自然語言生成行業(yè)研究報告改變交互方式商業(yè)化前景廣闊

自然語言生成行業(yè)研究報告-改變交互方式商業(yè)化前景廣闊一、為什么ChatGPT值得關(guān)注？1.1、ChatGPT推出后用戶量增長迅速ChatGPT于2022年11月推出，上線兩個月后便躋身全球訪問量排名前50名的網(wǎng)站，且訪問量仍在快速提升中。根據(jù)SimilarWeb的數(shù)據(jù)，2023年1月31日，網(wǎng)站當天的訪問量達到2801萬，高于世界前五大出行預定網(wǎng)站之一（全球訪問量排名第45）的1771萬，作為對比，亞馬遜官網(wǎng)（全球訪問量排名第12）當天訪問量8076萬。2022年12月至2023年2月，累計訪問量達18.82億，并且日均訪問量保持上升態(tài)勢，2月28日當日訪問量突破4500萬，作為對比，與累計訪問量分別為15.36億和74.08億。此外，微軟搜索引擎Bing在接入ChatGPT功能后用戶活躍度也迅速上升，據(jù)Bing官方博客，整合了ChatGPT功能的新版Bing上線一個月后為Bing搜索引擎貢獻超過100萬新增用戶，目前必應搜索引擎日活已經(jīng)突破1億。1.2、ChatGPT極大的提升了人機的交互體驗傳統(tǒng)的NLG在平時生產(chǎn)生活中應用比較廣泛：

1）基于模板填充（Template-based）的，比如酒店預訂官網(wǎng)中用戶輸入日期、酒店位置等就能自動生成訂單，電子郵件通知中的“尊敬的XX先生/女士，您的訂單（訂單編號）已成功提交，預計（預計送達時間）送達，請注意查收。”

2）基于規(guī)則（Rule-based）的：用預定義的語法規(guī)則和詞匯表來生成自然語言文本。例如，給定一個表示天氣情況的數(shù)據(jù)，規(guī)則可以生成“今天的天氣晴朗，溫度在25℃左右，風速較小”這樣的文本。3）基于統(tǒng)計（Statistical-based）的：用統(tǒng)計學習算法從大規(guī)模的語言數(shù)據(jù)中學習語言模型，例如翻譯中可以利用概率模型建立源語言和目標語言之間的映射關(guān)系，以節(jié)省一定的人力。但傳統(tǒng)的自然語言生成局限性也很明顯：

1）缺乏靈活性和泛化能力：傳統(tǒng)方法通常需要手工編寫規(guī)則或模板，難以適應多樣化和復雜化的語言生成任務，并且很難泛化到新領(lǐng)域或新語境中。2）難以處理語言的復雜性：語言生成涉及到詞匯、語法、語義、語用等多個方面，而傳統(tǒng)方法往往只能處理其中的一兩個方面，難以實現(xiàn)全面的語言生成。3）生成的語言不夠自然：由于傳統(tǒng)方法對語言的處理不夠全面，生成的語言常常會顯得生硬、不自然，甚至出現(xiàn)語法錯誤、歧義等問題。因此，自然語言處理技術(shù)也不斷的進化，目前ChatGPT是GPT-3.5模型。GPT（GenerativePre-trainedTransformer）即預訓練大語言模型，基于主流自然語言處理模型Transformer進行預訓練，是深度學習自然語言生成（NLG）的一種。由于在大量的文本數(shù)據(jù)上進行了訓練，使其能夠?qū)V泛的問題和提示產(chǎn)生類似人類的反應。ChatGPT的GPT模型、谷歌的BERT大模型和百度的文心大模型（Ernie）同宗同源，都是基于谷歌2017年開發(fā)的開源Transformer模型，在其上不斷迭代。