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如果我們工作時更努力10倍，我們的成績（比如薪資）能增加10倍么？結(jié)果是不可能。一個地兒2米沒出水，你挖八百口井該沒有水還是沒有水。這和互聯(lián)網(wǎng)匹配的“干就完了”的情緒非常值得警惕。

前幾天寫了篇文章《為什么說這些倒騰AI的方式會把自己搞死》，陸續(xù)收到一些反饋，從反饋中最直觀的感受是大家快速把AI導(dǎo)入產(chǎn)品或項目的迫切心情。這種心情加上某些推波助瀾的文章可能是壞事的前奏。因此這里再做一點提煉和總結(jié)。

一、原點上的失敗

干事都會失敗，但根因不同，求解的方式也就不同。

AI里面的很多失敗是原點上的失敗。

原點上的失敗是說，除非天下掉奇跡，否則打開始那天就不可能成功，和努力沒關(guān)系。

前兩天琢磨事發(fā)起了一個AI碰撞局，當(dāng)時我提了個問題：如果執(zhí)行力提高10倍，那改變智能音箱所需要面對的局面么？

大家想了想基本都認(rèn)為，完全不影響，還是現(xiàn)在這樣。

確實，執(zhí)行力提高10倍，天氣這類技能的數(shù)目可能膨脹10倍，但根本不可能改變產(chǎn)品自身的用戶價值和市場空間，也就不可能改善使用深度。

這很像一條無限接近限定值（比如6分）的曲線，可以無限提升，但永遠(yuǎn)不可能及格。

為什么會這樣呢？

因為約束了語音交互新價值空間的關(guān)鍵因素早早就在那里了。

反倒是當(dāng)事人沒那么愿意看、懶得看或者就上頭了。

這些要素在原點上確實是可以列出來并且做判斷的。

比如使用情景、物理空間、智能程度、市場空間、后端變現(xiàn)可能性、投入回報周期等確實預(yù)先定義了一個可能邊界。

除非AI突變，否則在一個限定周期，投入越多，執(zhí)行力越強(qiáng)，死的越快。

池子就那么大，投喂，然后缺氧，魚就死很大一批。

不是智能音箱沒用，而是過渡的預(yù)期后就會變成原點上的失敗，比如期望它迅速成為普遍入口。（池子小，少幾條魚一樣活挺好）

產(chǎn)品要基于成熟技術(shù)，畢竟蘋果都基于成熟技術(shù)。

當(dāng)年做智能音箱拔高預(yù)期相當(dāng)于預(yù)期AI會迅速無限提高，這種用未來的預(yù)期做產(chǎn)品規(guī)劃的方式，就會導(dǎo)致產(chǎn)品總是快一步。

這一步往往就是生死界限。

如果單是智能音箱，這事已經(jīng)過去了，再提起來意義不大，但問題是不單過去，現(xiàn)在我們很多時候仍然可能在重復(fù)這種原點上的失敗，比如具身機(jī)器人、垂域大模型等。

為什么在AI領(lǐng)域原點上的失敗變得普遍？

一個可能的原因是互聯(lián)網(wǎng)對我們影響過深，而AI與互聯(lián)網(wǎng)迥異，要求我們重塑認(rèn)知價值的思維模式。

過去30年的是互聯(lián)網(wǎng)的30年。

企業(yè)家、KOL、媒體共同構(gòu)建了一套互聯(lián)網(wǎng)的價值認(rèn)知體系，這深刻的影響了每一個人。

現(xiàn)在主導(dǎo)的驅(qū)動力及其特征變了（從互聯(lián)網(wǎng)到AI），但思維慣性之下就很容易沿用過去的判斷方法。

比如米國和日本就是很不一樣兩種環(huán)境，用同一種行為模式可能就危險，我把這種差異概括為：

這是跑馬探地和打呆仗的區(qū)別。

試錯成本不同衍生的方法論就不同。

一種需要快速試錯，另一種就必須深掘場景才能見水。

單點、極致、口碑、快、一針捅破天等在AI這兒似乎完全顛倒了，看起來要調(diào)過來。

而如果追究為什么這樣的底層邏輯，那需要回到新技術(shù)的基本特征。

互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵的是鏈接，是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，所以就容易迅速鋪開，每個點上并不帶來特別大的改變。這就催生對快的追求。

人工智能關(guān)鍵的是智能，是理解概念和自主判斷的能力。這種能力顯然對場景的改變越多價值越大。

新技術(shù)領(lǐng)域必然是技術(shù)自身的特征決定了匹配它的方法論，而非相反。

從這個視角再回看智能音箱大戰(zhàn)就會更理解這為什么是原點上的失敗。

在你本來應(yīng)該創(chuàng)造價值的點上，沒有深挖（深挖也有其它問題，但是兩回事），而是迅速謀求不存在的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)或者后端價值，那錢可不就打了水漂。

