ChatGPT治愈了研发部门一大堆闲人的精神内耗
由ChatGPT掀起的人工智能风暴短短几个月时间火烧连营，国内外的科技巨头们有很长时间没有像现在这样共震后的集体颤抖了。谷歌核心业务被抄后路后开始如坐针毡，头部平台型巨头们左手给ChatGPT竖大拇子，右手马上就开始抄作业。毕竟研发投入最大的风险就是不确定性所造成的巨大浪费，ChatGPT这个“二舅”一下子就治愈了研发部门里那一大堆闲人的“精神内耗”。
与闲人们找到救命稻草一样兴奋的还有诸多上市公司，他们更无耻一点，把“草船借箭”这一兵法玩的如火纯青，也不看一下自己一年的净利润能支撑GPT-3.5模型运算一次的费用吗？需要的数据量，建模能力，云计算软硬件能力就更不值得一一展开了。只是可怜了散户们，希望他们能跑的快点，这波能多加个鸡腿。
唯一让人意外的是这波AI科技浪潮又和马斯克挂上了关系，open AI的五位发起人中，马斯克、彼得泰尔和里德霍夫曼都是paypal系，另外两位是技术专家，不难猜测马斯克带领的paypal系是open AI这个开放性公益组织早起主要的资助者。
open AI的核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能，使其有益于人类”。马斯克还因为旗下的公司开始研发商用化的AI技术而退出了董事会。结果让微软见缝插针，捡了个大漏。义愤填膺的马斯克对此说了很重的话，“open AI已变得面目全非，从造福人类变成赚钱机器。”
寄生体难以逃脱被“包养”的命运
马斯克时代的open AI还是比较纯粹的，2015年成立后主要在研究方向聚焦在AI训练工具的开发与应用场景探索。比如OpenAI的第一开放成果Gym Beta就是一个强化学习算法的工具，第二款重要产品Universe开始向AI训练架构深入，已经能训练AI在虚拟世界中像人一样使用电脑，并在DOTA2中击败世界冠军引起了轰动。
在2019年之前，open AI还在像模像样的研究防止恶意使用AI，发布open AI宪章。马斯克离开董事会后，Open AI的发展就开始逐步被商业化主导。背后的原因除了烧钱，还有人工智能模型深度迭代对数据规模，算力和大规模应用场景的依赖。
早在Universe推出时，微软和英伟达就参与了架构的建设，并在这个第三方研发机构的独立性探索中窥到了技术进步的甜头。当语言模型GPT-2正式推出后，微软在这个模型的应用中看到了改变行业的机会，开始亲自下场不断加码对Open AI的投资。从2019年的10亿美元再到今年的100亿美元，GPT-3.5的突然窜红彻底点燃了微软改变行业格局的激情，不计成本的投入到了chatGPT的应用当中。
GPT模型训练对云计算、数据量和应用场景的依赖也加速了两者在业务和股权上的融合，Open AI也彻底沦为了微软云计算业务的打工仔。毕竟有研究估测，GPT-3语言模型的参数高达1750亿个，需要上万个 CPU/GPU24 小时不间输入数据，一次运算就要花费 450 万美元。ChatGPT每回答一个问题，其运算成本至少要一美分。
一个缺乏应用场景的非盈利研究机构显然是无法承担如此高昂的运营成本的。如果继续维持第三方独立的角色，则很难持续获得平台型企业开放云计算、大数据与核心业务场景的支持。对势力范围极其敏感的巨头们，是不可能掏出自己的家底去给行业做贡献的。
Open AI从一个公益性的研究机构逐步蜕变成微软进攻谷歌核心广告业务阵地的“打手”，这是高度依赖外部资源来维持自身成长的寄生体难以逃脱的宿命。
AI商用的突破口是“失能”
事物总是具有两面性，人类对人工智能的防范早在《黑客帝国》等一系列科幻片中就有丰富的呈现。人工智能的终极运用是对人在诸多领域劳动的解放直至替代，但是现有生产力还不足以让全球庞大的人口规模可以在脱离体力劳动还能满足基本生理需求。地球富余的人口短时间还无法完成规模化的外太空迁徙。整个社会对人工智能的替代效应以及智慧化后的不可控性有着天然的警觉。
可以说目前的生产力还不足以推动生产关系的变革，而目前的生产关系对人工智能的深化发展又是有限制的。科技进步打破传统产业的利益格局主要得益于竞争，最残酷的竞争不同文明，不同信仰，不同国家之间的战争，其次是商业竞争。第一次和第二工业革命成果的普及得益于一战和二战，在全球经济一体化格局形成后，除了传统军备竞赛推动科技成功转化外，商业竞争的带动作用已经开始占据主导地位。
我们当然不希望人类的进步总是以残酷的战争为代价，即使现在我们又一次走在了大规模战争的边缘。但是最新的科技成果仍然优先出现在战场，各种空中和地面的AI无人作战系统相继出现在战场的画面中。纵观人类发展的历史，无论冲突与和平谁是永恒的，做为个体我们都希望站在和平的这一边。
