PART 01

免费服务仍将继续

“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使是在高峰时段，也可以获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的相应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

与此同时，OpenAI暗示，ChatGPT Plus可能是未来若干计划之一，目前公司仍在探索低成本计划、商业计划和数据包等。对于ChatGPT Plus推出的大致时间以及未来的计划等问题，北京商报记者联系了Open AI，但截至发稿未收到回复。

PART 03

场景在哪？“钱景”在哪？

长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

由此不难推出，场景或将成为AIGC商业化落地的关键。科大讯飞董事长刘庆峰曾经提到，AI要兑现红利有三大标准：一是有看得见摸得着的应用场景，二是有能够规模化推广的产品，三是能用统计数据证明产品和服务能创造社会价值，而且是比较优势的价值。

搜索引擎或许就是ChatGPT落地的场景之一。有媒体报道称，微软正努力在未来几周内将更快版本的ChatGPT纳入必应（Bing），此举将使该搜索引擎对谷歌更具竞争力。另有媒体援引知情人士的消息称，百度也将于3月推出类似ChatGPT的人工智能聊天机器人服务。

张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI（通用人工智能）水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于Open AI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

PART 04

AIGC商业化，侵权与被侵权

AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。

纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。纽约市教育部门发言人詹娜·莱尔指出，这一决定是基于“该工具可能会对学生学习产生负面影响，以及对其内容的安全性和准确性的担忧”。

张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。借助深度伪造的音视频内容用于盗用仿冒身份进行欺诈、敲诈勒索等非法行为，也将造成较大的经济损失，需要予以高度关注。

信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。史松坡认为，海外ChatGPT的应用中，人工智能自动搜集全球数据信息，但我国对搜集获取海外特定敏感信息是有政策限制的，这点是否会影响中文AIGC的效果，需要验证，这也是应用的最大难度。

郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

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北京商报记者|杨月涵

图片来源|OPEN AI官网

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