GPT-4比人类更懂融资！AI企划书让VC疯狂打call

你敢信，一份由AI写的融资企划书，竟然引发VC疯狂追捧！

甚至有VC投资人当场承诺，愿意给这份由GPT-4生成的企划书直接投资。

又一个用GPT赚钱的小技能，Get。

对此咱真不得不感叹一句：好家伙！

网友惊呼：这就是未来。

但也有网友开始担忧：说实在的，没有哪个工作是GPT取代不了的。

AI融资成功率是人类3倍

最近，美国金融咨询公司Clarify Capital搞了个有趣的实验。

他们准备了两份融资企划书，一份由GPT-4生成，一份由人类撰写。

然后召集了500人，其中投资人和企业老板各一半，让他们看了这两份融资企划书，并从中挑选值得投的。

目的就是看看AI写的融资企划书与人工写的，哪个能打动VC投资人，让他们愿意真金白银掏钱投。

而结果也着实让人大跌眼镜。

最终，80%的VC和企业主认为GPT-4生成的更有吸引力，只有39%倾向人类撰写的。

AI生成的融资企划书被投可能性是人类的三倍！

△图源：ZDNET

其中，77%的参与者认为AI生成的内容更出色且能更精准点出问题，76%的参与者觉得AI能更好阐述关键信息。

甚至有20%的投资人在看过AI生成的企划项目后，直接表示：愿意掏腰包投1万美元。

听闻此事的我 be like：钱就这么容易被GPT赚走了？？？

任何行业都Hold住

虽然，GPT-4生成的融资企划书被投资人和企业老板“偏爱有加”。

但事后研究人员还是想搞清楚，在不同领域行业，AI是不是能继续发挥高水准。

为此，Clarify Capital选择了科技、金融和营销这几个创投圈比较火的领域做实验。

结果，GPT-4不仅轻松拿捏，生成内容一如既往的高质。

在金融领域，88%的投资人和企业主认为GPT-4生成内容比人类撰写更有说服力。科技行业这一比例也高达70% 。

令人惊讶的是，即使是在不缺创意人才的营销行业，GPT-4也吊打人类，比例高达73%。

网友：以后就用AI融钱

自ChatGPT横空出世，AI取代人类的声音就不绝于耳。这次实验，再次让网友震惊，还能这么玩儿。

不禁让一票网友感叹：融钱这块，AI将可能取代人类。

也有网友质疑这次实验结果的真实性，犀利点出：GPT-4才推出几个月，你要是这么搞，那就把每次的prompt和GPT生成内容放出来，给大伙儿瞧瞧。

当然也有网友无私奉献，表示自己就在VC工作，一直用ChatGPT生成，并分享了自己Prompt的步骤。

OS：赶紧拿小本本记下来。

AI能不能取代人类不确定，不过用AI写融资企划书这事，已经有公司开始搞了。

成立于2020年的PitchBob，定位创投圈，在今年以前都是通过人工形式收费咨询，随着ChatGPT和AIGC大火，在2023年立马转型开始专注用AI生成融资企划书、商业推销邮件。

这是现在PitchBob网站首页画风，机器人、AI一应俱全，主打就是一个“人工智能”。

△图源：PitchBob

目前看来，各行各业没有哪个能逃得过GPT的“魔爪”。不过值得注意的是，虽然GPT能超快速的生成各种内容，但从质量来说，无法保证次次生成都优质。

但无论怎样，AI提高生产率这件事，在GPT身上已经是不争的事实。

看完GPT这次融钱的大胆试验，你作何感想？觉得靠谱吗？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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