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我們?cè)倏纯磿?huì)讀的工作機(jī)制：

綜合看下來(lái)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，AI Copilot的機(jī)制是：

AI需要人類(lèi)發(fā)起請(qǐng)求，隨后快速進(jìn)行響應(yīng)，人類(lèi)獲得響應(yīng)后，可以繼續(xù)推進(jìn)自己原有流程，也可以繼續(xù)和AI進(jìn)行交互。

可以看出，AI Copilot實(shí)現(xiàn)的核心是人機(jī)交互與協(xié)同。需要具備的能力至少有這么幾點(diǎn)：

1）理解用戶(hù)意圖

AI需要準(zhǔn)確地理解用戶(hù)的需求和意圖，才能夠恰當(dāng)?shù)淖龀鲰憫?yīng)。這也是在NLP（自然語(yǔ)言處理）發(fā)展到GPT3之后才開(kāi)始發(fā)生的質(zhì)變，使得AI Copilot變得切實(shí)可行的核心原因。

2）生成個(gè)性化響應(yīng)

基于理解用戶(hù)的意圖，AI使用生成模型（比如ChatGPT等）來(lái)產(chǎn)生針對(duì)性的回復(fù)，這些回復(fù)需要個(gè)性化，比如心光就會(huì)通過(guò)選項(xiàng)的方式，使得AI可以根據(jù)用戶(hù)的特定需求來(lái)做針對(duì)性的個(gè)性化回應(yīng)。

3）持續(xù)交互

嵌入到用戶(hù)的工作流中，是Copilot的重要邏輯，這就要求AI可以在復(fù)雜任務(wù)里持續(xù)的和人產(chǎn)生交互，換句話(huà)說(shuō)就是24小時(shí)StandBy的高知識(shí)實(shí)習(xí)生，并且有一定的記憶能力，能夠不斷的響應(yīng)。

4）混合外部知識(shí)

對(duì)于大量的人類(lèi)需求，AI可以隨時(shí)請(qǐng)求外部的知識(shí)源，對(duì)無(wú)法理解的內(nèi)容進(jìn)行檢索和學(xué)習(xí)，以便更好的對(duì)人類(lèi)的需求做出響應(yīng)。

5）保證輸出質(zhì)量

如果AI的回應(yīng)質(zhì)量太低，就沒(méi)有辦法幫助人類(lèi)提高工作效率，所以AI Copilot生成的質(zhì)量必須要達(dá)到可用的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)然也得保證輸出內(nèi)容的安全性和合規(guī)性等等。

四、AI Copilot加到產(chǎn)品上？

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)里面，我們可以去思考，植入AI Copilot后，是否能滿(mǎn)足以上幾個(gè)要求的情況下，增加提供給用戶(hù)的價(jià)值。

具體判斷可以從以下幾個(gè)方面思考：

1. 用戶(hù)場(chǎng)景需求

這是最核心的：用戶(hù)在這個(gè)產(chǎn)品的使用場(chǎng)景中，是否存在很強(qiáng)的助手需求？

• 比如會(huì)讀存在價(jià)值的核心是：用戶(hù)是否有讀前篩選文章的需求。
• 通義聽(tīng)悟存在價(jià)值的前提是：用戶(hù)對(duì)于工作和學(xué)習(xí)中，從音視頻中提煉文字，對(duì)文字做分段整理、要點(diǎn)提煉的需求。
• 心光存在的價(jià)值的前提是：用戶(hù)希望寫(xiě)完日記后，獲得AI的回應(yīng)。
• GitHub Copilot：用戶(hù)在編寫(xiě)代碼時(shí)是否希望獲得代碼建議、快速補(bǔ)全代碼 New Bing：用戶(hù)是否希望直接獲得可用的內(nèi)容。
• ……

