5月16日消息，自從聊天機器人ChatGPT爆火以來，許多人試圖利用這款強大的人工智能工具快速賺錢。許多網紅在視頻中教授人們如何使用這款工具，並鼓勵人們利用ChatGPT單獨設計的方案去賺錢。然而，創業家和計算機科學家們警告稱，這種投機想法不太可能實現，ChatGPT最有用的地方在於幫助有實際創業想法的人做技術工作。
以下為翻譯全文：
巴茲爾·查塔（Basil Chatha）想要賺「儘可能多的錢」。所以在今年四月，他向聊天機器人ChatGPT請教如何在不違法的情況下，快速將1000美元變成巨額財富。最後他說：「我按你說的去做。」
查塔揮舞着一把20美元的鈔票，許諾每天向TikTok粉絲分享他的項目進展。ChatGPT給出了一個通用戰略，建議他開展在線業務，並利用社交媒體宣傳。查塔還鼓勵觀眾訂閱，「讓我們看看會發生什麼，」他向觀眾調侃道。
支持ChatGPT等聊天機器人的生成式人工智能令人眼花繚亂，同時也讓人們感到擔憂，因為很多人認為，這個軟件能力很強，可以創作詩歌、寫歌詞、電影對白，這可能會讓數百萬人失業。
此外，ChatGPT還催生了想賺快錢的「小聰明」。網紅們覺得，ChatGPT是很厲害的技術，提供了很誘人、很輕鬆的賺錢方式。很多專注於個人理財的YouTube和TikTok賬號現在都在宣傳廣告視頻：讓ChatGPT幫你創建生意，你就可以坐等實現財務自由。
對於ChatGPT能夠幫人輕鬆賺大錢的看法，創業家和計算機科學家們表示，這是個徹頭徹尾的誤解。他們說，ChatGPT給出的賺錢方案幾乎都是通用的，因為聊天機器人會一遍又一遍地使用人盡皆知的策略。實際上，這些工具最有用的地方在於幫助有實際創業想法的人做技術工作，如撰寫商業計劃、創建損益表或設計營銷戰略等。
沃頓商學院副教授伊桑·莫里克（Ethan Mollick）表示，ChatGPT不可能創造「10億美元的創意」。他說，想要利用人工智能自動化一系列任務並賺錢的想法幾乎是不可能實現的，因為「這是人工智能完全無法完成的任務」。
金融學者也呼籲謹慎投資ChatGPT，但兜售這些想法的人卻不為所動。查塔表示：「很多人對利用ChatGPT賺錢很感興趣，但目前真正利用這一機會賺到錢的人，就是那些教人如何使用聊天機器人的網紅。」
上周四，搜索YouTube和TikTok顯示，有數十個視頻為人們提供了使用生成式人工智能的方法，從而賺取數千美元。這種軟件可以根據提供給它的數據創建文本、視頻和圖片。
YouTube上的知名網紅菲利普·賴斯（Philippe Reis）在一段視頻中提出一個建議，可以利用人工智能創作兒童故事書，每本售價10美元。他要求ChatGPT為2至5歲的兒童撰寫一本名為《詩與神話生物》的書，內容以獨角獸為主，並提供章節標題。
對於插圖的繪製，賴斯要求ChatGPT提供提示，這些提示可以輸入到人工智能圖像生成器Midjourney，後者創建了幾張獨角獸在森林中的圖片。他表示，這段視頻對於自己的品牌推廣大有裨益。
賴斯坦言：「真正的機會在於提升我的個人品牌，增加我的頻道訂閱量，並讓人們了解我的其他業務，包括幫助人們創建在線業務。」
而網紅伊桑·夏爾馬（Ishan Sharma）表示，人們可以在自由職業平台Fiverr上提供服務，並使用ChatGPT或其他人工智能工具來完成實際工作。例如，夏爾馬建議YouTube觀眾可以從事配音工作，但可以藉助語音克隆來完成任務。
在推特和Discord上，用戶們正在熱議一個名為HustleGPT的話題。他們向ChatGPT提供預算，詢問如何將其轉化為儘可能多的錢。他們充當ChatGPT的「人間執行人」，一步一步地實現它的建議，並公布結果。
