来源：新浪财经

　　文 | 新浪财经 原祎鸣

　　昨天下午，《财之道》就网友关心的问题，现场实测了ChatGPT的应答能力。同时邀请了多位嘉宾，深入探讨了ChatGPT的前沿技术、商业变现能力以及人类焦虑等问题。

　　★本期嘉宾：

　　小冰公司首席执行官 李笛

　　创世伙伴资本CCV董事总经理 寿翀

　　网易有道首席科学家 段亦涛

　　一流科技创始人、CEO 袁进辉

　　1、为何具有颠覆性？

　　段亦涛认为，从用户体验的角度来看，ChatGPT的诞生的确带来了不一样的体验。简而言之，它让机器更像人了。从技术上来看，此前都谈不上AI，它出现之后，人类才摸到了AI的门槛。

　　袁进辉则认为，ChatGPT的出现可以被理解为“登月”。“动物中只有人类有语言，而人的智能也分初级智能，比如一些感觉、视觉。还有一些高级的智能，叫认知的能力、理解的能力、思考的能力等，这些能力和语言的关系非常密切。”

　　而AI的自然语言处理是皇冠上的明珠。深度学习AI一步一步攻克智能的任务，语言的理解和生成可能是最后一个攻克的堡垒。但是现在ChatGPT突然让这个事情发生了，人类知道彼岸可以到达了，而且的确有一条路径存在，所以它是一种质的突破，机器真的像人了，一定意义上堪比“登月”。

　　他认为，ChatGPT达到了相对产品化较好的程度，提高了大众对AI的意识，愿意主动去试用，因此证明它是一个好产品。 

　　2、会抢走人类饭碗？

　　有人担忧GPT会抢走人类的饭碗。李笛认为，ChatGPT用人类所能理解的语言来表达出了推理能力、总结能力，达到了至少是小学生、中学生、大学生正常写的情况。但他也表示，洞察往往来自于互相激发，“所以，真正想通过ChatGPT去得到知识，它的准确性是堪忧的，但是你和它交流的时候可以得到互相之间的激发。”

　　李笛称，ChatGPT与其说是一个知识或者洞察的提供者，不如说是一种行为模式的训练结果。“它让你训练到一个即便是没有太多洞察力、掌握一定知识的人，如果是这个人的话，也是这么去回答问题，你不会觉得他有太多扣分项”、“它实际上是一个行为模式的系统，而不是一个提供知识的系统。”

　　他还谈到，“有时候会期望ChatGPT对非知识类问题给出结论，但实际上它对非知识类问题不可能给出结论，只能给你它收集到或者咀嚼过的一些事实。”

　　“把这些参考资料给你，看似回答了你的问题，但实际上也没有给你结论，最后还是需要自己去判断。这个就很圆滑，确实很圆滑”，李笛说道。

　　3、搜索引擎会被取代？

　　段亦涛认为，ChatGPT肯定会改变搜索，但是不一定会冲突。因为搜索完全可以用这种技术，把这种能力提升到自己的搜索结果里，使得用户既可以体会对话的体验，又可以高效地获取信息，现在跟ChatGPT的交互方式还是以对话形式来做，这是一种非常简单，且能让大众体验的一种方式，但不一定是唯一的在产品中落地的方式。

　　另外，如今ChatGPT还没有做到结果可靠。令人比较放心的搜索结果是，列出原信息，而正确性、准确性、权威性是可以去判断的。但是如果把所有的东西全留在一个聊天机器人(10.980, 0.22, 2.04%)输出的时候，它的内容、洞察性，甚至正确性都是不完美的，这样的话消费者对其结果可能也不是特别放心。

　　所以，段亦涛认为，ChatGPT和搜索引擎可以共存、互补，甚至互相加强。

　　4、资本市场为何反应如此迅速？

　　从投资的角度，寿翀认为，目前二级市场的动向反映了大家对ChatGPT技术的期待，但是从专业投资的角度，其实ChatGPT离商业化还有一段距离，没有那么快。

　　寿翀称，原来更多的是人作为主体去使用工具，生产一篇文章或者做一个事情，其实核心驱动力(3.440, 0.06, 1.78%)来自于人本身，但现在有了ChatGPT以后，主次关系颠倒过来，人可能就是下个命令，真正在做事情的是机器，而不是人，变成了机器主导。

　　“当然人还是在后面操控，但这个事情本身从生产资料来说，是一个大的飞跃，从人为主体变成了机器为主体，这是一个大的变化，从投资的角度来说，它会引出一系列的在不同场景上的应用。”其表示，应用场景是AI最大的挑战，怎么解决产业核心问题，“在真正用户的场景上其实有非常多刚需的痛点，叫Must Help的一些事情，这些事情其实是最适合AI去解决的。”

　　寿翀也坦言，现在很多AI还一直在解决可有可无的问题，如果碰到商业化的天花板，就是用户不太愿意为此付费，用一下玩一玩还是可以的，但真正付费者寥寥，这是很多AI没有达到的痛点，所以离商业化应用还有一定距离。

　　他指出，ChatGPT慢慢和微软、Google等搜索引擎结合，可能是第一个非常好的应用场景，先来尝试，但如何通过这一技术实现商业变现，目前还处在探索的过程。

　　“资本市场其实反应还是比较强烈的，”寿翀认为，一旦资金、技术进来以后，其实最后核心的问题还是找到合适的场景，要把场景变现，找到商业模式，这样产业就能飞速发展起来，目前还有一段距离，任重道远。