首要是关于ChatGPT的运用率，有晦气的数据呈现。6月初，摩根士丹利发布的一项查询显现，只需19%的受访者表明他们之前运用过ChatGPT，只需4%的人表明依托ChatGPT。查询表明，比例低的惊人。
这项查询在本年4月进行，触及人数为2000人。不过，在全球78亿人口面前，这样的样本量不算大，也必定程度上降低了其参阅性。
依据网站数据剖析东西SimilarWeb数据，前期ChatGPT的拜访量增加率惊人，1月份的环比增加率为131.6%，2月份为62.5%，3月份为55.8%，在4月份显着放缓，环比增加率为12.6%，到了5月，这个数字现已变为了2.8%。
跟着ChatGPT遍及，参阅基数变大，增加率放缓是正常现象，不过，依据现在已有的趋势来看，6月的环比增加率也有或许为负数。
本年年初，ChatGPT像一声惊雷，让全球才智到了生成式AI的威力，也让背面的GPT（生成式预练习Transfomer模型）大火，掀起大模型创业潮。它改写了许多数字，最让人形象深入的，是史上用户增加快度最快的消费级运用，在推出仅两个月后，ChatGPT的月活用户现已突破了1亿。
但对它未来的开展，即使是发明者也很难给出清晰答案。此前OpenAI董事会成员海伦·托勒就曾表明，“乃至发明它们的人也不知道它们能做什么，不能做什么。我估计，咱们线能做和不能做的一切作业，或许还需求几年时刻。”
ChatGPT现在的天花板，不代表便是GPT的天花板，但作为现在最厉害的大言语模型支撑的产品，ChatGPT的走向，也能成为查询GPT运用的一个窗口。关于AI的狂想还在持续，时刻现已曩昔了近半年，咱们猎奇的是，ChatGPT的运用状况究竟怎样？它被高估了吗？
关于ChatGPT的运用体会，不同职业、不同人答案不同。有人把它当玩具，运用了一两次后就不再登录；有人尽力把它变为东西，在作业中以进步功率；也有人，在尽力将ChatGPT变为东西的过程中失利了，由于觉得它“不行好用”。
夏楠归于第三种。她从事外贸职业，会用ChatGPT写作业邮件，也会让它答复一些日子中的烦恼，为了能更好的运用ChatGPT，她都是用英文发指令。
从2月开端运用ChatGPT，她的体会分为了三个阶段，最开端是猎奇，许多问题都想抛给ChatGPT，看它怎样答复，探究它。从5月开端，她感觉ChatGPT“变笨了”，之前能做到的，现在做不到了。现在，她对ChatGPT的点评是，“不好用”。
比方最近，他们公司接了一个炒菜机器人的ODM（原始设备制作）事务，她想让ChatGPT供给这个商场的猜测数据，在重复推拉后，ChatGPT仍是没有给她答案。而在写作业邮件上，经过，ChatGPT也只给到她一个指令式的跟进邮件，文字官方法的长篇大论，也不是她想要的，她希望“它能写出有礼貌的，信息表达很清晰的邮件”。
她觉得，ChatGPT之所以做不到，短板在于“不懂得人情世故”。得不到想要的成果，她的运用频次也降低了，从一个星期五六次变为了一周一次。
当然，之所以会有这样的体会，背面概括影响要素许多，和运用者是否问到了ChatGPT拿手的范畴有关，也要看运用者有没有找到与ChatGPT适宜的沟通方法。
正在澳大利亚日子的Lucy，从去年底ChatGPT一推出后就开端用英文运用它。现在，她日常用ChatGPT来收拾学术研讨上的思路、学习言语，是日子里必不可少的东西。仅仅，准确性的问题一向让她烦恼，文献参阅需求自己找，“假如我质疑它的答复，它就会顺着我的思路答复”。
除了ChatGPT的运用体会感触纷歧，从数据来看，ChatGPT的遍及率，暂时也还没有幻想中的广。
除了摩根士丹利的陈述，还有一些数据能够作为佐证。依据SimilarWeb数据，3月-5月，美国、日本是全球为ChatGPT奉献流量比例最高的国家，别离位列榜首、第三。不过，最近，美国的流量现已下滑了10.28%。
美国方面，在5月底，皮尤研讨中心发布了一份查询，他们在本年3月中旬在1万多名美国成年人傍边打开查询，18%的人听说过许多关于ChatGPT的作业，39%的人听说过一点，42%的人底子没有听说过。
而在日本，依据日本ICT商场查询咨询组织MM总研的最新查询陈述，5月24日-31日期间，以日本及美国企业所属的13814名职工（其间，日本13412人、美国402人）为目标，进行的网络查询成果是，日本企业的ChatGPT运用率仅7%，与美国企业的51%运用率比较，两者相差高达44个百分点。
日本企业中，近对折职工（46%）答复“不知道”ChatGPT，而即使知道ChatGPT，但答复“未运用”的比重也达42%。