然而，一些創業家們提出反駁，認為這些視頻和推文只是為了漲粉、吸引廣告投放以及製作爆款視頻，並沒有真正提供有用的建議。
幾位接受採訪的YouTube和TikTok網紅沒有透露他們從ChatGPT建議的商業創意中賺了多少錢，但其中一人表示，他們的YouTube頻道每月可以獲得6300美元的收入，該頻道主要提供使用人工智能和常規工具來賺錢的策略。
查塔發布了一段TikTok視頻，吹噓可以利用ChatGPT賺錢後，就收到了廣告投放意向，每段視頻的報酬大約為300美元，然而，他沒有接受。目前還不清楚他在TikTok上發布的原始視頻是否賺到了錢。
莫里克教授表示，ChatGPT在回答特定問題時效果更好，例如如何撰寫商業計劃、列出執行營銷戰略的不同方式，或者如何創建財務文件等。他補充說，對於那些交不起商學院高昂學費，或讀不懂書的人，正確使用這種技術可以讓他們更容易實現個人創業。他還指出：「那些投機者只會激勵別人，卻沒有自己的想法，但有很多人有着自己的創意，只是不知道如何開始，這時候技術的應用就成了他們的救星。」
在印度班加羅爾經營一家營銷機構的賈揚特·帕西（Jayant Padhi）表示，他非常清楚如何在業務中使用ChatGPT。他將這項技術視為「聯合創始人」，從它身上吸取靈感，但不會指望它給出原創創意，也不要求它做出決策。
然而，當他得知HustleGPT在網上流傳時，帕西決定參加。他向聊天機器人請教有關GPT-4和營銷的賺錢方法。當機器人建議他舉辦研討會時，帕西採納了這個建議，主題是討論如何使用ChatGPT創建營銷內容、培訓材料和職位描述。
聊天機器人建議帕西通過與網紅合作來營銷此次活動，製造轟動效應。三天內，他就以每張121美元的價格賣出了21張票，淨賺2541美元。帕西認為並不是聊天機器人給了他這個想法，但他確實發現這項技術真的很有用。
「這就像一隻援助之手，」他說。「它就像我思想的延伸，或者像一個工具，我可以用它來創造我腦海中的任何東西，但它僅僅是一個工具罷了。」-[文源:網易科技報導*責任編輯:王鳳枝/小小]
*重磅內幕：OpenAI即將開源新模型！開源社區的繁榮，全靠大廠「施捨」？*
【新智元導讀】OpenAI再次開源，是科技大廠的「施捨」還是開源社區的「救贖」？
就在剛剛，根據The Information的最新爆料，OpenAI即將發布一款全新的開源大語言模型。
雖然目前還不清楚，OpenAI是不是打算利用即將開源的模型，來搶占Vicuna或其他開源模型的市場份額。
但幾乎可以肯定的是，新模型的能力大概率無法與GPT-4甚至GPT-3.5相競爭。
畢竟，270億美元的估值也決定了，OpenAI最先進的模型將會被用於商業目的，儘管前兩個版本的GPT都是開源的。
對此，OpenAI的發言人沒有回應置評請求。
羊駝家族開源大爆發
十天前，谷歌的一份內部文件泄漏。在這篇名為《我們沒有護城河，OpenAI也沒有》的文章里，作者沉痛控訴了開源對於谷歌和OpenAI的沉重打擊。
的確，在這次軍備競賽中，谷歌和OpenAI似乎都不是贏家，因為開源社區正在吃掉屬於它們的「利益」。
ChatGPT一出，引爆了全球的LLM革命。然而，OpenAI不Open，很多公司和開發者只能看着干着急。
此時，Meta站出來發布了LLaMA，為全世界開發者謀了一把福利。
本來呢，Meta承諾的是LLaMA會對非商用的研究用例開源，可是誰能想到，僅在發布一周後，LLaMA的權重忽然在4chan上泄漏了，瞬間就引發了數千次下載。
