我們仍未知道 ChatGPT 有多可怕

@闌夕：

Google 在宣布推出對話式 AI 服務 Bard—— 很顯然是為了對標 ChatGPT—— 的演示視頻裡出現了一個顯而易見的錯誤回答，然後導致 Google 的市值暴跌了 1000 億美元，如果這都不算地獄笑話，那甚麼才算？

「我知道你很急，但你先別急」—— 微軟的內心活動，大抵如是。

作為 OpenAI 的最大投資者，微軟已經擺出了要把 ChatGPT 薅得一幹二淨的姿態，從 Bing 到 Office，從後端支持到前端展現，所有的產品資源都在向「整合 ChatGPT」讓步。

最新的消息是，微軟正在通過信箱發放新版 Bing 的測試資格，可以直接輸入自然語言向 ChatGPT 提出搜尋詢問，一時間洛陽紙貴，人們紛紛拿出積滿灰塵的 Outlook 信箱排隊求碼。

給微軟的產品排隊，這是甚麼概念呢，上一次可能還是它發售 Windows 95 的時候，各家經銷商人滿為患⋯⋯

微軟的 CEO 薩堤亞・納德拉放出狠話，說「從此刻開始，搜尋的毛利率將永遠、不可逆的進入下降軌道。」

這話是說給他的印度老鄉、Google 的 CEO 桑達爾・皮查伊聽的，老鄉見老鄉，未必總是兩眼淚汪汪。

在 Web 時代，搜尋引擎曾被視為完美的商業糢式，它既是用戶上網沖浪的入口，通過搜尋框可以抵達一切地方，輸入關鍵詞的行為本身又會主動暴露用戶所需，無限利好廣告匹配的準確度。

過去幾十年裡，搜尋引擎成功打造出了一套共生系統，網站生產內容，搜尋分配流量，大家再一起吃廣告預算，就像牙簽鳥和鱷魚的關系，絕對的公平談不上，但共同利益是穩固的。

App 時代的互聯網畫地為牢，對搜尋引擎有著釜底抽薪的影嚮，資訊被圈在一座座孤島裡，不再對搜尋爬蟲予取予求，做站的 ROI 也遠遠比不上做號。

最直接的表現是，在即時性越來越高的世界，搜尋體驗的滯後性越來越明顯了，對於靜態的、結構化的需求 —— 比如月球和地球的距離有多遠 —— 搜尋引擎依然是管用的，但是如果用戶想要了解環球影城今天有多少人入園，它就難以告知答案了。

搜尋的解決方案通常是做一個 API，然後需要環球影城接進來提供數據，它再去搜尋結果端予以呈現，但是當代互聯網用戶更加熟練的做法是，去社交媒體裡搜尋，然後就會看到專門更新數據的運營賬號。

新鮮的內容不再入庫了，這是最早產生的裂縫。
Google 的續命手段相當關鍵，總結下來最為奏效的有三個：

1、依靠 Android 壟斷了智能行動電話的底層系統，這不止是移動互聯網的門票，而且是 VIP 包廂級的；

2、提前收購了較為主流的內容平臺，比如 BlogSpot 和 YouTube，尤其是後者，這讓 Google 不至於斷水絕糧；

3、Web 在英文世界的衰落速度比中文世界慢太多，而 Facebook 等產品的封閉化程度也相當有限。

所以 Google 在資本市場依然可以繼續講述搜尋的故事，盡管它不再性感，作為拉動公司發展的現金牛，不斷地向創新業務輸血，這是 Google 在過去十年裡向股東們對話的主流口徑。

直到 ChatGPT 的橫空出世無情地打破了這套敘事，在能力最擅長、資源最豐富、供養最充足的 AI 領域，Google 被一家區區幾百億美金的公司搶了風頭。

這不是業務層的失誤，而是戰略層的空靶。

去年夏天，Google 的一名工程師因為在和自家機器人聊天程序 LaMDA 溝通時認為對方已經具備人格而被公司施以強制休假的懲罰，一度成為科技行業的熱門話題。

盡管當時外界普遍認為這是 AI 領域的又一次成功炒作，但 Google 事實上表現出來的，卻是唯恐避之不及的態度，因為它非常害怕脫離技術範疇的討論。

Google 內部曾有一個飽經挫折的部門「AI 道德委員會」，最新的動態停留在 2019 年，內容為宣布解散。

顧名思義，這本是被 Google 抱有崇高目所組建的，希望匯集一批「獨立董事」式的人物，來為公司的 AI 產品劃定有所為、有所不為的邊界。

然而這個部門從雛形到散夥的過程裡就從未消停過紛擾矛盾，不是有人質疑 Google 和軍方共享 AI 技術有違倫理，就是抨擊委員會裡有誰反對氣候變化德不配位，總而言之，一地雞毛。

