Título original: "ChatGPT no puede moverse hacia arriba"
Crédito de la imagen: Generado por herramientas Unbounded AI
¿Sigues usando ChatGPT?
ChatGPT, que ha desencadenado un auge de la IA en todo el mundo, parece haber entrado en un período de cuello de botella.
El primero es sobre la tasa de uso de ChatGPT, hay datos desfavorables. A principios de junio, una encuesta publicada por Morgan Stanley mostró que solo el 19 % de los encuestados dijo que había usado ChatGPT antes, y solo el 4 % dijo que confiaba en ChatGPT. Según la encuesta, la proporción es sorprendentemente baja.
La encuesta se realizó en abril de este año, involucrando a 2.000 personas. Sin embargo, frente a la población mundial de 7.800 millones, ese tamaño de muestra no es grande, y también reduce su referencia hasta cierto punto.
También hay datos de una base más amplia que vale la pena señalar que el crecimiento de ChatGPT se ha desacelerado significativamente.
Según los datos de la herramienta de análisis de datos de sitios web SimilarWeb, la tasa de crecimiento de las visitas de ChatGPT en la etapa inicial fue asombrosa. La tasa de crecimiento mensual fue del 131,6 % en enero, del 62,5 % en febrero y del 55,8 % en marzo. se desaceleró significativamente en abril, con una tasa de crecimiento intermensual del 12,6%, y en mayo esta cifra pasó al 2,8%.
Con la popularización de ChatGPT, la base de referencia se hace más grande y es normal que la tasa de crecimiento se ralentice, sin embargo, de acuerdo con la tendencia actual, la tasa de crecimiento intermensual en junio también puede ser negativa.
A principios de este año, ChatGPT fue como un rayo, que permitió al mundo ver el poder de la IA generativa, y también hizo popular el GPT (modelo de Transformador de preentrenamiento generativo) detrás de él, desencadenando una ola de modelos a gran escala. emprendimiento Ha actualizado muchos números, el más impresionante de los cuales es la aplicación de consumo de más rápido crecimiento en la historia. Solo dos meses después de su lanzamiento, los usuarios activos mensuales de ChatGPT han superado los 100 millones.
Pero es difícil incluso para el creador dar una respuesta clara a su desarrollo futuro. Helen Toller, miembro de la junta directiva de OpenAI, dijo una vez: "Incluso las personas que los crearon no saben lo que pueden y no pueden hacer. Predigo que realmente entendemos todas las cosas que GPT-4 puede y no puede hacer". . Tomará algunos años".
El techo actual de ChatGPT no significa el techo de GPT, pero como producto respaldado por el modelo de lenguaje grande más poderoso en la actualidad, la tendencia de ChatGPT también puede convertirse en una ventana para observar la aplicación de GPT. Las fantasías sobre la IA continúan y ha pasado casi medio año. Lo que nos intriga es cómo se usa ChatGPT. ¿Está sobrevalorado?
01**¿Mucha gente realmente usa ChatGPT? **
Con respecto a la experiencia de usar ChatGPT, diferentes industrias y diferentes personas tienen diferentes respuestas. Algunas personas lo usan como un juguete y dejan de iniciar sesión después de usarlo una o dos veces; "no es lo suficientemente bueno".
Xia Nan pertenece a la tercera categoría. Se dedica a la industria del comercio exterior y puede usar ChatGPT para escribir correos electrónicos de trabajo y dejar que responda algunos problemas de la vida. Para usar mejor ChatGPT, envía instrucciones en inglés.
Desde que usó ChatGPT en febrero, su experiencia se ha dividido en tres etapas, al principio tenía curiosidad y quería lanzar muchas preguntas a ChatGPT para ver cómo respondía y explorarlo. Desde mayo, siente que ChatGPT se ha vuelto "estúpido". Lo que podía hacer antes, ahora no lo puede hacer. Ahora, su evaluación de ChatGPT es "no fácil de usar".
Por ejemplo, recientemente, su empresa se hizo cargo del negocio ODM (Fabricación de equipos originales) de un robot de cocina. Quería que ChatGPT proporcionara datos de pronóstico para este mercado. Después de repetidos empujones y tirones, ChatGPT todavía no le dio una respuesta. En cuanto a escribir correos electrónicos de trabajo, después de la capacitación, ChatGPT solo le dio un correo electrónico de seguimiento imperativo, y los textos extensos en el estilo oficial no eran lo que ella quería. Esperaba que "pueda escribir correos electrónicos educados, informativos y muy claros".
Ella siente que la razón por la que ChatGPT no puede hacerlo es porque "no entiende el mundo". No conseguía los resultados que quería, y lo usaba con menos frecuencia, de cinco o seis veces a la semana a una vez a la semana.
Por supuesto, hay muchos factores de influencia integrales detrás de dicha experiencia, que están relacionados con si el usuario ha preguntado sobre el campo en el que ChatGPT es bueno y si el usuario ha encontrado un método de comunicación adecuado con ChatGPT.
Lucy, que vive en Australia, ha estado usando ChatGPT en inglés desde que se lanzó a fines del año pasado. Ahora, usa ChatGPT todos los días para ordenar sus pensamientos sobre la investigación académica y aprender idiomas, que es una herramienta indispensable en su vida. Sin embargo, el problema de la precisión siempre la ha preocupado, y la referencia bibliográfica debe encontrarla ella misma: "Si cuestiono su respuesta, responderá a lo largo de mi línea de pensamiento".
