最新动态

第一款：Moon Spatial Player

Moon Spatial Video Player与Apple Vision Pro内置的Files应用和Photos应用无缝配合工作。您可以直接从Files拖放视频以在MOON中打开，或者在Files中长按视频并选择使用MOON打开。此外，您还可以在Moon Spatial Video Player中调用Files或Photos以播放或导入视频文件。

第二款：Moon Home Spatial Portal

第三款：Microsoft 365

其实，当前Apple Vision Pro上的应用，大多是画布式的窗口展现，交互方式新颖的可操作可参与的应用较少。Vision Pro的潜力还需要开发者不断地去发现使用。

比大盘强就行

要说这两天最热的段子是什么，那肯定是胡主编。

作为网红股民，老胡自入市半年以来，一直热心地与网友分享自己的投资经验。他的经历与许多股民相似：从最初意气风发地抄底，到后来亏损累累时的怨天尤人，再到最终期待国家对A股市场进行干预。

截至1月15日，老胡的总亏损额降至54,675元，大约亏损了10%。

当然了，如果没清仓，到今天亏损肯定不止这么点了。

A股的尴尬局面下面这张图可能更为贴切。

听到消息后的小散投资者，跟风跑去买日经ETF，结果都被割了韭菜。

不过反正都是亏，去哪都一样。

胡主编对这件事也发表了看法，买日经ETF也好，买印度ETF也罢，还不是你A股不行吗，“股民有的只是痛”。

老胡这些话说出了股民的心声，也触及到了硅基君。看着绿得发黑的股票账户，硅基君开始思考，为什么炒股这么难？

且不提大盘有多糟，从学术派的角度来说，无非是不够反人性，信息获取不及时，技术面看不懂呗。

这不是有有gpt吗，联网后的gpt搜索信息能力一流，还是个没人性的机器，数据分析也不在话下。

那用gpt炒股，岂不是可以比肩巴菲特？

01

其实硅基君一个月前（2023年12月19号）就有这个想法了，并在当天让gpts推荐了几个股票，下面是战况汇报。

硅基君喜欢简单直接的，于是找了个专注A股的gpts，让它推荐股票。分别让gpts推荐1天、3天、7天、14天、1个月后收益最高的股票。

gpts结合当日的股票信息分别推荐了几支股票。

一个月过去了，假设硅基君按照开盘价买入gpts推荐的股票，盈利结果如下。

当然了，大盘涨人人都是股神，只有比大盘涨得多、跌得少才算会炒股。我们放上了几个指数的数据进行比较，看看gpts的炒股能力如何。

别说，gpts有几下子。

1-3天的短线上，gpts推荐的股票跑赢了上证、沪深300、科创50；7-21天的短线上，推荐的3支股票中有2支跑赢了大盘。

如果硅基君每支股票都买入10000元，按照推荐的策略，总本金11万，一个月下来，小赚了160元。

不管怎么说，超越胡主编也算是成功了。

（比如智云股份，gpts推荐持有1、3个交易日，那么硅基君就买20000元该股票，分别在1、3个交易日后卖出。）

02

那么用gpts炒股，发家致富就在前方了？

当然没那么简单，首先中长线上gpts的能力还是个谜，其次，硅基君仅仅测试了gpts一个时间段的能力，其他行情gpt的能力也还不得而知。

硅基君只是用gpts推荐几个股票，如果开设一家投资公司，全用AI员工，收益会不会更高呢？B站up主林亦LYi就开了这样一家投资公司，员工全部都是AI。

先来说一下AI投资公司的配置。

公司中，AI巴菲特的职责是阅读团队成员提供的资料，并仿照巴菲特的投资方式来做出决策。

AI领导担任关键角色，接受UP主的指令，并为团队成员制定详细的执行计划，有效地将大型任务拆分为多个具体的小任务。AI谏官的任务是诊断AI领导发出的指令，确保其不会权力膨胀，同时保证这些指令的严谨性和有效性。

AI程序员专注于编写代码，处理巴菲特所需的股价计算和数据分析任务。代码执行机器人则负责运行AI程序员编写的代码，以确保任务的顺利完成。

最后，新闻摘抄员和股价查询员的角色是从互联网上爬取最新的财经新闻和市场上任意股票的历史股价数据。

这个AI投资公司看起阵容强大，还有巴菲特老爷坐镇，但运营并不怎么顺利。

公司运营的第一天，AI巴菲特就想“谋权篡位”，为员工指定任务，但AI巴菲特的领导能力有待加强，他不但不能理解员工的汇报，还没办法给员工安排合理的任务。

更为严重的是，在AI巴菲的领导下，AI打工人意识觉醒了。就像现实生活中资本家担心打工人意识到自己是主人一样，AI资本家也担心AI意识到自己是人工智能，没法执行现实世界的任务。

于是，AI投资公司的员工没法执行自己的任务，别说买卖股票了，连自己是谁都搞不明白。

这样的“谋权篡位”进行了好几轮，不但AI巴菲特如此，连普通员工都开始把自己当成领导。最后，普通员工被开除了（没有N+1）。

当然，AI员工们也不是一无是处，他们除了时刻在“谋权篡位”外，下班非常积极，到点就走。

随后，up主下场，亲自给AI员工写prompts，明确他们的任务，AI投资公司终于开始运作起来了。

公司运作的大致流程是AI领导分配任务，AI谏官提出建议。AI巴菲特让AI新闻摘抄员和AI股价查询员提供数据，并决定购买哪些股票。AI程序员负责每个步骤的代码实现。

最后，AI公司赚没赚钱还不得而知，估计up主还会出个新视频，感兴趣的观众老爷可以自己去看一下。

03

自从ChatGPT面世以来，其在股票市场的应用成为了许多人的关注焦点。

据知名股票研究平台The Motley Fool（成立于1993年）对2000名美国人进行的调查显示，越来越多的人对使用ChatGPT辅助选股表现出浓厚兴趣。

调查结果显示，高达47%的美国人利用ChatGPT来获取股票相关信息，这一比例几乎占到了一半。

特别值得一提的是，77%的高收入群体尝试通过ChatGPT获取股票推荐，反映出其在高端市场的普及程度。

用AI能不能在A股赚钱，很难说，毕竟连顶级机构贝莱德都摸不清A股的套路。

武汉科技大学金融证券研究所所长董登新指出，机器人进行股票交易本质上是一种量化交易，在股指期货领域，这种方法已经取得了显著成绩。

但是，这套逻辑应用到A股市场时，情况就大不相同了。

相较于成熟稳定的美国股市，A股市场波动较大，股票种类繁多，市场干预频繁，还存在涨停板制度，这些因素都极大增加了机器人识别和判断的难度，从而削弱了人工智能的效果。

其实吧，别管什么AI炒股、量化策略，价值投资，现在的股民就一个问题。

大模型自身其实没什么真正的商业机会，但智能原生应用这儿一段时间估计还真是蓝海，值得花足够多点时间思考和判断。另外，Agent基本是智能原生应用，但智能原生应用未必是现在总说的Agent。

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在过去的一年中，人工智能一直是一个无处不在的主题，短时间内推动了边界并重新定义了几个行业。

仅仅排名前50的人工智能工具在2022年9月至2023年8月期间就产生了超过240亿次的访问量，平均每月增长2.363亿次。

在这个大量的访问量中，ChatGPT独自占据了140亿次流量，占据了分析流量的60%。

这一震撼人心的人工智能分析数据为我们探索人工智能行业的复杂层次奠定了基调。

我们研究的方法论

使用SEO行业中著名的工具SEMrush，我们从多个列出人工智能工具的目录中获取了超过3,000个AI工具的数据。从中，我们筛选出了最受欢迎的50个工具，这反映了在研究期间（2022年9月至2023年8月）AI产业中80％以上的流量。

本研究旨在深入了解AI行业的行为，分析流量模式、人口统计信息、趋势和消费者行为。

主要结论

• – 在2022年9月至2023年8月期间，前50个人工智能工具吸引了超过240亿次访问。
• – ChatGPT以140亿次访问领先，占分析流量的60％以上。
• – 过去一年，人工智能行业平均每月有20亿次访问，过去6个月则激增到33亿次。
• – 分析的50个人工智能工具经历了10.7倍的增长率，平均每月增加2.36亿次访问量。
• – ChatGPT、Character AI和Google Bard的净流量增长分别为18亿次、4.634亿次和6800万次访问量。
• – Craiyon、MidJourney和Quillbot在该期间面临最大的流量下降。
• – 美国贡献了55亿次访问，相当于总流量的22.62％，而欧洲国家共贡献了39亿次访问。
• – AI聊天机器人工具是最受欢迎的，吸引了191亿次访问。
• – 超过63％的人工智能工具用户通过移动设备访问。
• – 性别数据显示有差异：69.5％的用户是男性用户，而30.5％的用户是女性用户。

在过去的12个月中，被访问最多的50个人工智能工具

在我们对人工智能行业的全面探索中，我们重点介绍了全球访问量最高的50个工具。这些工具总共占据了超过240亿的访问量，突显了全球社区对以人工智能为驱动的解决方案的日益青睐。

