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(lái)（其實(shí)不止10個(gè)……）

1、最大的坑，就是過(guò)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(lái)想idea。

4、跨語(yǔ)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(lái)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(guò)生活。

11、當(dāng)ChatGPT被研發(fā)出來(lái)之前，我們問(wèn)AI的空氣動(dòng)力學(xué)是什么？當(dāng)ChatGPT被研發(fā)出來(lái)之后，我們需要問(wèn)，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(guò)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(guò)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(lái)AI企業(yè)，方向定位將不是按照To C/To B來(lái)劃分，而是按照To 人/To AI 來(lái)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(guò)程略。

一、開場(chǎng)話題：比起AI 1.0，AI2.0帶來(lái)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(lái)了哪些機(jī)遇呢？你怎么看？

黃釗hanniman：我想先跳出來(lái)說(shuō)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(shuō)——

1）從產(chǎn)品視角看來(lái)說(shuō)，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(lái)。

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(shuō)，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(shuō)，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(lái)！

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(wàn)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(shuō)的是底層認(rèn)知，那具體來(lái)說(shuō)，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(lái)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(shuō)。

刀姐：好~

（方便起見，下面跳過(guò)對(duì)話形式，直接寫干貨——）

二、AI產(chǎn)品的機(jī)會(huì)

分短期和長(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(lái)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(guò)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(shuō)完全不對(duì)。但問(wèn)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(lái)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(lái)說(shuō)，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(shuō)，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(shuō)話語(yǔ)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(shuō)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(lái)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(guò)，而且是近距離的接觸過(guò)老板，她就跟我說(shuō)，確實(shí)他們不是很懂這個(gè)領(lǐng)域，很頭痛的問(wèn)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(wèn)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(shuō)，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(guò)于簡(jiǎn)單的說(shuō)“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(shuō)出自己的非共識(shí)認(rèn)知?！?strong>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(lái)可以變（類比幾乎所有大公司，后來(lái)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(lái)的。

b）AI公司的妄念：招個(gè)很牛的AI產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)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(lái)想idea（創(chuàng)新/探索新方向），希望他突然某天想出來(lái)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(lái)，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(lái)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(guò)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(lái)幫忙過(guò)濾需求！

why？這是因?yàn)?，老?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(lái)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(wú)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(lái)過(guò)濾偽需求，而不是“腦子靈光、點(diǎn)子多”。

剛說(shuō)的是第一個(gè)點(diǎn)，最大的坑，就是過(guò)于簡(jiǎn)單的認(rèn)為“把XXX用LLM/CUI全部重新做一遍”，然后說(shuō)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(shuō)，沒有降本增效這個(gè)維度的價(jià)值，而是說(shuō)，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(lái)說(shuō)，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(yǔ)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(guò)很多這個(gè)角度的案例

先說(shuō)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(yǔ)”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(yǔ)音翻譯功能，“讓你喜歡的播主用你的母語(yǔ)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(yǔ)音展開交流。

令人眼前一亮的是，基于LLM，用戶發(fā)布語(yǔ)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(yǔ)言，模仿用戶自己的音色，自動(dòng)完成語(yǔ)音翻譯。即，用戶可以暢快地用母語(yǔ)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：

• 自動(dòng)翻譯菜單APP
• 將（動(dòng)漫）圖片上的文字自動(dòng)翻譯工具
• 日本地鐵站使用“即時(shí)翻譯屏幕”
• 沉浸式網(wǎng)頁(yè)閱讀翻譯工具
• 將YouTube視頻翻譯配音成多種語(yǔ)言、并支持下載的工具

……

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(shuō)，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?！裕a(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(wèn)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(lái)AI真正的突破方向之一，未來(lái)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(shuō)，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(guò)來(lái)說(shuō)，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(guò)，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。“最終測(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(shuō)也不超過(guò)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(lái)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(guò)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(yǔ)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(lái)做這個(gè)壞人？

……
更擴(kuò)展的說(shuō)，關(guān)系可以有很多種，員工、情侶、顧問(wèn)、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(shuō)，但對(duì)外人，就得換個(gè)方式表達(dá)了。

即，關(guān)系帶來(lái)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(lái)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(wèn)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(wèn)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(wèn)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(guò)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(shuō)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(guò)程，會(huì)自己冒出很多的feature思路和認(rèn)知出來(lái)的。

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

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

所以未來(lái)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(shuō)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(shuí)能做好，誰(shuí)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(guò)AI 1.0 周期的。

八、未來(lái)超級(jí)個(gè)體的機(jī)會(huì)

危機(jī)危機(jī)，先說(shuō)危險(xiǎn)，再說(shuō)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(guò)載嚴(yán)重、虛假信息過(guò)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(lái)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(wàn)，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(wú)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(shuō)的“圈層踩踏問(wèn)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(shuō)，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(lái)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(guò)，大語(yǔ)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(lái)，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(wèn)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(wèn)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(wèn)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(lái)，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(lái)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)?？梢韵胂螅@中間必然有多少人白白喪命。

所以我想說(shuō)的是，當(dāng)ChatGPT被研發(fā)出來(lái)之前，我們問(wèn)AI的空氣動(dòng)力學(xué)是什么？當(dāng)ChatGPT被研發(fā)出來(lái)之后，我們需要問(wèn)，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(guò)生活。

都可以，但分開說(shuō)。

1）對(duì)普通人

等到未來(lái)，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(guò)工作來(lái)塞滿自己的時(shí)間。如果整天無(wú)所事事，很多人會(huì)覺得無(wú)聊的。

所以，至少，你需要有點(diǎn)興趣愛好，以后會(huì)好過(guò)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(shuō)，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(shuō)的好玩兒的，沒多想；在我看來(lái)，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(guò)有趣的現(xiàn)實(shí)問(wèn)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(lái)，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(wèn)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(shuō)，3個(gè)年輕人投資幾十萬(wàn)賣漢堡包，一天收入幾十塊錢），因?yàn)閺膩?lái)沒想過(guò)，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(lái)沒有鍛煉過(guò)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(lái)，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?，是賺不到錢的。

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(lái)（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)?。?/p>

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(lái)沒有真正構(gòu)建過(guò)一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)基本ok的商業(yè)系統(tǒng)（不論大?。?、從來(lái)沒有體驗(yàn)過(guò)“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(lái)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(lái)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(guò)多少sop的事呢？

2）第二個(gè) 10 倍：團(tuán)隊(duì)

為什么說(shuō)，不能跳過(guò)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(guò)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(lái)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(guò)來(lái)說(shuō)，如果一開始就用AI，如果體驗(yàn)不及格，我們是無(wú)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(guò)“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(lái)打擾我。

簡(jiǎn)答說(shuō)，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(wèn)，當(dāng)問(wèn)同事工作問(wèn)題的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)「人性」很快會(huì)體現(xiàn)出來(lái)。

老板越過(guò)一層，去問(wèn)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(wèn)我這個(gè)問(wèn)題？」

于是，老板得到的第一個(gè)回答是：老板，我剛剛拜訪過(guò)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(wèn)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(guò)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(wèn)題，這能省出多少時(shí)間??？！可以用來(lái)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(shuō)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。