日前，OpenAI发布的GPT-4o mini，是ChatGPT更小、更经济版本。从成本角度看，这款新模型比GPT-3.5turbo低60%，而且在智力和有效性测试中得分更高。

OpenAI此举标志着AI行业将转向更高效、更经济的小语言模型方向，不再追求大语言模型LLM。目前来看，最明确的应用场景是医疗健康领域。微软也推出了Phi小语言模型系列，其数据量级仅为ChatGPT模型的1/100。

健康管理或是最快体验领域

ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人类反馈的强化学习)，让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。

2023年1月，巴黎政治大学宣布，该校已向所有学生和教师发送电子邮件，要求禁止使用ChatGPT等一切基于AI的工具，旨在防止学术欺诈和剽窃。2023年2月，欧盟负责内部市场官员发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇，但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。

结合ChatGPT的底层技术逻辑，有媒体曾列出了中短期内ChatGPT的潜在产业化方向：归纳性的文字类工作、代码开发相关工作、图像生成领域、智能客服类工作。ChatGPT盈利模式尚处于探索阶段，后续商业化落地进展有待观察。

一项研究活动曾测试美国执业医师资格考试（USMLE）的表现，ChatGPT在没有任何专业培训或强化的情况下，在所有三项考试中都达到或接近通过门槛。此外，ChatGPT在其解释中表现出高度的一致性和洞察力。这些结果表明，大型语言模型可能有助于医学教育，并有可能帮助临床决策。

ChatGPT说：我通过训练学到了关于医学的一些知识。但需要指出的是，我是一个人工智能模型，不能代替专业的医生或医疗保健提供者。如果您有严重的健康问题，请咨询您的医生。

ChatGPT与医疗产业的最快火花，可能发生于利用自动化减轻医生工作负担，使控制慢病为主的健康管理服务的营运成本得到控制甚至下降。

众所周知，以控制慢病为主的健康管理服务营运成本是较为高昂的，这类健康管理服务可以有标准化流程规则，但需要做个性化处理，这些决定了真正的受众群体是偏向小众的高净值客户，这些人愿意为健康管理服务付出高昂付费。

建议探索健康管理服务的受众群体向高净值客户以外拓展，以降本增效的路径寻求运营上的高效解决。健管服务可以聚焦在“高频诊断+可调整的长处方+健康指标监测+医药医疗资源合理介入+X”，人工智能可以协同操作。ChatGPT有可能使健管服务的人均成本可控，且质量仍较为可靠，甚至可能是人向机器学习，或被机器提醒。

苹果将GPT-AI引入了"苹果智能”手机，在智能终端使用GPT-4o mini功能，依靠小语言模型完成智能交流和辅助功能。

综上所述，小语言模型可以针对特定的疾病进行训练，提供更加精准的医疗健康服务，而由于使用较少的数据集进行训练，并且计算需求较低，因此在运行时所需的成本更低。这使得它们能够在成本敏感的应用场景中发挥作用，在一台智能手机上就可以实现。预计不远的将来，小语言模型会在医疗健康领域得到更广泛的普及。