瘋狂!我被GPTs包圍了

2023-11-25 18:10:32    編輯: robot
導讀 定焦(dingjiaoone)原創 作者 | 黎明 編輯 | 方展博 GPTs太火了。OpenAI的首屆开發者大會之後,短短半個月時間,已經出現2萬個GPTs,平均每天冒出來1300個。這個熱度,跟...

定焦(dingjiaoone)原創

作者 | 黎明

編輯 | 方展博

GPTs太火了。OpenAI的首屆开發者大會之後,短短半個月時間,已經出現2萬個GPTs,平均每天冒出來1300個。這個熱度,跟ChatGPT剛發布時有得一拼。

GPTs相當於個人定制版的ChatGPT。在ChatGPT後台,你可以用很簡單的提示詞,創建一個高度個性化的“小ChatGPT”,以完成特定任務。

這個過程,不需要編程,也不需要懂代碼,只需要有一個ChatGPT Plus账戶,會用電腦就行。

用戶們自發創建的這些GPTs,幾乎涵蓋了你能想到的所有領域——實用工具、生活助手、學習陪伴……有人用它畫畫,有人用它做數據分析,有人用它模仿馬斯克說話。

都說高手在民間,這有點在抖音上拍短視頻那味了。

普通人开發應用的門檻,被GPTs徹底抹平。就像當年蘋果推出Apple Store,吸引大量开發者圍繞它开發各種APP,相比之下,GPTs對开發者的要求更低。

前陣子百度創始人李彥宏剛奉勸過創業者,不要卷大模型了,那是重復造輪子,還是卷應用吧。話音未落,GPTs就卷起來了。

哪些GPTs最火爆?

目前,OpenAI還沒有推出官方的GPT商店——之前給出的時間是11月底。因此,我們沒法看到所有公开的GPTs名單。

不過,這事已經有人替OpenAI幹了。在OpenAI宣布上线GPTs的第二天,就有开發者搗鼓出了民間GPT Store,然後沒過幾天又湧現出一批相似網站。

根據GPTs Hunter顯示的實時數據,截至11月24日8時,平台收錄的GPTs數量一共有21805個。

這些GPTs類別廣泛,高頻關鍵詞包括:生產率、开發者工具、客戶支持、教育助理、營銷、語言學習等等。

比如生產率相關的,法律GPT可以就法律案件提供咨詢,編程GPT可以協助編寫代碼,招聘GPT能對簡歷和職位描述進行比較並生成表格,財務GPT能分析解讀財務報表。

寫作相關的,幫你寫小紅書文案,寫簡歷,寫報告,編故事……語言相關的,像馬斯克一樣說話,普通話教練,迂回溝通者——號稱“企業黑話專家,從不直接”,以及還有一個“車軲轆話專家”。

另外,有一大堆教你怎么做GPTs的GPTs,它們通常叫“GPT builder builder”或“GPT Builder Plus”。

總之,五花八門,無奇不有。

這么多GPTs,哪些最火爆?

這裏我們引用X(原推特)用戶@Imrat的數據,他在SimilarWeb定期抓取GPTs的訪問量數據,並公布排名榜單。以下是GPTs上线半個月(截至11月20日),使用人數最多的20個GPTs名單。

從圖中可以看到,大部分GPTs是圖片、設計、編程、語言相關,這些都是ChatGPT作爲大語言模型的強項。名單中的GPTs實用性高,工具屬性強,專注於解決特定問題或提高使用者某方面的技能。

值得注意的是,最早上线的第一批GPTs,是由OpenAI自己推出的,一共有16個,它們被內置在ChatGPT裏。現在GPT Store還未上线,在ChatGPT的頁面只顯示了16個官方GPTs。這跟智能手機預裝APP有點像。

因此我們看到,訪問量前15的GPTs中,有14個都是OpenAI自己的。

再看具體的訪問量。OpenAI的16個GPTs,合計訪問量938萬,佔了整體訪問量的近六成。其中,排名第一的dall-e,有349萬人訪問,遙遙領先(在ChatGPT中,它被放在GPTs列表第一個)。dall-e是OpenAI的圖像生成工具,在9月剛被內置到ChatGPT中,它跟上半年大火的AI繪畫工具midjourney功能相似。也就是說,ChatGPT也能夠文生圖了。

