经历了中旅和ChatGPT两个星期，分享一下我的观察和思考。
1。神奇的十一月
11月5日发布了Midjourney的v4版本，11月30日发布了ChatGPT，堪称AIGC应用史上最神奇的11月。
其实中旅的底层技术并没有改变，ChatGPT所依赖的GPT-3也已经发布了一段时间。它们都有同样的魔力:
在可用性方面，门槛已经跨过。
你如何定义可用性？不知道怎么从逻辑上证明。我见过太多的实际案例。
先说中途。很多朋友一定感知到了绘制图形的惊人程度(可以看看我在这里生成的海报:我们离AI拍电影还有多远？)，更重要的是可以适应千变万化的风格，不仅仅是画一个二维头像那么简单。
比如目前中国播客的主播多为业余爱好者，请不起昂贵的设计师，往往干脆自己动手。而且中途能很好的完成任务。
除了手指有明显瑕疵，文字还是一坨浆糊，完全能用。
其他风格也可以掌握。我在几个喜欢的播客上做了一些尝试。从左上到右下分为四组:喜剧演员聊天俱乐部、黑猫侦探社、跳进兔子洞、公司茶水间。
这个效果，就像一个朋友说的，已经超过了国内大部分素材网站能找到的水平。
使用场景很多，比如Midjourney已经生成的好友公共标题地图。比如我今年的红包封面已经在审核了，比去年的好多了:
为什么说v4是质变？我们看这样一张图会更直观。这是我画的同一个提示(关键词)的四个效果:
我实验过很多次，这是真的。这里任何一个在中途使用cat-v1/2/3/4的朋友都有同样的效果。
这种插画素质是完全具备的。可以轻松胜任各种商业海报、出版物、内容产品的封面、插图等。
2。质变对话机器人
中途之后再说ChatGPT。直观感受建议再看一遍这篇文章:我和AI ChatGPT聊了11个我曾经关心的话题。
是我从这几年写的文章里选了一些主题，看看它是怎么回答的。我们能从答案中得到的深刻见解并不多，但至少破绽不多。
或许直觉上，与Midjourney相比，可用性并没有那么显著。毕竟你不能直接创造大量的优质内容。很多人认为可用性主要是收集信息，比如问一些客观事实，将来会取代搜索引擎。
其实ChatGPT最先取代的，很可能不是Google，而是大量的小编辑。
我们先直观感受一下朋友训练后是怎么玩的。
@少南的鸡汤:
@苏发发的书面批评:
@RogerZhu的播客大纲:
我的演讲用一些指定的俚语写成:
以上来源是即时主题“AIGC发现站”管理员Szhans的总结帖。我强烈建议您了解:
https://m.okjike.com/originalPosts/638c6bb9c3f4e245defdec37
ChatGPT在汇报文件、演讲、播客介绍、一些文案修改方面都是胜任的。并且要确保文字符合逻辑，标点符号使用正确(很多编辑都做不到)。
更实际的案例是，少南最近在写一本书，想润色修改的时候，极其好用:
在文字编辑工作中，也普遍需要总结中心思想。我让ChatGPT给我这篇文章(如何服务大客户？)做了一个总结，大意如下:
本文讨论了由中国科技巨头阿里巴巴开发的企业沟通和协作平台DingTalk。作者指出，在过去，DingTalk被批评为主要专注于IM和考勤跟踪功能，而不是提供更高级的企业服务。不过作者指出，DingTalk也引入了文件管理、项目管理等功能来解决这个问题。作者还对DingTalk在面对大型企业时可能面临的挑战提出了担忧，例如定制可能成为外包，以及需要平衡定制与互操作性和可伸缩性。作者建议，通过专注于与阿里巴巴的其他产品和服务的集成，并利用其在人工智能和机器学习方面的专业知识提供先进的企业解决方案，DingTalk有可能与竞争对手区分开来。本文讨论了由中国科技巨头阿里巴巴开发的企业沟通和协作平台DingTalk。作者指出，在过去，DingTalk被批评为主要专注于IM和考勤跟踪功能，而不是提供更高级的企业服务。不过作者指出，DingTalk也引入了文件管理、项目管理等功能来解决这个问题。作者还对DingTalk在面对大型企业时可能面临的挑战提出了担忧，例如定制可能成为外包，以及需要平衡定制与互操作性和可伸缩性。作者建议，通过专注于与阿里巴巴的其他产品和服务的集成，并利用其在人工智能和机器学习方面的专业知识提供先进的企业解决方案，DingTalk有可能与竞争对手区分开来。」
仔细看，还是有一些细节，但是这个大概的表达可以是假的。另外这是中文的总结，英文的总结效果好很多。ChatGPT也在迭代学习这些能力。
在OpenAI的官网上，也有如下场景描述(部分):
组织目录；
整理文章的关键词；
从产品描述中获取广告语；
产品名称；
按主题列出推荐名单；
总结中心思想；
总结论文摘要；
写面试提纲；
自动代码注释；
bug修复者；
