因為宮鬥戲延遲了 2 個月，OpenAI 的 GPT Store 今日（1月11日）凌晨終於上線。
它的主要作用，是幫用户找到更加有用和流行的 GPTs，也讓開發者們賺點真金白銀。
如果你還不太瞭解 GPTs，可以把它們理解為 ChatGPT 的自定義版本。
我們無需寫代碼，用自然語言對話，就可以製作一個擁有專屬技能的 ChatGPT，比如「精通數碼的媒體主編」，同時它們又有聯網、作圖等內置功能。
為了讓 GPTs 在「角色扮演」時更專業，我們可以上傳文件，或者調用第三方 API，讓它們訪問更多外部數據和服務。
GPTs 開發者們已經想着如何和 OpenAI 分錢，但體驗下來可以發現，GPT Store 目前最大的意義其實是，讓 AI 對於普通用户來説，變得更加好用。
初級的 AI 版 App Store，好用但不夠驚豔
乍看起來，GPT Store 確實有些像手機上的 App Store。
每週，GPT Store 推薦幾個精選 GPTs，類似 App Store 的「編輯精選」，同時也會曬出人氣最高的 GPTs，類似 App Store 的排行榜。
除了 ChatGPT 官方出品，GPTs 的類別還包括製圖、寫作、編程、教育、效率、研究分析、生活方式等。我橫看豎看只見「生產力」三個大字，不必擔心玩物喪志。
GPT Store 上線第一週，被精選的是以下 6 個 GPTs：
創建 GPT 的門檻低，也意味着脱穎而出更難。官方青睞有加的 GPTs，究竟有什麼過人之處？
簡單來説就是「資歷比較老」，大多數都調用第三方的 API，創建者本身是個團隊，有自己的網站等成熟服務。
Canva 由同名的平面設計工具 Canva 出品，除了提供設計建議，更重要的是導航作用。
我一開始誤解了它的用途，跟它説我整理好了 AI 公司因為版權問題被告的信息，按照「被告」「起訴原因」「原告」等分類發給它，請它幫我生成一張清晰的圖表。
然而，Canva 不能在當前頁面一鍵生成，它只能根據我的需求，和 Canva 官網交互，查找合適的模板，提供模板的縮略圖讓我點擊，跳轉到 Canva 官網進行設計。
我三番兩次地勸它幫我在當前頁面生成，但它就是不鬆口不動搖不理睬，誠摯邀請我用用 Canva，讓人懷疑它有什麼「拉新」指標。
一度人氣最高的論文 GPT「Consensus」，同名網站本就有論文查找功能。
當我提問「用多鄰國學語言為什麼讓人上癮，請給出一篇文獻綜述」，它在每段開頭總結了要點，並在要點後給出了具體的文獻和跳轉鏈接，寫稿不怕沒靈感了。
服務初高中生的 CK-12 Flexi，像海外版的「作業幫」，我找個初中題庫把題幹輸進去就有答案，它還總在結尾提醒我，「親，CK-12 網站有更多的學習資源哦」。
查找徒步等運動路線的「AllTrails」，圖文並茂，事無鉅細，列出地點、簡介、難度、海拔、長度、預計完成時間等細節，還能滿足遛狗等個性化需求，也和自己的官網緊密關聯。
「夾帶私貨」給自己拉新情有可原，實踐還證明，被官方推薦的 GPTs 也不一定靠譜。
當我讓 Books 推薦中世紀的奇幻小説，書名和作者張冠李戴，「幻覺」仍然是生成式 AI 繞不開的問題。
6 個 GPTs 裏讓我覺得最有意思的是可汗學院的 Code Tutor，這家非營利教育機構從 2022 年起就和 OpenAI 合作，這次 OpenAI 推薦它的 GPTs 也不意外。
Code Tutor 像一位耐心又温柔的老師，授人以魚不如授人以漁，不直接幫你編寫代碼，而是幫你解決編程遇到的困難，不怕你提蠢問題，總以問句結尾，關心你聽懂了沒。
當我提出想做一個「番茄時鐘」，Code Tutor 掰開揉碎了講解步驟，啓發我一步步思考。當我提出想看參考答案，它也會給我示範，但還是鼓勵我自己動手，很適合初學者入門。
除了訂閲 GPT-4 需要 20 美元，使用 GPTs 本身是免費的。製作 GPTs 的用户怎麼賺錢還是個謎，具體方案將在第一季度推出，先針對美國的創建者們，目前只知道和互動量有關。
