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技术并不一定带来公平，但一定会给最懂技术的人红利。
自从GPT-4发布以来，短短十来天，人类像来到了一个完全不同的世界。如果未来书写历史，AI时代的奇点，应是GPT-4正式对外发布的这一天：2023年3月15日。 关于GPT的新闻报道，堪称汗牛充栋，然而，不少认知，却不一定正确。特将平时思考整理成文，供各位读者参考。
01.GPT是什么 一组花费了十亿美金的大语言模型。而每次运行，同样都花费不菲，耗费的是超级计算机的算力。 想想看，有一个十亿美金的写作软件帮你改稿、找错别字；有一个十亿美金的助理帮你背东西，记住成千上万的术语；有一个十亿美金身家的人不知疲倦地陪你聊天。这就是划时代的变革啊。 未来，成本必然下降。但我们赶上了当初世界上第一台计算机在1946年诞生的那一个时代。
02.可怕的是GPT的使用时长 ChatGPT是历史上普及速度最快的一个产品，短时间内就达到了1亿月活。然而，比月活量更可怕的是使用时长。 如今微信、抖音、快手的日活跃时长大约在100分钟。而GPT相关产品每日使用时长有望超过2个小时。下一步，它可能依托API，无处不在，成为一个醒来就用的虚拟助理。 这是一种可怕的颠覆。因为本质上，人人都是自恋的，我们更喜欢理解并顺从自己的人。即使这是一个说话慢吞吞的AI。
03.GPT-4真正强悍的是推理能力 文心一言的理性思维能力距离GPT-4差多少？
一句话小结：GPT-4是推理引擎！不是百科！ 如果将GPT-4想象成一个人类，我们最大的误解是以为它有很强的记忆力。其实不是，它最强的是推理能力。GPT-3.5的推理能力还只有三分，结果GPT-4一下子就到五分了，满分正是五分。 如果用人类的推理能力来类比，莎士比亚的推理能力是九阶，普通人是三四阶，而GPT-4的推理能力现在大约根据任务不同，在3.5阶到4.5阶波动。能写小说，但不够有趣；能理解非常复杂的推理，但仅限于各类条件清晰的。 但这也非常可怕了，也是真正使得GPT-4超越其他大模型之处。这意味着什么？就是可以实现真正的个性化学习、数字生命！这才是西蒙、纽约斯等人当年创立认知科学与人工智能时的梦想。 搞得业界心痒痒的。你们家怎么做到的！赶紧放出论文啊！ 有人猜测是在训练代码库时意外习得推理能力；而我猜测研发团队引入了类似阿尔法狗的机制，设置了两条推理链相互竞争：显性推理与隐性推理，以及利用了庞大的用户输入数据。 然而真正的做法要等官方论文出来。但我敢打赌，18个月内，MIT或斯坦福或剑桥，三个AI重镇，必有论文以及开源模型出来。 新时代真的来临了。
04.大模型就是20年后的私家车 如果放在20年后看大模型呢？它其实就是一部私家车。 世界上第一台计算机诞生于1946年，当时造价是50万美金。按照黄金比例折算，等于现在的1200万人民币。从第一台计算机的造价到如今一台计算机的造价，77年下降了6000倍。按照如今科技的迭代速度，极有可能20年成本下降6000倍。 如果说今天的大模型是一台价值10亿美金的大飞机，造价昂贵，那么20年后的大模型，成本可能下降到16万美金。一台跑车的价格而已。而成本继续下降，就是一部私家车的价格而已。 未来的格局演化是，普通人搭公交地铁上班，使用公共的大模型；有钱人开私家车或私人飞机，使用更隐私、更个性化的大模型。
05.未来会形成两条路径演化 我并不认为大模型领域，会形成任何实质性的技术垄断。因为数据、算力、模型，在20年后都没有任何门槛。 数据：连OpenAI团队用的都是CC数据，一个互联网开源爬虫项目。 算力：今天看似昂贵，好比我们站在1946年，求神拜佛，想借刚刚发明的计算机帮我们跑微积分；然而，到了今天，谁还觉得算个微积分是一回事？算力增加的速度也会远远超过我们想象。 模型：一切都是开源的。OpenAI团队不开源，但无数顶尖高校团队，也会开源出一个又一个模型。 继续沿用大飞机与小汽车的隐喻，大模型领域的竞争，会形成两类路径：一类是致力于建设公共交通的大模型团队；另一类是致力于开发私人汽车的大模型团队。 这是两类不同的需求。真正容易产生行政垄断而非技术垄断的是在公共交通这条分支上。围绕大模型生产的上下游，同样将涌现出无数新的生态。
