最近 Sam Altman 受訪時，上演戲劇性一幕。
主持人問 GPT-4 讓你最印象深刻的功能是什麼？Altman 抬頭望天，手指輕摸喉結，想了一會兒說：「我覺得它有點糟糕。」
Altman 無疑是擅長造勢的 CEO，一句話提高年中要公布的 GPT-5 期待值。但不知此時他有沒有想起，也是他重量級宣布的 GPT Store。1 月上線的 GPT Store 過了兩個多月，漸漸無人在意，只享受了 15 分鐘主角的滋味。
從 GPT Store 淘金，就像開盲盒
GPT Store 的 GPTs 是 ChatGPT 的自定義版本。我們無需寫程式，用自然語言對話，就能製作有專屬技能的 ChatGPT，如「精通數位圈的媒體主編」，再專業點的玩家，可上傳檔案或使用第三方 API。
GPT Store 剛上線時，GPTs 就超過 300 萬個，但只有 ChatGPT Plus 付費才能用。不知是苦等 GPT-4 免費的白嫖黨太多了，還是 GPT Store 不爭氣，GPTs 使用方式有點慘澹。The Information 報導，開發人員分析 3.6 萬多個 GPTs，約 5% 每天有 150~500 名活躍使用者，但多數每天只有一兩個使用者。「感覺 OpenAI 已放棄 GPT Store。」開發人員吐槽。
凡事先從自己找原因，用戶體驗和 1 月相比，GPT Store 有進步，但不多。GPT Store 介面依然只有寫作、程式、生產力等幾類，每類下有十幾個推薦 GPTs。但使用者需求瑣碎模糊，兩個多月了，ChatGPT 還是無法出現用自然語言描述需求就有結果的 GPT 介面。
有開發者發現這空白，推出「GPT Finder」等查找 GPT 的 GPT，以網頁搜尋在 Google、Bing、X、第三方 GPT 導航網站等平台找到 GPT 連結。上網時偶爾看到某個 GPT 自薦或推薦，如果功能有戳中痛點，就會上手用一用。所以找到想要的 GPT，多少有點隨機，且找到只是開始，GPT 有沒有用，機率和開盲盒還是差不多。
多數 GPTs 很簡單，定位也非常鮮明：幫你節省搜尋和查找時間，再幫自家網站和服務引流，登記信箱，吸引寶貴的訂閱戶。如知名設計工具 Canva，要求幫忙做卡片的話，就有模組給你挑，點擊圖片轉入網站編輯。正因如此，Canva 對話達百萬次，上萬人評分，但滿分 5 分，評分只有 3.2 分。
無需跳轉的 GPTs 也不一定省時省心省力。想看 GPTs 能否幫忙製作 PPT，搜尋關鍵詞「Powerpoint」，找到使用次數較多那個。但它只會「紙上談兵」，據主題回答大綱，沒有數據、圖片和表格，只有抽象的文字。更要命的是細心用錯地方，只提醒用戶可用大字體和對比色，甚至建議某頁可加個「問號」圖，表示該和觀眾互動，真不像助理，反而像很常靈光一閃的老闆上司。
有些場景甚至無需邀請 GPTs 出馬，牛刀不是 GPT，而是查找耗費的精力。總結一本書，GPT-4 結果八九不離十，如果找到專門總結書本的 GPT 對話，時間耗更多，效果還不一定比 GPT-4 好。
當然有好用或不可或缺的 GPTs，如翻譯科技文章、幫文生圖 AI 寫提示詞，但這些都不在 GPT Store 發現，都是社群平台口耳相傳。兩個月 GPTs 最有趣的新增功能應是「@」，類似聊天室 @ 某人，輸入框打 @，就能同聊天介面召喚多個 GPT，讓使用者當當老闆，點名 AI 員工。@ 的範圍也局限已知 GPT，不是最近用過就是加入側邊欄，且需要主動選擇，沒有輸入需求就幫忙挑出 GPT 這種好事。
所以找到好用的 GPTs 是運氣好，忘記用 GPTs 是正常。
為愛發電的 GPT 開發者只能自己看淡
GPT Store 上線時 OpenAI 承諾，開發者可透過 GPT 使用方式賺錢，先從美國開始，今年第一季就能看到更多細節。但很多 GPT 開發者不是為了賺錢，是把 GPTs 當成最小可行產品（MVP），吸引種子使用者，測試產品可行性和市場需求，然後再反覆運算產品。不過 GPTs 給多數開發者的回饋不多，最明顯就是 GPTs 限制 ChatGPT 付費使用者，直接限制使用人數。
2023 年 11 月 ChatGPT 每週活躍用戶數已破億，熱鬧歸熱鬧，付費率卻沒有想像高。有人估算 ChatGPT 付費使用者約 500 萬至 800 萬人。流量天花板肉眼可見，後來開發者也很難彎道超車，因 GPT Store 幾乎不會給新上線 GPTs 流量和回饋。
