一
ChatGPT火了。
两个月，达到用户一个亿。增速创前无古人的历史记录——但较真来说，“两个月达到一个亿”的说法并不完全准确。不过我也觉得这无关紧要。
不仅仅是舆论场上的热议，而且还有真金白银的火。
Google的巴德机器人，在首秀时搞错了一个问题，结果公司市值蒸发千亿美元，这个史上最贵的一次错误回答，从另外一个角度告诉我们，ai在资本市场上有多火。
国内大厂纷纷表态要干一票：
美团的联合创始人，当年的二号人物王慧文在朋友圈“悍然”宣布，带5000万刀下场创业。
人们当然也会热火朝天地开始讨论：人类又有什么工作会被ai给威胁了——这几乎是每一次科技进步所都会带来的惯常问题。
在大量的ChatGPT聊天对话截屏中，很多人似乎都发现，拿来做写作机器人，大概是做内容的人的噩梦吧。
生成式ai、生成式ai，生成一篇文章，轻而易举，人类看来不是对手。
AIGC这四个字母瞬间燃爆。
不过，先等一等。
二
现在，我们有请一位已经销声匿迹但当年也获得不少关注点的选手入场。
腾讯新闻的Dreamwriter。
我在学校有一门名为《互联网与新媒体案例研究》的课，面向大三学生，已经开了十多年。自从Dreamwriter问世，每年这门课，它都是一个成为讨论对象的案例。
所以，我就偷个懒，截一个学生上学期关于这个案例做的一页ppt，这样可以大致了解一下它的来龙去脉：
事实上，上学期在和王清萱同学讨论她的准备稿时，ChatGPT已经开始受到世人关注。不过，我们的一个讨论主题是：智能写作，能不能成为新闻业的大杀器——大致如此。
讨论课的基调是结论开放型，没有标准答案。所以，虽然我认为智能写作对新闻业的帮助非常有限，但我并不介意同学们认为这就是新闻业的未来，只要他们能自圆其说，论据充分。
三
任何一个行业，都遵循着供需必将达到平衡的原理，而这个平衡点的达成，其实就是价格或者价值点。
当一个行业，明显供不应求时——也就是供给量远远小于需求量，那么，价格高企就将发生，如果行政手段死命摁住价格，那么，体验欠佳、服务欠佳乃至行业各种猫腻，都会随之而来。
医疗行业是很标准的供不应求的行业，所以我一直认为，ai在医疗行业，会大有用武之地，因为它“理论上”能极大促进供给。当然具体细节上，还有很多门槛要过，这是另外一个话题。
但在新闻业媒体业，任何一个有常识的人都知道，供，远远大于求。
我们已经处在一个信息超载的世界，又有什么必要去引入一种技术方法，来玩命增加供给量呢？
事实上，真正要做的事情是：让合适的人获得合适ta的内容，这一点才是有意义的。通常来说，在供大于求的市场上，分配属于核心问题。于是，算法推荐兴趣挖掘——其实我们也可以视为一种ai——在商业上获得了巨大的成功。
Dreamwriter一年能发稿几十万篇，在商业上，是没有什么意义的。它当然能做到没有错别字，没有语法错误，也不会用错标点。但同样也不会非常出彩。这种淡如白开水的机器生产者的销声匿迹，是必然的。
四
一个有趣的比较在这里：
一篇讲述一季度经济情况的叙述文——这是Dreamwriter，是不是就显得很boring
而如果给这篇文章加一个问题：你能否告诉我一季度经济情况——这是ChatGPT，瞬间就变得sexy起来？
不，并不是这样的。
这里的区别并不在于两者背后的技术。虽然有一位略懂的朋友告诉我，两者背后的技术确实也是不同的。
区别在于“互动”。
人类给机器下达的指令方式是不同的。ChatGPT显然能够很好地理解人类的“自然语言”而不是特定的某种指令。
你甚至可以调教ChatGPT，也就是通过一个又一个的问题，让ChatGPT变得更懂你。
比如说，当你告诉ChatGPT在人类语言中“隔壁老王”有着一股浓郁的两性暧昧关系且不当的暗示时，那么接下来它与你的互动，会“记住”你这个暗示。——目前的状态是，只要你不关闭和ChatGPT互动的页面，那么从你说第一句话开始，所有你告诉它的信息，都将成为它后续与你互动的重要背景信息。
sexy的地方在于，ChatGPT在“理解”你。虽然这和人类的所谓“理解”似乎不可相提并论，因为机器应该到目前为止并不知道“意义”这回事。但这的确也算一种“理解”。
连续性与人类的对话，虽然也是一种所谓生成内容（GC），但这并非生成一篇文章。
五
所以，你觉得AIGC将在什么地方大放光彩？
—— 首发 扯氮集 ——
（未完待续）