震惊业内：一个晚上赔6900亿

科技

2023-02-09 12:02

一点点小错误，都可能折损ChatGPT们的商业前景。

作者丨铅笔道编辑部

这大概是2023年全世界最赔钱的一款产品了。2月8日，谷歌在巴黎发布一款类ChatGPT的聊天机器人——Bard（巴德），结果遭遇翻车：当天晚上，谷歌的市值便蒸发1020亿美元，折合人民币约6932.5亿元。

按照理想计划，谷歌想用该产品讽刺ChatGPT“胡说八道”、“不负责任”，并称Bard不仅能有问必答，还要真实、负责地回答，不掺杂虚假信息。

骨感的现实是：在发布会上，Bard自己率先胡说八道了。

会上，Bard被问了一个问题：我可以告诉我9岁的孩子关于詹姆斯·韦伯太空望远镜（简称“JWST”）的哪些新发现？

Bard的回答确实精彩，但却隐藏着一个严重的事实错误：它称JWST拍摄到了太阳系外行星第一张照片。而事实的情况是，该照片实际由VLT望远镜于2004年拍摄。

而该错误在资本市场引起较大反响，直接或间接地导致了1020亿美元市值蒸发——这件事给了创新创业者哪些启发？

铅笔道认为，自去年12月份ChatGPT爆火以来，投资人开始由技术的炫酷，而转向关注技术的“实用性”。

铅笔道认为，这种实用性包含2个层面：1，提供真实无误的事实信息；2，提供科学准确的决策参考——而前者是后者的决策依据。

一位长期关注ChatGPT的投资人向铅笔道透露，如果2个价值均无法实现，该技术最终只能沦为一个扯淡神器，供用户娱乐消遣，但无法帮助用户解决大部分工作、生活问题。

当然，这确实对ChatGPT提出了更高的要求。据一部分ChatGPT用户向铅笔道反馈，在产品发布初期，该产品给人留下最惊艳的印象是：1，它能听懂人话；2，它能理解字面背后的需求；3，有模有样地提供事实及建议。

但一个现实问题是，这类产品并不能保证内容的真实与客观性：不仅仅是Bard，ChatGPT也是如此。

一位ChatGPT用户曾提问：请用一张表列举纳斯达克-100指数从创立到今天的年均回报率。ChatGPT很流畅地给出了答案，但实际对比后发现：结果是错的。

真实与准确一直是AI长期追求但难以企及的目标。

以语音AI为例。8年前，一位语音领域独角兽公司的CTO曾向铅笔道编辑交流：作为一个语音机器人，该怎样充分解决用户的实际问题。

他谈到，产品的核心分为3个环节：语音识别、语音分析、知识图谱。语音识别即“听懂字面意思”，语音分析即“听懂字面意思背后的需求”，知识图谱即“提供准确的解决方案”。

举个例子，用户向语音机器人输入“北京天气”。在识别环节，它需要听懂：这是“北京地区天气”的意思；在分析环节，它需要听懂字面意思背后的需求：用户可能是想查询未来3日北京天气，而不是10年前的北京天气。

而在知识图谱环节就复杂了，它需要给出真实客观的答案：比如从气象局调取真实资料，以图表形式呈现阴晴、气温等元素。

在2014年前后，语音AI的阶段还停留在“识别阶段”，行业的平均准确性约为94%；而知识图谱的准确性偏低，达到80%就算优质产品。

即便到了2023年，“识别”环节的准确性也仅从94%提升至98%（顶级水平）——这是一个长期追求但不可一蹴而就的目标。

综上，铅笔道可以将其类比总结为：ChatGPT在“识别+分析”环节有着惊艳的表现，但在“知识图谱”的表现不达资本预期——这一点，可能很大程度上将阻碍其商业化进程。

就好比围棋机器人AlphaGo——如果它是一款很炫酷但总下臭棋的机器人，必然是无法引得全世界瞩目的。AlphaGo的商业价值在于，它不仅会下棋，而且能够战胜99.9999%的人类。

AlphaGo之所以能够取得如此成绩，关键的要素之一在于它的训练集：它学习了1万多幅专业棋手对决的棋谱，完成了3000万盘自我对弈棋局。

这些训练集有真实及科学性，有明确的学习目标（胜败）——而ChatGPT不同。

ChatGPT是一个通用人工智能产品（AGI），它训练集主要来自四大模块：

第一块是Common Crawl（占60%）。简而言之，这是一个“爬虫爬取的巨大互联网数据库”。

第二块是WebText2(占20%）。简而言之，这是一个社交媒体数据库（如Reddit）。

第三块是书籍（占16%）。

第四块是维基百科（占3%）。

以上四点可以发现，前2个模块是未经“真实+科学”检验的内容。由此便可以理解：ChatGPT提供的内容，并不能100%达到用户预期。

这也侧面说明一个问题，当下的类ChatGPT产品，并不能完美地创造两大主流商业价值：1，提供真实无误的事实信息；2，提供科学准确的决策参考。

当然，这并非一个完全无法攻克的问题。若要追求接近100%的真实与科学性，行业可以推出更多垂直版ChatGPT机器人，它们的训练集可以尽可能地来自书籍、百科科学内容。

但令人欣慰的是，业内终于不再就技术讨论技术，而是真正开始关注技术的实用性。在这股用户需求之下，各类ChatGPT产品才能持续行驶在正轨，离商业化越来越近。

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