69. 串台：聊聊 GPT ｜ 用了 GPT 几个月之后的一些体会
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最近休耕了一段时间主要是由于工作和生活中都有些忙就让自己休息了一下上周呢刚好有一位做播客的朋友问我有没有兴趣讨论一下 GPT 这个话题我呢是从去年年底用 ChatGPT 被震惊到开始之后呢就一直在做个人量的尝试在工作中生活中做节目中都在用 GPT 辅助我

在这期跟秘密飞船的串台节目中我讲到了我认为 GPT 有的一些特点比如说大者更大强者更强隔代打击数字遗产等等的这些特点在你继续听下去之前我可以给一个免责声明我是个很喜欢做判断的人偶尔在节目中会分享我的判断这期也不例外

但是我的判断并不永远是正确的很多时候应该都是错误的也经不起时间的考验我之所以还想分享出来的原因就是希望激发大家的思考和讨论所以在这期节目里如果你听了之后对 GBT 有自己的看法欢迎给我来信告诉我你的想法再多说一句这期节目是音频纯相版我们录制的时候并没有开启视频话不多说接下来请听这一期的节目

哈喽大家好,欢迎来到秘密飞船,这是我们的第 44 期节目,我是主播克莱尔哈喽大家好,我是主播瑞秋随着 XGPT 去年洪空出世,它的通用和逼真给技术和商业都带来了巨大的兴奋那也使得 AIDs 破圈成为大家茶余饭后必聊的话题

本期我们邀请到硅谷的 AI 研究员李丁来和我们聊一聊 ChaiGPT 和它带来的影响和前景那下面我们邀请李丁来做一下自我介绍大家好很开心能够来到秘密飞船来分享一些我的一些思考我是在西雅图的 Adobe Office 做一些关于 AI HCI 方面人际交互的一个研究员

嗯我因为本身不是做特别深的 nlp 的 research 其实自然语言处理我其实并不是做这方面的所以我今天发表很多看法可能并不代表最专业的看法但是我是作为一个应用这个这个新出现这个技术的一个从业人员分享一些我的想法所以如果有任何不准确的地方欢迎大家来来参与讨论嗯然后我

同时我自己也有一个博客叫李丁聊天室如果你听了这期节目感觉有兴趣的话可以在 show note 里面找到我的博客的一些信息谢谢李丁那也欢迎李丁来到我们的节目谢谢邀请欢迎李丁主播另外一个博客的主播来秘密飞船串台这是一期两个博客的串台节目然后我们这期主要聊聊跟 XGPT 相关的一些内容

那第一个问题我想问一下你们都用 TryGPT 吗如果用的话你们目前是怎么用呢那不然我先来讲吧就是首先呢对首先呢我是一个文科生对 TryGPT 基本上没有任何研究只是大概知道它的一些信息嘛然后关于 Claire 说的有没有用过我是有用的我是用那个 TryGPT 的 3.5 然后呢

我其实第一次用的时候就被他惊艳到了因为我当时是打开这个网站然后输入了一个问题我那会儿正在给我们公司搭建销售组织然后我就输入了我的问题说应该如何给一个公司搭建销售组织他就给我提供了一个各个角度就比如说我要做一些什么部门的设计然后什么我里面部门里面要设置什么岗位然后以及呢我要考虑

横向这些部门之间的协同反正他就给我提供了我觉得是非常完整的角度因为我自己以前是做 consulting 的然后我们之前作为咨询顾问的时候其实一个比较大的价值就是把这个维度帮客户梳理出来那里面的信息具体的信息我们可以去

验证它的正确性和真实性但是呢把这个维度设计出来的过程其实是咨询顾问一个比较大的价值那我当时看到 ChaiGPT 它就直接把这个维度都摆在我的面前了就相当于我不用再去

呃不停的去想然后不停的去提出这些呃思考的维度然后我当时就觉得哇这个东西还挺震撼的所以从那开始之后我就会呃反正有有什么问题的话我会用拆 GPT 来来问一问但是嗯也并没有特别多的应用到工作中吧就更像是有点去验证他的答案跟我自己本来就知道的东西是不是匹配嗯

就基本上这个就是我的适用场景你们呢

我的使用场景我感觉主要是让他去首先我会问他一些问题就比如说我要去哪哪玩了你给我出一个行程然后这个就是说生活的场景但是其实我觉得我生活场景用它并不多主要是我用它是在工作的场景比如说我们当时它是去年 11 月底出来的然后我们是就像我们公司特别有这个 performance review 然后 performance reviewdial line 一般都是 1 月初

然后我就记得那一天就是我写着写着我就会把这个这个人然后他我写一些 boy point 我就让 ChatchBP 帮我帮我把它变成一段然后呢那天好像就是 ChatchBP 直接当了因为我们公司的这个 dialine 跟 Meta 的 dialine 是同一天然后据说所有人都在写这个 performance review 然后把它写当了然后这个这个是一个然后第二个就是说

我们有的时候工作会写一些这个 PRD 就是说你就是做这个产品的一些这个 requirement 然后我那天我就想试一试然后我说你可以帮我写一个这个 Uber Driver 这个 mentorship 的这个一个 PRD 嘛然后他真的穿上它就自己把它写出来了我当时还挺震惊的写的也挺好的

然后第三个场景就是工作上面我有的时候会让他就是因为我们有的时候会有很多邮件嘛然后我有的时候我自己晚的写我就会把一些不一破的写出来然后我就告诉他你帮我把这个写一封邮件然后给他一些内容然后他写完了之后我就会 review 然后我大概改一改发一发或者有的时候我写完了一封邮件我就觉得我想调整一下我的语气我就会告诉他我说你

就是帮我这个重新写一下这封邮件然后用一种自信礼貌但坚定的语气然后他就会重新再帮我这个 reform 一下我就觉得就是其实工作上我用的还挺频繁的然后

但是最近我们公司也开始出了一个 guidance 就是说你不能用这个用 ChatGPT 做任何工作上面的事情了对所以就是我感觉我用的就是生活和工作上都会用但是基本上就是就是问问题比较少大部分都是让他帮我干活那李丁呢我能再补充一下吗

我想补充一个文艺方面的例子就除了刚才说的工作跟生活上个月的时候我有一个好朋友过生日然后我给他买了一束花我就想写一个卡片然后我就想把这个卡片写的就是高雅文艺有学问一点我就想用一句诗但我不知道该用什么诗然后我就让 Chachviki 帮我写那个生日贺词

然后我就不停地就 review 然后给他提一些新的要求比如说我要用一句诗来表达然后我要用一些小众的诗然后我要用宋朝的什么的然后他就给我生成了那个生日贺卡我觉得这个特别好然后当时也是觉得挺厉害的就是他在各个方面都有很多的可以应用的场景嘛除了工作除了生活甚至在这种文学创作方面也可以用

对对可以用它写小说嗯哈哈哈哈

好呀那么李丁呢我可能用 GBT 的话我尝试在生活中用但是嗯事实是可能能够马上帮助到我生活方面的会比较少所以呢我可能主要用的东西都在工作当中但是呢在工作当中的话呃他并不是我工作的主要成分可能更多的是一个帮助我去探索一些东西的一个一个工具呃我大概可能回忆了一下可能主要有有有三个方面的用处我在工作中比如一个是

让他写文字这刚才大家都 cover 到了比如说有时候想写个 email 或者什么的然后可以让他给我一些灵感然后根据这个灵感再开始接着写这个是挺有意思的一个东西包括比如说我写了一个我自己写了一个一段文字我想把它润色一下不是之前说 GBT 相当于降维打击把什么 grammarly 什么一堆这种修语法的这种工具直接就击败了吗这也是一个一方面的体现都是关于文字生成的

然后第二个大方我用的是我把它叫做是方向性的探索就比如说我可能有知道一个因为我做研究嘛很多时候我需要把领域 A 的东西跟领域 B 的东西联合起来看看有没有在这个交叉领域值不值得做 research 我可能就会问他让他这两个领域的东西有什么比较还没有被人研究或者说比较新比较 feasible 的 idea 然后他有时候会说出一些

看似很有道理的一些方向让我去做进一步到我他说的话像大家都知道可能并不一定百分百准确所以这时候我要进去来看一下他给的我的答案有哪些是真正靠谱的我可能就可以帮助我去做一些很快的方向性的筛选这是第二个方向的然后第三个就是

像我一开始提到了,虽然我不是 NLP 的 researcher,但是我工作中很多时候都要用到语言处理来作为我整个系统搭建,整个软件系统搭建或者说一个研究系统搭建的一个很重要的成分。那以前的话,可能我就需要跟很多个 NLP 研究员去一起合作,然后说我要 train 一个新的 model,我要一个新的 machine learning 的算法来做这个很小的 task。

我举个特别简单的例子吧你说一段文字你希望找一个跟这段文字很搭界的一个 emoji 对吧那一个表情那可能以前就要找一些 train data train 一个模型然后来用现在的话你可以问问直接问 GBT 说你看我就有这段文字你给我配几个 emoji 吧然后他可以直接配一些出来它效果不一定最好但是这可以说是一个叫什么 local solution 这是最近也很火的一个概念就等于说我

不用写正儿八经的 code 我只用说一段自然语言告诉他他就自然语言回复我然后这对于研究方面来说是可以大大提速的然后所以我把这个叫做是我在于他对于这个什么 NLP 应用方面的一些三个的感受

然后嗯对总结完这三个小方向之后我也可以补充一下刚才嗯是忘记了是 clair 还是 rachel 说的就是公司对于嗯这个拆 GPG 的限制这个限制肯定是我非常理解的因为公司不想让你们把员工的这些 feedback 全放进去万一这个毕竟都是公司 confidential 的 information 嘛

