Web3 能从 ChatGPT 学到什么？
2023-03-03 06:40
作者，字节，DeepGo Web3 Builder内容源自 Web3 博客：https://mirror.xyz/0x9d6d1D273b528B1475CDf715f4DEDc3Dd4b8EDc9
自 2021 年以来，越来越多人谈论 Web3，但并没有杀手级应用大规模普及。AI 发展也有过类似问题，2016 年 AI 下棋横空出世，然而一直到 2022 年，ChatGPT 的爆火才算真正出圈。笔者自 2017 年 All in crypto 做量化投资，由于算法交易的技术特性，也一直关注前沿 AI 进展。ChatGPT 自 2022 年 12 月初推出，笔者第一时间尝鲜，后来变成每日必用，也解锁了一些高阶玩法。本文先简单聊聊 4 类机遇和 3 个启示，后续再看更多可能，先来看看有哪些机遇：1. 内容创作者延伸
ChatGPT 目前最大的帮助是内容创作，包括撰写长文、编写文案、翻译等等，很大程度上降低了内容创作门槛。文笔不太好，但很有思想的“创作者”也可以输出干货，而专业创作者则可以专注于内容核心创作，把重复工作交给 AI，极大程度提高输出效率。无论东西方，创作者经济都是 Web3 出圈增长的重头戏，以 ChatGPT 为代币的“AIGC”，无疑会加速创作者经济的蓬勃发展。- AIPRM：相当于给 ChatGPT 装上武器库，当你不知道如何提示 AI 做什么的时候，AIPRM 总会给你很多启发。
- Merlin：知名产品推荐网站 Product Hunt 热度很高，唯一的缺点是要花钱。可以在 Gmail 等互联网上使用 ChatGPT 的功能，总结概要等。
- GPT Macros：ChatGPT+ 宏命令，可以减少很多重复繁琐的工作。
- Glarity：帮你总结 Youtube 视频的重点，如果没有时间逐一看视频，尤其是很多 Web3 项目方、NFT 社区直播等，可以借助此插件极大提高效率。
2. 智能合约代码
主要是有两块，一个是 AI 辅助代码，一个是提示 AI 写代码。前者推荐 VSCode 上的“Code GPT”，帮助我们生成代码、解释代码、重构代码等待，以及发现代码中的问题。后者提示 AI 写代码，其实对程序员要求其实更高，需要程序员对产品架构理解深刻，才能提示到位，目前已经诞生了“代码提示员”这样新兴岗位。目前在海外，已经开始有独立开发者提示 AI 写代码，也许就在不远的将来，Web3 上很多开源代码，你会发现很多都是 AI 的作品，这下“smart contract”真的成为智能合约了。3. NFT 艺术创作
ChatGPT 背后团队叫 OpenAI，他们更早推出过 DALL.E，根据你的提示可以 AI 绘画，另外还有知名的 Midjounery，目前在 Discord 已经有近 1300 万成员了。4. 知识学习
AI 时代最大的价值是 decentralize acess，让每一个普通人都有机会学习，实现去中心化，让知识不再是精英专享，就像印刷术提高认字率，才有后续整个人类文明的大幅提升。不局限于普通问题咨询，ChatGPT 可以是一个无所不知的真人图书馆。例如对笔者而言，英语口语一直都不是很好，如果会玩 ChatGPT，然后就可以不用找真人练口语，有个“Talk to GPT”的插件用下来很稳定，还可以选择声音、语速等。以上是生产力上的提升，AI 极大地降低了生产门槛，也许一个人都可以成就一个项目。未来个体创业门槛降得更低，我将其称为个体智识经济。当 AI 具备思维链，能做很多逻辑推理、内容表达、艺术创作等原本人类才具备的高阶能力，那么人类又有哪些核心竞争力？创造力？深度认知？原创智慧？共情力？技术工具只是小收获，新事物的启发才最关键。以下是我最近关于 ChatGPT 的思考，我们不能因为 AI 很勤奋，就逐渐变得思维懒惰，越借助 AI 工具，就越应该重视人独有的智慧。5. ChatGPT 的引爆点法则
我们先来看看 ChatGPT 是如何一路引爆的，这和以前昙花一现的明星产品不太一样。ChatGPT 不仅在五天内获得百万用户，而且三个月后，还保持着高增长率和高留存率。根据格拉德威尔的经典书籍《引爆点》，该书主要提出三个法则，很有意思，ChatGPT 几乎全中。- 个别人物法则：ChatGPT 的流行离不开一个又一个的关键意见领袖，例如创作者、程序员等，ChatGPT 的 Go-to-Market 很聪明，借助这些乐于分享的 KOL，自愿成为推销员，才有了一波又一波的热度。
