由于，很多人在国内无法使用到ChatGPT，所以ChatGPT的垂类领域应用价值尚待挖掘，即使部分人已经感受到 ChatGPT 的魔力，但还无法琢磨它的深度。这篇文章中，前学而思PM和我们聊了聊教培行业中的ChatGPT能够得以应用「三大场景」，也提到了ChatGPT在其他行业的应用，希望能够给你带来启发。

近日，ChatGPT 已经成为了一个炙手可热的话题。ChatGPT 如何使用？ChatGPT 功能的天花板在哪里？随着国内外越来越多的公司将目光投向 ChatGPT 相关的产品开发，人们不由自主地会问出这些问题。毫无疑问，ChatGPT 的更新迭代，也会给教育行业带来前所未有的改变与突破。

多鲸邀请了前学而思 PM，现某学历上市公司增长 PM 卢晓勇，与大家共同探讨 ChatGPT 在教培行业的应用。他将会结合国内外 ChatGPT 发展现状以及行业前瞻，融合个人在教培行业深耕多年的实践经验，从现状、原因和方法多个维度与我们共同探讨。以下，是来自卢晓勇的分享（经多鲸编辑删减）

我是 Copi 的创办人之一，其实「Copi」这一个听起来「又酷又调皮」的名字，也和 ChatGPT 有着有趣的联系。Copi 的含义之一，即是「Copy from somewhere，to somwhere.」，ChatGPT 运作的基本逻辑，也是将海外互联网上的中外资料进行分解辨析，又以一定的逻辑组合展示给用户。所以当 ChatGPT 面向用户时，用户会有一种「既是我们又不是我们」的感觉。事实上，ChatGPT 是重组后的「我们」。Copi 团队正在努力做和 ChatGPT 相关的事情。近期，团队正在做基建。团队往后考虑向教培方向长期发展。

01 更像人的智能机器，ChatGPT 「不一般」

很多人都应该听说过 ChatGPT 的大名，但不一定都见过。区别于数据大模型，ChatGPT 仅提供给 B 端机构使用，C 端用户接触不到。ChatGPT 的开发者相当于是把 B 端使用的工具，通过 ChatGPT 官网给到了 C 端用户进行展示和体验的窗口，进而让用户深切感受到它的神奇能力。

ChatGPT 的主要功能是能够与人聊天，顺着用户的说辞，并给到具有逻辑性的回复，甚至部分语言表达超乎了人的想象。无论是畅聊哲学、历史还是任何事情，ChatGPT 都会给到用户非常棒的反馈。不过 ChatGPT 并非完美无缺，也有一些缺陷。由于 ChatGPT 积累的事实不充分，通常被视「focus on opinion not fact」。

市场上的聊天软件比比皆是，为何 ChatGPT 的横空出世让人们觉得如此振奋？这是因为，无论是从横向还是纵向做对比，ChatGPT 都有着极其突出的先进性。现在的聊天软件，无论是智能淘宝客服，还是其他地方的聊天机器人，并不是「很聪明」。他们只能就特定的问题进行机械化的回答，仅能处理简单的固定式交互。

举例来说，这类看起来并不是「很聪明」的机器人，聊天逻辑很简单，主要是将用户常见的问题进行收集并整理，当用户问问题时，系统通过关键词匹配语料库中的答案回答用户。因此，这类聊天机器人只能回答常见的问题，当用户的问题超出常规时，只能转向人工客服，不然可能会被「气死」。

从纵向来看，用户所能看到的机器人客服，它们的智能发展阶段也呈现出一种阶梯式的平缓上升。从前几年看到的斑马 AI课，到小猴AI课、小早、小鹿等等，机器人的智能化程度有在提高，但本质上仍然固定的业务框架下在玩一个猜标准答案的概率游戏。

而 ChatGPT 的成长速度相当惊人。从一二三代到如今的 GPT-4 版本，迭代速度之快。人们会发现，它是真的能听得懂人话，能够像人一样去思考，并能给出合乎逻辑的解答。

