科技界的风口一般分两类，一类是商业风口，一类是技术风口。去年底以来 ChatGPT 带起的 AIGC风，显然属于后者。一时之间，从 BAT 这样的互联网巨头，到王慧文、王小川等在科技圈功成名就又一度退隐的大佬，都纷纷重出江湖，高举大旗，振臂一呼，招兵买马，立誓要做出中国的 OpenAI 和 ChatGPT。

很多对此充满好奇而又一知半解的围观群众感到困惑，大家都说要做中国版的 ChatGPT 很贵，也已经有很多资本和大公司愿意重金投入，那如果有人真的做成了中国版的 OpenAI 和 ChatGPT，怎么收回巨额投入的成本呢？怎么真正使其成为一个有足够商业落地应用场景的产品呢？大语言模型的商业前景很大，到底有多大呢？

这确实是一个真问题，毕竟连 OpenAI 自己都还在疯狂烧钱的阶段，需要巨头微软的全力支持。但我们觉得，在讨论这个问题之前，需要首先厘清一些基本问题。

本期节目，「商业WHY酱」就与嘉宾孙煜征同学对此展开了详细讨论，欢迎收听。当然，如果对基本问题已经有足够了解的听众，完全可以跳过这期节目。

本期人物

杨轩，「商业WHY酱」主播、36 氪主编

孙煜征，Youtube / B 站账号课代表立正，腾讯游戏数据科学副总监，曾就职 BCG、Amazon、 Meta

主要话题

[03:19] “创业公司就不要去做大模型了”

[06:58] 诞生于《Attention is All YouNeed》的 Transformer 让模型可以充分吸取数据里的知识

[12:49] 为什么说 ChatGPT 跟上一波 AI 热潮里被嘲讽为“人工智障”的智能音箱不一样

[17:45] 鹦鹉学舌与乌鸦推理的不同

[27:12] 为什么现在不太适合讨论太多商业模式的问题

[32:35] 用一千句话喂给 ChatGPT 就能教会一个拥有自己 80% 能力的助理？

[47:12] 哪些工作是不容易被 ChatGPT 取代的？

延伸阅读

孙煜征：万字长文，探讨关于 ChatGPT 的五个最核心问题

张俊林：通向 AGI 之路：大型语言模型（ LLM ）技术精要

关键名词

GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成型预训练变换模型），由在旧金山的人工智能公司OpenAI 训练与开发的大语言模型。

AGI（Artificial general intelligence），强人工智能或通用人工智能，是具备与人类同等智能、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。

AR-LLMs，auto-regressive large language model。

机器学习/ ML（Machine Learning），是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

Transformer 模型，是 2017 年的一篇论文《Attention is All YouNeed》提出的一种模型架构。

Bert，是由 Google 开发的自然语言处理模型。

Winograd Schema challenge，威诺格拉德模式挑战，是多伦多大学计算机科学家赫克托·莱韦斯克提出的机器智能测试。该测试试图改进传统的图灵测试，通过向机器询问特别设计的选择题来检测其智能。

in-context correction 和 in-context learning：ChatGPT 拥有 in-context correction 的能力，即如果说错了，给出矫正，ChatGPT 能“听懂”错在哪儿了，并向正确的方向修正。in-context correction要比in-context learning 难了太多。

Sam Altman，美国企业家、投资人。他是 OpenAI 的 CEO，也是 Y Combinator 的前总裁。

NLP（Natural Language Processing）：自然语言处理是人工智能和语言学领域的分支学科，探讨如何处理及运用自然语言。

使用音乐

• El Marsiano - Don Bacilon


• Just Playing - Jules Gaia

幕后制作

后期：可特

监制：信宇、静晗

设计：饭团

运营：瑞涵

关于节目

在这个快速变化、信息爆炸的世界，跟随资深商业编辑杨轩，和各行各业的聪明人一起，聊点文字报道中看不到的料，探寻商业背后的关键问题和本质逻辑。


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