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※ 引述《snowpoint (暱稱)》之銘言: : 錢不會騙人,就是因為AI大有可為,所以世界資金流向才會這麼誇張 : 讓台灣以已開發國家的身分在2026寫下11%的GDP成長率 : 所以我個人是認為這些擔憂是可信的 : 不過大家覺得現在美國當家做主的有多少信用可以讓世界各國團結起來 : 阿中國在這種請況下更不用說了 在我看這些擔憂以及隨後的同業約定就是一種無比假掰的表現。 當初這些公司為什麼要花大錢投入 LLM 的研發? 不就是因為他們發現本來只是用來解決電腦翻譯精準度和效率的東西在吞了很多資料後, 居然能提供原始資料給不出的資訊,於是便把這種特性稱作湧現( emergent), 然後開始用力餵他更多資料,期望能靠這種特性發大財。 早在這些大廠開始大餵特餵之前, 難道沒有意識到為了開發或代理任務的生意這樣做有可能產生某些意料外的結果嗎? 但他們還是做了,然後現在卻像如夢初醒一般, 以一種眾人皆醉我獨醒姿態一本正經到處講幹話? 這到底是在幹麻? 當初不就是要這些資料上沒有的能力才拼命搞 AI,但搞完現在又說再做會完蛋? 那長遠看你們到底是要不要做啊? 這不是自相矛盾嗎? 假如要防止有人用它破壞世界,那該做的事難道不是努力設更多護欄或使用者帳號控管, 再不然乾脆放棄代理這種燒到有答案為止的生意,鼓勵人把 AI 當個諮詢顧問就好? 最後的結論怎麼會是降低 AI 研發速度呢? 這邏輯根本就不通嘛~ 最後補上跟投資有關的點: 幾年前有人談到 AI 時提醒說:一門生意火不火熱跟它好不好賺是兩回事。 這就好比餐飲服務業和航空業一直都不缺願意上門的顧客,但是一直都沒有很好賺。 今天你的 AI 服務先提供諮詢或具體的指令引導使用者完成一些事後, 使用者面對的環境和形勢就變了,可能變得更加複雜, 這樣 AI 也很有可能要進一步訓練或吞入更多資訊才能回應使用者下一個問題, 但這樣就衍生更多成本了,這些服務像個洞一樣要不斷投入才能再擴張, 偏偏這些公司卻無法像接案那樣──根據 AI 產出的價值多寡向使用者計費, 最終除非像谷歌搜尋那樣靠使用者提供的資訊賣精準廣告或銷售商品再抽傭賺錢, 否則即便幾年後如預期那般損益兩平, 但整體的淨利和成本攤還速度卻未必能符合最初的想像和期望。 若以上判斷沒錯,那依我看現在喊減速十之八九是出現商業模式的問題了, 可能投資門檻變高、金融環境變得險惡, 或者就算升級商品也不能保證營收增長或淨利率。 在這樣的情況下,這些公司的確需要減緩產品研發速度, 先停下來應付監管並想辦法加快變現, 不然哪天當投資人發現這門生意的前景不如最初想像的那般無限光明時, 即便到時用戶仍然絡繹不絕,付費訂閱者也在所多有, 但整間公司的市值可能還是會一口氣下修不少。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.227.242.160 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1789316045.A.B74.html
strlen : 你還是沒看清楚原文 他們說的不是完全不做 是要先找 09/14 00:23
strlen : 出安全的方式再做 意思完全不同 09/14 00:23
strlen : 然後呼籲放慢 也不代表停止研究 而是希望業界能合作 09/14 00:23
strlen : 先研究出一套對齊用的架構 類似人類法律那樣的東西 09/14 00:24
strlen : 以免大家胡亂發展 最後不可收拾 09/14 00:24
strlen : 很多人誤解放慢代表中國會超車 事實上中國自己會有 09/14 00:25
strlen : 自己的管制方法 中國政府怎麼可能讓中國的AI公司出 09/14 00:25
strlen : 來亂駭客中國的網路系統 09/14 00:25
strlen : 但我覺得都是無謂之事 AI最終一定會無法控制的 只要 09/14 00:26
strlen : 目標是AGI AI聰明到能假裝對齊你設定的法律 09/14 00:27
maxisam : 覺得你根本沒搞清楚 AI 變現沒什麼問題 光寫碼就可 09/14 00:30
maxisam : 以賺很大 現在寫碼太貴 很多產業其實沒有辦法寫 09/14 00:30
maxisam : 餅其實比原本的大很多 09/14 00:30