当 ChatGPT 这个产品诞生以后，人们就开始思考，如何使用这个超级智能的聊天软件进行更高效的工作。我们通过研究发现，ChatGPT 可以马上投入应用。大概有prompt、embedding、fine-tuning几种方式，现在比较笨的办法是，和它进行多轮的持续会话，让它达到你想要的事情，是个类似于prompt的方式。

比如说，你可以跟它说，「请帮我写一个社群入群欢迎语」，它马上会给你列出 1234 条。你还可以对他提出个性化的文本要求，比如添加表情、缩略文本、使用温暖的语气等等。此外，机构方还可以利用机器模型或者算法模型做一些批量的提示词，或是用 OpenAI 给出的一些接口去做模型的调优。而这些在 ChatGPT4 发布以后还会有多模态的变化，ChatGPT 将能够实现听懂「语音」、看懂「图片」，最终实现从对话文本到对话视频的过渡。

未来 ChatGPT 自身只会变得越来越像人，并具备人的思考模式和对话逻辑。

02 让人摸不透的魔力，ChatGPT的垂类领域应用价值尚待挖掘

然而，很多人在国内无法使用到 ChatGPT。由于海外的 open AI 公司禁掉了中国大陆和中国香港的 IP、手机号、银行卡、服务器等等，导致无法使用。我们大部分人是「只听楼梯响，不见人下来」。这主要是因为国际环境的影响。

为何用不了？我总结了四个方面原因。

1. 第一个原因在于，ChatGPT 没有进行本地化的适配，无法对一些少儿不宜的内容做过滤。
2. 第二个的话是我个人的推断。ChatGPT 网站可能没有在工信部做备案，因为中国的所有的网站都是要在工信部备案的。没有备案就无法被监管。
3. 第三个的话是当前看懂直播浪潮的投资者，主要还是以研发和产品为主，不太擅长运营和推广，所以导致很多使用 ChatGPT 研发的产品并没有被推广出去。
4. 第四个原因是，Open AI 现在还不太稳定。在近期，他们一次性封锁了中国的所有 IP，导致跟中国相关的二次开发基本宕机。用户的历史数据、有效会话的保存稳定性难以保证，服务不太稳定，导致用户体验下降，抑制了口碑传播和病毒式营销传播。尽管在国外 ChatGPT 两个月内用户量就过亿，但在国内并没有达到同样出色的效果。

不过，有些人即使能够接触到 ChatGPT，但他们却依然对此感到茫然。这其实很像 2012 年时候的移动互联网。当时有的人会问，为什么要把直板的诺基亚换成智能手机？直板的诺基亚四五天可以不用充电，待机时间超长，发短信然后打电话信号也不错，为何要去换成一个又笨又重又费电的智能手机？从这个角度看，两者最终实现的功能还是一样的。如果回头来看，智能手机在当时没有发挥其核心价值。

就像我们还未发现 ChatGPT 的核心价值一样。除了聊天以外，它还能做很多事情。只不过受限于多种因素，一方面是因为 Open AI 稳定性较差，仍需要开发者进行本土化适配。另一方面是 ChatGPT 面向垂类行业的商业价值还尚待发掘。当前 ChatGPT 仍以文本为主，图片和语音还在 beta 测试版本。文本所面向的人群相对于图片和视频来说，要求更高，门槛更高。

虽然大部分人已经感受到 ChatGPT 的魔力，但还无法琢磨它的深度。对于专业人士而言，他们在使用 ChatGPT 的时候会面临一些问题。

• 其一，ChatGPT 无法提供一些具体商用场景的拆解。
• 其二，用户有信息盲点，对此不了解。觉得它是很笨，只是初中生水平，心理会有一种「也就那样」，这里主要还是对 ChatGPT 不够了解，如果用画画比喻的话，他现在就是快完成的线框图，还没上色，但是主体框架已经搭完了，马上就会一眼就令人惊艳，现在还需要再多想一步才能体会到这种惊艳，目前给人的冲击确实不够简单直接，不够强冲击力。
• 其三则在于，ChatGPT 现在还只有一个母模型，细分的子模型需要垂直领域的公司去研发。

