12月1日，来自Open AI的全新应用ChatGPT上线，在短短5天时间里，其用户数量从零迅速成长到100万。在社交媒体上，如同雨后春笋一般冒出了无数个ChatGPT讨论群，各种新奇有趣的截图被分享到群里。这种对“人工智能”的测试，颇有几分Siri刚上线时的感觉。

人们都在忙于不断地测试ChatGPT，想尽一切办法“刁难”这位初出茅庐的人工智能，各种奇奇怪怪的问题层出不穷，最后发现ChatGPT不仅会聊天，还可以写代码、写论文甚至看病。

于是一个全新的声音随之而来，ChatGPT或许会在不久之后的将来彻底颠覆搜索引擎。

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事实上，这种声音并不算是空穴来风，在去年的Google的I/O开发者大会上，他们就曾经演示过两个“开创性”的人工智能系统——LaMDA和MUM。

并且Google也一直希望能够在未来将搜索变成以对话形式，或者说的更直白一点，比起搜索后出现一大堆乱七八糟的结果，直接出现一个单一的、线性的、直接的、对话式回答，对用户而言显然是一种更友好的模式。尤其是在与罗列大量网址的传统搜索模式时更是如此。

甚至Google的工程师也发表过一篇题为 “重新思考搜索”的研究论文并提出问题：现在是否是时候用直接提供答案的人工智能语言模型，来取代通过网页排名提供信息的“经典”搜索引擎？

当然如果仅仅是有用这么简单，ChatGPT大概率会优先在相关从业者当中火爆，而不是想现在一样，无论从事的行业是否相关，不少人在看到ChatGPT的相关回答后，都生出了尝试这一应用的想法。

之所以会出现这样的情况，则是因为ChatGPT强大的语言逻辑能力，相比Siri刚诞生时因为常常识别错误，无法理解语言含义的“人工智障”表现，和ChatGPT交流的体验中，充满了和对话的感觉，乃至于有一种在问答网站上和其他人交流社交的感觉。

ChatGPT严肃的阐释他与Siri的区别

也难怪马斯克也在感叹“很多人疯狂地陷入了 ChatGPT 循环中”，“ChatGPT 好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了”。 （虽然作为Open AI的资助人之一，马斯克的说法有些自卖自夸的嫌疑）

但不可否认的是，在需要清晰条理分析的某个应用场景前，把问题抛给AI，它就能逐条逐例地给出面对这个问题时已知的常见对策。相比之下其他类似的AI，ChatGPT的变现确实足够令人惊艳。

除此之外，他甚至能够进行一些文学创作，在给出话题后，ChatGPT就能清晰的给出一个包含了主人公、故事情节和结局的小说框架，同时如果用户对其中一部分不太满意，在不断的提醒下，ChatGPT还能进一步完善这个框架。基于这种能力，或许用户可以试试把日报、周报、总结反思这些文字工作，都交给ChatGPT来辅助完成。

事实上，ChatGPT语言组织能力、文本水平、逻辑能力配合在一起后确实很难让人不惊艳。这种“搜索引擎+社交媒体”带来的独特体验，确实很难让人不沉迷。尤其是当用户在调试AI的新鲜感退去后，发现除了有趣的娱乐体验之外，ChatGPT还能进一步在实际工作中帮用户提升效率，甚至在一些方面能够成为搜索引擎的优秀替代品。

不可否认的是，在第一次体验ChatGPT这种颠覆性的体验确实很难不让人沉迷，正如硅谷在面对ChatGPT时说的一样，他带给用户一种“无摩擦”的体验。消费者不需要点击一个有一个的链接，从庞杂的信息中筛选答案。相反，AI会直接把答案呈现在你眼前，从而带来巨大的效率优化。

即便如此，想要颠覆传统的搜索引擎，ChatGPT恐怕还有很长的路要走。

首先是ChatGPT时不时的随机编造，或者说ChatGPT目前还时不时的会回复一些“一本正经胡说八道”的答案。这时候他充满自信、且不容置疑的语气，起到的反而是副作用。

因此，海外程序员回答网站Stack Overflow在12月5日，也就是ChatGPT突破100W用户的当天，宣布静止其用户分享来自ChatGPT的建议，因为他们发该系统给出的数千个答案往往都有一些缺陷。

这种情况会出现在很多不同的领域，例如如果你要求ChatGPT背诵《观沧海》，突然陷入知识盲区，却又努力想回答用户问题的他，就会充分的利用其语言逻辑能力，现场即兴创作一首原创诗词。

又或者是在做一道简答的数学题时，会在某种程度上非常人性化的输出十分冗长的大段废话，形成一个看似专业实则完全错误的最终答案。

对此，OpenAI CEO Sam Altman也表示：“正试图阻止ChatGPT随机编造，现阶段让其与当前技术保持平衡是很棘手的。随着时间的推移，会根据用户反馈来改进。”