Además de la experiencia diferente de usar ChatGPT, a juzgar por los datos, la tasa de penetración de ChatGPT no es tan amplia como se imaginaba por el momento.
Captura de pantalla del informe relacionado con Morgan Stanley
Además del informe de Morgan Stanley, hay algunos datos que pueden usarse como evidencia. Según datos de SimilarWeb, de marzo a mayo, Estados Unidos y Japón son los países con mayor cuota de tráfico para ChatGPT en el mundo, ocupando el primer y tercer lugar respectivamente. Recientemente, sin embargo, el tráfico en EE.UU. ha caído un 10,28%.
Fuente de distribución de tráfico global de ChatGPT/datos de SimilarWeb
En los Estados Unidos, a fines de mayo, el Pew Research Center publicó una encuesta. A mediados de marzo de este año, realizaron una encuesta entre más de 10,000 adultos estadounidenses. El 18% de ellos había escuchado mucho sobre ChatGPT y el 39% de las personas ha oído hablar de él un poco, y el 42% no ha oído hablar de él en absoluto.
En Japón, según el último informe de encuesta del MM General Research Institute, una agencia japonesa de consultoría e investigación de mercado de TIC, durante el período del 24 al 31 de mayo, 13.814 empleados pertenecientes a empresas japonesas y estadounidenses (incluidos 13.412 en Japón y 402 en el Estados Unidos) Según los resultados de la encuesta en línea realizada, la tasa de uso de ChatGPT de las empresas japonesas es solo del 7%, en comparación con la tasa de uso del 51% de las empresas estadounidenses, la diferencia entre las dos es de hasta 44 puntos porcentuales.
En las empresas japonesas, casi la mitad de los empleados (46 %) respondieron "no sé" ChatGPT, e incluso si conocen ChatGPT, la proporción de "no usar" también es del 42 %.
Todos estos son informes recientes, con un tamaño de muestra de alrededor de 10,000 personas. Sin embargo, después de la popularidad de ChatGPT, hay muchos informes sobre su uso en todo el mundo, con diferentes opiniones, y algunos incluso llegan a conclusiones opuestas. Los informes anteriores son de referencia, pero debido a las diferencias en las regiones y grupos de personas, es posible que no reflejen completamente la situación real.
También hay datos más claros y completos dignos de referencia, que pueden ayudarnos a comprender el estado de la aplicación de ChatGPT.
Según SimilarWeb, el crecimiento de ChatGPT se ha ralentizado significativamente, especialmente hasta junio. A partir del 20 de junio, han pasado dos tercios de junio y el número de visitas es aproximadamente un 38% menor que en mayo. Aproximadamente, para el 31 de junio. , si no hay especialmente con el nuevo estímulo, el tráfico mes a mes en junio puede caer.
Fuente de cambio de tráfico reciente de ChatGPT/datos de Web similar
Al mismo tiempo, también puede referirse a que, según SimilarWeb, en mayo, la tasa de rebote de ChatGPT fue del 12,59%, inferior a la de Google, Youtube, etc., y el 24 de junio, la tasa de rebote había subido a 37,37%. La duración promedio de la visita también se redujo de 8 minutos y 32 segundos a 7 minutos y 48 segundos.
Otro dato es el cambio de cuota de mercado de Bing tras acceder al modelo grande GPT.
Fuente/Contador de estadísticas
La cuota de mercado de Bing atrajo la atención cuando se introdujo GPT por primera vez en febrero y marzo. Según Statcounter, una agencia de seguimiento del tráfico de comunicaciones de sitios web, la cuota de mercado de Bing en marzo de 2023 era del 2,86 % y en mayo era del 2,77 %. aumentar, pero incluso También hay una tendencia a la baja.
02** ¿Qué limita ChatGPT? **
Se ha hablado durante mucho tiempo de los problemas en la aplicación de ChatGPT, pero el impacto de estos problemas en la popularidad de su aplicación puede ser más amplio de lo imaginado.
La primera es la cosa "estúpida".
A principios de junio, la voz de "ChatGPT se ha vuelto estúpido" provocó discusiones. Sin embargo, Logan Kilpatrick, el embajador de promoción de desarrolladores de OpenAI, respondió que desde el lanzamiento de GPT-4 el 14 de marzo, la ontología del modelo grande ha sido estática y no hay una gran cantidad de datos externos que contaminen el modelo. Al mismo tiempo, también admitió que el modelo grande en sí mismo es inestable, por lo que hay inconsistencias en las respuestas a palabras clave similares.
Un practicante de IA le dijo a Shenran que en mayo, los practicantes extranjeros compartieron artículos que demostraban que GPT se estaba volviendo estúpido en el foro de OpenAI. Recientemente, usó la API de GPT-4 para probarlo y permitirle resolver problemas de cálculo simples. A juzgar por la precisión de los resultados, GPT-4-0314 obtuvo la máxima puntuación, GPT-4 obtuvo 80 puntos y GPT-4-0613 apenas obtuvo 50 puntos. Entre ellos, 0314 y 0613 se refieren a las instantáneas del 14 de marzo y el 13 de junio (refiriéndose al estado de todo el sistema en un momento determinado). Este resultado le dio la sensación de que GPT-4 se estaba debilitando.
La última versión de OpenAI, GPT-4, es peor que GPT-3.5 en la generación de información, según un análisis experto del regulador NewsGuard. En un informe publicado en marzo de este año, NewsGuard mencionó que GPT-4 no solo respondió a narrativas de noticias completamente falsas cuando sus investigadores lo solicitaron, sino que también respondió peor que GPT-3.5.