這場「史詩級泄漏」，直接讓開源LLM領域變了天。短短幾周內，各種ChatGPT平替就以迅雷不及掩耳之勢呈爆炸式增長。
Alpaca、Vicuna、Koala、ChatLLaMA 、FreedomGPT、ColossalChat……簡直堪稱是「羊駝家族」大爆炸。
其實，早在羊駝之前，開源模型就曾破滅過OpenAI的野心。
當時，剛剛發布的Dall-E 2憑藉着驚艷的文生圖效果，在網上引起了不小的轟動。
然而，當OpenAI還在試圖兜售API時，一款開源替代突然橫空出世——Stable Diffusion。
隨着Stable Diffusion的迅速崛起，Dall-E 2也很快就被開發者們拋在了腦後。
開源大模型，要顛覆硅谷大廠？
UC Berkeley的計算機教授Ion Stoica正是使用Meta的研究開發Vicuna的學者之一。
為了提高Vicuna的能力，Stoica和同事們正在努力增加模型中的計算數量，這將有助於處理涉及推理的任務，比如寫代碼。
開發Vicuna的是一個伯克利的團隊，每年的預算為數百萬美元，其中大約50萬美元來自包括微軟、谷歌和亞馬遜在內的上市公司。
UC Berkeley的計算機教授Ion Stoica表示，現在的免費AI模型，在性能上已經「相當接近」谷歌和OpenAI的專有模型了，毫無疑問，大多數開發者最終都會選擇免費模型。
一方面，開源模型可以讓開發者使用自己的數據來解決特定的問題。
另一方面，像Vicuna這種模型的訓練成本甚至可以低至幾百美元，而且還不用向大廠支付昂貴的使用費。
https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/
如果Stoica的看法正確，開源AI必將顛覆谷歌、OpenAI、微軟等出售專有模型使用權的大廠的商業計劃。
Vicuna的質量和開源AI的寒武紀大爆發，讓谷歌工程師Luke Sernau警告同事，谷歌在努力追趕OpenAI時，太過關注專有軟件了。
如果免費、高質量的平替沒有使用限制，誰會去付費使用帶有條條框框的谷歌產品呢？開源AI的發展正在超越我們，谷歌應該在開源社區中建立自己的領導地位，並放棄對我們模型的部分控制。
這份備忘錄迅速在整個行業內引起了共鳴——即使Sernau或許高估了開源AI的能力，低估了它們的成本和風險，但大多數從業者都同意，Meta非常有可能從中獲益。
比如，Meta在內部會使用AI模型進行內容推薦和廣告定位，當開發者改進Meta的模型時，Meta就可以把這些改進納入自己內部的AI。
Meta CEO小扎對此籌謀已久。
4月，在他與分析師的一次電話會議中，他曾這樣談到公司的策略——
如果行業能夠在我們使用的基礎工具上達成標準化，那麼我們就能從其他人的改進中受益，這樣會更好。
谷歌倒是沒有完全採用專有的方式來處理AI軟件。
早在2020年，谷歌就發布了一個開源語言模型T5，讓開發者可以構建能夠執行翻譯和摘要任務的軟件。隨後，谷歌又發布了一個更先進的Flan-T5。
但是，根據Stoica和其他從業者的說法，Meta發布的軟件能夠在谷歌模型的基礎上做出顯著改進，這讓開發者選擇Meta模型的可能性大大增加了。
不過，Stoica表示，谷歌在開源軟件方面仍有兩個優勢。
1. 如果谷歌利用其不向外部開放的用戶數據，模型在某些專業領域（如內容推薦）的表現可能會更好。
不過，谷歌發言人表示，公司並沒有在現有用戶數據上訓練其基礎模型。
2. 搜索公司在管理大規模計算機基礎設施方面的專長，意味着它能夠以更低的成本來運行模型，包括為雲客戶提供服務。