这些都是最近的陈述，样本量在1万人左右。不过ChatGPT大热后，全球关于它的运用陈述很多，观念纷歧，乃至有的得出的是相反定论。上述陈述有必定参阅性，但也因地域和人群的不同，不必定能彻底反响实在状况。
还有更清晰的值得参阅的整体性数据，能够协助咱们知道ChatGPT的运用现状。
依据SimilarWeb，ChatGPT增加显着放缓，特别到6月，到6月20日，6月现已曩昔三分之二，拜访量比5月少了38%左右，大略计算，到6月31日假如没有特别新的影响，6月的环比流量或将下降。
一起，还能够参阅的是，依据SimilarWeb，在5月，ChatGPT的跳出率是12.59%，低于谷歌、Youtube等，而在6月24日，跳出率现已上升到37.37%。均匀拜访持续时刻也从8分32秒，下降到7分48秒。
Bing的商场占有率，在二三月份刚引进GPT时引发重视，依据网站通讯流量监测组织Statcounter，2023年3月Bing的商场比例是2.86%，5月是2.77%，不只占比没有进步，乃至还有下降趋势。
关于ChatGPT运用上的问题，现已陈词滥调，不过这些问题对它运用遍及上的影响，或许比幻想中广。
6月初，“ChatGPT变笨了”的声响引发过评论。不过OpenAI开发者推行大使Logan Kilpatrick曾出头回应，表明自3月14日发布GPT-4以来，大模型的本体一向处于静态，不存在很多外部数据污染模型的状况。一起他也供认，大模型自身存在不稳定性，因而对相通的提示词，存在答复前后纷歧致的状况。
一位AI从业者告知深燃，5月就有国外从业者在OpenAI论坛里共享证明GPT变笨的文章。最近，他用GPT-4的API做了测验，让它做简略的计算题。从成果准确度来看，GPT-4-0314取得了满分，GPT-4取得了80分，GPT-4-0613，牵强能够拿50分。其间，0314、0613即指3月14号、6月13号的快照（指整个体系在某个时刻点上的状况）。这个成果，给他一种GPT-4在被削弱的感触。
依据监管组织NewsGuard的专家剖析，OpenAI最新版别的GPT-4，在输出信息方面，比GPT-3.5要糟糕。在本年3月份发布的陈述中，NewsGuard说到，GPT-4不只在其研讨人员的提示下答复了彻底虚伪的新闻叙说，并且比GPT-3.5答复的内容更差。
在上述AI职业从业者看来，这样改变的成果是，用户需求变得更为详细和主动地引导GPT-4，才干获得与曩昔适当的答复质量。
这也再度影响ChatGPT的运用门槛，而这与ChatGPT的初衷有所违背。
最开端ChatGPT爆火，就有业内人士对深燃剖析，它带来的影响是将通用人工智能放在了每个用户面前，也把人机交互的门槛，打到了最低点。
但现在来看，门槛仍是存在。从ChatGPT的用户画像，也能看出这个产品的遍及状况。依据SimilarWeb数据，运用者首要散布在计算机电子与技能职业，其间，编程和软件开发占比最大。其他职业里，只需游戏职业中的视频游戏机和配件的从业者占比较多。
在运用ChatGPT的体会上，一位工程师给深燃的反应最为活跃，表明一向在用，“能帮我处理小的程序上的问题”。
虽然都说，“挑选你的不是AI，是会用AI的人”，假如普通人运用起来门槛越来越高，那也必定程度上脱离了ChatGPT的初衷。
还有两个问题，是ChatGPT从最开端就面对的质疑，即准确率和隐私维护。
依据上述日本相关组织的陈述，在被问到往后若要持续/扩展运用ChatGPT，需求处理什么问题时，日本企业、美国企业别离有高达49%、45%的答复是“案子的精度”，其次为“个人资料等隐私(日企34%、美企35%)”，和“对问题的了解程度(日企33%、美企34%)”。
准确度方面，OpenAI的CEO山姆·奥特曼，也做出过解说，这个程序会自傲地声称一些东西是现实，但其实它是假造出来的，就像大话连篇的政客相同。他给这种现象起了个姓名——“错觉难题”。
总归，准确率要完成起来十分不容易。原因便是由于它不是靠回忆，而是凭仗演绎推理才能来作业。“大言语模型靠的是推理的拼字游戏，不或许像数据库相同彻底准确，人也不能彻底确保准确”，重视AI职业的工程师杨阳告知深燃。
隐私方面，OpenAI至今还没有给出清晰的处理方案。在加拿大作业的小虹就告知深燃，公司特别发邮件告知，让咱们慎重运用ChatGPT。
重视工业的投资人陈静静告知深燃，它其实合适“出产力驱动”的内容出产，而不是“构思驱动”的内容出产，在前者上，能代替不少有重复经历累积的人力。
