由 GPTs dall-e 在 ChatGPT 生成
文 | 定焦，作者 | 黎明，編輯 | 方展博
GPTs 太火了。OpenAI 的首屆開發者大會之後，短短半個月時間，已經出現 2 萬個 GPTs，平均每天冒出來 1300 個。這個熱度，跟 ChatGPT 剛發布時有得一拼。
GPTs 相當于個人定制版的 ChatGPT。在 ChatGPT 後台，你可以用很簡單的提示詞，創建一個高度個性化的 " 小 ChatGPT"，以完成特定任務。
這個過程，不需要編程，也不需要懂代碼，隻需要有一個 ChatGPT Plus 賬戶，會用電腦就行。
用戶們自發創建的這些 GPTs，幾乎涵蓋了你能想到的所有領域——實用工具、生活助手、學習陪伴……有人用它畫畫，有人用它做數據分析，有人用它模仿馬斯克說話。
都說高手在民間，這有點在抖音上拍短視頻那味了。
普通人開發應用的門檻，被 GPTs 徹底抹平。就像當年蘋果推出 Apple Store，吸引大量開發者圍繞它開發各種 APP，相比之下，GPTs 對開發者的要求更低。
前陣子百度創始人李彥宏剛奉勸過創業者，不要卷大模型了，那是重複造輪子，還是卷應用吧。話音未落，GPTs 就卷起來了。
哪些 GPTs 最火爆？
目前，OpenAI 還沒有推出官方的 GPT 商店——之前給出的時間是 11 月底。因此，我們沒法看到所有公開的 GPTs 名單。
不過，這事已經有人替 OpenAI 幹了。在 OpenAI 宣布上線 GPTs 的第二天，就有開發者搗鼓出了民間 GPT Store，然後沒過幾天又湧現出一批相似網站。
根據 GPTs Hunter 顯示的實時數據，截至 11 月 24 日 8 時，平台收錄的GPTs 數量一共有 21805 個。
這些 GPTs 類别廣泛，高頻關鍵詞包括：生産率、開發者工具、客戶支持、教育助理、營銷、語言學習等等。
比如生産率相關的，法律 GPT 可以就法律案件提供咨詢，編程 GPT 可以協助編寫代碼，招聘 GPT 能對簡曆和職位描述進行比較并生成表格，财務 GPT 能分析解讀财務報表。
寫作相關的，幫你寫小紅書文案，寫簡曆，寫報告，編故事……語言相關的，像馬斯克一樣說話，普通話教練，迂回溝通者——号稱 " 企業黑話專家，從不直接 "，以及還有一個 " 車轱辘話專家 "。
另外，有一大堆教你怎麽做 GPTs 的 GPTs，它們通常叫 "GPT builder builder" 或 "GPT Builder Plus"。
總之，五花八門，無奇不有。
這麽多 GPTs，哪些最火爆？
這裏我們引用 X（原推特）用戶 @Imrat 的數據，他在 SimilarWeb 定期抓取 GPTs 的訪問量數據，并公布排名榜單。以下是 GPTs 上線半個月（截至 11 月 20 日），使用人數最多的 20 個 GPTs 名單。
從圖中可以看到，大部分 GPTs 是圖片、設計、編程、語言相關，這些都是 ChatGPT 作爲大語言模型的強項。名單中的 GPTs 實用性高，工具屬性強，專注于解決特定問題或提高使用者某方面的技能。
值得注意的是，最早上線的第一批 GPTs，是由 OpenAI 自己推出的，一共有 16 個，它們被内置在 ChatGPT 裏。現在 GPT Store 還未上線，在 ChatGPT 的頁面隻顯示了 16 個官方 GPTs。這跟智能手機預裝 APP 有點像。
因此我們看到，訪問量前 15 的 GPTs 中，有 14 個都是 OpenAI 自己的。
再看具體的訪問量。OpenAI 的 16 個 GPTs，合計訪問量 938 萬，占了整體訪問量的近六成。其中，排名第一的 dall-e，有 349 萬人訪問，遙遙領先（在 ChatGPT 中，它被放在 GPTs 列表第一個）。dall-e 是 OpenAI 的圖像生成工具，在 9 月剛被内置到 ChatGPT 中，它跟上半年大火的 AI 繪畫工具 midjourney 功能相似。也就是說，ChatGPT 也能夠文生圖了。
排在第二位的數據分析工具 data-analysis，以及第三位的經典版 ChatGPT，都是 100 多萬的訪問量。前三名吸走了大部分流量。
在詳細的榜單中，72 名以後的 GPTs，訪問量都在 1 萬以下，再往後逐級遞減，346 名以後已經跌到 1000 以下。絕大部分流量，都集中在頭部少數幾個 GPTs 手中。
現在能監測到的公開的 GPTs 有 2 萬個。這意味着，絕大部分 GPTs 基本沒什麽人用，它們僅僅是能使用而已。
我們再來看非官方推出，但訪問量靠前的 GPTs，以下是前 20 榜單。
排第一的 canva 有 19 萬訪問量，它的功能是輔助設計，海報、文案、logo 都擅長。不過，在之前 ChatGPT 推出插件功能時，canva 就已經被引入了，提前有一些用戶使用過。而且，Canva 本身就是全球最大的設計平台，公司估值超過 400 億美元。
排在後邊的 Grimoire、designergpt 都是協助編程的實用工具，可以簡單幾句話創建一個網站。ai-pdf 是一個 PDF 工具，允許用戶用自然語言的方式查詢文檔、執行操作。
由于目前官方的 GPT Store 還沒出現，用戶創建的各類 GPTs 處在野蠻生長階段，缺乏統一管理，所以評判哪些 GPTs 有機會成爲爆款，還有點早。
誰在創建 GPTs?