这是很可以理解的像比如我们公司是跟 azure 就是微软的云服务签订了协议我们内部是已经可以使用 GPT3 或者 GPT3.5 的 API 的 endpoint 然后实际上就跟 chatGPT 的能力上应该是基本一样的了然后这个是我感觉这个是一个很大的趋势相当于你们公司自己

你们公司自己搞了一个 chartgpt 然后你们给你们内部的员工用是这样的嗯嗯准确的说是说嗯 openAI 我不知道你们两个或者说听你们的听众对这个 chartgpt 有多大的了解 chartgpt 是一个很大的 machine learning model 他是 openAI 这个公司的去研发出来然后然后放到云上面去给大家用的然后呢

因为他拿了很多微软投资,所以微软他们有也去卖这个服务的权利,而且是很多公司愿意去买微软的东西,因为像我们公司已经用 office 套装了,所以说我们已经有跟微软签订了各种各样的协议,所以说在

加这么一个在这个 purchase order 里面加这么一个新的一个 item 的时候很简单而且我们也跟他签了各种保密协定对吧像我们跟我们用 outlook 的邮件是不可以泄密的所以其实这个用用嗯

Azure 提供的 OpenAI 的 ChatGPT 的服务是微软也可以保证至少他们应该是能够保证口头上能够保证可以保证这个不泄密的所以我们员工可以把我们工作中的一些数据放上去进行一些测试

嗯这个是我觉得未来的一个至少大公司都会往这方面去走就是他们会选择跟微软去签订这个协议因为微软他们本来就有你们公司所有的秘密的 data 了嗯你这样对 you already naked in front of microsoftso why why why worry 嗯嗯嗯

我觉得刚刚李丁提到一点就是说不知道我们听众是不是了解 CHPT 那我可以先给大家稍微介绍一下其实 CHPT 就是一个基于那个大语言模型的所谓的 LLM 的聊天机器人然后呢你可以给他写一个 prompt 就是问他回答日常问题或者是撰写一些这个市场营销

文案或者是你让他甚至让他你让他帮你写领导讲话或者是工程师怎么写代码就就是他几乎就是无所不能所以说你可以就是跟然后你也很难分辨他就是是不是真人就是他他已经到了一个非常就是可以跟你有上下文的这种可以跟你对话的这么一个一个一个程度了然后

这个 XGPT 的母公司就是 OpenAI 就是刚刚李丁讲的然后 Microsoft 是大概投了它 49%我记得然后所以说这就是这个 XGPT OpenAI 和 Microsoft 的关系对克尔刚刚给我们科普一下 XGPT 其实我还有挺多问题的嗯

我想先问李丁正好就是嘉宾来我们节目聊天我想请教一下这个 AI 跟 AGI 的区别到底是什么就是为什么大家会对于 XGPT 这么兴奋我之前看到一种说法是说 XGPT 的出现让人类看到了我们在 AGI 上面前进了一步

那因为 AGI 是整个 AI 领域里的那个明珠嘛就圣杯大家都觉得它会是一个颠覆性的东西那我们现在离这个所谓的会颠覆的 AGI 到底还有多远

这问题好大就好像呃你不是从事那个自自动驾驶行业的吗那我就问你自动驾驶有多远对吧这是一样的一个问题嗯但是我可以可以说考虑就是可以回答你的另外一个问题就是说的为什么大家对恰吉比提的出现这么这么激动嗯对于我个人来说的话我觉得他的确解决了我共同的一些痛点像我刚才说的这个呃

我刚才说第三个方向就是可以帮助我在不不重新去训练模型的情况下我可以用一下 gbt 实现很多我想尝试的一些在人机交互方面的一些创新的一些东西就我不用再去收集数据集再去 train 再去 deploy 这个过程我想完全省略掉了因为 gbt 它已经有很多它就像一个之前我忘了他就读了那个 gbt4 还是什么他已经跟一个什么 18 岁的一个一个一个

忘了多少岁了这个这个年龄我忘了跟多少岁的一个一个一个人是同等级别的了那所以的话那他就就是就可以实现很多之前我们都不敢想象的一些任务了然后这个是我感觉人们感到很激动的原因就是可能现在你说你要找一个

建一个工厂里面雇佣比如说成百上千个成年人但你要花很多钱嘛对吧那那而且还有各种劳工法什么的现在呢恰恰必出现了虽然他不够聪明吧他不是一堆特别特别厉害的这个有多妹 expertise 的研究员啊或者马农啊或者 pm 啊什么的但是他就是一个 18 岁的一个那种通才的人所以如果你有那种很很很通用的这种技术通用的这种需求所以他其实可以帮你解决这是我感觉

可能有很多人对这个对这个技术的出现感到很激动吧所以我理解一下你觉得它很大的一个应用是它能帮人类解决一些通用性的需求就做一些通用性的事情就很简单的东西做了这个

OK 了解那回到就刚刚你们两个都提到不同的公司之间对自己的数据有保密性的要求所以公司可能也会禁止员工来使用然后包括刚才提到的说要跟就不同的大公司未来有可能会跟微软签这种协议

那如果以后数据的保密性还是这么的割裂不同的公司之间会割裂那是不是不同的国家然后就这些领域都会很割裂那它未来到底还能不能变成一个让大家这么激动的东西我没有太听懂这个问题你的意思就是说可能因为数据级的割裂会导致这个技术也会被割裂吗还有别的我理解的不准确嗯

就是数据的割裂导致它的它拥有的数据就是质量会降低就质量没有我们想象的那么高这个会吗

我首先非常同意你说的未来的数据是会割裂的因为现在我们也看到了中美在各方面的脱钩然后随着隐私制度隐私法律的健全中国然后欧洲各国和美国和其他所有国家都会慢慢的有对于本国

本国居民本国公民的数据存在哪里会有很高的要求那这个就会影响像你说的那在美国训练的模型跟中国训练的模型欧洲训练的模型就会被当地所有的数据所局限性嗯但是这个本质上跟

在这个环境成长的自然人是真实人类没有本质的区别对吧现在美国一个人能够读到的信息跟 CHATGBT 的数据集读到信息理论上是很接近的同理你在中国的一个自然人读到的信息跟你中国的未来的 CHATGBT 读到的信息也是一样的所以

ChatGPT 的这个技术随着模型参数越来越多 GPU 越兑越多它理论上它是可以读完所有它能读到的信息然后能够分析出来怎么样的理解这些信息然后呢所以我感觉它的局限性是有的只不过应该比人是要高的我觉得就未来啊我说是很遥远的未来就是 eventually 对

你這樣子舉例我能理解

对因为现在 GPT 其实就是嘛他读了全世界他能找到的 data 然后他已经比全世界任何一个人要懂的知识都要多了嘛这个是大家都懂的对吧我问他医学问题他懂我问他代码问题他懂我问他什么问题他全都懂然后他可能每个问题是略懂但是他已经这个略懂已经比绝大多数总统都要多得多了光他能说多少门语言这已经是无可比拟的一个事实了所以所以说他

所以这太让人很 excited 了因为他很厉害对就是包括我听说就是其实不只是目前就是 XGPD 只是这个 AI 当中的一家就是 OpenAI 只是一家还有很多其他的公司比如说像什么 AI 生成图片的像 MeetJourney 当然 OpenAI 有自己的就是图片方面的大模型叫就是 Daddy2

然后我听说很多很多的公司都开始就是 lay off 自己的这个设计师美工因为就发现用 meet journey 啊或者是 dialyto 生成的这些图片其实跟那些美工生成的就甚至更好所以说大家一瞬间就开始讨论那 AI 人类会不会有一天

被 ai 取代然后那 ai 作为这个生产力甚至这个劳动力取代人还有多远我不知道就是李丁你在这方面有没有自己的一些见解对我有一些看法但我说看法之前我先做一个 disclaimer 虽然我们已经已经进入这个讨论很久我还没有做这个 disclaimer 但是我感觉就是

is never too late 就是我很喜欢做判断这些判断很有可能是错的然后我做判断的原因只是说想激发大家讨论然后呢表明我自己的一个态度然后我的态度也并不代表我永远的态度是今天今日我的一个态度

对于要回答你这个问题我觉得的确是啊他肯定已经能够取代很多生产力了就像我刚才说的嘛他已经隔了很多所谓 startup 的命了嘛就是什么 grammarly 啊这种这种就用小语言模型去做语法修正的这所有这种类型的 startup 就已经已经完了对吧这已经就是至少他们再容不到资的他们至于会不会倒闭啊会怎么样这我不知道他们可能会我

我觉得 Gramley 好惨啊就是他们其实应该现在还没有上市但是之前他们确实就是一轮一轮做的还挺好的然后突然之间就对但是在我看来在我看来很多年前 Gramley 这个商业模式就是不 make sense 的因为他

他不我我看一个行业是什么呢就他他既不在输出端也不在输入端什么意思呢 grammarly 就你你打字你不会在 grammarly 里面去打你比如你跟我聊天你用微信 message 然后你你就如果说你要用 longform 你会用 google doc 或者什么的就你不会第一时间想到 grammarly

嗯然后你发邮件你也不用关门你发邮件他就一个插件插件但是每一个过程都是增加 friction 的嘛对吧对然后而且就是比如说 google 他在 gmail 里面也有 auto correct 也有这个 ai complete 然后呢 outlook 也有就是就是大公司他们因为他们控制了你的 entry point 和 exit point 所以导致了任何你去想去 interrupt 这个 workflow 的事情都是非常困难的只是说关于 gpt 3 3 5 4 的出现直接就

