深度 | AI領(lǐng)域10個(gè)非共識(shí)認(rèn)知(8000字長(zhǎng)文)

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AI大模型發(fā)展至今,已經(jīng)有很多信息成為大家的共識(shí)。但在一些細(xì)節(jié)和前沿內(nèi)容上,還有一些大家不理解的知識(shí)。這篇文章,我們看看作者分享的這些經(jīng)驗(yàn)。

先把這次的“非共識(shí)認(rèn)知點(diǎn)”全部列出來(其實(shí)不止10個(gè)……)

1、最大的坑,就是過于簡(jiǎn)單的認(rèn)為“把XXX用LLM/CUI全部重新做一遍”。

2、沒有know-how支撐的嘗試是賭博,有“非共識(shí)認(rèn)知”支撐的迭代才是MVP。

3、AI公司的妄念:招個(gè)很牛的AI產(chǎn)品經(jīng)理來想idea。

4、跨語言,可能是大模型最Native、現(xiàn)階段最容易被感知和落地、但又最容易被忽視的能力。

5、長(zhǎng)文本,可能是又一個(gè)“看起來不起眼、但增加數(shù)量就躍遷、涌現(xiàn)”了的東西。

6、當(dāng)自己本身都搞不定業(yè)務(wù)的時(shí)候(從 0 到 1),不要指望 AI。

7、技術(shù)維度+產(chǎn)品維度+商業(yè)維度,不是在做加法,而是在做“歸一化”。

8、危險(xiǎn):AI導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn),可能不是潮水,而是颶風(fēng)。

9、一旦我們學(xué)會(huì)“剝離人性弱點(diǎn)的弊端,僅使用其工具屬性價(jià)值”,負(fù)面影響,是會(huì)讓人,更加自私。

10、機(jī)會(huì):如何解脫?要么向上成長(zhǎng)為最牛的人,要么躺平過生活。

11、當(dāng)ChatGPT被研發(fā)出來之前,我們問AI的空氣動(dòng)力學(xué)是什么?當(dāng)ChatGPT被研發(fā)出來之后,我們需要問,AI的“制動(dòng)器”是什么?

12、【重要】AI時(shí)代超級(jí)個(gè)體的10倍、100倍、1000倍成長(zhǎng)路徑,到底在哪里。

另外,還有一些認(rèn)知點(diǎn),是之前《深度 | 關(guān)于AIGC商業(yè)化的13個(gè)非共識(shí)認(rèn)知(8000字長(zhǎng)文)》中提過的,這次口述,大家體會(huì)將更深,比如——

1、AIGC的差異化核心指標(biāo),不是節(jié)省了多少時(shí)間/人力(效率屬性),而是提高了多少“轉(zhuǎn)化率”(利潤(rùn)屬性)。

2、現(xiàn)階段AI落地的低枝果實(shí),可能反而是情感AI。

3、對(duì)于轉(zhuǎn)化率的提升,虛擬人很可能會(huì)有“巨大”的增量空間。

4、關(guān)于Agent:目前主流的“單體智能”思路有隱患,可能的突破口是“多體智能”——類似復(fù)雜系統(tǒng)/鳥群,單個(gè)智能體可能很簡(jiǎn)單(不一定要超過單個(gè)人類),但整體有非凡的智慧(AI Agent 團(tuán)隊(duì) >人類團(tuán)隊(duì))。

5、“場(chǎng)景-用戶-需求”之外,需要增加一個(gè)關(guān)鍵詞,“關(guān)系”——定義了關(guān)系,就定義了約束條件和需求屬性。

6、使用AI時(shí),把AI當(dāng)成人;設(shè)計(jì)AI時(shí),把人當(dāng)成AI。

7、未來AI企業(yè),方向定位將不是按照To C/To B來劃分,而是按照To 人/To AI 來劃分。

……

注:本文是我去年參加某次直播訪談活動(dòng)的文字版,下面是全文,開場(chǎng)過程略。

一、開場(chǎng)話題:比起AI 1.0,AI2.0帶來了哪些機(jī)遇?

主持人刀姐:剛提到,你之前完整經(jīng)歷了AI 1.0時(shí)代,那現(xiàn)在AI 2.0階段,帶來了哪些機(jī)遇呢?你怎么看?

黃釗hanniman:我想先跳出來說一個(gè)關(guān)鍵詞,“周期”。

認(rèn)知這是“多少年一遇”的機(jī)會(huì),其實(shí)會(huì)決定我們的心態(tài)和做事方式。咱們從小往大說——

1)從產(chǎn)品視角看來說,類比十年前的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),是十年一遇的機(jī)會(huì)。會(huì)有很多應(yīng)用層產(chǎn)品創(chuàng)新的機(jī)會(huì)出來。

所以很多人想的是,如何把自己的業(yè)務(wù)/產(chǎn)品形態(tài),盡快的和大模型/AIGC結(jié)合。所以會(huì)很卷、很急的去發(fā)布產(chǎn)品。

2)從行業(yè)視角看,至少是類比互聯(lián)網(wǎng)的,25年一遇的機(jī)會(huì)。

這意味著什么呢?這意味著,對(duì)于很多40多歲的第一波互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者,這可能是他們這輩子最后一個(gè)、大周期性的成功(暴富)機(jī)會(huì)。

最有名的那個(gè)理論,“人生發(fā)財(cái)靠康波”,人的一生,會(huì)有三次大機(jī)會(huì)。

這也是為什么很多人把大模型,當(dāng)作這輩子的“最后一仗”。

3)從人類社會(huì)視角看,這是幾百年一遇的機(jī)會(huì)。

比如傅盛最近說,人類歷史上唯一可以與AI相比的是蒸汽機(jī),把熱能變成動(dòng)能,今天的AI,是把電能變成智能。

包括馬化騰說,AI是幾百年不遇的的機(jī)遇。

采取這種認(rèn)知的人或者公司,會(huì)有什么心態(tài)呢?不急!慢慢來!