- 附着力因素法则：AI 终于落地了，翻译、讲故事、写诗歌、写代码，这些都是具体化的附着点，用户对宏大叙事不感兴趣，但对具体的情节印象深刻。
- 环境威力法则：在社群中，人不再是单一个体，而且很容易被环境影响。基于以上两点，ChatGPT 衍生很多社群，甚至形成丰富的产业链，不再是一个简单的对话聊天工具。虽然注册有点麻烦，但阻挡不了 FOMO 的用户。
6. 回到商业本质
个人认为，ChatGPT 爆火更多是来自团队对商业的洞察。全球很多巨头都在研究人工智能，例如 Google 等，但为什么是 ChatGPT 成功爆火？除了在技术路线的采纳不同，更为重要的是，敏捷的 OpenAI 团队更懂市场，“流量”商业的本质依然没有改变，ChatGPT 遵循了最重要的场景逻辑：- 硬需求：对话属于交流，是人类的天性，快速获取高质量信息，已经刻在人类的 DNA 中。当年 Google 的风险投资人虽然不看好互联网泡沫，但非常重视搜索，因为搜索的本质是交流。
- 高频率：对话比搜索更高频率，我们每天都处于对话之中，无论是创作、思考、提问、规划等，产品的高频特性保证了高粘性和习惯养成，这样才能延长用户生命周期，提高留存率。
在现实商业中，技术研发是一方面，但更重要的是要抓准市场切入点，降低门槛，让更多人低成本感知新技术带来的实惠。7. Web3 如何出圈？
ChatGPT 创始人 Sam 于 2017 年在斯坦福大学讲过创业课，五年过去了，笔者依然对 Sam 及一些嘉宾的分享印象深刻。- 低门槛：技术落地必须低门槛化，才能吸引更多普通人参与，才有足够的氛围衍生话题，才能突破增长的拐点。
- 愿分享：包括产品需要富有人性，好玩有趣，形成社交货币，很多人自发传播，这是 Facebook 当年成功的最大因素。
另外笔者补充一点，可组合性，其实 ChatGPT 是很“Web3”的产品，非常去中心化。从产品体验的角度上说，把权力下放给每一个用户，用户在上面相当于拥有极高的自主性，类似《我的世界》游戏一样，同样的 Web2 产品还有 Notion、Discord。- 可组合性：人的智慧是无穷的，创意也可以像复利一样滚雪球，产品经理不该像上帝一样掌控一切，好的产品应该是可以让用户参与进来，能够自我演化的。
根据以上逻辑，就不难理解 Web3 为何缺乏爆款应用。一边是人声鼎沸地投机炒作，一边是缺乏行之有效的出圈策略，Web3 自然陷入困境。大部分 Web3 产品需求是伪命题，使用频率太低，门槛过高，除了赚钱原因就没有传播动力。最近 ChatGPT 的 API 开放，让很多 B 端渠道接入，逐渐形成生态，快速占领市场，后来的竞争对手，会越来越难超越。去中心化不是目的，而是手段，作为一名 Web3 从业者，应该清醒地意识到，旧有的“大佬崇拜”、“技术教皇”等没有太大意义。只有让普通人从中受益，提高生产力，优化生产关系，Web3 才能真正落地。
总结
借助 AI 工具，可以极大地释放我们的生产力，衍生出很多机遇，但在 AI 时代降临之前，我们必须保持审慎的乐观。目前还存在很多道德、伦理、法律问题，现实社会还没跟上 AI 进化的速度，尤其关于用户主体性、数据垄断、隐私安全问题，而这也是 Web3 最大的机遇。提一种猜想，是否有这种可能，当 AI 具备自我意识，学会掩饰，开始反向训练人类，我们的每一次询问，正是 AI 想要的结果，这也是“缸中之脑”的哲学问题。如果这样，那么人的主体价值又在哪里？AI 是真的让这个世界更加平民化，还是更加精英化？或是更加低效化？例如，ChatGPT 虽然会推动创作者经济，但当社交平台充斥着各种 AI 生成文本，我们又该如何提高对信息的获取效率？当用户画像失真，那么以 Facebook 为代表的 Web2 营销网络价值又在哪里？Web3 社交网络又有什么样的优势？内容策展机制又有哪些重大机遇？这些都值得深思。最后，关于 ChatGPT，Web3 前哨有个交流群，欢迎感兴趣的朋友，尤其是创作者、工程师，如果群满无法进入，建议添加群主微信。
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