稿 吗？

是的， 其实 就 真的 很 像 的， 我自己 使用 感受 上 的 一个 结果。 他 就 有点像 我们 想 去 获得 渣 男 的 聊天记录 一样。 如果我们 拥有 100个渣 男 的 聊天记录， 当我们 想 哄 女孩子 的 时候， 其实 还是 很想 就 渣 男 的 语录 里面 看一看。

逻辑 其实 和 这个 很 像， 就是 他 自己 并不 理解 上下文， 但是 他是 靠 上下文 的 总结。 他 自己 新 写 出来 的这 句 话 其实 是 非常 符合 人的 需要 的。 是 所以 他 只是 一个 没有 一场 的 疯狂的 谄媚 你的 一种 算法 了。 但是 他 自己是 重新 的 一个 新的 东西， 它 生成 出来 这个 文本 是 新的 东西， 有可能 是 世界上 没有 产生 过 的 东西。 我们 要 做 一个 下载 G D P 的 这么 一个 聊天机器人 的话。 哄人 开心 的话， 那 有可能 渣 男 的 聊天记录 反而 是一个 非常 好的 一个 训练 对象 了。

我说 有点 真的 不 超 超 是不是 你的 工作 的 关系， 经常 要 去 帮 人家 看 渣 男。

的 那个 聊天记录。

没有， 这 是不是 个 类似 一个 产品？ 对， 去年 在 看 GPT3.0 的 时候， 我 就在 聊 这件 事情。 我 就说 我们 会不会 说 在 这个 上面 做 一个 陪伴 机器人？ 那 是不是 最 重要 的 东西？ 就是 我们 得 去 找， 然后 找到 这些 最牛 的， 让 他 授权 给 我们我们 是不是 就可以 训练 出 一个 非常 好的 陪伴 机器人 出来。 因为 这些 太 懂得 揣摩 女生 想要的 哄人 的 那些 东西 了。 然后 当时 我们 就 聊过 这件 事情， 并且 证实 是 可行 的。 可能 我们 只需要 200名这样的 人 就 够了。

你 再 讲下去， 我们 这 一集 可能 要 被 下架。 情感 博客 有一个。

海外 专家 就说， 也许 这就是 人类史上 最大 的 一次 知识 的 剽窃。 所以 现在 也 有人 china 是 说 他 是不是 叫 general 的 intelligence， 它 可能 的确 就是 改写 而已， 真正 后面 其实 可能 并没有 所谓 的 intelligence。

它 虽然 普遍 来讲 好像 叫 一个 聊天机器人， 但 它 实际上 不是 一个 用 声音 的， 它 还是 一个 文字 为主 的。 所以 就 有点像 你 在 做 搜索 一样， 它 有 个 对话框， 你 把 你 想要 问 的 东西 用 文字 的 输入。 这个 ChatGPT， 它 就会 根据 你 问 的 这个 事情， 很快 的 就会 用 自然语言 的 方式 写 一段 他 回复 你 这个 问题 或者 这个 要求 请求 回复 一段。 但是 你 对 他的 请求 可以 是 各种 各式 的 请求。 你 要请 他 帮你 写邮件， 比如说 今天 我们 这个 播客 的 大纲， 或是 你 要请 他 帮你 写 一封情书， 或者 你 要 问 他 天南地北 的 这个 知识 都 可以。 就是 他 但是 他 意思 是 会 用 自然语言 的 方式 来 回复 你那 刚才 因为 winter 也有 提到 siri， 那 到底 ChatGPT 跟 siri 差别？ 当然 除了 一个 是 语音， 一个 是 文 之外， 我不 晓得 我 这样 讲 三位 会 同意。 如果你 用过 siri 或是 用过 刚才 温 德尔 提到 的 是 谷歌 的 语音助理 的话， 他们是 非常 的 任务 导向， 就是 task specific。

好， 所以 你 今天 问 他 今天天气 怎么样， 他 就 给你 一个 比较 简短 的 回答。 那 可能 就像 Wendy 讲， 他 之前 可能 已经 有 储存 了 非常 多 的 可能 套 句 在 这 里面。 所以 他 认出 了 你 要 问 的 这个 事情， 他 就 从 他的 回答 的 这个 里面 去 找出 那个 答案， 然后 接上 外部 的 信息， 然后 回复 给 你我 用 的 siri 的 经验 里面 没有 像 ChatGPT 这样， 真的 就像 一个 真人 一样， 可以 跟 你 对 来 对话， 来来回回 对话。

你 在 跟 siri 对话， 或是 在 跟 谷歌 助理 对话， 或是 国内 的 小爱 同学， 你 在 前面 都 一定要 先 加 一个 他的 名字， 比如说 小爱 同学， 然后 他 回复 你， 你 再问 下一个， 你 还要 再 讲 一次 小爱 同学。 Siri 也是 类似。 所以 这 两个 其实 感觉 他在 就 是从 用户 的 层面 来看 的话， 它 就有 非常 大 的 差别。 我想 问 一下 杨 医， 因为我 知道 杨 医 其实 很 早就 关注 到 国外 的 有一个 平台 bus feet， 可能 是 最早 的 一个 商业 的 应用 的 ChatGPT 就 接入 进来。 你 观察 到 他们是 怎么 接 这个 ChatGPT。 对于 用户 来讲， 他 怎么样 去 把 这个 接入 的 能力 反映 在 他 对 用户 的 使用 上面。

实际上 best feed 在 今年 1月份 的 时候， 当时 他 其实 是 跟 ChatGPT 背后 的 那个 母公司 OpenAI 签 了 一个 协议， 就是 OpenAI 会 为 他们的 需求 定制 的 开发 一套 系统。 所以 理论上 其实 这套 系统 现在 还没有 上线。 但是 当时 因为 有 几个 媒体 就在 去 猜测 说 他 到底 要 做 这个 东西 干嘛？ 因为 这个 东西 你 从 外界 的 角度 来说， 他 能够 猜测 的 依据 就是 benefit 以前 的 一些 内容， 有 哪些 是 可能 会 被 AI 所 取代 的。 因为 best feed 以前 其实 他在 美国 的 社交 媒体 上 比较 出名， 就是 因为他 产生 过 很多 所谓 病毒式 传播 的 一些 东西。

