深燃（shenrancaijing）原創(chuàng)

作者 | 李秋涵

【資料圖】

編輯 | 魏佳

你還在用 ChatGPT 嗎？

在全球掀起 AI 熱潮的 ChatGPT，似乎進入了瓶頸期。

首先是關(guān)于 ChatGPT 的使用率，有不利的數(shù)據(jù)出現(xiàn)。6 月初，摩根士丹利發(fā)布的一項調(diào)查顯示，只有 19% 的受訪者表示他們之前使用過 ChatGPT，只有 4% 的人表示依賴 ChatGPT。調(diào)查表示，比例低的驚人。

這項調(diào)查在今年 4 月進行，涉及人數(shù)為 2000 人。不過，在全球 78 億人口面前，這樣的樣本量不算大，也一定程度上降低了其參考性。

還有一個基數(shù)更廣泛的數(shù)據(jù)值得關(guān)注，ChatGPT 的增長已經(jīng)明顯放緩。

根據(jù)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析工具 SimilarWeb 數(shù)據(jù)，前期 ChatGPT 的訪問量增長率驚人，1 月份的環(huán)比增長率為 131.6%，2 月份為 62.5%，3 月份為 55.8%，在 4 月份明顯放緩，環(huán)比增長率為 12.6%，到了 5 月，這個數(shù)字已經(jīng)變?yōu)榱?2.8%。

隨著 ChatGPT 普及，參考基數(shù)變大，增長率放緩是正常現(xiàn)象，不過，根據(jù)目前已有的趨勢來看，6 月的環(huán)比增長率也有可能為負數(shù)。

今年年初，ChatGPT 像一聲驚雷，讓全球見識到了生成式 AI 的威力，也讓背后的 GPT（生成式預(yù)訓(xùn)練 Transfomer 模型）大火，掀起大模型創(chuàng)業(yè)潮。它刷新了很多數(shù)字，最讓人印象深刻的，是史上用戶增長速度最快的消費級應(yīng)用，在推出僅兩個月后，ChatGPT 的月活用戶已經(jīng)突破了 1 億。

但對它未來的發(fā)展，即便是創(chuàng)造者也很難給出明確答案。此前 OpenAI 董事會成員海倫 · 托勒就曾表示，" 甚至創(chuàng)造它們的人也不知道它們能做什么，不能做什么。我預(yù)計，我們真正了解 GPT-4 能做和不能做的所有事情，可能還需要幾年時間。"

ChatGPT 現(xiàn)在的天花板，不代表就是 GPT 的天花板，但作為目前最厲害的大語言模型支撐的產(chǎn)品，ChatGPT 的走向，也能成為觀察 GPT 應(yīng)用的一個窗口。關(guān)于 AI 的狂想還在繼續(xù)，時間已經(jīng)過去了近半年，我們好奇的是，ChatGPT 的使用情況到底如何？它被高估了嗎？

ChatGPT 真的很多人用嗎？

對于 ChatGPT 的使用體驗，不同行業(yè)、不同人答案不同。有人把它當(dāng)玩具，使用了一兩次后就不再登錄；有人努力把它變?yōu)楣ぞ撸诠ぷ髦幸蕴岣咝剩灰灿腥耍谂?ChatGPT 變?yōu)楣ぞ叩倪^程中失敗了，因為覺得它 " 不夠好用 "。

夏楠屬于第三種。她從事外貿(mào)行業(yè)，會用 ChatGPT 寫工作郵件，也會讓它解答一些生活中的煩惱，為了能更好的使用 ChatGPT，她都是用英文發(fā)指令。

從 2 月開始使用 ChatGPT，她的體驗分為了三個階段，最開始是好奇，很多問題都想拋給 ChatGPT，看它怎么回答，探索它。從 5 月開始，她感覺 ChatGPT" 變笨了 "，之前能做到的，現(xiàn)在做不到了。現(xiàn)在，她對 ChatGPT 的評價是，" 不好用 "。