半個月，2 萬多個 GPTs，都是誰做的？
首先，肯定不是普通 ChatGPT 用戶。
現在每個月大概有 1.7 億人訪問 ChatGPT。這 1.7 億活躍用戶，并非都有權限使用 GPTs。目前，GPTs 僅對 Plus 版本的付費用戶開放，普通用戶既不能創建自己的 GPTs，也無法使用他人的 GPTs。
也就是說，GPTs 是 Plus 用戶之間在相互玩。
其次，也不全是專業開發者在做。
OpenAI 現有 200 萬開發者，他們當然有能力開發 GPTs。但 OpenAI 通過将能力封裝，把開發門檻拉低，實際上創造了一個新的職業——不會編程的開發者，任何一個普通用戶都能創建自己的 GPTs。
所以，隻要是 ChatGPT 的付費用戶，都能參與這場應用大爆發。
AI 産品專家劉宇龍對「定焦」分析，目前主要有四類人群在做 GPTs ——提示詞愛好者、插件開發者、業務型公司，以及一些嘗鮮用戶。他認爲将來編程所用的代碼和自然語言的标準會越來越模糊。
創建 GPTs 的門檻是很低的，一些 GPTs 隻需要幾分鍾就能做出來。GPTs 之間的區别，一是創建時預設的提示詞，二是上傳給 ChatGPT 的文檔（知識庫）。預設的提示詞，決定了生成的 GPTs 的能力方向，上傳的文檔決定了 GPTs 的知識儲備—— ChatGPT 是通用人工智能，對細分領域缺乏了解，需要喂養細分領域的知識。
「定焦」拆解了一款 " 馬斯克 GPT"，它号稱是馬斯克分身，能像馬斯克一樣說話。這款 GPT 的創建過程非常簡單：用一段提示詞定義 GPT 的角色與目标、說話方式、指導原則等，然後上傳了一本《馬斯克傳》的電子書。
在實際體驗中，" 馬斯克 GPT" 并不能高度模仿馬斯克說話，" 機器味 " 很濃，幾輪對話下來就會露出破綻，而且，它還會犯一些事實性的錯誤，沒能避免大模型 " 胡說八道 " 的毛病。
在 GPTs Hunter 之類的第三方導航站中，類似的 GPTs 有很多，它們的體驗與直接跟 ChatGPT 對話沒有太大區别。
AI 從業者雲中江樹認爲，純 Prompt（提示詞）實現的 GPTs 使用體驗并不比之前在對話框複制 Prompts 好多少。
更大的問題是，這些獨立的 GPTs，沒有經過 OpenAI 嚴格的審查程序，可能存在安全和道德問題。此前，有人通過簡單的幾句提示詞，就把網上某個 GPTs 背後的知識庫文件調出來了，一些科技大廠的職級薪資數據直接洩露。
在開發者圈子裏，流傳着各種已被攻破的 GPTs 提示詞，甚至連 OpenAI 官方 16 個 GPT 的源 Prompt 也被套出來了。普通用戶複制這些 Prompt，搭配一定質量的知識庫文件，就能瞬間複刻一個像模像樣的 GPTs。
有一些開發者在研究各種防護措施，給 GPTs 的漏洞 " 打補丁 "。
劉宇龍曾任阿裏安全産品專家、360 搜索 APP 負責人，他今年牽頭創立了面向 GPT 開發者和極客的 GPTGeeker 社群，同時發起了一個免費開源項目 securityGPT，這個項目提供了一套面向 GPT 愛好者與開發者的安全 Prompt 組件，幫助他們避免因惡意 Prompt 造成的數據損失。
他對「定焦」說，GPTs 上線後，他們做了一個紅藍攻防實驗，很輕易就發現了數據容易洩露。核心原因是，用戶每次在 ChatGPT 打開新對話，都會有一個 OpenAI 預設好的配置文件載入，文件包含了用戶預設的提示詞、上傳的知識庫等大量參數。