我不知道 大家 还 记 不记得 在 几年 前 有一个 非常 有名 的 一个 照片， 就是 一条 连衣裙 群， 蓝 金色 还是 什么 黑白色， 反正 就是 让 大家 去 辩说， 你到底 眼中 看到 的这 条 裙子 是一个 什么？ 是个 蓝色 底 的 百褶裙 还是 一个 金色 的 裙子？ 其实 最早 就 是从 best fit 里 出来 的 一个， 他们 叫做 quiz， 就是 他们 这个 里面 非常 有名 的 一个 单元。 其实 就是 让 网友 根据 你 看到 的 一个 谜面， 一张 图 或者 什么， 你 去做 一个 选择， 就是你 选 A 或者 选 B 后来 因为 那个 东西 它 就 变成 是 很多人 分析说 它是 大家 视力， 或者 是 有没有 色盲 之类 的 一个 变色 上面 的 一个 人群 的 差别。 所以 它 就 变成 了 很大 的 一个 社会 话题。 大家 开始 讨论 为什么 大家 同样 一张照片 看到 的 是 不一样的， 就 变成 一个 病毒式 传播 的 东西。 所以 巴 斯菲特 非常 擅长 做 这个 东西。

现在 其实 像 华尔街日报 他们 所 猜测， 就是说 他 找 OpenAI 开发 的， 其实 就是 把 原来 这套 东西 的 替代 掉。 因为 为什么呢？ 因为 以前 如果 一个 用户 在 社交 媒体 上去 参与 这些 互动 的 内容 的话， 他 会 为你 提供 一个 定制 的 报告。 比如说 有的 时候 他的 quiz 可能 你 要 连续 回答 好几 题， 然后 他 最后 会给 你 一个 结论 说， 比如说 你是 一个 什么样 的 人， 或者 什么什么 之类 的。 我 觉得 大家 平常 在 手机 上 做 各种各样 小的 心理测试 的 时候， 你 都会 知道 他 会 定制 一个 属于 你的 结论。

现在 他们 就 认为 说 这个 东西 有可能 会 被 AI 替代 掉， 它 不需要 再由 人工 来做 一些 编辑， 就是 完全 可以 通过 A I 去 生成 一个 针对 于 这个 互联网 上 的 人 定制 的 一些 报告。 另外 还有 因为 specified 本身 它是 一个 新闻 网站， 所以 有 一些 比较 偏 资讯 类 的 内容 的 生成， 这个 有可能 也会 被 A I 替代 掉。 但是 因为 这个 其实 并不是 一个 很 新鲜 的 事情。 因为 美联社 早 在 16年 的 时候， 其实 就 已经 接入 了 人工智能 的 一些 写稿 的 系统。 为了 要 更 快速 的， 比如说 去 产生 一些 体育比赛 结果 的 新闻稿， 或者 是 像 一些 这种 公司 财报 的 新闻稿。 所以 他 很 早就 开始 有 这些 AI 介入 写稿。 其实 这个 是 目前 我们 看到 的， 算是 在 新闻界， 就是 OpenAI 这家 公司 的 第一个 定制 的 商用 的 一个 个案。

OK 其实 在 这个 所谓 的 内容 创作 的 这个 领域 里面， 我们 最早 有 pgc 就是 professional generated content， 然后 也有 U G C。 我们 现在 很多 在 小红 书， 在 各种 社交 媒体 平台 上面， 我们 每一天 其实 都在 创造 很多 的 内容。 这些 内容 我们 就 讲 的 是 user generated content。 现在 也就是 我们 有 多了一个 叫做 AIGC， 就是 由 人工智能 来去 生产 的 内容。 我想 问 超 超 的 就是 因为你 很 早就 参与 到了 这 整个 的 这个 趋势 的 发展。 AIGC 为什么 是 先 从 图片 生产 的 这个 角度 先 开始， 而 不是 最早 就是 先 从 文字 来看 开始 呢？

因为 范勇 他的 难度 就 越高。 如果我 只是 做 一个 陪聊 机器人， 就 跟 小爱 同学 一样， 他 能不能 做到 更好， 也能 做到 更好。 只要 他 有 商业 环境 的话， 就 比如说 大家 是 愿意 接受 花 100美元 去 包年。 还有 如果 商业模式 的话， 他 可能 会好 的 比 现在 好 很多， 只是 他 没有 找到 这个 商业模式。 而 你 刚刚 提到 那个 通用 模型， 通用 模型 的话 不光是 文字， 文字 只是 它 展示 自己 通过 模型 的 第一 要素， 就 把 它 私 热 做 U I 先 展示 在 那个 复印机 上。 一旦 它是 通用性， 用 文字 来形容 以后， 它 背后 J T T S 不就是 一个。 你 不就是 承担 语音 播报。

回到 绘画 这件 事情， 那 是因为 绘画 它 够 垂直。 其次 是 绘画 还有 两大 因素。 绘画 领域 里面 最好的 模型， 迭代 速度 最快 的 模型 是 nova I。 整个 日本 的 插画 界、 动画 界， 他 对于 这 法律 侵权 时 的 二次 创作 是 包容 的， 而且 包容 的 是 比 传统 绘画 界 要 好的。 而 传统 绘画 界 第一个 开源 的 模型， 它 用 的 是 传统 绘画 的 古典 绘画 出来 的 第一个 模型。 后面 到 诺尔 A I 的 爆花 的 时候， 其实 用 的 就是 日本 动画 业界， 所以 他 画 二次元 美少女 特别的 强。 然后 原因 是因为 它的 数据 来源 和 数据量 足够 的 多， 同时 不会 出现 大 的 争议。 因为 传统 艺术界 对于 动画 早就 已经 开始 闹 了。 去年 因为 去年 就是 闹 得很 厉害， 这 不知道 闹 了 第几 波 了， 他 给我 垂直 也是 在 通用 模型 的 基础上 的， 规模 过 小 且 容易 成功。

