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ChatGPT開啟“阿拉丁時(shí)代”:七大創(chuàng)業(yè)方向、四種能力出讓、一個(gè)AI公式

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什么人會(huì)在AI時(shí)代成為贏家?我打個(gè)比喻:

有一天,三個(gè)人拿到了阿拉丁神燈。阿拉丁神燈告訴他們:“我可以各滿足你們一個(gè)愿望?!?/p>

甲說:“我想要100億財(cái)產(chǎn)。”于是,他變成了一個(gè)百億富翁。

乙說:“我希望你再滿足我100個(gè)愿望?!庇谑牵麚碛辛藷o數(shù)次喚醒神力的能力。

丙說:“我想擁有和你一樣神奇的能力。”于是,他自己成為了阿拉之神。

未來,AI就相當(dāng)于一盞阿拉丁神燈,可以幫我們做很多事。但如何把 AI 的能力發(fā)揮出來,不取決于AI,而是取決我們利用AI的能力。

這個(gè)時(shí)代,我稱之為“阿拉丁時(shí)代”。

——梁將軍

我一直相信:搞懂一件事最好的方法之一,就是寫一篇文章。

作為一家品牌咨詢公司的老板,我比普通人更善于在短時(shí)間內(nèi)摸清一個(gè)領(lǐng)域。今天我想分享一下我們的ChatGPT研究結(jié)果,更重要的是分享一下我的研究思路。

目錄:

  • 研究之前,確定正確的工作流(進(jìn)入陌生行業(yè)的四個(gè)步驟)

  • 對比其它AI ,ChatGPT厲害在哪?(ChatGPT引發(fā)的三個(gè)商業(yè)變局)

  • ChatGPT的原理和創(chuàng)業(yè)方向(一個(gè)AI進(jìn)化公式和七大創(chuàng)業(yè)方向)

  • ChatGPT的未來能力預(yù)測(AI應(yīng)用的四個(gè)“出讓”)

  • 普通人怎樣迎接AI時(shí)代?(“阿拉丁時(shí)代”的三大發(fā)力點(diǎn))

研究之前,確定正確的工作流

當(dāng)你想研究一個(gè)陌生領(lǐng)域時(shí),比研究那個(gè)領(lǐng)域更重要的是,先研究自己的研究方法。以下,是我們調(diào)研陌生行業(yè)的工作流,我們會(huì)用這個(gè)方法研究ChatGPT:

定義需求——搭建框架——收集事實(shí)——提出見解

定義需求

市面上大部分寫ChatGPT的內(nèi)容,是“報(bào)道的視角”,不是“有用的視角”?!皥?bào)道視角”的內(nèi)容,大致可以分成三類:

  • 恐慌型:驚嘆于ChatGPT的智能,擔(dān)心未來的失業(yè)潮;

  • 原理型:解釋ChatGPT的基本技術(shù)原理、OpenAI的商業(yè)邏輯;

  • 教程型:教你如何翻墻、如何利用ChatGPT搞創(chuàng)作、搞流量。

而“有用的視角”,是你提供的信息要對客戶的生意決策有明確的、具體的啟發(fā),幫客戶在一個(gè)龐大的浪潮拐點(diǎn)上,找到自己的位置。

搭建框架

任何一個(gè)領(lǐng)域,都有海量的內(nèi)容,我們不可能窮盡所有的知識。同時(shí),我們更要明白,任何一個(gè)領(lǐng)域都有一些關(guān)鍵知識,要比其它知識更重要。

所以在研究之前,我們要先搭建自己的研究框架,幫我們鎖定最關(guān)鍵的信息。

關(guān)于ChatGPT,我的研究框架如下:

  • 對比以往的AI ,ChatGPT厲害在哪?

  • ChatGPT的技術(shù)和商業(yè)原理是什么?

  • ChatGPT的局限在哪?

  • ChatGPT當(dāng)下的能力,以及未來的能力預(yù)測

  • 普通人如何用ChatGPT掘金?

