因为宫斗戏延迟了2个月，OpenAI的GPTStore今日凌晨终于上线。
它的主要作用，是帮用户找到更加有用和流行的GPTs，也让开发者们赚点真金白银。
如果你还不太了解GPTs，可以把它们理解为ChatGPT的自定义版本。
我们无需写代码，用自然语言对话，就可以制作一个拥有专属技能的ChatGPT，比如“精通数码的媒体主编”，同时它们又有联网、作图等内置功能。
为了让GPTs在“角色扮演”时更专业，我们可以上传文件，或者调用第三方API，让它们访问更多外部数据和服务。
GPTs开发者们已经想着如何和OpenAI分钱，但体验下来可以发现，GPTStore目前最大的意义其实是，让AI对于普通用户来说，变得更加好用。
初级的AI版AppStore，好用但不够惊艳
乍看起来，GPTStore确实有些像手机上的AppStore。
除了ChatGPT官方出品，GPTs的类别还包括制图、写作、编程、教育、效率、研究分析、生活方式等。我横看竖看只见“生产力”三个大字，不必担心玩物丧志。
AllTrails，推荐个性化的徒步路线。
Consensus，搜索并综合2亿篇论文的结果。
CodeTutor，“可汗学院”出品的代码导师。
Canva，设计演示文稿、图标等。
Books，读物推荐指南。
CK-12Flexi，初高中数学和科学导师。
创建GPT的门槛低，也意味着脱颖而出更难。官方青睐有加的GPTs，究竟有什么过人之处？
简单来说就是“资历比较老”，大多数都调用第三方的API，创建者本身是个团队，有自己的网站等成熟服务。
Canva由同名的平面设计工具Canva出品，除了提供设计建议，更重要的是导航作用。
然而，Canva不能在当前页面一键生成，它只能根据我的需求，和Canva官网交互，查找合适的模板，提供模板的缩略图让我点击，跳转到Canva官网进行设计。
我三番两次地劝它帮我在当前页面生成，但它就是不松口不动摇不理睬，诚挚邀请我用用Canva，让人怀疑它有什么“拉新”指标。
一度人气最高的论文GPT“Consensus”，同名网站本就有论文查找功能。
当我提问“用多邻国学语言为什么让人上瘾，请给出一篇文献综述”，它在每段开头总结了要点，并在要点后给出了具体的文献和跳转链接，写稿不怕没灵感了。
服务初高中生的CK-12Flexi，像海外版的“作业帮”，我找个初中题库把题干输进去就有答案，它还总在结尾提醒我，“亲，CK-12网站有更多的学习资源哦”。
“夹带私货”给自己拉新情有可原，实践还证明，被官方推荐的GPTs也不一定靠谱。
当我让Books推荐中世纪的奇幻小说，书名和作者张冠李戴，“幻觉”仍然是生成式AI绕不开的问题。
6个GPTs里让我觉得最有意思的是可汗学院的CodeTutor，这家非营利教育机构从2022年起就和OpenAI合作，这次OpenAI推荐它的GPTs也不意外。
CodeTutor像一位耐心又温柔的老师，相信授人以鱼不如授人以渔，不直接帮你编写代码，而是帮你解决编程遇到的困难，不怕你提蠢问题，总以问句结尾，关心你听懂了没。
当我提出想做一个“番茄时钟”，CodeTutor掰开揉碎了讲解步骤，启发我一步步思考。当我提出想看参考答案，它也会给我示范，但还是鼓励我自己动手，很适合初学者入门。
除了订阅GPT-4需要20美元，使用GPTs本身是免费的。制作GPTs的用户怎么赚钱还是个谜，具体方案将在第一季度推出，先针对美国的创建者们，目前只知道和互动量有关。
虽然GPTStore和AppStore类似，集成了海量的应用，但它的收入模式更像短视频或音乐软件，不是自己为应用定价，而是根据创作者分成拿到报酬。
并且GPTStore也并不像AppStore那样，有详细的介绍、演示以及用户评价，我们能看到的只是名字、图标以及简介。
完整体验下来，这次的GPTStore不算特别“颠覆”。
我们还是在GPTStore搜索需要的GPTs，然后把它们保留在侧边栏，是我们去找应用，和平时在AppStore搜索和下载app差不多。
