ChatGPT元宇宙 元宇宙xr

chatbot是什么？

ChatGPT有多火？2022年11月30日推出，到现在不过两个多月，用户量已经破亿，是史上最快破亿的互联网产品。

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但是，由于不对中国用户开放，对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈，目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段：看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。

一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话，是个革命性的颠覆性的产品，甚至要让20多个工种失业；另一方面，圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答，难免会觉得，“就这玩意要颠覆我？我怎么不相信呢！”

其实，大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道，上一次说AI要让人类下岗还是2016年，阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石，并且随之而来的三年AI投资热门期，直到后来直播赛道崛起，AI之风才逐渐平静，没想到疫情刚刚过去，又一波AI热来袭。

这一波AI热潮在国内有着良好的土壤，《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热，让不少人热衷讨论未来科技；在国际上，去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大规模的裁员，裁员就是因为看衰未来，如今，微软投资的openAI开发的ChatGPT，在web3.0和元宇宙熄火之后，成了硅谷寒冬里的一把火，而且是仅剩的火苗。

国内跟风的百度，在推出类似ChatGPT的计划之后，股价一度暴涨17%，阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品，即将推出。

但是，ChatGPT到底能干什么？为什么大家对它的评价差异巨大？它真的会让很多人失业吗？

第一个，为什么ChatGPT的回答很扯淡？

跟很多人一样，当初我试用几次ChatGPT之后，觉得这回答的都是什么玩意？还有人说它会写诗，可是写出来的诗完全没有可读性。

但是，我们可能忽略了一个问题，ChatGPT不是一个成品，而是一个半成品，虽然它经过七八年时间，在3000亿单词的语料基础上，训练出了1700多亿个模型，但是，它仍然是一个半成品，一方面需要openAI继续开发，另一方面，也需要使用者不断训练它，它就跟刚会走的小狗一样，要经过主人训练，才会更懂你。

ChatGPT作为一个聊天机器人，并不是一开始就很懂你，何况，大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人，而是经过了国内的中介，中介把你的问题给到国外的ChatGPT，得到回答之后再转给你，这中间最大的问题就是，ChatGPT对回答者并没有精准的区分，只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。

真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合，才能不断得到高端AI对你的服务升级，否则，永远尝不到AI的“甜”。

不过就算经常使用ChatGPT，也还是很难解决大家的实际问题，需要根据使用场景二次开发，微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing，这样一来，就比单独的搜索引擎更好用，能够得到更智能的答案，还能减少搜索引擎的广告问题（想想百度的广告，你就知道这个产品的好处了）。

第二个，ChatGPT不是什么吊炸天的技术。

在ChatGPT之前，对话机器人早就普遍存在，比如微软小冰，还有各种智能音箱，甚至大家网上购物找客服时，得到的第一个回答，一定是机器人，机器人无法回答，人工客服再介入。

ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型，也就是学习了互联网上的各种资料，建立各种模型，但是，以前的聊天机器人侧重于文字语音理解，然后通过设计无数的固定对话来响应，所以，以前的聊天机器人是解决固定的某些问题，比如退换货啊，促销政策，天气情况，操作指令等，不是开放性的自己组织语言。

ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人，这是很厉害的。

不过，ChatGPT并非独一份，国际上至少有近十个公司在做这种模型产品，国内互联网巨头要开发相应的产品，也已经有了基础。有媒体报道说，国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已，国内巨头们对AI的重视，从未放松过。

只不过，做大语言模型的训练，成本太高，训练一次需要上千万美元。关于训练模式，大家可以参考秦朔老师写的介绍：

元宇宙之路究竟走得怎么样了？它还有没有发展前景呢？

元宇宙之路今年走的其实还算是比较顺畅的，毕竟这个概念从兴起到存活的时间已经快超过一年，这个概念其实还是不一定会具备相应前景的，毕竟从各家公司的态度以及投资失败的案例就可以得知。

