titus风口「风口上的ChatGPT，且看怎么落地？」

声明：本文来自于微信公众号锌刻度（ID：znkedu），作者：陈邓新，授权转载发布。

当下，“AI风暴”愈刮愈烈。

ChatGPT成为互联网最大的“风口”，微软借此市值重返“两万亿美元俱乐部”，谷歌也不甘示弱与之针锋相对。

国外巨头兵戎相见，国内巨头也运筹帷幄。

大大小小的互联网玩家纷纷下场，以各种形式迎接或拥抱ChatGPT，唯恐错过这场技术革命的盛宴。

似乎，ChatGPT成为互联网的下一个技术支点，未来势必撬动全球互联网的巨大价值，事实果真如此吗?

其实，ChatGPT落地是否顺利，考验着ChatGPT的生命力。

ChatGPT出圈，离不开半监督学习算法

AI，再度全球出圈了。

上一次出圈要追溯到2016年，那一年谷歌的AlphGo击败围棋天王李世石，让世人见识到AI的颠覆力。

这一次，主角由谷歌变成了微软。

更为关键的是，AI的本质也有了翻天覆地的变化，ChatGPT比AlphGo更能打。

据公开资料显示，ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、论文等任务。

一名业内人士告诉锌刻度:“ChatGPT一改以往AI曲高和寡的刻板印象，通过对话的形式拉近了与普通人的距离，并可以满足多数人的日常需求，这是其出圈的关键所在。”

从技术角度来看，ChatGPT背后的大模型创新地启用了半监督学习算法，通过交互式对话来逐步摸清用户的意图，甚至一些复杂问题也不在话下，再有针对性地给出合适的答案，这与以往侧重无监督学习不一样。

对此，京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬博士表示:“ChatGPT把生成的文本模型更加‘组织化’，这是非常大的技术创新。”实际上，如果没有人的数据甄选，这个模型参数即便大十几倍，也很难达到这个效果。他谈到，某种意义上，这其实是对过去一味追求（参数）大和追求无监督学习的一个路线修正。

如此一来，互动体验性颇为流畅，从而给用户留下惊艳的印象。

换而言之，ChatGPT堪称第一款真正意义上的AI原生的产品，具备高完整度，高体验性，高平台性的特征。

直到iPhone出现，“iOS+手机产品+生态”的一体化，集成当前最新的系列技术，不带任何旧包袱，让大家眼睛一亮，看到了真正的移动时代的形态。

这么来看，ChatGPT这么火是有道理的。

反映到资本市场，则是一派觥筹交错的景象:据Wind数据，A股ChatGPT指数共纳入24只个股，年初至今无一下跌，多家公司录得惊人涨幅，引得交易所关注函不断。

譬如，汉王科技因粘上ChatGPT概念，2023年1月1日至2月13日涨幅高达118.87%，从而收到深交所的关注函，在回函中公司坦承多家机构趁机减持。

从二维走向三维，落地大不易

以上可见，ChatGPT引爆了科技军备竞赛，也点燃了资本炒作的热情。

一名私募人士告诉锌刻度:“不少上市公司对ChatGPT趋之若鹜，唯恐与热点失之交臂，但手中的干货并不多，蹭概念的嫌疑很大。”

该私募人士指出，资本市场从来不乏新概念，也不吝啬对革新者的赞美，元宇宙、NFT等曾经都炙手可热，如今却门庭冷落，不再受A股投资者的待见。

毕竟，讲故事容易，落地却难多了。

对ChatGPT而言亦是如此，眼下大众对ChatGPT预期很高，有声音认为其完全可以替代部分岗位，部分采编、办公室文员、底层程序员、法律助理等恐面临失业的风险。

可事实或许并非如此。

ChatGPT虽然能力强大，但距离取代人类还谈之过早，皆因不同岗位有不同的潜在价值，创新价值、情绪价值、青春价值、文化价值、责任价值、格局价值等是冰冷的ChatGPT还暂时无法提供的。

譬如，一名女文员的文字技能或许可以被ChatGPT取代，但高情商却难以取代，如何巧妙地处理好办公室关系、如何让人如沐春风，这是ChatGPT学不会的。

其实，面对“ChatGPT将取代哪些人工岗位”，ChatGPT也坦承:“一些重复性和高度规范化的工作可能会被自动化和机器人取代，但不意味着所有这样的工作都将被取代。”