这里 我要 说明 一件 事情， 在 日本 的 夜间 内， 绘画 这件 事情 是 被 大幅度 的 为了 它的 量产 而 做了 简化 的。 如果 听 友 有 早期 的 比较 老 二次元 的， 你们 可以 回忆 一下 城市猎人 甚至 龙珠。 它的 整个 绘画 就是 原始 的 漫画 草稿， 它的 整个 透视 的 复杂度 是 很高 的。 它 仅仅 在 5到10年后， 日本 的 动画 业界， 无论是 插画， 甚至 说是 放在 电影 上 的 那个 剧场 动画， 它的 其实 线 稿 和 透视 关系 是 非常 减弱 的这 是因为 它 足够 的 简陋。 你 就 像你 叫 一个人 画 火柴 的 人， 大部分 人都 能 在 一天 上手。 也就是说 A I 绘画 的 它的 最大 的 爆发 点 na A I 这个 节点 上， 其实 是 依赖 的 日本 的 动画 工业界 对 与 绘画 的 极致 的 简化， 然后 促使 了 它的 效果 极好。 同时 训练 集 不需要 很大， 然后 就 才 爆发 出来 的。 而且 这个 好玩 或 天然 的 面向 C 端 可以 让 大家 玩起来， 且 它 基本上 算是 一个 极好 的 工具 了。

我们 一般人 来讲 的话， 文字 的 门槛 低 一点。 但 如果 今天 要 一个人 去做 绘画， 这 不是 每一个人 都 能够 做得来 的。 所以 绘画 的 这样的 一个 应用 就 可能 解决 了 很多 像 比如说 像 我们 这种 没有 绘画 天分 的 人。 但 我 今天我 希望能够 有 一些 话 是在 我的 的 内容 里头 的， 他 就 帮 我 解决 了 我 觉得 进入 门槛 比较高 的 这样的 一个 需求。 是 这样 吗？ 是的。

但 那个 是 给 了 你 一个 门槛， 这个 就像 photoshop 的 笔刷 一样。 如果你 不用 photoshop 的 笔刷 的话， 纸 上 一样 可以 写 这件 事情。 那 就会 像 漫画 助理 一样， 真的 是在 用 水彩笔 或者 用 特定 的 颜色 的笔 刷上去。 然后 这 是一个 可能 对于 漫画 的 助手 来说， 占据 了 他 百分之三四十 的 工作量。 但是 你 用 photoshop 的话， 你 用板 绘 的话， 那 可能 就是 点一下 的 事情。 在 你的 整个 全天 的 工作量 里面 跑 不到， 可能 5% 1% 都 有可能。 这个 在 我的 理解 里， 它 只是 一个 比较 高级 的 笔刷。 我 大概 和 大家 约 五名 专业 的 商业 插画 的 画师 交流 了 以后， 我也 提供了 绘画 的 机器 给 他们。 因为 他们 自己 并没有 一台 优秀 的 G P U 的 电脑， 然后 直接 提供 的 是 他们 一个 6个GPU 的 电脑， 同时 可以 出 六张 图 的。

以后 他的 判 那 就是 做出来 的 东西 我 只能 拿来 跟 客户 沟通， 他是 沟通 界面 工具。 因为 过去 商业 插画 里面， 甲方 过来 跟 他 沟通 的 时候， 他 只能 去 用 文字 形容。 作为 插画师 他 只能 猜 和 试 稿。 试 稿 这件 事情 其实 是 非常 费 精力 的， 他 挣的钱 其实 有时候 就 思考 的 部分， 其实 把 这个 辛苦 算进去 的话， 其实 根本 就 没有 挣到 钱。 他 后来 开始 用 他 做 试 稿 工具 的 时候， 其实 就 已经 把 那个 A I 绘画 也 作为 一个 界面 去 用了。 就是我 给 了 客户 一个 选择 界面， 他 可以 说 他 想法， 我 把 他 想法 加工 一下， 成为 一种 提示 词 出来 了， 可能 60张图， 然后 让 他 选， 选 了 以后 继续 再 出 60张图。 这个 过程 就 把 他 以前 试 稿 的 工作 大幅度 压缩 了， 然后 他 变得 轻松 了。

然后 他 觉得 我 这样的 成熟 的 插画师 永远 不可能 被 他 替代 的， 因为他 画 不 出来。 然后 他 当时 的 结论 就是 这个 东西 不可能 像 人 一样， 花 两个 星期 的 时间 就可以 搞定 人体 关系 透视图 的 问题。 以至于 我 在于 我在 去 沙龙 分享 的 时候 也 说， 可能 到 现在 A I 绘画 都 搞不定 人体 透视 的 问题。

然后 现在已经 看到 了 算法， 有 新的 插件， 一个 像 火柴人 一样的 结构 画 出来 以后， 然后 再 让 他 重新 加工， 然后 已经 学 的 有模有样 了。 但是 这个 事情 也是 半年 后 才 发生 的。 而且 还是 在 nova A I 如此 大 的 社区 活跃度 的 情况下， 那个 社 活跃 到 已经 恐怖 的 情况下， 有可能 已经 是 目前 全球 最大 的 开源社区 了。 就是 诺尔 A I 的 生态 已经 大 的 很 吓人。

我 再补 问 一句， AI 绘画 已经 进展 了 这么多年， 这个 AI 绘画 的 能力 如果 要 比 上， 比如说 我们 普通人 的 这个 所谓 的 绘画 能力， 他他 已经 进展 到 什么样 级别 的这 有可能 这样 来去 给他 做 一个 指标 吗？ 能力 进展 到 什么 程度 了？