一、元宇宙之路走得还是比较顺利的

尽管目前我们可以发现不少的投资界大佬已经在元宇宙这个概念亏了不少钱，但是我们依然要说元宇宙之路走的还是比较顺畅的，从概念的热度来看，从今年年初开始这个概念就一直不断反复出现在投资人眼前，更多的投资大佬直接就把钱投入其中。从目前新生事物的存活周期来看，这个概念已经兴起了最少差不多一年的时间，这也就意味着该行业的红利期马上就要来临。

二、但是元宇宙不一定有前景

尽管刚才我们已经说过了，元宇宙之路走的还是比较顺畅的，但是元宇宙不一定就具备相应的发展前景，我们目前已经可以看到脸书在元宇宙这一板块已经亏了很多钱，同时不少的人更是因为投资而让自己的美元活生生变成了废纸，这也就意味着元宇宙里面的投资风险比我们想象的要大得多，而且也没有什么相应的前景。再加上目前的经济形势是比较困难的，这一新生事物未必就能够熬过前期而走向辉煌，这也是我们必须警惕的一个现实。

三、我们要警惕这一新产业

尽管很多人都愿意相信凡事都具备双面性，但是元宇宙所带来的风险比我们想象的要大得多，目前不少媒体以及机构关于该概念的介绍是很多的，同时大家也都愿意在这一个概念起步的同时进行初步投资。但在这种投资心理的驱动之下，我们更加的注意到，我们必须严格把控自己的投资心理。随着元宇宙产业逐渐发展起来，而且越来越多的骗子也擅长利用这一个概念进行骗钱，我们普通人更要警惕这一新产业的出现。

如何评价chatbot？

Chatgpt真的是高情商，可以写小说、写诗、写代码，写稿。

第一，面对提问，ChatGPT做出了高情商回答。

在回答“你是否会抢走我的工作”时，ChatGPT回复：我不会抢走人类的工作，而是将为人类工作带来更多的便利。

第二，在回答“ChatGPT是否无所不能”时，ChatGPT回应：我仍然有很多局限性和不足，例如，我无法判断一个人的诚意。

那么ChatGPT作为一个“聊天机器人”，为什么能有如此多的功能？其实，我们一直都理解错了。

严格来讲，ChatGPT并不只是一个“聊天机器人”，而是一个以自然语言为界面的机器人。这是两码事。

虽然大多数人都只是将ChatGPT视为一个聊天机器人。但实际上，聊天机器人只是它的一个表现形式。它实际上是大语言模型（LLM）的一个代表，一个“以自然语言为界面”的机器人。这是不同的两件事。

“作为一种服务的自然语言界面”，这并不是一个常见的概念——然而，这件事每天都在发生。一个人受教育的过程就是如此：我们不停地训练自己，把书本上的内容翻译成自己可以理解的自然语言。

但是你有没有想象过这样一种场景呢——看书的时候，突然有一个精灵浮现在书本上，对你说：“我是这本书里的结构化知识的对话界面。我了解这本书的全部内容。关于这本书，你有什么问题都可以问我。”接下来，你就可以通过深入的沟通（聊天）逐步了解了这本书中所包含的知识。在把这些知识投入实际应用的过程中，你也可以随时通过“聊天”的方式，引入这个“精灵”的帮助。大家要知道，ChatGPT只是工具，它没有商业头脑，但它有庞大的知识库，对我们普通人来说，就是要用好ChatGPT这个强大的工具，使它服务我们的工作和生活。