ChatGPT是人工智能研究機構(gòu)OpenAI開發(fā)的基于自然語言處理和深度學習技術(shù)的對話生成模型，除了ChatGPT，OpenAI的主要產(chǎn)品項目包括語言處理模型GPT系列，圖像生成模型Dall-E，語音識別模型Whisper。ChatGPT背后的人工智能研發(fā)公司OpenAI成立于2015年，創(chuàng)始人包括業(yè)界知名科學家和企業(yè)家SamAltman、馬斯克、里德霍夫曼等人。隨著時間推移，公司的目標從開發(fā)通用人工智能系統(tǒng)轉(zhuǎn)向開發(fā)基于深度學習的語言模型如GPT-2和GPT-3，除了模型，OpenAI還開發(fā)了許多工具如Codex。OpenAI作為AI領(lǐng)域內(nèi)的重要參與者，與多個企業(yè)與學術(shù)機構(gòu)合作，微軟是OpenAI的一位重要投資者，二者在2019年達成戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，2023年1月，微軟宣布向OpenAI投資數(shù)十億美元。模型參數(shù)特征上，GPT-3.5模型具有1750億個參數(shù)（vs人腦860億個神經(jīng)元），據(jù)微軟發(fā)布會，當?shù)貢r間3月16日，OpenAI將推出新一代語言處理模型GPT4，預計GPT-4模型參數(shù)數(shù)量與GPT3相近。ChatGPT作為一款基于深度學習的生成式語言模型，和傳統(tǒng)的AI助手（蘋果Siri、小米小愛同學、微軟Cortana等）在模型訓練方式、語言生成能力、適用場景上有顯著區(qū)別。由于采用了深度學習自然語言生成模型，ChatGPT可以通過自我學習和優(yōu)化生成明顯優(yōu)于傳統(tǒng)AI助手的回答，文本更加自然、流暢且較為準確，能和用戶多輪對話，帶來更好的用戶體驗。1.3、不僅僅是新技術(shù)出現(xiàn)后曇花一現(xiàn)的炒作和以往新技術(shù)引起關(guān)注不同，ChatGPT不僅僅停留在技術(shù)和概念層面，已經(jīng)可以嵌入到人類的生活和工作當中，給人類帶來效率的提升，撬動了最具規(guī)模效應的C端（消費者）用戶，讓蓄力多年的深度學習AI研究取得了應用層的突破，并且開始初步的商業(yè)化。ChatGPT提出了新的技術(shù)發(fā)展路徑，長期發(fā)展空間值得關(guān)注。歷史上很多新技術(shù)出現(xiàn)后引起關(guān)注，但后續(xù)乏力，比如谷歌的深度學習圍棋AIAlphaGo等。ChatGPT具備廣泛的應用場景，后續(xù)開發(fā)空間廣闊。盡管具體的革命還需要多項技術(shù)的配合，但是未來隨著技術(shù)迭代，成果值得期待：

1：成本下降空間大：據(jù)OpenAI官方，ChatGPT12月起成本較之前下降90%，僅為0.0002美元/1000詞。2：應用場景可拓展性強：用戶自發(fā)嘗試，可以使用的場景廣泛，在ChatGPTAPI可調(diào)用后，更多的C端應用迅速推出。3：依托技術(shù)融合創(chuàng)新，不斷提升產(chǎn)品功能：通過調(diào)用技術(shù)工具/數(shù)據(jù)庫提升答案的準確性和可靠程度，通過調(diào)用不同類型的工具，不斷豐富產(chǎn)品功能。由于ChatGPT可以借助API