从 培训 商业 插画师 的 角度 来说 的话， 他 现在 的 进展 停 在 了 训练 一个 商业 插画师 一个月 这个 级别。 是我的 个人 判断 就是 他 还 处在 一个 临摹 阶段。 就是我 给我 甩出 一张 手游 的 那个 例会， 一个人 给 下面 学 了 一个月 的 人我 就说 你 照着 这个 画， 你 需要 把 他的 发型 变 一下， 你 需要 把 他的 手上 的 首饰 变 一下， 你 就要 把 衣服 变 一下。 但是 你 就 照着 临摹 化， 它 还 处在 一个 临摹 的 阶段， 只是 它的 临摹 规模 相当 大， 像 龙珠 里 拥有 一个 无限 时间 的 练习场 一样。 你 把 它 甩到 那个 球 里面 去， 外面 只 发生 了 1个小时， 你 在 里面 已经 练习 了 300天了， 然后 你 列出来 一堆 画 出来， 在 我 眼里 就是 跟 龙珠 动画片 里 这种 练 工厂 是 一模一样 的 东西。 只是 它 拥有 无限 的 时间， 无限 的 数据量， 有限 训练量。 但是 他的 学习 速度 其实 是 相当 慢 的， 他 有 无限 的 时间， 无限 的 空间 去 学习 这个 东西， 没有 人为 新的 东西 给他。

因为 在 我 眼里 AIGC 自身 的 发展， 比如说 不成熟 的 插画师 他 也会 画画， 然后 他 可以 给 I G C 去 绘画。 当 他 背后 的 算法 上 相对 比较 透明化 的 时候， 因为 现在 还是 个 黑箱。 算法 透明化 也是 一个 学术 主流 的 方向， 相对 比较 透明化 能 看得懂 这个 黑箱 的 一个 判断 逻辑 的 时候， 用户 产生 的 我 去 用 A I 关于 提词 机画 出来 的 东西， 具体 知道 命中 了 哪些 人的 绘画 学习 出来 的 东西。

用 AIGC 画 出来 的 东西 卖钱 的 时候， 我需要 分给 原作者 一些 钱， 我 指的 是 学习 原作者 的 钱。 这个 是我 认为 产业 上 需要解决 的 问题。 但是 当然 学术 和 技术 也要 解决 黑箱 这个 事情。 黑箱 是 一定要 被 解出来 的， 因为 要不 解决 出来， 解决不了 很多 政治问题， 或者 叫 赛 不题。

我问 一下 winda 筷子 科技 因为 2015年 就 成立， 所以 你们 当时 选择 就是 进 A I 的 这个 赛道。 所以 你们 当时 做 的 非常 多是 让 你们的 后面 的 这个 模型 去做 非常 多 图像。 这个 图像 包括 平面 图像， 也 包括 可能 到 最后 后来 的 视频 文字。 当然 在 里面 去做 很多 的 就是 拆解 贴标签， 然后 再 组成。 但是 组成 的 过程 就可以 组成 千百 百万 万种 这样的 一个 学习 的 过程。 我知道 你们 最近 也 开始 有一个 你们 自己的 一个 A I 的 助理 叫 小 K 这个 小 K 我想 请你 跟 我们 讲 一下， 就是你 前面 的 几年 的 A I 的 进程， 对于 你 现在 在 做 AIGC 的 这个 解决方案 的 帮助 是 怎么样。 然后 再来 跟 我们 讲 一下， 你 现在 这个 小 K 怎么 生成 的。 然后 这个 小 K 是不是 跟 air ChatGPT 合作， 它 大概是 走 有 哪一个 专业 的 领域 的 这个 解决方案？

刚 超 讲 的 是 绘画 领域， 其实我 觉得 内容 这 一块， 其实 如果你 去 分 的话， 非常 多 的 细分。 比如说 艺术 绘画 或者 是 游戏 这块， 当然 还有 U I 设计， 现在 外国 也 有用 绘图 模型 做 U I 设计 的。 同时 你看 我们 营销 那个 best 的 广告 营销 跟 说 我 今天 创造 这个 内容 是 为了 卖 我的 货卖 我的 品牌 的这 里面 又是 一个 大 领域。 因为 marketing 是一个 science， 对 吧？ 绘画 也是 个 science， marketing 是一个 science。

跟 大家 形容 一下 marketing 里面 generated A I 其实 难度 在哪里。 刚刚 讲 我们 以前 是 基于 说 OK， 我 今天 要 去 生产 很多 图片 或者 品牌 的 这些 投放 的 内容， 包括 说 视频， 它 其实 也是 低 石头 绘图 一样， 它 都是 图层 式 的， 其实 都是 不同 element 结合起来。 我们 原来的 这个 principle 里面 就 认为 说 OK， 我们 如果 懂 品牌 创意， 那 所有 全世界 的 创意 都 可以 被 解构。 因为 它 里面， 比如说 我们 一个 海报， 那 就有 普拉达， 有 slogan， 有 背景， 不同 的 这个 element 的 组成， 那 每个 元素 都 代表 了 此刻 一个 品牌 要 去 传播 这个 信息 的 时候， 要 去 打中 一个 消费者 的 时候， 它 有 不同 的 权重 的 需求。 如果说 我 有 一张 海报， 我 把 明星 那个 shot 把 它 解构 出来， 然后 填入 更多 可能 的 明星 的 shot， 那 我 用 算法 就可以 generate 更多， 对 吧？ 然后 中间 当然 是要 分析 这个 明星 这 张 图片 跟 那个 slogan 之间 的 关系 是什么。 我 如果 换 一个 slogan， 它的 效果 会 有点 不一样。

其实 这个 construction， 我 觉得 对于 我们 后面 把 AIGC 加入到 里面 的 角色 很 重要。 这里 也 跟 超 那边 去做 一个 对比， 就是 艺术 绘画 是 不太 结构式 的。 我 认为 现在 大家 觉得 很 amazing 的 东西 是 说 他 能 画 一个， 我们 平常人 都 没办法 画。 画的 一张 比如说 油画 或者 不同 风格 的 画。 大家 要 知道 我们在 观察 艺术 的 时候， 在 鉴赏 艺术 的 时候， 其实 我们 人 要 做 脑补 意思 是 说 他 画 这个 方向， 然后 其实 你的 imagination， 你的 想象力 是 跟 他 来 凑 的。 刚刚 超 讲说 我也 非常 同意， 现在 绘画 只 停留 在 前面 概念 阶段 可以 让 我们 脑补 的 阶段。 但 如果说 我 现在 拿到 一张 游戏 的 插画， 然后 说 你 这里 帮 我 细微 调 一下， 他 下一步 就 还是 得人。