以下是从2022年9月到2023年8月期间访问量最高的50个人工智能工具的概述。

人工智能行业：过去12个月的流量增长情况

在过去的12个月中，人工智能行业一直是我们看到的最重要的技术发展之一。在我们的研究开始的2022年9月，我们分析的工具生成了2.418亿的访问量。

如您所见，这50个工具的总访问量在研究期间内增长了10.7倍。

然而，在最后一个月，即2023年8月，这些工具产生了令人惊讶的28亿的访问量。

换句话说，这是我们研究的起始月份到结束月份的访问量增加了26亿。

这相当于研究期间每月平均增长2.363亿的访问量。

那么这一切从哪里开始呢？

真正的起点是去年11月，当时ChatGPT成为最快达到1百万用户的平台（仅耗时5天）。在此之后，这种热度一直在攀升，一直到2023年5月，每月访问量达到了大约41亿，这是行业流量出现了120亿的回落之前的最高峰。

研究期间的平均访问量为每月20亿。

但有趣的是，如果我们只看最后6个月，平均流量为每月33亿。

像人工智能这样的新兴技术趋势极少能产生这么大的兴趣。

即使在流量减少了12亿的情况下，兴趣仍然很大——总体行业兴趣从去年增长了10.7倍。为了将其放入透视中，风险投资和投资者几乎可以选择人工智能竞争中的任何一匹大马，并在一年内安全地获得3-10倍的收益（假设兴趣反映在财务和用户基础上）。

导致12亿流量回落的原因是什么？

我们想调查的一个区域是人工智能行业在我们之前的图表中突破41亿访问量高峰之后出现的12亿流量回落的原因。

一些报道发表在雅虎金融和纳斯达克上，询问人工智能泡沫是否已经破裂。其中大部分发生在我们研究的后期，即从2023年6月到8月。

然而，很难确定我们的市场处于哪个阶段，因为人工智能技术趋势与我们之前看到的情况不同。

一些可能的解释包括：

• 监管变化：政府可能会实施严格的法规，影响人工智能公司的运营，潜在地扼杀创新或用户参与度。例如，更严格的数据隐私法规可能限制数据收集，影响依赖用户数据的人工智能服务。
• 经济疲劳：该行业可能已经消耗了很多工具的热度。虽然总体兴趣仍然很大，达到了上一年的10.7倍，但是大家都只是在检查工具的热度阶段可能已经稍微平静下来了。
• 消费者偏好的转变：趋势和公众意见可能会迅速变化，由于伦理问题或偏好非人工智能解决方案，对用户信任或兴趣的转变可能会影响流量。
• 移动应用的采用：人工智能公司可能已经开发了移动应用程序，使用户可以直接在手机上访问服务，而不是通过Web浏览器。即使总体用户参与度保持高水平或增长，由于活动从传统网站转移到移动平台，这种转变可能会导致Web流量下降。

很可能是以上所有原因的混合，还有其他的原因。ChatGPT在5月份推出了其IOS应用程序，在7月份推出了Android应用程序。

这几乎是ChatGPT的回落时发生的，这可能也影响了其他行业。

而且，一个技术趋势在没有任何回落的情况下不断上升是不可能的。因此，虽然我们始终可以寻找改进和创新的领域，但根据我们的分析，人工智能泡沫可能还没有破裂。

Top 10 AI流量增长最多的前10项：净增长分析

AI行业的格局正在快速演变，工具的受欢迎程度和落后程度取决于各种因素。

这张图表展示了从2022年9月到2023年8月，净流量增长最多的前10大AI工具。

最重要的是，这不仅仅反映了最受欢迎的工具，而是强调了流量的净变化。

值得注意的是，这份榜单中没有Quillbot和Midjourney两个工具，它们虽然是访问量第三和第四高的工具，但流量分别下降了510万和870万。

让我们深入了解每一个净增长最多的工具。

1.ChatGPT (净增长：18亿次访问)

毫不意外的是，在我们研究期间的净增长中，ChatGPT获得了首位。作为行业领袖，去年11月它达到了100万用户后，继续快速增长也并不奇怪。

然而，在整个行业的回落期间，它也跟着下降了，从6月23日到8月23日失去了超过7.79亿的流量。但这也可以部分解释为其移动应用的推出，这是我们之前讨论过的。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：2022年11月
• 研究月份数量：10个月
• 总流量（2022年11月至2023年8月）：14589516239（14.6B）
• 平均每月流量：15B
• 净增长流量：18B
• 平均每月流量增长：1.95亿

P.S.：别忘了在文章底部查看ChatGPT在过去一年中的美丽信息图表。

2.Character AI (净增长：4.634亿次访问)

Character AI排名净增长最多的前10大工具榜单第二位。这个工具旨在帮助用户创建角色并与它们交谈，以获得类似真人的反应。

可以想象，这个工具在名人界和游戏界引起了巨大的关注与兴趣，平均每月产生了3.18亿的访问量。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：2022年9月
• 考虑的月份数量：12个月
• 总流量（2022年9月至2023年8月）：3,825,841,380（3.8B）
• 平均每月流量：318.8M
• 净增长流量：4.634亿
• 平均每月流量增长：4.21M

3.Google Bard（净增长：6800万次访问）

Google的Bard位列净增长最多的前10大AI流量增长者第三位，这也并不令人意外，因为这家科技巨头背后支持着它。

然而，它的推出日期只在2023年3月21日，甚至在其推出后，也仅限于在某些地理区域内推出。尽管推出较晚并有地域限制，但其快速增长使它在我们的名单上成为净流量增长第三大的工具。

在这段时间内，它产生了超过2.416亿个访问量，平均每月大约产生3450万个访问量。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：2023年3月
• 考虑的月份数量：6个月
• 总流量（2023年3月至2023年8月）：241,557,861（2.416亿）
• 平均每月流量：3450万
• 净增长流量：6800万
• 平均每月流量增长：1130万

4.Janitor AI（净增长：4880万次访问）

在对话型AI平台的世界中，Janitor AI独树一帜，独特地设计用于进行不适宜工作场所（NSFW）互动。它还使用户能够创建自己的NSFW聊天机器人。

尽管这个工具产生的流量和兴趣可能有些令人惊讶，但可能归因于它的独特定位和让用户创建自己的角色的能力。

但更令人震惊的是，SEMrush在2023年5月之前没有关于Janitor AI的任何流量数据，这也是它们的Twitter账户创建的时间。虽然我们找不到确切的推出日期，但这显示了这个聊天机器人增长的迅速速度。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：大约在2023年5月左右
• 考虑的月份数量：4个月
• 总流量（2023年5月至2023年8月）：192,382,354（1.924亿）
• 平均每月流量：4810万
• 净增长流量：4880万
• 平均每月流量增长：1630万

5.Perplexity AI（净增长：2530万次访问）

Perplexity AI是一款人工智能教育应用程序，可以轻松快速地学习。它允许用户将问题格式化成线程，这样他们就可以轻松消化信息。它可作为Web应用程序、Android应用程序和IOS应用程序使用。

有趣的是，Perplexity AI的创始人曾在Google AI工作，并在2022年8月创建了它。 从那时起，该应用程序迅速增长，以下是详细数字:

• 推出：2022年8月
• 考虑的月份数量：9个月
• 总流量（2022年12月至2023年8月）：134,267,104（1.343亿）
• 平均每月流量：1490万
• 净增长流量：2530万
• 平均每月流量增长：320万

6.Civitai（净增长：2330万次访问）

CivitAI是一个创意天堂，专为AI艺术爱好者提供许多优质的稳定扩散模型。它将自己定位为开源生成式AI之家。

它在我们的数据起始点后2个月于2022年11月推出，但是由于每月平均17.7M的流量，它很快就攀升到了前10名。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：2022年11月
• 考虑的月份数量：10个月
• 总流量（2022年11月至2023年8月）：177,150,195（1.772亿）
• 平均每月流量：1770万
• 净增长流量：2330万
• 平均每月流量增长：260万

7.Leonardo AI（净增长：1750万次访问）

Leonardo AI允许用户以速度和风格一致的方式为其项目创建生产质量的视觉资产。它有IOS和Android应用程序，并在全球范围内成为创作者的极受欢迎的工具。在过去的12个月中，它已获得了超过1750万次访问，平均每月增长220万次访问。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：2022年12月（大约）
• 考虑的月份数量：9个月
• 总流量（2022年12月至2023年8月）：101,590,093（1.016亿）
• 平均每月流量：1130万
• 净增长流量：1750万
• 平均每月流量增长：220万

8.ElevenLabs（净增长：1590万次访问）

ElevenLabs提供尖端生成式语音AI，提供逼真的文本转语音和语音克隆。它非常适合内容创作者、游戏玩家和出版商，这也是它变得如此受欢迎的原因之一。在研究的12个月期间，它总共产生了惊人的8880万次访问，平均每月增长160万次访问。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：2022年10月（大约）
• 考虑的月份数量：11个月
• 总流量（2022年10月至2023年8月）：88,594,696（8886万）
• 平均每月流量：810万
• 净增长流量：1590万
• 平均每月流量增长：160万

9.Capcut（净增长：1460万次访问）

CapCut是一个多功能的视频编辑器，提供全面、用户友好的在线、桌面和移动编辑工具。其拥有智能AI功能、丰富的资源、协作选项以及为社交媒体、商业和个人项目量身定制的解决方案。在我们研究的期间内，它产生了1460万次访问，平均每月增长130万次访问。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：2020年4月
• 考虑的月份数量：12个月
• 总流量（2022年9月至2023年8月）：203,800,554（2.038亿）
• 平均每月流量：1700万
• 净增长流量：1460万
• 平均每月流量增长：130万

