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ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列 的试探之后 ，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日 ，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本 ，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿 的ChatGPT ，终于踏上了自己的“赚钱路” ，由此，AIGC商业化落地 的探讨也陡然升温 。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会 是AIGC从烧钱到赚钱 的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水 。根据Open AI的公告 ，订阅ChatGPT Plus服务 的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进 。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类 的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动 ，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性 的使用体验 ，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称 ，截至今年1月，近期爆火 的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快 的消费应用 。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间 ，Instagram则花了两年半 的时间 。

　　但大量用户涌入 的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对 的便 是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出 ，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版 的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问 。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT 的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初 ，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划 ，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查 。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中 。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT 是否会永久免费，对此 ，Open AI首席执行官Sam Altman回应称 ：“我们将不得不在某个时间点 ，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌 。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分” 。

　　“这类大模型训练成本非常高 。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说 ，模型推理 ，也就 是用户提交输入模型输出结果的过程 ，这一成本会更高 。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元 的服务器费用 ，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理 的消耗也是目前 的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔 的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实 ，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也 是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可 的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习 。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效 的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色 。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作 、音乐创作、文字整理、信息搜集综合 、基础编程和金融分析 ，但还不能胜任高频度的人类主观决策 ，比如大型投资决策 、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为 ，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大 的商机 ，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒 、娱乐、教育、客户服务、医疗健康 、元宇宙等领域快速落地 ，具有万亿级市场规模 。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景 ，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下 的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实 的 ，所以一定需要有垂直领域 的创新公司来基于OpenAI等公司 的工作来寻找合适 的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只 是其一。伴随着ChatGPT的爆火 ，争议始终并行 ，比如AI绘画面临 的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应 ，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者 。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力 ，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家 的风格题材造成侵权；另一方面 ，AIGC作品也存在被他人侵权 的风险。

　　此外 ，就安全性问题而言 ，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息 ，比如生成一些敏感性 的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决 的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少 、内容堆砌且质量参差不齐、成熟 的商业应用场景较少 、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用 。

　　北京商报记者 杨月涵

走向智能 迈向纵深******

　　作者 ：叶明睿（中国传媒大学教授）

　　在过去一年里，信息技术的发展 、国际环境 的变化以及新冠肺炎疫情带来的挑战，让媒体持续融合发展在参与社会公共治理进程中更加凸显自身价值 ，在内容、技术 、体制机制、行动路线以及社会责任等方面 ，也继续朝着更加深入、务实 的方向迈进 。

　　技术的不断突破，给主流媒体深度融合实践带来源源不断的创新可能 。一方面 ，主流媒体全面加强可视化内容生产 ，借助各类传播渠道和传播契机 ，在政务信息传播 、网络直播带货等方面取得显著效果。比如，以中国长安网为代表 的政务新媒体粉丝量破千万，以四川观察为代表 的主流媒体运营 、推广模式成功“破圈”。

　　另一方面 ，主流媒体的融合发展在内容与形式上不断拓展，持续衍生出交叉融合 的新样态，借助内容跨界融合占领新的传播阵地，在旅游 、教育 、扶贫 、卫生、科技等领域寻求跨平台 、跨行业、跨体制 、跨业态 的深度融合 ，通过次元破壁实现多维突破 。比如 ，中央广播电视总台为湖北打Call推出 的“小朱配琦”公益直播带货 ，《人民日报》与“丁香园”联手打造“新冠肺炎疫情实时动态地图” ，这些都成为主流媒体创新融合方式的生动注脚 。

　　另外，新技术在内容生产方面表现得尤为抢眼 。其中 ，今年全国两会期间 ，新华社把AI 、5G与全息成像技术相结合 ，打造了3D版AI主播；今年5月，12家省市主流新媒体联合组建全国首个区块链新闻编辑部 ，借助区块链技术确保内容真实性与透明性。

　　在互联网发展背景下，“融合”已经成为标记当今时代的符号。对于主流媒体而言，融合之路依然道阻且长 。尤其，智能技术参与内容生产的深度、大数据对用户个性化识别服务 、媒体实现跨界融合 的现实行动路径以及在泛媒介环境下与最广泛人群连接等，都还有待于进一步探索 。这些，也将在未来一段时间里继续考验着媒体人的创新和智慧。

　　《光明日报》（ 2020年12月25日 12版）

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）