傅盛：大模型普及化时代到来该如何创业
DoNews7月21日消息，在21日由长江商学院于杭州主办的2023长江独角兽峰会上，傅盛以《ChatGPT时代如何创业》为题发表演讲。
在演讲中，傅盛认为，ChatGPT的出现将引发商业世界的重大变革，伴随开源模型的发展，更多依托大模型的应用将会涌现，应用生态将决定大模型公司的商业价值，与其争论不如躬身入局。
以下是傅盛现场演讲内容全文：
谢谢长江商学院、谢谢主持人，给我本次机会和大家聊一聊ChatGPT时代如何创业，这个话题很火，做一个现场调查，用过ChatGPT的举一个手看一下？果然是高知人群，用一下是不容易的。
我们作为创业者很重要的点是，我们对于一个事物应该从底层理解其原理，哪怕我不是做这个技术的，或者不是这个专业的，应该从原理知道它为什么这样，这也是马斯克强调的“第一性原理”，刚开始ChatGPT出来大家围绕其争论很多，为什么一款聊天软件可以改变世界？
我从2016年开始投身人工智能，投身机器人，做了人脸识别、语音识别，当时人工智能界认为人脸识别、语音识别，后面是语义理解、自动驾驶，可以一条路走下去，后来发现语义理解非常难，语义理解实际上是人工智能技术的皇冠。
我们经常讲智能，什么是智能？事实上所有生物都拥有智能，对现实世界的理解、反映、预测、动作行为都智能，但是语言，尤其是能够描述虚拟和逻辑的语言是人类和动物的区别。
大家拿出苹果手机看一下，后面有一个要掉一口的苹果，是纪念图灵奖的，图灵在100年前想出一个终极问题，就是如何判断一个机器如何具有一个人的智能，就是语言测试。
也就是著名的图灵测试，所以语言这个事儿看上去很简单，对于人来说习以为常，对于机器来说非常困难，人工智能一旦攻克语言理解的时候，意味着离通用人工智能不远了。什么叫做通用人工智能？以前虽然也有人工智能，通用人工智能出现的时候，一个程序就可以做所有的事情，和人一样。
像open AI做了一件划时代的事情，被定义为人工智能2.0。之前一本书叫做《奇点临近》，讲的是2035年实现通用人工智能，其实ChatGPT出现之前我是不信的，现在我觉得比2035年近很多。
为什么是open AI？语义理解这件事情，一直有两条技术路线，绝大部分公司选择第一条，像我们学习外语一样，学习各种单次、学语法，这种方式在open AI之前几乎所有公司采用的，因为见效很快，也符合我们对语言的逻辑理解。但是事实上只有open AI提出来应该像母语一样把一个孩子放在你身边他只要听见我们说话就可以了。
第一条路线符合我们的逻辑，但是问题在“人工智障”，我当时做机器人的时候，在商场里放很多机器人可以回答固定问题，很多都是“人工智障”，我们在淘宝客服看到很多例子，可以回答一些问题，但是问题一变化或者问法变化就发现它不会了，答非所问。语言是一个浩瀚大海，无论怎么教它规则这个事儿想学会语言太难了。
还有，学习母语方式，就是自学习，不是像自媒体说的自学习，每天用它就变得很厉害，突然有一条超过人类把人类毁灭了，这个不是自学习，真正自学习是把大量的文本给神经网络，不告诉他们每个词的意思以及关联，通过文本之间词语关系自己找到词语和词语之间的关系，并且建立对词的理解。
比如说长江商学院、杭州独角兽这几个词离的很近，以前要告诉它，现在不用了，把文本给他们，他经常看到这几个词语，经常在很多文本离的很近，就建立了词语和词语的概率关系。
我们既要知道它的原理，但是也不用神话它，我现在对它的理解就是大号的计算器，所有的原理根据你提出的问题猜出下一个词是什么，open AI的创始人说这个过程像你读一本侦探小说，翻到最后一页的时候看到所有这个杀手是谁，如果猜测出是谁就意味着你看懂了这本小说，原理就是一个词语一个词语往外蹦，根据前面词的关系猜测下一个词。
虽然从数学原理上就是概率词的生成器，但是从逻辑上来说，对词语的理解能够产生的下一个词特别符合我们的预期，所以我们认为它产生了逻辑和推理能力。