En opinión de los profesionales de la industria de IA mencionados anteriormente, el resultado de este cambio es que los usuarios deben volverse más específicos y proactivos para guiar GPT-4 a fin de obtener la misma calidad de respuesta que en el pasado.
Esto también afecta nuevamente el umbral de uso de ChatGPT, lo que se desvía de la intención original de ChatGPT.
Al principio, cuando explotó ChatGPT, algunas personas de la industria analizaron Shenran. El impacto que trajo fue poner la inteligencia artificial general frente a cada usuario, y también redujo el umbral de la interacción humano-computadora al punto más bajo.
Pero por ahora, el umbral todavía existe. Desde el retrato del usuario de ChatGPT, también podemos ver la popularidad de este producto. Según datos de SimilarWeb, los usuarios se distribuyen principalmente en las industrias de tecnología y electrónica informática, entre las que la programación y el desarrollo de software representan la mayor proporción. Entre otras industrias, solo las consolas de videojuegos y los accesorios en la industria de los juegos representan una gran proporción de profesionales.
En la experiencia de usar ChatGPT, un ingeniero le dio a Shenran los comentarios más positivos y dijo que lo ha estado usando todo el tiempo, "puede ayudarme a resolver pequeños problemas de programas".
Aunque se dice que "no es la IA lo que te elimina, son las personas las que pueden usar la IA", si el umbral de uso de la gente común es cada vez más alto, también se desviará de la intención original de ChatGPT hasta cierto punto. medida.
Hay otros dos problemas a los que se ha enfrentado ChatGPT desde el principio, a saber, la precisión y la protección de la privacidad.
Según el informe de la agencia japonesa pertinente mencionada anteriormente, cuando se les preguntó qué problemas deben resolverse para continuar/expandir el uso de ChatGPT en el futuro, el 49 % de las empresas japonesas y el 45 % de las empresas estadounidenses respondieron "la precisión de el caso", seguido de "datos personales y otra privacidad (34% de empresas japonesas, 35% de empresas estadounidenses)", y "comprensión del problema (33% de empresas japonesas, 34% de empresas estadounidenses)".
En términos de precisión, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, también explicó que este programa afirmará con confianza que algo es cierto, pero de hecho está fabricado, como un político que está lleno de mentiras. Le dio a este fenómeno un nombre: "el problema de la alucinación".
En resumen, no es fácil lograr la tasa de precisión. La razón es porque no funciona por memoria sino por razonamiento deductivo. "Los grandes modelos de lenguaje se basan en Scrabble para el razonamiento. No pueden ser tan precisos como las bases de datos, y los humanos no pueden garantizar la precisión", dijo a Shenran Yang Yang, un ingeniero que se enfoca en la industria de la IA.
En materia de privacidad, OpenAI aún no ha dado una solución clara. Xiaohong, que trabaja en Canadá, le dijo a Shenran que la compañía envió una notificación por correo electrónico especialmente para permitir que todos usen ChatGPT con precaución.
Según estas limitaciones, los escenarios de aplicación de ChatGPT también son limitados.
Chen Momo, un inversionista que presta atención a la industria, le dijo a Shenran que en realidad es adecuado para la producción de contenido "impulsado por la productividad" en lugar de la producción de contenido "impulsado por la creatividad". En el primero, puede reemplazar una gran cantidad de mano de obra acumulada. experiencia.
La usuaria Luoluo ha estado usando ChatGPT desde abril. Abrió una membresía, que se usa principalmente para escribir guiones y redacción publicitaria. "Mientras pueda darle la fórmula correcta, básicamente puedo darme retroalimentación sobre el guión de cualquier pensamiento, pero Solo necesito cambiarlo cuando lo tenga". Ella dijo que el guión producido es relativamente básico y no se puede convertir en un éxito, pero no hay problema con su lógica."Puede ser compatible con una gran cantidad de salida de video como la rutina diaria de la empresa". Su frecuencia de uso actual de ChatGPT es básicamente una semana más de 3 veces.
Ahora, Xia Nan ha ajustado su estrategia y solo le ha hecho algunas preguntas de procedimiento, como el proceso de apertura de una tienda en línea de eBay. Aunque también puede preguntarle a Google y Baidu sobre este tipo de preguntas, "La respuesta de ChatGPT es mejor". Dio un ejemplo. Recientemente viajó a Alemania y le pidió a ChatGPT que organizara un plan de viaje para ella. Las respuestas dadas son informativas y los arreglos de transporte también son muy buenos.claro.
Estos usuarios a largo plazo de ChatGPT, sin importar si están satisfechos con la experiencia de ChatGPT o no, todos mencionaron que ChatGPT es más como Google y Baidu actualizados, lo que ha brindado algo de ayuda.
03**ChatGPT, ¿el significado simbólico es más alto que el significado real? **
Recientemente, OpenAI lanzó una App Store similar a la versión LLM para acelerar la construcción del ecosistema, y también se han expuesto algunas optimizaciones funcionales. También hay una señal escondida detrás de esto. GPT4 ha alcanzado el techo por el momento. Para acelerar la construcción ecológica, primero debemos optimizar la experiencia antes de que GPT5 no pueda salir.
Ya en abril, Sam Altman dijo que no había comenzado a trabajar en GPT-5, ni planeaba comenzar de inmediato. También dijo: "La era de los modelos grandes ha llegado a su fin".
