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ChatGPT真能取代搜索引擎吗

的搜索引擎。其中包括 You.com、Perplexity AI 以及 Neeva。他们开发的工具说明了将 ChatGPT 式的技术应用于搜索的潜力和挑战。由语言和人工智能专家理查德·索切尔（Richard Socher）创立的 You.com 可以通过聊天界面提供答案。而且这些回答还带有引文，可以帮助用户追踪某条信息的来源。但该模型有时会将不属于同一来源的信息结合起来。例如，询问一个人的信息，可能会得到一个结合了多个同名同姓人员的履历信息的答案。比如当被问及我的个人情况时，You Chat 准确地描述了我在《连线》杂志的职位，但也认为我是特拉华大学的一名橄榄球队跑卫和一名专业的创意人员。常规搜索可能会返回几个威尔·耐特斯（Will Knights）的介绍页面，而聊天机器人会将它们合并为一个人。像 ChatGPT 这样的系统的另一个问题是，它的回答仅基于所训练的数据。由于模型的规模和数据的规模，对整个模型进行再训练可能要花费数百万美元。当被问及最新的体育比分时，YouChat 会感到困惑，但却知道纽约此刻的天气如何。创立 You.com 的索切尔不想透露最新信息是如何被整合进来的，他认为这是一种竞争优势。索切尔说：“我认为现在很多聊天界面在某些方面比搜索体验要好得多，但在其他方面显然还差得多。我们正在努力减少所有这些问题。” 搜索初创公司 Perplexity AI 的创始人兼首席执行官阿拉温德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）曾在 OpenAI 工作过，他表示，用最新信息更新一个类似 ChatGPT 的系统所面临的挑战，意味着它们需要与其他东西结合起来使用。他说：“单靠它们，永远不可能成为优秀的搜索引擎。” Greylock Partners 的风险投资人山姆·莫塔梅迪（Saam Motamedi）投资了人工智能搜索公司 Neeva，他表示，目前还不清楚聊天式搜索界面的主要收入模式，其广告的兼容性如何。谷歌和必应利用搜索查询来植入广告，这些广告出现在返回链接列表的顶部。莫塔梅迪怀疑，为了让聊天式搜索界面变得可行，可能需要出现新的广告形式，但目前还不清楚这些形式会是什么。而目前 Neeva 对无限制无广告搜索收取订阅费。以谷歌的规模运行 ChatGPT 这样的模型，其成本也可能被证明是个问题。OctoML 是一家帮助企业降低部署机器学习算法成本的公司，其联合创始人兼首席执行官路易斯·塞兹（Luis Ceze）估计，运行 ChatGPT 搜索的成本可能是谷歌搜索的 10 倍，因为每个答案都需要运行一个庞大而复杂的 AI 模型。眼下这股“ChatGPT 狂热”的规模让一些熟悉这种底层技术的程序员和人工智能研究人员都感到十分意外。该机器人的核心算法名为 GPT，由 OpenAI 于 2018 年首次开发，更强大的版本 GPT-2 于 2019 年发布。这是一种机器学习模型，旨在接收文本，然后预测接下来的内容，OpenAI 表明，如果使用大量文本进行训练，该模型的表现会非常好。自 2020 年 6 月以来，该技术的第一个商业版本 GPT-3 已供开发人员使用，可以完成 ChatGPT 最近受到赞赏的许多事情。 ChatGPT 使用了底层算法的改进版本，但其能力的最大飞跃来自于 OpenAI 让人类向系统提供反馈，告诉系统什么是令人满意的答案。但就像之前的文本生成系统一样，ChatGPT 仍然倾向于从训练数据中重现偏见，以及“编造”看似合理但不正确的结果。纽约大学（New York University）名誉教授加里•马库斯（Gary Marcus）直言不讳地批评人工智能炒作，他认为 ChatGPT 不适合搜索，因为它对自己所说的内容没有真正理解。他补充说，像 ChatGPT 这样的工具可能会给搜索公司带来其他问题，因为它们会让互联网充斥着人工智能生成的、搜索引擎优化的文本。