《财富》杂志披露的 OpenAI 股权设计引起了我强烈的好奇心，正巧眼下有一个投资 OpenAI 股权的机会，打算拿真金白银来换取一个可以近距离持续关注和了解 OpenAI 后续发展进程的机会。
也顺便借尽调的机会进一步窥探一下 OpenAI 这个股权设计的更多细节。
昨天给项目方作的一个评估，分享部分摘录。
OpenAI 和 DeepMind 作为全球 AI 顶流，分别下注了两个通向 AGI（通用人工智能）截然不同的道路。
DeepMind 认为大量不同领域的"模式学习"是人类进化出智慧的必经道路。所以它们不断在各个领域尝试以机器学习及强化学习掌握范式，希望从中沉淀出泛智能。\
OpenAI 认为语言是智慧的基石。人类究竟是先拥有想象力才发展出语言来表述所想，还是随着语言对抽象表达的助推才促进了人类想象力的发展，尚存争议。
OpenAI 押注了后一个观点，试图通过构建大模型对海量人类语言表述进行解构，在短时间内模仿人类智慧的漫长进化历程，形成一个泛智能的预训练模型。\
学界也有一些支撑 OpenAI 观点的过往研究，比如 《The Origin of Concepts》（Susan Carey）、《How Language Shapes Thought》（Lera Boroditsky）。
如果这个观点最终被 OpenAI 用 GPT 证明，那么将不仅是 AI 领域的巨大突破，更有可能颠覆人类在 认知心理学、脑科学，甚至 哲学 方面的诸多研究。\
但现阶段由 ChatGPT 所暴露出现的一些短板，似乎也预示了这条道路上的一些巨大障碍。
比如，如果语言本身就能发展出抽象思维能力，那么为什么 ChatGPT 尚无法理解一些简单逻辑表述背后的实际含义？
人类在数万年探索真理的道路上，语言所起到的，到底是辅助，还是基石角色？\
在项目方最关注的短期商业落地问题上，我认为 GPT 面临着一个较大的两难困境。
一方面是 to B 领域商业客户对信息质量及响应一致性的容忍度，OpenAI 能否在短期内取得可观的改善？另一方面是 to C 领域实际所发挥的价值因场景不同而悬殊巨大，OpenAI 可能很难设计出一个能最大化自身收益的定价机制。\
反而是在某些 B & C 领域的交叉地带，或者一些表面 to B，实则 to C 的通道型场景中，ChatGPT 或许有机会在短期内取得一个较好的平衡，实现成功的规模化商业落地。
比如在线游戏中的 NPC 交互，对内容质量的要求就远没有传统商业场景那么苛刻，却又能带来崭新的颠覆性体验。\
从中长期来看，OpenAI 和 DeepMind 道路选择的差异也会直接体现在商业落地上。
OpenAI 相信通用大模型的力量，认为场景化落地只需补充相关的上下文输入（类似现阶段提示词的延伸）。如果未来被验证可行的话，那么商业化就可能会爆发性的指数增长。但从当前 ChatGPT 的表现来看，这还是一个大大问号。\
DeepMind 一直在各个细分领域深耕模型的定制化，并不断作出各种创新，所到之处都掀起了不小的波澜。这就类似于一个人选择在少数领域深入探索，成为了多个领域的专家，从而产生出触类旁通的思维厚度。
这样的商业化，在范式匹配的领域中很可能是降维打击级别的力量，但却未必会像 GPT 那样遍地开花。\
最后，我给项目尽调团队提出了一些建议：
1. 关注 Andrej Karpathy 加入 OpenAI 后的角色。其研究方向很可能是「视觉识别」，有望让 GPT 具备训练并理解视频输入的能力，想象空间很大。
2. 关注 OpenAI 与 Wolfram 潜在的合作可能。后者声称它或能填补 ChatGPT 的最大短板。writings.stephenwolfram.com/2023/01/wolfra…\
说几个大家可能没有意识到，即将被大语言模型 AI 颠覆的行业。
首先是网购。「AI 导购」将会彻底取代今天的商品搜索，它将像线下商场店员那样与你进行会话式的互动，询问你的需求，作出初始推荐，再根据你对推荐的嫌弃和补充的深化需求调整其推荐。
哪怕没有找到让你满意的商品，也会默默为你种草。\
锁定候选商品后，也不再需要花大量时间去翻看商品评价，「AI 导购」会整合 商家介绍、购买者评价、网上的评测 等各种来源的信息，回答任何你想知道的关于这件商品的疑问，还能事先过滤掉那些卖家刷出来的评价 和 网上的软文。
对 AI 导购的信任（训练）深受数据质量影响，这会倒逼平台提升评价质量。\
对话式 AI 不仅让电商基础体验重回最自然的交互形态，还将重构核心流量路径，融合原本泾渭分明的「搜索」与「推送」，并大幅提升流量转化率。这在流量金贵的今天将是碾压式的优势。
大语言模型的研发和训练成本，将会给电商行业筑起非常高的准入壁垒，那个靠低价补贴就能杀入电商的时代将一去不返。\
另一个将被大语言模型 AI 颠覆的行业是「基础教育」。
这个从 18 世纪的普鲁士兴起，一直延续至今被全球多数国家所采用的节奏划一「工厂式教育」，即将被完全个性化的「太子式教育」取代，让每个孩子都得到针对其特质定制的教学节奏和一对一辅导。这在 AI 成为老师前，即便发达国家也难以负担得起。\
OpenAI 与「可汗学院」合作将 GPT-4 运用到线上教学中，打造了名为 Khanmigo 的 AI 助手，在课堂上充当助教，在课堂下作为导师。
openai.com/customer-stori…
学生可以像和人类老师进行线上互动那样与 Khanmigo 对话，获得解答和帮助，甚至是心理上的辅导和支持。
感兴趣的话可加入试点计划 waitlist。\
大语言模型还会严重冲击互联网的内容生态，尤其是公有知识域，深刻重构未来互联网的数字内容格局。
一开始会出现「仅限人类自由访问」的内容许可协议，昙花一现后，互联网内容的价值标准会彻底沦陷，大量的内容将不再对人类有吸引力，只能被动沦为 AI 的训练素材。人类会习惯直接问 AI，而不是浏览。\
接着 AI 的训练内容输入将出现高度分化，进而产生不同阶层特点的 AI。
精英阶层用财富和权力换取包含藩篱内容和隐秘知识的精英 AI 为己所用；普通知识阶层会尝试获取那些游离在训练素材灰色地带的 AI；而底层民众可以免费得到训练素材经过精心罗织的「普世 AI」，看似无所不能，其实世界观已被锁死。\
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