比如最近，他們公司接了一個炒菜機器人的 ODM（原始設(shè)備制造）業(yè)務(wù)，她想讓 ChatGPT 提供這個市場的預(yù)測數(shù)據(jù)，在反復(fù)推拉后，ChatGPT 還是沒有給她答案。而在寫工作郵件上，經(jīng)過調(diào)教，ChatGPT 也只給到她一個命令式的跟進郵件，文字官方式的長篇大論，也不是她想要的，她希望 " 它能寫出有禮貌的，信息表達很明確的郵件 "。

她覺得，ChatGPT 之所以做不到，短板在于 " 不懂得人情世故 "。得不到想要的結(jié)果，她的使用頻次也降低了，從一個星期五六次變?yōu)榱艘恢芤淮巍?/p>

當(dāng)然，之所以會有這樣的體驗，背后綜合影響因素很多，和使用者是否問到了 ChatGPT 擅長的領(lǐng)域有關(guān)，也要看使用者有沒有找到與 ChatGPT 合適的交流方式。

正在澳大利亞生活的 Lucy，從去年底 ChatGPT 一推出后就開始用英文使用它。現(xiàn)在，她日常用 ChatGPT 來整理學(xué)術(shù)研究上的思路、學(xué)習(xí)語言，是生活里必不可少的工具。只是，準(zhǔn)確性的問題一直讓她煩惱，文獻參考需要自己找，" 如果我質(zhì)疑它的回答，它就會順著我的思路回答 "。

除了 ChatGPT 的使用體驗感受不一，從數(shù)據(jù)來看，ChatGPT 的普及率，暫時也還沒有想象中的廣。

摩根士丹利相關(guān)報告截圖

除了摩根士丹利的報告，還有一些數(shù)據(jù)可以作為佐證。根據(jù) SimilarWeb 數(shù)據(jù)，3 月 -5 月，美國、日本是全球為 ChatGPT 貢獻流量份額最高的國家，分別位列第一、第三。不過，最近，美國的流量已經(jīng)下滑了 10.28%。

ChatGPT 的全球流量分布 來源 / SimilarWeb 數(shù)據(jù)

美國方面，在 5 月底，皮尤研究中心發(fā)布了一份調(diào)查，他們在今年 3 月中旬在 1 萬多名美國成年人當(dāng)中展開調(diào)查，18% 的人聽說過很多關(guān)于 ChatGPT 的事情，39% 的人聽說過一點，42% 的人根本沒有聽說過。

而在日本，根據(jù)日本 ICT 市場調(diào)查咨詢機構(gòu) MM 總研的最新調(diào)查報告，5 月 24 日 -31 日期間，以日本及美國企業(yè)所屬的 13814 名員工（其中，日本 13412 人、美國 402 人）為對象，進行的網(wǎng)絡(luò)調(diào)查結(jié)果是，日本企業(yè)的 ChatGPT 使用率僅 7%，與美國企業(yè)的 51% 使用率相比，兩者相差高達 44 個百分點。

日本企業(yè)中，近半數(shù)員工（46%）回答 " 不知道 "ChatGPT，而即便知道 ChatGPT，但回答 " 未使用 " 的比重也達 42%。

這些都是最近的報告，樣本量在 1 萬人左右。不過 ChatGPT 大熱后，全球關(guān)于它的使用報告眾多，觀點不一，甚至有的得出的是相反結(jié)論。上述報告有一定參考性，但也因地域和人群的差別，不一定能完全反應(yīng)真實情況。

還有更明確的值得參考的整體性數(shù)據(jù)，可以幫助我們認識 ChatGPT 的應(yīng)用現(xiàn)狀。

根據(jù) SimilarWeb，ChatGPT 增長明顯放緩，尤其到 6 月，截至 6 月 20 日，6 月已經(jīng)過去三分之二，訪問量比 5 月少了 38% 左右，粗略推算，到 6 月 31 日如果沒有特別新的刺激，6 月的環(huán)比流量或?qū)⑾陆怠?/p>

ChatGPT 近期流量變化 來源 / SimilarWeb 數(shù)據(jù)

同時，還可以參考的是，根據(jù) SimilarWeb，在 5 月，ChatGPT 的跳出率是 12.59%，低于谷歌、Youtube 等，而在 6 月 24 日，跳出率已經(jīng)上升到 37.37%。平均訪問持續(xù)時間也從 8 分 32 秒，下降到 7 分 48 秒。

