照片来源：由无边板图AI专用工具形成

说起2022年高新科技最热行业方位，生成式AI（AIGC）无疑是避不开的一个词。多位互联网大厂职工对《科创板日报》记者说，现在开始试着用ChatGPT自动生成业务流程代码和重新构建代码。“亲自测试真的会，就是要多查验几次。”有职工提及。

专业人士告知新闻记者，“AIGC实质上仍然没有造成真正意义上人类的智慧，但是以后有希望取代很多基础工作，从产业链发展来说，大型厂更多的是模型层市场竞争，创业公司的机遇在应用端。”

▍取代很多基础工作

做为人工智能研究试验室OpenAI公布一个全新的对话机器人实体模型，ChatGPT发布后受欢迎各大网站，朋友陆续开始做起各种检测，包含让AI写周刊、预测分析世界杯赛这些。

网民先前让AI对世界杯赛事结论展开分析，虽战况有偏差，但是却取得成功预测分析克罗地亚在点球大赛中夺得冠军。

多位互联网大厂职工表明，现在开始用ChatGPT自动生成业务流程代码和重新构建代码。

“用于写业务流程代码确实好、重新构建代码还可以用，亲自测试真的会。但其它的还是不行。之后干基本活得，都会失业。”一位职工说。

前网易网站产品研发主管郭子威与ChatGPT开展数次检测会话后，剖析ChatGPT所扮演什么角色，更像是一个 60 分全知。

“对任何行业，它只有导出 60 分分数线的初学具体内容，但是它掌握一切行业。而且具有 60-70 分逻辑表述能力。而且这个 60-70 分逻辑表述能力，早已远远超过人类均线。”

郭子威觉得，将来，可能有大量 60 分导出被 AIGC 取代。 “例如，游戏里面很多的情节与人物设定，我认为都是垃圾话，一定比不上 ChatGPT 现阶段的导出能力。就算能力非常，AI 也可以节省人工成本与人力成本。AI 带动的时期，这刚刚开始。”

qq小冰公司CEO李笛对《科创板日报》记者说，ChatGPT严格上来说不属AIGC，其实质是一个语言模型，更符合沟通交流行业。

“二者的区别在于，具体内容一定要由某类特殊方式来展现，例如一篇文章、一段视频语音、一张图片或一支短视频。而沟通交流不用这种方式就可以完成，它呈现出来的实际效果，更像Q&A互动问答并非一篇文章。”

李笛详细介绍，“从技术上，ChatGPT相比GPT-3用了一种新的训练法，可以使会话相关性、思维逻辑更强。但是同时，此方法会使得聊天的语言特点受‘练习人’影响很大。但是这不受影响ChatGPT带给我们的启迪，只是需要区别试验室技术和实用化架构中间极大的差别。”

▍大型厂市场竞争最底层实体模型 初创公司偏重于运用

CMC执行总裁易然在接受媒体采访时强调，现阶段每个互联网巨头主要是在模型层市场竞争，而初创公司在网络层有更多的可能性。

“海外除开OpenAI，谷歌搜索、微软公司等都在做大模型，中国主要是阿里巴巴、百度搜索大型厂正在做。在运用层面，我坚信是繁花似锦的，大型厂无论是从商品上、行业商业运营模式上，很难渗透到各个行业，会更喜欢打造一个对外开放生态。因而，大佬和初创公司将会是协作的趋势。”

图：生成式AI行业产业链与行业格局提示（来源：CMC资本）

时下ChatGPT其背后的 GPT-3 实体模型趋之若鹜。除了百度、阿里巴巴等大型厂外，成都智源人工智能技术研究所研究院(BAAI)也下手有关产品研发，其研发的禅悟实体模型有1.75 万亿个主要参数，是 GPT-3 参数十倍。而此前记录是谷歌搜索 Switch Transformers 实体模型（1.6 万亿个主要参数）所造就。

“北京市智源研究院要在国家科技部和北京大力支持，协同人工智能技术领域专家共创，她们进行了一个很好的大模型。” 易然点评。

在运用方面，世界各国均处在刚刚起步的时期。易然表露，据统计，国外或许已经起码有200好几家初创公司致力于生成式AI方向，与此同时在中国已有小几十家新创公司投身这一风潮之中。

从运用开创性视角，易然觉得，初创公司可以从以下几种视角开展探索认证：

最先，在艺术创意领域里可探寻高可重复性、高人力资源耗费的每日任务。

“很有可能方向包含：大批文字、图象、短视频、声频等编写、操控变形、二次创作等；虚幻世界中大规模财产（特别是3D建模）、角色、设置与聊天的形成；大规模人性化市场销售电子邮件和客服；（对实际效果要求较低的）介绍/宣传短片/视频等视频后期制作”

次之，在“反人性”任务上给予帮助。“这种产品门槛低，是现阶段较为常见的AIGC运用或以专用工具软件形式发生，但值得注意的是，这一方位特别是在非常容易面临更同质化现象市场竞争及其是来自于这一领域领跑服务平台最直接的威协，例如Adobe/Figma, Microsoft/Github, Canva, Notion等。”

易然强调，值得注意方向包含：代码与开发(包含网站前端开发)，各种文章内容、营销素材、演试材料撰写，设计创作的设计灵感激起，知识库系统/内容库的检索总结和反思。

第三，完成之前人力不容易解决的问题。

例如，形成并没有著作权费用和潜在性纠纷照片、歌曲、声效等，及其响声仿真模拟等跨模态每日任务，提升SEO/强烈推荐功效的文本、广告物料，对3D模型压缩、图象复原和质感提高。

▍AI仍未解锁人类的智慧

尽管AIGC备爆销，但也有AI从业人员强调，AIGC没有一点独创性，根本就没有真正意义上的创造力。

“即使是将来优化算法更强大，喂上许许多多的高手美术作品，AI也只是用梵高作品的画笔绘制一幅景色，不会发展出另一个独具风格、颇具心灵的达芬奇14、弗朗切斯、伦勃朗、莫奈、或是塞尚。”有从业人员说。

小i机器人创办人袁辉觉得，现阶段不论是面对文字的ChatGPT，或是AI作画其背后的Diffusion 实体模型，背后的关键问题取决于，依旧是运用大量算率、数据信息，在关系情景展开了最后的测算。

“对AI练习100万猫的图片后，电子计算机尽管可以做到所说地鉴别这也是猫，但实质上，电子计算机依然并不了解这也是一只猫。包含如今像ChatGPT的对谈，因为从人们角度，感觉就是有思想上的。但其实质依旧没有观念，仅仅根据大量测算练习，赢得了结果。”

自然，袁辉注重，这对人们仍然有着非常大的实际意义。“许多反复的基础工作，甚至一些人们觉得很高大上工作，通过这个大模型的形式，已经可以很好地提升工作效率了。”

来源：liurui