Según el sitio web oficial de OpenAI, la cantidad de parámetros del modelo GPT (que puede entenderse como el material de lenguaje para alimentar el modelo) aumenta constantemente. GPT-1 es de 117 millones, GPT-2 tiene 1500 millones y GPT-3 se ha disparado a 175 000 millones. GPT-4, según un informe de la agencia de medios extranjera Semafor, es unas seis veces más grande que GPT-3 y tiene 10 000 mil millones de parámetros.
Anteriormente, Yang Yang también le dijo a Shenran que tal vez GPT-4 haya crecido hasta el final, el corpus es una razón, "solo hay excelentes recursos creados en la historia humana", y la limitación del modelo en sí también es una razón. En su opinión, GPT-4 ahora es limitado y debería tener la capacidad de no estar completamente desarrollado.
Recientemente, Yann LeCun, científico jefe de inteligencia artificial de Meta, la empresa matriz de Facebook, señaló que la tecnología de inteligencia artificial generativa detrás de ChatGPT ha entrado en un callejón sin salida y tiene demasiadas limitaciones.
Debido a la relación competitiva entre los gigantes, puede ser difícil utilizar esta afirmación como referencia objetiva. Pero lo que es seguro es que ChatGPT se ha encontrado con un cuello de botella.
Para que el modelo de lenguaje grande tenga una mejor aplicación, muchas personas dirigen su atención a la aplicación en el campo vertical.
Qin Kai, un practicante en la industria de la IA, hizo una metáfora de Shenran. Cuando la inteligencia artificial generalizada como ChatGPT se usa ampliamente, su capacidad es como la de los estudiantes de secundaria y universitarios. Cuando se combina con escenarios verticales, finamente tuning (en lenguaje natural) La tecnología utilizada en el procesamiento (también llamado ajuste fino) de los datos es lo suficientemente precisa y se adapta a la escena, y la habilidad puede convertirse en una maestría o doctorado, que puede resolver necesidades más específicas.
Yang Yang también está de acuerdo con esta opinión. Mencionó que el modelo actual solo se puede optimizar en aproximadamente el doble como máximo. "Todos tienen un consenso básico de que GPT-5 no traerá una evolución disruptiva. Es imposible lograr AGI (Inteligencia Artificial General) en el corto plazo". nivel de inteligencia).
Sin embargo, dijo que hacer aplicaciones verticales específicas ahora, en primer lugar, el costo es alto y el modelo de capacitación aún no es un costo pequeño para la empresa; en segundo lugar, hay problemas de seguridad y aislamiento de datos. El método actual es, "En el modelo grande Configure un modelo pequeño basado en lo básico", pero el problema es que la tecnología subyacente actual todavía está cambiando, "nadie sabe cuándo aparecerá el próximo modelo y cuándo aparecerá un modelo mejor", esto etapa intermedia hace que todos estén muy confundidos, "si tres Solo aparecerá cinco años después, por lo que no es una pérdida hacer productos verticales basados en modelos grandes, y existe la posibilidad de recuperar fondos después de que se implemente la escena. Pero si aparece pronto, entonces los productos verticales enchufables que todos están haciendo ahora no valen la pena. Qué significativo".
El inversionista Chen Momo dijo que esta es una pregunta de "primero el huevo o la gallina", y que todavía están dispuestos a analizar proyectos relacionados y cortar una aplicación de escenario específica en el campo segmentado, porque "incluso si la capa inferior cambia en el futuro , Mientras la industria no cambie, seguirá habiendo precipitaciones en la comprensión de la industria en la capa de aplicación".
Pero el problema que encuentran cuando miran el proyecto es que es difícil para alguien decirles exactamente cuántos costos de mano de obra puede ahorrar el producto. "Mirándolo, todavía es necesario asignar una persona a la máquina". Dio un ejemplo, centrándose en potenciar los documentos de I + D para seleccionar y resumir productos verticales relacionados. En el uso real, una persona todavía necesita seguir los resultados de la máquina para hacer más verificación, desarrollo y verificación. Investigación, de hecho, es difícil decir que la eficiencia tiene una optimización particularmente buena ", por lo que ahora, algunos inversores tenderán a esperar y ver.
Al prestar atención a los productos de las empresas emergentes de IA en el campo vertical, su sentimiento es: "Somos cautelosamente optimistas sobre las oportunidades de mejora industrial que brinda la tecnología. En la actualidad, su importancia en el mercado puede ser mayor que su importancia real". ."
Qin Kai concluyó que las personas tienen grandes expectativas para ChatGPT, pero hay dos cuellos de botella. En primer lugar, el modelo de lenguaje grande de próxima generación tiene rendimientos decrecientes a través de una escala de parámetros más grande y un poder de cómputo más fuerte, y es posible que las expectativas de las personas no se cumplan pronto. En segundo lugar, los modelos actuales de lenguaje extenso son generalizables y requieren mucho tiempo para resolver problemas específicos y reales. En la actualidad, la IA generativa en el campo vertical se ha convertido en una tarea manual para necesidades personalizadas y un despliegue privado para empresas específicas". El modelo subyacente se basa en el método del transformador y carece de la capacidad de resolver problemas muy complejos. La situación actual de la aplicación está lejos de ser el nivel esperado. Lejos".
La aplicación aún continúa, la tecnología aún se está desarrollando y la aplicación y el potencial de ChatGPT aún deben esperar y ver. Aun así, ChatGPT ya ha mejorado la eficiencia de producción de algunas personas en un orden de magnitud. Incluso si hay un cuello de botella en este momento, "ChatGPT ya es un gran producto, y eso es suficiente", dijo Yang Yang.
*A pedido de los entrevistados, Xia Nan, Lucy, Yang Yang, Xiaohong y Luo Luo son seudónimos en este artículo.
