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从Chat-GPT看生成式人工智能AIGC产业机遇与落地场景

模型可以利用Chat-GPT生成较佳的Prompt，提供强大的文字形态的动力。4）智能客服类的工作。Chat-GPT的成功证明了Transformer模型并非陷入困境，不断的AI技术方法上的新突破正驱动全球AI产业进入加速发展阶段，叠加AI产业集群效应的不断凸显，AI产业有望成为全球科技领域中期最具投资价值的产业赛道之一。AI产业有望继续保持“芯片+算力基础设施+AI框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构，拥有完整数据闭环结构、良好数据自处理能力的企业有望持续成为受益者。　　▍报告缘起：Chat-GPT引来新一轮AI大热，探索产业化可能性。　　OpenAI团队最新公布的语言模型Chat-GPT于2022年11月30日向社区发布测试，并立即收到了良好的反馈。从测试反馈的结果看，相比于前一代的GPT-3，Chat-GPT以对话为载体，可以回答多种多样的日常问题，对于多轮对话历史的记忆能力和篇幅增强。与GPT-3等大模型相比，Chat-GPT回答更全面，可以多角度全方位进行回答和阐述，相较以往的大模型，知识被挖掘得更充分。Chat-GPT的强势“出圈”引来了对其未来可能的产业化方向的一系列测试，从测试结果来看，在归纳性文字、创作性文字、代码修改、科研辅助以及其它领域Chat-GPT均表现出了前代所没有的优点。对话式AI开始能在大范围、细粒度问题上给出普遍稳妥的答案，并根据上下文形成有一定的逻辑性的创造性回答。本篇报告将关注Chat-GPT背后的技术逻辑以及对AI产业链的整体影响以及产业化落地可能性。　　▍技术逻辑：GPT-3.5基础上基于人类反馈学习进行额外训练，给出了Transformer模型未来的发展方向。　　OpenAI团队从 GPT-3.5 系列中的一个模型进行微调，使用与InstructGPT相同的方法，即人类反馈强化学习（RLHF）训练该模型，并对数据收集设置相对做了优化。从最终结果看，Chat-GPT仅仅使用了精选的百亿级别参数（对比GPT-3的千亿级别参数）就完成了与GPT-3结果相当甚至更好的回复质量，凸显了数据质量的重要性，大模型可能将告别过去一味堆叠数据量大小的时代。Chat-GPT的成功是在前期大量坚实的工作基础上实现的，不是横空出世的技术跨越。模型找到了一种面向主观任务来挖掘GPT3强大语言能力的方式，让模型“解锁”（unlock）和挖掘GPT3学到的海量数据中的知识和能力。因此从这样的底层技术逻辑出发，我们能迅速找到中短期内适合Chat-GPT的产业化方向：一个真正全方位的智能内容生成助手。　　▍AI产业影响：算力成本下降+高质量数据催生底层应用，模型开放成为未来趋势，并加速迭代效率。　　Chat-GPT的成功证明了两点：1）单纯扩大模型参数并非唯一出路；2）让模型在早期开放给大众测试并收集人类反馈数据更有利于模型迭代。在近10年AI发展的前两个阶段，人工智能的进展更多体现在基于规模的技术突破，如2015-2020年，用于模型训练的计算量增长了6个数量级，同时随着规模的增大，输出结果的质量亦迎来质变，在语言文字、书写、图像识别等领域皆表现出超越人类的水平。但在实用层面，由于所需要的算力巨大，往往需要特殊的GPU配置，同时训练过程相对封闭，大多数人并无法使用，因此技术无法被多数人触达。