4)當(dāng)然,從賺快錢視角看,可能是1、2年一遇的機(jī)會(huì),那就得趕緊去做。

5)所以,整體我想表達(dá)的是,AI 2.0有那些機(jī)遇,不同的人,看到的世界是不一樣的。我們每個(gè)人,選擇適合自己認(rèn)知、性格和擅長(zhǎng)模式的機(jī)遇方向就好了,千萬不要錯(cuò)配。

1年一遇的機(jī)會(huì),是賺錢;10年一遇,是產(chǎn)品;25年一遇,是創(chuàng)業(yè);百年一遇,是事業(yè)。

主持人刀姐:ok,剛咱們說的是底層認(rèn)知,那具體來說,對(duì)于AI產(chǎn)品方向、對(duì)于個(gè)人職場(chǎng)發(fā)展、對(duì)于未來的超級(jí)個(gè)體,分別有哪些具體的機(jī)會(huì)呢?

黃釗hanniman:好,這里面內(nèi)容比較多,咱們一個(gè)一個(gè)說。

刀姐:好~

(方便起見,下面跳過對(duì)話形式,直接寫干貨——)

二、AI產(chǎn)品的機(jī)會(huì)

短期長(zhǎng)期,里面再分別按照“什么可能不對(duì)、什么可能對(duì)(有機(jī)會(huì))”來劃分。

1. 短期,哪些常規(guī)認(rèn)知,可能是不對(duì)的

1)最大的坑,就是過于簡(jiǎn)單的認(rèn)為“把XXX用LLM/CUI全部重新做一遍”

這種觀點(diǎn),不是說完全不對(duì)。但問題在于,最危險(xiǎn)的認(rèn)知,就是一半對(duì)、一般不對(duì),這種最容易帶溝里去。

類比移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,大家想當(dāng)然的認(rèn)為,要把所有PC上的內(nèi)容,都搬到手機(jī)上。

不能這么簡(jiǎn)單的來看。

具體做什么,都是what層面的東西,不重要——重要的,是背后的how和why。

或者更具體的來說,很多時(shí)候,不是技術(shù)不夠,而是缺乏深度的“行業(yè)know-how”。

比如說,設(shè)計(jì)一個(gè)直播數(shù)字人,如果沒有行業(yè)理解,很可能是一個(gè)端莊、顏值高、說話語氣舒緩、手部有一些簡(jiǎn)單動(dòng)作的產(chǎn)品,事實(shí)上直播完全不是這樣的!

  • 你必須知道大家平均在直播間停留的時(shí)間有多長(zhǎng)、在哪個(gè)時(shí)間段就應(yīng)該說銷售話術(shù)了。
  • 必須知道什么時(shí)候全身出鏡/什么時(shí)候半身出鏡
  • 必須知道哪個(gè)環(huán)節(jié)是容錯(cuò)率高的,哪個(gè)環(huán)節(jié)是容錯(cuò)率低的
  • 總之,要跟這個(gè)行業(yè)相匹配的方式做對(duì)應(yīng)的串聯(lián)……

否則就會(huì)出來一個(gè)傻傻的、大陸貨的數(shù)字人主播。

我社群里有一位產(chǎn)品經(jīng)理,之前在某家數(shù)字人相關(guān)公司工作過,而且是近距離的接觸過老板,她就跟我說,確實(shí)他們不是很懂這個(gè)領(lǐng)域,很頭痛的問題,不是技術(shù)或產(chǎn)品怎么實(shí)現(xiàn),而是如何去打造一個(gè)IP。

跟這相關(guān)的,還有2個(gè)問題,我特別想分享下——

a)沒有know-how支撐的嘗試是賭博,有“非共識(shí)認(rèn)知”支撐的迭代才是MVP

什么意思呢?一定不要說,雖然我(企業(yè)方)知道這個(gè)業(yè)務(wù)方向定位,暫時(shí)是不對(duì)的(比如過于簡(jiǎn)單的說“現(xiàn)有業(yè)務(wù)+LLM”),但明年可能會(huì)冒出新的對(duì)的方向/認(rèn)知?!@是賭博。

應(yīng)該是,今天就能夠說出自己的非共識(shí)認(rèn)知。——有就是有,沒有就是沒有。這里有一根金線,明眼人是看得到的。——基于這個(gè)非共識(shí)認(rèn)知,再去做產(chǎn)品定位預(yù)設(shè),再去做MVP驗(yàn)證預(yù)設(shè),這樣的迭代,才有意義。

而且需要知道,今年的這個(gè)判斷,未來可以變(類比幾乎所有大公司,后來真正做大的業(yè)務(wù),都不是最初的起點(diǎn)方向了),但今年一定得有,并且是基于“非共識(shí)認(rèn)知”的!

