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2023年11月30日，OpenAI推出ChatGPT正好一周年。
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在过去的一年里，ChatGPT经历了一条动态的发展轨迹，其特点是重大的技术进步、不可预见的障碍和引人注目的企业动荡事件，包括首席执行官兼联合创始人Sam Altman的突然撤职和随后的复职。
“一年前的当晚，我们可能只是坐在办公室里，在第二天早上发布之前对ChatGPT进行最后的润色，”Altman在X平台(前身为Twitter)上说。
2023年1月，ChatGPT在推出后的一周内活跃用户数就突破了100万用户大关，超过了达到了同一水平用了两年发展时间Twitter。就在几周前，ChatGPT的活跃用户数飙升至令人印象深刻的1亿。
值得注意的是，ChatGPT 的活跃用户数增长速度超过了TikTok(抖音)，仅用了 9 个月就达到了1亿用户，而 Instagram 则在两年半内才达到了这一里程碑。
一年前的今晚，我们可能只是坐在办公室里，在第二天早上发布之前对 ChatGPT 进行最后的润色。
这是多么美好的一年......
— 山姆·奥特曼 (@sama) November 30， 2023
1.ChatGPT已成AI工具领域最具主导地位的参与者
ChatGPT已成为AI工具领域最具主导地位的参与者。根据 AI 写作工具提供商 writerbuddy.ai 与 Metaverse Post 分享的一项名为“2023 年访问量最大的 50 个 AI 工具”的研究，ChatGPT 已成为 AI 工具领域最具统治力的参与者，访问量达到了惊人的 140亿次，并在前50名AI平台中占据了60%的流量。
此同时，Character AI、Google Bard 和 Perplexity AI等冉冉升起的新星合计占据了聊天机器人市场月度访问量的18.69%，突显了AI创新领域的激烈竞争。
毫无疑问，ChatGPT的出现是人工智能发展轨迹中的关键时刻，对未来几年产生了深远的影响。
另外，微软将ChatGPT用到了极致，为其所有的软件都推出了一个基于ChatGPT的智能助手，方便链接大模型，进行智能化操作。
2.ChatGPT商业化，推出不同的版本
2023年2月，OpenAI 推出了ChatGPT Plus，这是一项每月20美元的订阅计划，旨在通过其文本生成AI的广泛流行获利。
这项新服务为订阅者提供了基础级ChatGPT之外的好处，包括高峰时段的常规访问、更快的响应时间以及优先访问新功能。
此举是在OpenAI于2023年1月宣布探索ChatGPT 的货币化选项之后做出的，并符合该组织对提升其 AI 平台功能的承诺。但是，该公司继续其免费版本以供访问。
“我们爱我们的免费用户，并将继续提供免费的ChatGPT。通过提供这种订阅定价，我们将能够帮助支持尽可能多的人免费访问，“该公司继续说道。“我们计划根据您的反馈和需求来完善和扩展此产品。”
小结一下，ChatGPT的不同版本：
面向普通的消费者，ChatGPT Free赢得人气。ChatGPT对在OpenAI网站上拥有账号户的任何人都可以免费使用。您可以使用自己的电子邮件地址、Google 账号或Microsoft账号创建免费账号。
ChatGPT Plus，面向消费者的升级收费版。根据调查发现，用户选择ChatGPT Plus的主要原因就是：使用付费版本意味着我们不会收到烦人的消息“1小时内请求太多。稍后再试。”
ChatGPT Enterprise面向大中型企业，大模型正式商用。OpenAI于8月28日宣布了自ChatGPT首次亮相以来最大的新闻：推出ChatGPT Enterprise，这表明AI大模型已正式从消费者领域，进入企业应用领域。ChatGPT企业版包括对 GPT-4 的访问，没有使用上限，性能比以前的版本和API快两倍。ChatGPT Enterprise和面向消费者的版本之间的一个关键区别是：ChatGPT Enterprise将允许客户输入公司数据，为他们自己的行业和用例训练和定制ChatGPT，尽管其中一些功能在周一的首次亮相中尚未提供。
ChatGPT Business，面向中小企业，值得期待。OpenAI公司还计划为较小的团队引入另一层使用，被称为ChatGPT Business，但没有具体说明发布的时间表。对于小企业主来说，人工智能之旅应该从三个平台开始：OpenAI的ChatGPT+(每月可以以20美元的价格购买)，Microsoft的Bing Chat(免费)和Poe，它可以访问各种人工智能工具。开始尝试这些工具将很快向小企业主展示人工智能为其核心任务提供的力量。
3.Sam Altman去职之后的回归令人回味
好戏不断。从董事会宣布山姆·奥特曼离职，到山姆·奥特曼重回OpenAI，时间不超过1周。
在经历了几天的危机和动荡之后，山姆·奥特曼(Sam Altman)以OpenAI首席执行官的身份回归。三名新的董事会成员取代了不支持阿尔特曼的前任领导层。
OpenAI的董事会似乎还没有完全建成。一个变化是目前正在进行谈判，以增加Microsoft或其他主要投资者的代表。
另一个变化是上一届董事会包括学者和研究人员，但OpenAI的新董事在商业和技术方面拥有广泛的背景。
新董事的背景都很显赫。看看吧!