06.AI新时代的演化路线 以GPT等为代表的大模型重塑世界，大体上会沿着这个维度前进： 第一阶段：独霸信息世界（10年内相对成熟） 1、转译。语言与语言之间的转换。翻译这类受冲击最大。当然，还包括将机器语言与人类语言互转。 2、泛知识。一种语言内部，正确与否无伤大雅的那部分。最突出的就是娱乐。 3、认知复杂度较低的事实性知识。一种语言内部，能明确答案正确与否的那部分。最突出的是教育科研的事实性知识那部分。以往刷题能拿到答案的那部分。 4、认知复杂度较高的策略类知识。一种语言内部，极为复杂的那部分知识。答案非常依赖情境。典型如管理、销售、咨询。 第二阶段：干涉物理世界（20年内成熟） 5、从信息世界到物理世界。先是指挥电脑界面帮我们干活，接着是指挥机器人手臂这类帮我们操作物理世界。 第三阶段：解码心灵世界（100年相对成熟） 6、从信息世界、物理世界到心灵世界。结合脑与认知科学，一个人一生痕迹能被AI当作模式识别。从而生成一个更个性化的AI。
07.普通人如何应对AI新时代 第一步是保证每天使用GPT-4至少3个小时。只有如此，你才能形成具身的认知。 “认知”这玩意是很昂贵的。今天我们回看2000年那时，一个结论很清晰：互联网是个好行业。然而，当时很多人真不这么认为。同样，未来站在20年后，回看AI时代启动的2023年，可能又有无数人为自己的“认知”付出昂贵的代价。 平均来说，你一天可以问GPT-4大约100-200个问题。你可以提前将30-100个问题写下来。这些问题，建议指向具体的作品，最好你手头有示范数据，前期积累。 不断训练自己的提问能力，不断总结复盘与GPT沟通的过程，然后你会发现，GPT-4给你带来的生产力提升会令你惊奇。 不要问GPT-4那些泛泛而谈的问题，问那些，你自然得到的不是专属于你的作品，而是套话废话。 GPT-4特别像一面镜子。它反映的是你过往的认知与积累。如果你是一个博学的理性思维者，那么你看到的是GPT给你带来的生产力跃迁；如果你是一个游手好闲的玩家，那么你看到的是GPT与你侃大山带来的乐趣。 除此之外，还可以给大家一些建议： 所有的年初计划都要推翻重做，因为当初的年初计划少了一个时代大变量的改变。 所有的业务都尽量靠近GPT，放弃过往一切低效的赚钱模式。 所有的生产都尽量使用GPT，用它改造一切你的业务流程。 一切曾经成功过的产品，都值得用GPT重做一遍。 但更有价值的是那些专属于GPT时代的独特产品，这才是最大的鱼。
08.AI新时代的大鱼在哪里 无数人在我问这个问题：大语言模型如何与金融行业、教育行业、医疗行业、游戏行业等等结合。 其实，这么思考，一上来就错了。 参考20年前互联网发展的历史就明白了，那时，所有思考，如何用互联网服务自己“过往行业”的，没一家大成的。 产业结合，可以说是互联网行业发展到一个新的阶段之后的任务啊！甚至到了今天，我们也很难说，互联网行业改造了某些传统行业有多么成功。 是诞生了无数专属于互联网行业的产品与服务，才造就了一批又一批传奇。 同样，在今天思考通用人工智能技术、大模型技术，这类重大产业变革机遇的时候，你也要放弃，让技术服务传统行业的思维定势，那样，你拿到的其实是芝麻，却丢了西瓜。 在互联网行业诞生之前，有搜索行业吗？有搜索引擎优化（SEO）行业吗？统统没有。要寻找这类专属于新技术的产业机遇，这类才是AI新时代的大鱼。 有趣的是，人人看上的西瓜，反而最后你分不到手，因为大家抢得太厉害了，最后有人就将西瓜打碎了，都喝西北风。 反而是一些人们瞧不上的芝麻，组合在一起，结果成了美味可口的芝麻饼。这就是我如今带队在做的事。
09.AI时代是一个更好的时代吗？ 不一定。前GPT时代，精英与其他人的差距可能是10分与30分的差距；而在GPT时代，将变为10分与100分甚至1000分的差距。 20年后，大模型成本快速下降并普及，大模型成为人生外挂：有钱人使用私有模型，普通人使用公用模型。 未来社会，在数字科技加持之下，极有可能二八分布变为一九了。百分之十的精英占有百分之九十的财富。 大模型带来的一个近似科幻的阶层差距变化就是，真正懂大模型的人，有实力训练大模型的人，可以让它随时随地收集自己与家人的数据。然后让其帮自己与家人出席各类需要书面语的场合。实际上，这跟化身万千没有任何区别。 不远的未来，当你还在用自己的脑汁干活儿，而那个跟你协同，或者指挥你的人，可能仅仅是某位富豪的大模型分身之一。而这份分身，消耗的算力甚至远远小于富豪在娱乐上需要的算力。 有那么一些现实版黑客帝国的味道了。
本文来自微信公众号“心智工具箱”（ID：Mindnote），作者：阳志平 | 