现在 其实 A A G 很难 做 很多 反倒 比较 specific 或者 结构化 的 工作。 但是 你 也 知道 广告 其实 是 结构化 的， 广告 它 不 能够 everything 都是 free 的对 吧？ 我 拍 一个 大片， 我的 branding 一定要 在哪里。 我 现在 促销 就是 讲 这个 八折， 你 不能 把 它 搞 成 6折。 包括 说 我的 功效 是 哪里， 我不能 乱说， 因为 工商局 只 让 我说 我的 功效。 目前 只能 做到 这个 程度。 所以 你 会 看到 营销 里面， 我 觉得 后面 还会 非常 长 一段时间 来讲， 是要 品牌 这边 去 control 的。 但是 也许 今天 有 一些 元素， 比如说 一个 图 的 背景 我可以 更 自由， 但是 前面 的 包装 肯定 不能 改。 我 现在 如果说 渲染 一张 L G C 生产 的 一个， 比如说 某个 咖啡 的 一个 海报， 这个 时候 你 那个 咖啡 不能 跟 我 店里 长 得 不一样， 实体 不一样， 对 吧？

最近 我在 跟 一些 AIGC 的 公司 也 在 聊， 到底 哪些 图层 是 锁住 让人 来 控， 哪些 图层 是 让 A I 来解决。 可以 combine 起来， 最后 把 它 渲染 成 一个 既有 A I 参与 在 一些 比如说 概念 或者 场景 这样的 一些 大街小巷 想象 空间 的 图。 但是 把 营销 里面 marked， 还有 这个 品牌 需要 沟通 出去 的 specially 的 内容。 我要 通过 我的 平台 或 内容 算法 更 正好。 这个 结合起来 才会 目前 我 觉得 比较 适合 真正 的的 应用。 但 如果你 让 他说， 我 这个 产品 让 我 0到1就 生成 一个 那个， 那 里面 肯定 非常 多 要 修改 的 地方。 然后 我 这里 还没有 谈到 说 品牌 的 策略， 我 现在 调性 要 打 到哪里， 我是 要 打中 什么 人群。

这 里面 如何 找到 一个 baLance 的 点， 让 A I 发挥， 去 降低 我们的 成本 以及 大量 产出。 但是 控制 的 地方 如何 控制 现在 所 存有 的 过去 几年 的 这个 技术， 就是 把 所有 图片 去 认知 里面 产品 在哪里， location 在哪里。 它 相对 应在 这个 banner 上面， 在 这个 海报 上面， 它的 位置 是什么？ 它 是不是 可以 被 抠出来 视频 我们 每 一帧 每一秒 上面 用 O C R 识别 一个 字幕， 每 段 语音 全部 都 解构 出来。

这个 时候 我在 里面 可 只能 说 在 对的 地方 里面， 我 插入 AIGC 的 内容， 然后 跟人 control 内容 去 把 它 结合起来， 也许 就是 一个 更好 的 机会， 而且 在 此刻 可能 是 更好。 能够 交费 给 现在 的 品牌 需求 的。 现在 可能 说 九成 人 结构化 的 信息， 然后 一层 是 AIGC0 到 1， 然后 变成 8乘2乘7乘3。 比如说 以后 可能 品牌 这边 他 去 prom 一个 机器 出来 说， 我 现在 launch 一个 品牌 是 终端 品牌。 我要 面对 二 三线 城市， 你 帮 我 generate 一个 image 或者 一个 品牌形象 是 关于 这个 的那 它的 调性 就得 过。 但是 这个 prom 就是 其实 关于 品牌策略， 所以 这 里面 有 非常 多 可以 研究 的 东西。

营销 是 里面 是 带有 结构 更 精确 信息。 因为你 要 卖 这个 东西， 你 不能说 他 乱说， 然后 你 就能 卖出去。 法律 还有 营销 法， 还有 广告， 还有 最终 消费者。

拿到 手 到底 是不是 一样。 明白。 好， 那 你的 小 K 助理 其实 是 有 接 ChatGPT 的 A P I 的 吗？

对对对， 筷子 是 提供 给 我们 叫 内容 商家。 我们 希望 提供 给 内容 商家 一个 sas 的 云端 的 一个。 我们 需要 把 编导 拍摄、 剪辑 投放、 管理 投放。 包括 说 你 这个 内容 做 完 之后 如何 去 那只 给 内容 商家 用， 我们 不是 给 C 端 用 的这 里面 其实 我们 发现 是 说， 比如说 编导 这个 级别， 编导 今天 其实 跟 刚刚 超 讲 的 游戏 那个 原话 是 一样。 如果 编导 现在 比如说 我 今天 要 为我 这个 餐饮店， 我 今天 要 出 三个 视频， 它 主题 是什么？ 这个 时候 他 可以 呼气， 小 K 说 你 能不能 给我 一 几个 idea？ 如果我 现在 开 洗车店 的 一个 连锁店， 到底 什么 场景 可以， 那 他 可以 给他 一些 建议。 所以 我们 现在 做了 这 一层。

然后 这 里面 包含 说 写 短 视频 脚本， 我们是 整理 了 我们 平台 各 行业 的 这个 脚本 数据。 其实 就是 短 视频 里面 那个人 在 讲 什么 话， 这个 东西 带有 语气， 带有 这些 东西， 我们会 放到 里面 去 让 他 train， 然后 出来 会 更 死 的。 细 的 面对 比如说 美妆， 或者 本地 生活， 或者 其他 的 消费品， 他 会 写出 那个 调性。 因为 现在 大家 会 知道， 其实 是 写 出来 更 泛 的 东西， 它是 正确 的。 但 它 其实 的确 没 那么 打动 人， 其实 还没 那么 打动 人。 但 你 要 知道， 你 现在 大家 如果 去 刷 短 视频， 你 就 知道 每 条 短 视频 可 都是 巨 强 说服力 的， 对不对？ 这个 gap 怎么 close， 其实 还是 要 人的 那些 我 能 讲到 什么 程度， 怎么样 去 形容 它， 要 去 把 它 结合起来。