让整个这个公司去去去重新去思考自己存在的意义但是我个人觉得呃他们进入这个赛道的时候就已经是一个 dead end 了这个是没有什么意义的一个一个事情就是

这是我的个人的观点因为如果自己做的好的话所有的公司 office google doc 全都会加进这个功能甚至你的 chat app 对吧你用 google chat 你用微软什么 chat teams 对吧 slack 都会加这个功能它只是个 commodity 对吧然后你作为一个第三方的服务你怎么打进去是打不进去的所以说我感觉我看我们一直用 grammer 里做了一个比喻但是刚才

嗯大家也提到了这个嗯 designer 这个也是我之前我前段时间刚好回国然后嗯

有一个做园林设计的朋友跟我聊天他就是说他们以前做园林设计可能有两步第一步是把大概需求跟设计师去说然后设计师会给出几个 proposal 然后你要的 proposal 越多他就会收钱越多因为他要跟你去真诚 proposal 然后第二步呢就是把这 proposal 变成正儿八经你真的要种多少树铺多少草就变成那种可以量化的东西

然后现在其实两部分都在被 AI 在打击第一部分你看你用你用 Daddy2 或者或者什么 StableDiffusion 或者任何像我们 Adobe 也出了这个 Firefly 用任何这种东西都可以给你很多很 plausible 这个很漂亮看起来又很真实的这种设计图甚至

甚至已经有很多 startup 了那种 set space 的这种网页开始做了它其实背后端就是一个 stable diffusion 然后他做了很多 prompt engineering 也好呢做了很好的这个用用户交互也好呢他把它 present 给这个用户说你看你做室内设计室外设计什么设计全都可以用我们这个网页端你不用去找一个 designer 了

然后呢可能用户就会真的哦用这个我找到一个好的 design 那我直接去买原料来做就行了我不用再花钱去做这个设计了这个影响是已经发生了我感觉如果现在还没有没有去思考怎么应对大力兔和 gpt 的这个设计行业的公司现在应该赶紧思考不然的话可能就会被其他已经开始思考然后呢去拥抱这个这个技术的其他的他的竞争公司所所击败

那你觉得就是说其实我之前也看过一个就是 Sam Altman 的演讲就是他说他当年就是可能几年前大对押的判断是可能一开始先去取代的是这个

蓝领然后再慢慢慢慢的到这个白领再到就是说但是现在来看就反而是他先取代的是那种比如说就是像这种像比如说 engineering 这种然后像这种蓝领就是反而是比较难取代的因为可能就是说你去就是搞一些这个人体就是就是人的身体可能更难研究就是说他对于

对于就是什么样的人会被 AI 取代这跟大家几年前的预判其实是有非常大的变化的现在就是可能安卓尼尔就是微软跟这个出的那个 Copilot 就是现在就是据说现在很多安卓尼尔都可以用它写 80%的代码

然后像 designer 然后现在就是很多游戏公司呀或者刚刚你讲的这种园林设计呀就是很多很多都被 AI 取代所以我其实挺好奇就是那未来你觉得最 promising 的就业机会是什么是这个 prompt engineering 吗就是但是其实随着这些大模型的迭代据说现在对于这个你的这个 prompt 的要求也变得越来越低之前你要是描述的特别特别详细它才能给到你想要的

现在就是你詹瑞尔的描述一下它能给到你比你之前特别详细的更好的一个输出对其实它大模型的底层不断地在迭代包括之前那个 Jasper.ai 就是这个市场营销生成文案的这么一个公司它之前

也是非常的就是大家非常看好但是这个差池 P 出来之后然后一部分人就相当于不用它了然后现在很多 VC 不知道他们都会觉得之前投的这个 Jasper AI 的这些 VC 是不是已经在后悔了因为它相当于它的这个 Jasper AI 的这个市场这个营销生成文案的这种可能会被这种底层的这种大模型的能力所覆盖

对就先先先去我先 clarify 一下因为我对这个概念有点呃不熟悉了就就蓝领和白领蓝领就是体力工作者然后 y white collar 就白领就是脑力劳动对对对

就是对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对 旯 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋 旋

嗯但是我同时又感觉叫什么很 optimistic 因为就就人总会总归会是在这一环里面存在的就是至于什么形式的存在我还不确定但是我总会觉得说 chai gbt 正像之前出现的所有基础一样就是 deep learning 刚出现的时候大家也感觉 deep learning 就是 agi 对吧然后 chai gbt 大家又觉得是 agi 但我觉得这个 agi 还还挺远的就是因为就是对吧就我感觉 agi

我对一些不太了解因为我不做一些的 research 但我总觉得让一个人工智能能够存替代一个一个完整的人的思考啊的创新我感觉是比较难的所以我可能会想的是说作为一个

这个这什么计算机行业从业者我怎么去更好的利用恰 GPT 来帮助我完成我该完成的工作或者说有哪些工作是我们公司现在还意识不到是需要的但是由于恰 GPT 的出现导致了需要了就比如说 GPT 那个 GPT4 的 paper 发布出来的时候大家发现他的 author list 跟一部电影的那个最后最后的那个最后叫什么

嗯最后那个 credit 就是那个一连列表一样是有有设置组有这个什么就是就是写剧本的然后什么都有然后呢 gpt for 的那个作者 list 里面也是有有的人在 baby seats 这个 training process 有的人是在做 moderation 有的人是在做 data set curation 就是嗯

作为 AI 行业从业者我们当然都知道这些人在基本上所有的 Machine Learning Paper 里面都是存在的只是说 GPT-4 把它写得非常 explicit 让大家真正意识到随着大语言模型的出现有这么多新的工种需要了就你要 baby seat 一个 training process 对吧因为 training 太贵了你不能够去 afford 它

中途停下来或者什么或者 data 太海量了你不能容忍有非常糟糕的 data 所以你要去做 curation 或者说因为这个模型太多人喜欢用了你不能让他任由他输出暴力啊色情啊黄赌毒的信息 basically 所以说呃你要有个很强大的 moderation team 去去进行一个 moderation 对这是

就大家可能以前都知道这个问题存在只是随着 gbt4 这么进入大众的视野大众会意识到原来有些新的所谓的职业出现那你怎么去利用这个工具在这个工具的这个 ecosystem 里面去做自己的贡献这个是可能嗯嗯我没有那么担心的原因吧就是哪怕我现在这个工种没了肯定也有替代的工种要出现的新的出现嗯乐观的一个原因吧嗯嗯

其实我我本人也非常也也是乐观的就是我觉得呃现在 ai 的我觉得他的出现能够极大的帮我们去释放我们的生产力你之前你现在你之前可能嗯在比如说一个小时滴滴味的产出如果你就是有这些 ai 的协助你可能是以前产出的几倍或者是十几倍我觉得这个可能是我目前就是非常想探索的嗯对像你刚才也提到了说那个利用就是嗯

写什么 marketing 什么东西的我其实本身我并没有接触过对对对但是就比如把把我们刚才讨论的这个点套到他们的这个框架里面去就是你说 v6 他们的钱是不是可能有点点遗憾啊或者亏了什么我觉得多少是会有一点点的嘛毕竟他们做的很多尝试可能特别是技术方面的创新可能很多已经就被 chat gbt 给弯道超越了啊但同时呢是你作为一个非常有这个 domain expertise 的公司你应该是比 chat gbt 更懂你的客户需要什么的

所以说这种时候如果说我一定要来 pivot 这个公司我就会说我们首先确保我们客户不要给一个就是 absurdly high priceto access this technology 我们公司可能以前因为没有竞争减没有 check cct 我们可以说几百到几千到一个月的钱但现在由于现在有个非常便宜的替代品好像又能够实现类似的功能第一个方向你得这样加你得去 embrace 这个

competition 那第二方面就是说那既然你的客户可以直接用那你能不能够你自己也来用然后给提客户提供更好的一个服务呢相当于你把它包装因为 chess ept 我们都尝试过都知道他其实需要一些程度的去无论去给他一些 hint 呀或者给他一些 example 也好呢都会提高他的 performance 那你作为一个这个嗯最了解客户的这个公司那你怎么能去去快速的 pivot 这是我觉得呃把我们刚才说的这个逻辑套到 jasper 呃

AI 里面去当然可能像 Gramley 这种公司我感觉可能就已经像我说的他不是被 GBT-4 打死的他是早早该死的对然后呢像 Jasper 这种我觉得他如果没有在一个就是他占据了出口入口的一端的话那我觉得他还是有一些机会的就是有一些人真的是在用他的他就是没有他就写不出什么东西来的那我觉得嗯

嗯他们其实还是有机会只如果可能跟比如说跟他们当初的估值会有一些差距这很正常但就是说这个工具的存在还是有意义的嗯因为不是每个人都会愿意去跟一个 chatbot 天天聊天这 chatbot 他并不是一个嗯嗯

最理想的人机交互的一个工具吧就这一点我不知道我们待会会不会聊到但是这是我跟我很多嗯同事或者跟我合作者聊天的一点就是恰吉比提他的交互形式 tags 嘛就文字他非常的 accessible 就是他非常的平平化他基本上你只要会会打字都能用就是你不会打字你会说话现在你可以直接用那个智能手机的这个 transcribe 的 feature 你直接可以 transcribe 出来也就可以了嗯

但是一个问题就是说最 accessible 的交互方式是不是最 effective 的这我觉得并不是就比如说你说我现在要去拍一段 vlog 你不可能说你跟 ChatGPT 去通过文字的形式去描述这段 vlog 你最简单的方式拿出你的 selfie camera 去录一段搞定了就一分钟你就录完了你如果说你要用文字的方式去完成这段录制就很复杂同理你要做一个设计

