近日OpenAI公司发布了旗下的文生视频大模型Sora，堪称惊艳。去年年初，ChatGPT横空出世，瞬间点燃了全球 创投 圈，从文本生成到文本生成视频，不过一年，谁也没想到短短时间内生成式AI的发展和进化如此之快。
绿洲资本开创合伙人张津剑在得到新商学以“如何抓住AI造成的创业信号”为主题进行了分享，以下观点根据张津剑演讲内容整理：
当下大家对于GPT、对于Sora本身的讨论太多了，但对于GPT是啥，未来会给社会造成的影响的讨论太少。
AI是一场社会变革，而非科技变革。如同1763年蒸汽机的出现，启动了大张旗鼓的工业革命。也许国内的大模型和OpenAI 还差很远，推理成本还太高，芯片算力有不足，但对于绝大多数AI创业者而言，当前的这一切困难都是只是噪声。当下摩尔定律仍未失效，这些问题可以留给专业人士，18个月后这些成本自然会下降一半。而创业者要在做的就是怎样在噪声中找到信号。
要知道蒸汽机刚发明时经历过如同GPT同样的一次次升级，如果回到18世纪，我们也一样会震撼于蒸汽机每一次迭代造成的效率提升。但在两百多年后的今天，还有多少人去关注当时蒸汽机具体性能参数的提升？绝大多数人知道的是蒸汽机提升了生产力，人类社会第壹次出现了生产力的冗余，进而发生了商品的概念，并由此开启的工业革命改变了人类社会的发展进程。
相比关注AI技术本身，对于广大创业者而言，更需要思考的是，现今哪些行业如同18世纪的纺织小作坊一样，面临着在AI时代即将消失的命运，同时又将催生出哪些新的业态。
Agent可以看作是一个“学徒”
绿洲早在去年上半年就告知大家，Agent是这波AI的未来。抛开复杂的概念，Agent就是“学徒”。一个跟着你耳闻目睹的学徒，就是GPT（Generative Pre-Trained Transformer），随同着时间推移能将工作做得更好。很多时候，人们面对一些基本的问题，总是去架构一些玄而空的东西，反而忽视最底层的思考。
就好比公司招了一个实习生，不管能力、背景是怎样的，都需要两三个月去和老板熟悉。没有这个过程他无法一开始就知道老板的切实需求是啥，老板交给他一个文件意味着什么，该怎么处理。这和我们对GPT的练习是同样的事理。所以开始的时候，需要你给的描述越详细、越准确，才能得到越接近想要的结果。
也许许多人会觉得，如今的GPT还不够完善，我们时常会出现前言不搭后语，我们时常会出现逻辑上的错误。但逻辑推理只是一种世界观，我们的社会有时过于强调逻辑推理了，以至于让我们忘记了生命的本能。各位在选择另一半的时候有多少是通过做Excel或大模型选出来的？有多少创业开始的时候就已经计划得和给投资人的PPT一样了？更多的情景还是发现一个应该解决但没被解决的问题就开始行动了。
过去的软件是基于逻辑，GPT则是基于模仿。因此我们不要尝试用逻辑推理的世界观急于否定GPT。作为人类而言，生下来也木有逻辑和思考的能力，刚开始的学习就是通过模仿。
大模型发展是学徒的“教育体系”
Generative Pre-Trained Transformer中的Pre-Trained不是Pre-Training，说明大模型本身已经上过足够多的学，看过足够多的书，走过足够多的路，具备了比较好的常识。
对于创业公司而言，拿到的就是大模型公司培养好的学徒。不管公司招的人的背景咋样，如果能够带的好，都能很好的完成工作。
对于大模型公司而言，他们做的是把最卓越的“学生”源源不断输送到企业的手中。当然，不同学校培养的“学生”有不同样的文化属性、基础能力和常识结构。
