傅盛迴應與朱嘯虎之爭：絕知此事要躬行

最近關於ChatGPT有一種觀點，認爲ChatGPT對創業公司很不友好，未來2、3年請大家放棄融資幻想。然而，傅盛持不同看法。在混沌“一”思維創新嘉年華活動開場前，傅盛發了一條朋友圈，他說：“我前兩天朋友圈的爭論大家都知道吧，今天我將就這個爭論做深度解讀，現在還在寫PPT……”

對GPT創業，爲什麼大家會出現不同的判斷？

在活動現場，傅盛說：“Prompt是實踐工程，看過和寫過體驗完全不一樣。有點像相聲，沒講之前誰都覺得簡單。”

“大模型開啓的是新時代，用過去的眼光看新的應用，算不過賬來，很容易得出沒有價值的判斷。新時代的開啓，需要用新的思維範式。互聯網剛出來的時候，也只是被看成一個網頁。”

傅盛，獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長。在傅盛看來，大模型應用將深刻影響生產力、生產關係，過去六年裡一直從事AI機器人項目的創業。他們的機器人主要面向政務、康養、餐飲等場景，並已經取得了亮眼的成績。

此次，傅盛做客混沌“一”思維創新嘉年華活動，分享《ChatGPT時代如何創業》。創業者的機會在哪裡？拋開爭論，爲什麼一款聊天軟件可以改變世界？

混沌在上海滴水湖洲際酒店舉辦“一”思維創新嘉年華活動。用一整座島、打造兩天兩夜的共學場，2000位混沌同學熱烈參與其中！邀請張穎、李志飛、傅盛、葉軍、韋青、OpenAI研究員……AI 全明星陣容空降授課，更有7/8-7/9兩天線上直播免費開放，從4 大視角，爲你講透大模型時代的底層邏輯。

本文爲混沌“一”思維創新嘉年華大課筆記第二篇

授課老師｜傅盛，獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長

編輯丨混沌商業研究團隊

支持丨混沌前沿課

一直以來，我認爲創業是時代、機會和個人努力三者的結合，是有方法論的，通過不斷的迭代才能夠持續找到成功的路徑。

6年前我開始投資人工智能，到今天爲止，獵豹移動+獵戶星空在人工智能投資的研發費用已經超過1億美金，走了很多彎路。但是我一直堅信，人工智能是一個改變時代的機會。當ChatGPT出來的時候，我也非常興奮，認真學習了很多，比如遠程觀看硅谷創投機構YC的路演。我發現，硅谷一半以上的項目都在做ChatGPT相關的應用創業。

作爲一位創業者，我們應該深入底層邏輯思考它的原理是什麼？爲什麼ChatGPT可以改變世界？以前爲什麼沒有這樣的應用？

通用人工智能即將到來

實際上，從原理來講，語義理解是人工智能技術的皇冠。今天是2.0時代，但是在我投人工智能的時候是1.0時期，那時做圖像識別，覺得計算機能夠識別人臉已經很厲害了。現在想想，能夠識別不是人類獨有的智能，動物也具備這樣的能力，因此識別只能算智能，把智能和人類智能分開尤爲重要。

人類智能和動物智能的核心區別是語言，在於能夠描述虛擬事物的語言，即邏輯語言。但語言到底是什麼東西，人類自己都沒有研究清楚。在ChatGPT出現之前，我們認爲語言的規律已經被總結完了，只要按照這些規律就會學會語言，後來發現ChatGPT根本不需要那些規律去學習語言。我們的語言雖然有主謂賓定狀補這些語法，但是語言實際上是浩瀚大海。

100年前，圖靈在計算機幾乎還沒有出現的時候就提出了一個思維假設，如何證明機器有人類智能？

於是進行了對話測試，把機器放在黑屋裡與成年人聊天，其中30%、40%的人覺得它是一個人，有人類的對話能力就意味着有人類的智能。攻克語義理解的難度，高於最初做出圖像識別的難度。這是由於兩個斯坦福大學的研究生用電腦把人類30年的識別成果提高了十幾個點。人工智能如果能攻克語義理解，基本意味着通用人工智能很快出現。