另一個數(shù)據(jù)是，接入 GPT 大模型后 Bing 的市場份額變化。

來源 / Statcounter

Bing 的市場占有率，在二三月份剛引入 GPT 時引發(fā)關(guān)注，根據(jù)網(wǎng)站通訊流量監(jiān)測機構(gòu) Statcounter，2023 年 3 月 Bing 的市場份額是 2.86%，5 月是 2.77%，不僅占比沒有提高，甚至還有下降趨勢。

是什么限制了 ChatGPT？

關(guān)于 ChatGPT 應(yīng)用上的問題，已經(jīng)老生常談，不過這些問題對它應(yīng)用普及上的影響，或許比想象中廣。

首先是 " 變笨 " 這件事。

6 月初，"ChatGPT 變笨了 " 的聲音引發(fā)過討論。不過 OpenAI 開發(fā)者推廣大使 Logan Kilpatrick 曾出面回應(yīng)，表示自 3 月 14 日發(fā)布 GPT-4 以來，大模型的本體一直處于靜態(tài)，不存在大量外部數(shù)據(jù)污染模型的情況。同時他也承認，大模型本身存在不穩(wěn)定性，因此對相通的提示詞，存在回答前后不一致的情況。

一位 AI 從業(yè)者告訴深燃，5 月就有國外從業(yè)者在 OpenAI 論壇里分享論證 GPT 變笨的文章。最近，他用 GPT-4 的 API 做了測試，讓它做簡單的計算題。從結(jié)果準(zhǔn)確度來看，GPT-4-0314 取得了滿分，GPT-4 取得了 80 分，GPT-4-0613，勉強可以拿 50 分。其中，0314、0613 即指 3 月 14 號、6 月 13 號的快照（指整個系統(tǒng)在某個時間點上的狀態(tài)）。這個結(jié)果，給他一種 GPT-4 在被削弱的感受。

來源 / unsplash

根據(jù)監(jiān)管機構(gòu) NewsGuard 的專家分析，OpenAI 最新版本的 GPT-4，在輸出信息方面，比 GPT-3.5 要糟糕。在今年 3 月份發(fā)布的報告中，NewsGuard 提到，GPT-4 不僅在其研究人員的提示下回答了完全虛假的新聞敘述，而且比 GPT-3.5 回答的內(nèi)容更差。

在上述 AI 行業(yè)從業(yè)者看來，這樣變化的結(jié)果是，用戶需要變得更為具體和主動地引導(dǎo) GPT-4，才能獲得與過去相當(dāng)?shù)幕卮鹳|(zhì)量。

這也再度影響 ChatGPT 的使用門檻，而這與 ChatGPT 的初衷有所背離。

最開始 ChatGPT 爆火，就有業(yè)內(nèi)人士對深燃分析，它帶來的影響是將通用人工智能放在了每個用戶面前，也把人機交互的門檻，打到了最低點。

但目前來看，門檻還是存在。從 ChatGPT 的用戶畫像，也能看出這個產(chǎn)品的普及情況。根據(jù) SimilarWeb 數(shù)據(jù)，使用者主要分布在計算機電子與技術(shù)行業(yè)，其中，編程和軟件開發(fā)占比最大。其他行業(yè)里，只有游戲行業(yè)中的視頻游戲機和配件的從業(yè)者占比較多。

在使用 ChatGPT 的體驗上，一位工程師給深燃的反饋最為積極，表示一直在用，" 能幫我解決小的程序上的問題 "。

盡管都說，" 淘汰你的不是 AI，是會用 AI 的人 "，如果普通人使用起來門檻越來越高，那也一定程度上脫離了 ChatGPT 的初衷。

還有兩個問題，是 ChatGPT 從最開始就面臨的質(zhì)疑，即準(zhǔn)確率和隱私保護。

根據(jù)上述日本相關(guān)機構(gòu)的報告，在被問到今后若要繼續(xù) / 擴大使用 ChatGPT，需要解決什么問題時，日本企業(yè)、美國企業(yè)分別有高達 49%、45% 的回答是 " 案件的精度 "，其次為 " 個人資料等隱私 ( 日企 34%、美企 35% ) "，和 " 對問題的理解程度 ( 日企 33%、美企 34% ) "。