用户洛洛从4月开端运用ChatGPT，她开了会员，首要用于写脚本和案牍，“只需能给它正确的公式，根本能够反应给我恣意思想的脚本，仅仅拿到手要改”。她表明，产出的脚本比较根底，无法做成爆款，但它逻辑没有问题，“像公司日常的一些很多的视频输出，是能够支撑的”，她现在的ChatGPT运用频率，根本上一周3次以上。
现在夏楠调整了战略，只问它一些流程式的问题，比方开ebay网店的流程。虽然这类问题也能够问谷歌、百度，但“ChatGPT的答复更好”，她举例，最近她去德国游览，让ChatGPT给她组织旅行方案，给出的答案有参阅性，交通组织的也很清楚。
这些长期运用ChatGPT的用户，不管对ChatGPT的运用体会满意与否，他们都说到，ChatGPT更像是一个晋级了的谷歌、百度，带来了必定助力。
最近，OpenAI推出了类似于LLM版的App Store，加快生态的建造，还被曝光了一些功能上的优化。这背面也隐藏着一个信号，GPT4暂时现已到天花板，要加快生态建造，在GPT5出不来之前，先做一些体会上的优化。
早在4月，山姆·奥特曼就表明，还没有开端研讨GPT-5，也没有当即开端的计划，还曾表明，“大型模型年代现已到头了。”
据OpenAI官网，GPT模型参数数量（能够了解为喂食模型的言语资料）在不断进步。GPT-1是1.17亿，GPT-2有15亿，到了GPT-3，飙升至1750亿，GPT-4，依据国外媒体组织Semafor的一份陈述，比GPT-3大六倍左右，具有1万亿个参数。
此前杨阳也对深燃表明，或许GPT-4就生长到头了，语料是一个原因，“人类历史上发明出的优异资源就这些了”，模型自身的约束也是一个原因。在他看来，现在GPT-4被约束了，应该有才能没有被彻底开发出来。
近来，Facebook母公司Meta首席人工智能科学家Yann LeCun就指出，ChatGPT背面的生成式人工智能技能已进入了死胡同，具有太多的局限性。
出于巨子间的竞赛联系，或许很难将这话作为客观参阅。但能够必定的是，ChatGPT确实遇到了瓶颈。
AI职业从业者秦凯对深燃做了一个比方，ChatGPT这类泛化型的人工智能，运用广泛时，才能就像是高中生、大学生，和笔直场景结合时，fine-tuning（在自然言语处理中运用的技能，也叫微调）的数据满意准确和贴合场景，才能就能变为硕士、博士，能处理更详细的需求。
杨阳也认同这一观点。他说到，现在的模型最多只能进行一倍左右的优化，“咱们有一个根底一致，GPT-5来了，也不会带来颠覆性的进化”，短期内不或许到达AGI（通用人工智能）水平。
不过，他表明，现在做详细垂类运用，首要是费用高，练习模型对公司来说依旧是不小的本钱；其次是数据安全、数据阻隔的问题，现在选用的方法是，“在大模型根底上套小模型”，但带来的问题是，现在的底层技能还在改变，“没有人知道下一个模型，更优异的模型什么时候呈现”，这个中心阶段让咱们很苍茫，“假如三五年后才呈现，那现在根据大模型做垂类的产品是不亏的，场景落地后有时机收回资金。但假如很快就呈现了，那咱们现在做的外挂型垂类产品，是没有多少含义的。”
投资人陈静静表明，这是一个“先有鸡仍是先有蛋”的问题，他们仍是乐意去看相关项目，在细分范畴里切一个特定场景的运用，由于“哪怕未来的底层有改变，只需职业没有变化，在运用层的职业了解上仍是会有沉积”。
但他们在看项目时遇到的问题是，很难有人能够清晰告知他们，产品能节约多少人力本钱。“看下来，仍是得给机器配个人”，她举例，重视赋能研发端论文挑选概括相关的垂类产品，实际运用也仍是需求一个人顺着机器的成果，再做进一步验真、开发和研讨，实际上很难说功率有特别好的优化”，所以现在，一些投资人都会倾向于再张望张望。
在重视垂类范畴的AI创业公司的产品时，她的感触是，“咱们对技能带来的工业晋级时机坚持慎重达观，现在或许它的商场含义，高过本质含义”。
秦凯总结，人们对ChatGPT的希望过高，但有两个瓶颈。首要，下一代大言语模型经过更大的参数规划和更强算力的收益边沿递减，人们的希望或许无法很快满意。其次，当时的大言语模型是泛化的，需求很长时刻来处理特定、实在的问题。现在笔直范畴的生成式AI，现已变成了针对详细企业做定制化需求和私有布置的体力活，“底层模型依托transformer方法缺少处理十分复杂问题的才能，现在的运用状况与预期的水平相距甚远”。
运用还在持续，技能还在开展，关于ChatGPT的运用及潜力还需求再张望。即使是这样，ChatGPT现已让一些人的出产功率，有了一个数量级的进步，即使当下有瓶颈，“ChatGPT现已是很巨大的产品，这就够了。”杨阳表明。
*题图来源于unsplash。应受访者要求，文中夏楠、Lucy、杨阳、小虹、洛洛为化名、
