最近 Sam Altman接受採訪時，上演了戲劇性的一幕。
主持人問，GPT-4讓你最印象深刻的功能是什麼？Altman抬頭望天，手指輕摸著喉結，想了一會兒說：「我覺得它有點糟糕。」
Altman無疑是一位擅長造勢的 CEO，一句話提高了預計年中發布的 GPT-5的期待值。
但不知道此時他的腦海中有沒有想起，也曾經由他重磅官宣的 GPT Store。
1月上線的 GPT Store，過了2個多月，漸漸無人在意，只享受了當15分鐘主角的滋味。
從 GPT Store淘金，就像開盲盒
GPT Store里的 GPTs，是 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」，再專業些的玩家，可以上傳文件，或者調用第三方 API。
GPT Store剛上線時，GPTs已經超過了300萬個，但只有 ChatGPT Plus付費用戶才能使用。
不知道是苦等 GPT-4免費的白嫖黨太多了，還是 GPT Store自己不爭氣，GPTs的使用情況有些慘澹。
The Information的報導提到，一位開發人員分析了3.6萬多個 GPTs，其中約有5%每天有150至500名活躍用戶，但絕大多數每天只有1到2個用戶。
「感覺 OpenAI已經放棄了 GPT Store。」這位開發人員吐槽道。
凡事先從自己身上找原因，用戶體驗方面，和1月相比，GPT Store進步了，但不多。
GPT Store的界面，依然只有寫作、編碼、生產力等幾個類別，每個類別下分別是十幾個推薦的 GPTs。
但用戶的需求是瑣碎和模糊的，2個多月了，ChatGPT依然無法提供一個讓我們用自然語言描述需求，然後調取所需 GPT的界面。
倒有開發者發現了這個空白，推出「GPT Finder」等查找 GPT的 GPT，通過網頁搜索功能，在 Google、Bing、X、第三方 GPT導航網站等平台，找到相關的 GPT連結。
山不來就我，我去就山。我刷即刻、小紅書等資訊流時，偶爾看到某個 GPT的自薦或者推薦，如果功能戳中了痛點，也會上手用一用。
所以，找到想要的 GPT，過程多少有些隨機。然而，找到了只是開始，GPT究竟有沒有用，概率和開盲盒差不多。
大多數 GPTs做得非常簡單，定位也非常鮮明：幫你節省搜索和查找的時間，再給自己的網站和服務引流，登記你的郵箱，吸引你寶貴的訂閱。
比如知名設計工具 Canva，當你要求它幫你做一張賀卡，它提供相應的模版，邀請你點擊圖片，跳轉到網站進行編輯。
或許正因如此，Canva的對話達到百萬次，上萬人打分，但滿分5分，評分只有3.2分。
那些無需跳轉的 GPTs，也不一定省時省心省力。
我想看看 GPTs能不能幫我製作煩人的 PPT，於是搜索關鍵詞「Powerpoint」，找到了其中使用次數較多的一個。
然而，它只能「紙上談兵」，根據我的主題，給出一個大綱，不提供數據、圖片和表格，只提供抽象的文字指導。
更要命的是，它的細心用錯了地方，提醒我用大字體和對比色，甚至建議我某一頁可以加個「問號」圖片，表示該和觀眾互動了，不像助手，反而像容易靈光一閃的甲方。
有些場景甚至無需邀請 GPTs出山，有些「殺雞焉用牛刀」的感覺，牛刀不是 GPT，而是我們查找的精力。
比如總結一本書的內容，GPT-4的結果已經八九不離十，如果找出一個專門總結書本的 GPT再對話，花費的時間更多，效果還不一定比 GPT-4好。
▲上圖為某個 GPT，下圖為 GPT-4.
當然，也有特別好用的、不可或缺的 GPTs，比如翻譯科技文章的、給文生圖 AI寫提示詞的，但這些都不是我在 GPT Store發現的，都是在社交媒體口口相傳而來的。
這兩個月來，GPTs最有意思的新增功能應該是「@」，類似在微信群聊@某人，在聊天框輸入@，就能在同一個聊天界面召喚多個 GPT，讓用戶做老闆，對 AI員工點兵點將。
然而，@的範圍也局限在已知的 GPT，要麼是最近使用過的，要麼是已經添加到側邊欄的，並且需要你主動選擇，不存在你輸入需求、幫你挑選 GPT的好事。
「食之無味，棄之可惜」，找到好用的 GPTs是情分，忘記使用 GPTs是本分。
為愛發電的 GPT開發者，心情是淡淡的
推出 GPT Store時，OpenAI承諾，開發者可以通過 GPT的使用情況賺錢，先從美國開始，今年第一季度就應該能看到更多細節。
然而，很多 GPT開發者不是為了賺錢，他們把 GPTs作為最小可行產品（MVP），吸引種子用戶，測試產品的可行性和市場需求，然後對產品進行疊代。
不過目前，GPTs給予大多數開發者的反饋並不多。
最明顯地，將 GPTs限制在 ChatGPT付費用戶，直接限制了使用人數。
2023年11月，ChatGPT的每周活躍用戶數已達1億。熱鬧歸熱鬧，付費率沒有想像得高。有人估計，ChatGPT付費用戶大概在500萬到800萬之間。
流量天花板肉眼可見，同時後來的開發者也很難彎道超車，因為 GPT Store幾乎不會給新上線的 GPTs流量和反饋。