Ver originales
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El crecimiento se está desacelerando, ¿ChatGPT ha entrado en un período de cuello de botella?
Fuente: "Deep Burning" (ID: shenrancaijing), autor: Li Qiuhan, editor: Wei Jia
Título original: "ChatGPT no puede moverse hacia arriba"
¿Sigues usando ChatGPT?
ChatGPT, que ha desencadenado un auge de la IA en todo el mundo, parece haber entrado en un período de cuello de botella.
El primero es sobre la tasa de uso de ChatGPT, hay datos desfavorables. A principios de junio, una encuesta publicada por Morgan Stanley mostró que solo el 19 % de los encuestados dijo que había usado ChatGPT antes, y solo el 4 % dijo que confiaba en ChatGPT. Según la encuesta, la proporción es sorprendentemente baja.
La encuesta se realizó en abril de este año, involucrando a 2.000 personas. Sin embargo, frente a la población mundial de 7.800 millones, ese tamaño de muestra no es grande, y también reduce su referencia hasta cierto punto.
También hay datos de una base más amplia que vale la pena señalar que el crecimiento de ChatGPT se ha desacelerado significativamente.
Según los datos de la herramienta de análisis de datos de sitios web SimilarWeb, la tasa de crecimiento de las visitas de ChatGPT en la etapa inicial fue asombrosa. La tasa de crecimiento mensual fue del 131,6 % en enero, del 62,5 % en febrero y del 55,8 % en marzo. se desaceleró significativamente en abril, con una tasa de crecimiento intermensual del 12,6%, y en mayo esta cifra pasó al 2,8%.
Con la popularización de ChatGPT, la base de referencia se hace más grande y es normal que la tasa de crecimiento se ralentice, sin embargo, de acuerdo con la tendencia actual, la tasa de crecimiento intermensual en junio también puede ser negativa.
A principios de este año, ChatGPT fue como un rayo, que permitió al mundo ver el poder de la IA generativa, y también hizo popular el GPT (modelo de Transformador de preentrenamiento generativo) detrás de él, desencadenando una ola de modelos a gran escala. emprendimiento Ha actualizado muchos números, el más impresionante de los cuales es la aplicación de consumo de más rápido crecimiento en la historia. Solo dos meses después de su lanzamiento, los usuarios activos mensuales de ChatGPT han superado los 100 millones.
Pero es difícil incluso para el creador dar una respuesta clara a su desarrollo futuro. Helen Toller, miembro de la junta directiva de OpenAI, dijo una vez: "Incluso las personas que los crearon no saben lo que pueden y no pueden hacer. Predigo que realmente entendemos todas las cosas que GPT-4 puede y no puede hacer". . Tomará algunos años".
El techo actual de ChatGPT no significa el techo de GPT, pero como producto respaldado por el modelo de lenguaje grande más poderoso en la actualidad, la tendencia de ChatGPT también puede convertirse en una ventana para observar la aplicación de GPT. Las fantasías sobre la IA continúan y ha pasado casi medio año. Lo que nos intriga es cómo se usa ChatGPT. ¿Está sobrevalorado?
01**¿Mucha gente realmente usa ChatGPT? **
Con respecto a la experiencia de usar ChatGPT, diferentes industrias y diferentes personas tienen diferentes respuestas. Algunas personas lo usan como un juguete y dejan de iniciar sesión después de usarlo una o dos veces; "no es lo suficientemente bueno".
Xia Nan pertenece a la tercera categoría. Se dedica a la industria del comercio exterior y puede usar ChatGPT para escribir correos electrónicos de trabajo y dejar que responda algunos problemas de la vida. Para usar mejor ChatGPT, envía instrucciones en inglés.
Desde que usó ChatGPT en febrero, su experiencia se ha dividido en tres etapas, al principio tenía curiosidad y quería lanzar muchas preguntas a ChatGPT para ver cómo respondía y explorarlo. Desde mayo, siente que ChatGPT se ha vuelto "estúpido". Lo que podía hacer antes, ahora no lo puede hacer. Ahora, su evaluación de ChatGPT es "no fácil de usar".
Por ejemplo, recientemente, su empresa se hizo cargo del negocio ODM (Fabricación de equipos originales) de un robot de cocina. Quería que ChatGPT proporcionara datos de pronóstico para este mercado. Después de repetidos empujones y tirones, ChatGPT todavía no le dio una respuesta. En cuanto a escribir correos electrónicos de trabajo, después de la capacitación, ChatGPT solo le dio un correo electrónico de seguimiento imperativo, y los textos extensos en el estilo oficial no eran lo que ella quería. Esperaba que "pueda escribir correos electrónicos educados, informativos y muy claros".
Ella siente que la razón por la que ChatGPT no puede hacerlo es porque "no entiende el mundo". No conseguía los resultados que quería, y lo usaba con menos frecuencia, de cinco o seis veces a la semana a una vez a la semana.
Por supuesto, hay muchos factores de influencia integrales detrás de dicha experiencia, que están relacionados con si el usuario ha preguntado sobre el campo en el que ChatGPT es bueno y si el usuario ha encontrado un método de comunicación adecuado con ChatGPT.
Lucy, que vive en Australia, ha estado usando ChatGPT en inglés desde que se lanzó a fines del año pasado. Ahora, usa ChatGPT todos los días para ordenar sus pensamientos sobre la investigación académica y aprender idiomas, que es una herramienta indispensable en su vida. Sin embargo, el problema de la precisión siempre la ha preocupado, y la referencia bibliográfica debe encontrarla ella misma: "Si cuestiono su respuesta, responderá a lo largo de mi línea de pensamiento".