雖然 GPT Store 和 App Store 類似，集成了海量的應用，但它的收入模式更像短視頻或音樂軟件，不是自己為應用定價，而是根據創作者分成拿到報酬。
並且 GPT Store 也並不像 App Store 那樣，有詳細的介紹、演示以及用户評價，我們能看到的只是名字、圖標以及簡介。
完整體驗下來，這次的 GPT Store 不算特別「顛覆」。
我們還是在 GPT Store 搜索需要的 GPTs，然後把它們保留在側邊欄，是我們去找應用，和平時在 App Store 搜索和下載 app 差不多。
有些 GPTs 不如功能齊全的 app 好用，擔任提供建議的配角，實際操作還得跳轉網站完成。但 GPTs 畢竟依靠 AI 大模型，有些還接入了自己的數據庫，比 GPT-4 的答案更對口和全面，也更貼合人設和性格。
其實，更理想的形態應該是，直接在 ChatGPT 裏輸入需求，後台調出相應的 GPTs 解決具體的問題，在一次回答裏能夠調用多個，讓應用來找我們。
所以，GPT Store 只是剛剛敲響大模型 App Store 時刻，期待後續生態的完善。
AI 的技術平權時代，人人都是產品經理（嗎）
自從 GPTs 發佈，懂代碼的不懂代碼的都捲起來了。
OpenAI 統計，短短 2 個月，用户已經創建超過 300 萬個 GPTs。另外，GPTs Hunter 等野生 GPTs 推薦網站，也收錄了 10 萬數量級的公開 GPTs。
然而，「開發」門檻低了，被「抄襲」的門檻也低了。
外有科技巨頭的大模型「套殼」，內有個人製作的 GPTs 相互「借鑑」。
在 GPT Store 搜索，很可能找到同名的或者功能相似的 GPTs，連頭像也如出一轍。
因為一些用户會套取 GPTs 的提示詞，然後自己照貓畫虎再做一個，GitHub 還有項目專門收集被破解的 GPTs 提示詞。
這次 OpenAI 新增了人工和自動審核功能，用户也可以舉報 GPTs，或許可以殺殺「東施效顰」的氣焰。
無論如何，單純靠提示詞和內置功能的 GPTs 很可能朝生暮死，讓 GPTs 調用 API、接入更高質量的數據庫才是護城河，普通用户和開發者也在這裏有了區分。
開發者們卷生卷死，但對於普通用户們來説，GPTs 進一步降低了提示詞的門檻，直接上手使用就行。
其實，ChatGPT 的能力已經非常強大，什麼問題都可以用人話問問它，但當我們完成一件具體的事情時，效果不一定盡如人意。
舉個例子，讓它翻譯一篇英文報道，很可能出來的是生硬的翻譯腔，以前我們要用提示詞分步引導，請它先直譯再意譯。
但現在，已經有了不少專門提供意譯、語言更加流暢的 GPTs，我們甚至連提示詞都不用寫，把整篇文章粘貼進去，它就直接開始吐出結果。
所以在某種程度上，GPTs 製作者們承擔了一個 AI 開路先鋒的角色。
他們比普通用户更懂提示詞怎麼寫，更明白一個問題如何被 AI 解決，更懂怎麼控制 AI 的不靠譜，然後把 AI 包裝成一個個 GPTs，提供更加簡單也更加有用的服務。
普通用户們的任務，變成了怎麼更快地找到優秀的 GPTs。以前很多 GPTs 導航網站提供這個功能，按評分、分類等幫你排序，現在 GPT Store 也可以了，但還不夠豐富。
這次，OpenAI 總裁 Greg Brockman 還宣佈了一個消息，GPTs 現在可以從聊天中學習了，記住細節和你的偏好，但該功能還在測試中，「這是打造你個人 ChatGPT 的第一步」。
從個人的角度説，剛起步的 GPTs 也實現了 AI 創作的民主化，不管我們構造的 GPTs 複雜還是簡單，嘗試給出提示詞，上傳自己的數據庫，其實都是在 AI 時代不掉隊的努力。
往好處想，為自己省了時間，相當於從 GPT Store 賺錢了。
關於金錢的廝殺已經在暗處悄然發生。GPTs 雖然初出茅廬，但存在擠佔服務類似 GPTs 的初創公司的可能。