而人工智能的第三个阶段，随着更新的技术、更优的算法、更大的模型出现，算力的成本越来越低，使得模型训练与运行所需成本持续下降，而算法从封闭测试到开放测试、开源的逐渐普及，亦降低了使用门槛。由此人工智能无论在经济性与可获得性上都达到了支持普及的水平。得益于AIGC基础设施可获得性的逐步提高，平台层变得更加稳固，算力成本持续下探，模型逐渐趋于开源与免费，应用层爆发式发展的节点正在靠近。　　▍应用场景：实现从UGC到AIGC的助推器。　　目前我们正经历从Web2.0开始向Web3.0转型的启航阶段，我们已经看到内容创造从专业创作（PFC）转型为了用户创作（UGC）。而Chat-GPT的出现以及中短期内的产业化落地将会为从用户创作（UGC）到AI创作（AIGC）的转型提供关键的辅助支持。结合Chat-GPT的底层技术逻辑，我们认为Chat-GPT中短期内产业化的方向主要分为四大板块。　　1）Chat-GPT对于文字模态的AIGC应用具有重要意义，在归纳性的文字类工作中展现出了极其优异的表现。中短期内Chat-GPT能在办公辅助类工具中迅速落地，例如会议总结、文件翻译、例行报告等，提升办公效率并节省人力成本。　　2）代码开发相关的工作更加规整也非常适合AI辅助生成。2021年中与Github、微软合作上线的Copilot是目前最成熟的AI代码补全工具，根据Github数据，测试一年来已有120万用户，这些用户编写的代码中40％是由Copilot自动生成，而截至2022年10月，Copilot已经融资2200万美元。Chat-GPT在目前测试中表现出的代码生成能力相比于Copilot更加灵活，但欠缺一些底层的稳定性。在进行针对性的优化后，基于新GPT模型的AI代码辅助工具也有望在中短期内落地。　　3）图像生成领域成为了2022年下半年一级市场公司布局的热点，随着Dalle2的热度，在商稿方面用AI取代人类画手的思路基本明确。GPT模型在图像生成领域目前效果略逊于扩散模型，但扩散模型可以利用Chat-GPT生成较佳的Prompt，对于AIGC内容和日趋火热的艺术创作，提供强大的文字形态的动力。　　4）Chat-GPT最适合直接落地的项目就是智能客服类的工作。根据模型现有的完成度，在垂直行业针对性的做人工反馈训练，Chat-GPT就可以落地为智能客服产品，在toC场景中率先应用。对比目前的智能客服，Chat-GPT支撑的客服将在灵活性与人性化服务方面有显著的进步。　　▍风险因素：　　AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；全球云计算市场发展不及预期风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险等。　　▍投资策略：　　Chat-GPT模型的亮眼表现的背后是研究者在Transformer模型前进的道路上发现了类反馈强化学习这一方法带来的潜力，对产业界AI的发展而言，数据质量的优化、AI研究人员的储备与计算能力将是未来能否走在AI应用前沿的核心能力。Chat-GPT的成功证明了Transformer模型并非陷入困境，不断的AI技术方法上的新突破正驱动全球AI产业进入加速发展阶段，叠加AI产业集群效应的不断凸显，AI产业有望成为全球科技领域中期最具投资价值的产业赛道之一。AI产业有望继续保持“芯片+算力基础设施+AI框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构，拥有完整数据闭环结构、良好数据自处理能力的企业有望持续成为产业受益者。