可能最好的方式是直接图片上面进行一些操作可能是有很多张图片你来从这张图片选颜色那张图片选设计再这样图片选一个桌子然后拼成一张你要的一个东西但这种交互是现阶段的技术它没有

直接给我们的算法可能是在那里的只不过通过 Darley2 提供的交互通过 GBT 提供的交互还没有直接让不会写 code 的用户去用我觉得可能说现在这些所谓的创业公司也好这些 science 的公司也好他们就可以进入这个领域去把这些工具变得最 effective 而不是最 accessible 我不知道我解释的这个清不清楚

我觉得我能理解我觉得你对于一个不了解 JasperAI 的人你对他的判断我觉得还是比较非常有 insight 的因为他确实是一开始因为他是相当于有这个 first mover 的 advantage 所以他 charge 是 49 刀好像是一个月

然后 Chad GPD 现在 charge 的是 20 刀所以确实我就同意你说的如果他要去调整他的战略的话确实应该降价我觉得这是第一点那第二点就是他确实有许多场景像 Chad GPD 你可能你得跟他来回来去的就是你得写 prompt 你得交流你得让他帮你改但是可能对于 Jasper 他们了解他们的用户

他们已经收集了很多很多的 data 他们就是更加清理他们的需求所以他们其实应该我猜测有很多模板这样的话就使得那些你不需要就是说跟他有这么来回来去的沟通然后你直接可以去模板然后你比如说我我像刚刚 Rachel 说他要送一个朋友的生日生日贺卡然后写贺卡他你就可以直接选一个写贺卡的场景然后然后你就可以直接去生成

比如说我想写一个这个领导讲话你就可能就直接去写领导讲话比如说或者是说我想写一个产品的一个 marketing 的文案我直接去去找这个 marketing 文案对所以我觉得他应该是

就是还是有很多就是你要探索就是用户需求我觉得这个还是很重要的而且我觉得就是 XHBT 就是 OpenAI 他们的也不是志在于去取代市场上所有的公司他其实是希望就是包括他自己成立了就是 OpenAI Fund 就是他也是去投资了一些能够基于这些代言模型而

就是成立的一些这个 application 然后看一下怎么能够去释放它的这个作为一个平台的这个价值对所以我其实还是挺同意你的判断的

对 刚刚 Claire 讲的基于不同的场景可以生成不同的文案这个工具我之前用过一个叫 copy.ai 它就是有不同的场景比如说我可以写就它里面提供一些 template 然后我能用这些模板生成一些比如说我想发在小红书上然后我想发在什么知乎上它有不同的风格的这样的一些模板对 然后这个就

可以极大的就是提高人们在社交媒体上然后产生这种所谓的创作就极大的加速吧然后我看现在也有很多人就是用 ChatGPT 来写这些文案嘛就无论是在小红书呀还是在什么不同的平台上都有人分享他们是如何用这些工具来写这个文案的所以

这个领域应该未来也是会用的越来越多的一个方向吧我觉得其实还有另一个原因我觉得这个领域为什么是用的越来越就是是最快火的一个这个就要从这个 chaptergpt 的这个 limitation 开始说起了就是它的信息并不是都准确的

所以说这个他的比如说你问他这个苏氏和苏东坡什么关系他可能告诉你苏氏是苏东坡的爸爸就是他的这个 limitation 使得就是他这个雍雍落地在准确性要求比较高的场景就会非常有挑战那其实我想问你一个问题那你认为什么样的领域是不需要有准确性的

我觉得创意类的文案写作就不需要啊对吧就你写一个这个这个 marketing 的文案这个不需要你有准确性吧你写一个小说这个不需要你有准确性我同意你说的比如说你要一个创意文案他给你一个东西因为创意文案的用户是非常少数人他还要去做创意的这个 iteration 呢所以他经常会读这个东西的

但比如说小说我就觉得他嗯他还有一定的挑战比如他怎么保证 consistency 对吧你上一秒苏石还是苏东坡呢下一秒他变成爸了下一秒他变成爷爷了对他他现在没有嗯这种现阶段的这个 gbt 还没有但可能 gbt five six seven 他可以越来越 consistence 就像一个

18 岁的人 20 岁的人 30 岁的人就越来越呃越来越聪明但是至少现阶段我觉得嗯他的这个这个局限性就是就挺挺大的因为他因为他不准确所以他很多情况下都没有办法嗯

被 serious 的用就比如刚才我们刚才你提到了吗他可能帮人填完 80%的代码了嗯但问题是他帮你买了 80%代码之后首先你还需要人去填了 20%你去就如果你是一个 software engineer 你就知道去帮人填改代码比自己写代码还要慢因为你要去读他的代码对吧他是逻辑你不知道怎么逻辑哎呀很聪明他可能用了对先进的技术的我们

所以这可能我羞于承认但是很多马农并没有在第一时间学第一最新的技术所以我们看的代码还看不懂说不定对吧然后还得去学看看然后然后其次是他新写的 80 代码里面错误的一堆对吧你还得去改改改改改改改很多然后再加上正义的 20%才能够问嗯嗯这是我感觉这是一个缩影我感觉所有

正儿八经想要把它用到嗯因为我也用了 getup copilot 所以我我知道它那个代码补全的优点和缺点各有哪一些它肯定是有优点的不然大家不会都用了但它缺点也是很明显的然后我的一个疑问就是嗯我想象不到特别多的应用场景是说准确性没所谓的就是对

因为 double check 一段 200 字的英文或者中文也好也挺累的就他他他现在说话太厉害了他就是特别会 really good at bullshit 他知道怎么样把一个文字看起来像是一段文字导致了他比以前的很多模型都更难去

去去辩尾啊就是吧就去辩尾以前一看就知道他这个余把都有错误就是很是假的但现在他很多都很对他只是把苏东坡叫成他爸了那你除非你把你如果没学过古诗词你真的不知道啊那你就真的以为他是他爸了

所以其实就是现在为什么包括现在很多据说美国的这些小学中学的学生都用这个 GPT 来写作业了所以很多学校把他给封了对 现在有两派一派就是我不知道小学了我叫大学教授因为我推特上面看到很多播了很多大学教授他们一半的人就是说

不认识自己 lecture 里面的学生用用 gpt 他们希望全部就是人去写而另外一位教授是 fully embrace gpt 他说就是反正都要来的对吧你你你你

你禁止学生用 google 你禁止用 stack overflow 他也会用 stack overflow 去查代码你现在禁止用 gpt 人家也会去用你不如去 embrace 然后看看谁能用的最 creative 然后呢去去让教授啊让 ta 们去去去去看早点开始这个呃怎么去做这个证辩委的这个这个事情我现在觉得对我现在觉得他可能就短期之内能够帮到各位的各位听众的

可能就是他 GPD4 开放了 plug-in system 他那个还没有给所有人用所以我也没有用过我只是看他们自己官方公布的一些 demo 和可能一些少部分的那种拿到 preview 的一些人的用法

其实大概就是说现在 GPT 它是基于某个时间点他看到了所有的 data 对吧他比如他 2021 年穿的他的脑子里面就没有 2022 年之后的这些 data 了所以他就没有这个实时性嗯昨天发的新闻你问的他其实没有听过了嗯然后这个这个 plugin 的 system 他就是说他可以直接去网络上面

去自由的徜徉对吧然后 openai 自己公布的一个官方的 plugin 他叫做好像叫做 browse 吧就是可以 browse the internet 就你就可以开始问他说这个这个有实相性的问题了比如昨天这个中美之间发生什么新的新闻了呀然后他就可以查一圈跟你总结一下出来然后呢你可以跟他说你查一查什么这个这个这个什么 DNV 怎么办驾照啊他可能就帮你去查一查

然后他们也同时公布了这个 plugin 的一些 API 或者什么的就具体我不知道因为他们没有公开给所有人但是我看到有很多公司已经开始在 building 这个 system 了比如什么 yelp 这种可以去订餐馆你可以去订就是订餐什么的像现在我们必须下一个 app 但未来你就可以想象中你直接发个 message 说我是哪里哪里人我喜欢这种什么菜你帮我去找这附近的这个样子就是上海菜的菜馆然后

你知道我平常吃对菜鸡皮鸡你知道我喜欢吃什么菜了你就直接帮我去点吧然后如果我想吃菜没有你也知道我就是备选的菜是什么你就帮我去定吧然后这就 ai 可以帮我自动去去网站上面进行订餐我就不用去一个网上一个网上看这样子然后这我举的是个很简单的例子但是我想想想象的就是嗯他应该是可以在短期之内是真正可以落地的因为他们 demo 看起来都太太真了我感觉不不应该是

造假的就不像什么百度画图那样是存造假的但就是这个应该不是造假的所以我还是感觉这个是短期之内很大的一个有机会可以体验到我很希望能够体验到这个这个不是大家都直呼说这是 AI 的这个 app store 的时刻是的我觉得这是一个有可能是他的那个 iphone 的 app store 的时刻对

因为这样他就把他的命运跟所有 developer 的命运绑在一起了就以前可能 openhands 成败啊那就成了就成了败了就败了这是一个公司而已嘛 300 多人的公司 400 人的公司了不起了嗯但是现在他如果能够成功的跟所有的这种这种对啊就能想到的你日常会用的所有的网站嗯都能够绑在一起的话那我可能我就生活在这个我的 message app 里面了就不去别的 app 了嗯