語義理解的兩條技術路線

語義理解有兩條技術路線，第一條路叫做“教育”神經網絡。因爲人類有語言學，總結了很多的邏輯。所以最開始大家的本能反應是我教會你，最常見的一個詞是知識圖譜，把知識整理出來告訴你要學習。

這個模式更符合我們對語言學習的邏輯理解，像人學習外語，開始投入就能見到效果，所以絕大部分公司選擇這條路線。但問題是系統達到一定語言能力後，無論如何優化，依然有大量的問題的回覆完全是答非所問，人工智能瞬間成爲“人工智障”。這條路線有條隱含大BUG：人類學外語時已經通母語，對世界有了邏輯認知。

第二條路是神經網絡“自學”，像人類學母語，給神經網絡海量文本，讓神經網絡自己發現文本之間的規律給它文本，讓它自己去找文本的規律。母語路線其實是沒有嚴格的理論支撐的，在ChatGPT3.0之前，幾乎只有OpenAI堅信第二條路線，最後成功了。ChatGPT通過對海量文本的學習，自動構建了一個含有千億參數的大模型，建立了對這個世界基本的邏輯認知，“涌現“出了基於邏輯的推理能力，產生了人的智能。

我給大家列舉一個關於大模型推理能力的案例。

有一天我問ChatGPT，我家的狗爲什麼叫三萬這個名字？我給它一個提示：這隻狗是我在寵物醫院收養的，被前主人送過來的時候手術費要三萬，因爲被撞骨折了。後來，那個主人就消失了，但是三萬塊錢沒有人付。ChatGPT能夠依據我給的信息，推斷三萬這個名字是由於手術費需要支付三萬元。它能夠回答出這麼一個簡單的問題，說明它具備了對社會的常識。然後我又問了很多尖銳的問題，比如穿山甲能不能穿山，它說土包可以；我說能不能穿鋼板，它說鋼板太硬了；我說能不能穿木板，它說取決於木板的厚度。你會發現，它具備了對這個世界的理解力。

ChatGPT下的對話系統

在ChatGPT出來之前，對話系統就像鸚鵡學舌，雖然能夠部分匹配內容，但是系統並不完全理解具體的含義。比如對小愛同學，諸如下一首、上一首這樣的指令詞，可以泛化出上百種問法，最後只能用模板式的指令。ChatGPT出現以後，對話系統是建立在語義理解的基礎上。儘管也會說錯，但都是“一本正經”的胡說八道。

ChatGPT的回答原理是當用戶鍵入一段話，系統會根據這段話形成一個數學表達式去和大模型裡的參數做匹配，產生關聯概率最大的一個詞，然後再以這個詞和上面那段話合在一起，繼續以上過程。

我特意問過ChatGPT，參數是不是能理解詞和詞之間的概率關係？它說，對，是在一個巨大的空間裡面形成了各種詞之間的關係，當你一句話由很多的詞組成的時候，就根據這句話形成的數學表達式去猜下一個詞。

這個原理很重要，因爲這意味着你所有的問題都和你上面問過的問題具有相關性，是根據上面的整個語境去完成下面的輸出。

基於以上原理，我們可以把GPT看成一個大號計算器，不斷計算下一個詞的概率。這種詞的概率的推斷符合人類的預期，因此產生了人一樣的思維邏輯。我們經常說機器沒有溫度，但它可以表現得非常有溫度。根據你得需求去產生答案，如果你揭開它神秘的面紗，它就一定有很多的不完美。但是它產生的邏輯思維能力，是絕大部分人在腦力勞動當中能用上的，如果你的邏輯思維不夠縝密或足夠淺，它就能夠替代你。這是底層範式的變化。

一本正經地胡說八道，重點在一本正經，而不在胡說八道。一本正經說明它的邏輯是正確的，胡說八道可以通過plug in專用系統來矯正。

比如數學做不好，可以給予數學小模型，把題解析出來。正是因爲從原理層理解，所以邏輯和推理能力會越來越強，因爲參數可以不斷擴大。理論上，芯片只要足夠便宜，大語言模型參數量可以不斷擴大。