Además de la experiencia diferente de usar ChatGPT, a juzgar por los datos, la tasa de penetración de ChatGPT no es tan amplia como se imaginaba por el momento.
Además del informe de Morgan Stanley, hay algunos datos que pueden usarse como evidencia. Según datos de SimilarWeb, de marzo a mayo, Estados Unidos y Japón son los países con mayor cuota de tráfico para ChatGPT en el mundo, ocupando el primer y tercer lugar respectivamente. Recientemente, sin embargo, el tráfico en EE.UU. ha caído un 10,28%.
En los Estados Unidos, a fines de mayo, el Pew Research Center publicó una encuesta. A mediados de marzo de este año, realizaron una encuesta entre más de 10,000 adultos estadounidenses. El 18% de ellos había escuchado mucho sobre ChatGPT y el 39% de las personas ha oído hablar de él un poco, y el 42% no ha oído hablar de él en absoluto.
En Japón, según el último informe de encuesta del MM General Research Institute, una agencia japonesa de consultoría e investigación de mercado de TIC, durante el período del 24 al 31 de mayo, 13.814 empleados pertenecientes a empresas japonesas y estadounidenses (incluidos 13.412 en Japón y 402 en el Estados Unidos) Según los resultados de la encuesta en línea realizada, la tasa de uso de ChatGPT de las empresas japonesas es solo del 7%, en comparación con la tasa de uso del 51% de las empresas estadounidenses, la diferencia entre las dos es de hasta 44 puntos porcentuales.
En las empresas japonesas, casi la mitad de los empleados (46 %) respondieron "no sé" ChatGPT, e incluso si conocen ChatGPT, la proporción de "no usar" también es del 42 %.
Todos estos son informes recientes, con un tamaño de muestra de alrededor de 10,000 personas. Sin embargo, después de la popularidad de ChatGPT, hay muchos informes sobre su uso en todo el mundo, con diferentes opiniones, y algunos incluso llegan a conclusiones opuestas. Los informes anteriores son de referencia, pero debido a las diferencias en las regiones y grupos de personas, es posible que no reflejen completamente la situación real.
También hay datos más claros y completos dignos de referencia, que pueden ayudarnos a comprender el estado de la aplicación de ChatGPT.
Según SimilarWeb, el crecimiento de ChatGPT se ha ralentizado significativamente, especialmente hasta junio. A partir del 20 de junio, han pasado dos tercios de junio y el número de visitas es aproximadamente un 38% menor que en mayo. Aproximadamente, para el 31 de junio. , si no hay especialmente con el nuevo estímulo, el tráfico mes a mes en junio puede caer.
Al mismo tiempo, también puede referirse a que, según SimilarWeb, en mayo, la tasa de rebote de ChatGPT fue del 12,59%, inferior a la de Google, Youtube, etc., y el 24 de junio, la tasa de rebote había subido a 37,37%. La duración promedio de la visita también se redujo de 8 minutos y 32 segundos a 7 minutos y 48 segundos.
Otro dato es el cambio de cuota de mercado de Bing tras acceder al modelo grande GPT.
La cuota de mercado de Bing atrajo la atención cuando se introdujo GPT por primera vez en febrero y marzo. Según Statcounter, una agencia de seguimiento del tráfico de comunicaciones de sitios web, la cuota de mercado de Bing en marzo de 2023 era del 2,86 % y en mayo era del 2,77 %. aumentar, pero incluso También hay una tendencia a la baja.
02** ¿Qué limita ChatGPT? **
Se ha hablado durante mucho tiempo de los problemas en la aplicación de ChatGPT, pero el impacto de estos problemas en la popularidad de su aplicación puede ser más amplio de lo imaginado.
La primera es la cosa "estúpida".
A principios de junio, la voz de "ChatGPT se ha vuelto estúpido" provocó discusiones. Sin embargo, Logan Kilpatrick, el embajador de promoción de desarrolladores de OpenAI, respondió que desde el lanzamiento de GPT-4 el 14 de marzo, la ontología del modelo grande ha sido estática y no hay una gran cantidad de datos externos que contaminen el modelo. Al mismo tiempo, también admitió que el modelo grande en sí mismo es inestable, por lo que hay inconsistencias en las respuestas a palabras clave similares.
Un practicante de IA le dijo a Shenran que en mayo, los practicantes extranjeros compartieron artículos que demostraban que GPT se estaba volviendo estúpido en el foro de OpenAI. Recientemente, usó la API de GPT-4 para probarlo y permitirle resolver problemas de cálculo simples. A juzgar por la precisión de los resultados, GPT-4-0314 obtuvo la máxima puntuación, GPT-4 obtuvo 80 puntos y GPT-4-0613 apenas obtuvo 50 puntos. Entre ellos, 0314 y 0613 se refieren a las instantáneas del 14 de marzo y el 13 de junio (refiriéndose al estado de todo el sistema en un momento determinado). Este resultado le dio la sensación de que GPT-4 se estaba debilitando.
La última versión de OpenAI, GPT-4, es peor que GPT-3.5 en la generación de información, según un análisis experto del regulador NewsGuard. En un informe publicado en marzo de este año, NewsGuard mencionó que GPT-4 no solo respondió a narrativas de noticias completamente falsas cuando sus investigadores lo solicitaron, sino que también respondió peor que GPT-3.5.
