撰文/ 張椿琳

編輯/ 孟 為

設計/ 師玉超

(資料圖片)

“不是我不明白，這世界變化快。”

車企想蹭的元宇宙概念都還沒有完全落地，ChatGPT又來了。

整個2023年的春天，ChatGPT絕對是科技界最硬核和最具熱度的話題性產品。

2月，ChatGPT所展現出的學習能力和文字處理能力，讓相當多的人陷入深思，自己何時將會被AI所取代；3月，當大家調戲ChatGPT的熱情才剛剛有所退減，GPT-4的發布，又讓人們意識到它進化和成長的速度可能比我們想象得還要更快。

大洋彼岸，微軟用ChatGPT開始加持自己的搜索引擎Bing，得到了交互體驗更好的New Bing。

國內，人們對ChatGPT的到來和商業化，同樣充滿了期待。

3月16日，百度承諾在三月完成內測的新一代知識增強大語言模型——文心一言正式發布，展示了其在文學創作、商業文案創作、梳理邏輯推算、中文理解和多模態生成的五大能力。

盡管錄播的功能演示多少讓觀眾有些失望，盡管百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏也不得不承認它有些倉促，并不完美，盡管資本市場用瞬間近10個百分點暴跌讓人們意識到它和ChatGPT的差距可能還有點遠，但也正如李彥宏所說，“之所以今天推出，是因為市場有需求?！?/p>

在文心一言發布前，百度就已經手握560家合作伙伴的戰略協議，從這個數字中，你就可以感受到，人工智能在移動互聯服務上將會轟轟烈烈，席卷而來。

為何市場對ChatGPT 如此狂熱？

尚記得2016年，AlphaGo完勝圍棋世界冠軍李世石，石破天驚，人類在棋類游戲的最后一塊智力高地被攻下，插旗者從此以后可能不再是純人類。這一年大家對人工智能的期待開始燃爆。

而在這之后的6年里，盡管大把資本砸進去，行業的爆發點和資本想見到的商業化落地卻還遠沒有到來。雖然AI賽道有一件件專利壘起來的城墻，但沒有獲得大規模應用的AI如無源之水、無本之木。大部分的AI公司都難以盈利，以AI四小龍為代表的獨角獸光環也逐漸褪去，面臨著前所未有的信任危機。

直到2022年末，ChatGPT的出現，成為人工智能繼 AlphaGo 以來最出圈的爆點。

它的出現第一次讓大家覺得，人工智能似乎終于能夠和人正常交流了，它能「懂」你在說什么，并且按照人類的思維模式和語言規范給你反饋。這種似乎與“人”對話的真實體驗感給大眾帶來巨大樂趣和驚喜，使ChatGPT光速出圈。

ChatGPT 的交互回答都正確嗎？

ChatGPT在中文互聯網爆火后，很快引發了一場意料之外的狂歡——用戶們爭先恐后地“調戲”它，并以此作為社交甚至融資場的談資。

與蘋果的智能語音助手Siri遇到復雜問題時動輒回答“對不起，我好像不太明白”完全不一樣，ChatGPT回答問題的模式展現出了其盡可能?洽的語?邏輯組織能?。甚至對于很多人們一眼看上去像是在搞怪的問題，它也會給出答案，可以說是“一本正經地扯談，但又能反復自洽”。

它的回答在邏輯表達上有模有樣，不像是隨意從網上抄來的，它給出的答案甚至包含了引用論文、論文號等細節，但假若你針對細節仔細查驗其出處時，又會發現ChatGPT口中的這些“參考文獻”很多由其自己編撰，而由于大模型的黑盒特性，你又不知道它是如何編出來的。

沿著這個角度想一下，ChatGPT的回答很少出現“句不成句”式的表述硬傷，但卻不時出現邏輯與事實錯誤。

越專業的領域或者越深入追問，這種錯誤就越明顯。這也是每個行業領域AI供應商在ChatGPT上的機會點——它像人，但終究還未能在所有領域比得過所有人，它還需要繼續“養”和繼續“成長”。

不過，我們很快在GPT-4上看到了AI “養”和繼續“成長”的能力，一是它在應對考試上成績的快速提升，二是官方公布的數字顯示，相比于3.5版本的ChatGPT，它在響應不允許內容方面的可能性降低了82%，產生事實響應的可能性增加了40%。

至此，我們發現，ChatGPT其實是一個互動好伙伴。它能不厭其煩地回答你的問題，你再騷擾，它也“待你如初戀”，雖然別指望它100% 正確，但其幾乎沒有知識的邊界。

ChatGPT 和智能客服

剛講到互動，我們汽車行業有智能客服 這類交互解決方案已經很多年了。但目前大家共識是，所謂的“智能客服”，接觸到的多半是一些APP后臺的智能回復、或者模式型回復，依賴的是用戶輸入的關鍵詞，然后進行算法的分析，最后做出答復。智能客服 回答的邏輯是，提取客戶問題的關鍵字去匹配知識庫，提取命中答案并回復。