你有从产品和商业的角度思考过什么样的产品是一个好的 AI 产品吗首先我觉得任何现在没有顾客的人的产品

用了 GPT 也不会有顾客这是我的一个比较偏激的观点就我觉得是你的产品现在已经有人在买了就比如说我打个这个比方吧比如我们公司呢我们公司是是是 Adobe 我们是做这个 creativity 的就是无论是 follow shopcreativity 然后 videocreativity 就是图像视频 pdf 就这一个系列都是 creativity 的我们

我们公司已经有很多用户在用我们的产品他们看中了我们当然了我们有很高级的 AI 的算法我们这么多研究员在做对吧同时我们有很好的整个 ecosystem 然后就是用户买单的是我们整一个 ecosystem 整一个 workflow 能够给他们提供的 value 他们是为这个买单的然后这个时候我们说你看我们可以有 Adobe Firefly 对吧就是我们的这个 text to image generation model 我们能够给提供这个 integrated 服务

然后呢你们只用接的给钱就好了我们不断给你加更更酷更更好更快的这个这个服务我觉得这条路我个人是看好的就好像是说 office 突然说我们 reintroduce clippythe co-pilot of your 这个 office 这个这个这个 office work 对吧然后那那

瞬间 9000 万万的这个他的 office 的 subscriber 可以用到 gbt 类似这种模型了嗯嗯但与之前一个对比的就是可能啊以前可能我我我写了一个这个这个 i don't knowto do list app 就是我不知道你们对这个呃网站网就是

世界上的这种 indie hacker 就这种 independent developer 有多少了解在 independent developer 里面有就几种 app 大家特别喜欢去开发比如什么 to do list appemail client apppodcast app 因为这些东西都是成本很低你动不动就可以开发出来的东西

我不说这些能开发的东西不好用我只是说这个东西它的门槛稍低一点点你不用很多资源你也开发出一个用户体验 ok 的一个 to do list 的一个 app 这种时候有的人就会说我 to do list app 之所以还没有给我赚到让我财富自由的钱是不是因为我缺了一个人工智能我给我 to do list app 加一个人工智能我个人觉得如果有这样子思路的公司

我刚用了 to do list app 作为一个比喻了但是千金万元公司不盈利对吧对吧但你像用了 chat gpt 也也不能够盈利如果你现在已经盈利了那很好那你用了 chat gpt 可以帮助你的 customer 更加喜欢你的服务这是我我个人的一个观点对

嗯嗯所以你觉得就是说从商业来说就是大的更大这就是你想你之前就是对就大的对大的就是更加的稳定对然后嗯其实我可能这个用词也不太准确不是大的更大应该是说嗯

已经正式的商业模式的公司会更加 benefit 一个额外的 business cost 因为这是个 cost 嘛这不就是一个你你要额外花钱买的一个服务吗你要找微软 azure 去买的或者你找 F1A 去买的这个服务如果你本身就是个不盈利的公司你买再多服务你还是个不盈利的公司你你首先得有 revenue 嘛然后我说如果你的商业模式是靠谱的你是一个不需要烧 VC 钱的就能够正常盈利的公司那我觉得如果你能把 gpt 用到你这个 workflow 里面帮助到你的用户

加分棒啊如果你的公司本来商业模式探索就一团乱麻你的商业模式就是什么 i don't know 我不知道去什么例子可以呃不伤害我们听众中可能的从业者但就是应当就是对对对哈哈哈哈嗯嗯

那你那你说的那个隔代打击是对我另外一个隔代打击就是嗯我本来想的例子是那个什么呃呃非常军事上面的打击我看可能跟跟你的听众包括两位主播都不太恰当就是但我还先说出来吧就是我之前想了就是比如说之前可能会说啊美国人发了什么一代战机二代战机什么一战的时候战机二代战机三代战机四代战机然后呢每发展一代战机的时候大家可能会认为说啊那可能就进步了一点点那么你

前一代的战机还能够跟下一代战机进行一定的拼搏但是根据各种模拟战和实际战斗空战发现的事情就是第四代战机对于第三代战机可以是 100 比 01000 比 0 的战机就等于说第三代机死了 1000 架第四代也不用死一架然后同理第四代跟第五代又是个隔代的打击嗯

然后这是中国为什么想要不断的发展这个尖现在最近就要减 20 吧反正就是很很厉害的飞机反正就是因为你插了一袋实际上就是跟没有一样就是就好像呃举个更简单的例子可能就是你你你练剑练的再厉害别人拿把枪你就没啥用了对吧你练枪练的再厉害别人一个核弹掉你头上就没啥用了然后就是所谓的这种我感觉就是嗯嗯择代打这种意思然后呢这是什么意思呢它到 gbt 的环境里面就是你看现在嗯

gbt 4 已经出来了像我已经申请了这个这个 preview 的 access 我可以用 gbt 4 然后呢我用了 gbt 4 之后我基本上就不太会用 gbt 3 了因为我感觉呃呃哪怕贵一点他的那个聪明程度是完全不一样的然后我感觉我能跟更聪明的人说话我干嘛要跟一个不聪明的 ai 说话呢对吧

然后现在就因为网上我之所以说这点的原因是现在大家看到了很多叫什么这个网上比如说 google 有个什么 bar 的对吧他现在反正也没人能用到的一个 bar 的用到了人都说差然后呢还有这个什么 facebook 也开源了一些模型也都很好对吧他们号称可以 map 这个 gbd3 百分之多少多少的能力然后又有因为 facebook 这个模型是嗯

所谓开源的吧他他不是完全开源但是呃他他那个模型是通过渠道可以下载到的所以有很多呃热心的这个这个群众把它下载下来之后进行一些 fine tuning 进行一些优化他们就会 claim 说我们已经达到了 gpt3 3.5 的的多少多少的能力但是我说这个隔代打击的想表达的 point 就是嗯 gpt4 是 openai 已经发布了的然后他们现在已经在做下一代了然后呢这个游戏很可能是一个嗯

强者越强就是他因为 OFI 已经很多 data 了他们有很多 training 方面的这种 tips 把他们的像他说的 author list 他们有这么多新的工种都已经出现去去去 make sure 他们的这个模型可以很快的去满足用户的需求所以说当大家对于除了 OpenAI 之外这些 model 表达乐观的同时我感觉大家也应该意识到说很有可能在短期的未来 OpenAI 的这个 GPT-N 永远都是领先大家一步的这个是就是

这就是我我感觉啊这是不是一个将发生的事实这并不代表说谷果就不应该做 bar 的了也不代表说 Facebook 不应该去投资开源他们的这个模型了我觉得他们都是有存在的意义的就就好像是说他们会逼着 openAI 更加的 open 吗因为现在大家都知道 openAI 已经不再 open 了他们是一个嗯呃

靠卖 API 来赚钱的公司他们的模型甚至他们 paper 里面都没有讲模型 paper 里面整个在秀 demo 他们基本上没有讲太多模型方面的东西跟传统意义上的学术论文是完全背道而驰的但是通过 Google bud 的竞争通过 Facebook 和其他大学有很多我刚才只用了 Google Facebook 两个公司作为比较可能不太正确但是有很多大学也在做这方面的研究希望的未来就是

有更多的竞争因为竞争总是好嘛我不想垄断的出现所以说嗯但是事情的作为用户来说那我肯定用最好的我我干嘛要去用一个不太好的嗯所以我会说这是我说这个大大机的这个意思

确实他当时那个 GPT-1 出来是 2018 年 6 月然后他当时的参数只有 1.17 亿然后 19 年 2 月呢他们就 release 了那个 GPT-2 然后当时参数是 15 亿然后之后就是 2020 年的 6 月然后就是 GPT-3 然后他那个参数扩大了 100 倍 1750 亿就是确实每一代都变得就是比比

上一代就是强大就是那种都不是一个数量级的对啊对对那你之前还提到一点就是

数字遗产这个我也挺好奇的数字遗产这个也是我之前在推的 timeline 看到有几个就是显证美食的研究员在那里自己捣鼓这个因为 GBT3 是可以提供自己的 custom data 去 retraining 的就是 fine tuning 的

就比如说你看如果我是一个比如说法律行业从业人员我就要他读某一个法系然后读的滚瓜烂熟他把案例都读滚瓜烂熟那我可以把这些文件都整理好整理成 GPT-3 需要的格式然后上传上去他就会进行一个 fine tuning 然后吐出来这个模型

就会是 GPT3/这个法律版本对吧然后我可以用它去做一些我要做的法律的事情可能它更加的呃会对真下药这样子的然后呢我看到这个朋友他做到的事情就是他把他自己呃什么几十万字几百万字的微信记录全传上去了呃

我不知道他那个把他的谈话对象的出去传上去没有但他把他自己的全传上去了然后他现在就有了一个 gpt 模型说话跟他的那种 style 非常的像然后呃就好像他每天说话就跟他自己在说话一样跟自己对话这种感觉嗯他感觉说如果他把那个流传后留给他后代的话他的后代

就会感觉在跟他们已经逝去的这个这个这个祖先在说话的感觉会很像然后呢再加上现在像大家估计也有耳闻这种嗯图片生成声音生成这些东西都是都是在非常热火朝天在被研究着的在接下来的几年应该都会有很

迅速的进展所以你可以想象的一个结果就是一个人说话的内容很像他的方式很像然后呢他的声音可能也很像他可以生成你的声音同时那个图像看起来也很像甚至 3 d 的那个感觉也很像甚至你可以想象未来说不定 haptics feedback 触觉也很像你可以拥抱他你可以摸他的脸摸他的手跟他握手这这这都是这个数字遗憾的一部分然后啊 chart gpt 可能就是嗯去

