編譯｜阿爾法公社
作為生成式技術的代表應用之一，ChatGPT已經在短期內突破一億用戶，也成為了微軟全新Edge瀏覽器和Bing搜索引擎的重要組成部分。生成式技術的重要特征是利用AI模型生成新的內容，它讓人與軟件的關系發(fā)生了根本性變化。傳統(tǒng)軟件能幫助人們完成工作的后半部分，生成式技術則從工作初期的想法開始和人類合作，與其說是工具，不如說是協(xié)作者。
自加密貨幣以來最大革新剛剛發(fā)生。在過去6個月里，一個全新的應用程序世界向創(chuàng)始人們敞開了大門。
我們現(xiàn)在擁有高質量、廉價、快速的AI模型，用于生成文本、語音、圖像、視頻、軟件代碼、音樂、3D模型等——這些都沒有版權，也沒有被剽竊。
生成式技術是軟件的下一步，是人機合作的新水平。它將深度學習引擎轉變?yōu)閰f(xié)作者，可以像人類一樣產生新的內容和想法。
有人將其稱為“生成式AI”，但AI只是方程式的一半。人工智能模型是堆棧的支持基礎層。頂層將是數(shù)以千計的應用程序。生成式技術是關于真正觸動我們的東西——作為合作伙伴，你可以用 AI 做什么。
在近期最火的幾個關鍵詞中，ChatGPT的搜索指數(shù)增長曲線是最陡峭的。
作為生成式技術的代表應用之一，ChatGPT已經在短期內突破一億用戶，也成為了微軟全新Edge和Bing的重要組成部分，同時谷歌和百度等海內外互聯(lián)網巨頭也抓緊推出了自己的類ChatGPT應用以和它競爭。
生成式技術行業(yè)的發(fā)展速度非?？?，不僅ChatGPT的發(fā)明者Open.AI已經是百億美金級別的獨角獸，還有Stability.AI和Jasper等在短時間內就達到10億美金以上的新興獨角獸，更有一大批像Runaway這樣發(fā)展極快的新興創(chuàng)業(yè)公司。
我們鼓勵創(chuàng)始人積極在這個領域創(chuàng)業(yè)，以抓住技術采用周期的最佳部分。這篇文章是給你們的。
生成技術的創(chuàng)新點在哪兒？
1.一種新的因特網拓撲結構。
直到今天，互聯(lián)網的特點是進行數(shù)據庫查詢以獲取 1) 存儲的一段， 2) 舊內容 ，3) 從中心到網絡邊緣的你。生成式技術改變了互聯(lián)網的拓撲結構，因為現(xiàn)在的特點是：1) 獨特的內容片段， 2) 在網絡邊緣生成， 3) 通過你的操作實時生成。這是一個重大轉變，通常會為創(chuàng)始人帶來機會。
如果 Web1 是“只讀”，Web2 是“讀寫”，生成式技術是“讀寫-生成”，那么 Web 3 就是“讀寫-生成-擁有”。生成式技術現(xiàn)在與Web3并行發(fā)生，并且發(fā)展速度更快。如果加密技術沒有誕生，我們可能會把生成式技術命名為web3。
2.人與軟件的關系發(fā)生根本性變化
知識工作者們將更快更好地完成工作。有些人將能夠完成他們以前無法完成的工作，創(chuàng)建新的工作類型。雖然一些工作將被降級、威脅、淘汰——這將在未來 36個月內引起數(shù)以千萬計的“打工人”的恐懼和自我懷疑——但人們能力、生產力和效率的提高將大大超過整體損失，產生數(shù)萬億美元的價值。
對于知識工作者和創(chuàng)意人員來說，從0到1在他們的腦海中永遠不會是一樣的。
例如，作家、程序員、建筑師、音樂家、攝像師、銷售代表以及其他從無到有創(chuàng)造價值的人，現(xiàn)在將使用這些工具來生成他們的作品第一個想法。
到目前為止，軟件一直被用來將我們最初的想法提煉成有用的東西；它負責從無到有過程的后半部分。
但這些新的生成工具可以幫助你完成整個過程的前半部分，你只需要產生很多初始想法的萌芽，生成工具將幫助你走完剩下的過程。
到目前為止，軟件無法解決從0到1的問題，因為它根據我們的指令工作，而生成技術是與我們合作。
今天和未來幾年，這將讓人感到驚訝，也在很多方面都令人恐懼。因為那些你從0到初始想法的創(chuàng)造性時刻總是讓人感覺如此獨特。這些想法曾經被認為只能通過人們的思想和靈魂不可預測地產生，來自才能或培訓，通常與特殊的人有關——現(xiàn)在將由非人類、非同事或合作者的事物產生，而不是你。這會讓很多人感到不安。然而，與大多數(shù)新的人機界面一樣，我們會克服不適并習慣它。
