GPT-3

距离GPT-3走进大众视野已经过去半年之久,从商业角度,GPT-3未来能否形成AI生态,为内容生产者创造可盈利的新业务。这一点还有待考证。揭阳星空论坛

TechTalk创始人Ben Dickson的“What does it take to create a GPT-3 product?”一文,对GPT-3未来的生态发展趋势作出了比较悲观的判断。

文章认为,虽然破坏性技术可能需要更多时间来创建可持续发展的市场,而且GPT-3在许多方面都是史无前例的,但是从目前为止的进展看,从GPT-3中受益最大的公司更可能是那些已经在人工智能领域掌握了话语权的巨头,而不是那些从零开始的初创公司。

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从科学的角度看GPT-3

就自然语言处理研究而言,GPT-3并不是一个突破。与其他语言模型一样,它也搞不定常识,并且不善于处理抽象知识。GPT-3的成就在于,其模型参数超过了之前版本两个数量级,训练数据也在至少10倍以上。

得出的结果是一个可以执行零样本和少样本学习的语言模型。你可以将GPT-3应用于很多领域,而无需编写任何代码,无需花费时间和昂贵的资源对其进行重新训练,也无需对架构进行任何调整。对于许多应用场景而言,只需一两个示例,告诉AI模型希望输出什么,它就能以惊人的精准度执行任务。揭阳星空论坛

这种性能引发了人们的猜测:GPT-3能否使开发人员无需很多深度学习知识就能创建基于AI的应用程序,新一代企业家可以在GPT-3之上创建各种新业务呢?

答案是否定的。

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从商业角度看GPT-3

OpenAI决定将GPT-3商业化的主要原因是该公司需要可持续的资金。AI研究实验室正在斥巨资训练其AI模型并支付科学家们的薪水。它无法继续依靠创始人和支持者的捐款来运作。它需要可持续的收入来源。解决办法之一就是将这个庞大的语言模型出租给其他公司。

将GPT-3交付为云服务的一个好处是,它消除了运行AI模型的技术和资金上的挑战。开发人员无需费心设置,即可运行GPT-3的服务器群集,可以通过API直接使用语言模型并按需付费,省钱又省心。

但是,尽管OpenAI的GPT-3服务大大降低了构建语言模型的复杂性,但并不能消除构建成功产品所带来的其他挑战:

证明你正在解决人们苦苦挣扎的真实问题

证明你所解决的问题至少比市场上的解决方案好十倍

证明你可以大规模提供服务

制定获利路线图,其中获取客户的成本低于从每位客户处获得的平均收入

具有竞争对手无法复制的商业模式

最后一点很重要。想想亚马逊吧,搞一个山寨版的亚马逊并非不可能。那么,为什么没有其他产品可以取代电子商务巨头呢?亚马逊通过网络效应在其平台上建立了“护城河”:买方继续前往亚马逊,因为那里就是卖方。卖家继续在亚马逊上出售商品,因为那里就是买家。揭阳星空论坛

因此,不管你创建的山寨版亚马逊多么出色,除非你能够将大量的买卖双方引入平台,否则将无法以可盈利和可持续的方式夺取市场。