去弥补了之前大家讨论这个领域感觉最缺失的一块就是因为很多以前我们会觉得说你怎么知道一个我的数字遗产该怎么像我一样说话因为没有这样子很简单易用的一个模型的存在大家又觉得这个是一个 gap 所以导致就没法做你哪怕有再好的一个就像什么生成动画的一个文明的话你说的东西不是我说的话

对吧所以那个比如那个模型只会说英文那怎么样都不像我说呃跟我爸妈说话的样子所以说嗯嗯现在的 GP 蔡 GPT 他可能是弥补了这部分的东西他才告诉了一个一个电脑嗯你该说什么话然后那电脑就会干剩下的事情了把这个话变成音频把音频变成视频把视频在被渲染的很漂亮嗯这个是我我说数字遗产可能就是说

我感觉这方面的这种 size 又会蹦一堆出来至于它好不好用有没有隐私的一些考虑因为你想象你有你的数字遗产的话证明别人可以用的 data 去 reproduce 你对吧这个是你的一个 privacy concern 所以说它有很多

衍生的一些议题现在大家都还没有碰到的但是呢很快就会碰到了因为一旦这个技术成熟了那所有在 YouTube 上面上传视频的 up 主们都会被 digitally clone 对吧数字 clone 那他们怎么去去去 deal with 这个事情呢是吧这是现在我们还不需要去去去去面对的但是很快就要面对了

我觉得这个听起来还挺震撼的因为其实它可以帮助人来接近永生就是因为死亡就真的死亡就是我们完全被这个世界遗忘了但比如说我们不停地创作一些东西比如说我们有播客然后我们把它传到发到这个网上然后我也有我自己写的一些东西然后包括像刚才李丁讲的我还可以把我的微信聊天记录都传上去

那这样子的话我这些东西会永远的被记住还能生成一个表达和讲话和写作都很类似于我的东西然后甚至被人永远的记住我觉得应该会有很多公司来做这个事情吧这个听起来

还挺挺震撼的对然后我们又回到了之前说的那个已经有成功商业模式的公司会更有些先手权吧像微信吧腾讯已经有你所有的微信记录了对吧他都存在他的服务器里面了然后他想要吹你马上就可以复制一个低气头瑞秋对吧他他只是现在他不做因为有各种对对对对但是一旦有很多三号都开始涌起做了他马上就可以做这个技术方面的话

Barry 也没有五年前那么高了就是对对对而且比如说大家可能对 digital ritual 没有什么兴趣但是比如说把 illumask 的好多东西都都上传到上面去然后做一个 digitalillumask 你就能知道他是怎么做决策的然后他来给你用他的身份来给你提供一些咨询跟建议那这个应该很多人愿意为此付费

对首先我想 comment 是第一个就是已经有人做了一个好像 steve jobs 的这样的版本就是因为 steve jobs 已经去世了嘛然后他生前也说过很多很有价值的一些观点然后有人就把他的所有言论收集起来然后做了一个这个 bot 然后然后把他的声音也声上了声音这样你给我他一个问题你就可以听到 steve jobs 给你的 digital steve jobs 给你的回答

当然这个网站是不是合法的我不知道因为他并不一定有所有 steve jobs 声音的版权他的这种东西但这个服务已经有了如果你要找名人的话基本上就有足够的 data 任何在 YouTube 上面有视频的人基本上都可以被克隆了 If you try hard enough, it's possible 对

然后另外一点是我之前在我好多期之前的一个博客跟一个国内做数字人的一个 startup founder 聊天我表达的一个观点就是现在我们先相信一个视频是真的的前提是什么对吧你怎么相信你看到的新闻是真的就比如说你今天看到美国 CNN 上面拜登做了一个演讲你为什么相信这个新闻是真的比如因为你相信你的电视台

打开的就是 CNN 然后你相信 CNN 不会放一个数字人上去去造假然后同理你你打开中国的电视看到 CCTV 上面的那个播音主播开始公布什么一些新闻啊说讲到讲到国家领导人在干什么事情我们为什么相信那个不是一个呃

境外境外反动势力假造的是视频呢是因为我们相信中国电信的这个电视盒子很安全你看那个电视盒子转播了一定是一只信号这些信号一定转播的就是正经的我们领导人的这个东西这是这是我们的相信链对吧这个是很

很正常的一个相信链对但是未来但是这一切都是 hackable 对吧你没有办法去 verify 你只能相信但有可能对吧我只是非常一个 hypothetical 的就很有可能呃坏人去占了 cctv 的主播时他可能就控制了这个这个这个呃转播的这个信号这是很有可能发生的对吧我们 cctv 因为很多保安武警啊不都是个用处吗 cn 里面可能也就会被被替代那你怎么作为用户来说你怎么去 verify 呢所以我的另一节目表达就是

现在我们的一个去相信一个人的渠道是我们先看到我们先天天看拜登天天看我们的主席然后我们就相信他了因为我们我们就知道了这个就是真的然后呢他知道他说什么话我们都相信了

然后但是未来的话特别是下一代小孩成长的时候他们天天看到就是 fake news 他们天天看到就是就是特朗普在成都吃火锅的那个图片他们天生就会不相信一切 digitally 的东西嗯就对于对于现在的我们现在我们这个已经奔四的我们几个人应该是暂时没有办法那么快接受的但是对于现在还是强保中的小孩或者没有出生的小孩他们应该是很会带有这个 skepticism 的嗯

所以说在他们那个时代我当然 propose 的观点是应该是用 cryptography 用加密学去验证你这个人是你说的这个人然后你再去相信就现在是反过来的现在是你先看到了脸了你就相信这个人了而未来是说你要先验证你这个加密学你是你我再看到你的脸否则我看你的脸没有意义因为你的脸又可能是假的然后至于这个加密学这个东西可能你们听起来比较叫什么比较比较嗯

高深其实没有很高深就我们用的很多外国的聊天的 APP 什么 Signal WhatsApp 这些都是端对端加密的就是中间服务器是看不到东西的然后这一样的系统你可以想象未来也用到我们的广播系统里面用到我们任何的传播系统里面可以保证你是你而不是一个别人去中阶段的信号然后发了一个 digital ratio 的一个信息

天呐这个好有科幻感以后我跟你说话我先确认你是不是你我是不是我对啊这就是这是一个更更更古的一个难题啊我感觉就是你怎么确定你是你吗嗯这是

现在有一些 app 是可以确定你是你的比如说你可以确定就加密学的方法了确定互相面对面看一下我们的加密的 key private key 是 match 的然后之后你们分开了你们在世界的两端你们在聊天的时候只要你们 private key 之前对过了然后也没有被改变过那应该就还是你当然你不能避免这手机被人抢可能就没了但是除了这种比较 corner case 的话大部分人说你可以保证对

那你们觉得这个以后对于人类的要求是更高了还是更低了呢

就比如说像刚才李丁举了很多例子我觉得能理解你说的这些新的东西都是需要一定的基础的知识和框架的就我自己本身有一个框架然后我通过利用这些工具把我的框架里的信息填满那我就就是我这个人的知识体系就变得更加丰富然后我也效率更高但是如果我连框架都没有的话是不是一个很可怕的事情

我觉得刚刚李丁说那个大的更大就是从商业角度我觉得这个是不是人也是强的更强应该是而且而且就是如果我们把这个逻辑牵扯过来就是强的人更强他们就算没有差 GPS 变强的人也更强

就强的人他也强的他本来就五点钟可以起来健身对吧那我不可能因为有了恰奇比对我不能够起来了所以我就是很弱的一个人对吧这这这是并不因为有了哎我就可以五点起床健身了哈哈哈所以这跟商业模式本质是一样的强者更强他本来就是更强因为他有别的一些异于常人的地方呃而不是说因为他用了恰奇比所以他更强当然他也会用恰奇比这都是他

整个包裹的一部分只是说不是他唯一的东西唯一的那个嗯强强处长长处

嗯嗯嗯那你觉得就是你之前也在思考人擅长什么那你觉得我们擅长什么就 compare to 这个 ai 嗯这个问题我还没有什么答案我可以跑来这里我是说可以鼓励大家想因为我因为我自己就在想这个问题就是比如说你看我也是一个我也是一个 youtube 吧我我也是个 podcast slash youtube 我也会上传节目隔一段时间上传一期节目那你可以想象

那我为什么不把我所有节目上传给 GBT 说你看这是我之前做 60 多期节目你觉得我下一期要讨论什么东西然后他给我一个 topic A 对吧那我就把 topic A 我才说那你觉得 topic A 我应该有什么样的一个提纲来讨论他给我设定一个提纲然后说根据这个提纲你觉得什么样的一个 script 比较好你把那个 script 生成了他把 script 生成了然后我再把这个 script 放进 text to speech speech to animation 然后整个 YouTube 视频不就出来了吗对吧那

你可以想象这个过程当中其实我的输出基本是零的嘛对吧就任何人都可以做这样的事情任何一个看过我视频的人他都可以问这么一模一样的问题然后就可以出道给一起这样的视频所以我也在问我自己那我上场的是什么呢嗯那这个就是我还没有一个答案就我只能说可能嗯

人的需求是多元化而且是在变化的然后呢 AI 的需求可能是就 AI 的那个 optimized 的那个 function 它的优化的那个结果可能是现在的话可能是跟人的不完全一样的就它可能对就它可能优化的东西跟我想的东西不一样