En opinión de los profesionales de la industria de IA mencionados anteriormente, el resultado de este cambio es que los usuarios deben volverse más específicos y proactivos para guiar GPT-4 a fin de obtener la misma calidad de respuesta que en el pasado.
Esto también afecta nuevamente el umbral de uso de ChatGPT, lo que se desvía de la intención original de ChatGPT.
Al principio, cuando explotó ChatGPT, algunas personas de la industria analizaron Shenran. El impacto que trajo fue poner la inteligencia artificial general frente a cada usuario, y también redujo el umbral de la interacción humano-computadora al punto más bajo.
Pero por ahora, el umbral todavía existe. Desde el retrato del usuario de ChatGPT, también podemos ver la popularidad de este producto. Según datos de SimilarWeb, los usuarios se distribuyen principalmente en las industrias de tecnología y electrónica informática, entre las que la programación y el desarrollo de software representan la mayor proporción. Entre otras industrias, solo las consolas de videojuegos y los accesorios en la industria de los juegos representan una gran proporción de profesionales.
En la experiencia de usar ChatGPT, un ingeniero le dio a Shenran los comentarios más positivos y dijo que lo ha estado usando todo el tiempo, "puede ayudarme a resolver pequeños problemas de programas".
Aunque se dice que "no es la IA lo que te elimina, son las personas las que pueden usar la IA", si el umbral de uso de la gente común es cada vez más alto, también se desviará de la intención original de ChatGPT hasta cierto punto. medida.
Hay otros dos problemas a los que se ha enfrentado ChatGPT desde el principio, a saber, la precisión y la protección de la privacidad.
Según el informe de la agencia japonesa pertinente mencionada anteriormente, cuando se les preguntó qué problemas deben resolverse para continuar/expandir el uso de ChatGPT en el futuro, el 49 % de las empresas japonesas y el 45 % de las empresas estadounidenses respondieron "la precisión de el caso", seguido de "datos personales y otra privacidad (34% de empresas japonesas, 35% de empresas estadounidenses)", y "comprensión del problema (33% de empresas japonesas, 34% de empresas estadounidenses)".
En términos de precisión, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, también explicó que este programa afirmará con confianza que algo es cierto, pero de hecho está fabricado, como un político que está lleno de mentiras. Le dio a este fenómeno un nombre: "el problema de la alucinación".
En resumen, no es fácil lograr la tasa de precisión. La razón es porque no funciona por memoria sino por razonamiento deductivo. "Los grandes modelos de lenguaje se basan en Scrabble para el razonamiento. No pueden ser tan precisos como las bases de datos, y los humanos no pueden garantizar la precisión", dijo a Shenran Yang Yang, un ingeniero que se enfoca en la industria de la IA.
En materia de privacidad, OpenAI aún no ha dado una solución clara. Xiaohong, que trabaja en Canadá, le dijo a Shenran que la compañía envió una notificación por correo electrónico especialmente para permitir que todos usen ChatGPT con precaución.
Según estas limitaciones, los escenarios de aplicación de ChatGPT también son limitados.
Chen Momo, un inversionista que presta atención a la industria, le dijo a Shenran que en realidad es adecuado para la producción de contenido "impulsado por la productividad" en lugar de la producción de contenido "impulsado por la creatividad". En el primero, puede reemplazar una gran cantidad de mano de obra acumulada. experiencia.
La usuaria Luoluo ha estado usando ChatGPT desde abril. Abrió una membresía, que se usa principalmente para escribir guiones y redacción publicitaria. "Mientras pueda darle la fórmula correcta, básicamente puedo darme retroalimentación sobre el guión de cualquier pensamiento, pero Solo necesito cambiarlo cuando lo tenga". Ella dijo que el guión producido es relativamente básico y no se puede convertir en un éxito, pero no hay problema con su lógica."Puede ser compatible con una gran cantidad de salida de video como la rutina diaria de la empresa". Su frecuencia de uso actual de ChatGPT es básicamente una semana más de 3 veces.
Ahora, Xia Nan ha ajustado su estrategia y solo le ha hecho algunas preguntas de procedimiento, como el proceso de apertura de una tienda en línea de eBay. Aunque también puede preguntarle a Google y Baidu sobre este tipo de preguntas, "La respuesta de ChatGPT es mejor". Dio un ejemplo. Recientemente viajó a Alemania y le pidió a ChatGPT que organizara un plan de viaje para ella. Las respuestas dadas son informativas y los arreglos de transporte también son muy buenos.claro.
Estos usuarios a largo plazo de ChatGPT, sin importar si están satisfechos con la experiencia de ChatGPT o no, todos mencionaron que ChatGPT es más como Google y Baidu actualizados, lo que ha brindado algo de ayuda.
03**ChatGPT, ¿el significado simbólico es más alto que el significado real? **
Recientemente, OpenAI lanzó una App Store similar a la versión LLM para acelerar la construcción del ecosistema, y también se han expuesto algunas optimizaciones funcionales. También hay una señal escondida detrás de esto. GPT4 ha alcanzado el techo por el momento. Para acelerar la construcción ecológica, primero debemos optimizar la experiencia antes de que GPT5 no pueda salir.
Ya en abril, Sam Altman dijo que no había comenzado a trabajar en GPT-5, ni planeaba comenzar de inmediato. También dijo: "La era de los modelos grandes ha llegado a su fin".
Según el sitio web oficial de OpenAI, la cantidad de parámetros del modelo GPT (que puede entenderse como el material de lenguaje para alimentar el modelo) aumenta constantemente. GPT-1 es de 117 millones, GPT-2 tiene 1500 millones y GPT-3 se ha disparado a 175 000 millones. GPT-4, según un informe de la agencia de medios extranjera Semafor, es unas seis veces más grande que GPT-3 y tiene 10 000 mil millones de parámetros.