“所有的搜索引擎都会遇到问题，”他说。亚历克斯•拉特纳（Alex Ratner）是华盛顿大学（University of Washington）的助理教授，也是致力于更有效地训练人工智能模型的 Snorkel AI 公司联合创始人，他称 ChatGPT 标志着软件所能做的事的“合理拐点”。但他也表示，要想弄清楚如何防止像 GPT 这样的语言模型胡编乱造，可能还需要一段时间。他认为，要想找到一种方法让这些语言模型与新信息保持同步，以保持搜索的实时性，很可能需要采用新的方法来训练底层人工智能模型。这些解决方案需要多长时间才能发明出来并得到验证，目前尚不清楚。即使有其他用例出现，比如将其作为学习或编程伙伴，这项技术也可能还需要一段时间才能从根本上改变人们搜索答案的方式。Moveworks 公司的陈说：“这很了不起，我告诉团队，人们会看到 ChatGPT 带来的跨时代的变化，甚至会出现 pre-ChatGPT 和 post- ChatGPT 的说法。但它是否会取代搜索，则是另一个问题。” 来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-02-15

金色观察 | a16z：除了ChatGPT 还有哪些生成式AI平台

行共识搜索，以提供有证据支撑的答案，而Perplexity的Bird SQL产品则侧重Twitter（例如，“关于金球奖时尚最受欢迎的推文”）。这种类型的搜索对于产品推荐特别有价值。如今，要想进行明智的购买，通常需要从数十个链接和数百条评论中进行筛选。如果你能根据自己的具体需求得到一份精选的选项清单，怎么样？提示语可以是：“最适合六个月大的肠胃敏感的拉布拉多的狗粮”或“在纽约冬天穿的价格不超250美元的驼色外套”。此外，我们还看到了面向企业的内部搜索应用程序的巨大潜力。大多数公司现在都在用一些通信应用程序和数据库，比如Gmail、Slack、Drive、Asana等等。在所有这些工具中查找单个文档、消息或某个数据可能是一个不小的挑战。像Glean这样的产品允许团队跨应用程序进行搜索，而Vowel则允许用户查询视频会议记录。长期以来，教育科技一直努力在有效性和规模之间取得平衡。如果你为大众创造一些东西，你就会失去吸引个人的个性化。创造一些完美地满足个人需求的东西，进行扩展就会太昂贵。有了AI，这种情况就不再存在了。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”，这个“老师”了解他们的独特需求，可以回答问题或对他们进行技能测试。设想一下，AI语言老师可以实时交谈，并就发音或措辞提供反馈。Speak、Quazel和Lingostar已经在这么做了！我们发现有些产品可以教授新的概念，或者帮助学习者摆脱几乎每一门学科的困境。Photomath和Mathly等应用程序指导学生解决数学问题，PeopleAI和Historical Figures则通过模拟与名人的聊天来教授历史。除了学习特定科目，学生们还利用AI助手做作业。Grammarly、Orchard和Lex等工具帮助学生克服写作障碍，“提升”他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的高中和大学里越来越受欢迎——例如，Tome和Beautiful.ai可以帮助创建演示文稿。我们不相信科技会完全取代人与人之间的联系。但它可以让我们感到不那么孤独。能有个倾听你所说的话并做出回应的人和你交谈是非常不错的，AI聊天机器人可以充当这个角色。 Replika、Anima和CharacterAI就是这样的AI聊天机器人产品。许多用户在与这些机器人的互动中找到了真正的意义，他们每周都要花上几个小时与它们聊天。这样的持续互动已经可以与Z世代的Snap streaks相媲美了。 AI还可以增强甚至激发人际关系。像Millie和YourMove这样的工具优化了约会应用程序的个人资料和信息，而像Mumkin这样的应用程序则帮助用户处理有难度的对话。