隨著AI的發展，掀起了一波大眾創業、萬眾創新的浪潮。各類大小模型的應用層出不窮，但大多不賺錢，這是為什么？或許是AI應用沒有帶來實際的價值。具體是忽略了哪些？一起來看看本文分析吧。

一、緣起

2023年AI領域掀起了一波大眾創業、萬眾創新，各種大模型、小模型，toB、toC的AI應用層出不窮，但是大多不賺錢，這是為什么呢？從產品的視角看，歸根結底是因為這些AI應用并沒有給用戶帶來切實的價值，自然無法收獲商業價值。我主管的產品也用到AI，分享幾個經常被忽略的常識。

二、AI的價值公式

以普通人可理解的話說，AI就是人工智能，人工智能的作用就是代替人完成部分工作，所以 AI的價值 = AI能代替的人工勞動的價值。具體來說就是要看AI能代替哪些人工勞動，社會原本要為這些勞動付出多少錢：

• 如果能代替一項工作，就按這項工作的外包價格計算；
• 如果能代替一個崗位，就按這個崗位的工資計算；
• 如果能代替一個組織，就按這個這個組織的收入計算。

這里經常被忽略的是：AI的可靠性對其價值有著至關重要的影響。一個只能做參謀的AI和一個能做決策的AI提供的價值是完全不同的，前者還需要配一個人分析決策，決策周期要幾十分鐘；而后者可以自動化決策，把決策周期降低到一分鐘以內，讓效率帶來空前的提升。

綜上，AI的價值公式就擴展為：

AI的價值 = AI能做的工作 x AI的可靠性

三、不存在的業務場景

技術出身的老板很喜歡說：我的AI能做這個、能做那個，快來買吧。這種說法很明顯的忽略了一個問題：用戶為何要用你的AI？不論AI能做什么，本質上只是一把錘子，只有當用戶需要敲釘子、砸墻，有一個真實的業務場景，因為人工太貴無法持續，才會需要AI。從AI出發的思維往往在解決一個不存在的問題，原本就沒有人在做這項工作，或者只是偶爾應付差事才做這項工作，不論AI有多強都是沒有價值的。

現實中有一些例外，就如喬布斯說過：用戶不知道他需要什么，直到你把產品呈現給他。我也認同需求是可以被創造出來的，但是這種創造表面上看是新需求，本質上是利用新技術重構了滿足底層需求的方式。比如從走路、到馬車、到汽車、到火車、到高鐵，出行的方式變了，出行的本質沒變。在這個意義上人類的底層需求是沒有變化的，這也是為什么做toC的產品就要去研究人性，做toB的產品就要去研究企業管理，做toG的產品就要去研究政府組織。

綜上，AI的價值公式就擴展為：

AI的價值 = AI能做的工作 x AI的可靠性 x 業務場景的重要性

三、隱藏的成本

人非圣賢，孰能無過。AI也一樣，沒有不出錯的程序。業務依賴AI的程度越深，受到AI錯誤的影響也就越大。自動駕駛為何遲遲難以廣泛應用，交通事故風險是重要原因之一。哪怕百萬分之一的錯誤率，面對車毀人亡的風險沒人能夠放心把身家性命交給一段程序。就算專業人員經過長期反復測試證明具備相當水平的安全性，要讓普通人感受到并認可也需要一段相當漫長的時間，不是簡單說一下連續xx天、xx公里無事故就能解決的。

換到我從事的領域，AI識別一個垃圾站的垃圾滿冒，通知物業前來清理，就算錯了也沒有很嚴重的后果。但是，這個模型很像狼來了的故事，偶爾一兩次錯誤還好，如果反復的錯誤誰還會相信這個產品？就像如果搜索出來的都是廣告，誰還會用這種搜索。今天的人們不缺信息，缺的是及時、準確、完整、有效的信息。

綜上，AI的價值公式就擴展為

AI的價值 = AI能做的工作 x AI的可靠性 x 業務場景的重要性 x AI的信噪比 / AI犯錯的破壞性

四、總結

AI產品也是產品，還是要回到為用戶創造價值的路上，只是目前AI能夠完整代替的崗位價值還很有限：AI能做到的事價值不高，價值高的事AI做不到，只有極少數領域有充足的投資和市場能夠形成健康的生態。

要想改變這一局面，一方面需要AI企業堅持以人為本、科技創新，提升產品質量；另一方面需要監管部門提升能力，打擊假冒偽劣企業，為投資者、企業家、消費者創造良好市場環境。