但是它沒有意識、慾望和好奇心，更重要的是它不會自然而然的知道你是誰，你要什麼。所以它不會是上帝，只會是copilot，需要應用生態，需要人來駕馭。比如你讓它提供一個好的策劃案，但是不告訴它你的產品、目標用戶羣、期望的結果，它在沒有意識的情況下就不會產生策劃案。

ChatGPT帶來的變革

我認爲ChatGPT帶來的變化有兩類，一類是交互革命，GUI跨向LUI時代，第一次機器可以自適應人的表達，所有的軟件、設備，都值得重做一遍。喬布斯說過：“每一次交互的變革都是一次工業變化的機會”。蘋果有幸抓過兩次機遇，一次是鍵盤圖形界面，第二次是iPhone。無論怎樣在圖形化界面上使用，人都是要學習的，比如程序員，將很多時間用來學習如何把人類的語言翻譯成機器語言。

第二類是生產力革命，人類智能水平不僅取決於人口數量和教育程度，也取決於大模型的智能化水平。數字化員工會成爲公司標配，比重越大者越能勝出。以前硅谷的科技公司融錢全部用來僱人，現在一半用來僱人，一半用來購買大數據、向量數據庫、三件套服務，建立自己的數據模型。行政工作也已經大幅減少了，因爲把內部的規章文檔做成了模型接口。

未來行業的變化，第一是平臺“核戰爭”，中國已經有超40家大模型，都號稱千億參數。沒有超級大模型的大公司，不再會是平臺公司。如果沒有生產力變革，作爲平臺公司就會被淘汰。大家做的效果本質上都差不多，基於算法、數據、場景，基本上都會做數據標註。

第二是垂直私有大模型會“白菜價”，隨着行業垂直模型能力普及化，成本急劇降低，不再是20億美金才能做一個私有化大模型。

第三是人人都是程序員。“碼農”作爲獨立的工種可能會消亡，因爲讓ChatGPT幫助寫一個程序，它可以完成從推薦程序、搭建環境及安裝等工作，甚至於每一行代碼如何貼，如果貼過去出錯了，告訴它出錯點，它會告訴你糾正的方法。

第四是自然人語言的交互模式將成爲核心交互，正如《Her》這部電影描述的一樣，未來設備交互的終端形態基本上是“有事您吩咐”的狀態。

第五是企業的HR會變成IR，人力資源變成智能資源，數字員工越多效率越高。如果我們再不努力，可能會被人工智能所替代。正如Sam的採訪一樣，以後人工智能的終極形態可能是你跟它說，需要一個1萬億美金的公司。ChatGPT就會去開始分析市場，創建公司，寫商業計劃書，然後組建團隊，進行融資等活動，在3年以後將一家1萬億美金的公司呈現在你的面前。

未來的人族只有兩類人，米盧在執教中國足球隊的時候說過，態度決定一切。《正念領導力》這本書對我的影響很大，核心是爲什麼創業者不快樂？總的來說，由心態決定，一個是積極的心態，一個是消極的心態。在正念領導力線上的人，被稱之爲AI的駕馭者，不斷突破自我，不斷以當下爲樂趣，做了很多成就，但是他們不快樂。

那些想要躺平享受生活的人，未來一定能實現，但在此過程中會經歷一段陣痛期。而正好，OpenAI的願景便是發行世界貨幣，把錢給到那些不能駕馭AI的人手中。在《未來簡史》中，作者也提出了同樣的觀點：在未來，大約有少部分人需要掌握知識，因此，“體驗和敏感度”將是未來最稀缺的能力。

但是，不管那個未來以何種形式到來，學習仍舊是今天最重要的事情，因爲世界的變化實在太快了。

創業者應該學習的技術點是什麼？

現在我提一個問題：如果你只學習大模型的一個技術點，你會選擇學什麼？怎麼能賺到錢？

我的答案是Prompt。Prompt十分重要，它指與大模型的對話能力，這個看似簡單的能力卻涉及到很複雜的技巧和技術。吳恩達專門開設了這門課程，他用了非常淺顯的方式去教學，適配不同學歷層級的人。但有天我發現我們公司的絕大部分程序員都沒有上過這門課，這讓我感到意外和憤怒。由此反映出一個現象：對投資人來說Prompt太薄弱；對工程師來說Prompt太淺顯。