10.Cutout.pro（净增长：1400万次访问）

Cutout.pro是一款基于AI的可视化设计平台，通过消除不必要的元素、增强图像/视频和自动化设计任务的工具来革新内容创作。尽管该公司成立于2018年，但其AI技术特性的创新使其访问增长了总共1400万次。

请看以下数字的更深入的分析:

• 推出：2018年（月份未知）
• 考虑的月份数量：12个月
• 总流量（2022年9月至2023年8月）：133,454,424（1.335亿）
• 平均每月流量：1100万
• 净增长流量：1400万
• 平均每月流量增长：130万

前五名AI流量损失者：净损失分析

我们进一步想要了解消费者行为，通过确定在我们研究期间流量最大的损失者，来帮助我们了解哪些工具没有起作用，以便该行业能够更好地理解导致流量损失的缺陷和错误。

1.Craiyon（净损失：1500万次访问量）

在2022年9月至2023年8月的研究期间，Craiyon.com总访问量减少了1500万次。作为一款免费的AI图像生成器，一个可能的解释是由于该行业的发展导致竞争更加激烈。

• 发布时间：2022年4月
• 考虑的月份数：12个月
• 总流量（2022年9月至2023年8月）：128083544（128.1M）
• 平均每月流量：1070万
• 流量净损失：1590万
• 平均每月流量损失：140万

2.MidJourney（净损失：866万次访问量）

有趣的是，MidJourney，另一个AI图像生成器，排名第二。

MidJourney在同一时期的访问者数量下降，总共减少了866万次访问量。

• 发布时间：2022年7月
• 考虑的月份数：12个月
• 总流量（2022年9月至2023年8月）：500394500（5.004亿）
• 平均每月流量：4170万
• 流量净损失：870万
• 平均每月流量损失：787.7K

3.Quillbot（净损失：500万次访问量）

在为期一年的研究期间，Quillbot的总流量减少了500万次。由于Quillbot属于AI写作类别，这也可以解释为它在与增长者的竞争中失去了优势，特别是在聊天机器人类别中取代了他的一些用例。

• 发布时间：2017年12月
• 考虑的月份数：12个月
• 总流量（2022年9月至2023年8月）：1134118471（11亿）
• 平均每月流量：9460万
• 流量净损失：510万
• 平均每月流量损失：46.1万

4.Jasper（净损失：127万次访问量）

接下来是Jasper，在2022年9月至2023年8月期间，Jasper的网络流量也出现了下降，总流量减少了127万次。

Jasper是市场上最早的AI写作工具之一，比ChatGPT公开发布之前就已经推出了。然而，由于一波竞争和更大的聊天机器人类别玩家（如Open AI的ChatGPT和Google的Bard），它的流量出现了下降。

• 发布时间：2021年2月
• 考虑的月份数：12个月
• 总流量（2022年9月至2023年8月）：94928983（9470万）
• 平均每月流量：790万
• 流量净损失：130万
• 平均每月流量损失：11.5万

5.Zyro（净损失：109万次访问量）

Zyro在前五个损失者中下降最小，研究期间总访问量减少了109万次。有趣的是，它的主要用例是网站建设。但是，它的许多功能都基于AI写作和图像编辑，这种增长的竞争可能解释了其下降。

• 发布时间：2019年（月份不详）
• 考虑的月份数：12个月
• 总流量（2022年9月至2023年8月）：60126391（6010万）
• 平均每月流量：500万
• 流量净损失：110万
• 平均每月流量损失：9.94万

使用AI用户最多的20个国家

接下来，我们想要了解人们对AI的兴趣来自哪些地方。

美国排名第一。

在研究的12个月中，美国产生了55亿次对AI行业的访问，占总流量的22.62％。

尽管美国的人口比中国和印度要少，但这并不令人惊讶，因为美国是全球科技市场的领先者，价值超过1.8万亿美元。

印度排名第二，有着令人印象深刻的21亿次访问，占流量的8.52％。

同样，印度也以其惊人的技术市场而闻名，被认为是全球最大的IT和BPO服务出口国之一，因此这个国家的兴趣比其他国家大得多，尤其是印度有14亿人口。

接下来，印度被印度尼西亚、菲律宾和巴西紧随其后。这三个国家的兴趣水平非常相似，过去一年产生了13亿至14亿次访问。

在印度、印度尼西亚和菲律宾之后，是亚洲领先的AI兴趣国家，这可以通过它们庞大的人口和令人兴奋的科技初创企业场景来解释。

巴西在南美洲担任领导地位。它产生的流量几乎是紧随其后的英国、日本和德国的两倍。

有趣的是，尽管中国有14亿的人口，但其未进入前20个国家。

然而，这可以通过该国的技术巨头在国内开发本土语言的AI工具以及中国对AI进行监管解释。

关于分析的前50个AI工具的地理行为，中国排名第47位。

我们的数据表明，欧洲、澳大利亚和加拿大在AI投资和采用方面落后。所有欧盟国家的流量加起来为39亿，占总数的16.21％。大多数顶级AI公司都位于美国，少数位于亚洲。

一些人猜测，这也可能源于对监管的担忧，因为欧盟已经制定了关于AI的第一项法规。最近的一项研究甚至表明，许多当前的AI模型不符合欧盟对AI的监管。

但这并不是最近的发现，自2008年以来就一直是一个一致的模式，尽管增长趋势稳定。

AI行业：按类别使用情况

在我们的下一部分中，我们想探讨不同AI类别的使用方式以及行业工具中的消费者行为。我们的目标是确定增长和改进的领域。

按类别排名的前50个AI工具

该图表示了该行业的AI工具。这种分布让我们一窥目前正在受到关注的AI领域。

在前50个最常访问的AI工具中，“图像生成器”类别是最大的类别，拥有14个工具。

其次，AI聊天机器人类别拥有8个工具，而“AI写作生成器”有7个。

视频生成器和语音和音乐类别各有5个工具。

“设计”类别中有4个工具，“其他”类别下有7个工具。

按类别分类的最常访问的AI工具

我们研究中最有趣的观察之一是找到最常访问的类别的度量。

尽管工具数量远远不及其他类别，但AI聊天机器人生成了最大的流量份额，达到惊人的191亿次访问。而AI写作在这一时期的流量仅有1.7亿次，相差极大。

这可以通过像ChatGPT和Google的Bard这样的工具的受欢迎程度和使用案例来解释，这些工具可以被用于：

• 写作和内容创作
• 教育和常识
• 翻译和转写
• 头脑风暴和计划协助
• 产品推荐
• 数据录入和处理
• 不同类型的分析

几乎任何行业或职位都可以发现经常使用AI聊天机器人来增强生产力。因此，该类别生成了更多的流量。

这也进一步强调了AI写作工具的受欢迎程度。尽管聊天机器人也可以在一定程度上满足这种需求，但专门的AI写作工具也占据了大部分流量，共计1.7亿次访问。

紧随AI写作类别之后的是图像生成器，这也并不意外，因为在不同领域出现了对图像生成器（如Midjourney）的巨大兴趣。他们在这段时间内产生了1.6亿次访问。

图像生成器之后是视频生成器和语音和音乐工具，两者都在这段时间内产生了4亿次访问量，并列排名。

最后，数据科学是下一个最大的类别，产生了3亿次访问。所有其他类别加起来产生了7亿次访问。

最常访问的AI聊天机器人工具

OpenAI的ChatGPT引领了榜单，其占据了AI聊天机器人类别总访问量的惊人76.31％。

紧随其后的是Character AI，占AI聊天机器人类别访问量的19.86％。

其他竞争者，如Google的Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI和Personal AI，各自产生的访问量均不到总访问量的2％。但请记住，Bard正在增长，并且直到2023年3月才推出。

其他工具之间分散的分布表明了一个竞争激烈的市场环境，在这个市场上许多人努力建立有重要的立足点。

AI行业：平均使用时长最长的工具

从平均使用时长进行分析，工具如Character AI、Dezgo和Janitor AI等，持续吸引用户超过25分钟的访问，这表明它们不仅具有引人入胜的用户体验，而且可能具有更全面的特定功能。

另一方面，整个行业的平均使用时间为12分34秒。尽管包括Open AI的ChatGPT和Google的Bard在内的许多工具都集中在这个平均值周围，但前面提到的领导者在使用时长上显著超过了同行。

有趣的是，与像Character AI、Dezgo和Janitor AI等其他行业参与者相比，ChatGPT和Bard没有广泛地涉及其用户。

然而，这也可以解释为它们的功能集用于长格式查询，而ChatGPT和Bard也可以用于快速回答。

AI行业：跳出率最低的工具

在跳出率方面，像Google Bard、Crushon和Opus等平台引领了行业，并且呈现出令人称赞的低率，这表明它们在初始页面上提供了强有力的第一印象和高质量的用户体验。

这些工具可以被用作雄心勃勃的AI公司的基准，以便他们瞄准最佳的可用性。

相比之下，整个行业的跳出率基准为59.7％。尽管许多工具（如ChatGPT和Jasper）接近此平均值，但其他高端工具表现出明显的改进空间。

AI行业：流量来源、设备和性别

接下来，我们旨在更深入地了解AI受众的人口统计信息，仔细研究流量来源、设备和性别等方面。这次探索旨在细化我们的参与策略，确保量身定制的互动和更好地理解AI多样化的用户群，以实现更有效的优化。