最终，我们都可能拥有一个AI聊天机器人，它会提醒我们在什么时候应该与朋友和家人联系了，并提示帮助我们发送出完美的信息。最后，AI可以帮助我们与那些不在身边或联系不到的人建立联系。你是否曾经希望能再听已故的家人讲一个故事，或者能从多年未联系的人那里听到一个建议？有人已经进行了相关实验和探索。不难想象，会有这么一个世界：我们都有一个AI驱动的“数字双胞胎”，受训帮助我们的写作，最终还会帮助我们对话。对一些人来说，这种探索已经开始了。我们还希望看到更多专业的AI聊天机器人用例，甚至是临床用例。AI治疗师、营养学家、教练和导师将使全球数百万消费者的个人和职业发展成本更低、更便捷。这是一个全天候的数字支持系统，用户只需打开一个应用程序就可以提问或开始对话。早期研究发现，聊天机器人可以有效治疗心理健康。Woebot和Wysa等产品已经显示出了经临床验证的结果，并经过了FDA的有效性认定，用于治疗产后抑郁症、慢性疼痛和焦虑等疾病。目前，超过25%的成年人患有可诊断的心理健康问题，我们正处于全国范围内的治疗师短缺阶段，聊天机器人可能是非急性病例的一个可行方案。在卫生保健之外，我们已经开始看到其他AI驱动的工具和教练的出现，这些工具和教练是专门用于协助完成特定任务的。仅举例如下：InterAlia可以帮你进行衣物穿搭，Prodigy AI可以为你提供职业建议，而Poised可以提高你的沟通技巧。相信有一天，我们都会有一个个性化的聊天机器人，它能理解我们独特的生活背景，而这并不是什么奇怪的事。当我们面临生活的变动时，比如离婚、上大学或生子，我们将能够以任何能引起共鸣的方式得到建议。我们也可以就我们努力实现的目标寻求支持或指导，无论是加强锻炼还是改善我们的财务健康状况。生成式AI允许我们把想象变成现实——如果做得好，感觉会像变魔术一样。内容创作已经成为生成式AI的第一个主流用例，我们在Lensa上可见一斑。还记得你的社交媒体上曾到处都是朋友们那些被装扮成超级英雄、宇航员和动漫人物的照片吗？肖像只是一个开始。生成式AI产品将提供各种用例，无论是消费者“只是为了好玩”进行的内容创作，还是创作者或个体企业家进行的内容变现。我们已几乎可以在所有媒体上看到生成式AI的身影： * 艺术——像Midjourney和Stable Diffusion这样的产品允许用户输入提示语和风格类型，然后就可接收独特的艺术。 * 写作——ChatGPT引领了协作潮流，虽然Sudowrite和Verb.ai类似产品的出现是为了迎合更专门化的写作类型，比如小说。 * 视频——Descript和RunwayML正在从生成式视频剪辑向视频创作扩展，而Linum、QuickVid和Synthesia等产品则生成新的视频内容。 * 设计——Canva已经集成了AI，微软正在测试自己的AI设计平台。他们将与PhotoRoom和Magician等初创公司展开竞争。 * 音频——像Boomy和Riffusion这样的产品从零开始创作音乐，而Murf.ai和Resemble则提供工作室质量级别的画外音。随着时间的推移，我们可能会看到更多专业级别的生成式AI产品的诞生。如今，许多AI工具都有这样那样的小问题（比如，照片里出现第三只手臂！），或者需要很长时间来处理请求。这对大多数消费者来说是可以接受的，但如果你想通过内容赚钱，那确实会让你更加沮丧。为了服务这些大用户，我们预计很多公司将增加提供更高质量服务的“专业”层，ChatGPT已经这么做了。 AI很可能在游戏领域扮演重要角色，关于这方面我们的合作伙伴已经写过了很多文章。生成式AI将使制作高质量游戏变得更容易、更快、更节省成本，同时使玩家能够真正地定制他们的游戏玩法。那些最受欢迎的游戏制作成本可高达数百万美元，有时甚至高达数亿美元。除了游戏的故事情节，开发者还需要生成数以千计的媒体资产，从图像本身到3D模型再到游戏原声。这些高质量、AAA级游戏的命脉依赖于人类创作者的工作和远见。AI不太可能完全取而代之。然而，我们认为AI将促进这些创作者及其团队的发展，使他们能够更高效地利用时间，以更低的成本更快地推出游戏。