一切技術(shù)都是為了用戶(hù)的需求，所以回歸到本源去思考，是最最重要的。

2. 交互模式是否符合

目前合適的Copilot，還是以Chat的方式來(lái)交互的，所以可以在輸入框內(nèi)通過(guò)文本交互、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的就會(huì)更加合適。

當(dāng)然，Midjourney新的“Inpainting”功能，又有點(diǎn)不一樣：

Midjourney 上現(xiàn)在有一個(gè)新的按鈕「Vary (Region)」，使用該功能，用戶(hù)可以選中想改變的區(qū)域，輸入新的文本 prompt，直接用文本修改圖像。年滿(mǎn)忍tvvrimnymftt

這已經(jīng)是盡可能少需要語(yǔ)言輸入的場(chǎng)合了，但要想讓AI明確理解人類(lèi)的意圖，還是需要Prompt的輸入。

3. 數(shù)據(jù)積累程度

產(chǎn)品本身是否有大量高質(zhì)量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)和內(nèi)容數(shù)據(jù)，這是訓(xùn)練AI模型的基礎(chǔ)，特別是對(duì)于垂直模型，必須進(jìn)入數(shù)據(jù)飛輪，才能夠真的構(gòu)建壁壘，即：

數(shù)據(jù)越來(lái)越多，模型給出的回應(yīng)質(zhì)量越來(lái)越高，用戶(hù)越來(lái)越無(wú)法離開(kāi)。

4. 輸出內(nèi)容的開(kāi)放程度

如果AI可以在適當(dāng)?shù)姆秶鷥?nèi)自主控制生成，是比較適合Copilot的，比如WPS AI、Notion AI等等，都能夠非常好的輔助內(nèi)容生成。

5. 商業(yè)需求

增加AI Copilot之后，產(chǎn)品是否能帶來(lái)差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從而提升核心指標(biāo)。

Q：您如何考慮將其貨幣化？

納德拉：上次我檢查軟件時(shí)，搜索是地球上最賺錢(qián)的類(lèi)別。因此，我只需要多幾個(gè)用戶(hù)。我競(jìng)爭(zhēng)的其他人必須保留他們所有的用戶(hù)和所有的毛利率。所以沒(méi)有對(duì)新存在收費(fèi)的計(jì)劃。

在一次訪談中，主持人詢(xún)問(wèn)納德拉，是否會(huì)有明確的收費(fèi)機(jī)制，答案是否。說(shuō)的很清楚，Bing的主營(yíng)業(yè)務(wù)是搜索，只要有更多的用戶(hù)來(lái)使用Bing，就能賺回來(lái)，獲得了GPT4加持后，Bing就獲得了足夠的差異化優(yōu)勢(shì)。并且Chat和Search是結(jié)合得很緊的：

五、AI Copilot加到你身上！

今天聊了那么多AI Copilot，也聊了產(chǎn)品如何植入AI，如果我們把自己當(dāng)成一個(gè)產(chǎn)品，是不是也要肉身入世呢？

把AI變成自己的Copilot！

現(xiàn)在的時(shí)代是超級(jí)個(gè)體、一人公司的時(shí)代，如何利用AI放大原本有限的個(gè)人能力，提高我們的效率，非常的有意義，AI Copilot就是一個(gè)非常有效的手段！

AI Copilot的獨(dú)特價(jià)值至少有三點(diǎn)：

1. 提升工作/學(xué)習(xí)效率：通義聽(tīng)悟可以幫助我們看播客，讀視頻，快速?gòu)?fù)盤(pán)會(huì)議，就是一個(gè)非常典型的場(chǎng)景。
2. 優(yōu)化內(nèi)容質(zhì)量：現(xiàn)在已經(jīng)有大量使用ChatGPT來(lái)生產(chǎn)內(nèi)容的Prompt了，咱們且不說(shuō)那些，對(duì)于我這樣的長(zhǎng)文來(lái)說(shuō)，AI是完全可以快速有效的幫助內(nèi)容質(zhì)量進(jìn)一步提高的。
3. 激發(fā)更多創(chuàng)造力：很多時(shí)候人力有限，大腦記憶力和想象力是缺失的，AI作為一個(gè)萬(wàn)能的外腦，能夠非常好的幫我們補(bǔ)強(qiáng)?；蛘咴趯?xiě)完后，讓AI幫忙給建議，也能非常好的幫助我們查遺補(bǔ)漏。