将Javascript改写成Python
……
经过直观感受，我觉得可以得出ChatGPT背后的场景价值。它不是我们都有的Siri，也不能只和容易玩的萧冰调情。它是一个依靠“自然语言”完成各种与文字、代码相关的工作的超级工具。
3。争取奇迹
先说说他们为什么这么厉害。
11月质变的表象，其实是量变的结果。如前所述，其实中旅的底层技术并没有改变，ChatGPT所依赖的GPT-3也已经发布了一段时间。
目前的技术逻辑当然是由于引入了精密的算法，但其根本原理和半个世纪前一样，仍然是统计概率计算(这个问题在这里已经讨论过:从机器学习到AIGC)。
对于大数据算法，有两个关键要素:数据量和计算性能。随着新算法的出现和硬件配置的快速发展，后者不再是瓶颈。
A16Z的Jack Sosolow在Twitter上对AI的观察中，也引用了一篇文章《训练计算机最优的大型语言模型》，其中明确提到了一个现状:
Google对比了两个LLM(大型语言模型)，其中一个参数少了4倍，但数据多了4倍。数据多的那个显然最后更准确。所以对于LLM来说，计算不再是最大的杠杆，数据才是。
ChatGPT是基于GTP-3的版本。GTP一号的参数是110m(1.1亿)，GTP二号是1.5b(15亿)，GTP三号已经飙升到175b(1750亿)。
ChatGPT的兄弟DALL-E2(其父均为OpenAI)的参数量也达到了3.5b据一个不确定的消息来源，Midjourney的参数也在同一水平。
模型的参数背后，当然还有不计成本的资金投入问题。这是一个价值数千万美元的砸钱项目。在中国很少这样做。不过话说回来，国内的互联网公司好像也不缺钱。早些年给出租车几十亿补贴。现在几百亿都要啃企业服务市场了，对比也挺清楚的。
4。现场迭代
“牛逼”的另一个原因是，和他们的前辈不同，Midjourney和ChatGPT都使用了一种非常新鲜和古老的方法: RLHF(带人类反馈的强化学习)，也就是利用人类反馈的强化学习。
之所以新鲜，是因为过去很多AIGC模型还在学术研究领域，没有投入到用户汪洋的大海中，所以打赏模型往往要人工标注，效率低下；之所以古老，是因为很多年前，这就是互联网产品剩下的东西——用户参与和快速迭代。小米的参与感在互联网的历史中甚至已经过时。
我看了看中途的最新数据。有600万社区成员。ChatGPT在不到一周的时间里注册了100万用户。每一次互动都在为模式注入新的活力。
正因为如此，它的迭代出奇的快。再回头看看这张图:
5。谁会失业？
我们当然不能笼统地说AIGC会占领世界，所有内容创作者都会失业。很多朋友看到画家抵制艾的运动，觉得是时候开战了。
实际上，没有。AIGC不会取代内容创作者，而只是“重复性的工作”。
Midjourney将很快取代那些只是重复工作、没有创作价值的插画工作，制作大量的海报、插画、封面等。成本更低(当然会显著提高整体平均美观度)。但不是空想象力画出来的。
很多朋友会觉得Midjourney是全自动画图机，就像一些小程序发头像做一个二次效果一样。其实不是的。用户深入了解，中旅的难点不在于如何充值或加入社群，而在于提示(关键词)。
prompt代表的其实是创造力。烂点子拍不出好图。没有意图的绘画是不能产生任何价值的。
比如，这里有一堆我失败的画画记录:
同样，ChatGPT也将很快取代那些只会重复工作，没有创造价值的文字工作者和程序员。
但是如何使用ChatGPT也是因人而异的。刚才说的用法，都是经过多次实验想出来的。没有有效的提示，ChatGPT不会创建大量的文本内容，也不会写出有用的代码。
就像我问它怎么开店的时候，它其实很投机，不提供增量信息:
他们仍然是工具。未来的区别在于使用工具的人。电影工业摧毁了剧院吗？不完全是。智能手机的普及是否摧毁了传媒业？不完全是。他们只是让供应变得更复杂，层次更多。
另一方面，电影行业势必会侵吞很多影院市场。在这个过程中，去电影院门口拉横幅意义不大。知道自己过去在剧场的价值，能不能继续留下来生存，或者拥抱变化，是AIGC时代到来后各类文字、图像、音频、视频的内容创作者不得不思考的问题。
写在最后
记得大概7、8年前，ai这个概念比较流行的时候，我有机会见到李开复老师，当面问了这个问题:AI的出现会取代人类的工作吗？他说的是机械重复性的工作必然会被淘汰。我们要关注有创造性的东西和机器做不到的东西。
这种观点近年来一直被提及。大家都知道是对的，但不知道这一刻什么时候会到来。今年这个神奇的11月，就像1919年5月29日在巴西索布拉尔拍摄的日食照片一样，证明了相对论的真实性，也证明了这种观点的可能性。
未来已经来了，但还是不平坦。五年后再看，恐怕情况会有所变化。