GPT Store遵循馬太效應，前期使用次數更高的 GPT權重更高，在我們進行搜索的時候，GPTs最顯眼的指標就是使用次數。
這樣的淘汰機制對於 OpenAI來說簡單粗暴，但那些沒法刷榜的個人開發者，為愛發電的動力也就降低了。新鮮血液沒有了，也不利於 GPT Store的長久發展。
另外，因為提示詞很容易泄露，GPTs的抄襲依然是問題，OpenAI至今沒能出面解決，在搜索框輸入一個詞，出現一堆東施效顰的，只能根據使用次數，自覺判斷李逵和李鬼。
問題在於，哪怕真材實料地位居頭部，流量也是有限的。一位開發者創建的文本逃生遊戲 GPT，在 GPT Store頂部出現了2周，只增加了5萬次新對話，遠低於他的預期。
用戶基數少了，開發者便期待著更高質量的反饋。
從用戶視角看，GPT的「第一印象」比以前更加豐富了，開始和 GPT聊天之前，可以看到簡介、評分、類型排名、對話次數，以及同一開發者的其他 GPT等信息。
當我們和某個 GPT對話6輪左右，評價入口會主動在聊天界面跳出來，讓你像在豆瓣打分電影一樣，打出1星到5星。
另一個評價方式則藏得比較深，點擊 GPT的名字找到評價入口，不僅能打星，甚至可以給開發者留言，並發到對方的郵箱。
然而，開發者接收到的評價可能比較粗糙。
The Information的報導提到，GPT Store只為開發者提供了用戶滿意度、參與度等數據的一小部分信息。同時，OpenAI每24小時重置一次用戶 ID，開發者無法跟蹤有多少重複用戶。
退而求其次，很多開發者在 Reddit等社區，分享、宣傳自己的 GPT並接收反饋。
截至目前，個人開發者們既無法分一杯羹，又不能得到更有用的反饋，看待 GPT Store的態度就變得淡淡的，和當下年輕人的精神狀態同頻了。
代替插件的 GPTs，等待被代替
最近，OpenAI低調地宣布了一件事：ChatGPT Plugins（插件）從4月9日起徹底下線。
插件去年12月已經宣告死亡，只是4月才埋。當時，OpenAI宣布用 GPTs代替插件，並稱 GPTs從插件中吸取了經驗。
可以說，插件是 GPTs的前身，同時也被 GPTs拍死在了沙灘。從插件到 GPTs的過渡，反映了 OpenAI對 AI時代應用的理解。
插件在 ChatGPT外部使用代碼構建，並通過 API連接到 ChatGPT。
GPTs則通過 ChatGPT內部的無代碼聊天界面創建，同時它的「Actions」基於插件，可以調用一個或多個 API，實現更多自定義的操作，和外部數據或現實世界交互。
從門檻上說，GPTs當然更友好，不懂代碼的用戶可以上手，優秀的開發者則更懂提示詞怎麼寫，讓 GPTs搜索網際網路、調取 API、對上傳的知識文檔進行語義搜索。
去年6月，Sam Altman談到插件時說：插件不適合產品市場。
他解釋道，很多插件的開發者，看似是將自己的應用集成到 ChatGPT，其實是想將 ChatGPT集成到自己的應用。
某種程度上，插件還是按照傳統的思路，開發 AI時代的應用，有些不合時宜了。插件在前期測試時，用戶體驗也非常不好，調用 API時經常崩潰。
相比之下，GPTs更加輕巧、穩定，也更符合我們對於「網際網路入口」的想像，改變檢索、獲知、處理信息的流程，而不必在不同的應用程式之間切換。
GPTs代替了插件，或許未來它也會被代替。
賈伯斯有句名言：「人們不知道自己想要什麼，直到你向他們展示。」他還拿福特汽車舉了例子，如果問顧客想要什麼，可能他們只想要更快的馬。
相比 ChatGPT，GPTs也是「更快的馬」，並非革命性的改變，它的意義在於，在模型的參數之上，和用戶的日常生活結合，解決更加具體的問題，只是很多時候沒那麼有用。
就像 OpenAI自己所說：「GPT Store擴大了 ChatGPT的積極影響和創造性用途。」
與此同時，GPT Store或許是一個很好的試驗場，讓開發者發現用戶的需求，也讓普通人找到創造的感覺。
The Verge記者 Emilia David，自己做了一個同義詞替換 GPT，她以前會通過 Google搜索，或者在 Thesaurus等網站查找，GPT幫她節省了30秒的時間，還不用看廣告。
同時她也發現，GPTs並沒有完全集成到她的工作流，因為它基於 ChatGPT Plus，而不是她寫文章的文檔，如果她沒有為 ChatGPT付費，那麼用回 Google搜索也沒有什麼。
GPTs略顯尷尬的處境，說明我們對 AI應用的需求在進化。它就像一個過渡性的容器，所承載的經驗可以沿用。
一個星期前，世界上第一位完全自主的 AI程式設計師面世，AI Agent（智能體）的熱潮再次在矽谷掀起。
The Information在今年2月爆料，OpenAI也在開發自己的 AI Agent，接管用戶的設備，自動執行複雜的任務，和 ChatGPT不是一回事。
與 AI聊著天，就能把工作給完成，是 AI Agent們的宣傳口吻。這一天沒到來之前，讓用戶們扶額皺眉苦笑的 GPTs，或許正因不完美，蘊藏著 AI時代應用的更多可能性。