未來10年，我們期待軟件與我們合作，這將是新常態(tài)。
喬布斯于1980年表示，蘋果電腦是人類思維的自行車，你可能會說生成式技術是人類思維的火箭飛船。這些 AI 模型的制造者可能會說它們是真正的思想。毫無疑問，他們會到達那里。自上世紀50年代以來，我們一直在談論基于軟件的思維的必然性。1997年，IBM的深藍在國際象棋中擊敗了卡斯帕羅夫，這是我們作為一種文化感受到的這個時代曙光的第一個例子。下一個重大飛躍是 Alpha Go在 2016 年的圍棋比賽中擊敗了李世石。
從 2023 年開始，生成式技術未來將對數(shù)十億人產生影響。
這是一個非常不同的層次。這就是巧妙地創(chuàng)造新事物。
是什么變化導致生成技術在現(xiàn)在這個時點爆發(fā)？
Open.AI的專有生成AI模型的開源替代品的可用性提升是導致生成技術在過去 6 個月內全面爆發(fā)的原因。
Eleuther.ai 的GPT-NeoX-20B 于 2022 年 2 月推出，是用于文本生成的 OpenAI GPT-3 的開源替代品。
Stability.AI Stable Diffusion 于2022年8月推出，是 Open.AI的DALL-E 2 圖像和視頻的開源替代品。
兩者都在價格、質量和易用性方面改變了游戲規(guī)則。在過去2個月中，生成圖像的成本下降了100倍。在過去6個月里，通過網絡和移動設備從這些模型中生成輸出的摩擦已經“容易了大約10倍”。
高質量生成的文本、圖像、代碼、語音等正在迅速接近或達到人類質量。許多人認為我們已經通過了其中幾個內容類別的圖靈測試。這很難衡量，但當你看到它時，你就知道質量如何。
正如2021年斯坦福大學人工智能指數(shù)指出的那樣，對于一些受限應用程序，人工智能已經達到了“足夠高的標準，以至于人類很難分辨合成輸出和非合成輸出之間的區(qū)別”。我們正朝著“生成一切”的方向前進。
由于所有這些變化，實驗量“在過去兩個月中增加了大約20倍”。這加速了提供價值的應用程序的數(shù)量，并為相應社區(qū)帶來了更多新進入的人。
這是技術領域的一個古老故事：壁壘下降，然后繁榮……寒武紀大爆發(fā)。我們還處于早期階段，但生成式技術現(xiàn)在已經很流行了，正循環(huán)開始了。
我們相信它會比大多數(shù)人想象的更快發(fā)生。與自動駕駛汽車不同，生成式技術不受監(jiān)管，也不需要完美以避免事故。與 VR不同，它已經很有用，不需要新硬件，并且正在迅速變得更好。
作為創(chuàng)始人，你可以相信，如今幾乎每種類型的內容的成本和質量都足以讓你的公司運轉：文本、圖像、代碼、語音、3D、視頻。
當然，當你組建團隊并融到種子輪資金時，它就會存在。不要想太多。（為了展示它的移動速度，你可以搜一搜一個20 分鐘的 Podcast.ai，是史蒂夫喬布斯與喬羅根談話的內容。聲音和腳本都是由 AI 生成的。）
我們今天所處的位置只是一個坡道。在經歷了 14 年的近乎停滯之后，我們的大多數(shù)軟件和人機界面現(xiàn)在有可能在未來 5 年內得到顯著增強。這為創(chuàng)始人打開了機會之門。
生成式技術產品的特征
生成式技術產品有兩層。
底層是AI模型。它能根據用戶獨有的輸入生成新穎的輸出，例如Open.AI的 DALL-E或GPT-3。制作和訓練這些的通用版本可能需要1億美元。訓練應用更窄的版本可能不到1000萬美元，而且價格下降得非?？?。開源版本已經開始可行。
頂層是一個應用程序。這是你可以構建網絡效應和嵌入效應以產生持久業(yè)務的地方。
這個堆棧將降低與某些領域相關的技術壁壘。你不必成為建筑師即可生成房屋改造圖紙，不必成為插畫師即可告訴DALL- 要畫什么。這就是生成式技術能夠解鎖新公司和項目的原因。
這些新興公司具有某些核心特征，有助于將它們置于生成技術連續(xù)體中。以下是我們總結的三大特征。