ChatGPT 和 OpenAI 大概率不会就某一个领域去深入，而是提供一个底层的基础应用，需要人们对其进行探索，挖掘它的真正价值。就像智能手机出世之时，已搭完了安卓的操作系统，并给到人们获取应用的办法。就差最后一步，使之从想象转为现实。

不过总的来说，大众对于新技术总是存在着期待与恐惧参半。新技术出现之后，其传播过程依据照罗杰斯的创新扩散理论，呈现一个曲线型的发展。理论将创新技术的采用者依次列为：创新者——早期采用者——早期大众——晚期大众——落后者。目前ChatGPT在国内的渗透率还远远没有达到预期的阶段，尚处于初级的「创新者」阶段，他们会对新技术的出现感到欣喜若狂，好像回到了十年前移动互联网出现时的状态。

此外，由于 ChatGPT 扎实的生产技术和进步速度是可见的，更加刺激了这类人对它的追捧。如果元宇宙的底层逻辑是区块链，是一种协议，一种模式，那么 ChatGPT 对于行业的革新而言其效果可以誉为一次工业革命。在 ChatGPT 的背后隐藏着巨大爆炸性的生产力。

甚至还会有些人会对 AI 不断增长的功能感到非常恐惧。然而，适度的焦虑不是坏事。因为世界上确实存在着一部分的公司使用 AI 后裁减了员工规模。这也是一种迭代。旧的职业会随着新技术的出现逐渐被淘汰，随之也会有新的职业诞生。

当有诸多垂直领域的从业者涌入 ChatGPT 领域之后，会有更多的白领工作被淘汰，但也会伴随着新的空白区域需要人力去填补。中国每年都会增加近千万的毕业生，进入社会后，这个社会依然是正常轮转的。有些人选择就业，有些人选择打工。就业岗位的动态平衡已经是一个司空见惯的事实。所以我们要做的是精进自己的能力，让自己变得不可替代。

03 ChatGPT：重塑教培行业的「三大场景」

正如前面所说，ChatGPT 必然会给各行各业带来巨大而深刻的行业变革。当我们把目光方向教培行业时，我准备用三个场景的重塑与升级概括它带来的影响，分别是：增长场景、运营场景和课堂场景。

我们先从增长场景说起。

目前教培行业的增长手段有两个，一个是投放+销转，一个是商务合作+销转。在这两个场景中，我们要实现用户的增长，就要与用户进行强接触，最终实现目标用户的转化，筛选出适合的服务人群。而从获取客户——电话销售——微信私域——用户过滤的增长转化过程，是有一套成熟的标准作业流程的。而ChatGPT在逐渐学习这个过程之后，能够一步步的将步骤拆解再融会贯通，不断优化后最终复刻整个用户增长转化的过程，实现行业的增长。如果训练好ChatGPT的话，它能够做到与人类进行高达百次的多轮交互，将销售的工作代替70%-80%。

再说说运营场景，让我们以 K12 为例。

ChatGPT 在这个场景中可以扮演一个全知全能的辅导老师角色。ChatGPT 既可以实现常规化的大班教学，就常规问题和一般知识向人群进行基础的知识传授，也可以进行小班化个性教学，根据学生的个人特点定制学习方式。它甚至能够改变语言风格，与学生实现情感价值类的交互。而这可以大幅度降低 K12 的两大成本端之一。除了获取课程这一教学成本大头之外，还有一个大头即是辅导老师。ChatGPT 完全可以扮演千人千面的辅导老师，节约这一块的人力成本。

最后一个场景是课堂场景。

在实验网课时代，我们在讲究平效——即每平米的教室能够实现的经济效益。但是网课时代到来之后，课堂搬到了云端，我们又开始关注人效——优质的老师能够教育好的学生的数量。我们发现老师是一个稀缺资源。而ChatGPT打破了这个对老师要求的约束，它可以担任老师的角色。尽管和头部的老师的教学效果上仍然差距不少，但是ChatGPT完全有可能取代一般的老师，并成为辅助头部教师的称手工具。

教培行业的三个重要场景各有各的具体运用。当我们不断的训练 ChatGPT 去作垂直化的功能的时候，这个功能最终是一定可以实现的，需要时间的打磨。当如 ChatGPT 母模型做的足够好的时候，只会来得更快。