我家有一条狗叫做“三万”，有一天晚上我问它，这个技术很多人建立在ChatGPT是把互联网的很多知识重新整理一下给你的时候，这是不对的，本质就是由于读了大量的知识，每一次对你的回答都是重新生成的答案，我家有一条狗叫三万，被前主人遗弃在宠物医院我收养了，是医生给他起名字叫三万。
那个医生说，因为当时狗被撞伤要做一个手术，给原人报价三万块钱，那个原主人就消失了，医生就咬着牙给它做了手术，所以我问ChatGPT它为什么叫三万，结果ChatGPT猜出来了，是因为它做手术费用需要三万，通过对词的理解，建立了对很多概念的认知，比如说做手术需要费用，费用大概需要三万，三万是一个合理费用，然后因为人比较舍不得钱，所以喜欢用这个起名字。
这条狗为什么叫做人工智能界的网红狗呢？因为一些做大模型的，比如说周鸿祎就把他们家的狗名字也改成三万，到处讲这个例子，还有朋友写书、写人工智能相关的书籍说要把这个例子写进去，因为特别好的证明了ChatGPT有推理。
之前语义理解更多就像是鹦鹉学舌一样，教一句会一句，换一个说法就不会了，有点像学习英语，学了很久的英语四六级考过了，跑到美国一看，一句话听不懂，张嘴张不开，但是等到ChatGPT出现以后，真正通过对词的理解产生了逻辑。
逻辑和推理是人的智能的引以为傲的东西，我们能够想出逻辑，但是今天计算机可以了，我们认为有两个变化：
第一，交互革命，ChatGPT真正使所有的自然语言都能够被机器所理解，这是一个伟大的跨越，大家是否看过一个电影《HER》，描述了未来人机交互的真正的新范式，随时随地都有一个你的助理在等你，意味着所有软件、设备值得重新做一遍。
交互革命这件事儿，乔布斯说过，每一次交互的变化都是一次工业变化革命的机会，无论图形界面多么简单我们还是要学习，不会点击一个按钮就不知道怎么用，老人用健康码不会用，那个时候造成很大不便。
但是语言第一次以人为中心，无论怎么说，机器都可以按照你的意图去做，会极大的简化成本。而且，我们很多人的工作都是把人类的语言翻译成机器听得懂的语言，比如说程序员就是这样的工作，设计师就是把老板需要的概念转化成机器能够听得懂的指令。所以，今天所有的软件、设备都值得重做一遍。
昨天有一个新闻高通刚刚宣布下一代芯片支持70亿-100亿参数的模型，单机上都可以运行。
第二，生产力革命。数字化员工会成为公司的标配，谁拥有数字化的员工比重越多，谁竞争力更强。这件事儿在硅谷已经发生了，硅谷以前创业团队基本上融来的钱都是雇人，今天大概一半的人雇人，一半购买算力、购买算量数据库、购买数字化员工资产，实现内部的高效运营。
哪些工作将被替代？人类智能将导致电脑前工作的价格下降速度远远快于现实世界中发生工作的价格，也就是说如果在电脑前工作成本急剧下降，如果要拖地、扫地、送外卖，这个价格不会降。所以，首先替代电脑前工作的人，电脑终于有一天可以把前面的人不要了，只要有电脑可以自运行了，这是可能带来的一次巨大的变化。
不是恐吓，这件事情正在发生，这是一个国内比较著名的梳子厂商举行的梳子设计大赛，左边是人参会的水平，看了不太满意，就跑去AGI网站生成一些梳子的设计图，大家看完以后叹为观止，输入不同的自然语言，说要宫廷风就变成这样的了，后来很多人说你把它生产出来，生产出来我就要了。
好像以前设计叫一种艺术，其实不是，设计很多时候还是一种需求的去实现的过程，当然伟大的设计目前来说很难被AI取代的，但是平庸的设计或者是简单的设计是肯定可以的。
这是我三个多月前做的网站，当时我和我的同事说找你们要一个PPT要三天，现在我打一段话就出来了，这个事儿是几个月前的水平，而且正在与时俱进，我们看到一个消息，昨天微软公布了Copilot的售价，盘中飙升6%，一个月30美金，意味着只要1%的花费永远随时在线，不会和你吵架、不会闹情绪、不会辞职、不会请假的助理。