就像历史上的大多數多邊組織一樣，共識從來少得可憐，分歧卻總是有如泉湧。

自從解散「AI 道德委員會」後，Google 對於 AI 的態度就變得脆斷猶疑，具體表現之一，就是極為抵觸將 AI 產品開放出來，讓用戶體驗 Beta。

比如 AI 繪畫產品 Imagen，Google 不知道發表了多少篇論文，證明它的「跑分」結果吊打包括 OpenAI 旗下在內的所有競爭對手，但是 Imagen 迄今為止都還在 Google 的口袋裡，不給用戶使用。

Google 提供了充分的理由解釋為何要如此藏著掖著 —— 擔心遭到惡意濫用⋯⋯避免社會刻板印象⋯⋯以及壓迫性觀點⋯⋯語言理解有局限性 —— 簡而言之，怕出事兒。

無法承受風險，這是 Google 踏入萬億美金俱樂部之後最大的轉變，就像 Google Photo 自動給用戶照片加標簽的功能曾經誤給一張照片裡的黑人打上了「猩猩」的標簽，引起軒然大波之後，Google 最後的處理方案你們根本猜不到。

它選擇把所有和靈長類動物有關的詞語，從詞庫裡整個刪掉了⋯⋯

就在 Google 反複進行內心鬥爭的時候，OpenAI 把它該攬的活兒全給包了，GPT 和 LaMDA 從臥龍鳳雛的關系分道揚鑣，一個匣裡龍吟驚天下，一個落破鳳凰不如雞。

更重要的是，ChatGPT 這種服務能力，是足以重新定義搜尋引擎的。

從微軟正在測試的新版 Bing 來看，ChatGPT 帶來的最大改變，是搜尋引擎史無前例的開始支持自然語言指令。

目前，所有的搜尋產品，無論是 Google 還是百度，都只支持程序格式指令，比如你只想讓它搜尋某個固定網站的結果，就需要在輸入框裡打出「site: 網址 + 關鍵詞」的組合，你想讓它不要顯示分詞結果，就要在關鍵詞前後加上雙引號，等等。

你無法用自然語言告訴一個搜尋引擎，讓它按照你的需求去行動，因為它不懂，開發它的工程師，只能預留一些程序格式，以及對應的搜尋服務，用戶必須遵照這些格式提出請求。

這是工程師的造物邏輯，用一段代碼去觸發另一段代碼，當下很多人工智能總是淪為人工智障也是因為這個原因，用戶沒有按照它的格式對話，然後把機器搞懵了。

ChatGPT 對於自然語言的理解，幾乎可以把搜尋引擎的傳統定義給顛覆了，它不再只限於檢索資訊，而且還能計算資訊。

有人用新版 Bing 搜尋了這麼一個問題：宜家的 Klippan 型號雙人沙發能不能放到我的 2019 款本田奧德賽裡，如果折曡座椅的話？

這就是基於自然語言的請求，千百年來人類相互交談，就是這麼進行的，在 ChatGPT 問世以前，沒有任何搜尋引擎可以消化如此一大段話。

然而，在 Bing 的對話專區裡，ChatGPT 已經算出了沙發的體積和奧德賽後排需要放倒幾排座椅了。

要我說，Google 的股價跌得還不夠多。

我們都知道圖形界面的發明史，為了獲得低價購入蘋果公司股票的機會，打印機巨頭施樂邀請喬布斯拜訪帕洛爾托研發中心，並在那裡向他演示了施樂的計算機研發成果：

一臺不需要輸入命令行、而是擁有可視化圖形界面的電腦。

震驚之餘，喬布斯完整吸收了這套工業方案，並將圖形界面的設計用在了日後大獲成功 Macintosh 上，而比爾・蓋茨因為要給 Macintosh 開發軟體，也被這套圖形界面徹底徵服，不再關註 Dos 系統，轉而開始研發 Windows。

自此，個人電腦終於有了走進千家萬戶的推力。
圖形界面之於命令行的革命性意義在於，它讓電腦不再只是懂程序語言的人才會使用的昂貴機器，任何一個普通人，都能快速熟悉它的基本操作，用滑鼠點擊一個圖標，就能打開一個程序窗口。

