Sam Altman的AI新局-GPT store#69

OpenAI在11月6日發布的devday開發者大會上發布了GPT-4 Turbo，宣布GPT4將以更大的輸出跟輸入文本給使用者帶來更多的對話內容。另外也開放讓開發者可以打造屬於自己的知識庫，並可以在GPT Store開放讓其他人使用，開發者亦可以從中獲利。

Natural language is the way we will be communicating with computers in the future - Sam

在 Sam Altman眼裡，AI是讓人們跟電腦溝通的橋樑，擺脫以往用程式碼的溝通方式，人們透過AI得到了可以「客製化」的能力，例如上google提問題問如何用電鍋做番茄炒蛋的時候，關鍵字會打「番茄炒蛋 作法 電鍋」，這是一體適用的解法，從網路上得到的資訊可能會是一堆番茄炒蛋的作法，其中有一個是怎麼用電鍋做，其他資訊可能就不是我們需要的。然而，AI的客製化解法則是直接提供電鍋的做法，提問的方式也會更加直覺:「如何用電鍋做番茄炒蛋」，因此就有許多人開始認為這就是未來搜尋的模式。

而本次的開發者大會，OpenAI推出了GPT store，聽名字就知道是要致敬蘋果的APP store，這個策略可能會如何掀起另一波AI生產力浪潮呢?

首先在個人或是企業上，no coding的介面意味著不需要頂級的工程師人才，需要的反而是對關鍵知識點有深刻理解的人就可以了，過去要外包其他人開發，未來可能有一點底子的人就可以辦到。而透過於企業內部打造的知識系統，對於人的能力要求可能會下降，因為前輩已經將整套需要的知識體系鍵入GPT內，許多表單、格式甚至是潛規則，在人員的訓練上面也許會更輕鬆不少，而且也更容易找出體系的潛在風險或可以精進的地方。

打個比方，一個新進7-11打工的工讀生，為了要他上手各種繁重的工作，於是就給他一個訓練好的7-11 GPT，這名工讀生只要知道他要做的大項目例如泡咖啡、整理貨架，接下來的細節就可以問GPT要怎麼做，以及可能遇到的困難及解法是什麼，更進一步，也許戴個AI眼鏡，當遇到問題時直接請AI協助排除，如此可減少教育員工及犯錯的成本，企業文化也得以一直以成本最小化的傳承下去。

而身為一個普通人，個人版本的GPT就是一個完全客製化的助手，在工作、生活都能提供很有個人風格的產出，當沒有靈感的時候就問問GPT如果是過去的我，應該會怎麼做，等於是解放了因受限於本身記憶能力而無法展現的創造力。

GPT store正是把大家的智慧集於一體的服務，未來那些google找不到的、經驗式的隱性知識可能就能直接從store下載。雖然之前也有plug-in服務，但我使用的經驗來說並不好，因為受限於產出的介面，以及有容易出錯或辨識不佳的問題。

而GPT store的優勢就在於分潤計畫，相較於APP store需要創作者繳納30%抽成，GPT store用分潤計畫控制品質，這可能會產生一個新的市場，創作者製作GPTs，吸引大量用戶，創作者的利潤就更多，那就越多人用GPT，資料量更大，模型就越強大。

也許這當中就會出現幾個殺手級應用，也許OpenAI就自己開發新的版本(收割)，OpenAI也能從中獲得大量好處。

接下來衍生的另一個問題是，現在的chatGPT會永遠保持競爭力嗎?

LLM本質上其實也沒什麼不同，都是一款「應用程式」，而應用程式的風險就是很容易被取代，LLM模型到達了一個門檻之後，其實一般人就會覺得夠用了，反而會希望速度能快一點。而我認為SAM也知道這件事情，因此之前就有傳言與蘋果前設計長Jony Ive合作，希望可打造硬體，但是以硬體來說，OpenAI可能不會是科技巨頭的對手，因此如何建立軟體的生態系「寄生」在每個設備裡也是很合理的戰略。

貝佐斯說過，「與其問未來十年什麼東西會改變，更重要的問題是未來十年，有什麼東西是不會改變的？」，回歸本質，AI要解決的是人們原始的「用途」，降低為達成目標的使用阻力，才可能會成為贏家。

而OpenAI以先進者之姿進入這個市場，也讓他成為「遊戲規則製造者」，後進的就成了追隨者，當先進者不斷地推出新功能，後進者要追上就會非常困難，而GPT store的出現，以更多元、專精、客製化的角度灑到各領域後，差距可能就此拉開，轉換成本增高後，生態系就可以建立。

不過，對手畢竟是科技巨頭，巨頭們在各自的山頂本來就有一大群用戶，挾各自的軟硬體推出的AI服務也不是不能搶走一些份額，未來AI的使用場景可能就會變成潛移默化的存在在我們身邊，從萬物皆聯網的時代走向萬物皆AI的時代也很可能發生。未來到底會怎麼樣也沒人知道，可以確定的是AI是現在進行式，星火已經燎原，如何運用AI、與AI共處將會是未來人們的一種基本技能。

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