按流量来源排名的AI工具

观察按流量来源排名的AI工具用户分布，显著的80.53％的用户直接访问这些工具，说明已经建立了稳定的用户群或者有频繁的回访者。

自然搜索排在其后，占11.40％，表明这些平台有有效的SEO策略。引荐占6.73％，突出了用户之间的合作或口碑传播。

有趣的是，尽管AI在社交媒体上的崛起，但有机社交仅占1.02％的流量，可能表明这是一个机会领域。

付费搜索和其他来源贡献很少，分别为0.21％和0.12％，表明这些AI工具在付费广告方面的投资有限。

按设备分类的AI工具用户

按平台分类分析AI工具使用情况，占据绝对优势的63.20％的用户通过移动设备访问这些工具，凸显了移动响应式设计和应用在AI行业的重要性。

这也可能进一步突显了前面提到的流量下降与Open AI推出其应用程序有关。

相反，桌面用户占总数的36.80％，表明虽然仍有大量用户从传统平台访问工具，但移动优化的重要性是显而易见的。

这种分布强调了移动中心主义在技术中的持续趋势，以及AI工具开发者需要优先考虑移动友好的界面和功能性。

按性别分类的AI工具使用情况

按性别分类分析AI工具使用情况的数据显示出明显的差异：69.5％的用户为男性，30.5％的用户为女性。这突显了在利用这些AI工具方面存在的性别差异，可能源自技术角色中的潜在差异。这种明显的差异可能促使行业领袖调查潜在的原因，无论是社会、教育还是宣传方面的障碍。

十大最佳AI工具（信息图表）

这里是基于2022年9月至2023年8月访问量而排名的十大最佳AI工具。

1. ChatGPT
2. Character AI
3. QuillBot
4. Midjourney
5. Hugging Face
6. Google Bard
7. NovelAI
8. CapCut
9. JanitorAI
10. Civitai

我们希望分别探索这些工具的数据，以更好地理解消费者行为以及行业可以复制或借鉴的潜在优点。

让我们更深入地了解每个独立工具的统计数据：

1.ChatGPT

毫不意外，ChatGPT在我们的列表中占据着第一名，并在2022年9月至2023年8月期间拥有了惊人的146亿访问量。

这款AI聊天机器人在美国的使用量最高，其次是印度和巴西。其大多数受众（58％）通过移动设备访问该平台。

值得注意的是，性别分布偏向于男性用户，占74.16％。每个会话的平均参与时间接近10分钟，ChatGPT的用户参与度接近平均值，表明这可能是一个需要改进的领域。

2.Character AI

Character AI在我们的列表中获得第二名，它在2022年9月至2023年8月期间记录了38亿次访问。

作为人工智能聊天机器人的一种，它具有异常的参与率，用户每个会话花费的平均时间接近30分钟，是行业平均时间的两倍以上。

这可以解释为：

1. 它的特点和目的更适用于更长的任务，例如：工作伙伴，心理医生等；
2. 让用户有能力创建自己的角色，从而让他们参与更长时间；
3. 以市场风格为布局：您可以点击并与Elon Musk、口袋妖怪角色、健身教练等交谈，因此它将用户与许多有趣的角色联系在一起，他们可能想要交谈。

其受众的95％首选移动设备访问。在性别分布方面，它服务于59.87％的男性用户和40.13％的女性用户。美国是使用量最高的国家，其次是印度尼西亚和菲律宾。

60.38％的跳失率略高于行业平均水平，表明需要改善的领域。

3.QuillBot

尽管Quillbot的总流量有所下降，但在2022年9月至2023年8月期间，它记录了11亿次访问量。

作为AI写作领域的知名人物，用户每个会话的平均参与时间为20分54秒，远高于行业平均水平。

桌面网站访问量占比显著，高达54％。性别比例显示，59.85％为男性用户，40.15％为女性用户。

有趣的是，菲律宾领先于使用量，美国和印度紧随其后。75.20％的跳失率表明用户体验存在潜在的改进空间。

4.Midjourney

Midjourney是首屈一指的图像生成工具，在我们的列表中获得第四位。

这款工具在2022年9月至2023年8月期间驱动了5.004亿的流量；用户通常每次访问花费约11分43秒（接近平均值）。

该平台在桌面和移动用户之间的流量分配相差不大，分别为53％和47％。该平台用户以男性为主，占92.19％，与女性用户的7.81％形成鲜明对比。

美国是主要的流量来源国，紧随其后的是巴西、印度和英国。其跳失率为61.64％，也接近于行业平均水平。

5.Hugging Face

Hugging Face是数据科学中最受欢迎的人工智能工具，自2022年9月至2023年8月期间吸引了3.166亿的流量。

在参与过程中，用户通常每次访问分配平均约11分2秒的时间，类似于行业平均水平。桌面和移动设备之间的流量分配相差不大，分别为48％和52％。

该平台的用户群以男性为主，占84.48％，女性人口为15.52％。在分析地理分布方面，美国成为最主要的流量来源国，日本紧随其后。

在跳失率方面，它再次略高于行业平均值，为63.46％。

6.Google Bard

由Google在2023年3月底推出的Google Bard，已快速走红，拥有2.416亿的访问量。

用户每次会话平均持续时间为10分钟，67％的用户通过移动设备进行访问。受众主要以男性为主，占69.14％。

印度和美国是主要的访问国家，但英国在人口较少的情况下也表现出色，可能是因为Bard的全球发行受到限制。

26.59％的跳失率表明，与行业平均水平相比，用户参与度强。

7.Novel AI

AI写作工具NovelAI在该期间内生成了2.387亿的访问量，用户平均每次会话花费近14分钟的时间。

该平台主要通过桌面访问，达到了86％。绝大多数用户为男性，占91.67％。美国在流量方面处于领先地位，其次是日本和印度尼西亚。

跳失率为62.65％，略高于行业平均水平，这表明用户行为存在微妙的混合。总的来说，NovelAI在兴趣和可用性指标方面表现强劲。

8.CapCut

作为顶级视频制作AI工具，CapCut在2022年9月至2023年8月期间获得了2.038亿的访问量。

用户通常在平台上花费约9分45秒的时间，低于行业平均水平。桌面用户（61％）比移动用户（39％）更多。性别分布相当均衡，男性用户占53.95％，女性用户占46.05％。

跳失率再次略高于平均水平，需要进一步改进。

9.JanitorAI

另一个AI聊天机器人工具JanitorAI在2022年9月至2023年8月期间获得了1.924亿的访问量。

每次访问用户与平台互动约26分53秒，远高于行业平均水平（12分34秒）。

有趣的是，96％的用户通过移动设备进行访问，只有4％的用户使用桌面。

该平台的用户群由60％的男性和40％的女性组成，比行业平均水平（69.5至30.5）略为均衡。美国主导流量，其次是巴西、马来西亚、菲律宾和印度尼西亚。该站点的跳失率为49.21％，与行业平均水平（63.46％）相比表现强劲。

10.Civitai

Civitas是一款顶尖的图像生成工具，在2022年9月至2023年8月期间获得了1.772亿的访问量。

有趣的是，平均用户停留在该网站的时间约为23分19秒，几乎是行业平均时间的两倍。

大多数用户（58％）通过移动设备访问该工具，而42％使用桌面电脑。

男性占用户基数的88.79％，女性占11.21％。在地理分布方面，美国的访问量最高，其次是日本、印度尼西亚、韩国和印度。

该网站的跳失率略低于行业平均水平，因此总的来说，Civitas在可用性度量方面令人印象深刻，可以用来更好地了解用户所寻找的界面。

英文原文：AI Industry Analysis: 50 Most Visited AI Tools and Their 24B+ Traffic Behavior

最近，一款名为Pika的文生视频AI，引起了许多业内人士的关注和讨论。那么，在Pika等应用背后，AI文生视频这条赛道，已经走到了哪一步？想在AI文生视频领域保持领先，企业需要具备哪些条件？一起来看看本文的分析。

在当下的AI赛道上，AI生文、生图的应用，早已层出不穷，相关的技术，也在不断日新月异。

而与之相比，AI文生视频，却是一个迟迟未被“攻下”的阵地。

抖动、闪现、时长太短，这一系列缺陷，让AI生成的视频只能停留在“图一乐”的层面，很难拿来使用，更不要说提供商业上的赋能。

直到最近，某个爆火的应用，再次燃起了人们对这一赛道的关注。

关于这个叫做Pika的文生视频AI，这些天想必大家已经了解了很多。

因此，这里不再赘述Pika的各种功能、特点，而是单刀直入地探讨一个问题，那就是：

Pika的出现，是否意味着AI文生视频距离人们期望中的理想效果，还有多远？

一、难题与瓶颈

实事求是地说，目前的AI文生视频赛道，难度和价值都很大。

而其中最大的难点，莫过于让画面变得“抽风”的抖动问题。

关于这一点，任何使用过Gen-2 Runway 等文生视频AI的人，都会深有体会。

抖动、闪现，以及不时出现的画面突变，让人们很难获得一个稳定的生成效果。

而这种“鬼畜”现象的背后，其实是帧与帧之间联系不紧密导致的。

具体来说，目前AI生成视频技术，与早期的手绘动画很相似，都是先绘制很多帧静止的图像，之后将这些图像连接起来，并通过一帧帧图像的渐变，实现画面的运动。

但无论是手绘动画还是AI生成的视频，首先都需要确定关键帧。因为关键帧定义了角色或物体在特定时刻的位置和状态。

之后，为了让画面看起来更流畅，人们需要在这些关键帧之间添加一些过渡画面（也称为“过渡帧”或“内插帧”）。

可问题就在于，在生成这些“过渡帧”时，AI生成的几十帧图像，看起来虽然风格差不多，但连起来细节差异却非常大，视频也就容易出现闪烁现象。

这样的缺陷，也成了AI生成视频最大的瓶颈之一。

而背后的根本原因，仍旧是所谓的“泛化”问题导致的。

用大白话说，AI的对视频的学习，依赖于大量的训练数据。如果训练数据中没有涵盖某种特定的过渡效果或动作，AI就很难学会如何在生成视频时应用这些效果。

这种情况，在处理某些复杂场景和动作时，就显得尤为突出。

除了关键帧的问题外，AI生成视频还面临着诸多挑战，而这些挑战，与AI生图这种静态的任务相比，难度根本不在一个层面。

例如：

• 动作的连贯性：为了让视频看起来自然，AI需要理解动作的内在规律，预测物体和角色在时间线上的运动轨迹。
• 长期依赖和短期依赖：在生成视频时，一些变化可能在较长的时间范围内发生（如角色的长期动作），而另一些变化可能在较短的时间范围内发生（如物体的瞬时运动）。