Anteriormente, Yang Yang también le dijo a Shenran que tal vez GPT-4 haya crecido hasta el final, el corpus es una razón, "solo hay excelentes recursos creados en la historia humana", y la limitación del modelo en sí también es una razón. En su opinión, GPT-4 ahora es limitado y debería tener la capacidad de no estar completamente desarrollado.
Recientemente, Yann LeCun, científico jefe de inteligencia artificial de Meta, la empresa matriz de Facebook, señaló que la tecnología de inteligencia artificial generativa detrás de ChatGPT ha entrado en un callejón sin salida y tiene demasiadas limitaciones.
Debido a la relación competitiva entre los gigantes, puede ser difícil utilizar esta afirmación como referencia objetiva. Pero lo que es seguro es que ChatGPT se ha encontrado con un cuello de botella.
Para que el modelo de lenguaje grande tenga una mejor aplicación, muchas personas dirigen su atención a la aplicación en el campo vertical.
Qin Kai, un practicante en la industria de la IA, hizo una metáfora de Shenran. Cuando la inteligencia artificial generalizada como ChatGPT se usa ampliamente, su capacidad es como la de los estudiantes de secundaria y universitarios. Cuando se combina con escenarios verticales, finamente tuning (en lenguaje natural) La tecnología utilizada en el procesamiento (también llamado ajuste fino) de los datos es lo suficientemente precisa y se adapta a la escena, y la habilidad puede convertirse en una maestría o doctorado, que puede resolver necesidades más específicas.
Yang Yang también está de acuerdo con esta opinión. Mencionó que el modelo actual solo se puede optimizar en aproximadamente el doble como máximo. "Todos tienen un consenso básico de que GPT-5 no traerá una evolución disruptiva. Es imposible lograr AGI (Inteligencia Artificial General) en el corto plazo". nivel de inteligencia).
Sin embargo, dijo que hacer aplicaciones verticales específicas ahora, en primer lugar, el costo es alto y el modelo de capacitación aún no es un costo pequeño para la empresa; en segundo lugar, hay problemas de seguridad y aislamiento de datos. El método actual es, "En el modelo grande Configure un modelo pequeño basado en lo básico", pero el problema es que la tecnología subyacente actual todavía está cambiando, "nadie sabe cuándo aparecerá el próximo modelo y cuándo aparecerá un modelo mejor", esto etapa intermedia hace que todos estén muy confundidos, "si tres Solo aparecerá cinco años después, por lo que no es una pérdida hacer productos verticales basados en modelos grandes, y existe la posibilidad de recuperar fondos después de que se implemente la escena. Pero si aparece pronto, entonces los productos verticales enchufables que todos están haciendo ahora no valen la pena. Qué significativo".
El inversionista Chen Momo dijo que esta es una pregunta de "primero el huevo o la gallina", y que todavía están dispuestos a analizar proyectos relacionados y cortar una aplicación de escenario específica en el campo segmentado, porque "incluso si la capa inferior cambia en el futuro , Mientras la industria no cambie, seguirá habiendo precipitaciones en la comprensión de la industria en la capa de aplicación".
Pero el problema que encuentran cuando miran el proyecto es que es difícil para alguien decirles exactamente cuántos costos de mano de obra puede ahorrar el producto. "Mirándolo, todavía es necesario asignar una persona a la máquina". Dio un ejemplo, centrándose en potenciar los documentos de I + D para seleccionar y resumir productos verticales relacionados. En el uso real, una persona todavía necesita seguir los resultados de la máquina para hacer más verificación, desarrollo y verificación. Investigación, de hecho, es difícil decir que la eficiencia tiene una optimización particularmente buena ", por lo que ahora, algunos inversores tenderán a esperar y ver.
Al prestar atención a los productos de las empresas emergentes de IA en el campo vertical, su sentimiento es: "Somos cautelosamente optimistas sobre las oportunidades de mejora industrial que brinda la tecnología. En la actualidad, su importancia en el mercado puede ser mayor que su importancia real". ."
Qin Kai concluyó que las personas tienen grandes expectativas para ChatGPT, pero hay dos cuellos de botella. En primer lugar, el modelo de lenguaje grande de próxima generación tiene rendimientos decrecientes a través de una escala de parámetros más grande y un poder de cómputo más fuerte, y es posible que las expectativas de las personas no se cumplan pronto. En segundo lugar, los modelos actuales de lenguaje extenso son generalizables y requieren mucho tiempo para resolver problemas específicos y reales. En la actualidad, la IA generativa en el campo vertical se ha convertido en una tarea manual para necesidades personalizadas y un despliegue privado para empresas específicas". El modelo subyacente se basa en el método del transformador y carece de la capacidad de resolver problemas muy complejos. La situación actual de la aplicación está lejos de ser el nivel esperado. Lejos".
La aplicación aún continúa, la tecnología aún se está desarrollando y la aplicación y el potencial de ChatGPT aún deben esperar y ver. Aun así, ChatGPT ya ha mejorado la eficiencia de producción de algunas personas en un orden de magnitud. Incluso si hay un cuello de botella en este momento, "ChatGPT ya es un gran producto, y eso es suficiente", dijo Yang Yang.
*A pedido de los entrevistados, Xia Nan, Lucy, Yang Yang, Xiaohong y Luo Luo son seudónimos en este artículo.