ChatGPT搞钱行不行******
一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日 ,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本 ,每月收取20美元 。免费了两个月 ,月活用户却达1亿 的ChatGPT,终于踏上了自己 的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道 ,ChatGPT Plus会不会 是AIGC从烧钱到赚钱 的关键转折 。
免费服务仍将继续
“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈 的一池春水 。根据Open AI 的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户 ,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速 的回应 ,而且可以提前体验新功能和改进 。
去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动 ,甚至能够完成撰写文案 、翻译等工作 。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。
当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称 ,截至今年1月,近期爆火 的ChatGPT在推出仅两个月后 ,其月活跃用户估计已达1亿 ,成为历史上用户增长最快的消费应用 。同样 的成绩 ,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月 的时间 ,Instagram则花了两年半 的时间 。
但大量用户涌入 的同时 ,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应 ,此次收费版 的ChatGPT Plus针对 的便 是这一痛点。
据悉 ,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus 的推出并不意味着取代免费版 的ChatGPT ,Open AI表示 ,将继续为ChatGPT提供免费访问 。
烧不起的模型成本
尽管只推出了两个月 ,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT 的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化” ,并公布了一项调查 。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜 ?诸如此类关于定价 的问题皆在其中。
有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费 ,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称 :“我们将不得不在某个时间点 ,以某种方式将其商业化 ,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露 ,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。
“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。
但相对训练来说 ,模型推理 ,也就 是用户提交输入模型输出结果的过程 ,这一成本会更高 。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元 的服务器费用 ,所以前段时间免费的公测也停止了 ,如何降低模型推理的消耗也 是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。
“钱景”在哪
长久以来 ,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。
洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因 是引入新技术RLHF ,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来 ,ChatGPT 是一个高效的信息整合助手 ,可以取代大量人类中初级助理 的角色 。
但他同时提到 ,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作 、文字整理 、信息搜集综合 、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策 、政治战略决策等 。
天使投资人 、知名互联网专家郭涛认为 ,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机 ,将推动众多行业快速变革 ,有望在AIGC、传媒 、娱乐 、教育 、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。
张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景 ,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少 ,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还 是不太现实 的 ,所以一定需要有垂直领域 的创新公司来基于OpenAI等公司 的工作来寻找合适的场景落地 。
AIGC商业化 ,侵权与被侵权
AIGC要想商业化 ,场景只是其一。伴随着ChatGPT 的爆火,争议始终并行 ,比如AI绘画面临的版权探讨 。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定 ,ChatGPT等大模型不能被列为作者 。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。
张旭东认为 ,目前AIGC最为成熟 的应用在内容作品创作上 ,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新 ,并不具备真正 的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家 的风格题材造成侵权 ;另一方面 ,AIGC作品也存在被他人侵权 的风险。
此外 ,就安全性问题而言 ,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息 ,比如生成一些敏感性 的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪 ,大幅增加对信息治理的挑战难度 。信息获取也是AIGC需要解决 的问题之一。
郭涛则提到 ,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐 、成熟 的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题 ,短期内还难以实现大规模商业化应用 。
北京商报记者 杨月涵
(文图:赵筱尘 巫邓炎)