準(zhǔn)確度方面，OpenAI 的 CEO 山姆 · 奧特曼，也做出過解釋，這個程序會自信地宣稱一些東西是事實，但其實它是編造出來的，就像謊話連篇的政客一樣。他給這種現(xiàn)象起了個名字—— " 幻覺難題 "。

總之，準(zhǔn)確率要實現(xiàn)起來非常不容易。原因就是因為它不是靠記憶，而是憑借演繹推理能力來工作。" 大語言模型靠的是推理的拼字游戲，不可能像數(shù)據(jù)庫一樣完全準(zhǔn)確，人也不能完全保證準(zhǔn)確 "，關(guān)注 AI 行業(yè)的工程師楊陽告訴深燃。

隱私方面，OpenAI 至今還沒有給出明確的解決方案。在加拿大工作的小虹就告訴深燃，公司特地發(fā)郵件通知，讓大家謹慎使用 ChatGPT。

基于這些限制，ChatGPT 的應(yīng)用場景也受限制。

關(guān)注產(chǎn)業(yè)的投資人陳默默告訴深燃，它其實適合 " 生產(chǎn)力驅(qū)動 " 的內(nèi)容生產(chǎn)，而不是 " 創(chuàng)意驅(qū)動 " 的內(nèi)容生產(chǎn)，在前者上，能替代不少有重復(fù)經(jīng)驗累積的人力。

用戶洛洛從 4 月開始使用 ChatGPT，她開了會員，主要用于寫腳本和文案，" 只要能給它正確的公式，基本可以反饋給我任意思維的腳本，只是拿到手要改 "。她表示，產(chǎn)出的腳本比較基礎(chǔ)，沒法做成爆款，但它邏輯沒有問題，" 像公司日常的一些大量的視頻輸出，是可以支持的 "，她現(xiàn)在的 ChatGPT 使用頻率，基本上一周 3 次以上。

現(xiàn)在夏楠調(diào)整了策略，只問它一些流程式的問題，比如開 ebay 網(wǎng)店的流程。盡管這類問題也可以問谷歌、百度，但 "ChatGPT 的回答更好 "，她舉例，最近她去德國旅行，讓 ChatGPT 給她安排旅游計劃，給出的答案有參考性，交通安排的也很清楚。

這些長期使用 ChatGPT 的用戶，不論對 ChatGPT 的使用體驗滿意與否，他們都提到，ChatGPT 更像是一個升級了的谷歌、百度，帶來了一定助力。

ChatGPT，象征意義高過實質(zhì)意義？

最近，OpenAI 推出了類似于 LLM 版的 App Store，加速生態(tài)的建設(shè)，還被曝光了一些功能上的優(yōu)化。這背后也隱藏著一個信號，GPT4 暫時已經(jīng)到天花板，要加速生態(tài)建設(shè)，在 GPT5 出不來之前，先做一些體驗上的優(yōu)化。

早在 4 月，山姆 · 奧特曼就表示，還沒有開始研究 GPT-5，也沒有立即開始的打算，還曾表示，" 大型模型時代已經(jīng)到頭了。"

據(jù) OpenAI 官網(wǎng)，GPT 模型參數(shù)數(shù)量（可以理解為喂養(yǎng)模型的語言材料）在不斷提升。GPT-1 是 1.17 億，GPT-2 有 15 億，到了 GPT-3，飆升至 1750 億，GPT-4，根據(jù)國外媒體機構(gòu) Semafor 的一份報告，比 GPT-3 大六倍左右，具有 1 萬億個參數(shù)。

此前楊陽也對深燃表示，或許 GPT-4 就成長到頭了，語料是一個原因，" 人類歷史上創(chuàng)造出的優(yōu)秀資源就這些了 "，模型本身的限制也是一個原因。在他看來，現(xiàn)在 GPT-4 被限制了，應(yīng)該有能力沒有被完全開發(fā)出來。

近日，F(xiàn)acebook 母公司 Meta 首席人工智能科學(xué)家 Yann LeCun 就指出，ChatGPT 背后的生成式人工智能技術(shù)已進入了死胡同，擁有太多的局限性。