金融界2023-01-20

AI应用落地再起高潮，高智商AI反杀诈骗犯

料经过人工筛选，过滤不当言论，再处理成prompt格式。以下是Prompt Example的生成样例：第四步，"杀猪"指欺诈过程。这是诈骗犯的终极目标，于他们而讲，能不能成就这一哆嗦了，而对受害者来说，这也是涉及财产有无损失的关键一步。在这个项目里，诈骗犯在循序渐进、有意无意地总是提到一个利润率很高的项目，试图给对方留下高回报率的印象。这是一个连环计，这时候就要考验到AI的记忆力了。由于微信聊天是多轮对话，AI有时并不记得自己或对方上一句说过什么。 "源1.0"具备记忆能力，开发者同时参考了LSTM的思想，为系统增加了记忆机制，具体机制如下：聊天记录放入记忆区，在每次回复时计算相似度，超过相似度阈值的历史对话将被AI读取使用；并且设定遗忘窗口M，超过M/2轮次的对话将被pop() 这样，AI就能够实现简单的长短期对话记忆，比如昨天聊过的内容或上一轮对话内容。带着这样的记忆，当过了两天当诈骗犯再试图和小源聊天时。小源也顺着对方问出了"在哪里可以买到"的话：当然，聊归聊，开发在进行开发时就给小源加上了"思想钢印"——凡是涉及投资理财、引导资金投入的都是诈骗。哪怕是面对诈骗犯的威逼利诱，小源依然不为所动，坚持声称自己没有钱，并提出向诈骗犯借钱。到了后来，AI直接金蝉脱壳来一波反杀，面对PUA话术和挑衅行为，直接点出对方违法要求和"她"去警局自首，反将一军。 AI向善，感性与创新引导下的理性应用据开发者@图灵的猫介绍，对话中的这位Henry骗子哥，只是主动找上"小源"的其中一位聊天对象，还有13位"嫌疑诈骗分子"，这个数字还是在开发者已经进行了一波筛选之后。小源完美的待嫁单身女生形象，吸引了无数人，私信爆炸。可以想象，同样条件的人类女生在社交网站上是多么危机四伏，随时都可能成为受害对象。人类和AI的最大不同在于，多数时候人类的感性是占据上风的，做不到AI那样的绝对理性，所以才会不知不觉间落入圈套。但正是这样感性的驱动下，AI在我们日常生产生活所发挥的空间才无穷，因为人工智能等先进技术的本质仍是工具，而工具所谓的善恶倾向则取决于人类的出发点。就如同@图灵的猫这样的开发者因为身边有遇到过杀猪盘的朋友们，进而义愤填膺基于"源1.0"大模型开发出AI反诈"工具人"小源，提醒广大女性提高警惕性，注意防范网络上的陌生人。人类善用AI的智慧定会胜过日益强大的AI技术。如今，人工智能已经从点到面渗透到更多行业、更多领域的各类场景，创新不断。作为通用的巨量中文AI模型，"源1.0"具备优秀的自然语言理解和自然语言生成的能力，可以作为新一代认知智能的引擎，适应广泛的下游AI任务，自开源问世以来，不少开发者和相关机构都基于此进行了诸多创新应用。 "源1.0"可以完成各种风格、类型文本的生成，如新闻资讯、金融行研、办公公文、法律文书、广告营销、网络文学、诗词歌赋、食谱菜谱等。超1000家用户，采用"源1.0"提供的数据和API显著提升了金融、互联网、医疗和自动驾驶等行业应用的精度；源1.0已经与多个行业用户开展深度合作，支持手机智能语音助手、大型互联网翻译平台等应用的AI智能化升级…… 除了这些相对"常规"的操作，不少开源社区的开发者们通过源1.0的开放开源平台进行了创意实现。在文娱方面，一群来自上海学生开发者创作的"AI剧本杀"就是其中代表，曾在GitHub引发热烈讨论。 Github链接：https://github.com/bigbrother666sh/shezhangbujianle 在心理辅导方面，自香港浸会大学社会工作系副教授陈智达教授负责的运用AI模拟求助者支援社会服务工作者培训项目。在上述案例中，AI在不同领域以意想不到的方式发挥着自己的潜力，也帮助着诉求不同的开发者们拓宽创新的边界。这些创新想法或许早就出现在他们富有想象力的脑海中，而将"灵光乍现"变成可实现、可落地的应用，很大程度上需归功于外部技术环境的变化，例如，如今以"源1.0"为代表的大模型已经成为人工智能算法基础设施，正在普惠千行百业。事实上，创新往往并非无中生有的顿悟，而是某一领域发展到一定阶段、厚积薄发的涌现，技术是向善的工具，亦是创新萌发的沃土。

美通社2022-12-21

晚间必读5篇 | FTX事件后的思考：加密行业将何去何从?

设备访问神奇的虚拟世界，我们可以通过 prompts 提示词瞬间创建出我们脑海中想象或者无法想象的 2D 以及 3D 物品，就像念了一句神奇的咒语，然后便真正拥有了它们（数据托管在公链上），我们还可以和虚拟世界智能的 AI NPC 交互，并影响整个游戏世界的故事发展，而这一切都将由完全透明的开源基础设施提供支持。而正是这一美好的愿景，驱使我关注开放式元宇宙以及 AI 驱动游戏领域，而以下是当前已获得 VC 投资的四个项目例子。点击阅读来源：金色财经

