從ChatGPT看“從0到1”和“從1到100”

■呂乃基

轉眼間，OpenAI發布ChatGPT已經一年多，但圍繞其展開的話題仍然很“熱”。

“從0到1”和“從1到100”是近年來常見于媒體的表述，前者指原始創新，后者意為原始創新落到實處并在各領域得到廣泛應用。然而，究竟何為“1”？OpenAI發布ChatGPT前后的過程，其主線即“從0到100”，中間的關鍵點是“1”，并且這一過程提供了理解“1”的三個方位：

其一，看來路，即由“0”看“1”，回答何時方可言“1”。

其二，看去路。“1”作為“從1到100”的起點，開枝散葉，開花結果，回答“1”在新產業鏈中的價值和地位。

其三，看全程，“0”與“100”的相互“關照”。

看來路

OpenAI在2020年發布GPT-3后原計劃繼續研發GPT-4，但由于擔心對手公司在GPT-4之前發布人工智能（AI）聊天機器人，于是決定成立一家實驗室，通過改進GPT-3收集反饋意見，進而改進新的模型。13天后，ChatGPT誕生。

ChatGPT開發完成后，OpenAI先邀請測試人員進行測試，反饋結果卻令人失望，因為人們不知道該與聊天機器人聊什么。OpenAI一度嘗試開發專業聊天機器人供特定領域的人員使用，但是OpenAI缺少訓練機器人的合適數據。

OpenAI決定孤注一擲，對外發布ChatGPT，交給用戶使用，任其自由發展。OpenAI聯合創始人格雷格·布羅克曼表示：“我當時不知道它是否會成功。”因此，后來ChatGPT的突然爆紅令公司措手不及。

在上述過程中可見供給與需求對接之難，以及某種茫然。開發人員做不到精準想用戶之所想，或者在數據、技術上有所欠缺，而用戶也不知道最新科技成果與自己有什么關系，甚至不知道自己的需求究竟是什么。結果就是供需雙方在試探中對接。

開發方非精心策劃，而是“走著瞧”，而用戶，特別是大量未設定的“計劃外”用戶“突然零距離見證了AI的能力”，潛在而模糊的需求一下子清晰起來，因此有了兩個月的爆炸式增長，這表明供需雙方十分投緣。ChatGPT不只是“生成式AI”，也是“生成式”創新。生成式創新，需要對不確定性高度容忍的社會環境。

“從0到1”，ChatGPT的襁褓階段處于混沌狀態，猶如大河之源頭，溪流幾乎在原地兜兜轉轉，不知往何處流。一旦某一條“溪流”開始占優，與大海（社會需求）隱約相通，那么資源將集中到這一條溪流并使之成為干流。比如微軟發布AI加持的新“必應”后，其全球下載量猛增10倍。當然，也有臨入海仍搖擺不定，甚至以為的海未必是海的事例，譬如曾經的元宇宙。

谷歌在某種意義上是另類例子。谷歌本已有類似ChatGPT的產品，但其AI道德專家主張要謹慎使用文本生成技術，谷歌出于倫理考慮而暫緩推出相關產品。

OpenAI率先發布ChatGPT后，谷歌有些高管被激怒，AI道德專家被解雇，往日的倫理禁忌黯然失色。在競爭壓力下，谷歌于2023年2月7日匆忙推出Bard，隨即被發現存在缺陷，導致次日股價大跌7.4%。但如今，谷歌似乎變得大膽和開放，以期在產品及其生態上迎頭趕上。

就時間而言，關鍵是如何在競爭的壓力下把握時機，覺察與掌控“技術節奏”與“商業節奏”的二重奏，主題是“產品/市場匹配”。商業節奏超前，技術節奏跟不上，就會陷入加特納曲線的低谷甚至死亡谷；反之，則會錯過時機，讓他人占領市場。摩爾定律堪稱完美二重奏的范例。有了ChatGPT的第一步，OpenAI最新發布的Sora準確地踩在二重奏的步點上。