有些GPTs不如功能齐全的app好用，担任提供建议的配角，实际操作还得跳转网站完成。但GPTs毕竟依靠AI大模型，有些还接入了自己的数据库，比GPT-4的答案更对口和全面，也更贴合人设和性格。
其实，更理想的形态应该是，直接在ChatGPT里输入需求，后台调出相应的GPTs解决具体的问题，在一次回答里能够调用多个，让应用来找我们。
所以，GPTStore只是刚刚敲响大模型AppStore时刻，期待后续生态的完善。
AI的技术平权时代，人人都是产品经理（吗）
自从GPTs发布，懂代码的不懂代码的都卷起来了。
OpenAI统计，短短2个月，用户已经创建超过300万个GPTs。另外，GPTsHunter等野生GPTs推荐网站，也收录了10万数量级的公开GPTs。
然而，“开发”门槛低了，被“抄袭”的门槛也低了。
外有科技巨头的大模型“套壳”，内有个人制作的GPTs相互“借鉴”。
在GPTStore搜索，很可能找到同名的或者功能相似的GPTs，连头像也如出一辙。
因为一些用户会套取GPTs的提示词，然后自己照猫画虎再做一个，GitHub还有项目专门收集被破解的GPTs提示词。
这次OpenAI新增了人工和自动审核功能，用户也可以举报GPTs，或许可以杀杀“东施效颦”的气焰。
无论如何，单纯靠提示词和内置功能的GPTs很可能朝生暮死，让GPTs调用API、接入更高质量的数据库才是护城河，普通用户和开发者也在这里有了区分。
开发者们卷生卷死，但对于普通用户们来说，GPTs进一步降低了提示词的门槛，直接上手使用就行。
其实，ChatGPT的能力已经非常强大，什么问题都可以用人话问问它，但当我们完成一件具体的事情时，效果不一定尽如人意。
举个例子，让它翻译一篇英文报道，很可能出来的是生硬的翻译腔，以前我们要用提示词分布引导，请它先直译再意译。
所以在某种程度上，GPTs制作者们承担了一个AI开路先锋的角色。
他们比普通用户更懂提示词怎么写，更明白一个问题如何被AI解决，更懂怎么控制AI的不靠谱，然后把AI包装成一个个GPTs，提供更加简单也更加有用的服务。
普通用户们的任务，变成了怎么更快地找到优秀的GPTs。以前很多GPTs导航网站提供这个功能，按评分、分类等帮你排序，现在GPTStore也可以了，但还不够丰富。
这次，OpenAI总裁GregBrockman还宣布了一个消息，GPTs现在可以从聊天中学习了，记住细节和你的偏好，但该功能还在测试中，“这是打造你个人ChatGPT的第一步”。
从个人的角度说，刚起步的GPTs也实现了AI创作的民主化，不管我们构造的GPTs复杂还是简单，尝试给出提示词，上传自己的数据库，其实都是在AI时代不掉队的努力。
关于金钱的厮杀已经在暗处悄然发生。GPTs虽然初出茅庐，但存在挤占服务类似GPTs的初创公司的可能。
比如，《恋与制作人》等游戏角色的GPTs，可能打击了Character.AI等定制二次元角色和聊天搭子的平台。地道口语练习的GPTs，或许也能和网易有道打打擂台。
2023年12月，OpenAI宣布用GPTs代替同年5月推出的Beta测试功能“插件”，并称GPTs从插件中吸取了经验。
普通用户可以直接用别人的GPTs，当成工作和生活的copilot（副驾驶），而开发者们也可以通过编码，将GPTs连接到外部数据或服务，让GPTs向agent（智能体）靠近。
目前最让我惊叹的GPT，还是GPT构建工具GPTBuilder——开发GPTs时和你对话的聊天机器人。
它本身就是一个GPT，由OpenAI开发，同时又是GPTs的中枢。OpenAI还将继续完善它，同时服务于菜鸟和老手。
因为有了它，我们有了更多GPTs，有了更多直接上手的AI功能。
GPTs普及之后，创作者们能够赚多少钱还不是很明朗，但可以肯定，人们检索、获知、处理信息的流程将会被重塑，总被暴击的传统搜索引擎，也将被容纳在GPTs的生态里。
就像OpenAI总裁GregBrockman所说，过去完成一些事情，我们得在不同的应用程序之间切换，但ChatGPT是“一个建立在无数工具之上的统一语言界面”。
GPTs的存在，让创作者和用户的界限变得更加模糊，这可能是一个人人都是产品经理的时代，但也是一个难以做得更好的时代。