金色财经2022-11-10

新闻周刊 | 比特币白皮书已发布14周年

的好处和风险，特别是在国家数字支付系统Promptpay方面是否有额外的好处，但央行目前尚未看到这种情况。Sethaput还强调，数字货币最终应该改变该国的金融体系并造福于所有人。此前8月份消息，泰国央行宣布将零售CBDC的开发范围扩大到试验阶段。 ▌央行行长易纲：数字人民币四类钱包和准账户型“硬钱包”均支持小额匿名交易金色财经报道，人民银行行长易纲在“2022年香港金融科技周”活动上表示，数字人民币交易数据均加密存储，对个人敏感信息进行匿名化处理，这些信息交易第三方不可见。未经法律充分授权，任何单位和个人不得查询或使用相关信息。同时，限额较低的四类钱包和准账户型“硬钱包”在线上和线下均支持小额匿名交易。 ▌英国立法委员会批准英国监管加密货币广告的权力金色财经报道，英国下议院委员会周四通过了限制加密广告和禁止未经授权的运营商提供服务的新法律，没有反对或进一步辩论。这项措施现已正式纳入政府《金融服务和市场法案》，增加了法案委员会上周同意的措施，尽管业界担心该措施可能会使广告获得批准变得更加困难。区块链应用 ▌新加坡正试点带智能合约功能的数字新加坡元金色财经报道，新加坡星展银行与新加坡政府技术团队Open Government Products合作试点了基于数字新加坡元在区块链上发行代金券。该试点是新加坡金融管理局领导的Project Orchid的一部分，该计划旨在实现可编程的数字新加坡元。星展银行将发行数字新加坡元，而Open Government Products团队将开发智能合约功能。 ▌印度央行将于11月1日推出CBDC批发试点金色财经报道，印度央行将于11月1日推出央行数字货币（CBDC）批发试点，批发数字卢比的用例是政府证券二级市场交易的结算，因为它将降低交易成本。目前，九家知名银行已被确定为参与试点，分别为印度国家银行、巴罗达银行、印度联合银行、HDFC银行、ICICI银行、KotakMahindra银行、Yes银行、IDFC第一银行和HSBC。此外，印度央行称，跨境支付将是未来印度央行数字货币试点的重点，基于代币的央行数字货币被视为首选模式。 ▌新加坡将与星展银行、华侨银行、大华银行试点合作，试用目标绑定货币CBDC、数字货币金色财经报道，新加坡金融管理局（MAS）发布了一份关于目的绑定货币的白皮书，这是一种数字货币的代币化形式，限制了货币的使用方式。它是 Project Orchid 零售中央银行数字货币研究 ( CBDC ) 计划的一部分。四个试点项目正在运行，其中三个涉及新加坡最大的银行星展银行、华侨银行和大华银行。中央银行区分可编程支付具有规则的传统支付、可编程货币，其中规则和支付工具组合在基于区块链的令牌中，以及目的绑定货币（PBM），它认为这是建立在可编程基础上的第三种模型货币。涉及的资金可能是央行数字货币、代币化银行存款或稳定币，统称为数字新加坡元（DSGD）。在DBS试点中，它是代币化的银行货币。 ▌穆长春：多边央行数字货币桥可实现不同央行数字货币间互联互通金色财经报道，中国人民银行数字货币研究所所长穆长春今日在2022香港金融科技周上表示，多边央行数字货币桥项目利用金融科技手段，充分复用现有基础设施，实现不同央行数字货币系统间及其与传统金融市场基础设施间的互联互通。穆长春介绍，央行数字货币应用于跨境场景需要考虑各司法管辖区不同监管要求和技术标准异构性。货币桥在业务设计之初就建立了基础设施对接模块，可兼容多种对接模式，包括跨境收付双方均有各自的CBDC系统，或其中一方尚未建成法定数字货币（CBDC）系统等。因此，拥有本国央行数字货币系统不是参与货币桥项目的先决条件。 ▌新加坡金管局宣布首个数字资产和DeFi行业试点上线 11月2日消息，新加坡金融管理局（MAS）宣布，其ProjectGuardian的第一个探索批发融资市场中潜在DeFi应用的行业试点项目已完成首次实时交易。已经启动更多的行业试点，以测试资产代币化和DeFi在金融领域更广泛用例中的应用。在第一个行业试点中，星展银行、摩根大通和SBIDigitalAssetHoldings针对由代币化新加坡政府债券、日本政府债券、日元（JPY）和新加坡元（SGD）组成的流动性池进行外汇和政府债券交易。据金色财经此前报道，新加坡金管局完成其CBDC项目ProjectOrchid的第一阶段，星展银行将参与试点PBM代金券。 ▌菲律宾联合银行为其客户推出加密服务金色财经报道，瑞士加密货币公司Metaco宣布菲律宾联合银行 (UnionBank) 已在Metaco的旗舰平台Harmonize上上线，以试行为其客户推出加密服务。UnionBank是在Bangko Sentral ng Pilipinas (BSP) 监督下获得加密许可证的机构之一。