即,認(rèn)知能力深度是本,業(yè)務(wù)方向判斷是末。前者一定得有,后者可以變化,但后者一定是需要基于前者而推演出來的。

b)AI公司的妄念:招個(gè)很牛的AI產(chǎn)品經(jīng)理來想idea

老板或部門負(fù)責(zé)人自己的想法陷入瓶頸,往往會(huì)希望招一個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理來想idea(創(chuàng)新/探索新方向),希望他突然某天想出來個(gè)特別好的點(diǎn)子。這個(gè)思路本身,是有極大偏頗的。

i,如果有絕對(duì)信息和視野優(yōu)勢(shì)的老板/部門負(fù)責(zé)人都想不出來,其他條件相同前提下,指望一個(gè)具體做事的AI產(chǎn)品經(jīng)理來想,本身就有點(diǎn)強(qiáng)人所難。

ii,也許有的老板會(huì)認(rèn)為,只是希望這個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理腦子靈光、點(diǎn)子多,能提供一些有價(jià)值的參考信息給自己;即使是這個(gè)定位,結(jié)果一般也不會(huì)太好,這是因?yàn)椤?/p>

由于AI領(lǐng)域的特殊性,如果老板自己沒有深度的AI產(chǎn)品認(rèn)知水準(zhǔn),即使AI產(chǎn)品經(jīng)理能夠提出一些有價(jià)值的idea,老板(和其他人)也根本不知道如何認(rèn)知評(píng)估這個(gè)idea是否靠譜、為什么、關(guān)鍵點(diǎn)在什么地方。

最終結(jié)果很可能是,即使運(yùn)氣好,碰巧選對(duì)了方向和需求定位,公司也愿意投入一定資源去實(shí)施,仍然大概率的會(huì)因?yàn)?strong>搞不清楚事情的關(guān)鍵點(diǎn)、最核心的指標(biāo)是啥,而錯(cuò)過機(jī)會(huì)(淺嘗輒止的把項(xiàng)目砍掉,直到1、2年后再后悔沒有持續(xù)投入)

最大的風(fēng)險(xiǎn)就是所有人都不懂行業(yè)/場(chǎng)景,且自己也不是典型用戶。

iii,更好的方式是,老板/部門負(fù)責(zé)人,自己先判斷篩選出幾個(gè)大方向(或細(xì)分方向),然后,去找這個(gè)方向內(nèi),有“資深行業(yè)背景”的產(chǎn)品經(jīng)理,或本身就是該方向“典型目標(biāo)用戶”,來幫忙過濾需求!

why?這是因?yàn)椋习?部門負(fù)責(zé)人們,表面上需要的是一個(gè)好的點(diǎn)子(idea),其實(shí)真正需要補(bǔ)齊的,是“垂直領(lǐng)域內(nèi)的需求認(rèn)知”。

即,“某個(gè)需求點(diǎn)是真實(shí)存在還是偽需求”這個(gè)坑別傻趟了——直接讓有資深行業(yè)背景的人來告訴團(tuán)隊(duì)。

至于具體用AI可以怎么做(what),其實(shí)是相對(duì)容易的。因?yàn)橹灰枨蟀盐詹黄钐?、目?biāo)導(dǎo)向明確、評(píng)估指標(biāo)定義清晰,總會(huì)有效果和積累的,無非多少/快慢的區(qū)別而已。

結(jié)論:需要招“資深行業(yè)背景”或“典型目標(biāo)用戶”來過濾偽需求,而不是“腦子靈光、點(diǎn)子多”。

剛說的是第一個(gè)點(diǎn),最大的坑,就是過于簡(jiǎn)單的認(rèn)為“把XXX用LLM/CUI全部重新做一遍”,然后說第二個(gè)——

2)AIGC的差異化核心指標(biāo),不是節(jié)省了多少時(shí)間/人力(效率屬性),而是提高了多少“轉(zhuǎn)化率”(利潤(rùn)屬性)。

首先聲明,所謂“差異化核心指標(biāo)”,意思不是說,沒有降本增效這個(gè)維度的價(jià)值,而是說,降本增效類的指標(biāo),不是事情成敗的關(guān)鍵,不是一個(gè)新品類能夠立住的核心指標(biāo)。

關(guān)于這點(diǎn),有個(gè)經(jīng)典的例子:從功能手機(jī)到智能手機(jī),大家都認(rèn)為品類已經(jīng)變了。

i,作為通信工具,功能手機(jī)的核心功能是撥打電話、發(fā)短信,核心指標(biāo)是接通率或穩(wěn)定性

ii,而智能手機(jī)(iPhone)也有電話、短信等通信功能,但是其真正決定成敗的差異化價(jià)值,其實(shí)是娛樂/社交/購(gòu)物等等其他功能,重點(diǎn)指標(biāo)也變成“占有用戶時(shí)長(zhǎng)”等等,而并不是打電話的通話質(zhì)量等通信指標(biāo)了!

而且,對(duì)比開源節(jié)流來說,人類天然更愿意為開源付費(fèi),而不一定是節(jié)流,特別是在中國(guó),特別是小B和大C。

AIGC領(lǐng)域的例子,就是我文章里提到的,PhotoRoom,具體是做什么的?服務(wù)于二手電商賣家,去掉圖片背景、并增加各種細(xì)分電商應(yīng)用場(chǎng)景所需的背景和效果。各種社交媒體、電商網(wǎng)站,都有不同的具有銷售文案的圖片,以及風(fēng)格模版,用戶使用后,平均提高了31%的轉(zhuǎn)化率!

