GPT-5要来了:AI行业会发生哪些剧变？

02 挑战专家模型

除了上述特点外，OpenAI提交的文件中还提到：“GPT-5 可能还具备学习、分析、分类和回应数据的能力”。

从目前人工智能的发展趋势来看，这很可能是指GPT-5具备了类似智能体的主动学习能力。

而这样的能力，将会使GPT-5与以往只能被动地通过人类投喂数据，来学习新知识的模型相比，产生本质的区别。

具体来说，主动学习的能力，是指模型可以根据自身的目标和需求，自主地选择、获取和处理数据，而不是仅仅依赖于人类提供的数据。

这样可以让模型更有效地利用数据中的信息和知识，更灵活地适应不同的数据环境和任务场景，而不只是被动地接收和输出数据。

而这样的能力，在GPT-5面临一些比较陌生、垂直的领域时，就显得尤为重要。

一些特定的领域，比如医学、法律、金融等，通常有着自己特定的术语、规则和知识体系，对于普通的语言模型来说，可能难以理解和处理。

如果GPT-5具备了主动学习的能力，它可以自动地从网络上搜集和更新这些领域的相关数据，分析和分类这些领域的基本概念、重要原理和最新动态，以及回应这些领域的常见问题、典型案例和实际应用。

如此，可以让GPT-5更快地掌握这些领域的专业知识，更准确、高效地完成这些领域的相应任务。

而这一切，正是其迈向真正的通用大模型的关键。

因为如果GPT始终需要接入特定的“专家模型”，才能解决专业任务，那它就谈不上真正的“通用”。

因为这样会导致GPT对于不同领域和场景的智能能力存在差异和依赖，而且也会增加GPT与“专家模型”的沟通和协调成本，而不能保证在任何情况下都能实现高质量的服务。

此前，外媒 Semianalysis 就对今年3月发布的GPT-4进行了揭秘，曝光了OpenAI采用混合专家模型来构建GPT-4。

根据爆料，GPT-4 使用了16个混合专家模型 (mixture of experts)，每个有 1110亿个参数，每次前向传递路由经过两个专家模型。

然而，更多的专家模型意味着更难泛化，也更难实现收敛。

这是因为每个专家模型都有自己的参数和策略，往往很难协调一致，进而使得GPT难以平衡和“顾全大局”。

而在具备了主动学习的能力后，GPT-5将有可能利用多模态的理解和推理能力，以及知识图谱和数据库，来分析和理解获取到的数据，并通过聚类算法和分类器，对相关数据进行关联和归纳。

如此，GPT-5就能根据不同的数据环境和任务场景，有效地利用数据中的信息和知识。

03 取代更多工作

如前所述，在扫清了语言障碍，并以便捷的语音识别功能进入终端侧后，GPT-5将通过持续的主动学习能力，不断汲取不同场景、领域和模态下的知识，进而向着AGI的道路高速前行。

可以预见的是，当具备了这样强大“通用性”的GPT-5，开始向各领域扩散后，除了少数具有数据壁垒的行业（如医疗）外，大部分垂直领域的大模型，都将会逐渐黯然失色。

因为说到底，相当一部分专家或垂直大模型，本质上是某些企业算力、数据不足，无法高攀“通用大模型”，而不得不退而求其次的产物（这在国内尤为明显）。

倘若一个通用大模型，凭借强大的学习能力，就能够精通大部分行业，那谁又会愿意繁琐地在不同的模型之间切换，并为不同的模型承担多份训练、使用成本呢？

从这点上来说，专家模型逐渐被通用模型取代，是人类在通往AGI道路上一个不可避免的历史过程。

而与此相伴的另一个现象，则是更多细分的、琐碎的工作被取代。

因为在有了更强大的通用大模型后，人们将会发现，其实很多岗位的工作内容，是可以被合并、被统合的。

产品经理和数据分析师就是一个可能的例子。

例如，在一个新产品开发的项目中，GPT-5可以根据给定的产品概念或需求，从网络上搜索相关的市场调研、竞品分析、用户画像等数据，并下载到自己的内存中。

之后，它会通过自己的多模态的理解和逻辑推理能力，以及知识图谱和数据库，来分析和理解获取到的数据。

在得到了相应的数据，并将其进行分类和组织后，GPT-5就会通过语言理解能力，从对话系统的反馈中学习相关的营销策略、用户反馈等信息，并将其与给定的产品概念或需求进行比较和评估。

如此一来，产品经理和数据分析师这两个岗位，就被高效地“合并”了。

而在通往AGI的未尽之路上，这样被合并和取代的岗位，还有无数种。

因此，一个通用性更强的GPT-5，对人类而言，既是生产力进步的福音，但同时也是行业大地震的前奏。

到了那时，许多尚不具备通用大模型能力，又缺乏行业壁垒的企业，将会如沙子堆起的城堡一样，脆弱地倒下。

而更多普通的个体，面对不断被取代的岗位，将会更深刻地感受到时代的不确定性……

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