所以 我们 现在 就是 接 那个 接口 之后， 我们 要 创建 一些 我们的 结构性 数据 进去， 不能 泛泛 的 讲 一些 跟 营销 文章 叫 泛 的 东西， 那 叫 营销 的 煽动性， 说服力。 这块 怎么做？ 各个 行业 还 不一样， 所以 我们在 做 这个。 当然 小 K 以后 也不 只是 一个 G P 加 在 我们 内部 我们 现在 分为 三个 层级 的 L G C 的 工具。 小 K 这个 叫 泛 场景 的 助理， 就是你 只要 在 此刻 有 需求 的话， 你可以 让 他 来 帮你 协助， 但是 你 还是 主要 做 工作 的 人。

第二种 我们 叫 任务助手， 任务助手 就是 比如说 国内 也 开始 在 传 notion A I， 这样 notion 是 之前 已经 非常 火 的 一个 类似 这种 笔记， 或者 这种 协作 工具。 他 加 了 AI 之后， 就是说 我 写 这 一段， 比如说 为 某个 品牌 写 一段 针对 18到35岁 人群 的 文案。 这个 时候 他 中间 有 一些 条件 的 选项， 就 类似 他 把 prom 的 东西 变成 一些 选项， 让 消费者 容易 去 问。 其实 中间 我 觉得 产品 层， 包括 我们 做 这种 软件 的， 帮 我们的 用户 如何 非常简单 的 选 菜单 就能 prom 出 东西， 这 其实 就是 一个 产品。 这 类型 我们 叫 任务助手。 任务助手 就是 在那一刻 你 需要你 在 那个 小 节点 上， 它 不是 给你 general 的 一个 灵感。 他是 说 在 那个 小 节点 你 要 这 句 话， 你 要 扩写 还是 缩写， 这个 我要 加 个 标题， 那个 是 呼出来 一个 小 任务助手。

然后 第三层 级 我们 就 叫 专家型。 他是 解决 更多 问题。 他 也许 要 解决 80% 的 问题， 给他 一个 指令， 他 给 的 成品 你 就 直接 要 用 的那 我 觉得 现在 专家型 产品 其实 是 最难 做 的。 专家型 产品 其实 刚 讲到 儿童 陪护 的 这个 场景 里面， 我 做 一个 专项 性 产品， 为 这个 产品 创意 到 极致。 然后 这个 时候 其实 它 不是 辅助 人， 就是 他是 完全 完成 陪护 这个 动作。 所以 我 觉得 这 三层 是 我们 现在 定义。

我们 内部 做 应用 时候， 那你 看到 越 高层 层级， 比如说 专家型 就 越 需要你 场景 数据 越 low level 越 泛， 场景 就 越 需要 general 的 东西。 那 这个 时候 其实 你 对 场景 的 数据 要求 就 没 那么 高， 但 它 又 需要 有 跨 场景 性。 那个 专家 只能 写 这个 美妆 行业 的， 你 本地 生活 的 文案 你 就 写 不 出来。 但是 GPT 就 能够 几个 行业 都 泛泛 的 叫 全能型， 但是 叫 泛 的 这样 去 出来。 当然了 以后 gentle 的 这种 泛 的 像 G 这种 的 大 模型， 是不是 能够 直接 取代 到 每个 行业 都 成 专家型， 也是 值得 商议。 就是 有一天 他 如果 各个 场景 的 商业 数据 全部 都 非常 齐整 了， 那 他 的确 就是 在 律师 里面 打败 律师。 就 专家 律师 在 文案 里面 有 专业 文案 在 绘图 专业 绘图。 但 我 觉得 那个 还是 要 打磨 去 推进 的 东西。

关于 专家 场景 这个 我可以 展开 一下。 去年 我在 医疗 行业 里面 做 过 实践， 就是我 要 跟 观众 解释一下， 就是 像 GPT 和 小 模型， 它的 关系 就在 我 眼里 就是 GPT 是一个 大 模型， 但 它的 小 模型 并不是 替代 关系， 依然 它 需要 大量 的 垂直 小 模型。 我们在 医疗 行业 里面 做 这件 事情 的 时候， 我们 发现 一件 事情 就是 其实 大 模型 跟 患者 之间 对话 是 完全 没有 问题 的。 现在 最大 的 问题是 患者 没有 办法 把 自己的 那个 医疗 状况 也会 叙述 好。 当 一个 患者 在 叙述 他的 一些 问题 的 时候， 其实 他的 提问 可以 把 它 理解 提示 词。 我们会 通过 那个 小 模型 给他 从 比如说 他 咳嗽， 如何 咳嗽， 等于 有一个 医生 在 旁边 说， 我 猜测 他是 如何 咳嗽 的， 就 不会 对他 问询 几遍 以后 把 它 提示 是 补充 完了 以后 再 灌 给 他的 G D P 之后， 然后 返回 出来， 他 就 能够 你 有 好的 提问 就 会有 好的 答案， 患者 就 很 满意。

在 我 眼里， 刚刚 你 提到 一件 事情， 就是 他 能不能 替代 律师， 他 能不能 替代 医生， 他 能不能 替代 专业 领域？ 我 认为是 永远 替代 不了 的， 比如说 编剧 的 他 永远 替代 不了 的。 但是 永远 会有 一家 公司， 像 你们 这样的 公司 去 维护 一个 小 模型。 比如说 他的 编剧 小 模型、 患者 小 模型、 医生 小 模型、 律师 小 模型， 他 会要 长期 的 获取 医生 最新 的 对话。 学术界 医生 也 需要 长期 的 维护， 律师 也是 一样， 法律 会 变， 然后 需要 维护 这个 小 模型。 这个 小 模型 通常 都是 创业 公司 可以 维护 的。 也就是说 未来 我们 使用 H R G P 的 模式 一定 是一种 三方 对话。

