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GPT商店正式上线 OpenAI打造人工智能应用生态迈出第一步

作者:腾讯新闻潜望发布时间:2024-01-11

GPT商店正式上线 OpenAI打造人工智能应用生态迈出第一步

腾讯新闻《潜望》   纪振宇 发自硅谷

OpenAI下一个大动作终于落地。美国时间1月10日,OpenAI官宣GPT商店上线,在当天的官方声明中,OpenAI表示,自从GPT商店在去年11月份公布以来的两个多月的时间,用户已经创建了超过300万自定义的ChatGPT。

目前GPT商店正在逐步向ChatGPT Plus付费会员、Team和Enterprise企业用户开放。GPT商店还具有土建功能,首批部分GPT已经得到OpenAI的官方推荐,包括推荐远足线路的AllTrails,由Khan Academy开发的帮助指导编程的CodeTutor,推荐书籍的Books等。

OpenAI还表示,从第一季度开始,美国的GPT开发者将会根据用户参与度获得收入分成,未来将公布更多的收入模式细节。

此外,对于Team和Enterprise这一类企业用户,OpenAI方面还提供了更多的管理功能,包括企业内部使用以及安全加强功能,OpenAI称,不会使用企业用户在开发自己的GPT时的对话数据用于OpenAI自己的模型训练。

GPT 商店是什么?

简单理解,可以将GPT Store想象成人工语言智能时代下的苹果应用商店,理论上所有的ChatGPT Plus用户和企业用户都可以十分方便快捷地在自己的终端上生成实现特定功能的GPT。

在去年11月份举办的OpenAI首届开发者大会上,OpenAI CEO Sam Altman就在现场亲自演示了GPT的生成过程,整个过程只需要通过自然语言进行对话,不到几分钟的时间,一个形态相对完整的GPT就已经完成。

目前付费用户生成的GPT产品可以设置为仅有链接的可以查看使用或者设置为“公开”。OpenAI称,只有设置为公开,才会被纳入到GPT商店中。

OpenAI表示,作为GPT的开发者,还需要验证开发者的身份,在GPT满足用户协议和指导政策的前提下才会最终上线。OpenAI也赋予了用户举报GPT违规的权限。

OpenAI方面推出GPT商店,是为了聚拢开发者,在OpenAI搭建的框架下,借助GPT大模型的能力,在大模型应用层面形成新的生态。

由此来看,OpenAI目前最为成功的产品ChatGPT,可以看做是GPT Store中最先上线并成功的一款GPT,实际上,OpenAI还自己开发了许多GPT产品,包括用于网页浏览的Web Browser,用于绘图的Dall-E,用于数据分析的Data Analyst。

这些OpenAI自己开发的GPT产品,可以看做是为即将上线的GPT Store的预热,也是向广大开发者所做的示范和启发。

GPT商店能否成功仍面临挑战

尽管GPT商店一经公布便引起业内外轰动,并在这一段时间以来广受关注,但OpenAI的这一次全新的突破能否取得成功,目前仍面临许多不确定性。

首先,GPT商店最早的计划上线日期是在去年年底,但由于11月份发生了CEO Sam Altman突遭董事会罢免的戏剧性事件,上线时间有所推迟。在此次事件后,虽然OpenAI表面上并没有发生任何变化,但其内部架构已经发生了变化,董事会人员更换,首席科学家被边缘化,势必对公司未来的发展产生不小的影响。

其次,GPT商店的设想是将GPT开发能力下方到每一个普通人手中,理论上即使没有任何编程基础,都能够开发出一个GPT,相比移动端手机应用商店时代的开发门槛大大降低,但这样开发出来的GPT到底有多少“含金量”,能够使得用户愿意去付费使用,仍存在不小的疑问。在第一批GPT名单中,我们看到了许多企业开发者的身影,这些应该才是GPT开发者的主力军。

第三,目前GPT商店上线还处于早期,仅向ChatGPT Plus付费用户和企业用户开放,广大的免费用户并不能享受到各种GPT所带来的功能,这样做很大程度上受到算力资源有限的限制,未来OpenAI是否将GPT Store开放给所有用户,还取决于算力资源能否跟上。在ChatGPT取得巨大成功后,OpenAI的算力吃紧问题已经体现的十分明显,许多用户反映ChatGPT的响应速度明显变慢。

第四,GPT目前的交互方式,全部都是统一的对话式,相比苹果应用商店的移动应用多种交互方式来说,相对还比较单一。如果说ChatGPT刚面世时,通过自然语言对话交互的方式让人惊艳,但今后所有的GPT都是这样的交互方式,或许让人缺乏新鲜感,并且许多功能的实现,对话并不一定是最有效率或最合理的交互方式。

无论如何,OpenAI打造GPT商店的举动,是朝着人工智能应用生态的路上迈出的第一步,对于行业来说,其他的生成式人工智能或大语言模型公司是否跟进,形成新一轮的“生态竞赛”,作为用户将如何选择,在新的生态下,基于大模型的应用又将发生哪些变化,这些都值得继续关注。

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