比如，《戀與製作人》等遊戲角色的 GPTs，可能打擊了 Character.AI 等定製二次元角色和聊天搭子的平台。地道口語練習的 GPTs，或許也能和網易有道打打擂台。
2023 年 12 月，OpenAI 宣佈用 GPTs 代替同年 5 月推出的 Beta 測試功能「插件」，並稱 GPTs 從插件中吸取了經驗。
GPTs 的「Actions」其實就是基於插件構建的，簡單來説就是調用一個或多個 API，實現更多自定義的操作，和外部數據或現實世界交互，比如連接到個人郵箱或者旅遊行業數據庫。
普通用户可以直接用別人的 GPTs，當成工作和生活的 copilot（副駕駛），而開發者們也可以通過編碼，將 GPTs 連接到外部數據或服務，讓 GPTs 向 agent（智能體）靠近。
目前最讓我驚歎的 GPT，還是 GPT 構建工具 GPT Builder——開發 GPTs 時和你對話的聊天機器人。
它本身就是一個 GPT，由 OpenAI 開發，同時又是 GPTs 的中樞。OpenAI 還將繼續完善它，同時服務於菜鳥和老手。
因為有了它，我們有了更多 GPTs，有了更多直接上手的 AI 功能。
GPTs 普及之後，創作者們能夠賺多少錢還不是很明朗，但可以肯定，人們檢索、獲知、處理信息的流程將會被重塑，總被暴擊的傳統搜索引擎，也將被容納在 GPTs 的生態裏。
就像 OpenAI 總裁 Greg Brockman 所説，過去完成一些事情，我們得在不同的應用程序之間切換，但 ChatGPT 是「一個建立在無數工具之上的統一語言界面」。
GPTs 的存在，讓創作者和用户的界限變得更加模糊，這可能是一個人人都是產品經理的時代，但也是一個難以做得更好的時代。
資料來源：愛範兒（ifanr）
它的主要作用，是幫用户找到更加有用和流行的 GPTs，也讓開發者們賺點真金白銀。
如果你還不太瞭解 GPTs，可以把它們理解為 ChatGPT 的自定義版本。
我們無需寫代碼，用自然語言對話，就可以製作一個擁有專屬技能的 ChatGPT，比如「精通數碼的媒體主編」，同時它們又有聯網、作圖等內置功能。
為了讓 GPTs 在「角色扮演」時更專業，我們可以上傳文件，或者調用第三方 API，讓它們訪問更多外部數據和服務。
GPTs 開發者們已經想着如何和 OpenAI 分錢，但體驗下來可以發現，GPT Store 目前最大的意義其實是，讓 AI 對於普通用户來説，變得更加好用。
初級的 AI 版 App Store，好用但不夠驚豔
乍看起來，GPT Store 確實有些像手機上的 App Store。
每週，GPT Store 推薦幾個精選 GPTs，類似 App Store 的「編輯精選」，同時也會曬出人氣最高的 GPTs，類似 App Store 的排行榜。
除了 ChatGPT 官方出品，GPTs 的類別還包括製圖、寫作、編程、教育、效率、研究分析、生活方式等。我橫看豎看只見「生產力」三個大字，不必擔心玩物喪志。
GPT Store 上線第一週，被精選的是以下 6 個 GPTs：
- AllTrails，推薦個性化的徒步路線。
- Consensus，搜索並綜合 2 億篇論文的結果。
- Code Tutor，「可汗學院」出品的代碼導師。
- Canva，設計演示文稿、圖標等。
- Books，讀物推薦指南。
- CK-12 Flexi，初高中數學和科學導師。
創建 GPT 的門檻低，也意味着脱穎而出更難。官方青睞有加的 GPTs，究竟有什麼過人之處？
簡單來説就是「資歷比較老」，大多數都調用第三方的 API，創建者本身是個團隊，有自己的網站等成熟服務。
Canva 由同名的平面設計工具 Canva 出品，除了提供設計建議，更重要的是導航作用。
我一開始誤解了它的用途，跟它説我整理好了 AI 公司因為版權問題被告的信息，按照「被告」「起訴原因」「原告」等分類發給它，請它幫我生成一張清晰的圖表。