與此同時，OpenAI在收集數百萬人與ChatGPT互動方式的數據上，已經搶得了先機，這會更有助於OpenAI改進AI軟件，更不用提它和微軟的合作協議。
開源的繁榮，是大廠的「施捨」？
不過，這種建立在開源基礎上的繁榮，是不穩定的。
目前大多數的開源，仍然依賴於資金雄厚的大公司發布的巨型模型。如果OpenAI和Meta決定關閉業務，繁榮的開源社區，可能就會變得蕭條。
比如，現在許多開源平替是基於Meta的LLaMA構建的。
而其他模型使用的是名為Pile的大型公共數據集，由開源非營利組織EleutherAI整理。
EleutherAI之所以存在，是因為OpenAI的開放性意味着一群開發者能夠逆向了解GPT-3是如何製作的，然後在空閒時間裡創建自己的模型。
但一切都可能改變。
OpenAI已經不再Open，Meta也在考慮限制開源，防止初創公司利用開源代碼做壞事。
Meta AI的執行董事Joelle Pineau表示，現在向外部人員開放代碼是正確，但他並不確定，在未來五年內Meta還會採用相同的策略。
如果這種Close的趨勢繼續下去，那麼不僅開源社區會被拋棄，下一代的AI突破也會重新回到那些最大、最不差錢的AI實驗室手中。
顯然，AI大模型的製造和使用方式的未來，正處於一個十字路口。
如果OpenAI曾經吝嗇，就不會有如今的開源盛況
其他人也在權衡，這種開源的自由競爭帶來的回報更大，還是風險更大。
就在Meta AI發布LLaMA的同時，Hugging Face推出了一個門禁機制，下載平台上的模型之前，用戶必須申請訪問並獲得批准，這是為了限制那些有合法理由的人。
「我並不是一個開源的布道者，」Hugging Face的首席倫理科學家Margaret Mitchell說。「我能看到不開源的意義。」
大模型廣泛使用的一個弊端，就是可能造成AI色情產品的泛濫。
Mitchell曾在谷歌工作，並創立了AI道德團隊，她對於模型被濫用的風險十分了解。因此，她贊成Meta AI以有控制的方式發布模型。
同時，OpenAI也在關閉水龍頭。GPT-4發布時，並沒有公布架構（包括模型大小）、硬件、訓練計算、數據集構建、訓練方法等細節，理由是「鑑於像GPT-4這樣的大規模模型的競爭格局和安全影響」。
這種限制反應了OpenAI心態上的變化。聯合創始人兼首席科學家Ilya Sutskever表示，OpenAI過去的開放性是一個錯誤。
OpenAI的政策研究員Sandhini Agarwal說：「以前，如果某樣東西是開源的，也許一小群修理工會關心。但現在，整個環境已經改變。開源真的可以加速發展，導致競爭。」
時間倒回三年前，如果OpenAI在公布GPT-3的細節時，就秉持着同樣的原則，那就不會有EleutherAI的出現，也就不會有蓬勃的開源創新。
今天，EleutherAI在開源生態系統中發揮着舉足輕重的作用。Pile被用來訓練多個開源項目，包括Stability AI的StableLM。
但隨着GPT-4、5、6被鎖死，開源社區可能會再次被落在幾家大公司後面。
他們會困在上一代模型中，如果想取得進步，只能閉門造車。-[新智元報導*編輯:Aeneas 好睏/來源:新智元]
參考資料：
https://www.technologyreview.com/2023/05/12/1072950/open-source-ai-google-openai-eleuther-meta/
https://www.theinformation.com/articles/open-source-ai-is-gaining-on-google-and-chatgpt
