继 6 月流量下降了 9.7% 后，网站数据分析工具 SimilarWeb 最新调查显示，ChatGPT 7 月流量又下降了 9.6%。
从惊艳面世到一度“封神”，再到最近出现的衰退信号，AI时代的先行者ChatGPT在真正激战开始的前夜，渐渐略显疲态...
▶ 被称为大模型天花板的 GPT-4 发展很不如意，有不少开发者和用户在 OpenAI 论坛提到使用 ChatGPT 时会出现不连贯性、非自然语言以及推理问题，深陷智商下降漩涡。
▶ 黑莓公司（BlackBerry）发布最新研究表示：目前全球有 75% 的组织，正考虑禁止在工作场所使用 ChatGPT 和其他生成式 AI 应用。
▶ 既开源又免费的 Llama 2 一经发布就用有席卷之势，成了替代 ChatGPT 的最火开源产品 ，国内外不少开发者及企业都在跟风进行相关模型的研究和商业开发。
ChatGPT深陷智商下降漩涡
最近，围绕 GPT 智商下降的讨论在 “How is ChatGPT's Behavior Changing Over Time?” 论文的发布之下被推向了顶峰，来自斯坦福大学和加州大学伯克利分校的学者 Lingjiao Chen、Matei Zaharia 和 James Zou 对 3 月和 6 月不同版本的 GPT-3.5 和 GPT-4 进行了任务测试，发现不同版本的结果出现显著的表现差异。
首先，在代码生成能力方面，即使在明确声明不要注释的前提下，新版 GPT-3.5 和 GPT-4 仍然添加了更多的非代码文本和注释，使回答变得繁杂冗长。代码质量下降使得直接可执行代码生成的比例更低（GPT-4 从 3 月的 52%下降到 6 月的 10%）。比如，在用 LeetCode 刷题时，程序员们自己答对的概率比 ChatGPT 还高不少。
其次，在解决数学问题方面，GPT-4 识别质数的能力从 3 月份几乎全对下降到 2.4%，而 GPT-3.5 的成功率暴涨至 86.8%。有人推测新版 GPT-4 可能是在推理过程中思维断裂而出错。
再者，在回答敏感问题方面，新版 GPT-4 则更保守，生成的字符长度从 600 多个下降到大约 140 个，在拒绝回答时更简洁，提供的解释也更短。最后给出的答案可能更安全，但也更不愿意进行过多解释。
最后，在视觉推理方面，新版 GPT-4 和 GPT-3.5 的整体性能较三个月前有小幅提升，但依旧不高：GPT-4 的正确率为 27.4%，GPT-3.5 为 12.2%。尽管整体性能更好，但 GPT-4 在之前没有犯的错误反而在新版里出现了。
面对上述问题，OpenAI 产品副总裁 Peter Welinder 在一条推文中表示：“我们并没有让 GPT-4 变得愚蠢。恰恰相反：我们使每个新版本都比前一个版本更智能。”他提出了一个猜想，“你用得越多，越能注意到以前没有看到的问题，”并鼓励大家把觉得 GPT 退化的截图发给他用以分析。
英伟达资深 AI 科学家 Jim Fan 认为，OpenAI 从 3 月到 6 月花了大部分精力做减负，导致了ChatGPT一些功能的损失。然而，由于 ChatGPT 的闭源属性，外界也很难确定其背后的真正原因。
自 ChatGPT 横空出世之后，人人都在呼唤它开源，然而，当 OpenAI 创始人 Sam Altman 被问到关于开源的问题时，只是说“我们未来会有更多开源大模型，但没有具体模型和时间表”。
这也是为什么开源的 Llama 2 比起 ChatGPT ，更能火速赢得全球开发者及企业喜爱的关键原因。
为什么企业要禁用 ChatGPT？
根据黑莓官方介绍，反对企业在工作场景使用 ChatGPT 的理由有很多，约有 67% 的受访者认为 ChatGPT 可能带来的数据安全和隐私问题是最大风险，其次企业的声誉风险也是 57% 的人考虑禁用 ChatGPT 的原因之一。
黑莓曾就“组织使用 ChatGPT 安全吗”这个话题，揭示了企业禁用ChatGPT的三方面原因：
（1）数据泄漏和安全问题
如果将敏感的第三方或公司内部信息输入 ChatGPT，这些信息将成为其训练数据的一部分，并可能与提出相关问题的其他人共享，从而导致数据泄漏。
（2）法律考量因素
如果用 ChatGPT 生成代码，其版权归谁所有很难界定；用 ChatGPT 生成受版权保护的书面材料，如授权的开源材料等，也会产生版权问题，甚至可能会使公司违反 OSS（开源软件）许可。
最重要的是，服务条款规定，ChatGPT 不得用于开发任何其他 AI。如果你所在公司也处于 AI 领域的话，使用 ChatGPT 就可能危及公司未来的 AI 开发。
（3）隐私注意事项
ChatGPT 一直警告用户，不要提供或输入敏感个人信息，如姓名或电子邮件地址等。向 AI 生成系统提供任何个人数据都可能被重新用于其他目的，从而导致滥用和声誉受损，可能违反组织对员工、客户和合作伙伴的隐私承诺。
也就是说，尽管生成式 AI 应用在工作场所会产生积极影响，但是，使用 ChatGPT 带来的风险不小，不少 IT 决策者倾向于阻止这一新兴技术的广泛使用，咱们很多“打工人'都不必像以前那样的担心失业了~
ChatGPT怎么落到如今地步？
大家还记得这张图吗？ChatGPT诞生一周，用户数在5天内达到百万，创造了历史记录。
然而数据显示，ChatGPT 的用户基数已经从6月的17亿降至7月的15亿。放在八个月前，没有人会想到明星产品ChatGPT的“降落'来得这么快。
近日，外媒Analytics India Magazine更是发表文章称，如果按照当前的烧钱速度，OpenAI很可能到2024年破产。
那么，这个曾经红极一时的明星产品，究竟是怎么落到如今地步的呢？
据悉，为了维持ChatGPT的运作，OpenAI每天要烧掉大约70万美元，这个费用还不包括GPT-4、DALL-E 2等其他AI产品。ChatGPT的9个月历程，已经花费近2亿美元。
尽管微软投资的100亿美元还能够烧上一段时间，但投资者的耐心还有多久，真不好说。
OpenAI已试图让GPT3.5和GPT-4商业化，不过，暂时离盈利还有很长的距离。
此外，微软在 AI 上一直没有放弃自研投入，与 OpenAI 之间亦敌亦友的关系，在一定程度上绊住了ChatGPT发展的脚步。
成本和收入的不平衡，会让产品发展陷入无法长久的困境。
更重要的是，ChatGPT的实用性在不断实践中得到了两极评价，通用性有，专业性不足，于是，有人赞其智能，也有人贬其智障。
在术业有专攻的当下，人们真正用它来处理工作的概率实际上并没有一开始想象的那么高。
而且ChatGPT还存在着使用门槛，大部分人都无法在短时间内就学会如何向AI提出正确的指令。
从外部竞争来看，尽管ChatGPT仍然是公认的TOP1，但挡不住开源大模型的“真香定律”，可以自由调整、免费商用的大模型，可能比一个受限的、需要付费的更高级版本来得合乎心意。
总的来说，OpenAI目前内忧外患，不仅面对强敌在前、粮草不足的情况，不太如意的用户体验也是ChatGPT用户数不升反降、难以留存的主要原因。
对于ChatGPT的未来发展前景，你怎么看？生成式AI真的能够替代人工，导致传统员工的大量失业吗？
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