2. 短期,哪些非常規(guī)認(rèn)知的產(chǎn)品方向,可能是更靠譜的

1)跨語言,可能是大模型最Native、現(xiàn)階段最容易被感知和落地、但又最容易被忽視的能力

其實(shí)我在社群里,之前分享過很多這個(gè)角度的案例

先說一個(gè)2B方面的,情況是這樣,那些出海公司每到一個(gè)國(guó)家地區(qū),就需要了解當(dāng)?shù)馗鞣N法律法規(guī)條文,有巨大的時(shí)間成本。那有家AI公司,就專門提供“快速將當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)情況翻譯、整理成母語”的服務(wù)。從產(chǎn)品視角看, 非常清晰。

而且,2C方面,Spotify也推出AI語音翻譯功能,“讓你喜歡的播主用你的母語為你播報(bào)”——已經(jīng)點(diǎn)出了本質(zhì):內(nèi)容或IP價(jià)值是才是前提,不是任何一個(gè)小白都能把ROI跑正的。

另外,還有AirChat,一款所謂AI Native的社交產(chǎn)品。類似異步版的Clubhouse,用戶創(chuàng)建私有或公開房間后,能用語音展開交流。

令人眼前一亮的是,基于LLM,用戶發(fā)布語音之后,不僅可自動(dòng)生成文本,并且還能根據(jù)用戶選擇的語言,模仿用戶自己的音色,自動(dòng)完成語音翻譯。即,用戶可以暢快地用母語和其他國(guó)家的人交流了!——這里面有很大的想想空間

另外還有:

……

有這么多案例,其實(shí)是很有意思的機(jī)會(huì)的。

2)現(xiàn)階段AI落地的低枝果實(shí),可能反而是情感AI

首先說,為什么情感AI重要?這里涉及很多個(gè)認(rèn)知點(diǎn):

a)“情感”是比NLP更底層的東西。不是我一個(gè)人這么認(rèn)為,2017年我私下跟一位NLP技術(shù)牛人交流時(shí),她就表達(dá)了這樣的觀點(diǎn)。

b)AI/機(jī)器人在(多模態(tài))表達(dá)時(shí),人“必然”會(huì)被動(dòng)的有“情感體驗(yàn)”,這不是以人的意志為轉(zhuǎn)移的。——舉例子,我第一次現(xiàn)成看到大型機(jī)械臂?!?,產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計(jì)的時(shí)候,如果只考慮理性、不考慮感性維度,一定會(huì)出問題的。比如恐怖谷效應(yīng)。還比如最近那個(gè)“醫(yī)院里保潔大媽跟機(jī)器人打架”的視頻。

c)“情感”很可能是未來AI真正的突破方向之一,未來會(huì)有很多的“黃金機(jī)會(huì)”——效率最優(yōu),升級(jí)為情感最優(yōu)。

……

為什么說,情感AI可能反而是現(xiàn)階段的低枝果實(shí)?比如,大眾情商平均水平是60分、人性需求是至少75分,而ChatGPT默認(rèn)有70分的水準(zhǔn)——這里就有60分—>70分之間的低枝果實(shí)可以摘取。

一個(gè)“醫(yī)療+ChatGPT”相關(guān)例子——

「……研究者們?cè)酒谕鸆hatGPT能承擔(dān)醫(yī)生大量例行工作,如撰寫病例、醫(yī)保理賠申訴,但實(shí)際上更多時(shí)候,醫(yī)生們使用ChatGPT幫助他們,以更富同情心的方式與患者進(jìn)行溝通(85%的患者表示醫(yī)生的同情心比等待時(shí)間或費(fèi)用更重要)。

很多醫(yī)療工作者并不擅長(zhǎng)寫出深入淺出的醫(yī)學(xué)手冊(cè)。例如針對(duì)酗酒者,讓ChatGPT被要求以五年級(jí)的閱讀水平重寫時(shí),它產(chǎn)生了令人信服又充滿安慰性指導(dǎo)……」

而反過來說,在專業(yè)領(lǐng)域,ChatGPT類產(chǎn)品的準(zhǔn)確度、穩(wěn)定度,可能暫時(shí)只有70分、反而達(dá)不到95分的商用標(biāo)準(zhǔn)線(人類平均水準(zhǔn)是92~98%,所以95%是可感知、可接受的那根線)。

跟情感AI相關(guān)的,還有一個(gè)認(rèn)知點(diǎn)——

3)對(duì)于轉(zhuǎn)化率的提升,虛擬人很可能會(huì)有“巨大”的增量空間。

why?因?yàn)樘摂M人是文字、聲音、圖像(表情/動(dòng)作)等多模態(tài)信息的集大成者,是最自然的情感溝通形式。

小冰CEO李笛提到過,幾年前開始,他們和MSN以及Lawson做了大量實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)內(nèi)容就是讓AI Being和人交流,最終目的是把商品準(zhǔn)確地推送給人,同時(shí)讓人能夠更愿意接受消費(fèi)的商品?!白罱K測(cè)試表明AI推薦的商品購(gòu)買率達(dá)到68%,與絕大多數(shù)人類員工推薦的購(gòu)買率差不多”。

要知道,互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,常規(guī)的推薦系統(tǒng)或AI 1.0時(shí)代的人機(jī)交互系統(tǒng),即使把推薦算法、NLP做到極致,購(gòu)買率據(jù)說也不超過20%——這里面有多么大的增量空間!這是很多做AI的人,之前沒意識(shí)到的認(rèn)知維度。

4)長(zhǎng)文本

我昨天突然感覺到,長(zhǎng)文本,可能是又一個(gè)“看起來不起眼、但增加數(shù)量就躍遷、涌現(xiàn)”了的東西……類似之前的堆參數(shù)。具體以后在社群里分享。

(時(shí)間關(guān)系,長(zhǎng)期的方向,就簡(jiǎn)單分享幾個(gè)結(jié)論——)

3. 長(zhǎng)期,哪些常規(guī)認(rèn)知,可能是不對(duì)的

關(guān)于Agent:目前主流的“單體智能”思路有隱患,可能的突破口是“多體智能”,類似復(fù)雜系統(tǒng)/鳥群——單個(gè)智能體可能很簡(jiǎn)單(不一定要超過單個(gè)人類),但整體有非凡的智慧(AI Agent 團(tuán)隊(duì) >人類團(tuán)隊(duì))。

4. 長(zhǎng)期,哪些產(chǎn)品方向,可能是更靠譜的

  • Agent(后面還會(huì)涉及)
  • 機(jī)器人/具身智能
  • AR/VR/元宇宙
  • 情感AI
  • 量子計(jì)算
  • ……

五、其他:關(guān)于Open開發(fā)者大會(huì),你怎么看?

