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ChatGPT 如何打破 AI 炒作周期-GPTs大全汇总

ChatGPT 如何打破 AI 炒作周期

工具软件2年前 (2023)发布 gpts
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根据Gartner 炒作周期,产品达到预期“稳定期”所需的最短时间为两年。但是,不适用于 ChatGPT。热门聊天机器人打破了产品生命周期的所有记录,在 3 个月内完成了周期的所有阶段。 

去年11月底推出的ChatGPT,已经经历了创新的触发、膨胀的期望、幻灭、启蒙,现在正进入衡量预期的成熟期,引领行业采用。造成这种情况的一个因素可能是该机器人的飞速增长,它在 40 天内扩展到1000 万用户。相比之下,Instagram 花了将近一年的时间才达到同样的里程碑。

炒作周期是研究公司 Gartner 创建的一个概念,用于描述时间、技术成熟度以及与之相关的期望之间的关系。在达到成熟之前,该周期通常会经历五个阶段。让我们更深入地研究这些阶段以及 ChatGPT 如何快速完成每个阶段。

技术触发器

顾名思义,这个阶段诞生于多年的研究和技术。技术触发阶段的特点是概念验证、研究论文的发布以及主流媒体报道的开始。就 ChatGPT 而言,OpenAI 对 GPT-2、GPT-3和 GPT-3.5 等 LLM 的研究促成了 ChatGPT 的诞生,为聊天机器人奠定了基础。 

在 ChatGPT 推出之前,OpenAI 多年来一直在研究这些算法和其他算法。虽然该公司选择不发布其模型以开放访问,而是采用 API 方式,但其稳健的创新步伐巩固了其在 AI 爱好者心目中的地位。这可能是一个“潜伏”触发因素,多年来,人们对 OpenAI 产品的期望缓慢增加,而围绕其封闭性的神秘面纱更是雪上加霜。一旦这个触发器被拉动,ChatGPT 就乘着炒作的浪潮一路走到了顶峰。 


膨胀期望的高峰期

此阶段代表炒作周期的顶峰。在这个阶段,媒体报道和用户期望达到历史最高水平,代表着产品炒作的顶峰。ChatGPT 在推出后仅 5 天内就拥有 100 万用户,媒体的关注进一步提高了对该服务的期望。我们可以将其置于 2022 年 12 月 11 日至 17 日左右,谷歌趋势图中的这一峰值就是明证。 

ChatGPT 如何打破 AI 炒作周期

随着越来越多的人开始搜索 ChatGPT,对话也围绕着关于 ChatGPT 破坏能力的大胆预测展开。标题为“ChatGPT 可以改变学术界”或“ChatGPT 可能毁灭高中英语课”的文章,描绘了一幅关于机器人能够做什么的美化画面——一个可靠的预兆,预示过高的期望将会崩溃。 

幻灭的低谷

幻灭的低谷是技术实验开始揭示其缺点的阶段。 随着越来越多的人开始使用 ChatGPT,漏洞开始显现,因为机器人的令牌响应开始让用户感到紧张。此外,有报道称 ChatGPT 广泛传播虚假信息,尤其是在政治背景下。 

该实验还暴露了机器人中存在的各种漏洞。用户发现了他们所谓的“越狱”,这是让 LLM 回避其编程并提供违反 OpenAI 内容政策的响应的方法。这一点,连同聊天机器人的其他基本错误——比如无法乘法 -1x-1x-1 或无法写出以特定字母结尾的句子——导致该机器人的批评者越来越多。然而,机器人的真正功能并没有被遗忘,导致在服务中发现价值的用户的采用缓慢飙升。 

启蒙斜率

此阶段按世界分类,以更深入地了解产品的整体能力。二阶和三阶效应变得清晰,更多的各方旨在为生态系统做出贡献并解决其一些更明显的问题。 

在最初对 ChatGPT 并非无所不能的失望浪潮消退之后,围绕该机器人的生态系统开始兴起。许多社区成员向 ChatGPT 添加了扩展,使其功能更强大,例如此扩展使其成为 Grammarly 的替代品,或者聊天机器人的功能添加到 Google。这一阶段还见证了教程的兴起,这些教程提供了有关如何充分利用 ChatGPT 的见解,进一步提高了其可用性和实用性。 

生产力高原

这个阶段是所有产品在技术成熟度曲线上的理想位置,因为它代表着市场成熟度和广泛采用。许多技术没有达到这一点,Gartner 可视化中包含的“平台前过时”指标证明了这一点。然而,ChatGPT 似乎已经穿越了炒作周期,目前正在走向平台期。 

在强大的网络效应和对 AI 的迷恋的推动下,ChatGPT 不仅在创纪录的时间内完成了炒作周期的所有阶段,还为行业采用铺平了道路——成熟产品的真正标志。谷歌微软都决定将类似 ChatGPT 的聊天机器人集成到他们的搜索功能中,整个行业已经克服了 LLM 的缺点,并正在寻求适应即将到来的人工智能生成内容的浪潮。 

 这方面,ChatGPT 不仅绕过了与炒作周期相关的传统时间线,而且还超越了它,成为技术上的代际飞跃。它有可能改变人们与网络交互的方式,即使采用缓慢且有节制的方法也是如此。此外,媒体对 ChatGPT 飞速发展的关注也可能将注意力集中在困扰整个 LLM 的问题上,从而导致创建具有强大道德和伦理准则的更强大的 AI。 

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