对此，微软创始人盖茨日前在接受媒体采访时表示:“人工智能不会产生如此威胁，教师不会减少，医生也不会减少。从长远来看，效率的提高会使得人们的工作时间减少。因为当人工智能接管日常任务时，员工可以专注于更重要的工作。”

这意味着，市场对ChatGPT的落地仍有分歧。

事实上，ChatGPT落地沿着最小阻力前行:第一步是重塑搜索引擎，毕竟搜索原本就是知识的积累与运用，与ChatGPT的底色相契合。

但仅仅这样是不够的，ChatGPT要从二维向三维，释放更大的商业潜力、赋予更好的生活方式，唯有赋能千行百业才能打开天花板。

一言以蔽之，ChatGPT与产业深度融合，才能从量变走向质变。

赋能千行百业，方能走得更远更久

需要注意的是，ChatGPT与产业深度融合，京东占据了天然优势。

京东以电商起家，一端连接用户，另外一端连接企业，旗下业务覆盖零售、金融、健康、工业、城市等行业，诞生之初就具备产业基因，再叠加深耕产业云计算与服务多年，以技术促产业、以产业谋增长，成为国内云计算赛道上最懂产业的云。

实际上，诞生于2020年的“言犀”，堪称对话式AI落地的典型范例。

京东智能客服系统、京小智平台商家服务系统、智能金融服务大脑、智能政务热线、言犀智能外呼、言犀数字人等创新对话与交互技术产品，均基于“言犀”之上。

以京小智为例，与5.8亿用户进行过智能交互，已为17.8万商家提供智能咨询与导购服务，为商家节省30%+人力成本，服务已覆盖零售行业超过80%品类。目前，已有50%+京东平台商家开通京小智，包括美的、华为、阿迪达斯、联想等知名品牌。

同时，言犀将对话式AI技术与零售、金融、政务、交通等行业场景深度耦合，助力山西大同、河北保定、广东东莞、北京通州等多地政务服务热线智能化升级，与江南农商银行联合推出国内首个能独立、全程办理银行真实交易的VTM数字员工，智能服务应用多点开花。

更为重要的是，“言犀”需要解决真实世界深度复杂的任务，而非对话闲聊，对多跳推理、数值推理和高噪音场景下口语化表达的处理要求更高。

由此可见，京东有良好的土壤培育对话式AI以及AIGC的产业化。

首先，算力充沛。

京东云运营着全世界最大规模的Docker集群、Kubernetes集群，且全球首座超算中心已落户重庆，再叠加“云舰”可以兼容全球TOP10公有云及私有云平台，从而具备了高弹性调度，随时应对突发的并发需求。

其次，模型强悍。

京东云拥有K-PLUG、织女模型、视觉模型、知识融合预训练模型、长文本阅读模型、数值推理模型、时序知识图谱TSQA模型等，上述模型个个能打。

织女模型在全球自然语言处理领域顶级测试GLUE中，超越同场竞技的微软、Facebook、斯坦福大学等对手，一举夺魁;K-PLUG知识融合预训练模型足以媲美优秀的人类写手，目前共生成文案30亿字，已应用于京东发现好货频道、搭配购、AI 直播带货等，累计带来超过3亿元GMV……

再次，垂直行业知识沉淀丰富。

京东云拥有丰富的用户交互沉淀，仅“言犀”就要与5.8亿用户每天进行1000万次人机对话，且拥有4层知识体系、3000万知识点以及100万金牌话术，这些脱敏后的高质量、精准的数据为AI的不断进化提供了源源不断的驱动力。

最后，场景精准。

京东云面向零售、物流、互联网、健康、政务、农业、交通、能源、制造、汽车等12个垂直行业，以聚焦于200个解决方案来应对客户不同的数字化需求，从而形成“场景+能力”的倍增效应。

譬如，京东云携手智云天工，以“智能终端+弹性算力”模式，接入常州区域内近千家工厂的7万多台设备，赋能区域生产产能“一网通享”，成功消化15亿多元的剩余产能，实现区域内产业结构转型升级。

总而言之，ChatGPT的面世，让世人看到AI从梦想走向现实的曙光，虽然这个过程尚存在跨越技术落地的鸿沟，但距离却是越来越近了。

毕竟，“言犀”跨过对话式AI落地最难的一关，为ChatGPT前行指明了方向。