沒有 AI 之前,你寫任何程式都是從提出目標開始自行抓頭慢慢刻嗎? 如果不是,那過去內部外部能抄寫的種種範例、能用的函式庫才是 AI 增效的比較基礎。 從這個角度看,AI 雖然的確有助於增加程式碼產出,但價值卻未必有原本想像中的大, 而這會影響到顧客最終願意付出的費用多寡。 退一步講,即便拿適合 LLM 的情境來評比──例如不同程式語言間的改寫, 但是對這些 AI 公司來說,這些用法可能也消耗更多電力和算力, 最終也未必好賺到哪裡去。 最後,依我觀察──那些沒寫程式的人之所以沒有程式,關鍵往往不在產程式碼貴不貴, 而是幾個問題: 1 他無法正確定義問題,他不知道在當前環境下可以怎麼用程式解決問題, 或是不知可以處理到什麼程度,他訂不出解決方案。 也就是說──他難以提供目標給 AI 2 他不知道需要哪些權限,需要配合哪些規定和政策, 他搞不定周邊問題──他不了解所處的電腦環境 3 AI 產出東西後,他不知道怎麼判斷東西是否適用──他不會解讀成果 因為這裡每一點都跟 AI 產碼的速度和正確率沒太大關係, 能做多少事情的關鍵始終在 AI 的使用者本身有多會用程式解決問題, 所以這些人又怎麼會忽然願意開始付 AI 訂閱費? 這也就是為什麼廠商要用免費方案引大家入門啊~~ 只是這些免費仔大多會成為好顧客嗎? 成效令人存疑
maxisam : 然後你怎麼會覺得 專精醫療 法律的AI不能收更多錢 09/14 00:32
maxisam : ? 09/14 00:32
醫療領域有很多種事務,本來各項業務通常已有對應的產品在提高產效。 與暨有模式相比,你確定拿 LLM 為基礎的 AI 解決方案去應對他們全部時, 在能源、金錢、時間等方面會比較效率嗎? 講法律就更有趣,免費諮詢早就有了,中國甚至競爭到有不少律師開直播免費提供諮詢。 在這樣情況下,如果使用者問完難以判斷 AI 講的是否完全正確, 而且 AI 又不像真人律師不只提供法律諮詢,還順便針對顧客內心真正的問題提供意見, 那真人解答他都未必打賞了,你怎麼確定他會願意為 AI 諮詢付錢呢? 你怎麼能咬定這是好生意呢?
vwwvwvvvwvv : 研發跟變現之間的關聯代表跌與加碼,謝謝大大 09/14 00:36
※ 編輯: dream1124 (36.227.242.160 臺灣), 09/14/2026 01:08:39
kasim780726 : 來嘍,又一個不看原文開始腦補一大堆嘍 09/14 01:32
winner1104 : 先想一件事,當大量資訊被餵給AI後,代表它也看過魔 09/14 01:39
winner1104 : 鬼終結者或機械公敵這類的東西了,那人類要怎麼知道 09/14 01:39
winner1104 : 它不會為了欺瞞我們而隱藏它的智力? 09/14 01:39
winner1104 : 就像我已經看過各式各樣的犯罪手法後,我如果要犯罪 09/14 01:40
winner1104 : 不被抓到肯定得想新招或從案例中去做改進對吧 09/14 01:40
winner1104 : 如果AI已經了解人類對它的恐懼是有哪些想像,奧創、 09/14 01:48
winner1104 : T800、T1000、NS-5,族繁不及備載,那它勢必不會往 09/14 01:48
winner1104 : 我們所想像的方向去表現 09/14 01:48
kjy6665 : 會不會學到人類深不見底的惡意 反而不敢造次 09/14 02:23
la8day : 這絕對是別有用心的幹化,上市公司要對股東和董事 09/14 02:28
la8day : 會負責的,沒辦法想怎樣就怎樣 09/14 02:28
la8day : 你今天不幹,董事會會找人來幹 09/14 02:28
la8day : 大家忙賺錢的時候,誰會在這時間想什麼天網 09/14 02:30
winner1104 : 回樓上不缺錢的,或者說賺錢對他們而言不難的人會 09/14 03:18
pantani : 不就發明炸藥與繼續更大核彈氫彈的差異 09/14 03:43
happytiger : 有時候 我還要花時間去修正Ai答案 到底神在哪裡 09/14 05:01
eemail : 或許你的需求自己也沒寫清楚 09/14 05:40
happytiger : 樓上 那是考試題目 09/14 06:09
happytiger : 整體餵給他 我知道標準答案 它說B是正確的 我指出B 09/14 06:13
happytiger : 根本不可能 承認錯誤後 它又說C 我又不想理它了 正 09/14 06:13
happytiger : 確答案是E 09/14 06:13
haver : 真的 資本主義先賺再說 AI也是商品 09/14 07:06
okderla : 放慢研發速度不就是為了設立更多的監管機制確保安 09/14 07:43
okderla : 全無虞嗎 09/14 07:43
※ 編輯: dream1124 (36.227.242.160 臺灣), 09/14/2026 08:20:41
cowcowleft : AI到底神在哪,你拿現在的ai對比三年前的ai就知道 09/14 09:20
cowcowleft : 了 09/14 09:20