但其實，Prompt既不薄弱也不淺顯，相反，它尤爲重要。爲了說明這些人心裡的偏見，我特意翻出了牛頓寫的一本書，名叫《自然哲學的數學原理》。在這本書裡，牛頓把Prompt定義爲：自然語言天然的壓縮性導致的天然歧義性。以及每個行業的專業屬性，使得Prompt 是嫁接大模型邏輯能力和應用需求的橋樑。因此它不可或缺，非常重要，一點也不淺薄。

我們今天提到“蘋果”，我腦海裡出現的是“蘋果手機”，你腦海裡出現的是“ipad”，而農民想到的是水果。因此，語言具有歧義性，我今天提到的Prompt與你解壓而成的信息會有一定出入，造成了理解上的誤差。

這也是爲什麼“在工作中，80%以上的問題都出在溝通不暢方面”，因爲自然語言天然的壓縮性。壓縮完後，你在腦海裡的信息還原與我是不一致的，需要一定的時間進行溝通。

還有一點是不同行業的專業屬性。比如小紅書文案工作，做咖啡的內容和做酒的內容會很不一樣。這種屬性怎麼處理？只能靠Prompt。

我和《哪吒》的導演聊了聊電影和AI，他提到，現在的AI發展得不錯，但還沒有達到他的要求。比如，讓它把一張圖弄成張藝謀的風格時，明顯效果不如人工設計師。我承認現在AI的水平還有待提升，但是他在命令AI把圖片做成張藝謀的風格時，對“張藝謀的風格”並沒有明確的指標。他心中的“張藝謀的風格”跟AI知識庫裡“張藝謀的風格”肯定很不一樣。而他的設計師跟他至少一起工作了兩三年的時間，自然很熟悉他的審美，知道他想要什麼。他與設計師之前存在着很深的Prompt。

所以，我們怎麼理解Prompt這件事？其實我們每天大量的工作就是在做Prompt，Prompt並不簡單，需要你告訴員工該怎麼做。大家不妨想一下：公司爲什麼要推OKR？也是Prompt。

1）在我看來，Prompt首先是不可或缺的行業知識定義。今天每一個行業都有差別，今天每一個創業者真正的價值就來自於瞭解行業。大模型始終存在一個問題——它學的全都是公開文本。公開文本里面叫做冰山上的角，最後露出水面的東西，但是有大量知識是在公開文本里找不到的。比如說我們學牛頓，只能學智能科學的那些哲學原理，但如果牛頓還活着，天天去跟他喝咖啡，才能真正地快速進步。

所以，大量的行業知識是寶貴的，你應該思考怎麼能把大模型能力用起來。

2）其次，Prompt是撬動生產力的槓桿。因爲它是爲所有人準備的，它能給你一個所有人都覺得正確但是沒什麼用的答案。因爲它不知道你是誰，不知道你的實際訴求，因此它可以作爲一個知識點的考覈，但不能做出一個真正的方案解決。

3）Prompt是人工智能時代的編程語言。我跟很多工程師說過，以後可能真的不太需要寫C++了，以前工程師有很多所謂的經驗是在瞭解語言特性上，未來每個人只要會說話、會寫字，就會寫Prompt，再也不用去學專用的編程語法了。但還是要把這些東西寫的很好，就像寫本書、畢業論文和好的結構目錄一樣，如果把這個東西闡述的好，大語言模型就能助你一臂之力。

你覺得它淺薄是應用理解的淺薄。我們有一個項目，製作了一款人工智能角色吵架的產品，如果跟它說：“需要一個調研報告，不能少於1000字。”這款產品能寫出幾十上百頁，多種角度代表不同角色。這個項目很有意思，就看着一羣機器人在那裡吵架，大概10分鐘後，給到你一篇報告。這個項目讓團隊很有成就感，把它視爲大家智慧的結晶。在此過程中，我切實感受到了Prompt對編程提供的便利，但是卻發現中國創業者當中重視的人不多，對此我深感遺憾。