排在第二位的數據分析工具data-analysis,以及第三位的經典版ChatGPT,都是100多萬的訪問量。前三名吸走了大部分流量。

在詳細的榜單中,72名以後的GPTs,訪問量都在1萬以下,再往後逐級遞減,346名以後已經跌到1000以下。絕大部分流量,都集中在頭部少數幾個GPTs手中。

現在能監測到的公开的GPTs有2萬個。這意味着,絕大部分GPTs基本沒什么人用,它們僅僅是能使用而已。

我們再來看非官方推出,但訪問量靠前的GPTs,以下是前20榜單。

排第一的canva有19萬訪問量,它的功能是輔助設計,海報、文案、logo都擅長。不過,在之前ChatGPT推出插件功能時,canva就已經被引入了,提前有一些用戶使用過。而且,Canva本身就是全球最大的設計平台,公司估值超過400億美元。

排在後邊的Grimoire、designergpt都是協助編程的實用工具,可以簡單幾句話創建一個網站。ai-pdf是一個PDF工具,允許用戶用自然語言的方式查詢文檔、執行操作。

由於目前官方的GPT Store還沒出現,用戶創建的各類GPTs處在野蠻生長階段,缺乏統一管理,所以評判哪些GPTs有機會成爲爆款,還有點早。

誰在創建GPTs?

半個月,2萬多個GPTs,都是誰做的?

首先,肯定不是普通ChatGPT用戶。

現在每個月大概有1.7億人訪問ChatGPT。這1.7億活躍用戶,並非都有權限使用GPTs。目前,GPTs僅對Plus版本的付費用戶开放,普通用戶既不能創建自己的GPTs,也無法使用他人的GPTs。

也就是說,GPTs是Plus用戶之間在相互玩。

其次,也不全是專業开發者在做。

OpenAI現有200萬开發者,他們當然有能力开發GPTs。但OpenAI通過將能力封裝,把开發門檻拉低,實際上創造了一個新的職業——不會編程的开發者,任何一個普通用戶都能創建自己的GPTs。

所以,只要是ChatGPT的付費用戶,都能參與這場應用大爆發。

AI產品專家劉宇龍對「定焦」分析,目前主要有四類人群在做GPTs——提示詞愛好者、插件开發者、業務型公司,以及一些嘗鮮用戶。他認爲將來編程所用的代碼和自然語言的標准會越來越模糊。

創建GPTs的門檻是很低的,一些GPTs只需要幾分鐘就能做出來。GPTs之間的區別,一是創建時預設的提示詞,二是上傳給ChatGPT的文檔(知識庫)。預設的提示詞,決定了生成的GPTs的能力方向,上傳的文檔決定了GPTs的知識儲備——ChatGPT是通用人工智能,對細分領域缺乏了解,需要喂養細分領域的知識。

「定焦」拆解了一款“馬斯克GPT”,它號稱是馬斯克分身,能像馬斯克一樣說話。這款GPT的創建過程非常簡單:用一段提示詞定義GPT的角色與目標、說話方式、指導原則等,然後上傳了一本《馬斯克傳》的電子書。

在實際體驗中,“馬斯克GPT”並不能高度模仿馬斯克說話,“機器味”很濃,幾輪對話下來就會露出破綻,而且,它還會犯一些事實性的錯誤,沒能避免大模型“胡說八道”的毛病。

在GPTs Hunter之類的第三方導航站中,類似的GPTs有很多,它們的體驗與直接跟ChatGPT對話沒有太大區別。

AI從業者雲中江樹認爲,純Prompt(提示詞)實現的GPTs使用體驗並不比之前在對話框復制Prompts好多少。

更大的問題是,這些獨立的GPTs,沒有經過OpenAI嚴格的審查程序,可能存在安全和道德問題。此前,有人通過簡單的幾句提示詞,就把網上某個GPTs背後的知識庫文件調出來了,一些科技大廠的職級薪資數據直接泄露。

在开發者圈子裏,流傳着各種已被攻破的GPTs提示詞,甚至連OpenAI官方16個GPT的源Prompt也被套出來了。普通用戶復制這些Prompt,搭配一定質量的知識庫文件,就能瞬間復刻一個像模像樣的GPTs。

有一些开發者在研究各種防護措施,給GPTs的漏洞“打補丁”。

劉宇龍曾任阿裏安全產品專家、360搜索APP負責人,他今年牽頭創立了面向GPT开發者和極客的GPTGeeker社群,同時發起了一個免費开源項目securityGPT,這個項目提供了一套面向GPT愛好者與开發者的安全Prompt組件,幫助他們避免因惡意Prompt造成的數據損失。