然而，Canva 不能在當前頁面一鍵生成，它只能根據我的需求，和 Canva 官網交互，查找合適的模板，提供模板的縮略圖讓我點擊，跳轉到 Canva 官網進行設計。
我三番兩次地勸它幫我在當前頁面生成，但它就是不鬆口不動搖不理睬，誠摯邀請我用用 Canva，讓人懷疑它有什麼「拉新」指標。
一度人氣最高的論文 GPT「Consensus」，同名網站本就有論文查找功能。
當我提問「用多鄰國學語言為什麼讓人上癮，請給出一篇文獻綜述」，它在每段開頭總結了要點，並在要點後給出了具體的文獻和跳轉鏈接，寫稿不怕沒靈感了。
服務初高中生的 CK-12 Flexi，像海外版的「作業幫」，我找個初中題庫把題幹輸進去就有答案，它還總在結尾提醒我，「親，CK-12 網站有更多的學習資源哦」。
查找徒步等運動路線的「AllTrails」，圖文並茂，事無鉅細，列出地點、簡介、難度、海拔、長度、預計完成時間等細節，還能滿足遛狗等個性化需求，也和自己的官網緊密關聯。
「夾帶私貨」給自己拉新情有可原，實踐還證明，被官方推薦的 GPTs 也不一定靠譜。
當我讓 Books 推薦中世紀的奇幻小説，書名和作者張冠李戴，「幻覺」仍然是生成式 AI 繞不開的問題。
6 個 GPTs 裏讓我覺得最有意思的是可汗學院的 Code Tutor，這家非營利教育機構從 2022 年起就和 OpenAI 合作，這次 OpenAI 推薦它的 GPTs 也不意外。
Code Tutor 像一位耐心又温柔的老師，授人以魚不如授人以漁，不直接幫你編寫代碼，而是幫你解決編程遇到的困難，不怕你提蠢問題，總以問句結尾，關心你聽懂了沒。
當我提出想做一個「番茄時鐘」，Code Tutor 掰開揉碎了講解步驟，啓發我一步步思考。當我提出想看參考答案，它也會給我示範，但還是鼓勵我自己動手，很適合初學者入門。
除了訂閲 GPT-4 需要 20 美元，使用 GPTs 本身是免費的。製作 GPTs 的用户怎麼賺錢還是個謎，具體方案將在第一季度推出，先針對美國的創建者們，目前只知道和互動量有關。
雖然 GPT Store 和 App Store 類似，集成了海量的應用，但它的收入模式更像短視頻或音樂軟件，不是自己為應用定價，而是根據創作者分成拿到報酬。
並且 GPT Store 也並不像 App Store 那樣，有詳細的介紹、演示以及用户評價，我們能看到的只是名字、圖標以及簡介。
完整體驗下來，這次的 GPT Store 不算特別「顛覆」。
我們還是在 GPT Store 搜索需要的 GPTs，然後把它們保留在側邊欄，是我們去找應用，和平時在 App Store 搜索和下載 app 差不多。
有些 GPTs 不如功能齊全的 app 好用，擔任提供建議的配角，實際操作還得跳轉網站完成。但 GPTs 畢竟依靠 AI 大模型，有些還接入了自己的數據庫，比 GPT-4 的答案更對口和全面，也更貼合人設和性格。
其實，更理想的形態應該是，直接在 ChatGPT 裏輸入需求，後台調出相應的 GPTs 解決具體的問題，在一次回答裏能夠調用多個，讓應用來找我們。
所以，GPT Store 只是剛剛敲響大模型 App Store 時刻，期待後續生態的完善。
AI 的技術平權時代，人人都是產品經理（嗎）
自從 GPTs 發佈，懂代碼的不懂代碼的都捲起來了。
OpenAI 統計，短短 2 個月，用户已經創建超過 300 萬個 GPTs。另外，GPTs Hunter 等野生 GPTs 推薦網站，也收錄了 10 萬數量級的公開 GPTs。
然而，「開發」門檻低了，被「抄襲」的門檻也低了。
外有科技巨頭的大模型「套殼」，內有個人製作的 GPTs 相互「借鑑」。
在 GPT Store 搜索，很可能找到同名的或者功能相似的 GPTs，連頭像也如出一轍。
因為一些用户會套取 GPTs 的提示詞，然後自己照貓畫虎再做一個，GitHub 還有項目專門收集被破解的 GPTs 提示詞。