三个月前我和朋友讨论，会不会微软成为这个星球上第一个过10亿美金的公司，因为他们不是简单的输出技术，在输出劳动力以及数字员工，可能每个人都需要一个助理，当然这个不构成投资建议，这是一个思维假设，未来可能是两种，有一本书叫做《未来简史》，未来的世界就是两种人，一种人必须极其主动。
刚才说到ChatGPT的原理是一个计算器，计算器内心没有任何波澜、没有好奇心、没有主动性，今天所谓讲的意识，目前看不到它会产生，需要人去驱动、需要人提目标、需要人去真正的驾驭它。《未来简史》中说未来5%的人掌握了更多的能力，95%的人由于社会物质的极大生产，就是共产主义，因为物质生产极大丰富，产品价格极大下降。
大模型会不会一统一切？我自己的思考是不会的，少数的厂商会角逐所谓的千亿大模型，像open AI这样的公司、像Google这样的公司想造出一个爱因斯坦，有一天提出相对论，让人类往前跨越一步，我认为大部分公司不具备这样的能力，但是大模型和行业的结合产生了垂直大模型，这件事儿目前看起来有机会。
随着这几个月飞速发展，最早OpenAI我们认为千亿参数才能够产生推理，为什么产生推理？学界没有搞清楚原因，所以用一个词叫做“涌现”，但是现在觉得1000亿可以能够涌现，500亿能否涌现？100亿能否涌现出推理的智能？目前来看是可以的，所以行业的垂直大模型有机会。
还有结合大模型开发应用，所有软件和设备都要被重做一遍，应用会变得很关键，还有非科技类不做人工智能相关的企业怎么办？就是你用好就可以了，你是一个面包店，最早在100多年前接上电，用电气的时候就使自己的效率不断提升，科技本身是为你服务的，不是所有人都要卷进去的。
所以用好大模型，使用数字员工，甚至好一点的员工是私有化部署大模型，如果你的数据归你私有，未来企业竞争的核心竞争力就是私有数据、私有经验，这个公司的流程是自己的，不是被大模型所知晓的时候你就有独特的竞争力，这一点必然如此。
大模型这么厉害，刚出来的时候我也很恐慌，有一天我送孩子上学，讲着讲着我突然大脑一片空白，我在想他应该学习什么，学习还有没有意义，ChatGPT出来以后我学英语没有意义了，因为ChatGPT翻译现在已经做得很好了，以前我还会费劲看英文，现在点翻译很准。
因为出来以后造成这样的恐慌，那天我发一个朋友圈，我和朱啸虎在朋友圈吵了一顿，说大模型占了99%价值，应用没有价值，我们吵完以后第二天上头条了，这个反映了当前这个行业对这个趋势大家的不同看法，大模型会不会改变一切，会不会所有价值都在大模型中，我的结论是：
第一，大模型技术不会吞噬一切。一个企业最重要的价值是他每天开的那些会议，是内部的讨论、内部的头脑风暴、内部形成决策的过程，最后变成一个决策，比如说发一个邮件出去，中间所有的冰山底下的都没有被挖掘。
今天的私有数据是远远大于公开数据的，今天大模型做不到，所以很多时候它是知其然不知其所以然，大模型有一个问题，包括前两天说ChatGPT流量下降，因为发现问的很多时候他们的问题是一本正经，不犯错，但是也没有价值的话，因为就是建立在冰山上面产生的结论，底下的很多深的东西挖掘不了，没有私有数据。
第二，开源社区正在极大地降低大模型的开发成本，百花开放的时代正在到来，一个大模型统治世界的现象我现在可以肯定的说几乎不可能出现了，可能三个月前大家觉得ChatGPT会不会一统江湖，现在我认为和肯定不会了。
我讲到未来行业变化叫做私有化大模型，过了两个月以后我把私有化大模型底下加了“白菜价”三个字，我说以后私有化大模型会是白菜价，可能非常便宜的就拥有私有化大模型。
话语未落，Llama2来了，Facebook前天刚刚开放的，叫做开源、免费、可商用，性能接近ChatGPT。根据现在的各种评测文档，包括我们团队也在看，除了代码能力差一些，很多地方已经开始接近了，而且它居然和微软合作的。