这里面充满商机，看大家如何去把握。

首先，让大家失望了，ChatGPT不理解什么是风口，所以它给出的回答如下：

如果您想抓住语言模型，特别是ChatGPT这样的领先技术，可以考虑以下几种方法：

学习人工智能相关的知识：了解语言模型的基本原理和应用场景，有助于您更好地评估这个领域的发展趋势和投资机会。

参与开发和应用：如果您有编程基础，可以考虑参与语言模型的开发和应用，这有助于您更好地了解这个领域的实际应用情况。

投资相关公司：语言模型技术在不断推动着人工智能行业的发展，投资相关公司可以帮助您获得长期的投资回报。

请注意，投资带有风险，应根据个人的投资目标和风险承受能力做出决策。

以上是ChatGPT给出的答案，从这个答案来看，ChatGPT更注重于个人能力的提升，而没有关注到投机取巧的事情。

作为普通人，我们看待AI技术发展的新阶段成果，对于这个成果应用于互联网平台产生出新的市场机会，这是我们可以衡量手中资本和技术及社会资源来参与进来的，毕竟中国上市机制改成了注册制，新技术和新的创意及科技创新等企业都能够注册成为公众公司，我们可以成为这些公司股票和债券的投资者。

投资有风险，入市需谨慎。新的风口，考验的是我们每一个人的专业素养和专注行业沉淀及不可缺少的资本积累，考验国家的是行业战略规划和行业发展立法规范及风险管理机制配套与产业发展引导投资。

综合而言，ChatGPT与元宇宙和虚拟货币等AI技术应用端产品一样，资本还在孵化，社会投资人保持谨慎的跟进，不同风险承受能力的普通人会在科技创新和资本市场风口获得不同回报，机会永远还是眷顾有准备的人。

chatgtp和chatbot区别

很多人对这个可能不懂，其实chatgpt就是度娘的高级形式，举例：我们有什么不懂的，就会在百度搜索栏里输入问题，然后就会出现和这个问题相关的很多内容，但这时候看到内容很分散很杂，我们需要看好几个内容然后通过大脑总结形成最终的答案，而chatgpt就是把这些分散的内容总结了一下，不再需要通过我们的大脑总结，总结内容可以通过语音图像文字呈现。

人工智能要做这些事件需要有图像语音视频动画等的转换能力，总结就需要AI芯片算力等，总结需要有内容就需要很大的数据库，这就是chatgpt涉及的各个方向。

chatbot和chatgpt的区别就是，chatgpt是度娘，问他什么问题都可以回答，但不一定非常细致，而chatbot是专业的人工智能，目前的应用都是为企业服务的，比如你问一个东方财富软件功能问题，chatgpt不一定能够回答你，而chatbot就可以回答，主要是因为他们数据库内容的问题，chatbot可以做到内容的即时跟新，而chatgpt却不可能，面太广了，做不到专业。

内容是需要基础数据库的，这就涉及到文化政治倾向问题，你放哪些内容到数据库，人工智能就会怎么回答你，所以意识形态的差异就会导致欧美不用我们的产品，我们不用欧美的产品。

chatgpt和chatbot在技术上是没有多大区别，chatbot也可以升级到语音视频动画图像，目前国内的chatbot因为是专业领域，所以都有固定的答案，不需要很强大的AI，最终区别chatgpt需要更大的数据库和算力，仅此而已！

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全部评论 (4)