從0到1→從0到10
生成式技術從解決0到1的問題開始。最成功的公司最終將提供從0到10的解決方案，或者換句話說，提供滿足用戶完整需求的產品，并由AI模型激活。
你可以想象Latitude的AI Dungeon的一個版本，它結合了圖像和視頻以匹配文本讓用戶獲得完整的游戲體驗，或者允許你使用 AI 生成的圖像或聲音創(chuàng)建持久的在線角色。
我們已經看到了提供接近成品的生成式 AI 項目的示例。像SALT這樣的項目，使用生成式技術工具的組合來快速生成視頻（Stable Diffusion、MidJourney、DALL-E）、編寫腳本 (GPT-3)、并生成角色聲音（Murf、Synthesia）。
用創(chuàng)造生成代替?zhèn)€性推薦
生成式技術以我們以前從未體驗過的方式進行個性化。
20 年來，我們一直在通過個性推薦追求個性化。電子商務公司、Netflix和 Spotify都希望從他們的中央數(shù)據庫中為客戶提供他們最有可能喜歡的精選產品。Facebook、TikTok 和紐約時報已經嘗試過用個性推薦改善用戶對其內容的體驗。
這是一種非常受限的個性化方法，因為它基于調用現(xiàn)有數(shù)據。我們一直在努力將人們的偏好改進到我們現(xiàn)有的產品中，而不是產生最適合他們的新事物。生成式技術用創(chuàng)造取代個性推薦。生成式技術不是更復雜的數(shù)據庫調用。它可以通過這個數(shù)據庫進行訓練，但其核心功能是在網絡邊緣生成新的東西。生成式技術巧妙地創(chuàng)造新穎的輸出，提供給用戶的內容、圖像或體驗本來并不存在，直到用戶提出要求，或通過其他操作觸發(fā)它。
這發(fā)生在音樂領域。Boomy、Amper、Aiva、Ecrett、SoundDraw和其他公司都是使用 AI 在幾秒鐘內生成完整長度的原創(chuàng)歌曲的公司。Boomy 還為創(chuàng)作者提供了分享這些作品并從中獲利的工具。至關重要的是，Boomy 的 AI 可以生成適合任何心情和流派的即時音樂。在用戶決定用它創(chuàng)作之前，這些音樂從未存在過。
在生成式技術出現(xiàn)之前的世界中，你可能會有一個根據你的設置和別人的推薦而形成的音樂播放列表。在生成技術出現(xiàn)后的世界中，你將生成適合自己的場合、心情、血壓、心率、位置以及與你在一起的人的全新歌曲。
低摩擦界面
也許目前最大的突破是生成式技術工具的易用性。人工智能模型完成了眾多繁重工作，從創(chuàng)作過程中消除了摩擦。DALL-E 和 Stable Diffusion 只需要簡單的文本提示即可在 30 秒內生成令人驚嘆的藝術作品。
生成通常是自動的。只要你輸入，它就會發(fā)生。你可以想象一個版本的第二人生，其中兩個角色一起進入一所房子，房子可以產生適合兩個用戶個性的全新事物，如藝術品、體驗、音樂和角色。或者，如果你出售某物，它會自動生成 NFT?；蛘?，你可以想象從你的照片、視頻、文本和音樂中提取你的生活。這些將是人機協(xié)作的下一個層次。這是一種合作伙伴關系，你會感到驚訝和鼓舞。
生成式技術公司將做什么？
讓我們來分析下一個偉大的生成式技術創(chuàng)意將來自何處——以及為什么它會來自你。
對于你的頭腦風暴，請思考：如果我將一個或多個基礎層 AI 模型與XX領域/應用結合起來會怎樣？
生成式技術將影響的潛在應用包括：
頭像、照片共享、流媒體視頻、法律服務、天使投資和風險投資、選股、投資銀行、新聞、體育、建筑、室內設計、活動策劃、付款、貸款、信用卡、銷售、營銷、廣告、文案、編劇、社交網絡、約會網絡、C2C 交易市場、B2B 交易市場等等。
人工智能模型業(yè)務
如果你是構建AI和ML模型的創(chuàng)始人，請查看上面的列表，看是否可以為該特定領域創(chuàng)建AI模型。如果你可以訪問獨特的數(shù)據，如果你是第一個看到應用領域的人，那么就可以通過在特定領域擁有一段時間內的最佳模型來獲得優(yōu)勢。