我们已经看到出现了如Scenario和Iliad等创造游戏资产的AI工具，以及Promethean等能够创造整个虚拟世界的平台。你甚至可以使用Inworld、Charisma和Convai等产品生成非玩家角色（NPC）。 AI不仅会推动更多游戏的创造，还会带动一种新的游戏类型，这种游戏更有活力，更符合每个玩家的偏好。我们已经看到有些基于文本的此类游戏的早期范例，如《AI Dungeon》和《Hidden Door》。想象一下，你进入一款游戏，只用几句话就能设计出一个复杂的自定义角色。最终，这可能会扩展为整个虚拟世界——你可以从头开始创建的世界。服务于小企业的工具将成为生成式AI的绝佳用例。美国有3200万家小企业，它们提供了2000年以来净新增就业岗位的一半以上，在我们的经济中发挥着至关重要的作用。但它们经常会人手不足，不堪重负，特别是鉴于最近的劳动力短缺情况。 AI工具可以对这些企业产生立竿见影的影响。它们多了个额外的帮手，虽然可能不是真实存在看得见的，但却是无价的。AI工具和相应用例正在成倍增长：Sameday可以接听电话和安排预约；Truelark可以处理文本、电子邮件和聊天；Osome可以管理后勤；Durable可以创建一个完整的专业网站。很多通用的内容创建工具，如Jasper、Copy和Writer，在中小企业中获得了有意义的关注。但我们也开始看到出现了为特定业务类型工作流程定制的垂直工具。例如，像Harvey和Spellbook这样的产品，可以帮助法律团队自动化收案、研究和文件起草等任务。在房地产领域，Interior AI可以让经纪人虚拟展示他们的房产，而Zuma则帮助物业经理将潜在客户转化为真正的客户。在这个领域，最富有成效的垂直领域之一是电子商务。这些企业大多完全在线运营，这使得它们很容易将AI工具集成到工作流程里。在一个获客成本不断上升的世界里，各品牌都希望尝试一些产品，来帮助它们降低成本，吸引更多消费者，并提高留存率。像Flair、Booth和Bloom这样的工具可以帮助品牌创建吸引眼球的产品照片，这对于企业向线上消费者销售产品来说非常重要。一张挂在衣架上的裙子的静态照片可以变成一个穿着裙子走过花园的女士形象。我们预计，这些用途最终将变得高度个性化：一款沙发的着陆页将显示出这款沙发摆在你家里的样子。除了产品照片，品牌还创造了很多不同类型的内容，现在可以通过AI驱动。像AdCreative和Pencil这样的产品可以为电子邮件或社交媒体制作营销宣传资料，而Frase或Writesonic可以编写SEO优化的产品描述内容。最终，我们预计用户将能够创建一个完整的电子商务商店——以及相关营销资料——只需简单地描述他们的审美然后点击一个按钮就可以了。我们仍处于生成式AI革命的早期阶段，关于这项技术将如何影响我们的工作、学习、创作和娱乐，我们很高兴能与大家一起分享。在接下来的日子里，我们将深入探讨AI对这些消费类别的影响。来源：金色财经

金色财经2023-02-08

ChatGPT很厉害但还有关键问题悬而未决

Zero，可以通过检测文本的“困惑性（Perplexity）”和“突发性（Burstiness）”这两项指标，来判断内容是人类创作还是机器生成。 AI引发版权问题在校外，AI本身的“道德”问题，则让美术“老师”们对新生的AI绘图工具提出了严重的质疑，这直指另一个至关重要的问题——版权。自从AIGC火了以后，很多行业的配图工作变得轻松了许多。以媒体行业为例，严肃媒体对新闻配图要求高，既要符合文意，又要对版权负责。所以无论是美术作品还是照片，要么是亲手创作，要么来自授权图库，但很多文章受客观条件限制，要找到一张符合要求的配图并不容易。有了AI绘图以后，很多媒体人开始尝试用AI画配图，甚至是直接绘制新闻人物的肖像。那发自己用AI做的图，总不会侵权吧？这个问题，还真不一定。 2022年下半年，AIGC刚刚蹿红，就有一些小有名气的艺术家对AI绘图提出了抗议。