布雷特·泰勒(Bret Taylor)，董事会主席，目前是Salesforce董事会成员，还是Twitter的前联合首席执行官，也是埃隆·马斯克(Elon Musk)收购社交媒体平台之前的最后一任董事会主席。
拉里·萨默斯(Larry Summers)在克林顿政府期间担任财政部长，并曾担任哈佛大学校长。
亚当·德安杰洛，OpenAI 前任董事会中唯一仍然拥有席位的成员。
出局的是伊利亚·苏茨凯弗(Ilya Sutskever )， OpenAI 的联合创始人，并担任其首席科学家。
OpenAI争夺 AI 霸权的赢家和输家。OpenAI最近上演的大戏，估计大家都看到了，剧情不断反复，情节跌宕起伏。OpenAI这次董事会的神操作，让人大跌眼镜。那么这次事件谁赢了谁输了?
国外的分析师对此进行了分析。
赢家：
所有与OpenAI和Microsoft竞争的公司，都得到了一点喘口气的机会。
亚马逊云科技(Amazon Web Services )在re：Invent大会上发布2023年压箱xhdi箱底的GenAI新举措；谷歌Vertex AI正在追赶;Anthropic现在将从其投资者那里获得压力测试。
Tesla、IBM 、Granite、Meta 和 Llama 2，其他开源模型也都受益。
其他的公司包括甲骨文、Salesforce、戴尔科技和惠普企业等则试图将生成式人工智能引入本地;
英伟达和其他芯片制造商希望有一个公平的客户竞争环境，以获得一日增大的市场。
一般来说，想要放慢步伐的人工智能人群对这次“失败”感到高兴，这些公司至少在短期内会受益。
失败者呢?
一个是OpenAI、其员工、投资者和董事会都盯着刚刚扔掉的900 亿美元估值。此资产将大大下降。客户对其信任将大大降低。对人工智能建立的信任也会受到影响。
如果 Sam Altman 被引诱回 OpenAI 会怎样?一切都突然好了吗?没有生产力损失?没有放慢速度来实施控制?
微软在这次事件中也是深度参与，但是效果如何，还不好评估。如果 Sam Altman
最终去了Microsoft怎么办?有多少 OpenAI 员工和他一起去，Microsoft需要多长时间才能晋升?后一种情况更好还是前一种情况更好?
现在很难说。
4.对大型语言模型未来的谨慎思考
AI会取代低端重复性工作，这是毋容置疑的，这是ChatGPT快速发展的根本原因。现在银行很多重复性工作，如对账等，都是计算机系统完成。一些宾馆打扫都是机器人完成。这样做成本低，24小时无休。
AI也会创造很多高端职位，如AI生成代码，由人来分析和确认；财务分析由人来完成;AI的监管职位等。这样比如对人的要求提高，来完成复杂的工作。
80%的美国人担心AI将被用于身份盗窃犯罪。大多数人担心犯罪分子使用人工智能来窃取身份，超过八成的消费者担心网络攻击，其中最常见的攻击是网络钓鱼、恶意软件和数据泄露。但只有三分之一的消费者对自己的网络安全有信心，并且在发现攻击时知道该怎么做。四分之三的消费者有兴趣投资与身份恢复和金融账户监控相关的资源或产品。
版权法为原创作品的创作者提供专有权，允许他们规范其创作的复制、发行和改编。使用广泛的文本数据集来训练ChatGPT促使对可能侵犯版权所有者权利的行为进行调查。
与大型语言模型相关的一个主要担忧是生成文本会逐字复制受版权保护的材料，从而导致彻底复制和剽窃。这个问题引发了道德和法律困境，因为它有可能给版权所有者造成重大的财务挫折，并阻碍创造力和创新领域。
“大型语言模型(LLM)的长期能力存在不确定性。他们必须从互联网上搜刮并从版权数据中学习。随着我们在该领域经历更多的诉讼，数据库将开始变小，限制LLM的性能。”AI内容平台Phrasee的首席产品官Toby Coulthard说。
如果你将你的技术建立在一种模型上，它可能会遇到挑战，比如停机一个小时或具有这些受监管的能力。然而，尽管存在这些挑战，但LLM确实提供了创造性的价值，并节省了生成内容的时间。
需要注意的是，利用多个 LLM 有几个好处。多样化的训练数据集和专业模型可以更广泛地了解语言的细微差别、文化背景和行业特定要求。
许多依赖一种模式的公司不得不面对LLM的陷阱以及成本。在内容生成过程中拥有控制力、可靠性和可扩展性非常重要。该解决方案与模型无关，采用混合方法来为工作创建最佳工具。这可能意味着拥有多个LLM来减轻一个LLM的陷阱，或者拥有基于规则的自然语言生成，这些语言可能不那么有创意，但也不会产生幻觉。
此外，多个模型提供的冗余确保了系统的鲁棒性，而集成方法则提高了整体性能。这种方法减轻了偏差，支持多模态处理，并促进了可扩展性，使系统能够适应各种用户需求。