除了在教培的三大应用之外，ChatGPT 在其他行业的应用还体现在，广告、留学、情感疗愈及 AI 绘画与 AI 占卜等细分行业。

先说广告。

以我个人的经验判断而言，当下 ChatGPT 最具有商业化的应用前景，是程序化广告。因为广告迄今为止，依然是互联网的命根子，不论中国互联网还是海外互联网都是如此。广告占据了大公司的大部分的营收，所以一定会在这里去发力的。在我们现在的概念里，广告的投放有它的目标人群，设计者调查和分析了特定的人群的消费需求从而制作广告。而 ChatGPT 能做到给每一个人一种单独的广告素材，根据用户数据设计独一无二的广告词。从一对多到一对一，这种触达的强度，完全和传统的分群广告营销有所不同。随着 GPT-4 的发展，多模态的 ChatGPT 甚至能设计出精美的广告图片，它的使用上限是无穷的。

其次是留学。

留学生在寻找合适的留学中介时往往要付出高额的费用。然而中介的主要作用——择校和写文书，ChatGPT在一定程度上都能实现。而同时，ChatGPT能针对海外留学生的语言需求设计出定制化的英语教学课程。ChatGPT的英语非常native（本土化的），可以大幅度帮助学生提高听说读写的能力。

再是情感疗愈。

同理，情感疗愈的倾诉师的角色也可以由 ChatGPT 来扮演。与此同时，ChatGPT 还可以过滤掉传统人工倾诉时会带来的隐私风险。在模型不断的迭代和优化之后，最终能够实现客户群的心理咨询的转化，就像 K12 低成本、高频触达的逻辑。整个运营成本会降下去，并且安全性大大提升。如果这个行业继续演化的话，很有可能在4P理论的基础上重构整个行业的商业逻辑。

最后一个是 AI 绘画与 AI 占卜赛道。

其实去年已经引起了一波很大的议论。但这个赛道的玩家统一面临着一个问题，白嫖玩家居多，订阅用户偏少，导致 ROI 打不平。但是今年随着 ChatGPT 的概念介入，引入AI占卜的玩法，会强化用户的付费动机，从而实现用户和营收的双赢。

04 制衡资本，道路尽头「天下为公」

最后的一部分想跟大家聊一聊几个有趣的问题。让我们从 ChatGPT 的缘起开始吧。这个故事可以简述为：一群从谷歌走出来的人，发明了一个产品来制衡谷歌。

谷歌公司的口号全称是「完美的搜索引擎，不作恶」（The perfect search engine, do not be evil）。谷歌的口号在业内评价甚高，甚至擅于追逐利益。

早在 2013 年左右，谷歌收购了一家叫 Deep Mind 的人工智能公司，并将这种技术牢牢掌握在自己公司的手上。而制作 OpenAI 的这一批人，初衷是需要去制衡一下谷歌，让他不作恶，运用自己的个人情怀对资本主义进行调整和修正。ChatGPT 的股权结构非常独特，它的利润是有上限的。它获取回报的速度趋于 Open AI 的一个盈利速度的。这意味着说到最终，ChatGPT 的路线会逐渐偏向公益化。

我们一直在追问，资本主义对生产资料的占据是否足够合理、是否有过当行为，是否占据了过多的回报。而 ChatGPT 的模式能够重新塑造这种代际之间积累的不平等关系。给资本主义一个改良方案，通过做大这个平台，然后去给到中小公司更多的机会。此外，还可以通过去支持、鼓励内部的人，然后去做 open AI 类似的东西，去让平台之间去相互制衡，防止新的产业垄断，给普通人一个比较可以预期的未来。

最后一个问题时是有关于中国的发展的。大家应该多关注中国技术发展的卡脖子问题，以及百度文心一言的数据质量库的问题。其实在中国也有很多大型互联网公司在效仿国外做出超越世代的产品，但是在创新这一块始终有能力的欠缺，这是值得我们思考并为之奋斗的。

以上这些是基于我个人的一些思考和看法，通过基础的证据来源跟大家进行分享和交流。也期望着这个行业不断的深入发展，真正找到一个属于我们的交流的环境，达到最好的结果。