（ApplicationProgrammingInterface，應用程序接口）方式被外界調(diào)用，意味著它可以接入各類軟件，它的出現(xiàn)也將像瀏覽器改變互聯(lián)網(wǎng)、蘋果應用商店改變軟件行業(yè)一樣，對整個科技業(yè)產(chǎn)生巨大的沖擊。海外知名社交應用Snapchat宣布將推出采用ChatGPT模型的AI聊天機器人“MyAI”，并會被固定在應用的聊天選項卡上。MyAI將首先面向付費用戶開放，不久后會進一步面向更多用戶開放。云服務公司Saleforce也宣布將ChatGPT接入旗下辦公軟件Slack，用戶可以通過生成摘要來高效地了解工作對話內(nèi)容，并更迅速地撰寫回復、會議紀要，從而留出更多的時間用于實施工作計劃以及拓展客戶。ChatGPT類似一把“語言的鑰匙”，向人們提供了一種新的信息交互方式，也為人工智能發(fā)展找到了新的落地方向。它能夠更好地理解人類語言表達，具有強大的語言建模和推理能力，能夠結(jié)合用戶反饋不斷調(diào)整自己的回答和建議，從而實現(xiàn)更個性化的對話服務。正如計算機和互聯(lián)網(wǎng)改變了我們的生活方式一樣，ChatGPT的出現(xiàn)也將改變?nèi)藗兣c信息交流的方式。ChatGPT可以應用于多個領(lǐng)域，例如自然語言處理、聊天機器人、智能客服、語音助手、智能家居、自動文本摘要等，提高效率和準確性，幫助人們更好地解決問題，影響人們工作、生活和社會的方式，也可以被用于加強人工智能的研究和開發(fā)，這將有助于推動更廣泛的科技創(chuàng)新和進步。也由于ChatGPT的應用還處于探索階段，目前ChatGPT應用于生活的案例廣泛分布于多個場景，使用體驗也更加個性化，目前它對于生產(chǎn)效率的提升暫時不能得到可靠的歸納，但隨著應用落地時間推移，這一工具未來的使用效果以及適用場景將逐漸清晰。站在當前時點無法預測未來會發(fā)生什么，但是ChatGPT的確具有潛力在多個領(lǐng)域產(chǎn)生深遠的影響。根據(jù)futuremarkettrends測算，2022年全球內(nèi)容生成整體價值規(guī)模達到149億美元，預計將在2032年達到472億美元，復合增速12.2%。人工智能接受度的提升以及人工智能工具的輔助下，AI生成內(nèi)容占比將不斷提升，并帶動整個內(nèi)容產(chǎn)業(yè)持續(xù)增長。二、自然語言生成領(lǐng)域的競爭格局如何？2.1、大模型層面：類似云計算市場，頭部玩家的游戲近年來，人工智能和NLP行業(yè)經(jīng)歷了顯著的增長，在廣泛的應用中對復雜的語言處理能力的需求不斷增加，如客戶服務、內(nèi)容生成和情感分析。MarketResearchFuture的一份報告預測，到2023年，全球NLP市場的價值將達到160.6億美元，2017年至2023年的復合年增長率為16.5%在深度學習語言模型領(lǐng)域，大型科技公司在算力、歷史投入、科技人才密度、數(shù)據(jù)規(guī)格、資金實力等方面具有明顯優(yōu)勢，因此大（公司）模型有較大可能擠壓小模型閉環(huán)方案的一些創(chuàng)業(yè)公司的生存空間。ChatGPT作為尖端語言模型，在自然語言理解和生成方面具有廣泛能力和潛在應用，也需要具備工程上的綜合能力。未來，誰能拿到更多場景里、用戶參與的、高質(zhì)量反饋的私有數(shù)據(jù)，并以更高效率迭代，將形成競爭關(guān)鍵點。類似云計算，我們認為在大模型層面，最終市場主導者仍將是算力、歷史投入、科技人才密度、數(shù)據(jù)規(guī)格、資金實力等方面具有明顯優(yōu)勢的頭部科技公司，只有頭部科技公司會研發(fā)大模型，其余用戶選擇租用頭部公司開發(fā)的大模型：大模型層面，我們認為競爭格局將類似于云計算市場，頭部玩家占據(jù)大部分份額，CR3將或超過50%。