创业公司如何不沦为 OpenAI“死侍军团”：训练小众数据，服务特定用户

撰文｜宇婷‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

坚持独立的思考，哪怕它在此刻并非 100%正确。

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GPT 和 Dall-E 之上，创业公司需要训练一个 OpenAI 无法复制的专门聊天机器人。或者考虑 GPT-J 等。并且为特定人群训练特定数据集，这可能是未来的出路。

生成式人工智能席卷了大公司和创业公司。

美国方面，

Open AI 发布了迄今为止最先进的语言模型 GPT-4；

谷歌宣布了 Workspace 中的 AI 功能，涉及 Gmail、Docs、Sheets 和 Slides；

微软宣布了 Microsoft 365 的 copilot ，涉及到 Docs、Excel 和 PowerPoint；

谷歌发布了 Bard，与 ChatGPT 竞争；

Open AI 几乎连续发布了 ChatGPT 插件。

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首先说两家美国公司。

第一家，ContentBot.ai 是一个构建在 OpenAI 技术之上的内容自动化工具，在 ChatGPT 问世之后失去了客户和收入，其创始人公开宣布将不得不转变其产品。

第二家，Jasper AI，在 GPT 之上构建的文案创作初创公司的创始人在今年 10 月宣布获得了 1.25 亿美元的融资，估值为 15 亿美元，但是在 12 月，OpenAI 发布了 ChatGPT。

Jasper AI 提供了和 OpenAI 足够相媲美的功能，而且免费，但仍然无法阻止其线上流量下滑。根据数据提供商 SEMRush 的数据，流量下滑一半。

Jasper AI 因为有足够的资金和知名度，因此有时间开发和销售自己的转悠技术，目前它正在整合其他 AI 模型（如 GPT-J）以减少对 GPT 的依赖。

GPT-J 是 EleutherAI 主导，2023 年 1 月，EleutherAI 正式注册为非营利研究机构，这个组织被视为是 OpenAI 的开源版本以打破 OpenAI 的垄断。

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这两家公司的例子是说，当所有应用都需要以 AI 为轴重新做一遍的时候。

创业公司如何保持自己的独特产品功能？在产品上如何不雷同？以及如何保持收费？

今早我看了一篇文章，作者是 Ben Parr，他是一位前媒体人，后在 AI 领域创业，同时是专注在 AI 领域的作家。

他提出了一个视角以及例子和建议，创业公司如何不要在这波 OpenAI 的浪潮下阵亡。

也就是说，不以 AI 为轴心改变自己的产品和商业模式，未来必死。

但是加入 AI 之后，如何思考公司？

Parr 的提醒是，公司一定要更加专注服务于你所服务的客户，拥有更加垂直的数据。这是唯一的道路。

“务必做特定垂直领域的专门人工智能。”

“pecialized AI for specific verticals”

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与其他热门技术不同，生成式人工智能已经与大众的日常融合。足够好用、简单、且用起来很好玩。我认为这种产品调性是 ChatGPT 能够快速起量的原因。当然，ChatGPT 是一个包裹在这种好玩、简单，像搜索一样产品背后的大模型，并不是一个简单的前端交互产品。

接入 OpenAI 成为一些创业公司目前转变产品或者用户量的可能性，也意味着你必须占领的技术高位。

另一方面，AI 在一个月之间成为普惠功能，开发人员不需要拥有大型语言模型和机器学习经验，企业不需要雇佣大量 AI 工程师，只需要通过 OpenAI 应用程序编程接口发送指令（用自然语言描述）或提示就可以生成结果，甚至在几个小时内启动 AI。

OpenAI 的两个最流行的技术 GPT 和 Dall-E 之上，已经接入了大量应用程序和创业公司。OpenAI 也在投资相关生态内的企业。对此，惶恐的不仅仅是尚未接入 AI 的创业公司，即便是巨大的 Google，也在被颠覆，Bard 目前在功能上逊色于 OpenAI。