所以当一个创业公司利用GPT创业和大模型公司会发生竞争的疑虑是不存在的，因为本质做的其实不是同一件事情。一家企业会去和学校竞争么？显然不会，反而企业会希望学校能够把模型训练得越来越好。
大模型和AI创业公司之间的关系如同当前学校和企业之间的关系，只是今天我们还不能完全明确学徒到底能够做什么，大模型和AI创业公司之间的界限还非常模糊，但这个界限未来会越来越清晰。反过而言，如果大模型肩负起学徒的教育体系建设，当下对人的教育体系又该如何建设也将会是全世界共同要面对的一个挑战，大模型也推动我们每一个人去重新思考教育的意义。
最大化“自己”的核心能力
在将来的社会中，一个公司最大的价值在于能带出来啥样的学徒，能带出来多少学徒。被大模型公司训练过出来学徒天然是全球化的，没有语言和文化的隔离，所谓的全球化和出海未来也将消失。在这样的时代环境下，对于创业者而言，有没有对哪件事是的领会是全球可靠的，就会成为核心能力，把它提炼出来以某种方式教给你的学徒，它就能去服务全世界。
现在很多创业者面临一个问题，做出了AI工具可是没有人愿意付费，这个创业的起点就错了。假如你有能力去带出来一个非常强的学徒的，为啥不带着学徒去推翻那些依靠人力的生意？带出来的学徒是工具而不是目的，用你核心认知培养出来的学徒的目标是它能帮你一起去做一个生意。假如你有一个认知可以交给学徒，那你就可以复制出来无限个学徒，去最大化你的核心能力。将来的创业，甚至可能不是带着一两百个员工，而是一两百个虚拟的学徒。
未来一个特别大的机会是“乙方公司甲方化”。如果作为乙方，应该好好思考核心认知是啥，该如何用它来培养一帮学徒去做甲方的生意。当人人都有训练学徒能力的时候，人力外包服务市场本身会极大缩水。未来所有的行业都是科技行业，因为都要用到学徒，不然也会因为成本被推翻掉。
因此，越是线上沟通的行业，越容易先被GPT重塑，好比心理咨询、民事律师、客服等这些领域，变革已经开始。今天所有非接触行业都能用学徒的形式重新做一遍。
超越人的能力到超级创造者时代
如果把人看作是一个系统，这个系统有太多的局限性。首先是时空上的制约，好比一个人在这个时间点在一个地方做这件事，就不会同时出现在另外一个地方做另外一件事，造成一个人一生的输入和输出总量都是有限的。这也造就人类语言、文化、地域、风俗的不同。第贰，人类的输入范围也是极其有限的。我们能看到的可见光只是所有电磁波频谱中的一小段儿。第叁，人类的输出受限于心力。作为曾经的创业者，有时跟客户谈了一天之后心情愉悦，觉得还能再干8小时，有时和客户打了5分钟电话就觉得一天啥事情都不想干了。为啥？人的心力是有限的，和越不同频的交流，对心力的消耗就会越大。
但这些限制对于学徒而言，完全不存在。美国一个AI家庭教师项目后台的一条数据曾震撼到了我，一个16岁的高中生给这个模型说：“I am pregnant”，模型回答的第壹句是：“It's not your fault.” 假如是一个家长又有多少能够做到这样的回答？那一刻我意识到人类的心力太有限了，甚至不能把耐心留给那些我们真正爱的人。
利用学徒比人类更大的输入、输出带宽，每个人可以把自己的长板去无限放大，带到不可思议的高度，人类将进入一个超级创造者的时代。
未来，当一个学徒读完了钱学森所有的笔记之后，会不会模仿出一个70%的钱学森？如果有1000个70%的钱学森在同一个平台里对话和思考，有没有可能发生过之前压根没有想象到的处理问题的思路和方法。
学徒将率领人类社会进入到一个新的科技爆发阶段，不只是今天看到的AI、 区块链 、AR/VR、生物科技，本质是源源不断的智能体造成生产力的大爆发，造成科技文明的跃迁式发展。