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全員加速中,3月的AI發佈會狂飆,新發現的實用AI工具

更新 發佈閱讀 9 分鐘

在OpenAI ChatGPT 橫空出世以來,AI 產業正處於蓬勃高速發展的階段,一種FOMO的氛圍在資本市場和科技圈熱炒,有填不完的排隊名單讓大家試用最新的AI 產品,由於步伐真的迭代太快,一個又一個衝擊未來的產品也讓更多人產生焦慮。這篇和大家梳理一下過程,以及目前有發現實用的AI工具。

3月是很誇張的月份,各大科技公司紛紛推出了新一代的 AI 產品和服務,以提升用戶的生產力和創造力。在同一週內,Google、OpenAI和微軟都發表了令人驚艷的 AI 新產品,接著是接入GPT-4的新一波應用。

Google Workspace & Bard

Google 發佈了Generative AI如何用在 Google Workspace,集成了多種 AI 功能的辦公套件,包括文檔編輯、語音轉文字、自動生成PPT、Email等等。其實和 Microsoft 之後發表的應用功能非常像,合理懷疑是Google已經知道MSFT要發表什麼,所以趕緊先做個Demo影片壓壓驚,告訴投資者和用戶這些東西我們也有。

Google也開放了英美的用戶使用對標ChatGPT的產品Bard,雖然首波的實驗是感覺得到能力還有顯著的落後。

微軟 Copilot

微軟則是發佈了 Microsoft 365 Copilot,讓你能直接用 AI 自然語言轉化最強大生產力工具的功能。Microsoft 365 Copilot 是由 Copilot 系統驅動的,該系統將 Microsoft 365 應用程序(如 Word、Excel 和 PowerPoint)與數據和智能的 Microsoft Graph 以及 GPT-4 結合起來。Microsoft 365 Copilot 可以像一個助手一樣出現在 Microsoft 365 應用程序中,在文檔中生成文本、根據 Word 文檔創建 PowerPoint 等。

並且更新換代了Github Copilot X,將GPT-4加入了Copilot實際開發場景,來幫助工程師更快速的分析和瞭解程式與修復Bug。下面這個影片講述了Copilot X有哪些進展,而且在最後一段講到微軟最後讓那些原本討厭微軟封閉系統的開源社群工程師,最後在AI的學習下都變成了免費為微軟貢獻打工。工程師想要大幅提升工作效率未來運用這些AI集成的程式助手幾乎是必不可免。

Adobe 與 Canva

在生成式art工具蓬勃發展的今天,已經有像是Midjourney、Stable Diffusion 或是 Runway 等如雨後春筍的工具崛起。而作為設計工具的龍頭Adobe自然也不能落人後,也新推出了 Firefly 這個模型讓你能更快速地用文字就客製化生成你想要的作品。

而新興的網路設計工具Canva(其實也已經十年,如今有1.25億用戶)也推出了擁有生成式AI功能的服務,並集成在自家包含演示、文檔的軟體中。其實Canva想要跨入的市場和微軟、Google的生產力工具並無不同,那為什麼要做?

因為Canva過去要做設計工具時,也沒什麼人看好他。有Adobe了你要做這個做什麼?

但是他還是找到了市場的切點,讓設計工具更簡單易用解決了設計小白的痛點,用Freemium的方式擴大市場。(Adobe不能跟的原因則是會傷害自己非常賺錢的主力產品)

以用戶的需求為本,大公司其實不見得能滿足所有人的痛點。Canva就是從這點殺出重圍,而他所想打的生產力軟體市場,其實也是想要以簡單輕巧易用的設計為本來讓用戶更方便的使用,他們用更美更直觀的方式呈現(這可能是我想得到的優勢)。

但AI的發展其實已經讓許多公司快速能達到從0-60分的飛躍,大家都標配用文字對話生成文檔、設計模板和圖片的能力。如果大家背後都是用同一套LLM邏輯,其實在快速持續優化下差距很可能不會越拉越大而是隨時間到達一個邊際效益遞減的高原。當大家的技術差距更小時,最後比拼的就會是價格。

OpenAI GPT-4 & ChatGPT Plugins

OpenAI 則重磅發佈了 GPT-4。在這一代最顯著的差異,就是新增了能夠圖像辨識和與AI交互的功能,過去3.5版本只能用文字交互,但現在可以輸入圖像後他還能讀懂並描述圖中的元素,甚至你可以給他一個網站的截圖,他就能帶你一步步做出整個類似的網站。