出于巨頭間的競爭關(guān)系，或許很難將這話作為客觀參考。但可以肯定的是，ChatGPT 的確遇到了瓶頸。

要讓大語言模型有更好的應(yīng)用，不少人把視線投向垂直領(lǐng)域的應(yīng)用上。

AI 行業(yè)從業(yè)者秦凱對深燃做了一個比喻，ChatGPT 這類泛化型的人工智能，應(yīng)用寬泛時，能力就像是高中生、大學(xué)生，和垂直場景結(jié)合時，fine-tuning（在自然語言處理中使用的技術(shù)，也叫微調(diào)）的數(shù)據(jù)足夠精確和貼合場景，能力就能變?yōu)榇T士、博士，能解決更具體的需求。

楊陽也認同這一看法。他提到，目前的模型最多只能進行一倍左右的優(yōu)化，" 大家有一個基礎(chǔ)共識，GPT-5 來了，也不會帶來顛覆性的進化 "，短期內(nèi)不可能達到 AGI（通用人工智能）水平。

來源 / unsplash

不過，他表示，現(xiàn)在做具體垂類應(yīng)用，首先是費用高，訓(xùn)練模型對公司來說依舊是不小的成本；其次是數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隔離的問題，目前采用的辦法是，" 在大模型基礎(chǔ)上套小模型 "，但帶來的問題是，現(xiàn)在的底層技術(shù)還在變化，" 沒有人知道下一個模型，更優(yōu)秀的模型什么時候出現(xiàn) "，這個中間階段讓大家很迷茫，" 如果三五年后才出現(xiàn)，那現(xiàn)在基于大模型做垂類的產(chǎn)品是不虧的，場景落地后有機會回收資金。但如果很快就出現(xiàn)了，那大家現(xiàn)在做的外掛型垂類產(chǎn)品，是沒有多少意義的。"

投資人陳默默表示，這是一個 " 先有雞還是先有蛋 " 的問題，他們還是愿意去看相關(guān)項目，在細分領(lǐng)域里切一個特定場景的應(yīng)用，因為 " 哪怕未來的底層有變化，只要行業(yè)沒有變動，在應(yīng)用層的行業(yè)理解上還是會有沉淀 "。

但他們在看項目時遇到的問題是，很難有人可以明確告訴他們，產(chǎn)品能節(jié)省多少人力成本。" 看下來，還是得給機器配個人 "，她舉例，關(guān)注賦能研發(fā)端論文篩選歸納相關(guān)的垂類產(chǎn)品，實際使用也還是需要一個人順著機器的結(jié)果，再做進一步驗真、開發(fā)和研究，實際上很難說效率有特別好的優(yōu)化 "，所以現(xiàn)在，一些投資人都會傾向于再觀望觀望。

在關(guān)注垂類領(lǐng)域的 AI 創(chuàng)業(yè)公司的產(chǎn)品時，她的感受是，" 我們對技術(shù)帶來的產(chǎn)業(yè)升級機會保持謹慎樂觀，目前可能它的市場意義，高過實質(zhì)意義 "。

秦凱總結(jié)，人們對 ChatGPT 的期望過高，但有兩個瓶頸。首先，下一代大語言模型通過更大的參數(shù)規(guī)模和更強算力的收益邊際遞減，人們的期望可能無法很快滿足。其次，當(dāng)前的大語言模型是泛化的，需要很長時間來解決特定、真實的問題。目前垂直領(lǐng)域的生成式 AI，已經(jīng)變成了針對具體企業(yè)做定制化需求和私有部署的體力活，" 底層模型依靠 transformer 方式缺乏解決非常復(fù)雜問題的能力，現(xiàn)在的應(yīng)用情況與預(yù)期的水平相距甚遠 "。

應(yīng)用還在繼續(xù)，技術(shù)還在發(fā)展，關(guān)于 ChatGPT 的應(yīng)用及潛力還需要再觀望。即便是這樣，ChatGPT 已經(jīng)讓一些人的生產(chǎn)效率，有了一個數(shù)量級的提高，即便當(dāng)下有瓶頸，"ChatGPT 已經(jīng)是很偉大的產(chǎn)品，這就夠了。" 楊陽表示。

* 題圖來源于 unsplash。應(yīng)受訪者要求，文中夏楠、Lucy、楊陽、小虹、洛洛為化名。