參考云計算市場，據(jù)Gartner和IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2021年全球云計算市場規(guī)模達到3307億美元，近五年CAGR約為18%，其中公有云IaaS領(lǐng)域是云計算服務的最底層，市場發(fā)展相對較成熟，形成了較為清晰的競爭格局；2021年，亞馬遜/微軟/阿里分別占全球公有云IaaS市場的38.90%/21.10%/9.50%；中國云計算行業(yè)近年來取得迅速增長，從2007年的266億元增長到2021年的2181億元，GAGR達52%，2022年上半年，阿里云/華為云/天翼云分別占國內(nèi)公有云IaaS市場的34.5%/11.6%/11.0%。在商業(yè)模式及市場績效方面，相較于國際巨頭，中國laaS和PaaS廠商大多仍在發(fā)展期，在產(chǎn)品種類和功能的完善性，以及收費和盈利模式的靈活性上仍有一定差距，并且尚未能夠?qū)崿F(xiàn)盈利，市場不確定性更大，因此下文主要以AWS等國際巨頭為例分析云計算最終將呈寡頭壟斷競爭格局的原因。1、研發(fā)深度學習大語言模型需要大量的資源投入。深度學習模型作為ChatGPT類產(chǎn)品的基礎設施，在前期需要大規(guī)模資金支持，以滿足數(shù)據(jù)調(diào)試的適用場景普適性的需求，根據(jù)谷歌披露數(shù)據(jù)，訓練參數(shù)規(guī)模1750億的大模型，理想訓練費用超過900萬美元。類似的，計算服務為了實現(xiàn)覆蓋的產(chǎn)品和功能范圍的廣度，要求云服務提供商持續(xù)進行產(chǎn)品功能更新和產(chǎn)品矩陣建設來滿足用戶多元需求，Amazon和Google持續(xù)進行大額資本投入以完善產(chǎn)品能力。2022年Amazon和Google的資本性支出分別達583億美元和315億美元，并仍然呈現(xiàn)上漲趨勢。因此，深度學習模型和云計算行業(yè)具備很高的資源壁壘、技術(shù)壁壘和客戶壁壘，市場進入門檻較高，資金能力有限的小廠商很難進入這個行業(yè)。2、頭部公司具有望實現(xiàn)規(guī)模效應和低價壁壘的良性循環(huán)。ChatGPT上線一個月后，就實現(xiàn)運營成本降低90%。2023年3月推出的GPT-3.5-Turbo調(diào)用1千萬詞（Token）的費用為20美元，較先前的davinci模型下降90%。隨著公司根據(jù)大量用戶體驗反饋不斷積累運營數(shù)據(jù)，提升模型性能，將使得模型體驗效果維持在行業(yè)前列。參考云計算領(lǐng)域的AWS，2009年已開始降價，2013年甚至有一年降價13次的舉動，但是營業(yè)收入仍然保持高速增長，2013年到2022年其營業(yè)收入以CAGR43.5%的速度增長到800.96億美元，一方面是因為IaaS產(chǎn)品功能相對同質(zhì)化，客戶對價格較為敏感，低價可以吸引更多客戶，另一方面，由于邊際成本較低，AWS能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模效應，服務器等折舊支出隨著收入增長占收入比重穩(wěn)定下降，2021年已降至12%，AWS已建立了客戶規(guī)模增加-利潤率提升-價格下降的正向循環(huán)，同時成本優(yōu)勢也使得AWS相對于其他競爭者擁有低價護城河。3、品牌效應強，先發(fā)優(yōu)勢明顯客戶遷移成本高，傾向選擇具有技術(shù)優(yōu)勢和成熟案例的領(lǐng)先廠商。