ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

数据交易如何更规范高效（经济时评）******

　　数据交易场所为解决交易过程中的效率、合规、安全、信任等问题提供了重要平台。统筹构建规范高效的数据交易场所，将进一步促进数据合规高效流通使用，赋能实体经济，助力全体人民共享数字经济发展红利。

　　上海数据交易所日前正式运营，2022年试运行期间，其交易额超过1亿元，2023年有望突破10亿元。

　　2021年以来，国家相关政策、法律法规等密集出台，各地积极探索，截至2022年8月，已有40多家数据交易场所成立。数据交易场所建设如火如荼，为解决交易过程中的效率、合规、安全、信任等问题提供了重要平台，但也面临数据产权不清、新技术支撑不充分、出现同质化竞争苗头等情况，对此还需各个击破。

　　确权是基础。从实践来看，公共数据和个人数据的权属问题相对清晰，企业数据方面则较为复杂。当前，一些数据交易场所已逐步形成数据登记等确权模式，迈开了破解“确权难”的第一步。从长远来看，根据数据来源和数据生成特征，国家层面的公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权制度亟待建立，通过分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，为激活数据要素价值创造和价值实现提供基础性制度保障。

　　技术是支撑。数据需要流通才会产生价值，但由于数据具有可复制性等特点，在交易中容易发生所有权交接不清楚、隐私泄露等问题，反而阻碍了流通。破解两难，技术支撑必不可少。在清洗加工等环节，针对交易数据尤其是高敏感度和高价值数据，可通过隐私计算来进行分析、建模。在数据调用等环节，区块链技术有利于实现全链条监管，上海数据交易所已经采用联盟链将与交易有关的信息存储在区块链节点中，提高了交易的安全可信度。在对数据泄露的溯源和追责方面，数据水印技术可将标识信息隐藏在结构化数据中，对溯源取证提供了有力支持。下一步，还需加大这些技术的研发创新、标准完善和应用推广，为数据流通插上安全的翅膀。

　　布局需优化。目前，华东、华南、华中地区的数据交易场所占比达70%，有的单一省份已设立了5家。为了避免区域分割和同质化竞争，主管部门需加强数据交易场所体系设计，统筹优化规划布局，引导多种类型的数据交易场所共同发展，构建多层次市场交易体系，推动区域性、行业性数据流通使用。数据交易场所自身也有必要找准优势，错位发展，提高数据要素供给数量和质量，延展出市场所需的数据产品和服务。

　　2022年12月发布的《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出，“统筹构建规范高效的数据交易场所”。随着参与交易的数据类别逐步扩大，数据交易产业链生态雏形初现，统筹构建规范高效的数据交易场所，将进一步促进数据合规高效流通使用，赋能实体经济，助力全体人民共享数字经济发展红利。（林 琳）