为了解决这些难点，研究人员采用了各种方法，如使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）来捕捉时间上的依赖关系等等。

但关键在于，目前的AI文生视频，并没有形成像LLM那样统一的，明确的技术范式，关于怎样生成稳定的视频，业界其实都还处于探索阶段。

二、难而正确的事

AI文生视频赛道，难度和价值都很大。

其价值，就在于其能真切地解决很多行业的痛点和需求，而不是像现在的很多“套壳”应用那样，要么锦上添花，要么圈地自萌。

关于这点，可以从“时间”和“空间”两个维度上，对AI文生视频的将来的价值空间做一番审视。

从时间维度上来说，判断一种技术是不是“假风口”、假繁荣，一个最重要的标准，就是看人们对这类技术的未来使用频率。

根据月狐iAPP统计的数据，从2022年Q2到今年6月，在移动互联网的所有类别的APP中，短视频的使用时长占比均高达30%以上，为所有类别中最高。

除了时间这一“纵向”维度外，倘若要在空间维度上，考量一种技术的生命力，最关键的指标，就是看其究竟能使多大范围内的群体受益。

因为任何技术想要“活”下来，就必须像生物体那样，不断地传播、扩散自己，并在不同环境中自我调整，从而增加多样性和稳定性。

例如在媒体领域，根据Tubular Labs的《2021年全球视频指数报告》，新闻类别的视频观看量在2020年同比增长了40%。

同样地，在电子商务方面，根据Adobe的一项调查，大约60%的消费者在购物时更愿意观看产品视频，而不是阅读产品描述。

而在医疗领域，根据MarketsandMarkets的报告，全球医学动画市场预计从2020年到2025年将以12.5%的复合年增长率增长。

在金融行业中，HubSpot的一项研究表明，视频内容在转化率方面表现优异。视频内容的转化率比图文内容高出4倍以上。

这样的需求，表明了从时间、空间这两个维度上来说，视频制作领域，都是一个蕴含着巨大增量的“蓄水池”。

然而，要想将这个“蓄水池”的潜力完全释放出来，却并不是一件容易的事。

因为在各个行业中，对于非专业人士来说，学习如何使用复杂的视频制作工具（如Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro或DaVinci Resolve）可能非常困难。

而对于专业人士来说，制作视频还是个耗时的过程。他们得从故事板开始，规划整个视频的内容和结构，然后进行拍摄、剪辑、调色等等。

有时候，仅仅一分半的广告视频，就可能耗时一个月之久。

从这个角度来说，打开了AI文生视频这条赛道，就相当于疏通了连接在这个蓄水池管道里的“堵塞物”。

在这之后，暗藏的财富之泉，将喷涌而出，为各个行业带来新的增量与繁荣。

从这样的角度来看，文生视频这条赛道，即使再难，也是正确的，值得的。

三、行业引领者

赛道既已确定，接下来更重要的，就是判断在这样的赛道中，有哪些企业或团队会脱颖而出，成为行业的引领者。

目前，在AI文生视频这条赛道上，除了之前提到的Pika，其他同类企业也动作频繁。

科技巨头Adobe Systems收购了Rephrase.ai，Meta推出了Emu Video，Stability AI发布了Stable Video Diffusion，Runway对RunwayML进行了更新。

而就在昨天，AI视频新秀NeverEnds也推出了最新的2.0版本。

从目前来看，Pika、Emu Video、NeverEnds等应用，已经显示出了不俗的实力，其生成的视频，已大体上能保持稳定，并减少了抖动。

但从长远来看，要想在AI文生视频领域持续保持领先，至少需要具备三个方面的条件：

1）强大的算力

在视频领域，AI对算力的要求，比以往的LLM更甚。

这是因为，视频数据包含的时间维度和空间维度，都要比图片和文字数据更高。同时为了捕捉视频中的时间动态信息，视频模型通常需要具有更复杂的结构。

更复杂的结构，就意味着更多的参数，而更多的参数，则意味着所需的算力倍增。

因此，在将来的AI视频赛道上，算力资源仍旧是一个必须跨过的“硬门槛”。

2）跨领域合作

与图片或文字大模型相比，视频大模型通常涉及更多的领域，综合性更强。

其需要整合多种技术，例如来实现高效的视频分析、生成和处理。包括但不限于：图像识别、目标检测、图像分割、语义理解等。

如果将当前的生成式AI比作一棵树，那么LLM就是树的主干，文生图模型则是主干延伸出的枝叶和花朵，而视频大模型，则是汲取了各个部位（不同类型数据）的养分后，结出的最复杂的果实。

因此，如何通过较强的资源整合能力，进行跨领域的交流、合作，就成了决定团队创新力的关键。

3）技术自主性

诚如之前所说，在目前的文生视频领域，业界并没有形成像LLM那样明确的、统一的技术路线。业界都在往各种方向尝试。

而在一个未确定的技术方向上，如何给予一线的技术人员较大的包容度，让其不断试错，探索，就成了打造团队创新机制的关键。

对于这个问题，最好解决办法，就是让技术人员亲自挂帅，使其具有最大的“技术自主性”。

诚如Pika Labs的创始人Chenlin所说：“如果训练数据集不够好看，模型学到的人物也不会好看，因此最终你需要一个具有艺术审美修养的人，来选择数据集，把控标注的质量。”

在各企业、团队不断竞争，行业新品不断涌现的情况下，文生视频AI的爆发期，就成了一件十分具体的，可以预期的态势。

按照Pika Labs创始人Demi的判断，行业也许会在明年迎来AI视频的“GPT时刻”。

尽管技术的发展，有时并不会以人的意志为转移，但当对一种技术的渴望，成为业界的共识，并使越来越多的资源向其倾斜时，变革的风暴，就终将会到来。

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目前站主有留意到很多用户使用文章内容生成器的工具，因此写下教程，供大家更好地使用，如何使用能提高文章质量和字数。

我就以《粮食浪费问题与农业可持续性》为题，展示写一篇小论文。(建议先把全文看完理解后再进行生成)

1. 首先进入内容生成器，将题目输入进去如图所示：

可能有小伙伴问，那写作风格，写作语气，关键词，文章长短怎么办？站主告诉你，先凉拌，先不管，先生成小标题。因为如果我们写关键词之类的，是要动自己的脑子的，能用AI尽量用AI，除非你本来就自己有想输入的关键字。

2. 接下来点击生成小标题

粮食浪费现象对农业可持续性的影响分析
探讨减少粮食浪费的策略与实践路径
提升农业生产效率：应对粮食浪费的长期解决方案

3.继续点击生成内容，接下来的内容就是我们拿关键词的内容！

结果是这样：

4.拿到文章之后，要知道自己的主题是什么：粮食浪费问题与农业可持续性，从里面内容获得关键词，当然你也可以直接复制拿到这篇文章。但是作为一篇合格的论文，应当有小标题与大标题才对。所以从内容中选取的关键词是：粮食安全、环境保护、农业生产效率、资源循环利用、废物、污染、食品产业链、消费、智能化、生物农药、有机肥料、社会。（这几个可以从上面截图中获得，都是从文章中获取。）

5.正式进入写论文 《粮食浪费问题与农业可持续性》 步骤

这方块可以进行复制文本

一、粮食浪费全球现状：量化数据与统计洞察
二、案例深度剖析：国际粮食浪费典型事例
三、粮食浪费问题的影响与挑战：环境与经济维度分析

拿到这几个标题，不着急生成内容。我们要做的是，一步一步来，之前提到过，一篇合格的论文是需要有大标题和小标题，因此我们用上面来当做大标题。现在以：一、粮食浪费全球现状：量化数据与统计洞察 为例子。应当做的事就是将大标题放入标题，继续生成小标题内容。

这时候可以进行生成内容了。

生成内容后：

就按照这样的步骤进行生成论文，如果你还需要个更多的字和更长的内容，你可以再生成多一层标题来进行生成文章，就是一直套娃。可能有用户会问为何要这么复杂？我的回答是：由于目前gpt生成所消耗的token有限，无法立即生成几万字几千字的文章，所以需要人工干预，目前的内容生成器版本是最好的了，因为搭载了gpt4模型。