我在6年前做人工智能的时候，我发现一个问题，我们开始投了很多资源在独创自己的语音、翻译、人脸识别模型，但是开源社区走的非常快，可能有的公司投了几百人做人脸识别，过了一两年开源设别人脸识别是这个行业很多人不愿意说的秘密，开源社区的效果已经非常好了，甚至完全可商用了。
当时我们预判，在大模型这个领域，也有可能发生这种情况，OpenAI非常伟大，但是OpenAI做的并不是一个所有人不会做的事情，是开始大家没有想到的事情，当它做成功以后，这在人工智能界并不是一个特别深的技术的秘密，大的路径大家都是明白的。
那天我发了朋友圈，Llama2一出来有一些公司要哭晕厕所，但是更多公司会笑醒在深夜。应用开发应该笑醒在深夜，安安心心的开发应用就可以了，不用担心被大模型釜底抽薪，大不了，就用自己的大模型。这个事儿有难度，但是已经比重新搞一个大模型简单多了。
更重要的是，的模型应用一点也不单薄，认为单薄是因为我们还停留在过去的思维范式之下，真正的大模型的应用就是基于过去所有的内部的那些人和人交流的流程，很多人说大模型没有什么用，和他们说一句话，给我的内容不如我助理给我的一篇文档，你的助理不是第一天招的，你已经培训他很久了，中间吵过架，也训过他，这些都是提示他的过程，其实我们把这个逻辑想清楚，发现其应用可以做的很深。
最后做一个预测，应用生态反而决定大模型公司商业价值，这是为什么开放这个大模型但是不让7亿以上月活公司用，你们在我的生态下，大模型价值会被充分体现，还有几家巨头和开源社区的竞争难分伯仲谷歌前两个月有一篇文档说未来最大的对手是开源社区，而且我们几乎毫无胜算，这是谷歌内部说的，我是比较同意的，因为开源聚集了全球最有极客精神的一群人，最大的用户群迭代速度比封闭公司是有优势的。
我们做了什么？我们把底下的三个做完了，自己也有数字化员工，也做了应用，也做了一些垂直大模型，但是千亿大模型没有做。今天最火的是通过多个角色互相讨论产生一个高质量的文档或者决策过程（AI-Agents）。
我们做了两个月才把这个做完，突然发现海外也特别火，因为人的提问能力有限，不如让大模型与大模型互相提问，我们做了一个“Brainstormgpt”。（观看视频）如果给一句话提示和明天以一个大会给我一个报告，基本上准备好了流程，AGI这个词会上网搜，最后会出这样一个报告，大家可以体验一下。
我们投了猎户星空打造一个“聚言”，简而言之就是做专家级的数字员工，今天客服给一个文档可以自动回复了，给一个合同就可以审核了，虽然大模型有，但是窗口太短，很多文档读不下来。我们也提供一些私有化大模型的功能，今天感谢下午要来的王小川同学，他们百川100亿模型做的不错，效果很好，也申请了商用。以前大模型不会回答哪一个快递到哪里了，现在通过聚言可以知道，就是私有化数据，订单系统都会打通。
对我们来说既做了线上应用，也做了线下应用，以后线上线下组合，真正帮助企业促销提效，我们网站当中加了这样一个机器人，打开以后会有人问你，你关心什么，我们产品有什么特点，当有一个主动和他招呼的机器人以后，网站商机比率提高3倍，大概到2%，效果很明显。还推出这样一个硬件产品，帮助你私有化部署，感兴趣可以扫描二维码。
这是我上次的一些感慨，其实大模型出现是颠覆了我们很多对过去技术的认知，今天讨论到底大模型有意义还是应用有意义，其实都不是最有意义的事情，作为创业者最好的方式就是去做，伟大不能被计划。
我也不知道我和朱啸虎谁笑到最后，但是我相信很多价值是我们创造起来的，尤其硅谷一个创业者写过一段话，未来两三年可能决定未来二三十年，科技就是这样，有的时候等了几十年什么都没有发生，但是有的时候几个月发生的事情就改变几十年，所以我们做好手前事，把自己的产品打磨好，也许机会就在你的面前。
要有好奇心、要敢于行动，大模型推理能力一定会很好，但是好奇心和行动力才是我们的竞争根本，相信所有的独角兽企业也都是因为最初肯定是因为有好奇心和行动力，才够一步一步的变成整个创业行业的翘楚。祝愿在座的每一个长江商学院的同学变成独角兽的领军者、变成行业的开拓者，谢谢大家！