云計算市場具有明顯的網(wǎng)絡效應，即用戶越多，企業(yè)在產(chǎn)品交付和售后的經(jīng)驗更多，產(chǎn)品打磨更精細，因此，客戶會更加信任有成功案例實施經(jīng)驗、產(chǎn)品商業(yè)應用時間廠的云服務廠商，這使得云計算市場上的領(lǐng)先企業(yè)擁有強大的品牌效應，市場上的領(lǐng)先企業(yè)更加難以被取代。與云計算類似，自然語言生成市場同樣具有網(wǎng)絡效應，自然語言生成質(zhì)量部分取決于大規(guī)模數(shù)據(jù)和模型的訓練，使用自然語言生成模型的用戶越多，模型可從用戶生成的數(shù)據(jù)中學習，提升內(nèi)容生成質(zhì)量；更多用戶使用也會促成更多的投資研究，推動頭部公司探索更先進的算法和模型結(jié)構(gòu)。因此頭部公司的AI模型論文轉(zhuǎn)化率往往更好，同時能夠?qū)⒛Ｐ脱杆俎D(zhuǎn)化為產(chǎn)品獲取用戶，進一步加強自身市場影響力。2.2、小模型層面：或誕生一批具有行業(yè)/區(qū)域?qū)傩缘男《劳婕倚∧Ｐ烷_發(fā)訓練及維護的成本更低，應用領(lǐng)域更窄，小公司可以為垂類場景，如廣告、教育、醫(yī)療、金融等針對性地搭建小模型，為用戶提供可靠準確的回答。目前在AI生成文本領(lǐng)域，已有大量創(chuàng)業(yè)公司/小公司主要采用開源大模型或者調(diào)用第三方接口研發(fā)自己的產(chǎn)品，提供具備差異化的服務，也在大語言模型這一領(lǐng)域展開競爭。隨著語言生成模型在客戶中的接受度逐步提升，出于對數(shù)據(jù)安全以及模型效率的考量，越來越多的公司將有意愿對原始大模型進行微調(diào)訓練，基于自身業(yè)務場景以及數(shù)據(jù)部署個性化的AI模型。綜上所述，由于行業(yè)壁壘較高、規(guī)模效應明顯和先發(fā)優(yōu)勢顯著的原因，大模型領(lǐng)域最終或?qū)⑿纬晒杨^壟斷的競爭格局。而在小模型層面，由于不同行業(yè)不同客戶的需求更加多樣化、行業(yè)和地區(qū)差異明顯，且需要在客戶的基礎設施上進行部署等原因，行業(yè)集中度會較低，更容易出現(xiàn)具有行業(yè)或區(qū)域?qū)傩缘拇怪毙札堫^企業(yè)，市場壟斷程度可能會相對較低。三、自然語言生成模型如何影響傳媒行業(yè)？ChatGPT作為文本交互工具，對于傳媒行業(yè)中存在大量文字生成、交互任務的搜索引擎、影視、廣告營銷、游戲以及出版行業(yè)未來的生產(chǎn)方式開始產(chǎn)生影響。目前ChatGPT在文本生成、信息總結(jié)上具備良好表現(xiàn)，而在提供事實信息方面的能力還亟待提升?，F(xiàn)階段在與事實關(guān)聯(lián)較低、需要創(chuàng)造性的場景已經(jīng)涌現(xiàn)出多項具體應用。3.1、搜索引擎：問答式交互更好地理解用戶需求LLM與搜索引擎結(jié)合，可提升用戶體驗。ChatGPT基于其大規(guī)模的語言模型和海量的語料庫為用戶提供對話反饋，快速高效的生成答案。區(qū)別于傳統(tǒng)搜索引擎的搜索，內(nèi)嵌ChatGPT可以回答復雜的問題，提供總結(jié)性的答案，以及可以進行一定的“創(chuàng)作類”內(nèi)容生成。在面對沒有標準答案問題時，ChatGPT角色向個人助手的方向演變，滿足用戶對于學習、生活等各方面問題的解決需求。