就比如说我做一个节目可能我想的是自我满足因为我感觉比如我今天跟你们做节目我也拿不到钱我也拿不到钱我也省不了值我也我也什么都拿不到我跟你们做分享直接因为我感觉我挺开心我能够把我的专长分享给你们的听众我们也很开心对对对就你说 ai 会不会开心呢我不知道啊你说 ai 会不会跟你们聊天呢可能他他不愿意你给他 20 万一个月他才愿意跟你聊天对吧

对所以跟人家说话要客气一点是啊是啊用一些就要加 police 对加 police 对对

我们其实刚刚就是一直在聊 AI 会不会取代人其实我其实在商业方面我也很好奇就是 AI 会颠覆哪些行业然后我知道李丁基本是在 Adobe 所以就是我很好奇就是你对于 AI 会不会颠覆这个 SaaS 行业有没有什么见解

嗯我们公司的确是一个 sass based business 就我们是按月收费然后收费你可以买我们的这个整个 subscription service 的但是我并不嗯考虑我们公司一个非常嗯现在年轻人的定义的 sass 因为我们是一个非常大的公司嘛然后我们可能是世界上比较最最大的 sass 之一了可能仅次于微软的几个大家更更大的公司然后嗯

我们更多的是 creativity 我们是整个大很大的一个 package 对吧很大的很多软件很多工具嗯然后嗯对于我们公司像我之前说的我并不觉得会颠覆我们的他会帮助我们的公司给我们的 customer 提供更好的 value 这个是肯定的我们已经在提供了啊但是会不会颠覆呢我我暂时我还不太清楚但有很多可能比如说嗯中小型的 sense

我觉得真有可能会颠覆因为他像我刚才说的就是像 Jetsbury AI 这种中小型的小型的 startup 他可以颠覆他整个的 evaluation 对吧他的估值可能虚高了他可能会颠覆他的整个 business model 他可能就不能够像以前那么把自己的算法作为一个宝贵的财富了而是把它当成是一个人人都有 access 就人人都可以用 GBT 的时候 Jetsbury AI 的优势在哪里就是他要重新思考他们的

这个商业模式我觉得在这一方面我觉得是肯定会颠覆这已经开始颠覆了对对对如果你不愿意被颠覆那你就被颠覆呗因为其实啊像 iPhone 出来之后

诺基亚这个公司就没了就是还有包括什么像雅虎啊这些其实都是当时都是我觉得非常非常厉害的公司然后有一些新技术的出现然后这些公司就不见了然后对于我们来说其实当时诺基亚和雅虎可能也就是当年的 iPhone 和 Apple 和 Google 这种

所以我就在好奇就是 AI 这个技术的出现使得我们现在觉得非常不可颠覆的公司然后就是可能慢慢要退出历史舞台就有没有这样的可能性你的意思是说 AI 会不会让某一些现在大家看起来不会倒闭的公司倒闭是吗

我感觉是呀我感觉我有两点可以 comment 的第一点是可以 call back 像你们上一期的节目上上期的节目应该是跟陈然聊投资那期就是不要投资个股要投资大盘因为你看好是这个社会的这个 index 而不是某一个公司这是第一点任何公司都有可能倒闭对吧这个这个是吧像像像 grammer 里大家这么喜欢的公司顿时就没了对吧只是做个例子而已然后呢

注意投资大盘不要看好一个公司第二点的话呢是我上周刚好听了一个 podcast 是我非常喜欢的一个 podcast 基本上每期必听的是呃

这个网站的 verge 的主编尼雷帕特的博客如果你们在博客 app 里搜 de coderde coderde 然后 codr decoder 的话你可以搜到他有一期跟他基本上博客都是跟各大公司的 ceo 啊 cto 聊天所以可以给想做 entrepreneur 的人有很多嗯这个信息量然后呢上一期他跟 new york times 的 ceo 聊天他就问到了 new york times 的 marketing strategy

然后 New York Times 这个主编他就强调说他们有一部分是来做 SEO 什么这些东西的就是搜索引擎 Search Engine Optimization 搜索引擎的优化这个很可以理解我们其他四个行业人都会去为 Google 的 SEO 做优化就非常正常然后这时候 Nilei 问了一个问题就是说现在大家都知道拆 GPT 越来越火比如说 5 年 10 年后 Google 倒闭的话那你们怎么去做 Marketing

怎么去 reach new customer 然后 New York Times 的主编在有一瞬间我感觉他的反应是 Google 怎么可能倒闭我们这么多人在做这么优化的 SEO 怎么会倒闭然后尼泪就会说你看之前 Yahoo 倒闭虽然他跟好像 Yahoo 没有倒闭但是跟倒闭也没有本质的区别了然后还有其他很多类似的这种之前的大公司未来就比如说之前的硅谷那叫什么

先童吧,Fairchild 吧,像 Fairchild 还有很多 SGI 这种比如 Facebook 现在 Campus 上就是 SGI 的好像是他们就是在 Facebook 树大拇指 logo 后面就是 SGI 还是 Fairchild 我忘了哪一个了反正就在某一个大牌他们 logo 后面,石头的背面就是那个公司的 logoFacebook 特别就是什么 move fast 他们连石头都补坏他们直接就把它背面就弄了

对然后就是你可以看到吧那 Facebook 也就是个世界 20 年的公司他们之前的公司大家都感觉是会颠覆一切的那 AI 啊芯片啊就当时的这种东西然后不是被倒闭了吗对吧然后所以说在你类的看法就是像 CHATGPT 的出现加上各种其他的颠覆有可能 Google 会在 5 年 10 年内倒闭那你又看你怎么应对然后

当时 New York Times CEO 给的那个答复我个人感觉可能就他没有想过这问题他可能他可能在忙别的事情可能在写更好的 journalism article 他可能没有在 focus 这个 tech giant 之间的这种这个这个

这个按流涌动他可能并没有去思考,which is which is fine,只是说 interesting point 就是,嗯,你应该问到吗?有没有工作被取代?我觉得很有可能啊,我们公司都有可能被取代啊,我们公司有好多竞争者的对吧,我就不提他们的名字了,但是如果你对 creative 这个 industry 有了解,天天都有公司说号称说这个我们要做 Adobe,but better,but without the the the all the bad things about Adobe,就很多人都这样 claim,同时 google 也是一样,天天有各种挑战者嘛,bin 啊什么,dacoc 啊一堆一堆有的没的,

Facebook 就更别说了一堆公司想要取代 Facebook 所以说我觉得他们任何公司倒闭都有可能的只是说现在我们看得很清楚的 Google 现在的搜索肯定是要颠覆的他自己不颠覆就被别人颠覆吧大概是我感觉这个趋势是挺明显的对

就可能在 10 年的趋势会比较明显可能一两年内它还挺好的因为毕竟用户习惯什么的都是很难一秒被改变的但是你放在 10 年的维度这个还是挺好看到的就好像比如我刚出现的时候我们也预测不到诺基亚会倒闭我那时候用了诺基亚我是等了可能 4 年还是多少年

有很多原因了可能当时我没钱我也买不起 iPhone 我就一直用我的 node 家用了四五年才换的但是一旦换了之后我就不可能再回去了然后同时可能现在由于各种用户粘性因为 Google 是免费的对吧可能差 GBT plus 不是要收钱吗 GBT4 其实要收钱的所以可能很多人也不会 switch 但是未来随着要么他们想花钱试一试或者说差 GBT 变得更加免费了就 GBT4 变得更加免费了说不定也会在

不久的未来吸引一批顾客这样子的对我记得还有一点就是我刚刚说到就是之前李丁想聊的一个就是无所不在对我那无所不在其实跟第一点很先跟我想说的那个大者更大强者更强是很像的就是就其实我不知道大家如果现在比如打开自己的那个那手机 app 看看过去的比如一星期你用了多少 app 让你会发现这 app 其实并不是在比如说 100 个开发者开发的可能就是比如 5-10 个开发者开发的

可能在国内的话可能就是腾讯啊里占了你占了你绝大多数的那个 APP 了然后在美国可能就是 FacebookApple 就这个呃几个几个大的这种平台占了你百分之七八十以上的 APP 然后呢因为我们刚才说的嘛大的这些地方公司他们很快就会 integra 这个服务他们就无孔不入就你看得到的你看不到的你摸得到你摸不到的他都会进去所以说嗯

作为一个哪怕你不从事 AI 你也不太 care AI 它也会影响你就是它不是一个就是说你可以置身事外的东西所以所以为了更好的去跟这些 APP 去沟通可能

可以就是可以早点了解嗯什么样的 capability 然后呢他的缺点在哪里你跟他沟通的时候你要注意些什么东西我觉得这个是嗯短期之内应该都是挺有挺有益处的一个东西就是不要不要就不用盲目的去说这个东西无关我我的工作没有被他影响到但是事情我感觉就是他一定会到每一个产品里面去的对

可能说 user facing 的 feature 会比较慢因为大家都怕去 disrupt existing workflow 但是对于任何用户看不到的东西能够提高我们内部比如说 developer speed 提高我们比如说我们内部好像已经有我今天听说谁说好像说比如说用户提交很多 bug report 嘛就已经有人在用 gpt 去 summarizebug report 了当然这个我不知道用户怎么去

因为我怎么去呃根据我分享这个信息去去去修正他们的行为我并不知道我只是说嗯 whether you like it or nota lot of company will use itand those are the big big company that you cannot avoid 就是你走不开的他们一定会用的嗯对就是这是

对就就和人脸识别一样这个技术它在那了你现在去哪都要人脸识别 whether you like it or not 你可以选择 opt out 但是你 opt out 的你其实还是 opt in 的就是你你你无解的这个 chat gpt 其实是一样的就你以后说的每一句话都有可能被 log 下来都会被 train 所以对就不知道你不知道怎么弄了对就好像