ChatGPT成功創新落腳點之一是通用以適合更多行業，并以更簡單的自然語言極大降低使用門檻，使人人可用；落腳點之二是“生成”，賦能用戶極大提高工作效率。降低門檻是擴大需求側的廣度，提高效率則是滿足需求側的深度要求。

歸納起來，由來路“從0到1”來看，“1”是一項新技術首次與需求相契合，或者喚醒了人類的某個普遍需求。

看去路

沒有后續的“從1到100”，“1”就如同空中樓閣，只能孤芳自賞，甚至夭折。

第一臺內燃機誕生后，制造第二、三臺內燃機固然重要，但更重要的是把內燃機應用到各個領域，譬如把馬車變成汽車 。

一旦由“從0到1”突破為“從1到100”，進而實現與需求側對接，就可能領先一步，甚至招招領先。ChatGPT向需求側的延伸和拓展，指的是由通用平臺推向形形色色的應用場景。ChatGPT推出短短兩個月，用戶從不同角度測試和挖掘ChatGPT的技能，包括替寫代碼、作業、論文、演講稿，進而生成活動策劃、廣告文案、電影劇本等各類文本，或是給予家裝設計、編程調試、人生規劃等建議。更重要的是由通用平臺推向諸多垂直行業。這就是由“從0到1”推向“從1到100”。“從1到100”拱衛和反哺“1”，形成新的產業，孕育新的“從0到1”。

ChatGPT問世后，在短期內如雨后春筍般冒出多種類似產品。幾乎所有大型科技公司都在不同程度上加入了大模型的研發。截至2023年10月，國內已出現238個AI大模型，5月時這個數字還是78個。專業人士比較了來自5個不同大語言模型就同一問題生成的答案，并在種族、體形和政治意識形態等類別中尋找偏見，以讓開發人員衡量大語言模型的潛在危害，作出權衡。

對需求側的競爭涉及2C（面向消費者）與2B（面向企業），一開始主要是2C，要深入更廣泛的需求側，以及對生產力進行更深刻的改造，必然介入2B，也就是由大模型的通用平臺到垂直的各行各業。各行業的公司在諸多大模型中擇優，在大模型所屬的公司中挑選服務質量好的，開發緊密結合各自場景的次級大模型，如此逐級下沉，最終影響到更為廣泛的個人。在2C與2B中發現的問題和獲得的數據可以反哺大模型。

在平臺與垂直的結合點，爭奪戰暗流涌動。在創始人兼CEO奧特曼被董事會驅逐（“宮廷政變”）后，OpenAI超100家客戶聯系其競爭對手Antropic表達轉投意愿。一位知情人士透露，“公司（OpenAI）再也無法以致力于理想主義研究為由避免商業化。現在，客戶的需求迫在眉睫。”由此可見，初創脫穎而出的公司，如果隨后沒有邁出“從1到100”的步伐，自身可能失去在“從0到100”中作為“1”的地位，為他人做嫁衣。

一般來說，“從0到1”由一家公司也就是單一主體開啟，由包括該公司在內的多家公司，也就是多個主體共同推向“從1到100”。此次ChatGPT橫空出世，OpenAI就是“從0到1”的主體，然而“宮廷政變”如果處理不好，OpenAI可能失去作為“從1到100”主體的地位。產業意義上的“從1到100”雖會受到牽連，但影響的時空范圍有限，其他主體會取而代之。

簡言之，延伸、拓展“從1到100”，以及強化“1”與“100”的耦合關系，反過來加強了“1”的地位。“1”，是“從0到100”過程中的關鍵點和轉折點。

看全程

一端是位于“0”附近的“原初時分”，視野遠大，肩負著人類的理想和前程。另一端，越接近“100”，就越深入形形色色的場景，滿足各色人等當下的各異需求，供方（含資本）的投入產出比和需方的功能價格比占優甚至成為唯一選項，商業氣息漸重漸濃，與初衷漸行漸遠。話語權一步步從2%的精英，轉向98%的蕓蕓眾生，由云端的理想落到人間的柴米油鹽。對于那2%的精英，或許可以引用哲學家哥德爾的名言：世界的意義在于事與愿違，以及在不斷克服事愿分離的努力之中。