回到那個爭論，爲什麼會有不同的判斷？

如果一家技術公司的代碼全是工程師寫的，工程師是不是真的可以作爲99%的價值貢獻人？一般而言，老闆不寫代碼，其實他纔是那家公司最大的價值。基於此，讓我們回到那個爭論——爲什麼會有不同的判斷？我覺得有兩點：

第一，Prompt是個實踐工程，大語言模型也是個實踐工程。不管聽說了多少內容，看過和寫過是完全不一樣的。我們曾經擔心在大模型下做應用會很淺薄，但現在整個硅谷都很重視智能體、記憶、個性等內容，到如今，OpenAI依然解決不了這些問題。因爲這裡面要深入的工作有很多，包括把模型的參數做好、把服務併發降下來等。GPT4到今天還需要用戶付費，這說明成本非常高。

第二，大模型開啓的是新時代。用過去的眼光看新應用算不過來賬，很容易忽略價值，新時代的開啓需要新的思維模式。互聯網剛出來的時候，很有多類似“爲什麼中國移動沒有做出QQ？”、“淘寶有什麼價值？”等言論，如果一直用狹隘的角度看時代的發展，未來不會有新的東西發生，也不會有創新的出現。

今天，硅谷近一半的創業項目都圍繞着大模型展開。硅谷爲此砸入了很多資金，所以這些應用肯定不是一個套殼，讓我們拭目以待。

大模型時代，創業者的機會在哪裡？

OpenAI剛出來時，對我的震撼非常大，當時在鼓吹千億模型、自學習的時候，我也心動了。因爲我們在AI上投了一億美金，後來，我女兒去商場看了我們的機器人，回來跟我說，“你開發了一個人工智障機器人。”對此，我只好跟她說：“不是爸爸不行，是行業水平有限。”結果，OpenAI真的實現了。我們摸索了很久，宣告失敗，而它爲什麼能做出來？

第一，它做的是通用人工智能。美國投資人很尊重創業者，因爲在他們看來，創業者是專業的，所以要讓創業者有更多的機會。過去的思維沒辦法判斷未來，偉大不能被計劃，未來也很難被預測。那麼，創業者機會在哪裡？千億大模型的難度的確很大，現在大公司都在開始行動了，在OpenAI之前沒有大公司做，而現在大家都在爭搶。在此情形下，創業團隊舉步維艱。

第二，行業垂直大模型。我覺得行業垂直大模型是很大的機會，每個行業語調的訓練、對這個行業的理解可以直接融合在大模型的基座裡，而不是完全通過Prompt。

第三，直接做 ToB和 ToC的應用。這裡面不乏機會，但是製作 ToC的應用還需要一些時間。因爲這個行業在快速發展，各個技術手段還在調試中，但我相信 ToC的應用肯定會出現顛覆性的產品。不過，它已經不在現在我們思考的邏輯裡了。包括做語音呼叫外賣、語音搜索、陪聊機器人等，我認爲鮮少有市場機會，因爲微信已經擺在那裡了。

第四，要儘快使用數字員工，提高運營效率。儘可能私有化部署垂直大模型，數據私有能夠提升自身的競爭力。

我始終認爲，在國內，大模型應用應該聚焦於ToB；在海外，大模型應用應該聚焦於ToC。目前我看到，獵豹移動雖然很早便開始行動了，但是與海外開發者的速度相差很多。雖然，目前出現了一波中國ToC應用的出海潮，但我不建議在國內做ToC，因爲國內的互聯網公司的競爭太大了，另外還存在着製作出來的應用無法走向市場的情況。

大模型時代，獵豹移動做了什麼？

就我自身而言，我在團隊內部展開了一系列的活動，雖然進程有點滯後，但大方向是正確的。另外，我還實施了大模型應用和小組化，嘗試進軍行業大模型。由於開源的興起，要做一個垂直模型的難度是大幅度下降的，這其中需要的財力和人力對一家中等規模的公司來說，是完全能夠承擔的。因此，先不要過度害怕。