據說在 Google 內部，對於 ChatGPT 的評定等級為「紅色警報」，這是這家公司成立二十多年以來，第一次出現的警報級別。

如果 ChatGPT 能把自然語言帶給搜尋引擎，那麼搜尋的本質都會變得不同，用戶將擁有「提需求」的能力，一切複雜的、個性化、精細化的念頭，都可以交給 AI 去跑，坐享其成。

與之相比，輸入關鍵詞然後在列表裡尋找想要的結果這種體驗，就和在 Dos 系統下一行行的寫命令沒甚麼區別了。

還是舉例來說，我想看「馬斯克在 2019 年 6 月到 2021 年 3 月之間發過的所有關於月亮且轉發量高於 5000 的推文」，這就是一個需求，把它發給 Google，Google 是看不懂的。

但是能夠處理自然語言的搜尋引擎知道我要甚麼，它會按照我的要求 —— 如果我自己來，也會這麼操作，只不過要花好幾個小時 —— 把馬斯克在那段時間發布的推文全部看一遍，然後篩選出我需要的推文，全過程用時不到一秒鐘。

這還是搜尋產品嗎？好像也是，只不過更進一步的，它是把搜尋的算力資源，私有化了。

ChatGPT 現在已經出現了這樣的跡象，每個用戶都在部署一個專屬於自己的智能助手，而調校得比較好的，和調校得比較差的之間，存在天壤之別。

從 OpenAI 的創始人在那篇「萬物摩爾定律」的構想裡看，他對 ChatGPT 乃至 AI 行業的設想，絕不僅僅是做幾個更加聰明的聊天機器人。

近乎無限的算力，自我學習的網路，前僕後繼的資本，最後會重寫一套人類史上絕無僅有的經濟系統。

所以我在多場 ChatGPT 主題的會議裡反複說過一個觀點：對於 ChatGPT 現在能做的事情，怎麼低估都不過分，它還很笨拙，絕大多數溢美之詞都是因為評論者們見識太少，但在 ChatGPT 未來能做的事情上，怎麼高估都不為過。

十多年前，我在深圳見過一家做山寨機的公司，行動電話配置很普通，卻賣得特別貴，竟然能夠做到每年好幾億的營業額。

這家公司的行動電話專門賣給做生意的小老板，說服他們買單的原因，是銷售會在現場演示的一項功能，智能語音助手。

在那個時候，Siri 大概還是新建文件夾，整個行業語音識別應用率和準確度都相當有限，但是這款山寨機的助手軟體卻能識別一些非常複雜的命令，比如幾號幾點給王總發一條生日祝福的簡訊，連簡訊文案都不需要準備，它直接就能自動生成準時發送。

更神奇的是，它連環境音都能識別，如果老板在鳴笛聲此起彼伏的路況裡錄入語音，它會在反饋無法聽清的同時還貼心地補上一句「請小心駕駛」。

後來山寨機做不下去了，這家公司改做外貿，也分享了這個讓自己制霸過一個細分市場的祕密，非常樸實無華：

在東莞組建了一支百餘人的話務團隊，三班倒工作制，接聽機主語音後遠程在客戶的行動電話上執行指令，所有那些精確得超出時代的語音識別，都是這些廉價勞動力一條一條聽出來的。

所謂的進步大概是我們不必善待 ChatGPT，那些古怪刁鑽的提問並不會為難 OpenAI 在印度或是越南的外包團隊，恰恰相反，來自用戶的輸入都是在供養 AI，讓它變得強大和深厚。

任何技術的發展路徑都是如此，量變引起質變，從念念不忘，到必有回嚮。

硅穀的風險資本和華爾街的投行們倒是一直在賭下一代計算平臺到底會出現在哪裡，VR、元宇宙、Web3，每個都上臺遛過一圈，但是現在看來，下一代計算平臺的形態，未必一定會是某種平臺。

這話我們在互聯網行業已經聽到過太多次，取代一款產品的，往往不是另一款這樣的產品。
ChatGPT 以及整個 AIGC 產業很難稱得上是一種計算平臺，只不過它們的計算資源已經在指數級的爆炸，可以預見的是，由 AI 生成的內容，將在某一天超過人類生產的內容，而這一天的到來，也會比很多人想象的要快。

阿瑟・克拉克在短篇小說「神的九十億個名字」裡，講了一個關於人類終極任務的故事，僧侶和科學家們造出了一臺計算機，通過窮舉字母組合的方式，找到了那個不可言說的神的真名，並喚醒了神的降臨。

於是最後，「蒼穹之上，一片寂寥，群星慢慢地閉上了眼睛。」