作為消費者，感受到的依然是“冷冰冰”和“繞圈子”，這種感覺就像事先準備好了一段話，不管客戶問什么只要與其沾邊，都只回答這段話。

這種“匹配”+“命中”的方式沒有錯，但不自然，更不擬人，所以用戶體驗必然極差。

今天ChatGPT的出現，用它的回答方式和語言組織邏輯，則可以給我們在智能客服的場景上，增添上擬真人的情緒式回答和互動。

想象一下，把知識庫接入ChatGPT，讓ChatGPT作為一個對外的問答機器人。

問：介紹下Model 3這款車？

ChatGPT：Model 3現在有2個版本，后輪驅動版和Performance高性能全能驅動版。你想看了解哪個版本？

問：我的預算只有30萬。

ChatGPT：30萬可以考慮后輪驅動版本。后驅版是model 3中銷量常青樹，動力表現不錯，零百加速3秒出頭……

問：加上保險大概要多少錢？

ChatGPT：保險費用取決于您的車型、駕齡、所在地。這個問題建議您向當地保險公司詢價。同時，向您提供一些可選的保險品牌…..

是不是更像一個真實的客服在與你互動？

傳統的智能客服本身它已經具備了24小時在線和快速回復問題的能力，但無法給出擬人化和千人千面的回復。而ChatGPT和車企知識庫的結合，是完美的解決方案，既滿足了擬人的回復方式，又深度學習了專業而精確的汽車知識。

在GPT-4上，更被重視的系統消息又為ChatGPT帶來了角色設定和回答風格的全新可能，并且GPT-4具有更強的習慣性養成，這將給智能客服帶來更全面的人性化體驗。

此外，GPT-4所增加的圖片提示輸入和分析能力，對于車輛故障、現場問題解決等提供了等多AI處理的可能。

ChatGPT+車機，情感智能時代來臨？

當前技術下，車機機器人依然還是任務型（Task），意思是，如果你說，“幫我打開空調”，機器人聽懂了他會執行。任務型機器人的底層是未完全成熟的任務型對話系統，單項輸入并接受和執行任務。

如果一旦能引入閑聊型（Chat）型機器人，車機系統將會打開新世界的大門，向更加富有個性化和情感化的語音交互方向轉變。試想一下，當車機機器人和用戶長時間互動之后，用戶開車時想問問題都會習慣性問問它，“今天天氣怎么樣”，“前方路況怎么樣”，“我的車是不是該去保養了”，這種交互是雙向的，一段時間的駕駛之后，車機就像用戶肚子里的蛔蟲一樣了解用戶本人，甚至這個“知性聊友”還能聽得懂你的冷笑話、話題更，在用戶心智里住了下來，用戶已經離不開它了，這時候給用戶推薦個東西，偶爾帶個貨，誰還會抗拒呢？

就像新東方主播董宇輝靠著豐富的知識儲備，詩詞金句脫口而出，引領了“知識型帶貨”的風潮。同樣的東西，很多觀眾就愿意從東方甄選直播間下單，這就是“知性聊友”的商業價值。

數策近期也正在努力鉆研人機互動新場景，我們口頭暫且叫它“試駕寶盒”，是一項在消費者試駕場景下智能捕捉其話語和情緒峰值谷值的AI算法研究項目，期望能在試駕環節帶給消費者更好的試駕體驗，促進購車轉化。

從ChatGPT到AIGC

可以預見到的，ChatGPT的出現，將代替大量重復性的腦力勞動。

內容營銷創作將進入人和AI協同創作時代甚至全AI創作時代，這在優化內容生產的效率和創意的同時，能讓電商，信息流投放廣告真正意義上形成千人千面的效果。

比如同一臺車的廣告投放給100個人，每個人看到的廣告故事都不一樣，而這些廣告故事則都是由AI深度學習每位消費者的品味和High點之后的創作成果。

在我們車企常用的社群營銷手段里，AIGC將來可能能夠真正意義上扮演一個虛擬群運營專員的角色，比如與群客戶進行更加有趣的互動，在群無人說話的時候暖場，甚至帶領群成員做小游戲抽獎等。

根據百度創始人李彥宏提出過 AIGC 發展三階段論：“助手階段”（AIGC 輔助人類進行內容生產）；“協作階段”，（AIGC 以虛實并存的虛擬人形態出現，形成人機共生的局面）；“原創階段”（AIGC將獨立完成內容創作）。

顯然，當下無論是ChatGPT，或者是AIGC都還是處于“助手階段”，正在向“協作階段”、“原創階段”迭代進化，未來的若干年，在品牌市場營銷領域，大量的文字、圖片、聲頻、視頻等內容將會被AI生產所替代。

而在商業服務上，我們看到微軟用ChatGPT加持了搜索引擎Bing，得到了交互體驗更好的New Bing；我們可期待的ChatGPT加持客服系統，變成了真正的智能客服。

ChatGPT+車機？ChatGPT+家居終端？ChatGPT+信息流廣告？就像當年的“互聯網+”，“ChatGPT+”之廣泛和壯美，你有哪些想象，歡迎在評論區留言和我們分享。

（作者系上海數策軟件股份有限公司創始人、董事長）

本文由汽車商業評論原創出品

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