这很正常。

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回到创业公司的产品上。

如果想抓住 AI 成为独角兽，而不是沦为 OpenAI 的“死侍军团”，需要极其谨慎地将生成式人工智能，也就是国内流行的“AIGC”和业务模型结合。

OpenAI 的技术功能很强大，你用不用它，你的竞争对手都会用它。而 OpenAI 自己也会发展用户。

Parr 的观点是：对抗“平台风险”的关键是，思考如何构建一个产品，OpenAI 这种平台本身是压根就不会构建的。

“这个时候找准产品的核心刚需点，且这个点是基于产品本身的用户基础，基于产品原本的优势，并且不太会被他人愿意去做的功能点。”

机会在于：“不要试图为所有人构建生成式 AI 工具。为有特殊需求的垂直领域构建。”

这一点是建立一个强大、可靠、持久的产品，而不是在这一轮 AI 应用中消失的前提。

Parr 举两个例子：

ChatGPT 可以提供基本的诊断，但没有集成到医院的许多系统中，也没有数百万(或数十亿)临床数据点的数据。任何医疗技术都有隐私性要求。

OpenAI 永远不可能构建医院可能需要的所有集成、数据点和监管功能。这为专注于医疗的初创公司创造了机会。

GitHub 的 Copilot 产品是另一个例子，它专注于特定的人群——开发者人员提供工具。

Jan 一位软件工程师的评论也有启发：

比如把 CoreML 模型下载下来，安装在设备本身上，可以离线使用，这不会因为 OpenAI 响应时间过慢而影响用户体验。

总结下：

（1）需要专用的、小众的数据集训练模型。使用 ChatGPT 无法访问的数据库(如医疗数据、数百万封电子邮件等)来训练。这使得将你公司的结果与 ChatGPT 的结果有所区分。

结果将是一个 OpenAI 永远无法复制的专门聊天机器人。

（2）专注于特定垂直领域的产品。比如为健康、育儿、法律和政府等领域的人们提供服务，提供专门的数据、接口、合规能力、集成和营销，大型面向公众的人工智能平台无法提供这些。

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我这一篇文章写的很浅，我也并不清晰地了解目前中国创业公司中，有谁在场景上做得足够有壁垒，这一切才刚刚开始。

但想提出一个问题。以及给出一个我的认知是：用户最终的选择，是取决于他们信任谁。对于功能的稳定性是信任的一个关键，这是这一轮我为 Notion 而不是 ChatGPT plus 付费的关键因素。

实际上，对于 AI 的平台风险也并不是首次出现。Shopify、iOS 应用商店于创业应用的关系，很多产品人已经体会到的。

未来，产品的交互好坏，功能操作上如何融入 AI，这一点在 Notion 的产品设计中，我也体会得到的关键。此前，我认为英语不太好的人群可能会无法用好 Notion，现在我收回这一论断，我觉得 Notion 在写作 AI 上如果走得足够深入，可以帮助用户一起穿透产品使用的语言关，对于生产力的提升已经可以用魔力来形容。但是我对 Notion 的期待是，它需要比 ChatGPT 好十倍。

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最后我的感受，也许我们还来不及思考如何在 OpenAI 保护已经共享到这个平台之上的数据，但至少我们先思考下，自己公司的产品未来聚焦在哪一种垂直的数据和用户上。用户即数据。

当下拥有海量用户的产品，我也认为，你已经拥有了一座金山，千万不要忽略你的用户 OpenAI 不是创业公司做 AI 的起点，你已经拥有的用户才是金山。

注 1:

死侍（Deadpool）是美国漫威漫画旗下反英雄，初次登场于《新变种人》（New Mutants）第 98 期 （1991 年 2 月）。本名韦德·温斯顿·威尔逊（Wade Winston Wilson），原本是一名加拿大的特种兵，为了治愈身患绝症的自己而参加 X 武器（Weapon X）计划，虽然在被注入了金刚狼的基因后癌症得以痊愈，但也因此造成脑细胞过度增长，人开始变得癫狂。

来源：百度百科