UnionBank正在为特定零售客户推出比特币和以太坊托管和交易服务试点计划，这是该银行探索区块链技术的重要一步，该计划紧随其他类似的数字资产计划，例如推出自己的用于汇款支付或在元宇宙经济中推出其存在的稳定币。加密货币 ▌Polkadot将实施提名池以帮助没有足够DOT的质押者金色财经报道，Polkadot将实施提名池（Nomination Pools）以帮助没有足够DOT的质押者。质押者加入矿池意味着将资金转移到矿池账户，每当池成员更改其质押数量时，网络将自动为他们索取所有奖励。据悉，在过去一年中，Polkadot复杂的质押系统一直是社区反馈的主题。Polkadot团队预计大量用户希望直接在中继链上进行质押（而不是更中心化的服务），矿池正是实现这一目标的工具。 ▌元宇宙娱乐平台Zebra Labs完成500万美元融资 10月31日消息，元宇宙数字娱乐平台Zebra Labs（斑偶研究所）完成500万美元融资，中国游戏公司网龙（NetDragon）和日本企业集团住友（Sumitomo）参投。据悉，Zebra Labs帮助明星艺人将虚拟形象带入到元宇宙。今年6月，Zebra Labs发布旗下虚拟IP“biubiu小斑马”与明星大张伟合作的首支元宇宙音乐短片《满怀可爱所向披靡！》。Zebra Labs与另外五位艺人的合作正在筹备中。（Techcrunch） ▌香港金管局总裁：有望年内完成首批代币化绿色债券试验发行 10月31日消息，香港金管局总裁余伟文出席金融科技周2022表示，目前正筹备首批试验代币化绿色债券，目标年内完成试验发行，希望成为全球首个代币化绿色债券。余伟文称，仍在与顾问研究代币化绿色债券的发行方式和数额，首批主要开放予机构投资者认购。（观点网） ▌全球加密ATM总量超过3.8万台 10月31日消息，2013年10月29日，加拿大温哥华市中心一家咖啡店启用全球第一台比特币ATM，该ATM由Robocoin运营，第一周就完成348笔交易，总价值10万美元。截至2022年10月30日（九年零一天之后），Robocoin已经停止运营，第一台加密ATM可能已被移除或更换。但根据Coin ATM Radar数据，全球加密ATM的数量继续增加，目前已有38804台加密货币ATM。然而，全球加密ATM中心已经转移，加拿大以6.6%的份额位居第二。美国现在拥有全球近88%的加密ATM，过去几个月新安装ATM中90%位于美国。仅在10月份，全球新安装的205台ATM中有129台位于美国。（Cointelegraph） ▌孙宇晨：会“极其慎重”地对待火币的人事安排 10月31日消息，孙宇晨今日在社交媒体表示，尊重理解外界最近非常关注火币的人事安排，并且对于新火币的未来人事安排“极其慎重”“如履薄冰”“谨小慎微”，会明确火币未来的增长重心，广泛听取火币内外的意见，尤其是对于每个岗位实际情况具有发言权的火币人，不会“辜负社区期望”。此前吴说报道，火币原 CEO 朱桦、CFO 张丽等高管已主动离职，孙宇晨波场团队已全面接手火币主要部门，原大众点评人力负责人凌震文（Tony）接手人力工作，目前火币人员数量达到1600人，孙宇晨认为人力过多，可能将进行大规模的裁员。 ▌资产管理公司阿波罗通过Anchorage Digital为客户持有加密货币金色财经报道，世界上最大的资产管理公司之一阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）已开始通过与数字资产平台 Anchorage Digital 的合作代表其客户持有加密货币。（路透社） ▌自7月以来约有14%的比特币供应量被重新分配金色财经报道，据区块链分析公司Glassnode最新报告数据显示，自7月以来约有14%的比特币供应量被重新分配，共有20.1%的比特币供应商在平衡价格（1.65万美元/BTC）和实现价格（2.11万美元/BTC）之间被收购。与2018-19年周期结束时相比，在2022年周期中，无论是财富再分配的规模，还是最终的供应集中在底部，都要低一些。这进一步证明，要完全形成熊市底部，可能还需要更多的盘整和持续时间。不过，到目前为止发生的重新分配非常重大，当然也表明坚韧的持有人基础正在这个范围内积极积累比特币。 ▌彭博社：摩根大通首次在公链上执行DeFi交易 11月3日消息，摩根大通此前在Polygon上发行了代币化的10万新加坡元，并与日本的SBI Digital Asset Holdings 交易为代币化的日元，该交易为新加坡央行探索在银行业使用DeFi的试点计划的一部分。本次交易虽并非加密货币交易，但是摩根大通首次在公链上执行交易，此外本次交易还涉及了使用Aave的"修改版本"。摩根大通高管表示将继续探索使用其他区块链网络。（彭博社）免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2022-11-05

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