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ChatGPT搞钱行不行******

  一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

  免费服务仍将继续

  “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。

  去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。

  当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。

  但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

  据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。

  烧不起的模型成本

  尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。

  有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

  “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

  但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

  “钱景”在哪

  长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

  洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。

  但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。

  天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。

  张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

  AIGC商业化,侵权与被侵权

  AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

  张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

  此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

  郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。

  北京商报记者 杨月涵

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【网络强国这十年】当电表连上大数据,让“双碳”目标更近一步******

  【网络强国这十年——行业观点篇】

  如今,碳中和已在全球范围内达成共识。要实现碳中和,需要在各行业进行深度脱碳。随着大数据、人工智能等新技术的应用,电力行业也在积极革新,推动建设数字基础设施,助推电力行业“双碳”目标的实现。

  党的二十大报告提出,推动能源清洁低碳高效利用,推进工业、建筑、交通等领域清洁低碳转型。近年来,志翔科技围绕能源大数据生态,孵化了系列能源大数据产品,在电力企业得到广泛应用,有力支撑国家新型电力系统建设。近日,志翔科技总裁蒋天仪做客光明网“网络强国这十年”专栏,畅谈大数据如何助推电力行业智能化升级,支撑行业碳计量的精准化,为“碳达峰、碳中和”目标实施奠定基础条件。

【网络强国这十年】当电表连上大数据,让“双碳”目标更近一步

  传统电网的电力数据来源分散、结构多样、质量参差不齐;基于这样的数据很难提供全面精准的数据服务。万物互联时代,数据采集的手段和数据的质量都有了飞跃。充分进行数据采集和处理分析并指导业务,是保障大规模新能源并网和消纳的基本条件之一。蒋天仪认为“精细化”的数据运营管理和计量是关键。

  在目前电力行业有一个“三可”的说法(可观:客观采集获取用电数据、可测:精准监测和测量、可控:在可观可测的基础上按需控制),蒋天仪认为,其实在三可的基础上,还可增加“可调”。他介绍,通过大数据分析,目前已经基本达到“可观可测”,这也是“可控”的前提条件。那么,如何让调控更加科学有效?就需要更加精细化的调节调度,即“可调”。

  为此,志翔科技研发了非介入式负荷分析产品。通过在新一代智能物联网表上安装边缘计算模块,利用电力指纹技术可以提供精准的用电设备负荷、能耗、使用状况等信息的侦知和分析。电力公司利用非介入式负荷分析产品,可以更精准辨识户内负荷,输出相应用电设备的能耗详单,为用电高峰期制定错峰用电方案提供有力数据支撑。

  “过去,我们通过电表只是知道这一户用了多少电,不清楚具体有什么设备在用。但安装非介入式负荷辨识产品模块之后,电力企业可以更加精细地掌握用电情况。”蒋天仪说。

  记者了解到,除了工业企业生产和用户生活的用电负荷精细化管理之外,在各行各业、日常生活等场景下,通过大数据对用电设备负荷、能耗等的详细分析也很有想象空间。比如,在消防安全管理方面,通过监测和分析用户用电情况,可以有效检测两轮电动车入户充电等消防隐患行为,从而有效避免火灾问题。在物业管理和环保用电方面,按规定商业楼宇内夜间严禁住人,传统的办法是安排人为巡检,如今非介入式负荷分析产品就能替代人工进行自动分析和监测等。

  “随着信息化技术的发展,大数据、云计算等带来的数据量越来越大,很多以前没有利用起来的零散数据,随着大数据技术的成熟和应用,可以通过关联和深度分析而产生价值。”蒋天仪认为,目前,国家已经出台了《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规,为数据安全行业和百姓个人隐私保驾护航。另一方面,大数据在工业领域的应用,尚处于起步阶段,未来还有很大发展空间,需要更多有技术能力的厂商积极创新,让产品更好地落地和应用服务于各行各业,在企业生产效率提升、百姓生活便利的多个方面发挥更大价值。

  监制:张宁 李政葳

  采访/撰文:李飞 孔繁鑫

  后期:刘昊

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