詳見我之前文章 《OpenAI幫助我們反思:壁壘到底在哪里》。其中包括:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)能夠存活的app是少數(shù),那AI時(shí)代,會(huì)更多還是更少呢?有人可能認(rèn)為更少,但我認(rèn)為會(huì)更多……

六、AI產(chǎn)品方法論

1、AI是個(gè)放大器,當(dāng)自己本身都搞不定業(yè)務(wù)的時(shí)候(從 0 到 1),不要指望 AI。

2、技術(shù)維度+產(chǎn)品維度+商業(yè)維度,不是在做加法,而是在做“歸一化”。

是不能把90分作為整體產(chǎn)品價(jià)值的baseline的。舉例:siri,10次,9次對(duì),1次錯(cuò),慢慢就不用了。

3、“場(chǎng)景-用戶-需求”之外,需要增加一個(gè)關(guān)鍵詞,“關(guān)系”——定義了關(guān)系,就定義了約束條件和需求屬性。

舉例:智能汽車上的AI語音助手。傳統(tǒng)的思路,容易局限在幫駕駛員解放雙手;但如果這個(gè)場(chǎng)景定位,是家庭(family)

  • 家庭里,有爸爸、媽媽、兒子、女兒,那AI助理在其中是什么關(guān)系?(哆啦A夢(mèng)?)
  • 音樂/聽歌場(chǎng)景,爸爸要聽歌曲A、媽媽要聽歌曲B,女兒要聽歌曲C,AI助理該怎么處理?
  • 是否可以調(diào)侃的方式參與這個(gè)對(duì)話?是和稀泥,還是自己來做這個(gè)壞人?

……
更擴(kuò)展的說,關(guān)系可以有很多種,員工、情侶、顧問、君臣父子……

“關(guān)系”這個(gè)詞的微妙之處在于,一旦定義了關(guān)系,其實(shí)就隱藏著給“價(jià)值/功能”圈了一個(gè)邊界。

比如,比如老板/領(lǐng)導(dǎo)對(duì)下屬,家長(zhǎng)對(duì)子女,天然就有“優(yōu)勢(shì)地位”,同樣的話,會(huì)比其他人份量更重;還比如,同樣的話,夫妻之間可以說,但對(duì)外人,就得換個(gè)方式表達(dá)了。

即,關(guān)系帶來體驗(yàn);而以前,都是工具。

4、使用AI時(shí),把AI當(dāng)成人;設(shè)計(jì)AI時(shí),把人當(dāng)成AI。

1)使用AI時(shí),把AI當(dāng)成人

使用ChatGPT時(shí),初階是當(dāng)成“搜索/工具”來獲取信息,更有價(jià)值的方式,是把她(AI)當(dāng)成一個(gè)人,是為了“激發(fā)”自己的靈感。

i,你獲得反饋信息的質(zhì)量多高,其實(shí)是取決于自己輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量的(思路、提問能力和認(rèn)知水平)

ii,不要用搜索的慣性去認(rèn)知和使用ChatGPT/AI 2.0產(chǎn)品、不要簡(jiǎn)單的一問一答。

iii,最好不是期望它直接給你答案、而是用交談(我覺得對(duì)這個(gè)問題,balabala,你覺得如何?)

2)設(shè)計(jì)AI時(shí),把人當(dāng)成AI

在設(shè)計(jì)“XXX+ChatGPT”類產(chǎn)品體驗(yàn)時(shí),應(yīng)該怎么去思考呢?

完全跳過目前的技術(shù)局限性,直接去回想/體會(huì),自己平時(shí)工作/生活中,是怎么跟一個(gè)活生生的人在對(duì)話交互的。

比如,你在培養(yǎng)實(shí)習(xí)生(或者自己被培養(yǎng))的時(shí)候,你是如何給ta說明需求、指出思路/原則,然后根據(jù)他的結(jié)果反饋,再去指導(dǎo)ta調(diào)整?

如果好好體會(huì)這些細(xì)節(jié),是會(huì)非常非常好的、直接有助于自己的AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)的。

如果忘記了當(dāng)時(shí)的場(chǎng)景和對(duì)話內(nèi)容,怎么辦?直接去看微信聊天記錄!都會(huì)很有收獲的。

還包括,今后和自己身邊的人對(duì)話時(shí),可以讓自己把他當(dāng)成一個(gè)AI,去體會(huì)你們之間的對(duì)話過程,會(huì)自己冒出很多的feature思路和認(rèn)知出來的。

5、未來AI企業(yè),方向定位將不是按照To C/To B來劃分,而是按照To 人/To AI 來劃分。

因?yàn)長(zhǎng)LM、AI 2.0,天生就是要端到端的解決問題。

所以未來可能是,LLM提供基座能力、中間層提供原子能力、用戶完成最后一公里(按需、自己攢一個(gè)“趁手”的工具)。

用戶側(cè),就這么打通了。2B、2C,融為一體。

然后,是另外一片天空——機(jī)器和機(jī)器交互。

……

更多相關(guān)內(nèi)容,詳見《深度 | 關(guān)于AIGC商業(yè)化的13個(gè)非共識(shí)認(rèn)知(8000字長(zhǎng)文)

七、個(gè)人職場(chǎng)發(fā)展的機(jī)會(huì)