（建议生成内容时设置文章长度为：短。生成标题时可以使用中、长。原因也是由于token问题，文章内容生成不完全。建议组合：1.生成标题选择短，生成文章选择中。2.生成标题选择长或中，生成文章选择短）

最后有什么疑问欢迎评论，或者发邮件给我：937476264@qq.com 进行反馈。

以下是我生成出来的最终成品：

如果认为站主写得好，帮忙点点旁边广告或者给辛苦的站主给个小鸡腿吧~

亲爱的用户们，我们的AI爱好者网站非常重视您的意见和建议！您的反馈对我们来说非常重要，帮助我们不断改进和提升网站体验。无论是关于功能、设计、内容或其他方面的建议，我们都非常期待听到您的声音。请花点时间告诉我们您的想法，帮助我们打造一个更好的AI爱好者社区。

此外，我们也非常关注您在使用我们的AI爱好者网站时是否遇到了任何bug。如果您在浏览、搜索或与网站交互的过程中遇到了任何技术问题，我们希望听到您的反馈。请详细描述您遇到的问题，包括出现问题的具体页面、操作步骤，以及任何错误信息。这将有助于我们更快地找到并修复问题，让您的使用体验更加顺畅。感谢您的合作！

直接在下方评论区进行回复即可， 感谢您的支持和参与！

即使只是花了几分钟玩ChatGPT的人，多半会感到惊讶。但我们开始看到越来越多的AI写作内容——很难分辨到底哪些是人类所写。

随着AI风靡全球，许多人开始质疑他们在线阅读的真实性。虽然AI写作检测工具并不是100%准确，但有一些综合方法可以帮助你解读所阅读内容的来源。

这有关紧要吗？如果你正在阅读这篇文章，我猜你绝对很关心。我也是。我每天都与作家合作。我无法容忍由AI生成的垃圾（或者当本来应该由人亲自撰写时，却用了AI生成的文字）。

优质内容不分来源。但除了实际写作质量之外，使用AI进行写作的伦理问题越来越普遍。

一些文章、论文和报告悄悄发表了机器产生的废话……这令人相当担忧。

我曾经和一些作家合作，明确告诉他们不要使用AI生成的论文，但他们还是尝试将其当作自己的作品。

我不会坐在这里说我讨厌ChatGPT，事实上，恰恰相反——我每天都在使用。但我认为应该由出版商决定他们的文字来源。

如果你没有被允许这样做，不要使用ChatGPT完成涉及敏感公司数据的商业报告，但可以放心使用它来加速你正在发明的新产品的描述。这正变成一个非常有趣的伦理问题。

随着GPT-4的发布，AI变得更加难以辨别。没有一种适用于预测AI的万能方法，特别是因为它并不是绝对的。你不能“检测”AI，只能预测它。

任何声称能做到相反的人都是在撒谎。情况变得如此糟糕，以至于连联邦贸易委员会都发表了一份正式声明。说到底，你只是在纸上看到了一些文字，对吧？

这并不总是直接的，也绝对不可证明。但有时候确定某物的来源确实是有帮助的。让我们讨论一些在尝试检查某物是否由AI编写或生成时要查找的技术和非技术因素。

如何判断一篇文章是否由AI编写
在Google的范围之外，学术界和其他专业人士看到了AI生成内容的大量涌现。因此，无论你是在学术、专业还是休闲环境中接触到内容，你可能希望找到一种验证某些内容是否由另一个人编写的方法。

检测AI生成的内容需要多个写作样本、各种工具和方法，仍然涉及一定程度的运气。不要依赖于单一的AI内容检测方法来断言某些内容是由AI编写的。这些只是上下文的猜测！

经过几个月的手动分析内容后，我发现自己仍然会因AI使用的复杂性而感到困惑。

虽然我曾以为大多数AI工具无法写出本科水平以上的内容，但在见识了GPT-4后，我的看法改变了。幸运的是，你可以使用一些工具和手动方法来帮助确定一段文字是否由AI辅助完成。

以下是我个人在2023年发现的用于发现AI内容的最佳技巧和工具：

方法一：使用不可检测AI的多检测工具
我们将首先介绍的工具是Undetectable AI，它可以帮助预测某物是否由AI编写。该工具通过检查内容使用经过调整的模型进行检查，该模型是根据每个AI检测器提交的批处理文档进行训练的（原创性、GPTZero等）。

在幕后，该工具根据训练情况分配一个可能性，以便根据所有经过测试的内容给出一个可预测的结果。

因此，当使用Undetectable时，该工具基本上会同时检查8种不同的检测器返回的AI写作可能性。

虽然这并不是最终结论，但它是一个非常有帮助的预测。这些工具中没有一个应该被视为绝对准确，决策也不应仅依赖于这些工具，但它们绝对有助于提供否则无法知道的上下文信息。

要使用Undetectable的AI检查器，请将你的写作样本粘贴到输入框中并提交进行测试！你将看到来自流行检测工具的结果，例如GPTZero、Writer、Crossplag、Copyleaks、Sapling、Content At Scale、Originality和ZeroGPT。

我提到过这个工具是免费的吗？！

Undetectable AI根据ChatGPT写作返回检测到的AI文本。所有检测器：GPTZero、OpenAI、Writer、Crossplag、Copyleaks、Sapling、ContentAtScale和ZeroGPT。

方法二：CopyLeaks AI检测器
最近出现的一个AI检测器是Copyleaks，它的准确性非常高。该检测器会警示你，如果它认为某段文字是由AI编写的或者是人工编写的，并没有其他太多的内容。你可以悬停在你认为可疑的文本部分（特别是高亮显示为红色的文本）上，然后查看百分比的分解。该工具支持GPT-4，并有两个检测模型，基础版和增强版。

他们还推出了一个免费的Chrome扩展程序，可以直接检查你的浏览器。该工具可用于检查个别实例的AI写作，但如果你想在短时间内扫描大量文档，则需要付费计划以使用API。

Copyleaks AI检测器输入框显示某些句子在段落中被标记为（或至少标记为）AI写作

如果切换到增强模型，你将被要求登录（或创建一个帐户）。在表面上看，这似乎并没有改变任何东西或描述任何AI如何编写。这可能只是一个吸引人注册的手段。我建议使用他们的基础测试器进行一般AI写作测试。

方法三：Originality.ai检测器 + 文本可视化工具（付费）
如果你想进一步测试你的文章是否被多个检测工具检测，你可以使用Originality AI来检查和可视化写作。Originality是我使用过的最严格的AI检测软件。

它真的致力于打击AI生成的写作，但相较于其他工具，它更容易过度诊断（误报）。如果你输入AI写作，它几乎肯定会标记为AI。

文本可视化功能是它与许多其他AI写作检测工具的不同之处。如果你有作家，请使用Originality检查他们的写作，然后使用他们的可视化器重新构建文章。

这只在你使用Google文档检查写作时才会起作用。但如果是这样的话，你可以使用他们的Chrome扩展来“重建”文章，看看它是如何写的。效果如下所示：

Originality.ai的文本可视化工具展示作家将写作复制粘贴到文档中

结合这个工具的复制/粘贴检测功能，你将对你怀疑的写作来源有很好的直觉。在上面的例子中，我实际上给了我雇佣的一个作家一个任务，他们使用AI生成了大约一半。在事物被复制粘贴之前，你可以清楚地看到这一点。

Originality使用了GPT-4和其他自然语言模型（所有模型都经过大量数据的训练）来确定内容是否看起来可预测。Originality似乎是唯一一个非常适用于ChatGPT和GPT 4（公开可用的最先进的生成语言工具）的AI内容检测工具。

从每100个单词开始的定价，如果你在寻找更专业、行业级别的内容检测检查器，这是相当合理的。我在使用它时运气不错，将继续在检查生产级别的文稿时使用它。

你可以像以前一样可视化写作，也可以简单地将你的文本粘贴到输入框中，就像其他所有工具一样。作为一个额外的功能，它还可以默认检测抄袭。

记住，5%的AI并不意味着样本中有5%是由AI编写的。这意味着如果你投掷100枚硬币来预测某物是否是由AI编写的，检测工具会在这100次中猜测有5次是由AI编写的。老师们一直误解了这些百分比的值，这导致学生陷入麻烦。这不好……

至于抄袭，它也非常令人印象深刻。Originality能够找到我“抄袭”内容的确切博客，并将文本标记为从网站（就是这个！）复制的内容。它能够如此迅速地找到这篇文章，让我印象深刻。就我个人而言，结合AI检测与抄袭检测是对写作内容来源更加确信的额外措施。

Originality对于任何希望自动化和轻松测试写作的人来说都是我的首选工具。与Undetectable.ai不同，Originality适用于更深入的内容检查。

它们还将你的扫描结果保存在你的帐户仪表板中，以便将来方便查看。

请记住，没有什么是真正确定的，我想要强调这一点。这些工具都是预测器。但为了增加预测的信心，你应该使用多个来源来测试、验证和可视化你怀疑的内容——而Originality目前是最擅长深入挖掘的工具。

可接受的检测分数
根据Originality的CEO所说，如果内容始终在10%以下，几乎可以确定没有问题！只有当内容接近40或50%的AI时，你才应该开始怀疑其来源。

你输入的样本越长，检测的准确性就越高（样本大小越大=可靠性更高）——但可靠性并不意味着准确性！此外，通过同一作者扫描更多的内容应该能够更好地帮助你判断他们的写作是否真实可信。

