創業公司如何不淪為OpenAI“死侍軍團”:訓練小眾數據,服務特定用戶
堅持獨立的思考,哪怕它在此刻并非100%正確。
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GPT和Dall-E之上,創業公司需要訓練一個OpenAI無法復制的專門聊天機器人?;蛘呖紤]GPT-J等。并且為特定人群訓練特定數據集,這可能是未來的出路。
(資料圖片僅供參考)
生成式人工智能席卷了大公司和創業公司。
美國方面,
Open AI發布了迄今為止最先進的語言模型GPT-4;
谷歌宣布了Workspace中的AI功能,涉及Gmail、Docs、Sheets和Slides;
微軟宣布了Microsoft 365的copilot ,涉及到Docs、Excel和PowerPoint;
谷歌發布了Bard,與ChatGPT競爭;
Open AI幾乎連續發布了ChatGPT插件。
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首先說兩家美國公司。
第一家,ContentBot.ai是一個構建在OpenAI技術之上的內容自動化工具,在ChatGPT問世之后失去了客戶和收入,其創始人公開宣布將不得不轉變其產品。
第二家,Jasper AI,在GPT之上構建的文案創作初創公司的創始人在今年10月宣布獲得了1.25億美元的融資,估值為15億美元,但是在12月,OpenAI發布了ChatGPT。
Jasper AI提供了和OpenAI足夠相媲美的功能,而且免費,但仍然無法阻止其線上流量下滑。根據數據提供商SEMRush的數據,流量下滑一半。
Jasper AI因為有足夠的資金和知名度,因此有時間開發和銷售自己的轉悠技術,目前它正在整合其他AI模型(如GPT-J)以減少對GPT的依賴。
GPT-J是EleutherAI主導,2023年1月,EleutherAI正式注冊為非營利研究機構,這個組織被視為是OpenAI的開源版本以打破OpenAI的壟斷。
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這兩家公司的例子是說,當所有應用都需要以AI為軸重新做一遍的時候。
創業公司如何保持自己的獨特產品功能?在產品上如何不雷同?以及如何保持收費?
今早我看了一篇文章,作者是Ben Parr,他是一位前媒體人,后在AI領域創業,同時是專注在AI領域的作家。
他提出了一個視角以及例子和建議,創業公司如何不要在這波OpenAI的浪潮下陣亡。
也就是說,不以AI為軸心改變自己的產品和商業模式,未來必死。
但是加入AI之后,如何思考公司?
Parr的提醒是,公司一定要更加專注服務于你所服務的客戶,擁有更加垂直的數據。這是唯一的道路。
“務必做特定垂直領域的專門人工智能?!?/strong>
“pecialized AI for specific verticals”
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與其他熱門技術不同,生成式人工智能已經與大眾的日常融合。足夠好用、簡單、且用起來很好玩。我認為這種產品調性是ChatGPT能夠快速起量的原因。當然,ChatGPT是一個包裹在這種好玩、簡單,像搜索一樣產品背后的大模型,并不是一個簡單的前端交互產品。
接入OpenAI成為一些創業公司目前轉變產品或者用戶量的可能性,也意味著你必須占領的技術高位。
另一方面,AI在一個月之間成為普惠功能,開發人員不需要擁有大型語言模型和機器學習經驗,企業不需要雇傭大量AI工程師,只需要通過OpenAI應用程序編程接口發送指令(用自然語言描述)或提示就可以生成結果,甚至在幾個小時內啟動AI。
OpenAI的兩個最流行的技術GPT和Dall-E之上,已經接入了大量應用程序和創業公司。OpenAI也在投資相關生態內的企業。對此,惶恐的不僅僅是尚未接入AI的創業公司,即便是巨大的Google,也在被顛覆,Bard目前在功能上遜色于OpenAI。
這很正常。