經過2016年那次製作人工智能的失敗，我總結教訓以後，發現所有的創新都應該是從核心的點，慢慢地生長出來。而不應該一開始就鋪太大的攤子，這樣很容易在其中任何一個環節上出錯。

對外做產品，我總結了一句話：大模型，小工具。雖然做的是大模型，但我們一定不能把它想大了。比如，智能體是經過多人討論後，決定的一個想法。當時我們討論各種了問題，後來我決定根據市場調研報告的情況再行動。我昨天幫我一個同事的公司做了一份報告，發給他後，我問：“讓你付50塊錢，你付不付？”他說：“挺好的，那你應該多收一點。”這就是一次小小市場調研行爲，我們要做一個大項目，可以從一個小小的點開始，由此拓展開去。

我相信未來AI創業、ChatGPT創業一定來自於草根階層。有些人在一個專業團隊不重視的內容上天天鑽研，說不定能創造出別樣的天地。因爲如今大環境的範式發生了改變，或許你有很多的經驗，但有經驗可能會變成阻礙。一些靈光閃現的創意可能就改變了整個時代的發展防線，因而，不要過於依賴於經驗。

我們曾推出過一款中間服務，有點類似於釘釘。你可以把你自己的企業文檔給它，它根據這個文檔進行回覆，幫你做文檔的分析和回覆，做客服。

我們深入機器人行業多年，把線上線下兩條線都打開了。最後我們其實就想做一個促銷員，它的可以根據企業的實際，把各種單子打通。你去問ChatGPT：“我今天想請婚假怎麼辦？”ChatGPT的回答大概是基於國內法律法規你可以怎樣怎樣。但是你去問內部行政的機器人，它就會根據我們公司的規定、你入職時間、請假時間等進行回答。

我們有幾個優勢，其實我想最重要的優勢是：第一，我們提供了一個非常方便去做促銷員的接口，你只要把你的文檔整理好，不用像以前一樣需要做問答訓練。第二，我們也提供私有化部署。線下的機器人可以出色地完成產品介紹。現在，我女兒再去問我們的機器人，她一定不會說人工智障了，因爲什麼問題它都能回答，不管回答的水平，但是不會再一問三不知。

敢於行動的創業者創造未來

今天的生態會如何生長是無法預測的，因爲價值靠自己創造。正如劉嘉教授所說，現在是過去的未來，現在不是未來的過去。面對未來，除了順勢而爲，還應該相信事在人爲。創業者的價值就在於創造價值，未來的價值來自於你的努力。不要猶豫，先做起來。

2001年，當時我在網上投了幾份簡歷，最後被互聯網公司招聘了，一個不經意的行爲讓我進入了互聯網大潮。從2001年開始做產品經理，跟住了互聯網的浪潮，才得以成長爲今天的自己。

我覺得這個時代一定不會因爲你花了5分鐘作出一個創意，就迎來一個爆發點。因爲大家都在絞盡腦汁創造出不一樣的東西，它達成共識的速度太快了，導致所有人都在思考，而思考會提升創意的產出密度。

因此，這時拼的不再是苦功夫，而是看誰能夠深入下去，把別人看不起、看不上的東西做得很紮實。有一次我在Youtube上看了一個博主做的一個視頻，我認真聽了3個小時，突然心生恐懼。我想，他有時間把這個東西琢磨得那麼深，我卻都不知道。

所以，我認爲創業者今天就是應該先做起來，因爲今天不是未來的過去，我們不知道未來會怎樣，我覺得創業者應該有這樣的特質。所以，這也正是一個有機會跨越階層，有機會一個年輕人去崛起、亂拳打死老師傅的時代。

最後，我希望創業者不要去簡單迷信權威，要相信價值是靠我們這羣人創造的，時代也是靠人來創造的。王候將相寧有種乎，不是宿命論，而是創造論，所以我相信有好奇心、敢於行動的創業者是能真正創造未來的，大家一起加油！

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