例如在向新版Bing尋求商品推薦時，會基于知乎、B站等平臺發(fā)布的測評內(nèi)容展示結(jié)果，詳細列出了推薦產(chǎn)品的售價、參數(shù)、使用場景等，方便用戶比較，并附帶標注所引用的來源與網(wǎng)址，更具可靠性；除了單次搜索結(jié)果展示外，可以點擊進入Chat繼續(xù)進行對話，細化查詢結(jié)果。對話過程中，新版Bing還會使用語言表情符號，更生動，符合人類之間的對話習慣。增加變現(xiàn)渠道，創(chuàng)造增量市場。搜索引擎與ChatGPT結(jié)合下，廣告商業(yè)化亦有較強探索空間，包括聊天界面廣告位的增加、生成回答時廣告鏈接的引用甚至排序推薦等。同時用戶與Chat的互動能為模型收錄更具針對性、個性化的數(shù)據(jù)，有利于提高廣告推送的精準度。百度搜索嵌入文心一言，市占率有望提升。百度類ChatGPT產(chǎn)品將于3月完成內(nèi)測并面向公眾開放，該項目名字確認為文心一言，英文名ERNIEBot。文心一言項目是基于文心大模型技術(shù)推出的生成式對話產(chǎn)品，公司計劃將多項主流業(yè)務與其整合。反饋方式變革，傳統(tǒng)搜索引擎模式為用戶提供關(guān)鍵詞相關(guān)鏈接，文心一言將基于龐大數(shù)據(jù)庫以對話形式直接給用戶的問題做出解答，提升搜索效率，豐富搜索場景需求。Statcounter數(shù)據(jù)顯示，2023年2月百度搜索市場占有率55.9%，相較于前兩年有一定程度的下滑。和海外產(chǎn)品比，百度搜索在中文內(nèi)容上的數(shù)據(jù)儲備上優(yōu)勢突出，預計在對用戶內(nèi)容理解性、反饋程度與使用便捷性更優(yōu)。我們預計文心一言推出后，將有利于提升百度搜索引擎的市場份額提升。據(jù)頭豹研究院，2022年國內(nèi)搜索引擎市場規(guī)模約895.34億元，1%的市場份額變動意味著8.95億元的營收。Statcounter數(shù)據(jù)顯示，2023年2月百度搜索市場占有率約為55.9%，我們認為文心一言推出后有望提升市場份額。3.2、影視：內(nèi)容創(chuàng)作、傳播提供更加高效的支持AI生成技術(shù)可以協(xié)助完成影視內(nèi)容創(chuàng)作。GPT可以生成具有一定邏輯性和連貫性的劇本段落，為編劇提供創(chuàng)作靈感和輔助創(chuàng)作工具。而在AI生成領(lǐng)域，通過智能生成圖像與音頻可以幫助創(chuàng)作者完成各類影片內(nèi)容的制作，2023年2月，Netflix上線了一部AI協(xié)助制作的動畫短片《犬與少年》，動畫中的背景全部由AI協(xié)助制作，創(chuàng)作者繪制背景草稿，由AI自動生成畫面細節(jié)，最后由創(chuàng)作者進行少量調(diào)整完成最終背景的制作。視頻字幕翻譯與概括：GPT可以根據(jù)視頻內(nèi)容生成準確、流暢的字幕，同時也可以實現(xiàn)視頻的翻譯，為國際化發(fā)展提供了更多的可能性。基于AI技術(shù)實時生成字幕翻譯前兩年就有，ChatGPT目前在臺詞翻譯連貫性上仍有提升空間，翻譯水準與傳統(tǒng)機器翻譯相近，表現(xiàn)更好的是視頻字幕摘要，幫助用戶高效獲取視頻內(nèi)容信息。在ChatGPT開放API后，針對網(wǎng)站視頻中的文本信息（字幕、簡介）概括視頻關(guān)鍵信息的軟件工具快速推出，以插件Glarity為例，上線一個月，使用用戶數(shù)量約10000人，評分4.4/5，反饋較好。