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回到創業公司的產品上。
如果想抓住AI成為獨角獸,而不是淪為OpenAI的“死侍軍團”,需要極其謹慎地將生成式人工智能,也就是國內流行的“AIGC”和業務模型結合。
OpenAI的技術功能很強大,你用不用它,你的競爭對手都會用它。而OpenAI自己也會發展用戶。
Parr的觀點是:對抗“平臺風險”的關鍵是,思考如何構建一個產品,OpenAI這種平臺本身是壓根就不會構建的。
“這個時候找準產品的核心剛需點,且這個點是基于產品本身的用戶基礎,基于產品原本的優勢,并且不太會被他人愿意去做的功能點?!?/p>
機會在于:“不要試圖為所有人構建生成式AI工具。為有特殊需求的垂直領域構建?!?/p>
這一點是建立一個強大、可靠、持久的產品,而不是在這一輪AI應用中消失的前提。
Parr舉兩個例子:
ChatGPT可以提供基本的診斷,但沒有集成到醫院的許多系統中,也沒有數百萬(或數十億)臨床數據點的數據。任何醫療技術都有隱私性要求。
OpenAI永遠不可能構建醫院可能需要的所有集成、數據點和監管功能。這為專注于醫療的初創公司創造了機會。
GitHub的Copilot產品是另一個例子,它專注于特定的人群——開發者人員提供工具。
Jan一位軟件工程師的評論也有啟發:
比如把CoreML模型下載下來,安裝在設備本身上,可以離線使用,這不會因為OpenAI響應時間過慢而影響用戶體驗。
總結下:
(1)需要專用的、小眾的數據集訓練模型。使用ChatGPT無法訪問的數據庫(如醫療數據、數百萬封電子郵件等)來訓練。這使得將你公司的結果與ChatGPT的結果有所區分。
結果將是一個OpenAI永遠無法復制的專門聊天機器人。
(2)專注于特定垂直領域的產品。比如為健康、育兒、法律和政府等領域的人們提供服務,提供專門的數據、接口、合規能力、集成和營銷,大型面向公眾的人工智能平臺無法提供這些。
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我這一篇文章寫的很淺,我也并不清晰地了解目前中國創業公司中,有誰在場景上做得足夠有壁壘,這一切才剛剛開始。
但想提出一個問題。以及給出一個我的認知是:用戶最終的選擇,是取決于他們信任誰。對于功能的穩定性是信任的一個關鍵,這是這一輪我為Notion而不是ChatGPT plus付費的關鍵因素。
實際上,對于AI的平臺風險也并不是首次出現。Shopify、iOS應用商店于創業應用的關系,很多產品人已經體會到的。
未來,產品的交互好壞,功能操作上如何融入AI,這一點在Notion的產品設計中,我也體會得到的關鍵。此前,我認為英語不太好的人群可能會無法用好Notion,現在我收回這一論斷,我覺得Notion在寫作AI上如果走得足夠深入,可以幫助用戶一起穿透產品使用的語言關,對于生產力的提升已經可以用魔力來形容。但是我對Notion的期待是,它需要比ChatGPT好十倍。
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最后我的感受,也許我們還來不及思考如何在OpenAI保護已經共享到這個平臺之上的數據,但至少我們先思考下,自己公司的產品未來聚焦在哪一種垂直的數據和用戶上。用戶即數據。
當下擁有海量用戶的產品,我也認為,你已經擁有了一座金山,千萬不要忽略你的用戶OpenAI不是創業公司做AI的起點,你已經擁有的用戶才是金山。
注1:
死侍(Deadpool)是美國漫威漫畫旗下反英雄,初次登場于《新變種人》(New Mutants)第98期 (1991年2月)。本名韋德·溫斯頓·威爾遜(Wade Winston Wilson),原本是一名加拿大的特種兵,為了治愈身患絕癥的自己而參加X武器(Weapon X)計劃,雖然在被注入了金剛狼的基因后癌癥得以痊愈,但也因此造成腦細胞過度增長,人開始變得癲狂。
來源:百度百科
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