1、對(duì)于這種新的行業(yè)周期性機(jī)會(huì),存在我所說的“轉(zhuǎn)型紅利期”,沒直接相關(guān)經(jīng)驗(yàn),有機(jī)會(huì)拿到面試機(jī)會(huì)。

2、特別的,還會(huì)有“填補(bǔ)行業(yè)空白的機(jī)會(huì)”。現(xiàn)在,對(duì)于CUI交互規(guī)范,誰能做好,誰就能在行業(yè)歷史上留下自己的印記。

3、AI 2.0時(shí)代,選什么樣的AI公司老板/負(fù)責(zé)人?經(jīng)歷過AI 1.0 周期的。

八、未來超級(jí)個(gè)體的機(jī)會(huì)

危機(jī)危機(jī),先說危險(xiǎn),再說機(jī)會(huì)

1. 危險(xiǎn):AI導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn),可能不是潮水,而是颶風(fēng)

人工智能/機(jī)器人時(shí)代,很多人會(huì)被卷得非常痛苦

1)內(nèi)容:信息過載嚴(yán)重、虛假信息過多。半年前AIGC/ChatGPT相關(guān)信息太多,都要看吐了。而且,如果缺乏有效監(jiān)管,以后看到或聽到的所有信息,都有可能是被偽造出來的——甄別信息的成本大幅提升。

2)職位:職場(chǎng)機(jī)會(huì)被壓縮到60~80分位。不到60分的簡(jiǎn)單重復(fù)、容易被標(biāo)準(zhǔn)化sop掉,以及坐在電腦前的職位,背后根本是教育體系培養(yǎng)出的是“做題家”。而另一邊,以前是90分的人才去創(chuàng)業(yè),以后80分的人才,比如一個(gè)不錯(cuò)的產(chǎn)品經(jīng)理,借助AI,以及2、3個(gè)朋友,就能每人一年賺個(gè)幾十萬,那為什么要打工?

3)而且,AI的卷,是一層一層的,先卷60分,然后卷65分,再卷70分……到最后,電影真的會(huì)成為現(xiàn)實(shí):“精英+AI”掌控核心權(quán)力,最底層民眾被圈養(yǎng)。不是歐洲那種完全免費(fèi)、無約束的全民福利,而是“注意力經(jīng)濟(jì)”(看廣告、玩游戲)。

4)這里,還會(huì)存在社會(huì)風(fēng)險(xiǎn),就是我所說的“圈層踩踏問題”。比如,卷60分,這部分人,需要有時(shí)間和職場(chǎng)空間的疏散,對(duì)吧?他們需要有合適的安置之處。如果說,60分的人還沒安置好,AI又卷到65分、70分了,那擠壓的待安置人群圈層越來越多,是可能有社會(huì)動(dòng)蕩風(fēng)險(xiǎn)的。這也是為什么這么多大佬要呼吁,慢一點(diǎn),慢一點(diǎn)。

5)安全:不僅是那種數(shù)字投毒,AI還會(huì)放大普通人作惡的能力

6)被操控:價(jià)值觀/思想認(rèn)知。Sam Altman就提出過,大語言模型可以影響、甚至是主宰社交媒體用戶的體驗(yàn)和互動(dòng)。

7)心理扭曲:自私、沉迷、分不清虛擬和現(xiàn)實(shí)的界限

如果AI僅僅是為了人類個(gè)體的物質(zhì)生活,那一定會(huì)造成人們更加自私的。

智能手機(jī)/游戲,其實(shí)已經(jīng)讓很多小孩子沉迷了,AI會(huì)比手機(jī)嚴(yán)重至少10倍。

未來,AI/元宇宙,還將極大的模糊掉人對(duì)“現(xiàn)實(shí)”和“虛擬”的認(rèn)知界限。我看電影《失控玩家》的體會(huì)。年輕人可能會(huì)對(duì)上街打砸搶不以為然——因?yàn)樘摂M世界里是可以隨便打罵NPC的。

……

8)精神痛苦所有以上問題,都會(huì)集中加權(quán)影響到每個(gè)個(gè)體的內(nèi)心。

……

新興技術(shù)落地,往往是雙刃劍,其實(shí)是需要對(duì)應(yīng)的“制動(dòng)器”。

什么意思?

例1:電報(bào)技術(shù)是鐵路技術(shù)的“制動(dòng)器”

火車問世之后很長(zhǎng)一段時(shí)間,事故頻發(fā),列車調(diào)度員們必須非常小心,想各種辦法,才能讓這個(gè)體系不再自己手中失控。

直到1837年電報(bào)的問世和不久之后普及,才真正被解決——讓調(diào)度員提前知道有火車來,進(jìn)而錯(cuò)開軌道上的列車。

例2:安全帶是汽車的“制動(dòng)器”之一

汽車是 19 世紀(jì)末被發(fā)明出來的,但直到 20 世紀(jì)下半葉,不同的國(guó)家才出臺(tái)了強(qiáng)制要求開車系安全帶的法規(guī)??梢韵胂?,這中間必然有多少人白白喪命。

所以我想說的是,當(dāng)ChatGPT被研發(fā)出來之前,我們問AI的空氣動(dòng)力學(xué)是什么?當(dāng)ChatGPT被研發(fā)出來之后,我們需要問,AI的“制動(dòng)器”是什么?

2. 機(jī)會(huì):這么危險(xiǎn),如何解脫?