只是 那个 观众 不知道 他 提出来 的 问题是 需要 小 模型 去 咀嚼 一遍， 吐出来 再 给 下级 D P， 下级 P 再 回复 给他。 下级 D P 回复 给 他的 时候， 其实 那个 回复 答案 也 需要 经过 小 模型 的 修饰 的。 大 模型 其实 是 我们 任何 基本上 一家 公司， 甚至 说 微软 他 都 不会 轻易 去 动 它的。 所以 现在 的 大 模型 处在 这样的 一个 阶段， 相信 是 我们 三年后 已经 有 成熟 产品 落地 的。 但是 实际上 的 模型 是 没有 变化 的， 只是 它 有 大量 的 服务 小 模型 的。 就像 steam 上 有 很多 游戏， 它是 有 mode 一样。 没错， 这个 东西 才是 好的 一个 机会， 或者 是 小 公司 的 一个 机会。 因为你 维护 好 小 模型 以后， 你可以 专注 在 自己的 小 模型 之上， 依赖 你的 小 模型 帮 他 转移 他的 意图， 然后 才能 问 出 好的 问题， 也是 中国 的 机会。 因为 中国 的 小 模型 已经 是 比 说 比 都。

要强 的 非常 好。 然后 我也想 下降， 其实 除了 各 行业 有 小 模型， 不同 公司 也是 小 模型。 比如说 刚刚 讲 W P P 可以 有 自己的 模型， 欧莱雅 有 可以 做 的 模型， 宝洁 的 这个 模型， 比如说 欧莱雅、 雅诗兰黛 两家 是 可能 有 同样 产品， 但是 他 讲 的 东西 不一样， 它的 知识库 不一样。 这个 时候 可以 填入 一个 这样的 模型 去 学 他的 东西， 不同 的 小 模型 去 做出来。 在 场景 你的 服务， 我 觉得 这就是 创业 机会 也好， 或者 目前 的 应用 机会。

我们的 听 友 如果 想要 试用 的话， 玩 一 玩 看 的话， 我们会 把 小 K 的 这个 路径 放在 我们的 shown note 跟 工号 里面， 听 友 可以 自己 去 玩玩 看 体验 一下。 我想 问 一下 杨毅， 你 现在已经 开始 经常性 的 用 ChatGPT， 在 你 所有的 日常 的 这种 内容 创作 的 过程 里头 了 吗？

内容 创作 其实 现在 倒还 玩， 真的 是 没有， 反而 是 我在 一些 日常工作 里 会 用 ChatGPT。 我 之前 在 我 节目 里 有 提 过， 我 现在 其实 最 高频 使用 ChatGPT， 就是 完全 把 它 当成 一个 工具。 就 不是 像 去年 11 12月 那个 时候， 国内 很多 互联网 圈 的 朋友 是 开 一个 账号 来 玩 一 玩 的 那种， 就是 看一看 他 能 干嘛。 我 完全 现在 是 把 它 变成 我 工作 当中 不可缺少 的 一部分， 就是 用 它 写邮件。 因为 这 两天 在 美国 出差， 又 没有 翻墙 的 那个 问题 了， 以后 基本上 我就是 完全 需要 他。 因为 对我来说 他 其实 省 了 非常 多 的 事情， 有点像 一个 小秘书 一样， 就是 他 高效 的 帮 我 去 解决 了 一些 以前 在 工作 当中， 我 可能 需要 花 很多 整块 时间 去做 的 事情。

现在 我 其实 就是 用 一个 聊天， 就 用 他 那个 聊天 框， 我 给他 几个 非常 清楚 的 指令。 中文 打 出来 这些 指令 可能 就是 个 大概 30秒到1分钟 一两百 字 的 指令。 但是 它 就可以 迅速 的 在 5到10秒钟 之内 帮 我 完成 一封 邮件 的 撰写。 然后 我 只要 大概 看一下， 它 没有 非常明显 的 理解 的 错误。 对于 他的 语言 能力 我是 完全 相信 的。 对于 他 来说， 他是 英文 的 native speaker， 我不是。 所以 只要 我 确认 一下 他 没有 误读 我 给 他的 指令 的话， 基本上 我 就可以 直接 复制粘贴 把 邮件 发出 去。

你是 给 中文 的 指令， 然后 让 他 写 英文 的 邮件。 对， 是的。 除了 邮件。

其他 如果 在 内容 创作 的 方面， 其实我 就 比较 少 用到 它。 包括 之前 看到 像 那个 并 它的 那个 AI 版本 出来 之后， 很多人 会 用 它 去 把 它 当成 搜索引擎 什么的 用。 其实我 反而 不太 需要 这样的 场景， 因为我 也 不能说 是 过分 自信。 但是 我 比较 知道 我在 搜索 结果 里 我需要 找 哪些 东西， 然后 我 反而 不是 那种 比较 被动 的， 是 通过 提问 的 方法 去 获得 一个 答案 的 人。 所以 我 其实 反而 在 获得 一些 信息 这个 层面 上， 其实我 不太 需要 它。

内容 方面 其实我 更加 不太 敢。 因为 我 其实 之前 有 相当于 跟 很多 国内 的 朋友 一样， 就是 玩 的 过程 当中 有 给他 一些 指令， 让 他 帮 我 写 一些 东西 或者 什么。 但是 我 觉得 其实 刚才 两位 专家 其实 讲 的 已经 很 清楚 了。 就是说 他 能 吐出来 的 内容， 实际上 更多 的 是 对于 已有 内容 的 一个 整合。 或者 是 我们 说 的 这个 不好听 一点 就是 一种 洗 稿。 对我来说， 其实我 如果 真的 做 内容 创作 的话， 我会 觉得 它 不太 有的 时候 不但 不能 提高 我的 效率， 反而 会 增加 我 很多 review 的 成本。