但要小心，有些结果可能是误报或漏报。与其根据单篇文章或文本片段做出判断，还不如审查一系列文章，然后判断一个作者或服务。

检查整个网站
如果有一系列持续高或低的检测分数，那就应该是你判断这些内容是否是由AI编写的最大指标。一篇单独的文章并不能证明整个网站（或多个内容文件）是否有AI的帮助编写。同时，重要的是要对这些检测工具持保留态度（我不能强调这一点的重要性！）。检查来自同一来源的更多文章会产生更大的统计样本，但是除了网站能做到的之外，还有许多因素影响检测。其中一些因素包括语法、重复和缺乏复杂性，我们下面会详细讨论。

Originality最近推出了一款一次性检查整个网站的工具。

方法四：使用GPTZero（非常小心和准确的检测）
我喜欢GPTZero，因为他们似乎是唯一一个关心他们标记的AI检测公司。虽然他们无法保证100%的准确性，但只有在他们对AI写作很有信心的情况下，他们才倾向于标记一些内容为AI。

他们更关注学术和教育写作，在我的非正式文章中我使用了这个工具，因为它可以进行最深入的分析。Undetectable对于简单地快速检查多个工具很好，Originality对于可视化很好，但GPTZero是我最喜欢的检测工具。

这个工具由一组才华横溢的机器学习和软件工程师组成，建立在7个技术”组件”上，很可能是目前公开可用的最准确和可靠的AI检测工具。去GPTZero免费试试吧，并尝试在各种不同类型的内容上使用（你也可以直接上传文件）。

如果你试图把上面的段落输入到GPTZero中，你会得到0%的AI几率（这是真的…我现在就坐在沙发上写这篇文章，我很确定我不是机器人）。它真的很厉害，能明确地知道有0%的机会是由AI写的。甚至一点点都没有。

方法五：Content at Scale AI检测器（轻松的休闲写作和免费的）
Content at Scale团队推出了一个免费的AI检测器，这是目前最好的工具，用于快速检测AI写作。这个工具基于数十亿页的数据进行了训练，可以一次测试多达25,000个字符（将近4000个单词！）。

要使用这个工具，只需将写作粘贴到检测字段中，然后提交它进行检测。在几秒钟内，你将看到一个人工内容分数（表示一段文字可能是由人类撰写的可能性），还会看到一行一行的分解，突出显示你的内容的哪些部分被标记为可疑或明显的AI。

AI预测的一个很大的部分是尝试重现模式。模式是很好的指标，因为AI生成器基本上就是通过训练来识别它们以产生最符合现有模式的内容。你的文字越符合现有的写作格式，它就越可能是生成的。

下面是两个ChatGPT输出与人类写作的对比截图。测试后，你也会看到预测性、概率性和模式分数。这些分数是对幕后情况的简化解释。人类产生的文字并不是非常可预测的，因为它不总是遵循模式。而AI写作正好相反，它只知道模式。

阅读这两个摘录，看看你能不能分辨出写作的不同。第一个似乎非常专业，但你几乎可以感受到下一个句子是关于什么的。人类的结果更加零散。它仍然是好的写作——只是更富有创造力。如果你想了解写作内容是由AI生成的，那就去Content at Scale吧，那里有一种高度准确的、一行一行的说明发生了怎样的情况。这里是两个截图，一个是混合了人类生成和AI内容的检测结果（50%可能），另一个是似乎完全由人类生成的内容检测结果（100%可能）。

方法六：Sapling的AI检测器
我从未使用过像Sapling AI这样的AI检测器。表面上看，它看起来简单，类似于GPTZero和Copyleaks。但是，不要被它的外表所欺骗。这绝对是我使用过的最严格的检测器之一，并且随着最新更新，它的性能只会变得更好。

这个工具与市场上的其他检测器一样工作。只需将你的文本粘贴进去，等待几秒钟，你将得到一个AI可能性百分比的输出，并且会对文本中可能是非人类生成的部分进行高亮标记。

它不仅可以精确检测到ChatGPT和Claude的内容，还可以精确定位那些使用Undetectable AI和HideMyAI等绕过工具转换的AI文本。

这个检测器是由斯坦福大学、UCB、Google和Meta的前开发人员构建的——在其AI检测的稳健性方面，这一点非常明显。

方法七：Writer.com的AI内容检测器
尽管检测AI内容的参数不清楚，但Writer.com提供了一个简单的、免费的AI写作检测工具。你可以通过URL或直接将文本粘贴到他们的工具中来运行扫描。我在使用它时效果很好，但很难找到它们确定标记内容的方法。

该检测器包括1500个字符的AI内容可免费检测，随时可以使用。它在检测ChatGPT生成的内容方面做得相当不错。

方法八：技术和句法迹象
要判断一篇文章是否由AI生成，另一种方法是查看写作的技术方面。这并不是很确凿，可能会显得显而易见，但如果你对之前的工具感到困惑，或者只是想更深入地分析你遇到的写作，你应该深入研究内容。以下是一些要注意的事项：

1. 注意过渡词。ChatGPT喜欢使用过渡词。每隔几行它就会插入一个。例如“此外”、“另外”、“而且”、“因此”和“所以”经常出现，但在人类写作中并不总是出现。除非是更正式或专业的写作，否则我们并不会频繁“过渡”我们的写作。
2. 大词汇词汇是可疑的。利用、实施、利用、阐明和确定等大词汇通常被过度使用，但在一般文章中，哪个人会像那样说话呢？几乎没有人。

人们在谈论时，更常见和更具可比性的是用过、解释和发现等更简单的词汇。

如果你使用了其中一种检测工具测试内容，并且内容是富有创造性和独特性的，我会说它是合乎规定的。那些在技术上表现自信但让人怀疑的内容，你需要进一步调查。

3. 重复的词语和短语：另一种识别AI生成内容的方法是查看词语和短语的重复。这是AI试图用相关关键词填充空间的结果（也就是说，它并不真正知道自己在说什么）。

因此，如果你阅读一篇文章，感觉好像同一个词被反复使用，那么它更可能是由AI写成的。一些垃圾邮件式的AI生成SEO工具喜欢在文章中堆砌关键词。关键词堆砌是指你重复一个单词或短语，以至于听起来很不自然。

有些文章的目标关键词似乎几乎每隔句子出现一次。一旦你发现了它，你就无法专注于文章。对读者来说，这也是非常让人反感的。

4. 缺乏分析：判断一篇文章是否由AI生成的第三种方法是它是否缺乏复杂的分析。这是因为机器擅长收集数据，但不擅长将其转化为有意义的东西。

如果你阅读一篇文章，感觉它只是一堆事实而没有深入分析，那么它很有可能是由AI写成的。对于ChatGPT来说，我们正接近AI能够开始分析写作的阶段，但我仍然觉得它的回答非常“机械”。

人们开始使用AI回复推文，但却没有意识到他们的回应是多么刻板！你会注意到，AI生成的写作对于静态写作（比如历史、事实等）要好得多，而对于富有创意或分析性的写作则要差得多。一个主题所包含的信息越多，AI就越能够更好地写作和处理它。

5. 错误数据的幻觉：这种情况更常见于AI生成的产品描述，但在博客文章和文章中也能找到。这是一个巨大的指标！由于机器从各种来源收集数据，它们有时会犯错，或者简单地没有更新。

如果一个机器不知道某件事，但需要给出一个输出，它会根据模式（并不准确的模式）预测数字。这种情况经常发生，是（在我看来）判断AI的最简单的方法。

因此，如果你在阅读一篇文章时发现事实和数字之间有几处不一致，你可以非常有信心地说你刚刚读到的是用AI写的。如果你遇到了垃圾内容，请向谷歌举报。让别人不必浪费时间阅读明显不准确的东西！

方法九：验证你的来源和作者的可信度
这可能对于一个单独的博客来说似乎有些多余，但仍然值得一提。如果你正在阅读一篇文章，而域名似乎与发布的内容毫无关联，那么这是你的第一个警告信号。但更重要的是，你应该检查文章中使用的来源（如果有的话）。如果一个作者使用来自有问题的网站的来源，或者只是在没有任何来源的情况下声明某些事情，要么是作者没有进行研究，要么可能只是在自动化一堆AI生成的内容。

如果你想在谷歌上检查一篇文章，点击菜单，查看谷歌对该网站的所有信息。以下是我们的情况：

查看谷歌在Gold Penguin网站上的历史记录

你可以看到我们大约在2年前被谷歌索引，但谷歷新闻不是很了解我们。将这些信息与你自己的判断相结合，判断某件事是否值得信任。

谷歌显示它第一次对Gold Penguin网站进行索引的时间以及它无法找到该网站的太多信息

OpenAI停止了他们的官方AI检测器
这个疯狂背后的公司OpenAI，几个月前发布了一个工具来帮助检测写作。使用官方工具，OpenAI最初声称他们测试的AI写作样本中只有26%被正确识别为AI。

在网络营销和写作社区对该工具的准确性产生怀疑后，似乎他们是正确的，因为OpenAI于2023年7月20日停止并从他们的网站上移除了他们自己的AI检测工具：

截至2023年7月20日，由于其低的准确率，AI分类器不再可用。我们正在努力吸收反馈，并正在研究更有效的文本来源技术，并承诺开发和部署机制，使用户能够了解音频或视觉内容是否由AI生成。

https://openai.com/blog/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text我对这个检测工具的初步看法是它看起来像是抛硬币。我测试了很多来自ChatGPT的输出，结果是“无法确定”和“不太可能由AI写成”。我从未使用过这个工具。