這次 OpenAI 新增了人工和自動審核功能，用户也可以舉報 GPTs，或許可以殺殺「東施效顰」的氣焰。
無論如何，單純靠提示詞和內置功能的 GPTs 很可能朝生暮死，讓 GPTs 調用 API、接入更高質量的數據庫才是護城河，普通用户和開發者也在這裏有了區分。
開發者們卷生卷死，但對於普通用户們來説，GPTs 進一步降低了提示詞的門檻，直接上手使用就行。
其實，ChatGPT 的能力已經非常強大，什麼問題都可以用人話問問它，但當我們完成一件具體的事情時，效果不一定盡如人意。
舉個例子，讓它翻譯一篇英文報道，很可能出來的是生硬的翻譯腔，以前我們要用提示詞分步引導，請它先直譯再意譯。
但現在，已經有了不少專門提供意譯、語言更加流暢的 GPTs，我們甚至連提示詞都不用寫，把整篇文章粘貼進去，它就直接開始吐出結果。
所以在某種程度上，GPTs 製作者們承擔了一個 AI 開路先鋒的角色。
他們比普通用户更懂提示詞怎麼寫，更明白一個問題如何被 AI 解決，更懂怎麼控制 AI 的不靠譜，然後把 AI 包裝成一個個 GPTs，提供更加簡單也更加有用的服務。
普通用户們的任務，變成了怎麼更快地找到優秀的 GPTs。以前很多 GPTs 導航網站提供這個功能，按評分、分類等幫你排序，現在 GPT Store 也可以了，但還不夠豐富。
這次，OpenAI 總裁 Greg Brockman 還宣佈了一個消息，GPTs 現在可以從聊天中學習了，記住細節和你的偏好，但該功能還在測試中，「這是打造你個人 ChatGPT 的第一步」。
從個人的角度説，剛起步的 GPTs 也實現了 AI 創作的民主化，不管我們構造的 GPTs 複雜還是簡單，嘗試給出提示詞，上傳自己的數據庫，其實都是在 AI 時代不掉隊的努力。
往好處想，為自己省了時間，相當於從 GPT Store 賺錢了。
關於金錢的廝殺已經在暗處悄然發生。GPTs 雖然初出茅廬，但存在擠佔服務類似 GPTs 的初創公司的可能。
比如，《戀與製作人》等遊戲角色的 GPTs，可能打擊了 Character.AI 等定製二次元角色和聊天搭子的平台。地道口語練習的 GPTs，或許也能和網易有道打打擂台。
2023 年 12 月，OpenAI 宣佈用 GPTs 代替同年 5 月推出的 Beta 測試功能「插件」，並稱 GPTs 從插件中吸取了經驗。
GPTs 的「Actions」其實就是基於插件構建的，簡單來説就是調用一個或多個 API，實現更多自定義的操作，和外部數據或現實世界交互，比如連接到個人郵箱或者旅遊行業數據庫。
普通用户可以直接用別人的 GPTs，當成工作和生活的 copilot（副駕駛），而開發者們也可以通過編碼，將 GPTs 連接到外部數據或服務，讓 GPTs 向 agent（智能體）靠近。
目前最讓我驚歎的 GPT，還是 GPT 構建工具 GPT Builder——開發 GPTs 時和你對話的聊天機器人。
它本身就是一個 GPT，由 OpenAI 開發，同時又是 GPTs 的中樞。OpenAI 還將繼續完善它，同時服務於菜鳥和老手。
因為有了它，我們有了更多 GPTs，有了更多直接上手的 AI 功能。
GPTs 普及之後，創作者們能夠賺多少錢還不是很明朗，但可以肯定，人們檢索、獲知、處理信息的流程將會被重塑，總被暴擊的傳統搜索引擎，也將被容納在 GPTs 的生態裏。
就像 OpenAI 總裁 Greg Brockman 所説，過去完成一些事情，我們得在不同的應用程序之間切換，但 ChatGPT 是「一個建立在無數工具之上的統一語言界面」。
GPTs 的存在，讓創作者和用户的界限變得更加模糊，這可能是一個人人都是產品經理的時代，但也是一個難以做得更好的時代。
資料來源：愛範兒（ifanr）
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