說(shuō)完價(jià)值之后，肯定要問(wèn)我到底怎么結(jié)合到自己身上了，這里給大家放出獨(dú)家珍藏的AI融合四步法：

1）理解自身需求痛點(diǎn)

回憶一下，你自己的工作和學(xué)習(xí)中，最費(fèi)時(shí)、最耗神的環(huán)節(jié)是什么？這里面有沒(méi)有重復(fù)勞動(dòng)？

比如說(shuō)，我在寫(xiě)深度長(zhǎng)文時(shí)（5K字以上的），最累的環(huán)節(jié)就是大量的尋找資料，對(duì)資料內(nèi)的內(nèi)容進(jìn)行整理思考，再通盤(pán)考慮，尋找出主線(xiàn)進(jìn)行串聯(lián)。

這是一種自下而上的寫(xiě)法，基于相對(duì)確定的主題（比如產(chǎn)品分析），在有了大致的框架后，需要海量的信息去梳理，再整理出文章框架，接著逐步填充。

現(xiàn)在是完全可以AI Copilot，看看AI有什么思路，和它碰撞后，可以大致明確框架，隨后直接逐個(gè)章節(jié)進(jìn)行填充。

這里面AI會(huì)對(duì)幾個(gè)部分有很強(qiáng)的幫助：

• 很依賴(lài)外部知識(shí)輸入的任務(wù)，自己掌握的知識(shí)又不足。
• 不知道自己什么不知道。

AI幾乎有世界上所有的信息，只要根據(jù)一些固定的提問(wèn)方式（比如：你是一名中國(guó)資深的產(chǎn)品經(jīng)理，請(qǐng)幫我檢查下這個(gè)提綱，給我一些建議），就可以讓AI來(lái)輔助到我們。

2）評(píng)估AI結(jié)合的可行性

AI也是從市面上能找到的信息訓(xùn)練出來(lái)的，如果你所處的是非常獨(dú)特的小眾領(lǐng)域，或者說(shuō)市面上幾乎沒(méi)有信息，大模型也會(huì)無(wú)能為力。

像Super寫(xiě)的產(chǎn)品分析，大部分時(shí)候還是需要我自己去處理，因?yàn)榉治雒恳粋€(gè)具體產(chǎn)品（特別是小眾產(chǎn)品）的內(nèi)容不多，這會(huì)使得AI并不知道如何分析好一款產(chǎn)品，很多時(shí)候還是需要我自己深度的思考。

但是大部分工作流都是可以支持的，只要任務(wù)的輸入輸出可以明確定義，輸入和輸出之間關(guān)系比較明確，那AI結(jié)合的可行性就比較大。

舉個(gè)例子，如果任務(wù)是讓AI根據(jù)一個(gè)游客的需求自動(dòng)生成一份旅游方案，那么：

輸入：“我要在國(guó)慶期間到北京五日游，必須去天安門(mén)、故宮、八達(dá)嶺長(zhǎng)城，預(yù)算是5000元”，這就是游客提供的出游時(shí)間、景點(diǎn)喜好、預(yù)算等自然語(yǔ)言描述的需求信息，是明確而具體的。