一個地兒2米沒出水，你挖八百口井該沒有水還是沒有水。

再延伸一點就是和互聯(lián)網(wǎng)匹配的干就完了的情緒非常值得警惕。

試錯成本低的時候確實謀定后動的重要度會被淡化，勇猛點快跑沒準(zhǔn)就碰上了。

但打井這事，有水沒水是不可能碰出來的。

如果說互聯(lián)網(wǎng)可以只用20%的精神頭思考，然后一路狂奔即可，沒準(zhǔn)也能干成社交網(wǎng)絡(luò)。

那人工智能則至少需要百分之五十，否則大概率十死無生，大概率沙漠打井。

二、混沌狀態(tài)下的底層邏輯

混沌狀態(tài)下沒有手冊性的方法論的。

挖銅礦手冊很關(guān)鍵，因為大致被研究明白了。按手冊干好就是專業(yè)。

AI應(yīng)用的魅力就在于沒人明白，這時候宣稱有手冊性方法論的大概率是騙子。

正因為沒人明白，所以才有機(jī)會。

很多人現(xiàn)在可能比2000年的馬云還懂互聯(lián)網(wǎng)，但你絕不可能再做出大的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品了。

這時候必須探求底層邏輯，它們可能不嚴(yán)密但自洽，能勾畫出一個輪廓，輔助避免原點上的錯誤。

很巧的是琢磨事的AI碰撞局上正好有這么個例子（周偉明同學(xué)提供的）。

假如你想做一個法律的大模型，那為了看看這地兒能不能挖出水，預(yù)先的判斷是什么呢？

1. 場景上是你預(yù)想完整覆蓋什么樣的場景，這個場景本身的價值是什么樣？

• 是能完整取代一個初級律師，還是初級律師的輔助工具
• 如果變成信息提供的輔助工具，那和現(xiàn)有產(chǎn)品有多大差分，是不是就提高個10%~20%

2. 技術(shù)上是模型到底能干到什么程度？什么樣的人能干到什么程度？你的人能干到什么程度？你有多少資源（數(shù)據(jù)資金等）做這事？（圖靈測試2.0）

3. 出錯的概率是多少？出錯的效果是否能承擔(dān)？

4. … …

不列全了，核心是AI用在這個場景下會弄死你的并且短期不可能改變的點有么？這是要預(yù)先列的，也是可以預(yù)先列出來的。

這種分解是產(chǎn)品定義之前要琢磨的，每個都比較生死攸關(guān)。

列出來后反倒是尋找答案不難。很多時候一手體驗和公開信息也能有個大致的答案。

尤其是現(xiàn)在的智能在你設(shè)定場景的新體驗的程度是很容易測試出來的。

這時候需要注意的是：AI使用成本極低，不能被某些新詞繞進(jìn)去比如RAG這類，要整一手的體驗。

大家可以仔細(xì)想想，RAG其實更大可能是提高的你效率，而不是具體某個場景的體驗。

形象講是如果你自己一次構(gòu)建足夠全的prompt，然后大模型的智能程度不夠，加了RAG一樣不夠。

三、從外往里看，和模型與參數(shù)保持距離

做產(chǎn)品其實很忌諱把技術(shù)的希望當(dāng)成可以構(gòu)建產(chǎn)品特征的現(xiàn)實。

寫售前方案倒是可以，至少可以看著比較高大上。

產(chǎn)品方要關(guān)注技術(shù)（大模型等）的智能高度，但要關(guān)注的不是細(xì)節(jié)。

在智用研究院的公開課上，我打了一個比方：

英國人發(fā)明了坦克，實際上則是德國人在閃電戰(zhàn)里把坦克威力發(fā)揮到極致，用的最好。（陳春花老師聊天的時候提到的，特別適合這個情景）

構(gòu)想閃電戰(zhàn)的人是要了解坦克的，但肯定不能和坦克的工程師學(xué)習(xí)怎么設(shè)計閃電戰(zhàn)。

坦克的工程師是看不見閃電戰(zhàn)的。

這是兩個完全不同的維度。

媒體可以把新技術(shù)名詞、新模型誰大誰參數(shù)多作為一種噱頭來制造熱點。

做產(chǎn)品的時候就是回到一手體驗，回到場景，整清楚它現(xiàn)在可以干什么，不可以干什么。

概念性技術(shù)不適合用來構(gòu)建產(chǎn)品，除非你特別特別有錢。

但考慮智能的拔高還是會有個過程，所以機(jī)會敞口會有個次序。

大致是先從純粹數(shù)字、幻覺破壞作用小的領(lǐng)域擴(kuò)展到具身的、幻覺作用大的領(lǐng)域。

這里尺度的判斷非常關(guān)鍵，不要忘了Google Glass、自動駕駛干多少年了！

打深井的模式下，原點已經(jīng)是決勝點。

四、小結(jié)

一個完整可供參考的也還算自洽的底層邏輯框架在：AI的脈絡(luò)：非共識時刻的認(rèn)知價值，這里不重復(fù)了。最后想說的是這類框架對于混沌狀態(tài)下做應(yīng)用是有幫助的，但作用也有限的?？梢詭椭苊庠c上的錯誤，也可以在挖井的時候，對最初十米有點幫助。但既然是挖井，后面90米必然需要在現(xiàn)場的泥土里摸爬滾打，和現(xiàn)場的持續(xù)反復(fù)。給個手冊照著做，產(chǎn)品就成功了，人就發(fā)財了，在這個時間點這么宣稱的真的是騙子。

后續(xù)會在智用研究院開課，不期望純手冊，也認(rèn)同上面觀點的同學(xué)可以看看：

AI原生得應(yīng)用怎么做？

參照文章：

從1到10：AI產(chǎn)品和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的核心差異

第九生命：從文明限度的角度看AI

AI上國內(nèi)團(tuán)隊好像被甩開了？差錢？差人？

AI的進(jìn)化：從間斷平衡到終極復(fù)制