這種優(yōu)勢可能不會持久，更通用的模型可能會侵蝕你的數(shù)據優(yōu)勢，或者競爭對手以更便宜的價格出售劣質但仍然有用的模型，就像過去兩年通用模型所發(fā)生的那樣。請記住，數(shù)據網絡效應通常是漸近的。如果你能讓它們成為實時的或超本地的，它們就會更耐用。
心智模型
- 實現(xiàn)偉大的生成式技術創(chuàng)意的另一種方法是思考該業(yè)務如何運作。
- 它如何產生網絡效應，讓每個新用戶都能為其他每個用戶增加價值？
- 它如何融入企業(yè)或某人的生活中，讓他們從長遠來看不想停止使用它？
- 哪里有適用于你的 AI 模型的超本地數(shù)據集，你可以擁有這些數(shù)據集并在以后的競爭中維持自己的數(shù)據網絡效應？
- 你可以在哪里插入現(xiàn)有工作流程、瀏覽器或應用程序？
基于生成式技術的應用程序提供什么功能？
今天顯然有效的三個快速功能。隨著時間的推移會有更多。
1. 最初的想法合作者
這有助于解決從0到1的問題。這些公司生成草稿或完成的項目，并結合傳統(tǒng)的 SaaS 工具來幫助完善這些草稿。隨著時間的推移，我們預計這些公司將朝著創(chuàng)造成品的方向發(fā)展，但從0到1是第一步。
Tailorbird的平面圖生成引擎就是一個很好的例子，它創(chuàng)建了改造的初稿?；诤唵握Z言輸入生成廣告文案或代碼初稿的公司也是如此：比如Copy.ai或 Copysmith。
像 jasper.ai這樣的公司向我們展示了這條道路如何最終創(chuàng)造出從0到10的解決方案。Jasper.ai提供跨學科（復制、電子郵件、社交等）的專業(yè)寫作和圖像功能。它是滿足公司所有格式寫作需求的一站式商店。他們現(xiàn)在正在嘗試將其嵌入到公司中，這樣他們就無法像企業(yè) SaaS 公司那樣將其移除。
這些產品讓球在復雜的任務上滾動，并讓人類從那里開始。
2. 指導/量身定制的反饋
我們通過反復試驗的過程來學習。但是我們在教練的幫助下學得更快。我們希望 生成式技術能夠分析我們的表現(xiàn)、提出建議或整合工具來磨練我們的技藝。其中許多應用程序一開始可能會讓一些人感到不舒服。但他們將挑戰(zhàn)我們在 AI 合作者的幫助下成長。這將成為新常態(tài)。
3. 規(guī)模的獨特性
唯一性和可擴展性在歷史上一直是不相容的概念。真正獨特的事物不可能在不失去其定制品質的情況下大量存在。生成式技術改變了這一點。生成引擎能夠大規(guī)模地為每個新用戶或每個問題提供新的輸出。
The.com允許用戶在一個電子表格中生成數(shù)百個新網站。這些不是千篇一律的副本，它們設計精美，并且對應每個用戶獨一無二的需求。
生物界的一個例子是Insilico Medicine。Insilico Medicine 采用三種協(xié)同工作的人工智能產品。一個確定藥物的新目標，而另一個從頭開始生成新的候選分子，最后一個引擎根據之前的工作預測臨床試驗的結果。這是分析性 AI 方法（識別目標和分析試驗結果）與生成式技術（生成新分子結構）相結合的一個很好的例子。
這類似于自然界中雪花的產生方式——每次暴風雨期間都會落下數(shù)百萬片雪花，每次都與之前的雪花完全不同。但想象一下，每一片雪花都可以為企業(yè)創(chuàng)造收入、治愈疾病或激發(fā)喜悅。
現(xiàn)在給創(chuàng)始人的建議
要想以創(chuàng)始人的身份趕上這波浪潮，你需要在本周、本月的進步和學習這方面的信息和知識，而不是按月和年。除非你已經在火箭飛船上，在激流中，否則建議你暫停你正在做的事情并考慮專注于此。
在這個領域，越來越多的公司獲得了投資。
在游戲領域，Latitude提供的全新游戲體驗將通過生成式技術成為可能。現(xiàn)在的體驗不僅僅是在舊游戲中與NPC的對話，而是在AI Dungeon等全新類型的游戲中。Latitude憑借其全新的Voyage游戲平臺處于領先地位。他們在生成式技術的核心工作了 3 年，現(xiàn)在正與AI 21 Labs合作，進一步將自然語言處理集成到他們的平臺中。
