速览！Crypto生态的AI野望以及ChatGPT发展会议记录

CyAI 

-   您Web3.0最得力的助手

2022

 12.05

本次会议主要由SuiWorld发起，在TwitterBase上主要针对目前大火的ChatGPT以及其对于Web3生态圈和NFT带来的影响进行了开放性讨论：

近期OpenAI发布了一个全新的聊天机器人模型ChatGPT。它不仅可以写代码、找bug、做数学题、写诗、写剧本，还可以为用户的查询提供对话式回答，而且回答几乎能够满足网友的“小心思”，对话能力让人惊艳。其中ChatGPT 具有其他聊天机器人不具备或表现较差的能力：承认自己的错误，并且按照预先设计的道德准则，对“不怀好意”的提问和请求“说不”。

CyAI创始人Steins发言：

    NLP模型目前已经渗透进生活各方面。其中经过GPT1至3代的迭代，目前GPT3的参数已接近于人类神经元的数量。

    目前ChatGPT的文本和算力都很有竞争力。但ChatGPT需要的工程能力已经达到了恐怖量级。

Shin:

    从使用角度来看，ChatGPT目前可以用非常低的门槛使用。不需要调整参数。不同与平常的chatbot，目前产生热度主要原因是因为基于用户自身的兴趣爱好通过用户裂变等方法产生了传播效应。

James:

    从资本角度来说，目前以华人为代表在熊市上经常起到力挽狂澜的作用。大部分资本方目前希望以web3作为突破口。所以目前这个时间段放出ChatGPT，提供一些算力的能力是具有一定的目标与意义。1月传统VC吃了一部分的亏，当时的市场流动性较差，出现有价无市的情况。主要原因是因为稀缺性和圈层的问题。所以目前推出AIGC的方向点，主要是通过一种好玩的视角，通过类似于NFT的赋能包装。并且由于因为目前国内艺术家不够，所以有了AIGC。

    并且目前头部大厂的Web3部分具有加持，大趋势都在这边。主要的目标群体都是在主推年轻人，消费群体偏向较为廉价但消费力强大的群体如大学生等。很多好项目在目前方向都在捕捉新的血液进来。

Steins:

    目前GPT3的局限性主要在于模型内部黑盒是否产生因果逻辑，因为AI模型的原理是函数拟合。函数的输入和输出能否匹配上是最主要的。ChatGPT模型目前很确定语言逻辑是否被捕捉。所有的语言生成模型和人类语言依旧有一定的差距。所以更多只能作为日常的辅助，但目前算力确实已经非常很好。

语言模型始终需要大算力支持，因此必定有资本注入。所以完全去中心化很难。但有突破点：联邦学习。

    总结：

1.因果逻辑 逻辑链基于概率模型，逻辑链不明显。

2.无法更好验证传统模型是否比已有的GPT3更好。

Shin：

    目前的ChatGPT加强了连续对话的训练，因此比较以前的模型逻辑性与完整性上去了。

但loading有时候较慢，并且需要用keywords引导整理学习。

    目前主流的把bot和搜索引擎检索对比，可比性其实并不明显。

    但要注意如果把ChatGPT当作信息获取的渠道，很有可能会有信息茧房的生成，并且很多知识是未经过推理验证的。

目前的bot被人工束缚为回答帮助的bot，缺少趣味性和人情味，期望更好的情绪价值，但随之而来会有伦理问题。

James: 

尽量不去否认，做多市场更大。分析与做是不一样的。市场可能存在弊端，但是我们需要学习优点。

Steins：

    模型稳健性即鲁棒性很重要，AI存在一定误差和随机性，从而导致工业化无法大规模使用。AIGC与AI产生关联的主要原因是AIGC更多偏向于想象，允许误差。

Qi教授：

    大模型算力成本太大，只能用现成模型进行pretrain。但只能从实际的应用去出发。目前AI使用的场景都比较有限。

    这是因为深度学习目前已经与理论的相关性还有门槛都已经降低。量子机器学习可能是未来的热点，预计2023年会有一些进展。

    建议已有的很多目标可以投入新的赛道，例如量子赛道。

总结：

    AIGC是现在的一个热点，目前也有一部分应用场景。AIGC+NFT的模式将会引入越来越多的圈外人，因此希望基于AIGC+Web3的玩法引入可以带来更多web2流量。

    同时ChatGPT带来了有区别于其他的搜索方式。

    但总体来说用在量化方面目前依旧有很大的挑战。

Tips:

    AI做金融比较难的原因：金融数据的随机性太强，并且数据噪声太多。

    但可以考虑策略，因为web3有一个好处是透明。但是关于时序上价格的预测很难做。

    Dao社区治理可以考虑使用ChatGPT。

    关于伦理问题：

    1.工作替代：技能类工作的完成将被加速，但对于职场人来说，需要抛弃固有偏见 ，保持上进勇于打破领域边界。

    2.目前可以不用对AI人工智能抱有过多的恐惧，技术在发展，但离实际的全方位落地还有很大的距离。

The End