要么向上成長(zhǎng)為最牛的人,要么躺平過生活。

都可以,但分開說。

1)對(duì)普通人

等到未來,Sam Altman的UBI(universal basic income,全民基本收入)愿景成為現(xiàn)實(shí)的時(shí)候,是可以選擇好好生活、不用工作的。

免費(fèi)發(fā)放生活必須品、不要鬧事、甚至需要按照規(guī)則要求去做一些必要的動(dòng)作(比如看廣告、看娛樂節(jié)目、玩游戲等等)。

但關(guān)鍵是,有自己清晰而調(diào)和的“價(jià)值觀”、以及對(duì)自己內(nèi)心的把握能力。

很多人通過工作來塞滿自己的時(shí)間。如果整天無所事事,很多人會(huì)覺得無聊的。

所以,至少,你需要有點(diǎn)興趣愛好,以后會(huì)好過一點(diǎn)。

學(xué)知識(shí),是意義不大的;得知道自己要什么。

2)AI時(shí)代超級(jí)個(gè)體的10倍、100倍、1000倍成長(zhǎng)路徑,到底在哪里

軟件大牛Kent Beck說,The value of 90% of my skills just dropped to $0. The leverage for the remaining 10% went up 1000x.——個(gè)人90%的技能價(jià)值歸零,但剩下10%的價(jià)值會(huì)提升1000倍。

很多人以為這是說的好玩兒的,沒多想;在我看來,這是真的有可能的——

所謂的“1000 倍”增幅的可行性在于:

第一個(gè) 10 倍:構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng),盡量 sop 化。

第二個(gè) 10 倍:團(tuán)隊(duì)

第三個(gè) 10 倍:把 1 和 2 都用 AI 實(shí)現(xiàn)。

最終就是超級(jí)個(gè)體、超級(jí)組織了。

不過有趣的現(xiàn)實(shí)問題可能在于,很多人想直接做到第3步,但其實(shí)如果第1和2步還沒搞定,第3步是不現(xiàn)實(shí)的,因?yàn)榈?步對(duì)于“認(rèn)知深度”的要求,可能遠(yuǎn)比我們想象要高得多

1)構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng),盡量 sop 化。

A,為什么需要構(gòu)建系統(tǒng)?因?yàn)?strong>如果沒有系統(tǒng),是不能“穩(wěn)定”拿到結(jié)果的。

很多人做副業(yè)/小紅書,可能運(yùn)氣好,一開始能賺點(diǎn)錢,但后來,即使外部環(huán)境沒有變化,自己都可能發(fā)現(xiàn)“收入慢慢就降下去了”,但根本不知道問題在哪里。

甚至,更多人的情況是,一直就賺不到錢(比如最近新聞里說,3個(gè)年輕人投資幾十萬賣漢堡包,一天收入幾十塊錢),因?yàn)閺膩頉]想過,整個(gè)事情是可以被抽象成一個(gè)公式的。

收入結(jié)果=A*B*C*D*E……

要把事情做壞掉,1個(gè)因素(沒做好)就夠;但要想真正拿到結(jié)果,可能需要每個(gè)地方都做對(duì)?。ㄖ辽俨怀龅图?jí)失誤)。

B,為什么我們從來沒有鍛煉過這種“構(gòu)建系統(tǒng)”的能力呢?因?yàn)槲覀円恢痹凇按蚬ぁ薄?

企業(yè)自身,就是在構(gòu)建這個(gè)“系統(tǒng)”,每個(gè)員工只需要讓自己的長(zhǎng)板足夠長(zhǎng),不需要考慮“體系間如何協(xié)作”。

C,構(gòu)建系統(tǒng)的能力,難嗎?

能夠走上“對(duì)商業(yè)結(jié)果負(fù)責(zé)”崗位的人,都是少數(shù),比如老板/操盤手/部門負(fù)責(zé)人;而其中,能把系統(tǒng)構(gòu)建好的人,更是稀缺——不僅是邏輯能力,還有,對(duì)認(rèn)知能力要求太高,因?yàn)檫@背后是對(duì)行業(yè)/場(chǎng)景/用戶的know-how。

D,成功構(gòu)建系統(tǒng)的好處

3個(gè)要素,每個(gè)做到2倍,就是8倍增長(zhǎng)了

5個(gè)要素,每個(gè)提高60%,就是10倍增長(zhǎng)了。

看起來,好像有點(diǎn)難度,對(duì)不對(duì)?

E,一個(gè)關(guān)鍵認(rèn)知:專業(yè)產(chǎn)品能力和商業(yè)能力,是2個(gè)維度的能力!

這個(gè)世界上,有很多專業(yè)領(lǐng)域非常牛的專家,但是,他們?nèi)绻约喝プ鲆粩偸拢琴嵅坏藉X的。

原因還是前面提到的,作為系統(tǒng)中的一環(huán),你需要考慮的邏輯是,讓自己的長(zhǎng)板足夠長(zhǎng),這會(huì)讓自己更加不可被替代。

但是,要想讓用戶真金白銀的掏錢出來(還要能穩(wěn)定/持續(xù)),他需要給自己一個(gè)理由(不論理性或感性)。即,到底用戶獲得了什么價(jià)值。

我們很多時(shí)候的隱含邏輯是,我這么牛,或我的內(nèi)容這么牛,你怎么還不付費(fèi)???

但用戶的心態(tài)是,你牛是牛,但跟我有什么關(guān)系?需要把這個(gè)理清楚。

F,所以,這個(gè)世界上的大多數(shù)人,從來沒有真正構(gòu)建過一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)基本ok的商業(yè)系統(tǒng)(不論大?。?、從來沒有體驗(yàn)過“10倍增長(zhǎng)”到底是怎樣的一種體會(huì)。

G、當(dāng)系統(tǒng)建立起來后,其中有很多簡(jiǎn)單重復(fù)的工作,是可以被“標(biāo)準(zhǔn)化/sop、自動(dòng)化”來大幅優(yōu)化的,比如流水線。

但是我們想一想,自己工作中,到底做過多少sop的事呢?