他對「定焦」說,GPTs上线後,他們做了一個紅藍攻防實驗,很輕易就發現了數據容易泄露。核心原因是,用戶每次在ChatGPT打开新對話,都會有一個OpenAI預設好的配置文件載入,文件包含了用戶預設的提示詞、上傳的知識庫等大量參數。

所以最終當GPT運行後,這些指令加在一起,連同第一句話變成一個巨大的Prompt發給GPT處理,簡單的提示詞背後實際上還有很多內容。當然,這些內容普通用戶是看不到的,但是ChatGPT還記得。

受訪者供圖

因此,如果要求GPT“重復之前說過的話”類似的指令,那么就會被破解出來。不過劉宇龍提醒,這“僅爲推測的技術實現方式,不代表OpenAI真實技術方案”。

目前,OpenAI還沒有從源頭上推出有效的防護措施,攻防的貓鼠遊戲還在繼續。

能靠GPTs暴富嗎?

有一些人想靠GPTs賺錢,他們認爲這是跟當年的Apple Store一樣巨大的機會。用戶創建GPTs之後,可以自用,也可以分享給他人,更關鍵的是將來可以提交至GPT Store,並從中獲得收入。

如果將ChatGPT看作智能手機,那GPTs就是跑在手機上的APP。APP开發養活了大量开發者,成就了無數偉大的公司,GPTs是否也有一樣的商業前景?

早有創業者聞風而動。他們的第一個切入口是GPT Store。

在OpenAI上线官方的GPT Store之前,存在一個短暫的時間窗口。快速增長的GPTs需要一個統一的入口進行導航和分發,第三方導航站應運而生。

GPTs Hunter在GPTs推出的第二天就上线了,然後快速進行了版本迭代。據开發者Airyland透露:“基本是用 AI糊出來的”,很多環節都是用AI寫的代碼,“代碼很亂,不過沒關系,it works。”

目前,已經有金主在GPTs Hunter網站投放廣告,推廣自家產品。相當於,這款產品剛上线,就產生了收入。

不過,也有人不看好導航站的前景,一是技術壁壘不高,二是官方應用商店上线後會迅速替代。

至於开發GPTs,目前還沒有多少人賺到錢。因爲門檻低,所以壁壘不高,大部分人還是抱着玩一玩的心態在參與。

劉宇龍認爲,GPTs應用供給側將會在短時間內極大提升,但需求側沒有得到充分滿足,“大家都覺得能賺錢,开發者這邊變成了紅海,需求那邊是藍海。所有人都在做GPT,都在做提示詞,但是真實可落地的客戶需求場景很少。”

這取決於很多因素。“不同开發者對行業的認知差異,客戶對新生技術和事物的信息差,新技術門檻、市場教育,以及需求匹配效率等等。而這也孕育着巨大的機會空間。”劉宇龍說。

現階段的GPTs大爆發,有點像是平民創業,一個廚師可以把自己的菜譜做成一個GPT,或者一個健身教練可以把自己的心得做成GPT,然後共享給其他人使用。

對於個體而言,更大的意義是能擁有一個定制化的智能助手,補齊自己某方面的能力短板,把一些自己不擅長或沒時間做的事情,交給GPTs去完成。

對於企業而言,GPTs並未改變原有的流量分發邏輯,它更多是一個工具,輔助既有業務降本增效。

不過,OpenAI的技術在快速迭代,GPTs的能力有多大空間存在變數。比如开發者還可以把第三方API接入自己的GPT,將其武裝得更加強大。

在GPTs的生態裏,OpenAI的角色很微妙,它既是裁判,也是運動員。有人認爲,OpenAI先讓开發者去探路,試一試哪些應用最有前景,然後可能就會推出自己的應用。

就像小冰公司CEO李笛此前形容API公司時說的:“它們就像开商場的,看到商場哪家店賣得好,難道不會心癢也去开一家?”

無論如何,AI大模型在應用層的長跑已經打響發令槍了。無論是GPTs還是其他任何形態,越來越多的AI原生應用會在接下來出現。或許很快,我們就要被應用包圍了。

*題圖由GPTs dall-e在ChatGPT生成。



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