3.3、廣告營銷：節(jié)約人力，提升廣告效果提升文案寫作效率：廣告行業(yè)擁有大量的文案需求，GPT模型可以通過學習大量的營銷素材，生成新的廣告文案和創(chuàng)意，從而提高廣告的質(zhì)量和效果。AI創(chuàng)業(yè)公司Jasper推出的同名應用，就是基于GPT-3的API為用戶提供AI寫作服務，Jasper比較擅長輸出電商產(chǎn)品介紹，博主的種草文案等短篇內(nèi)容，每月收取用戶82美元訂閱費。除了GPT3，Jasper還融合了多種模型算法，包括NeoX、T5等，并在此基礎上根據(jù)實際業(yè)務需求，人工調(diào)整出量身定制的學習模型，使AI產(chǎn)品更易于日常使用，如今Jasper的使用界面上提供了數(shù)百種垂直領(lǐng)域的模板，產(chǎn)品服務7萬多名客戶。優(yōu)化客服體驗：GPT模型可以通過智能化的對話系統(tǒng)，自動回答客戶的問題，提高客戶滿意度，同時也降低了企業(yè)的人工成本。3.4、游戲：豐富內(nèi)容交互，提高互動體驗和可玩性游戲劇情創(chuàng)作和內(nèi)容生成：GPT本身的訓練數(shù)據(jù)集中包含部分游戲以及故事相關(guān)的內(nèi)容，可以生成新的游戲劇情和故事概念，為游戲開發(fā)者提供創(chuàng)意和靈感；可以通過學習大量游戲元素和規(guī)則，生成新的游戲關(guān)卡、道具、任務等內(nèi)容，增加游戲的可玩性和趣味性。此外，對于一些以文本互動為主的游戲，可以使用ChatGPT直接制作再進行調(diào)整，節(jié)約開發(fā)成本。游戲?qū)υ捪到y(tǒng)提升。GPT模型可以直接將API接入游戲中的對話系統(tǒng)，實現(xiàn)更智能化的對話體驗，提高游戲可玩性。例如已有玩家將ChatGPT的API接入高自由度游戲《騎馬與砍殺2》的某位NPC，提高了NPC的角色豐富度和交互體驗。游戲智能角色和NPC：

GPT模型可以生成智能角色和NPC的對話和行為，為游戲開發(fā)者提供更真實、多樣化的游戲體驗。網(wǎng)易旗下開放世界武俠手游《逆水寒》將實裝國內(nèi)首個游戲版ChatGPT。通過內(nèi)嵌與ChatGPT同源的“游戲GPT”。其不僅能夠讓智能NPC和玩家自由通過文字或語音進行對話，并基于對話內(nèi)容自主給出有邏輯的行為反饋，還可以通過AI隨機生成任務、關(guān)卡地牢，甚至能通過文字形式進行捏臉。游戲中智能NPC的所有對話文字、表情、語音、鏡頭均由AI自由生成，NPC擁有更高的自主性與隨機性。海外初創(chuàng)公司Character.ai推出的聊天機器人可以從文章、新聞故事、書籍和其他數(shù)字資源中提取內(nèi)容幫助用戶生成喜歡的角色或個人回復，未來也可以在不同行業(yè)場景中落地應用。比如，用戶可以選擇與蘇格拉底或任天堂角色馬里奧交談。ChatGPT以及AIGC可以作為更高效生產(chǎn)力工具，提高虛擬人的制作效率，對虛擬人公司來說，1個月即可上線相關(guān)產(chǎn)品，創(chuàng)造出和用戶交互性更強的虛擬人。虛擬人行業(yè)市場潛力巨大，根據(jù)艾媒咨詢，以ChatGPT為代表的AIGC相關(guān)技術(shù)有望撬動更大的市場空間，預計到2025年，相關(guān)市場規(guī)模將達到6402億元。3.5、出版：輔助創(chuàng)作，降低校對翻譯成本輔助創(chuàng)作：GPT模型的訓練數(shù)據(jù)集中涵蓋大量圖書內(nèi)容，具備自動生成新故事、小說等作品的能力，為作者提供更多的創(chuàng)作靈感和創(chuàng)意。ChatGPT上線后已經(jīng)有大量用戶嘗試使用其進行創(chuàng)作，亞馬遜的Kindle商城已經(jīng)出現(xiàn)接近300本創(chuàng)作者包含“ChatGPT”的圖書。智能編輯校對以及翻譯：