你 怕 他 给你 东西 是 不够 正确， 还是 有 一些 偏颇 或是 偏差 吗？

第一个 是 他 给 我的 东西 有可能 不够 准确。 因为我 如果 是 一些 信息处理 的 东西， 我 看到 原 链接 就是 最 原始 这个 东西 的 出处， 是我 工作 当中 很 重要 的 一部分。 所以 他 如果 是 直接 综述 一个 东西 出来， 我 有的 时候 并 不清楚 他的 一些 facts， 或者 是 他的 观点 是 到底 从 哪来的。

第二件 事情 就是说 我会 怀疑 他 有 洗 稿 的 嫌疑。 这个 其实 对我 来讲 是一个 隐藏 的 风险， 就是我 并 不清楚 他 有 哪些 观点， 其实 有可能 是 来自于 一个 有可能 会 读 到 这个 东西 的 人。 Winter 好像 也 讲 过 这个 例子， 就是说 那个 AI 绘画 的 时候， 其实 已经 有 一些 知识产权 上 的 纠纷 了。 我 之前 也 看到 过 这样的 案例。 所以 我 觉得 即使 是 文字 对我来说 也 一样。 如果 他 仅仅 是 根据 已有 的 网上 内容 做 综述， 而 我 又 不能 确认 它它 每 一条 的话 都 从 哪儿 来 的话， 那 其实 对我 来讲 是 很大 的 风险。 我 还需要 花时间 去 check 它 这些 东西 从 哪儿 来， 那 对我来说 这个 时间 花 的 很 不值得， 我 还 不如 自己 直接去 从头开始 去 research。

对我 也 是从 大概 年前 开始 玩吧 玩玩 玩 到 现在， 我 现在开始 会 用 ChatGPT 帮 我 做 一些。 比如说 我们 每一次 录播 课， 包括 今天 的这 一集 博客 之前， 我相信 主播 大概 都有 类似的 习惯。 就是你 会 写 一个 大纲， 这个 话题 之下 哪 一些 的 重点 我们 想 聊 一 聊。 我 现在已经 开始 会 用 ChatGPT 帮 我 写 一个 大纲， 然后 我要 再去 修。 就 跟 刚才 温德 讲 的， 我 不可能 完全 依赖 他他 会给 到 我 一些 想法， 然后 我 再 进去 去做 修改， 这 是一种 用法。 另外一个 是 比如说 我 写 了 一段 英文 的 文字， 可能 是 邮件 里 的 英文 文字， 或者 是我 今天 写 一个 报告， 我 不确定 文法 对 还是 不对， 我 就会 丢 进去 让 他 去 帮 我 去 修改 这个 文法。 这 一些 就是说 不 关乎 正确 与否 的， 我 就 比较 敢 用 ChatGPT。

但 就 刚刚 杨毅 讲 的， 我真的 觉得 他 就是 不 shit with confidence， 非常 有 自信 的 胡说八道 的 一个 机器人。 也 不能说 他 胡说八道， 挨着 是 胡说八道， 或者说 他 给你 讲 的 这件 事情 还没有 完完全全 跟你讲 明白。 就 拿 一个 最 基本 的， 我问 他 open 公司 的 这个 成立 的 历史， 他 就会 跟 我说， 他是 2015年 成立 的 公司。 再去 查 我 才知道 OpenAI 其实 一开始 的 时候 它是 一个 非盈利组织， 它是 一个 nonprofit。 所以 包括 伊隆 玛 杀 这些 人 刚刚开始 投资 的 时候， 他 其实 是 把 它 当做 是一个 我在 赞助 一个 非盈利 的 团体 的 这样的 一个 角度。

所以 他们 一开始 有 这样的 投资人， 然后 也 有人 是 去做 这个 事 的， 就是 捐款 等等 的。 他是 到了 2019年 开始 转 盈利 组织 的 方向 转。 但是 他 转 不是 完全 盈利， 而是 它 叫做 cap for profit organza， 什么 意思 呢？ 就是 每一个 投资人 他 会给 你 设 一个 投资 报酬 的 上限， 也就是说 不 超过 100倍。 所以 今天 如果我 有 某 一个 原始 投资人 投 100万在 OpenAI 上面， 他 最多 拿 回来的 不会 超过 一个 亿美金。 它 有 设 这样的 一个 上限。 那 也就是说 在 这些 上限 之后 的 所有的 盈余， 还会 再 继续 的 再 投到 公司 里面 去做 很多 的 发展。

我相信 这也是 为什么 他 有 很多 我在 没有人 知道 OpenAI 之前， 其实 他 已经 有 不少 的 钱 是 可以 完完全全 用 在 他的 这个 技术 的 研发 上面。 因为他 一开始 是 非盈利。 But anyway 我 就在 问 ChatGPT 的 时候， 他 跟 我 解释 这个 公司 的 历史， 他 就 没 讲 2019年 之后 的这 一段。 所以 我想说， 我 还 不知道， 我 可能 还是 非盈利组织， 我 就 去 google 查 了 一下， 然后 从 V K P D A 里面 看， 原来 他 还有 后面 的那 一段。 我 再 回来 问 ChatGPT， 我说 可是 19年 不是 他 已经 转型 成为 一个 类似的 半 盈利 组织？ 这个 时候 他 才是 跟 我说， 对， 你是 对的， 然后 才 把 后面 那 一段， 所以 我 就 觉得 像 跟 刚才 一样， 你 不能 完完全全 的 相信 这个 家伙， 有时候 真的 是 信口开河， 胡说八道。

那你 要 自己 去 review， 所以 他 不但 不能 帮你 节省时间， 反而 还会 让 你 花了 更多 的 时间 去 review， 去 证实 验证 他 跟你讲 的 到底 正确 不 正确。 在 本期 节目 当中， 我们 从 产品 还有 商业 的 角度 来 聊 了 聊 AIGC， 还有 ChatGPT 这个 产品。 下 一期 我会 和 嘉宾 一起 从 不同 的 角度 来 聊 一 聊 AIGC 的 演进 应用 和 思考。