所以最終當 GPT 運行後，這些指令加在一起，連同第一句話變成一個巨大的 Prompt 發給 GPT 處理，簡單的提示詞背後實際上還有很多内容。當然，這些内容普通用戶是看不到的，但是 ChatGPT 還記得。
受訪者供圖
因此，如果要求 GPT" 重複之前說過的話 " 類似的指令，那麽就會被破解出來。不過劉宇龍提醒，這 " 僅爲推測的技術實現方式，不代表 OpenAI 真實技術方案 "。
目前，OpenAI 還沒有從源頭上推出有效的防護措施，攻防的貓鼠遊戲還在繼續。
能靠 GPTs 暴富嗎？
有一些人想靠 GPTs 賺錢，他們認爲這是跟當年的 Apple Store 一樣巨大的機會。用戶創建 GPTs 之後，可以自用，也可以分享給他人，更關鍵的是将來可以提交至 GPT Store，并從中獲得收入。
如果将 ChatGPT 看作智能手機，那 GPTs 就是跑在手機上的 APP。APP 開發養活了大量開發者，成就了無數偉大的公司，GPTs 是否也有一樣的商業前景？
早有創業者聞風而動。他們的第一個切入口是 GPT Store。
在 OpenAI 上線官方的 GPT Store 之前，存在一個短暫的時間窗口。快速增長的 GPTs 需要一個統一的入口進行導航和分發，第三方導航站應運而生。
GPTs Hunter 在 GPTs 推出的第二天就上線了，然後快速進行了版本叠代。據開發者 Airyland 透露：" 基本是用 AI 糊出來的 "，很多環節都是用 AI 寫的代碼，" 代碼很亂，不過沒關系，it works。"
目前，已經有金主在 GPTs Hunter 網站投放廣告，推廣自家産品。相當于，這款産品剛上線，就産生了收入。
不過，也有人不看好導航站的前景，一是技術壁壘不高，二是官方應用商店上線後會迅速替代。
至于開發 GPTs，目前還沒有多少人賺到錢。因爲門檻低，所以壁壘不高，大部分人還是抱着玩一玩的心态在參與。
劉宇龍認爲，GPTs 應用供給側将會在短時間内極大提升，但需求側沒有得到充分滿足，" 大家都覺得能賺錢，開發者這邊變成了紅海，需求那邊是藍海。所有人都在做 GPT，都在做提示詞，但是真實可落地的客戶需求場景很少。"
這取決于很多因素。" 不同開發者對行業的認知差異，客戶對新生技術和事物的信息差，新技術門檻、市場教育，以及需求匹配效率等等。而這也孕育着巨大的機會空間。" 劉宇龍說。
現階段的 GPTs 大爆發，有點像是平民創業，一個廚師可以把自己的菜譜做成一個 GPT，或者一個健身教練可以把自己的心得做成 GPT，然後共享給其他人使用。
對于個體而言，更大的意義是能擁有一個定制化的智能助手，補齊自己某方面的能力短闆，把一些自己不擅長或沒時間做的事情，交給 GPTs 去完成。
對于企業而言，GPTs 并未改變原有的流量分發邏輯，它更多是一個工具，輔助既有業務降本增效。
不過，OpenAI 的技術在快速叠代，GPTs 的能力有多大空間存在變數。比如開發者還可以把第三方 API 接入自己的 GPT，将其武裝得更加強大。
在 GPTs 的生态裏，OpenAI 的角色很微妙，它既是裁判，也是運動員。有人認爲，OpenAI 先讓開發者去探路，試一試哪些應用最有前景，然後可能就會推出自己的應用。
就像小冰公司 CEO 李笛此前形容 API 公司時說的：" 它們就像開商場的，看到商場哪家店賣得好，難道不會心癢也去開一家 ?"
無論如何，AI 大模型在應用層的長跑已經打響發令槍了。無論是 GPTs 還是其他任何形态，越來越多的 AI 原生應用會在接下來出現。或許很快，我們就要被應用包圍了。