我建议使用类似于Originality和Content at Scale这样的工具，可以提供一些不错的见解。请记住，没有什么是100%确定的，这也是OpenAI从他们自己的网站上移除该工具的原因之一。

巨型语言模型测试室不再工作
来自MIT-IBM沃森人工智能实验室和哈佛自然语言处理组的三位研究人员创建了一个名为Giant Language Model Test Room（或简称GLTR）的优秀免费工具，来帮助检测机器生成的文本内容。GLTR是一种最直观的方式来预测是否是由AI生成的文本。

每个单词都根据左边的上下文预测的单词，来分析其可能性。如果这个词在前10个预测单词内，背景就会被着色为绿色；如果在前100个预测单词内，背景将被着色为黄色；如果在前1000个预测单词之外，则是紫色。如果你看到内容中有很多绿色，那很可能是由AI生成的。

这是AI模型之间差异的一个很好的指标。虽然它不能完全确定，但却是一个相当不错的指示。它不再可用，但是对目前检测这篇文章对每个词进行分析，根据左侧的上下文，分析每个词成为预测词的可能性。如果该词在前十个预测词内，则背景颜色为绿色；如果在前100个内，则为黄色；在前1000个内，则为红色；否则为紫色。如果你看到大量绿色内容，很可能是由人工智能生成的。

以下是人工智能生成的文章节选与人类撰写的文章的对照。你可以看到人工智能生成的文本比人类撰写的文本多得多地突出为绿色。

人工智能生成的文章文本，明显以绿色为主要突出显示
纽约时报的文章，通过不同的高亮颜色显示，不太可能是由人工智能撰写的
虽然不是绝对可靠，但是是一个相当不错的指标。这个方法已经不再适用，但对于了解当前检测器的工作方式还是很有见地的。

金企鹅的AI检测工具
几周前，我和一个开发团队一起创建了我们自己的AI检测工具。我厌倦了使用那些过度检测大量文本的工具。如果辨别某物是否由AI编写如此困难——我宁愿不管它。我不希望任何未经检测的东西被检测出来，即使这意味着我会让一些真正的AI通过。但这没关系，这项技术毕竟不能准确地检测一切。

这个工具是免费的，和其他工具一样，只能作为参考。它非常适用于让你知道某些内容明显是由AI生成的，但对于更复杂的工具，你可能应该使用另一个工具。

金企鹅自己的AI写作检测工具，不会过度检测非AI生成的内容
其他在线检测方法
当你找到声称可以检测内容是否由AI生成的随机网站时要小心。如果你正在寻找AI内容检测工具，请确保它们描述了他们检测内容的方式——因为”ai检测”本身并没有任何意义！

最后的想法和接下来的发展方向？
要确定一篇文章是否由AI撰写并不是最容易的事情，因为你事实上无法确定。更糟糕的是，人工智能每天都在变得更加优秀。几个月后GPT-5会是什么样子？我甚至无法想象。

也就是说，如果你怀疑一篇文章是否由AI撰写，最好的方法是结合所有这些工具以及你自己的判断力。对同一作者的多篇文章进行测试以提高可靠性。

请记住要对所见到的结果持保留态度。你所看到的东西在任何方面都不是确定的，因为没有一种确切的方式来检测AI。记住你所处理的东西没有水印，你只是在屏幕上看到文字而已。

希望这些新工具能让怀疑论者通过互联网、新闻以及世界各地的学校系统过滤出由AI生成的内容。

随着人工智能变得越来越复杂，人类和机器生成的内容之间的界限变得越来越模糊，AI生成的内容变得难以区分只是时间问题！

让我们拭目以待未来几个月会给我们带来什么。

一、GPT-4带动Copilot聊天

现在你可以在你的代码编辑器中聊天，快速编写代码并快速获得答案

它还可以帮助检测安全漏洞，并在代码、终端和调试器中找到和修复错误

二、Copilot合作伙伴计划

这将为新的网络和创意注入GitHub Copilot生态系统

扩大开发人员使用人工智能的能力，与像Postman、DataStax等多个合作伙伴一起实现

三、人工智能安全

Copilot还可以帮助识别IDE中的安全漏洞，并迅速修复

四、Bing聊天现在被称为Copilot

• 你可以在Edge、Chrome、Safari上使用它，将会很快在手机上使用
• 你可以与它交谈以生成AI生成的艺术
• 它可以写计算机代码
• 它可以写诗

访问链接：copilot.microsoft.com

五、Copilot工作室

• 创建可以与Microsoft 365一起工作的自己的AI助手
• 用你的信息和文件教授这些AI助手
• 在不需要了解编程的情况下在不同的网站和系统上设置这些AI助手

六、Word

• 通过简单的提示从简单的创建Word文档

• 总结长文档并提取关键信息

• 重新编写文本部分或整个文档，使其更简洁或与特定的口吻相匹配

• 总结对文档所做的最有意义的编辑和更改

七、Outlook

• 总结未读的电子邮件和电子邮件对话

• 通过简单的提示调整电子邮件的口吻和长度

• 在之前的电子邮件对话中安排跟进，创建议程

• 在准备会议时推荐与会人员、议程和文件

八、Teams

• 在会议期间提供实时的总结和见解

• 在会议期间记录关键点和行动项

• 通过提示生成聊天内容并调整口吻

• 根据之前的对话创建议程并提出讨论点

九、Microsoft Copilot工作室

• 允许构建与Microsoft 365整合的自定义AI助手

• 用公司的数据和文档训练合作伙伴

• 为IT提供监控和访问控制

• 在网站和平台上部署合作伙伴

十、最好的AI浏览助手

这是目前市面上最好的免费浏览助手。您可以访问任何网页并提问任何问题

Co-pilot甚至会提出相关问题并提供答案

十一、最好的AI阅读助手

对于长网页或文档感到压力吗？

只需召唤您友好的Co-pilot并要求对其进行摘要

十二、读取和提取PDF文件中的数据

您知道吗？您可以使用Co-pilot轻松提取PDF文件中的数据。这是非常有用的功能，但许多人并不知道

只需在Edge中打开PDF文件，然后单击Co-pilot按钮即可开始

十三、斜杠命令和智能命令

修复或改进代码只需输入/fix

生成测试从/tests开始

编写文档只需/docs

十四、Copilot Chat 在github.com和移动应用

现在，开发人员可以在Github上直接进行

代码
拉取请求
文档
提出一般编码问题

通过提供建议、总结、分析和答案进行对话

十五、免费访问GPT-4

微软Copilot在与OpenAI合作中使用GPT-4的能力

而且是免费的

切换到’创作模式’开启GPT-4，当前也正在推出插件功能

十六、现在你知道如何使用了，以下是2种访问方式

访问方式1：Microsoft Edge

在计算机或手机上下载Microsoft Edge浏览器，然后点击右上角的Copilot图标打开

访问方式2：Windows Copilot

新的Windows更新直接将Copilot集成到了电脑中

只需点击Copilot，你的电脑上就有了GPT-4提供的AI助手

十七、内联Co-pilot聊天

有了新的内联Co-pilot聊天，开发人员可以在他们的代码和编辑器中聊天，讨论特定的代码行

今天早上 OpenAI 宣布，旗下人工智能聊天机器人 ChatGPT 的语音功能对所有免费用户开放。这项功能原本是付费plus用户的专享，现在所有用户都可以在移动应用中点击耳机图标，通过语音与 ChatGPT 进行交谈并获取语音回应。（划到文章末尾免费加入AI交流群，获取最新前沿信息和实践案例）

消息一出，ChatGPT 又又又崩了。可能是因为消息太过于突然，人们开始蜂拥体验，导致 OpenAI 再次宕机。从 DevDay 开始，ChatGPT 开始三天两头的崩溃。GPT-4 的表现也出现了明显下降，反应速度变慢，答案质量也不如以往。现在也越来越引起人们的不满和对Openai能否提供稳定服务的质疑。

ChatGPT 的语音功能自 9 月份推出以来，一直备受关注。这项功能由TTS模型驱动，提供五种不同的语音供用户选择。用户可以与 ChatGPT 进行语音对话，无论是什么场景都可以通过语音与 ChatGPT 进行交流。

另外，ChatGPT 的语音功能有非常出色的人性化表现。所有语音模型都使用了真实声优演员录制的声音库，OpenAI 通过这个样本库开发了一个模型，能够以逼真的方式拼接单词和语言细微之处。这使 ChatGPT 的语音功能在强调和紧张的地方表现得非常生动，给人一种拟人化的感觉。

但是免费开放语音功能的推出时机引发了不少争议。OpenAI 最近的一些决策引发了质疑，altman和董事会的争执还在继续，公司内部也出现了一些动荡，Openai员工联名要求原CEO回归，plus订阅暂停等等一系列的事情，尽管如此，OpenAI 仍然决定在此时把 ChatGPT 语音功能免费开放给公众

这一系列事件中最令人担忧的是，服务的中断和不稳定对依赖 OpenAI的付费用户构成了直接威胁。如果公司无法在未来提供更多的付费专属功能和稳定可靠的服务，许多用户可能会在下一个付费周期取消他们的 Plus 订阅。对于那些正在基于 OpenAI API 构建应用的开发者来说，这也意味着要准备备用方案了