GPT模型支持多種語言，能夠自動檢查不同語言的圖書中文本的語法、邏輯、文筆等方面的問題并提出修改建議，幫助提高作品內(nèi)容質(zhì)量和可讀性，減輕人工校對成本；也可以用于文本自動翻譯，提升翻譯的效率，加快推動更多圖書走入全球市場。目前已有多個接入ChatGPTAPI的翻譯插件，可用于論文、網(wǎng)頁文本、圖書的修改潤色以及翻譯。四、自然語言生成模型面臨的問題？給出錯誤/負面回答：自然語言生成模型的性能受到訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量的影響。如果數(shù)據(jù)集存在偏差或缺乏多樣性，模型可能會出現(xiàn)過擬合或無法很好地泛化到新的數(shù)據(jù)集上的問題。伴隨著用戶的大規(guī)模使用，ChatGPT出現(xiàn)了生成傳播錯誤信息、生成負面信息的多個案例，對其有效性和可靠性造成了負面影響。計算資源和能源消耗過高：自然語言生成模型的訓練和推斷需要大量的計算資源和能源，這使得它們在許多應用中不太實際。此外，這種計算資源和能源的消耗還會對環(huán)境造成影響。根據(jù)towardsdatascience測算，訓練GPT-3模型大概消耗318萬度電，制造碳排放271噸，為美國人均每年碳排放量（16噸）的17倍以上?？赡軐е路蓡栴}：GPT模型可以生成自然語言文本，可能被用于生成假新聞和誤導性信息，產(chǎn)生負面社會影響；此外，生成內(nèi)容有一定概率與訓練內(nèi)容重復度較高，可能損害原始訓練方的版權(quán)。ChatGPT的出現(xiàn)并不意味著可以解決所有問題的通用人工智能即將出現(xiàn)。相比于以往的智能聊天機器人以及自然預研生成模型，ChatGPT展現(xiàn)出更強的語言處理與生成能力，即將推出的GPT4預計將在通用能力上有進一步提升?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡模型的AI能夠通過幫助人類計算求解越來越多的問題，但現(xiàn)實世界中存在著大量無法通過計算解決或者尚未找出解決方案的問題，同樣也是如今的AI無法解決的。五、重點企業(yè)分析5.1、百度：深耕AI，引領(lǐng)LLM商業(yè)化，搜索引擎市占率有望提升“AI生成”重塑行業(yè)，百度是國內(nèi)唯一擁有全棧AI能力的公司，2C端，類ChatGPT產(chǎn)品文心一言將于3月完成內(nèi)測并面向公眾開放，有望提升用戶搜索效率與變現(xiàn)價值；2B端，已有上百家企業(yè)/平臺宣布接入文言一心生態(tài)圈，應用場景廣闊。文心一言會有選擇逐步面向用戶開放，2023年研發(fā)費用可控。智能駕駛方面，商業(yè)化不斷落地，規(guī)模搭載ApolloASD系列產(chǎn)品的車型將于今年下半年上市。在線營銷業(yè)務受益于百度系App使用時間同比增加，以及醫(yī)療、旅游、本地生活等廣告主的投放恢復，將穩(wěn)步修復。利潤率方面，預計1H23繼續(xù)提升，因為高利潤率的廣告占比會提升，云虧損會縮窄。2H利潤率水平取決于公司在文心一言等業(yè)務上的投入力度。整體來看，不會有太大的波動。5.2、騰訊：AI大模型布局有序推進，助力降本增效騰訊具備較為完善的算力和網(wǎng)絡基礎設施，在AI大模型領(lǐng)域，騰訊具