在法律領域，darrow.ai提供一種合法索賠挖掘服務，使用 AI 模型通過檢測有害事件來生成新線索。它將細節(jié)匯編成律師事務所的新法律案例。它不是查找舊案例，而是根據一般提示生成特定的新案例。
在裝修領域， Tailorbird使用深度學習為希望進行裝修的房主制定新的平面圖。這些計劃是根據從網絡上獲取的照片和計劃生成的，并與遠程3D測量相結合，以生成許多新的空間設計效果圖。這些生成的計劃是很好的起點，它們還減少了與改造相關的時間和成本。
當一個新的行業(yè)像這樣開放時，創(chuàng)始人通?？梢员仍诟菀桌斫獠⒁虼烁吒偁幜Φ念I域更容易找到容易實現(xiàn)的成果。生成式技術將具有不同尋常的市場動態(tài)，因為它已經達成共識。
通常，重大技術變革會緩慢展開。直到2003年，許多人仍然對互聯(lián)網持懷疑態(tài)度，所以我們這些相信互聯(lián)網的人競爭較少。從1997年到2005年，SaaS獲得了共識。Apple 在發(fā)布后的18個月內沒有向外部開發(fā)人員開放他們的iOS平臺。Web3 已經推出 10 年了。
但每個人都支持生成式技術。風投們明白了，創(chuàng)始人明白了，“前浪”們明白了，很明顯，游戲現(xiàn)在開始了。所以投入進去吧。
這對創(chuàng)始人來說意味著：
1) 你必須非常非?？斓匦袆?。大膽很重要。
2）你必須非常仔細地選擇你的想法。你決定構建什么、你的目標客戶是誰以及你的分銷渠道非常重要。你可以追求水平或垂直、特定數(shù)據類型或地理位置。今天的生成技術領域有很多選擇。
例如，當Facebook推出時，有50多個社交網絡具有相同的5個功能。社交網絡已經是“共識”。但Facebook是從哈佛大學的大學生開始的，結果證明這是正確的關注點。你將不得不在這個共識市場中做出類似的重點選擇。
以下是我們按順序向創(chuàng)始人提出的建議：
創(chuàng)辦一家新公司來做新事情并創(chuàng)造新市場（就像 Darrow、Jasper和Latitude 所做的那樣）
以這項技術為核心，而不只是作為一項功能，創(chuàng)辦重做舊業(yè)務的新公司。例如 Tailorbird，或CRM，客戶服務軟件等。
將生成式技術功能添加到您現(xiàn)有的產品中以使其與眾不同。
如何在生成式技術中快速增長和防御
如果你正在為企業(yè)建立一個生成技術業(yè)務，為了快速增長，請準備好成為現(xiàn)有系統(tǒng)的插件。不要試圖替換工作流或替換現(xiàn)有的軟件系統(tǒng)。為了獲得防御，嵌入客戶現(xiàn)有的工作流程和軟件中。你看到Jasper宣布他們希望成為瀏覽器插件，讓所有知識工作者能夠訪問所有底層AI模型的文本、圖像等。當然，他們不會全部接受，但他們的插件方法是正確的兩者都很重要：易于實施和嵌入工作流程。
另一個很好的企業(yè)示例是Tabnine，它模仿GitHub的CoPilot代碼生成器。它不會取代程序員的代碼編輯器，它只是為了快速增長而居于首位。Tabnine所做的防御措施是圍繞其確切的代碼庫為其服務的每家公司構建超本地數(shù)據網絡效應，從而將這些客戶鎖定在Tabnine中。將工作流的嵌入與可保護的數(shù)據護城河相結合是持久性的良好組合。
如果你正在構建B2C，它的結局會更開放。消費者喜歡新奇事物，并愿意更快地采用新行為。只要確?？焖傩袆硬@得網絡效應即可。
如果您正在為SMB構建產品，它可能介于全新產品和即插即用產品之間。
減速帶
在生成式技術中，仍然存在版權和安全問題，我直接知道這些問題的真實性。此外，創(chuàng)始人應該注意不要制造具有大規(guī)模社會破壞性的武器。此外，作為一家重要公司的創(chuàng)始人，你需要為社會負責，而不僅僅對你的股東負責。
但是偉大的創(chuàng)始人會直面風險并迅速解決挑戰(zhàn)。不要讓這些顧慮拖慢你的腳步。最好是考慮周全，表現(xiàn)出色，并且盡早進入該領域——成為解決問題的人——而不是落在后面，在場邊皺著眉頭絞著你的手。
本文編譯自NFX，作者James Currier。