至于其错误率，根据Twitter上目前流传最广的推测来看，大概是2%到5%左右，当然随着使用人数增加他的错误率可能会变得更高。

其次，则是目前ChatGPT的模式和逻辑，导致他目前的商业前景并不明确。事实上，Google也有一个类似ChatGPT的系统，这个名叫LaMDA的语言模型会对一些查询进行总结性回答，但它们是对排名最高的网页的汇编，通常很简短。

有一些工程师也曾在Twitter上评论该系统称：他非常好用，甚至会让人感觉他有生命。

有趣之处正在于此，Google内部认可这种回答模式会是搜索的未来，自己内部有足够多的支持者，在技术层面上也有充足的储备，但Google目前却并没有开始推进这种问答模式，为什么？

因为这种问答模式，会破坏Google传统的商业模式，也就是让人们点击广告链接。正如2013年到2018年负责Google广告和上午业务的斯里达尔·拉马斯瓦米（Sridhar Ramaswamy）在接受海外媒体采访时非常直白的表示：“它（Google）的设计目的都是‘让你点击一个链接’，这个链接最好是广告，而页面上所有其他文本只是填充物。”

当然，这两个问题都会随着时间的推移而逐渐改变，甚至随着Open AI将对模型训练的范围进一步扩展，ChatGPT呈现的答案也会变得更加准确。事实上，Open AI显然已经在尝试这么做了，根据海外媒体的消息来看，Open AI正在开发一个名为WebGPT的系统，以求对搜索查询做出更准确的回答，并且在回答中附加上来源引证，以便查询者切实的确定答案正确与否。

或许，用户们可以期待ChatGPT和WebGPT组合成为一个强大的搜索引擎替代品。

最后，则是ChatGPT对自己是否能颠覆搜索引擎的评价。

正如它所说，ChatGPT可以与搜索引擎结合，用于提高搜索体验。例如，ChatGPT可以用于构建智能机器人，对用户查询词进行解释、指导，帮助用户快速找到需要的信息。

除了关于ChatGPT能否成为搜索引擎的颠覆者这一讨论之外，随着ChatGPT出圈，加上不久之前火爆全网的AI作图，另一个曾今被营销圈无数次讨论的问题可能又要出现在许多人的心中——内容自动化会不会是营销行业2022年内卷的新课题？

正如上文所述，ChatGPT那充满自信的，胡编乱造的能力在用户想要问题答案的时候确实是一个巨大问题，但如果不去追求问题回答是否正确，只看语言能力，ChatGPT的语言逻辑的强悍几乎不可忽视。

于是随着ChatGPT出圈，AIGC这一板块的被关注度也随之飙升。所谓的AIGC简单的来说就是利用人工智能技术来生成内容。在今年7月的百度世界大会上，百度创始人李彦宏就曾表示，“AIGC或许将颠覆现有内容生产模式，实现以‘十分之一的成本’，以百倍千倍的生产速度，去生成AI原创内容。”

而在营销行业内，Morketing在今年和多位行业资深从业者对话式，都听过一段相似的观点：“营销技术层面上的竞争，2022年的重点大概率会停留在内容自动化这一层面上。”

毕竟，素材时效性越来越短，用户对内容和信息更新频率的诉求越来越高。更何况随着诸如私域流量、精准广告等新模式逐渐成为各家品牌的标配能力时，由于营销目标越来越细化，过去那种大鸣大放粗放的广告投放模式成为过去式，越来越精细的营销，自然就意味着越来越多的营销素材。

AIGC或者说内容自动化在营销行业的重要性自然也会越来越高。虽然目前来看AIGC依然处在早期阶段，但不可否认的是在目前降本增效的背景之下，AIGC确实能在很多环节中提升企业在内容环境端的高效率，同时解决由于营销粒度细化带来的庞大素材需求。

甚至，我们可以想象类似ChatGPT这类聊天辅助机器人被应用在私域流量中，快速的解决目标客户对于产品、退换货政策等等领域的应用，相比过去像触发器一样的关键词应答机器人，ChatGPT也许能够在用户需要更多细节解答时提供更多的帮助。

ChatGPT在大约五天内积累了100万用户，不可否认的是，这是一个极为夸张的数字。Instagram花费了2.5个月才积累出相同的用户量级，Facebook花费了10个月。

网络正在变得越来越快，或许有一天我们会看到ChatGPT开始分享一些网站的链接，甚至是直接附加上商品详情，点开就能完成购买。又或者，有一天我们突然看到ChatGPT被内嵌在品牌方的商城中，成为一个解决所有问题的应对助手。

总的来说，无论我们是将ChatGPT和其他的AI软件当做应用程序来看，还是把它们当做ToB端的生产力工具和解决方案来看，他们都跑的足够快，未来的需求也足够广。

这恐怕也是为什么AIGC这一板块虽然还在早期阶段，还有各种各样的问题亟待解决，海外却已经开始出现AIGC投资热潮，甚至跑出了诸如估值10亿美元，以文本生成图像模型的公司Stability AI，以及以文字生成为主，估值高达15亿美元Jasper这两家独角兽的原因。