会有人穿一些 t 说我这个衣服可以抵抗 facial recognition 以后有可能会有人说一些 gibberish 就是说一些这个 make sense 的话来去 confuse 未来的 gbt 对吧就这这都有可能但就是但就是这个这个技术已经被放出来了他就一定会永远的存在他不太可能被装装回那个潘多拉的盒子里面去了嗯我还是非常非常同意这一点

对那李丁有没有什么你比较推荐的我们可以去了解这些东西或者是可以去学习的一些信息源或者渠道说实话我感觉现在这个还比较少因为时间还比较短像我个人了解的话主要就是看各大科技这个英文的媒体然后获取一手的信息然后跟同事啊跟我其他的合作者因为我是从事 AI 行业的嘛所以我不得不

就跟紧跟这个时事来了解最新的这些东西然后来来形成我自己的观点因为我要在公司内部去比如说跟我的实习生跟我的合作者去去 eventualize 这个技术因为我希望他们跟我一样 embrace 而不希望呃他们被被就是就

忽略这个这个技术所以我呃因为我自己也很很感兴趣所以我相当于嗯自己在读各种各样有的没的这种新闻然后去尝试对读了新闻之后自己去尝试因为很多人可能就哦我看到欧凤鸦这个东西我感觉他还挺靠谱的然后就开始去呃

认为他很靠谱的但是比如说我像我刚才说了我在工作中心用了他大概三方面的事情我其实试过很多其他的东西但发现他其他都不太 make sense 就是其他东西他可能太需要嗯准确性的事情他根本就不能用所以嗯我就就没有用了所以说我可能就会对他的这个优缺点都会说嗯有一个

比我只去看他们的新闻稿有更深刻的认识然后现在通过跟你们聊天我又感觉我认识到了更多的东西然后呢我就发现说其实很多我们在今天讨论到的话题他并没有说是全新的话题很多问题其实在比如 deep learning 出现的时候我们已经问过我们自己一次了嗯然后当时会有一些答案然后呢其实现在答案呢

嗯有一些不同但是可能根源上还是很接近的然后所以说我现在可能就会说在找一些当时关于 deep learning 有 concern 啊 deep learning ethics 啊这些方面的呃无论是研究员也好呢还是当时的一些 journalist 的这些媒体人也好呢可以我可以去搜索当时的一些嗯近况来进行一些了解可能这是我我个人的吧可能这个方法并不适合每个人了因为不是每个人都喜欢去读这些枯燥的文件啊什么的但但我因为我就是

昨天是读论文吗所以我读这些文件我感觉很舒服

我觉得你这个说的特别好就是先去了解无论你是通过论文也好媒体也好然后这不同的方式去了解但是呢了解完了之后要自己去试一下然后再慢慢找到比较适合自己的一些可以应用的领域还有形成自己的方法这一套东西对这可能就关乎到人怎么学习一个新的事物这一套能力还是一直都需要的

对的对的就对这个这个这个这个就非常的对非常方法论了就是嗯只要善于学习的话我觉得就是总会有方法的嗯好呀那呃我们这期李丁这边还有什么想要再聊一聊的吗嗯我这边我看挺好的我现在这边都都都 cover 到了我觉得挺好的对我觉得这个都已经问到了你们列的点然后我列的点都聊到了我觉得这个

对聊的聊的挺好的希望能够像我之前说的我们我的观点肯定不全是正确的肯定很多是不经得起时间的考验的我自己个人的希望是哎我的预测全都准确但是如果是那样的话那你们估计会更愿意听我的股票建议而不是呃 chat gpt 的建议所以说所以说大家听的时候也可以带着一个批判性的眼光来看看看我哪个说的不对讨论一下对吧这个

分享你的观点然后甚至跟跟两位主播联系跟他们上个节目讨论一下或者跟我联系我也是个主播跟我跟我来讨论一下我也我也随时欢迎嗯对就是观点分享自己判断对

对这个特别好因为这个 GPT 它发展太快了还有 AI 相关的所以很多上一个月大家还很严肃讨论的东西下一个月可能就不成立了或者说它的信息就发生了很大的变化

然后就像李丁说的如果大家有什么自己想要讨论的或者是有自己的想法跟意见欢迎给我们留言我们可以那个邀请听众朋友们来我们的节目或者来李丁的节目跟大家一起来聊相关的话题对最后我再补充一点我突然想到一点那个不太相关的这个 anecdote 就我记得这期节目开始的时候嗯

是 clear 吧是 clear 说到去年 11 月的时候拆 gpt 的公布引起了很多人的讨论然后我想加了一个这种 anecdote 就是

当时的 chat gpt 好像用的是应该就是 chat gpt 3.5 吧其实 3.5 跟 3 的差别没有很大可能就是速度快了一点点更聪明了一点点然后对于用户来说价格更便宜了对于我用 API endpoint 的价格来说便宜了 10 倍所以就很好但是从它的聪明程度来说其实并没有太大的本质的差别 3 到 4 是一个很大的差别它 3.5 的和 3 之间没有大差别然后 gpt3 应该是在好像是

应该是 22 年年初甚至更早就是就是他的那个 GPT3 公布了之后他的 API 也公布了之后没有人用这个 API 去 build 一个 chatbot 然后呢

open ai 就有点其实有点慌嘛那我公布了个这么聪明的 ai 模的我自己觉得他很万能为什么大家都不来呃来买我的这个东西为什么没有人来报道我的信息所以他们内部做了很多的我不知道内部消息我没有跟我们不认识任何 open ai 的人但是就是他们内部肯定做了很多尝试然后后来发现说哦说不定一个签报就可以解决这个 publicity 的一个问题所以他们内部搭理这个东西然后当然了我并不是说嗯

他们之间没有任何技术创新肯定有技术创新像 moderation 像我们刚才讨论的嘛黄赌毒都得弄弄掉否则这个 chip bot 是一个有毒的一个呃 chip bot 他们现在这个 chip bot 是非常 helpful 非常 hopefully 非常的一个 healthy 的一个一个 chip bot 所以他们做了很多工作的但是呃

如果你纯粹说 build 一个 chatbot 来去博眼球的话 GBT3 是 2022 年的 6 月公布的然后 chatGBT 的很 user friendly 的 interface 是去年年底才公布的是二二年年底所以这相当于隔了两年半左右的时间两年半的时间对想作为一个 openAI 的一个聪明的 engineer 对吧他其实很头疼我券了一个这么好的 model 花了公司这么多的钱对吧

然后但就没人知道我行怎么办呢但其实之前我们呃我们都比 research 内部是有很多组在用的做一些比如说 summarization 啊做一些 knowledge extraction 都在用的只不过呢可能仅限于 nlp 的 researcher 当然我听了这个东西我也不知道啥东西我说哦你在用一个 fancy 的东西在用你给我结果就行了我也不太 care 你怎么实现的但是等到 checkgpt 出现了之后

刺激了我的好奇心我自己可以就是 effortless 的去尝试之后我才发现哦原来 GPDZ 我才就是这倒着去发现了原来这个模型存在这么久了然后我才有这些疑问然后我才去找当时的这些新闻报道就是为什么就 SameAltman 自己也说他也很 computer 发布这么久没有人做这个工具我们其实做了一个很小的工具突然为大家就特别喜欢了我们也搞不懂为什么

就是这是一个就是一个就是说并不是很多时候其实很多时候都很巧了就是这个技术真的是很已经很 accessible 你写两行扣的就作为马农的话真的写几行扣的就可以丢的一个 chatbot 了只不过呢没有人去这样想然后呢就导致了嗯他沉寂了两年半直到直到对吧直到拆破出来对吧对因为其实就是这个大模型像刚刚李丁说的是非常烧钱的

Train 一次估计要几千万一千一千两百万我记得是但是我忘记了这个我们之后可以这个查一下所以说它肯定有商业化的压力的所以我觉得 Chad GPT 是它这个这个出圈就是这个非常成功之作如果我们讲这个 open-eyed go to market 我觉得 Chad GPT 一定是不可忽略浓墨重彩的一笔

对而且对又像又想一个那个他们整个 opena 整个设计的那个网页啊交互啊其实是非常的 engineer focus 的就是就用起来我不知道 opena 有没有 designer 我希望我不要冒犯到 opena designer 就那个网页看起来像是没有设计师设计的就好像这个马龙一个周末拼下来的一个一个 interface 就是我

就是我讨论的是 interface 啊这不是就是那个那个 login 界面难用的很每次用就是就很很难用然后时不时跟我 log out 然后然后整个体验都非常的不友好但是他后端当然是很很好啊就就很好用的然后呢然后当上这个技术出现之后啊包括这个 daddy 啊这个东西出现哼他们又 re 为什么颠覆了这个设计师的行业这个就有点点 ironic 感觉就是这个 large language model 和这个 text image model 都是 open air 出的东西

然后这个合作在一起颠覆了很多这个类似领域的这个东西好的那我们这一期就先到这里结束了然后非常感谢李丁来我们的播客节目聊天也期待我们后面有机会再聊聊其他因为这个话题还是挺多可以聊的所以后面我们也可以把这个做成一个系列再继续聊聊跟 AI 相关的一些其他的话题

那也欢迎听众朋友们有任何的想要跟我们讨论的可以给我们评论或者留言也欢迎大家在小宇宙和喜马拉雅上订阅我们的播客秘密飞船感谢大家的收听那我们这期就到这里结束了谢谢拜拜拜拜谢谢谢谢李丁拜拜