輸出：就是AI根據(jù)這些需求信息，生成一份包含推薦景點(diǎn)、酒店、餐廳、行程等的完整旅游方案，輸出的形式也是明確的。

如果輸入或者輸出任何一方存在定義不清晰的情況，AI就不清楚輸入和輸出之間的關(guān)系，也就難以完成交互任務(wù)。

3）找到匹配的AI工具

在《AI時(shí)代創(chuàng)作核心競(jìng)爭(zhēng)力：看他如何與Claude深度結(jié)合，進(jìn)化內(nèi)容生產(chǎn)力（5千字干貨?。?里，我也寫(xiě)了為何我選擇Claude作為主力Copilot工具，因?yàn)樗С?00K長(zhǎng)輸入，可以上傳文件，文風(fēng)也和我相近，所以我會(huì)選擇它。

市面上現(xiàn)在AI工具亂花漸欲迷人眼，找到合適自己需求的很重要，我們可以關(guān)注以下幾點(diǎn)：

• 功能匹配度
• 工具的模型質(zhì)量
• 使用難易度
• 穩(wěn)定性
• 費(fèi)用
• 合規(guī)性
• 未來(lái)發(fā)展?jié)摿?/li>
• 口碑

4）持續(xù)迭代改進(jìn)流程

刀越用越快，我們沒(méi)有必要在一開(kāi)始就要求自己用明白AI。

就像我用輔助駕駛，也是逐步熟悉它，并越來(lái)越清楚它的脾氣（比如加塞是激進(jìn)還是保守），來(lái)決定哪些時(shí)刻使用它，哪些時(shí)候還是自己上~

我們?cè)谝婚_(kāi)始可以先從簡(jiǎn)單的場(chǎng)景和任務(wù)開(kāi)始，慢慢地去拓展AI輔助的范圍。

你可以畫(huà)一個(gè)流程圖，逐步的把適合AI的部分加進(jìn)去。

舉個(gè)例子，我之前全面用Claude來(lái)作為長(zhǎng)文寫(xiě)作的Copilot，后來(lái)發(fā)現(xiàn)Xmind Copilot似乎還挺好用的，嘗試在提綱層面使用，試了一段時(shí)間后，發(fā)現(xiàn)還是Claude好用，就又退回來(lái)了。

沒(méi)關(guān)系，我們可以不斷去嘗試，體驗(yàn)并優(yōu)化原有流程。

最后，記得留意最新AI的技術(shù)進(jìn)展，比如早先我是使用Bing來(lái)作為創(chuàng)作輔助的Copilot，到Claude2.0出來(lái)之后，馬上全面更換了。

小結(jié)一下，作為一名創(chuàng)作者，我深深的知道，AI的到來(lái)，打破了原來(lái)內(nèi)容不可能三角：

退一步說(shuō)，不追求爆款，高頻和高質(zhì)量完全可以兼得了，如果你感興趣，可以翻一下我的AI主題，這個(gè)月15天里我更新了6篇AI的長(zhǎng)文，寫(xiě)到了沒(méi)有選題-，-

六、總結(jié)

當(dāng)AI Copilot悄然進(jìn)入我們的生活，我們?cè)摀肀н€是警惕？

答案應(yīng)該是很明確的，我是這么理解的：

首先，AI Copilot實(shí)際上是信息時(shí)代個(gè)人生產(chǎn)力的進(jìn)一步提升。它解放我們從重復(fù)勞動(dòng)中，讓我們有更多時(shí)間去從事創(chuàng)造性的工作。

其次，正確使用AI Copilot可以顯著提升工作效率和質(zhì)量。它是知識(shí)工作者的外腦和助手，能夠協(xié)同共生，而不是替代人類(lèi)。

最后，要主動(dòng)擁抱AI時(shí)代。因?yàn)榧夹g(shù)將不會(huì)退縮，抵制技術(shù)進(jìn)步的人終將被淘汰。我們需要積極掌握使用AI的方法，提升自身競(jìng)爭(zhēng)力。

AI Copilot給人類(lèi)帶來(lái)的影響還在持續(xù)深化，但方向已很明確——它將使我們的生活和工作更加智能化。

所以，不妨先一步開(kāi)始使用AI Copilot，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它帶來(lái)驚喜的！