另一個比較顯著的改進是他能處理字詞的數量達到25000字,是GPT-3的八倍。LLM一大缺點是會一本正經講幹話,GPT-4降低它胡扯的機率19-29%,但要注意他還是會胡扯。

GPT-4 Developer Livestream

GPT-4 可以通過每個月20美元的 ChatGPT Plus 服務使用。或是你去用Quora的Poe Chatbot每天有一次免費問GPT-4問題的機會。除了OpenAI外,另一個Google 支持的Anthropic也發布了進階的Claude+,同樣也在Poe可以使用到(Bing也承認New Bing背後是使用GPT-4)。

而OpenAI的Sam Altman雖然在訪問中說要想辦法將AI的發展慢下來來讓人類適應。但他說一套是做另一套,因為OpenAI馬上又在不到一週發佈了 ChatGPT Plugins,開啟了另一個無限想像的時代。這已經不是人工智慧的iPhone時刻,更是App Store應用商店時刻。

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接入Plugin之後能讓ChatGPT直接調用不同公司的資料並與之互動,你能夠直接透過ChatGPT讓AI幫你加速買東西、訂餐廳、訂機票住宿、叫外賣的流程。也能夠直接上網讓ChatGPT獲取最新的資訊。

由於ChatGPT也能自己寫程式大幅降低做產品的門檻,能讓更多人自己創建自定義的Plugins,當然目前都還是需要有熟練工程師背景才比較能做出可用的產品。但無可否認的是,隨著AI持續的高速學習與發展,未來能限制你的越來越是你的想像力而不是工程能力。

ChatGPT也可能會成為集成所有軟體能力的巨大平台,一站式解決非常多問題。YC出身的Sam Altman知道平台經濟講求天下武功唯快不破,要搶佔高地你速度發展得越快,成本越低,越能吸引更多廠商適應你的平台做開發Plugin,越多應用進而會讓更多用戶想使用你的平台,形成一個正循環的飛輪。

這場AI生態圈的競賽目前看起來只有Google能與之一搏,但Google目前相較OpenAI+微軟比起來推出產品的速度真的是顯得老態龍鍾。

Nvidia 加速 Everything

當然,在物理上實際上限制你的還會有算力。而Nvidia的GTC大會上則是預示著,這個AI全員加速的時代,已經在Nvidia這個雲端加速的大平台上展開。從生成藝術、生物製藥到造車造工廠,全部AI+的發展都離不開Nvidia的硬體和平台,與之合作的企業涵蓋了各個領域的巨頭。

之所以時代發展得那麼快,也是因為軟硬體上有Nvidia和OpenAI背後的基礎設施快速搭建,讓其他搭建應用的公司學習曲線和訓練的時間都大幅縮短,再加上工程師們有更快速的工具能夠撰寫程式碼,可能都幫助了這個時代更快速的發展。

企業的客服Chatbot則是像Intercom和Chatfuel也都已經開始以 GPT-4為基礎來優化Chatbot客服,讓Chatbot變得不像過去基本上是很機器人的回應。目前Intercom是說會將答案限縮在你所提供的內容來進行客服回答,機器人無法回答的再轉給真人客服。

新的AI狂奔時代如何自處

因為真的太快了,許多人感到了被科技甩落的焦慮,一些學校也開始禁用ChatGPT。

但是與其禁用ChatGPT,我自己認為學校應該要出更複雜的作業,來讓學生能從中學習和熟悉如何和AI協作完成任務,並了解這個科技的限制與加強他們查證修改的能力,因為這也是未來工作所需的標配與要求。

假裝看不見或是禁用AI,其實不會讓學生成長的比較快。你的作業如果很容易用AI就能完成的和真人一樣好,那可能不是學生用AI的問題,而是為什麼不用AI完成,對高等教育尤其如此。

我們到底該學到的東西,是讓自己能夠完成AI能輕易完成的事,還是我們要能學會透過 AI,做到我們原本沒AI做不到的事。探索科技和人文、創意的新邊界是人類會做的事,AI本身自己並沒有這個目的性。

至於對於AI快速發展焦慮,或是怕沒跟上的人。其實也不用害怕,因為AI進步的速度實在太快,你要跟上日新月新的東西其實不見得有意義,因為可能過幾個禮拜你就能用到更好用的產品,你現在看到的教學和工具可能就過時了,所以你還是專注當下你覺得看起來好用能幫助到你的東西,為你自己產生實際的效益。

所以又到了介紹我自己發現的一些新工具的環節:

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