機械社區(qū)

3月17日，也就是在ChatGPT升級后的兩天（升級前是基于GPT-3，升級后是基于GPT-4，后者比前者更強大），微軟立刻將GPT-4接入Office全家桶。

這個消息有多重磅呢？

微軟CEO納德拉在當天發(fā)布會上直接放話：今天，進入人機交互的新時代，重新發(fā)明生產(chǎn)力。一邊是全球最大辦公軟件，另一邊是最強AI大模型，兩者結(jié)合堪稱“王炸”。

當前，微軟Office 365旗下的辦公產(chǎn)品包括Word、Excel、Powerpoint、Outlook、Teams等等。接入ChatGPT后，這些產(chǎn)品內(nèi)容全部可一鍵直接生成，整個過程就在眨眼之間。

面對如此強大的產(chǎn)品能力，市場反應激烈。發(fā)布會開始后，微軟股價一路走高，當天一度大漲3%，市值再度突破2萬億美金。

Office全家桶從一個辦公軟件搖身一變?yōu)閮?nèi)容自動生成軟件，效率呈指數(shù)級提升，實現(xiàn)對同行絕對性碾壓，畢竟一切競爭最終都是效率之爭。

十天后，Adobe全家桶也接入了ChatGPT，功能也同樣炸裂——一句話就能P視頻。

就在這瘋狂的一夜中，比爾·蓋茨發(fā)文感慨：ChatGPT+時代已經(jīng)開始，盛贊其影響“不亞于互聯(lián)網(wǎng)誕生”。

再說一件更加可怕的事情，第一個被ChatGPT徹底顛覆的傳統(tǒng)行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)了。

據(jù)悉，全球不少廣告公司和電商公司正計劃大量開除設計師和服裝模特，原因有二：一是現(xiàn)在有了ChatGPT和Midjourney，這兩個智能工具可以比設計師更快地畫出更好的設計圖；二是這些工具還可以生成比真實模特更好的模特圖片。

這件事情隨后在社交網(wǎng)絡上得到一些電商老板的肯定，雖然AI生成的服裝模特還存在一點瑕疵，但也完全夠用了，這樣一天可以省去4、5萬雇傭攝影師和模特的費用。

中國1700萬設計師和數(shù)十萬服裝模特的命運恐就此改寫。

雖然ChatGPT的魔力已經(jīng)被大部分人感受到了，但它的核心價值還沒有被發(fā)揮出來，導致難以捉摸它的深度。

這與2012年移動互聯(lián)網(wǎng)萌芽時代很像，當時距離蘋果推出iPhone已經(jīng)過去了5年，不過大家仍不明白為什么要把直板的諾基亞換成智能手機。但隨著APP功能的進一步挖掘，智能手機生態(tài)被極大豐富，核心價值得到肯定。

當前ChatGPT也面臨這個問題，其中一大原因就是它的商業(yè)落地模式懸而未決，面向垂直類行業(yè)的商業(yè)價值還未被充分釋放。

以ChatGPT+教育為例，一旦破圈，可能會對目前處于冰火兩重天的教培行業(yè)產(chǎn)生全方位的沖擊。

教培行業(yè)最重要的三個場景為增長場景、運營場景和課堂場景。在增長場景方面，教培行業(yè)的增長手段有兩個，一個是投放+銷轉(zhuǎn)，一個是商務合作+銷轉(zhuǎn)。在這兩個場景中，要實現(xiàn)用戶的增長，就要與用戶進行強接觸，最終實現(xiàn)目標用戶的轉(zhuǎn)化，篩選出適合的服務人群。

但從獲取客戶——電話銷售——微信私域——用戶過濾的增長轉(zhuǎn)化過程，是有一套成熟的標準作業(yè)流程的。而ChatGPT在逐漸學習這個過程之后，能夠一步步的將步驟拆解再融會貫通，不斷優(yōu)化后最終復刻整個用戶增長轉(zhuǎn)化的過程，實現(xiàn)行業(yè)的增長。如果訓練好ChatGPT的話，它能夠做到與人類進行高達百次的多輪交互，將銷售的工作代替70%-80%。

在運營場景方面，以K12為例，ChatGPT在這個場景中可以扮演一個全知全能的輔導老師角色。ChatGPT既可以實現(xiàn)常規(guī)化的大班教學，就常規(guī)問題和一般知識向人群進行基礎的知識傳授，也可以進行小班化個性教學，根據(jù)學生的個人特點定制學習方式。

這可以大幅度降低K12的人力成本。

至于課堂場景。在ChatGPT 時代，課堂被搬至云端，進一步降低租賃成本，并且頭部教師輻射的學生數(shù)量更多，將大幅提高經(jīng)濟效益。

不過，要充分釋放ChatGPT在教培行業(yè)的商業(yè)價值，還需要時間的打磨。

ChatGPT在通用性方面已經(jīng)展現(xiàn)出強大的能力，但在細分的專業(yè)領域，由于缺少垂直的、專業(yè)的領域知識，在可信度、精準度、專業(yè)度方面還存在較大不足。

百融云創(chuàng)CEO張韶峰認為，作為一個通用型的人工智能產(chǎn)品，雖然ChatGPT在技術(shù)上和垂直型的人工智能同源，但ChatGPT卻不能直接被“搬入”垂直型領域。一個重要的原因是二者之間存在信息壁壘，通用型如果過渡到垂直型，需要時間的沉淀，需要進一步探索商業(yè)模式，同時更加需要借助于垂直領域的信息等助力。

兩者之間的關(guān)系類似數(shù)理化等基礎科學和醫(yī)學、農(nóng)學、氣象學、材料學等應用科學之間的關(guān)系，既有差異性，但是也有交叉協(xié)作。

業(yè)內(nèi)專家也表示，ChatGPT目前的數(shù)據(jù)庫仍較為有限，而且，ChatGPT還沒解決好及時性和準確性這兩大關(guān)鍵問題，它有可能基于當前的算法和數(shù)據(jù)輸出不準確信息。這對于教育、金融、信息等對于專業(yè)性、安全性要求極強的垂直領域來說，可謂是致命的。

基于當前的局面，未來最有可能出現(xiàn)的行業(yè)格局是ChatGPT這樣的通用智能與垂直領域智能協(xié)同進化。

這一點，為垂直領域商業(yè)化落地帶來了無限想象空間。