有“固定套路”的商业模式出现变局。关注AI新需求下的配置机会，包括算力、算法、信息安全和认知赋能等产业；关注AI革命下的难替代行业的配置机会，包括实物资产、能源等。
1.支持图像理解。OpenAI展示的例子显示，GPT-4具备序列图片解读和推理能力，甚至包括梗图（meme）解读能力。俗话说“一图胜千言”，图像语言具备抽象性，复杂问题图像化是人类的本能；在展望复杂的逻辑关系时，图像可读性也更佳。GPT-4没有披露解图能力的原理，但是图像认知能力尤其值得重视。从目前案例中展示的逻辑推理（deductive reasoning）能力（或者说推理模仿能力）蕴含着巨大发展机会。在这一过程中识别人类与AI的推理能力差异，将成为把握下一个风口关键。
2.文字输入限制提升。目前版本提升至2.5万个英语单词。处理文字篇幅上升意味着问题复杂度指数上升，应用落地场景大幅扩展。考虑到未来产品迭代速度，文字类应用或很快与咨询、法律、情报等领域。
3.回答准确性显著提高。GPT专业度在问题解决型场景中是一个必要条件。但在一个非特定对话中对几乎所有话题保持专业度，避免“人工弱智”具有较大难度，GPT使用的多模态大模型似乎探索出一条正确道路。
4.创作能力进一步提升。GPT-4具备生成歌词、创意文本的初步能力。GPT-4以及后续迭代产品的创造能力高低，既具备颠覆性商业价值，同时又似乎是一个悖论。假设AI的创造力为大众欢迎，在边际成本很低的假设下，GPT-4生产内容或将爆炸性增长，人的有限时间与无限内容之间的矛盾不可调和，“娱乐至死”极致化。但是，由于GPT是基于现有文本训练，其创造性按照逻辑需要某个“开关”打开，因此未来创造性模式有可能是：（1）“开关”是复杂流程或者资金支持，头部机构/独具能力的一小撮人垄断，赢者通吃；（2）“开关”不存在，GPT创作同质化，虽然具备一般性替代作用，但不具备投资意义上的超额回报。
5.幻觉问题（“hallucination problem”）得到改善。OpenAI宣称，由于GPT算法的核心是NLP、深度学习和神经网络而不是记忆存储，因此会偶尔养成言之凿凿“说胡话”的毛病，这实际上反映了人类自身的一种本能。这次版本GPT-4通过设置奖惩函数培训模型进一步降低了幻觉问题。
6.安全防护。“拒绝不当请求”和“避免有害内容方面”表现相对GPT-3.5有明显提升。
本文摘自：2023年3月18日发布的《GPT-4时代的认知颠覆与投资机会——AI趋势下的配置方向》
廖静池，资格证书编号：S0880121060080
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