回到与我们普通人息息相关商业环境，在现有社会结构和组织形态没有发生大的变革之前，AI虽然有完全取代人类工作的潜力，但是在众多领域并不那么顺畅。就像现在的新能源车完全可以取代油车，整个石油经济链条的替代则需要一个过程。智能汽车在不久的将来也将能实现完全的无人驾驶，但是无人驾驶对众多基层民众谋生手段的剥夺也是一个需要平衡考虑的过程。
在低端制造业，全自动化的产线机械手已经比普通工人有更好的效费比，没有任何管理成本，还可以24小时不停息的工作，良品率也高于人工，但是现在能大规模的普及无人化工厂吗？我们海量的农民工家庭就业与生计如何保障？这些都是新工业革命尚未普及，人类生产与生活方式没有发生新的质变之前，需要长期平衡的问题。
回到眼前，AI所代表的先进生产力最合适在那个领域率先取得突破呢？毫无疑问，是人类“失能”的领域，相比“竞争对手”的身份，我们更希望AI成为普通人最好用的工具和最称心的助手。
目前最需要AI介入的“失能”领域，首先是对社会弱势群体的照料，即针对“老、弱、病、残、孕”社会化服务尚不充分的领域，由AI介入实现更具针对性，更个性化，更科学的服务。
以类chatGPT语言模型的终端应用为例，它的智能化水平取决于数据库的量级、纬度、数据更新频率还有云计算算力的支撑。它回复的有效性、针对性和价值性在于对细分场景的深耕。
比如对居家失能老人的照料，chatGPT语言模型可以推出定制化的“老人照料”版，在云数据库的基础上，接入实时更新的配套智能家居数据监测平台数据，对家庭环境安全，老人行动安全，身体指标、健康状态、兴趣爱好、情绪稳定度，用药频率等个人数据进行提前收集整理分析，转化为监护陪伴的主动沟通能力，科学养护的指导与提醒能力，老人情绪疏解与日常沟通的陪伴能力以及老人兴趣爱好辅导参与的互助能力。
这些能力基于智能硬件发展的水平，可以由随身智能终端与可移动的家庭服务机器人来实现拟人化的陪伴照料功能，以及对雇佣的照料人员进行实时的指导监督功能。帮助忙于工作的年轻人有效解决“忠孝难两全”的难题。
类似的场景服务，还可以覆盖到幼儿教育，身心障碍者陪护，家庭喘息服务，孕期女性照料与营养情绪管理，自闭症青少年康复治疗，精神病患者康复治疗等诸多社会失能人群的专业服务当中，更好的替代有人服务在相关领域面临的标准化，专业性，可持续性与风险性管理的难题。
AI语言模型的“千人千面”、逻辑化和拟人性化来源于整个社会实时动态行为大数据的浇灌，它的首个爆发点必然是用于这个社会最薄弱的部分，大众最想逃离的领域，并在承接提升整个社会公平性的的职能中弱化来自各方面的阻力，阶段性的争取最大化的生存空间。
万宗归一
互联网巨头们对chatGPT的恐惧不是没有道理的， 当AI学会了沟通，又拥有海量数据和应用场景服务的调取权，它所带来的直接改变就是对人们传统的行为习惯和思维方式的改变。
很多主动筛选、浅层思考与标准化的互动动作都将被AI所取代，人们只需要简单的吩咐几句就能在智能终端中获得所要呈现的信息与服务，并将更多精力放在策划思考，服务体验和诉求的效果与结果当中。
这个变化对互联网生态的直接影响是入口的“归一”，工具软件的价值被最大幅度的弱化。拥有海量用户，出色的云服务能力和场景服务优势的平台型企业日益成为整个互联网资源的汇集者。随着AI技术的深化发展，智能化程度的提升，整个互联网生态是一个从开放走向封闭，并在各个大场景入口的“天王山”之战中逐步“归一”的过程。
现在平台的生态化能力重在接入和撮合，基于服务场景吸引海量的开发者打造可供用户调用的工具化服务，有限的展示入口只能给场景贴合度更紧以及有股权合作的开发者。其他大量开发者只能是以类小程序入驻的方式供用户搜索。
未来由AI智能语音交互模型牵引的平台生态中，程序语言的通用化，程序编辑的智能化与工具生产的自动化紧密相连。处于AI时代的竞争需要，平台需要更快的响应能力，更快的反馈结果，更贴合用户个性化需求的解决方案和在平台现有生态下更能吸引用户的个性化工具场景服务。
所有决策的依据来源于数据，数据的客观反馈又进一步推动了平台AI的决策响应速度。
这种对速度的竞争和苛求倒逼平台AI运营能力的进化。平台AI将自动化生产绝大多数基于平台用户需求的应用工具，程序员、产品经理等目前的高薪岗位将会消失，技术人员会扮演新的角色。
当用户只需要付出语言，并对等待结果的时间日益苛求时，平台在资源方面任何形式的自我封闭都会加速其衰败的速度。AI深度发展的最后会是一个强者恒强的游戏。也许因为制度体制、文化宗教、经济形态等诸多因素会导致AI平台服务能力阶段性的碎片化，当时人类的共性和全球经济之间的联系必然会推动全球通用的AI服务平台的出现。至少是各个独立平台在通用型场景上的自动化链接。
如果我们有幸能见证到这个AI高段时代的出现，推动科技进步的关键因素将不再主要是战争或者为了准备战争，而是每个人对自我生活的完美追求和梦想，寄托于虚拟世界的实现，并在虚拟与现实生活的结合中，收获到的我们不可想象的快感。