【财经分析】“ChatGPT”类AI产品将成为元宇宙搭建的重要工具

人工智能的每一次发展都让众多职场人感到了“失业危机”，ChatGPT的爆火及其后续迭代完善将导致许多传统的行业技能失去价值。然而，真正抢走我们手里工作机会的不是AI，而是掌握如何使用AI技能的人们。元宇宙中还有无数的空白空间需要填补，正当无数雄心勃勃的科技巨头仰望“宇宙”兴叹之时，AI产品的演化突破了临界点，手持AIGC工具的打工人走遍“宇宙”都不怕。

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我国“十四五”规划中首次提及元宇宙，提出要进一步加强元宇宙底层核心技术基础能力的前瞻研发等。“十四五”期间，国家和地方层面的元宇宙产业政策持续加码。2021年国家发改委、工信部、商务部、国家新闻出版署均出台了加快元宇宙相关技术发展的政策。2022年北京、上海、浙江均出台了元宇宙产业发展措施。

谁在元宇宙用“前朝的剑斩本朝的官”？

从电报、电话、互联网、移动互联网一路发展过来，每一次技术进步都提高了生产力水平，生产力水平的提高促进新的生产关系形成，我们也需要学习新的技能来满足新的职位要求。如果我们构想一个更高级的生产关系，然后在新的关系中提高生产力，行不行？

原Facebook将公司名称改为Meta来彰显其元宇宙计划的宏图伟业，然而即便实力如此强大的企业也在元宇宙项目面前折戟沉沙。综合各方报道来看，主要原因有五方面。

技术困难：Project Meta面临了各种技术挑战，包括设计和开发元宇宙的技术平台。

用户参与：元宇宙的成功很大程度上取决于用户的参与。然而，Project Meta很难吸引足够的用户，从而降低了其价值。

产品设计：Project Meta的产品设计可能不够有吸引力，从而不能吸引用户。

用户隐私：Facebook一直面临着与用户隐私相关的问题。Project Meta也面临着同样的问题，并且用户可能不愿意将其个人信息存储在其平台上。

竞争对手：Project Meta面临着来自其他元宇宙项目的激烈竞争。

一句话总结，之前进军元宇宙犹如火星旅游，理论上可行，技术上还有待完善。我国政策注重“前瞻研发”的定位还是十分准确的。欧科云链研究院高级研究员蒋照生认为，元宇宙代表业界希望通过技术手段在数字世界中构建全新的生产关系。这其中生产关系的进步需要与之匹配的生产力工具。然而，无论是元宇宙还是Web3，我们都在用上一代生产力工具去构建下一代生产关系，这显然是难以实现的。

谁在元宇宙站C位，内容、AI、Web3还是区块链？

新一代价值互联网(Web3)和区块链技术是构建数字世界的重要元素，它们可以与AI语言模型工具(如 ChatGPT)协同工作，以提供更丰富的体验。Web3 技术可以为数字世界中的内容和资产提供去中心化的管理和交易方式。这样，用户可以更方便地在数字世界中交流和交易。AI可以为用户生成数字世界的内容，帮助用户实现更好的交流和交易体验。区块链技术则可以提供数字世界中内容和资产的可靠存储和跟踪。这样，用户就可以安全地交易数字资产，并通过AI生成的文本内容来了解交易状态。

简单来说，在元宇宙中，AI可以通过提供自动化的智能决策和个性化体验，来提高用户的体验和效率。Web3则通过提供去中心化的网络体系，使得用户可以更加灵活和安全地进行在线交易。区块链则通过提供不可篡改的数据存储和传输机制，来保证数据的安全性和可信性。

把元宇宙比作一个人，以数字形式呈现的内容是血液，Web3是血管，负责运送这些血液，区块链是大脑核心记忆区，确保这个人拥有正确的三观，AI则是神经元，帮助身体细胞高效传递信息并增进互相理解和协同。以ChatGPT为代表的AI技术突破将深度协同参与构建数字世界，以提供更丰富顺畅的用户体验。有了全新生产工具的加持，才可以创造一个更加安全、可靠、方便的元宇宙。

蒋照生表示，以ChatGPT为代表的生成式AI技术完全有潜力成为Web3时代的生产力工具，解决数字世界的数据资产与内容生产难题，解决Web3发展中的关键短板，为Web3创作者和贡献者们提供更可靠和更便捷的生产力工具，加速Web3时代的到来。Web3与AI的碰撞将在2023年激发出更多充满想象力的应用创新。

谁能驾驭AIGC工具的“洪荒之力”？

ChatGPT的创新在于引入了新技术RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人类反馈的强化学习)，能够让人工智能模型的产出与人类的常识、认知、需求、价值观等保持一致。这一点与Web3的内容创造模式价值观大致相同，即用户把自己认为需要的、有价值的内容进行不断学习、创造，提升内容生产效率与丰富度，以此来创造价值。AI应用的突破，让人们看到了Web3概念的更多落地以及实现的可能。AI技术落地触达C端用户，帮助用户节省工作时间、提高学习效率，完成了新兴技术的开发价值闭环。

然而AIGC工具仍处于发展初期，使用时需要注意对结果的甄别。首先，质量不一。尽管AIGC能生成高质量的内容，但仍然存在质量不稳定的问题，生成的内容可能具有语法错误、信息不准确等问题。其次，缺乏创造力。AIGC生成的内容是根据给定的模板或指导内容生成，缺乏独立创造能力。第三，回答能力有限，难以适应多样化的内容生成需求。

欧科云链研究院认为，AIGC工具的大规模商用还需要解决以下瓶颈：

第一，模型监管。保证训练数据的质量和准确性，避免模型学习到错误的偏见，同时对AIGC模型进行严格的监管和管理，确保生成内容符合道德和法律要求。

第二，版权问题。对于AIGC产出的内容版权归属问题有明确、通用的制度进行规范，避免出现类似内容引起的版权纠纷。

第三，滥用问题。目前对AIGC的使用形式仍然不成熟，出现大量的“滥用”现象，未来需要进行技术上或者制度上的规避。

第四，基础设施。ChatGPT走红的背后是海量算力支撑，但随着ChatGPT的进化迭代以及使用人数和使用场景的激增，对算力的需求也将急速膨胀。

据蒋照生介绍，区块链技术可以与AI形成优势互补。利用去中心化方法和加密经济学的激励模型，Web3有望从数据、模型和算力三个方面来构建新的去中心化AI范式。该方法有望降低运行和训练AI的成本，还可通过去中心化的方式在一定程度上解决AI“滥用”问题。AI技术和Web3的结合可以为用户提供更好的体验和更大的价值。(郭兴华，系中国经济信息社区块链首席分析师)

（文章来源：新华财经）