OpenAI加入价格战，你用上了吗？

夜读 vol.194

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OpenAI在上周最新发布了GPT-4o mini小参数模型，其性能大幅度超过了GPT-3.5 Turbo，相当于80%的GPT-4o性能，但其价格却大幅度下降了60%，性价比非常高。也就是说，OpenAI从现在开始要打价格战了，这对于其他大模型平台来说是一个不小的挑战，但对大众来说，或许是大模型更加融入生活场景的关键一步，未来大模型会如何发展，我们如何才能在生活和工作中更好地使用大模型？里德·霍夫曼给了我们一些回答。

本文摘录自《GPT时代人类再腾飞》

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就像我希望GPT-4和其他类似技术能改变工作世界一样，我也希望它们能改变我的工作方式。我有幸尝试使用了GPT-4几个月，虽然知道自己目前的学习曲线还很陡峭，但我相信自己已经积累了足够的经验来分享一些如何有效运用这些工具的建议。

当革命性的技术问世时，大多数人倾向于将其当作现有技术或方法的替代品来应用。这种做法表面上看起来是明智的，因为它可以最大限度地减少开始使用新技术所需的时间和精力，但这实际上是一个误区：新技术很少能完全取代旧技术。

早期的互联网，像雅虎这样的创新性应用就像是在线电话簿。目录是我们获取信息的方式，因此，看似合乎逻辑的第一步就是创建一个在线目录。然而，随着时间的推移，我们发现更好的方法是创建一个全新的工具：搜索引擎。

目前，我们正处于利用大语言模型的在线电话簿阶段。虽然大语言模型不太可能在许多应用场景中直接取代搜索引擎，但它将为人们提供收集相关且有价值的信息的新方式。

在尝试将GPT-4应用于工作中时，我发现了以下三个关键原则。

原则1：将GPT-4视为本科生水平的研究助手，而非无所不知的预言家。

如果你曾与本科生水平的研究助手共事（或者你在大学时就是一名研究助手），你会明白这样的助手既具有强大之处，也具有局限性。

在某些方面，GPT-4远超任何人类研究助手：它具有极为广泛的知识体系，反应迅速，并且随时可用（而不像人类助手需要备考期中考试）。

然而，它也具备许多其他人类研究助手的缺陷：它并非专家，对某些特定领域的了解相当肤浅，且容易出错。实际上，当它出错时，它的表现比人类研究助手更糟糕，因为人类通常会在不确定信息质量时提出警告。

尽管存在这些缺陷，但它赋予每个人的即时、高度匹配的研究帮助的能力确实令人瞩目，我们需要做的只是确保将结果与更深层次的资源和真正的人类专家进行交叉验证。

原则2：把自己当作导演，而非木匠。

在使用工具时，我们习惯于把它们当作自己的延伸。木匠挥动锤子，就离建成房子又近了一步。他或她知道每次挥动锤子会产生什么效果，并相应地进行操作。

当谈到GPT-4等工具时，这个比喻便不再成立。不同于操控实体工具以产生可预测且有计划的成果，使用GPT-4更像是导演一部电影中的某个场景。

作为导演，你需要与演员合作，以获得最好的表演效果。你不会对他们说：“把你的脖子弯曲15度，2.5秒后看向对面的人。”相反，你会要求他们传递特定的情感：“让我们相信你正在陷入爱河。”

虽然GPT-4不是真实的演员，但指导它的过程却与导演极为相似。想要引导它实现期望的效果，你可能需要尝试多种提示，就像导演可能要拍摄同一场景的多个镜头一样。归根结底，这是一个合作的过程。

原则3：勇敢尝试！

在大部分工作中，我们习惯于提前计划，力求避免失误。这是因为执行计划在时间和其他资源上都耗费巨大，“三思而后行”的说法指的就是这种情况。

但如果实施计划比思考它更加省时省力呢？

这正是GPT-4及大语言模型令人费解的悖论所在。在比讨论制订计划更短的时间里，GPT-4能为你生成一个完整的回应供你审阅。如果你对回应不满意，可以直接丢弃并尝试生成另一个，或者一次性生成多个版本，获得更多选择。

例如，在面对一项重大任务时，我已经养成了尝试使用简单提示的习惯。就像开始撰写这一章一样。

霍夫曼：以投资者、作者和慈善家里德·霍夫曼为例，探讨他如何运用大语言模型提升工作效能及成果。

GPT-4：

·　自动化研究：大语言模型可以用于快速、准确地搜索和查找相关信息。霍夫曼可以利用这项技术快速定位对他的投资和慈善事业有用的研究和数据。

·　自动化内容创建：大语言模型可用于生成文章和报告等内容，为霍夫曼节省研究和写作所需的时间和精力。

·　自动化分析：大语言模型可以用于快速、准确地分析大量数据，使霍夫曼能够做出更好、更快的决策。

·　自动化通信：大语言模型可用于自动化通信任务，如回复电子邮件、安排会议，使霍夫曼将时间分配给更重要的任务。

·　自动化投资决策：大语言模型可用于根据复杂的数据和算法做出投资决策，使霍夫曼能够快速做出更明智的决策。

和前面一样，GPT-4为我们提供了一些引人深思的观点。

研究与分析无疑是GPT-4的强项，因为它几乎囊括了截至2021年的所有网络信息。与人类相比，它的知识面覆盖更加广泛，而未来的工具可能会比它更为全面。

作为快速生成初稿的方式，自动化内容创作颇具吸引力，但我对其在重要写作中能独立完成任务的说法表示怀疑，至少就我的工作而言是这样。我仍需要审查并完善它生成的任何文章或报告。即使这样，它还是大大提高了我的工作效率。

对于其他建议，例如自动化通信，我更多持怀疑态度。人们通常会通过邮件向我寻求介绍和决策，而我还不准备让AI接管这些功能。

在投资决策方面，尽管AI可以通过激发思考和帮助我考虑所有潜在数据点来使我做出更明智的投资决策，但将此过程称为“自动化投资决策”似乎过于牵强。

尽管存在这些小问题，但GPT-4通过生成合理的分类，为我的深入研究提供指引，帮助我完成了这一章内容的写作。由于我们已经在第6章探讨了商业领域的工作变革，接下来我们的关注点将转向作家／创作者和慈善家的工作。

那么AI将如何改变这些非商业领域呢？

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