本文作者： NATHAN BASCHEZ  编译：Cointime Candice

“很少有新产品像人工智能聊天机器人那样在美国市场上爆炸式增长。聊天机器人没有受到经济衰退的阻碍，正在积累数以百万计的用户，并且被世界上大型科技公司大量提供。”

坦白说。这句话是我编的。事实上，我改编了它。

以下是原始版本，来自40年前（1983年1月9日）的一篇关于个人电脑崛起的新闻文章：

“很少有新产品像个人电脑一样进入美国市场。在不受经济衰退或政府开支削减影响的情况下，个人电脑的销售额达到数十亿美元，在百货公司和折扣店疯狂被销售，就像吸尘器一样。”

计算机在那个时候并不新鲜，现在的人工智能聊天机器人也是如此。但有时在一项技术的成熟过程中，会出现跨越关键边界的时刻，一个突破性的产品被发布，而增长图也会直线上升。

为了跨越这一界限，必须同时将多种因素结合在一起。这就像打开一把锁：所有的插销必须对齐才能进入下一个房间。

2022年11月，当ChatGPT推出时，最后一根针落地了：它证明了你可以将LLM技术包装成一个相对简单的聊天机器人，将其定位为谷歌的替代品，并获得比历史上任何其他消费者产品更快的采用。

一旦世界意识到对LLM驱动的聊天机器人的需求比任何人（包括ChatGPT创建者OpenAI）预期的都要大，重大改变就不可避免了。昨天，微软宣布它将在必应中直接建立一个由GPT-3驱动的ChatGPT式体验，而就在前一天，谷歌宣布了自己的名为Bard的AI聊天机器人。Platformer的Casey Newton以“微软启动人工智能军备竞赛”为标题总结了这些进展。

有一些明显的问题，比如“人工智能的算法足够好吗？”（可能还没有）和“谷歌会发生什么？”（没人知道），但我想退一步，问一些更基本的问题：为什么聊天？又为什么是现在？

大多数人都没有意识到，为ChatGPT提供动力的人工智能模型并不新鲜。这是2020年6月推出的基础模型GPT-3的一个调整版本。许多人以前都用它构建过聊天机器人。OpenAI的文档中甚至有一个指南，详细说明了如何使用其API制作一个机器人。

那么发生了什么？一个简单的说法是，人工智能最近变得越来越强大，所以现在很多人都想使用它。如果你缩小来看，这是真的。但如果你放大来看，你会发现发生了更加复杂和有趣的事情。

叙述具有网络效应

我记得在2020年第一次使用GPT-3，当时我想它有多酷，但不知道我能用它做什么。它在科技时代精神中引起了适度的轰动，围绕着它形成了一个规模虽小但充满激情的开发者社区，但最终我们中的大多数人都离开了。它并没有像今天这样以明显的轨迹改变所有的软件。

当目前的故事最终被讲述时，它要么会掩盖这部分内容，要么会辩称两年前它还没有起飞是因为技术还不够好。但我不认为这是真的。真正的问题是叙述无法解决冷启动问题。

为了让像GPT-3这样的人工智能发挥作用，开发人员必须相信，将它集成到应用程序中，或者尝试围绕它构建新的应用程序是有必要的。为了让这些应用程序成功，用户必须相信人工智能也会足够好。但信念是如何重拾的呢？

大多数人的信念是基于他们周围人的共识，他们不愿意接受对他们世界观的重大改变。信念的改变越大，就越需要内涵的证据和社会证明。因此，像 “使用GPT-3构建是值得的 ”或更广泛的 “人工智能能够改变许多类别的软件的用户体验 ”这样的叙述，需要建立社会动力，以取得突破。

最好的方法是做一个突出的技术演示，让人们对新的可能性敞开心扉，并开始正向传播。尽管GPT-3很了不起，但最初的演示并没有达到我们现在看到的效果。

这让我得出了一个令人惊讶的假设：没有DALL-E2和Stable Diffusion在今年早些时候发生，也许ChatGPT的时刻可能永远不会发生！

价值最重要

我对GPT-3的第一反应可能是，“很好，但不确定我会如何使用它，”但我对DALL-E2的第一反应更印象深刻；那是一个真正“天哪！”的时刻。

许多人同样感到震惊。我们以前见过AI生成的图像，但效果不是很好。DALL-E 2是在一个完全不同的水平上。

图片比文字更能打动你的内心。当你使用 GPT-3 生成文本时，需要花一些心思才能确定它是否有意义。一旦你读了它，它可能看起来像一个普通人会说的东西——也许甚至有点像机器人或重复性。输出结果与高质量的人类写作不相上下——而使用 DALL-E 2和Stable Diffusion，输出结果显然远远超出99%的人类所能创造的东西。

此外，有两个高质量的图像生成模型几乎同时出现，这也是一件大事。 它发出了一个明确的信息：这是可重复的。会有竞争和迭代改进，对于开发人员，不会被供应商独家垄断。

有思想准备

一旦我们都被人工智能生成的高质量图像所震撼，我们就可以相信人工智能是有用的和高质量的。

我们开始从新的角度阅读算法生成的文本。与此同时，像Jasper这样已经快速增长的初创公司开始更快地增长。更多的开发人员开始摆弄GPT-3，看看它能做什么。我就是其中之一！当我推出Lex时，它引起的轰动比我想象的大。人们注意到这些产品趋于成功，并开始使用GPT-3构建自己的工具。投资者们大张旗鼓地宣称，“生成型人工智能”是新的热门类别。

这种复合增长是由一个简单的逻辑循环驱动的：

循环将一直运行，直到该技术不再产生令人兴奋的结果。

目前，人工智能开发人员正在进行一场实地考察，当你推出一款人工智能产品时，很容易获得好的结果。部分原因是底层技术有很多尚未实现的潜力，但也有很大一部分原因是人们对人工智能感到兴奋。这不会持续下去。最终，人工智能将成为我们思考其他问题时使用的另一种标准工具。

（请注意，人工智能炒作的结果将与加密货币不同，只有在其他人想与你交易时，加密货币才有用。有了人工智能，因为它有更多的单人效用和更高的金融投机进入门槛，就少了反复无常的繁荣和萧条周期。）

我在Napkin Math的同事Evan甚至将当前围绕人工智能的炒作称为泡沫。这件作品的开场白是：

泡沫是指人们买了太多愚蠢的东西，因为他们认为有比他们更愚蠢的人可以卖给他们。

这是事实，但不是全部事实。泡沫也会发生在当人们对一项还不够好的发明的可能性感到兴奋时。那个转发无数个 “以GPT为动力的问答和一组文档”应用程序的人，并不是因为他想抽出和抛出一种投机性资产。他只是觉得这很酷! 一年后，它就不会让人感到兴奋了，我们可能会看到新的GPT驱动的应用程序和辅助项目的速度变缓，但这没关系。

进步就是这样发生的

当我们思考技术进步的历史时，我们倾向于想象严肃的发明家创造了改变世界的技术，比如汽车、电力和飞机。当我们想到今天正在部署的新技术时，很容易陷入一种愤世嫉俗的状态，将所有的建设者都解释为盲目追逐金钱，将所有狂热者都解释为傻瓜，被空洞的宣传所迷惑。

但过去和现在的共同点比看起来更多。那时也有骗子。今天的发明将像过去一样被人们铭记。

建设者的底线是将噪音排除在外，并专注于将其传递到无聊的部分，在那里人们将整天都在使用你的工具，而不是在推特上谈论它。