2022年，Erin Hanson等众多美国艺术家发起了反对Stable Diffusion的抗议行动，他们认为Stable Diffusion生成的部分画作抄袭了他们的风格，而这种行为严重侵犯了他们的合法权益。 AIGC虽然叫做AI生成，但其本身并没有创造能力，只能通过不断学习人类的生产过程，照猫画虎，AI绘图就是典型。在AI训练过程中，需要“投喂”大量的人类画作，从而学习人类的构图、绘画技巧，实现AIGC（AI Generative Content，AI生成内容）。不过在这个生成的过程中，AI学的实在太像了，以至于很多画作直接与模型库中的人类画师风格完全一致。 “稍有名气的画师可能都遇到过作品被盗用、创意被侵权的事件。”一位国内某知名游戏公司的美术总监向虎嗅表示，虽然AI没有完全盗用画师的作品，但画师对风格上的抄袭也是很难接受的，不论抄袭者是人类还是AI。“如果有人拿着与我绘图风格完全一样的画，说是学习或是参考我觉得没什么。但如果说这是他‘生成’的，那就跟声明原创没什么差别了。不管是否用于商业用途，我都会觉得被严重冒犯了。” AI的抄袭、剽窃和作弊不应该只是道德问题，还需要法律法规的约束。而目前，AI在很多领域都存在法律盲区。我国AI领域的立法还处于建章立制阶段。当前已经出台了两部与AI相关的监管条例，分别是《互联网信息服务算法推荐管理规定》和《互联网信息服务深度合成管理规定》，并均已开始生效。除此以外，还有一些分散在《民法典》、《数据安全法》、《网络安全法》、《个保法》、《网络音视频信息服务管理规定》、《网络信息内容生态治理规定》等法律法规中的个别条款规定以及一些支持产业发展性质的文件，目前来说还没有成为一个完整的体系。 “AI生成内容是一项新兴的技术，法律的滞后性和稳定性导致目前还没有专门对这种AI疑似抄袭的现象进行规制。”观韬中茂律师事务所合伙人王渝伟表示，从国外行业实践来看，越来越多的平台和AI绘图工具对作品版权作出了严格要求，谨防AI抄袭导致著作权侵权。在我国，目前还是应当根据《著作权法》，判断AI生成内容与人类艺术家作品之间是否存在实质性相似，进而认定是否抄袭。除了涉嫌抄袭艺术家作品的AIGC内容，在另一方面，即使是随机生成的内容及画作，也还是会涉及版权问题。 AI绘图在抖音和小红书上刚刚兴起之时，即有脑洞大开的网友提出，可以把AI生成的图片挂到付费图库作为收费资源，实现“躺赚”。面对这样的骚操作，Adobe选择“有限制”地开放AI绘图。只要符合特定标准，就允许在图片库Adobe Stock中上传生成式 AI 艺术品进行售卖。但上传前必须标记 AI 制作的内容，并且需要拥有其参考图像或文本的商业版权。作为一款开源模型，Stable diffusion的开发者Stability AI和RunwayML则认为既然开源，那么它也应该依此引用开源CC0协议，即版权归公，同时任何人也可以自由地使用，包括商业使用。而对于DALL-E 2和Midjourney这样并未开源的AIGC模型来说，生成内容的权属则相对模糊。目前AIGC市场上也存在很多版权乱象，一些基于Stable Diffusion开发应用的厂商声称，使用自己AI程序生成的图片版权归自己，甚至依此生产NFT向使用者兜售。对此，王渝伟认为，AI应用的使用者，在使用这种应用进行创作时，生成的图片如果符合独创性的要件，就能够构成《著作权法》上的作品。而厂商已明确告知了使用者著作权的归属问题，相当于在合同中已经进行了约定，所以这种作品的著作权应当归属于厂商。并不是说AI应用基于开源模型开发，它所生成的作品就不存在著作权，还是应当根据《著作权法》的规定判定著作权归属。 “目前相关法律制定最大的障碍和阻力，可能是法律如何保持科技发展和伦理价值的平衡。”王渝伟提出，一方面，AI技术的高速发展，可能会与人类的基本伦理认知相违背，违反社会公序良俗；另一方面，法律的规制也不能对AI技术设置过于严苛的标准，影响AI的进一步发展。来源：金色财经

金色财经2023-01-31

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