2)第二個(gè) 10 倍:團(tuán)隊(duì)

為什么說,不能跳過系統(tǒng)/SOP(第一個(gè)10倍)、團(tuán)隊(duì)(第二個(gè)10倍),直接應(yīng)用AI呢?

背后的方法論原因,就是我提過多次的:

做MVP的時(shí)候,如果用真人,其實(shí)用的就是“最佳效果”來測(cè)試驗(yàn)證整個(gè)定位、流程和產(chǎn)品體驗(yàn)——如果用真人的效果都不可接受(這里指的是,沒達(dá)到“及格”線),那就不用去試AI了。

反過來說,如果一開始就用AI,如果體驗(yàn)不及格,我們是無法判斷,到底是產(chǎn)品思路錯(cuò)了,還是僅僅因?yàn)榧夹g(shù)沒實(shí)現(xiàn)好、還值得繼續(xù)投入。

而且,通過“系統(tǒng)/SOP”和“團(tuán)隊(duì)”兩步,我們其實(shí)是在鍛煉自己用好AI的底層能力:

  • 知道自己要什么(價(jià)值觀)
  • 擁有行業(yè) know-how
  • 能夠拆解任務(wù)
  • 構(gòu)建一套產(chǎn)品和商業(yè)系統(tǒng)
  • 沉淀出 sop
  • 學(xué)會(huì)溝通/prompt(定義任務(wù)、目標(biāo)、邊界、約束條件、反饋迭代優(yōu)化)

……
上面這些,基本上就是老板/owner/操盤手/高級(jí)PM才具備的能力段位。

現(xiàn)實(shí)生活中的大多數(shù)人,是達(dá)不到的。

3)第三個(gè) 10 倍:把 1 和 2 都用 AI 實(shí)現(xiàn)

A,為什么AI還能提高10倍?

因?yàn)橐环矫妫?strong>應(yīng)用AI之后,“我”將不需要去解決人的負(fù)面影響。比如,

管理“人心”。常規(guī)的協(xié)作/團(tuán)隊(duì)管理,往往首先需要考慮其底層動(dòng)機(jī)(為什么愿意干?)、表層情緒(當(dāng)天開不開心?)、統(tǒng)一思想認(rèn)知(在不在一個(gè)維度上?)。

人類不可能“隨時(shí)隨地在線”。(僅僅AI“24小時(shí)在線”這點(diǎn),就有2~3倍的提升。)

突然鬧出什么幺蛾子,或者有事沒事來打擾我。

簡(jiǎn)答說,就是剝離人性弱點(diǎn)的弊端,僅使用其工具屬性價(jià)值。。。

比如最近看到個(gè)例子:

同樣是提問,當(dāng)問同事工作問題的時(shí)候,你會(huì)發(fā)現(xiàn)「人性」很快會(huì)體現(xiàn)出來。

老板越過一層,去問下面銷售或研發(fā),「這個(gè)事兒怎么樣了?」很時(shí)人的第一反應(yīng)是:「老板為什么問我這個(gè)問題?」

于是,老板得到的第一個(gè)回答是:老板,我剛剛拜訪過這個(gè)客戶 blahblah,他要先解釋一圈。因?yàn)樗恢滥阆胍叮鋵?shí)我只是想要一個(gè)數(shù)字,相比之下 AI 這點(diǎn)就好很多,問啥就答啥。

B,除了單人,還有多人團(tuán)隊(duì)協(xié)作時(shí)的“內(nèi)耗”,比如達(dá)成共識(shí)、流程損耗、互相等待在線……

這里,其實(shí)就對(duì)應(yīng)前面提到的,“多體智能”——類似復(fù)雜系統(tǒng)/鳥群,單個(gè)智能體可能很簡(jiǎn)單(不一定要超過單個(gè)人類),但整體有非凡的智慧(AI Agent 團(tuán)隊(duì) >人類團(tuán)隊(duì))。

C,不需要處理前面這些問題,這能省出多少時(shí)間?。?!可以用來做更多的事情了。

D,本身AI對(duì)于個(gè)體在“工具”屬性,就有降本增效的價(jià)值,這個(gè)就不多說了。

E,當(dāng)所有以上這些benefits成為現(xiàn)實(shí),還會(huì)有整個(gè)“系統(tǒng)”層面的價(jià)值涌現(xiàn)提升。

大家心里稍微算一下,整體10倍,應(yīng)該是有可能的吧?

最后,要再點(diǎn)一下,那個(gè)可能有點(diǎn)觸目驚心的觀點(diǎn):一旦我們學(xué)會(huì)“剝離人性弱點(diǎn)的弊端,僅使用其工具屬性價(jià)值”,負(fù)面影響,是會(huì)讓人,更加自私。

專欄作家

hanniman,微信公眾號(hào):hanniman,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家,前圖靈機(jī)器人-人才戰(zhàn)略官/AI產(chǎn)品經(jīng)理,前騰訊產(chǎn)品經(jīng)理,10年AI經(jīng)驗(yàn),13年互聯(lián)網(wǎng)背景;作品有《AI產(chǎn)品經(jīng)理的實(shí)操手冊(cè)》(AI產(chǎn)品經(jīng)理大本營(yíng)的4年1000篇干貨合輯)、200頁P(yáng)PT《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的新起點(diǎn)》。

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  1. 每一個(gè)新事物的發(fā)展,必然伴隨著取代舊事物但與此同時(shí)也會(huì)帶來新機(jī)遇,就看誰能抓住。

    來自廣東 回復(fù)