最新

陆日升

来自:广东

赞一个专业分析

02-11 13:49

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抄牛牛

来自:广东

最近很多人在争论AIGC哪个是最正宗的问题，其实答案是没有争议的，哪个公司能利用AIGC创造最大的社会价值，哪个公司就正宗的。很显然，思维要点在于哪人公司可以利用AI打造产业经营模式闭环的问题。 无疑OPENAI公司是引爆了chatgpt的社会热点，让在家误以为，谁跟open AI公司有关系，谁最像他谁就有是AI最正宗的公司，是这样的吗？也末必吧。 回到刚才讲的标准的问题，谁能利用AI打造产业经营闭环创造最大的社会价值呢？ 我的回答是，昆仑万维和萤石网络，这个文章我主要说的是昆仑万维。 所以，思路是很清晰了，昆仑万维打造了适应AI产业经营模式的闭环，能创造最大的社会价值，所以昆仑万维才最正宗。而不是去比较谁的服务器谁牛逼，谁模型参数多谁牛逼。这就像你有小孩经常考90分所以你认为你儿子将来能当总统一样。大家不要陷入这种思维误区。 AI的本质是什么，是让机器变得聪明，让机器变聪明是为了让机器能完成更复杂的工作。哪些行业的机器在现在的科技水平下能能体现最大的AI+效益的行业才是好行业。 所以刚才的问题的等价变换成，哪个行业能利用AI最快提升生产效率。 无疑，答案还是昆仑万维和萤石网络。 AI+行业的模式是：数据+人+物 所以核心的是，人的平台+数的平台+物的平=流量平台+大数据 人的平台：腾迅 META 等 物的平台：物联网平台（小米，萤石网络，华为） 数据平台：云服务 当然，最重要的那个要素其实是那个+，是规模化应用场景。 只有规模化的应用场景，真是社会真正需要的。 打造了规模化应用场景的，是昆仑成维，是萤石网络（不看好小米是因为那个+没有做好） 即便是如日中天的Open AI公司，他想好了他的经营模式了吗？靠回答问题赚钱吗？ 在考虑这个问题的时侯，我突然明白，为什么昆仑万维已经在这个问题上深思熟虑很久了。因为昆仑万维在研究天工模型的时侯，也是几年前了。不像其它友商，赶鸭子上架硬蹭概念的感觉。 想明白了这件事，我们就想明白了很多事情，比如，其实原理模型并不是那么重要，是价值含量最低的要素，所以昆仑万维很聪明的出来说，我们要开源模型原型。 其实,AIGC也并不是我们想象的那么聪明，AIGC其实是按照我们设定好的路径去处理数据。 同时，模型也并不见得是参数越多越智能，而是找到性价比最好的应用场景。在没有找到规模化的应用场景盈利之前，不要说利好GPU什么的话出来。我不会花一万块钱的电费问AIGC晚上吃10块钱的盖浇饭好呢，还是10块钱的泡面好呢。 现实就是这样，很多AI公司都没有找到能触发良性循环的盈利应用场景。所以大批AI公司一直在亏钱，解决不了碎片化应用拼成规模化应用的场景问题。 但是，不好意思，昆仑万维和萤石网络解决了这个问题。 他们的打法是同构的，都是在垂直细分里发力，然后整合成大的应用场景。 换句话说，选择应用场景颗粒度的问题，在多大层面打造统一标准，又在多小细分层面打造专有模式。统一标准和专有技术的组合拿捏平衡，才创造出了独有的经营模式，最富于创新力的经营模式闭环。 萤石网络的通用技术上，我的视频技术算法有优势， 我的终端接入量也有优势（虽然还比不上小米），专有技术上，我在摄像头里增加AI识别火灾模块，识别老人跌到模式，识别鱼缸变脏模块。叠加起来就变成了萤石网络独有的竟争力。 昆仑万维也是如此，收购欧朋浏览器，把头条模式复制到欧州非洲，打造元宇宙游戏社区，打造在线音乐平台。组合在一起就是有特色的垂直流量矩阵。是未来最有前景的流量平台。再加上AI赋能，这本身就是天然成熟的应用场景，AI天然就能直接赋能的。 所以，核心还是经营模式的问题，能赢利且能良性循环迭代的经营模式闭环才最重要。新时代的大树总是从小树苗开始的，如果你仅仅因为他小认为他没有实力这个错误就太大了。比如，昆仑万维的模型参数确实没有 openAI公司的多，但确实昆仑万维已经把AI技术用在游戏研发当中，确实又降了很多成本了。确实脚踏实地的接地气了。 所以我认为，我对AIGC的理解还算到位的，纯逻辑推导来说。 转钱的格律诗

02-11 12:11

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2

慢慢挣钱1314 其实不管是投入还是成果，百度阿里字节华为腾讯都是国内的龙头，人工智能最重要的是算法，应用需要软件配合，百度阿里腾讯字节会发展很快，因为他们有现成的平台，用户基础好，最终联网万物智能大概率需要华为的鸿蒙系统，这是产业升级，子系统会诞生很多伟大的公司，专业的事还得专业的公司做

股友vU49YJ

来自:天津

02-11 11:05

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