GPT Store 遵循馬太效應，前期使用次數更高 GPT 權重更高，搜尋時 GPTs 最顯眼的指標就是使用次數。這淘汰機制對 OpenAI 來說簡單粗暴，但沒法刷榜的個人開發者動力當然降低，沒有新血，也不利 GPT Store 長久發展。
另提示詞很容易洩露，GPTs 抄襲等依然是問題，OpenAI 至今沒有出面解決，搜尋框輸入一個詞，就出現一堆東施效颦，只能根據使用次數自行判斷。問題也是哪怕真材實料居第一名，流量也有限，某開發者文本逃生遊戲 GPT，在 GPT Store 頂端出現兩星期，只增加五萬次對話，遠低於預期。
用戶基數少，開發者只能期待更高品質回饋。
從用戶視角看，GPT「第一印象」比以前豐富，和 GPT 聊天前可看簡介、評分、類型排名、對話次數，以及同開發者的其他 GPT 等資訊。當和某 GPT 對話約六輪，評價入口會主動跳出，可打一星到五星。另一個方法藏得比較深，點擊 GPT 名字找到評價入口，不僅能給星，甚至留言給開發者，寄信到對方信箱。
然而，開發者收到的評價可能較粗糙。
The Information 報導，GPT Store 只給開發者用戶滿意度、參與度等小部分數據，OpenAI 還每 24 小時重置使用者 ID，開發者無法知道有多少使用者重複回饋。退而求其次，很多開發者在 Reddit 等討論區分享宣傳 GPT 並期待回饋。截至目前，個人開發者既無法分一杯羹，又不能取得有用回饋，對 GPT Store 當然反應趨淡。
代替外掛程式的 GPTs 等著被取代
最近 OpenAI 低調宣佈：ChatGPT Plugins（外掛程式）4 月 9 日下線。外掛程式去年 12 月就宣告死亡，只是 4 月才下葬。OpenAI 宣佈用 GPTs 取代外掛程式，並稱 GPTs 從外掛程式吸取經驗。外掛程式可說是 GPTs 前身，但也被 GPTs 拍死在沙灘上。從外掛程式到 GPTs 反映 OpenAI 對 AI 時代應用的理解。外掛程式於 ChatGPT 外部使用代碼構建，並透過 API 連結 ChatGPT。
GPTs 則透過 ChatGPT 無程式聊天介面創建，同時「Actions」基於外掛程式，可調用一或多個 API，更多自定義操作，和外部資料庫或現實世界互動。從門檻說，GPTs 當然更友善，不懂程式的使用者好上手，優秀開發者更懂提示詞怎麼寫，讓 GPTs 搜尋網路、調用 API、語義搜尋上傳檔案。
去年 6 月 Sam Altman 談到外掛程式時說：外掛程式不適合產品市場。他解釋很多外掛程式開發者，看似將自己應用整合到 ChatGPT，其實是想將 ChatGPT 整合到自己應用。
某種程度外掛程式還是照傳統思路，開發 AI 時代應用，有些不合時宜。外掛程式前期測試時用戶體驗也非常不好，調用 API 時常崩潰。GPTs 則更輕巧穩定，也更符合一般人對「網路入口」的想像，改變檢索、知識、處理資訊的流程，不必在不同應用程式間切換。
GPTs 取代外掛程式，或許將來它也會被取代。
賈伯斯名言：「人們不知道自己想要什麼，直到你展示給他們看。」他還舉福特汽車為例，如果問消費者想要什麼，他們可能只想要跑更快的馬。比起 ChatGPT，GPTs 也是「跑更快的馬」，並非革命性改變，意義在模型參數和使用者生活結合，解決具體問題，只是很多時候不太有用。
就像 OpenAI 所說：「GPT Store 擴大 ChatGPT 的積極影響和創造性用途。」故 GPT Store 或許是很好的實驗室，開發者能發現使用者真正需求，也讓普通人找到創造新事物的感覺。
The Verge 記者 Emilia David 做了同義詞替代 GPT，她以前用 Google 搜尋，或去 Thesaurus 等網站查找，GPT 幫她節省 30 秒時間，還不用看廣告。她發現 GPTs 沒有完全整合到她的工作流，因基於 ChatGPT Plus，而不是她寫文章的檔案，如果她沒有付費，那回去用 Google 搜尋也沒有差。
GPTs 略尷尬的處境，說明我們對 AI 應用的需求不斷進化，就像過渡性容器，經驗可沿用。
一個星期前，世界第一個完全自主的 AI 工程師降世，AI Agent（智慧體）熱潮再次掀起。The Information 2 月爆料，OpenAI 也在開發 AI Agent，接管使用者設備，自動執行複雜任務，和 ChatGPT 不是同樣的東西。與 AI 聊天就做好工作，是 AI Agent 的宣傳公式。這一天沒到來前，讓使用者扶額皺眉苦笑的 GPTs，或許就是不完美，反藏著 AI 時代更多可能性。
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