收集事實(shí)

收集事實(shí)有一個(gè)最重要的原則——確保信息源的純凈。

面對海量資料的時(shí)候,你沒有時(shí)間什么資料都看,最簡單的方式就是看資料是誰寫的、誰說的,再?zèng)Q定該不該看。

要格外提醒你的是:不是有價(jià)值的資料重點(diǎn)看,價(jià)值一般的資料粗略看。而是價(jià)值一般的資料,看都不要看。

因?yàn)閯e人錯(cuò)誤的認(rèn)知,會(huì)污染你的判斷。面對一個(gè)新領(lǐng)域,你要盡量先吸收最權(quán)威、最專業(yè)的說法,不要被媒體里的噪音干擾。

面對ChatGPT,靠譜的信息源可能來自五個(gè)地方:

  • OpenAI創(chuàng)始人山姆·阿爾特曼和內(nèi)部技術(shù)專家的發(fā)言,他們的發(fā)言是最有價(jià)值的;

  • AI領(lǐng)域?qū)<业陌l(fā)言,他們對技術(shù)的判斷,是更準(zhǔn)確的;

  • 科技圈商業(yè)大佬的判斷,他們會(huì)從技術(shù)和商業(yè)的雙重視角理解ChatGPT ;

  • 來自ChatGPT自己。我們要體驗(yàn)ChatGPT,獲得一手的資料,利用不同的問題,或難或簡單,或抽象或具體,或隱晦或危險(xiǎn),來看ChatGPT的能力到底如何;

  • 硬核技術(shù)科普類KOL的總結(jié),我們可以用他們做“技術(shù)掃盲”,從中抽取具體又關(guān)鍵的研究線索。

提出見解

客戶需要的不是資訊,而是見解??蛻舨恍枰覀冋碣Y訊,客戶需要我們理解資訊,進(jìn)而幫他們消化資訊。所以,不要去堆砌數(shù)據(jù)和信息,而是要在信息之上,提出自己的理解和預(yù)測。

以下內(nèi)容,是我得出的見解:

01

對比以往的AI ,ChatGPT厲害在哪?ChatGPT引發(fā)的三種商業(yè)變局

要理解ChatGPT的能力,最好的例子是獵豹CEO傅盛說的故事:

傅盛領(lǐng)養(yǎng)了一只叫三萬的狗,他問ChatGPT為什么給狗起這個(gè)名字?ChatGPT的回答是:“人們給寵物起名字有很多原因,有的是為了紀(jì)念一個(gè)親人,有的是用一個(gè)熟悉的物體?!?/p>

然后,傅盛給出提示,這只狗曾經(jīng)遭遇過一次車禍,送到醫(yī)院做了一次手術(shù),做完手術(shù)之后就把它收養(yǎng)下來了。

ChatGPT分析道:“我猜手術(shù)費(fèi)比較昂貴,可能是三萬塊,那你起這個(gè)名字是為了紀(jì)念狗的這場手術(shù)?!盋hatGPT猜對了。

ChatGPT不是在關(guān)聯(lián)答案,而是推理出一個(gè)答案。這是過去的AI實(shí)現(xiàn)不了的。所謂人工智能,就是模擬人類的智能。而人類的智能大概分為幾個(gè)梯度:

記憶——理解——推理——想象

之前的AI是幫人類儲(chǔ)存大量的知識、信息,解決了記憶問題。比如,谷歌、百度這樣的搜索軟件只能做到信息匹配,卻做不到理解,更談不上推理和想象了。

ChatGPT作為“生成式AI”,強(qiáng)在它可以創(chuàng)造新知,它在智力上更加接近人類。那這種能力的意義在哪里?我覺得最大的意義在于,它會(huì)讓“智能”變成一種能源。

智能將成為一種“能源”

先回看中信報(bào)告里的一張圖:

人和動(dòng)物的區(qū)別,就是對工具利用程度的差別。人們發(fā)明了汽車,我們解放了雙腳;發(fā)明了縫紉機(jī),解放了雙手;發(fā)明了手機(jī),解放了五官、感官。AI出現(xiàn),解放的其實(shí)就是我們的大腦。

過去我們一度以為,人工智能只能替代一些藍(lán)領(lǐng)級別的體力勞動(dòng)或者基礎(chǔ)的腦力勞動(dòng)。但現(xiàn)在,人工智能完全可以取代一些高級的腦力勞動(dòng),最后它可以替代你、替代未來的一切工作。

當(dāng)AI普及之后,智能就會(huì)成為一種能源。就像我們讓汽車啟動(dòng)要燃燒汽油,要讓工廠運(yùn)轉(zhuǎn)需要電,未來讓一個(gè)商業(yè)體運(yùn)作,我們則需要“智能”。

目前ChatGPT的算力會(huì)消耗很大的人力和財(cái)力,運(yùn)轉(zhuǎn)一次AI的計(jì)算,就是一種社會(huì)資源消耗。不過可以想像,未來的“智能”會(huì)成為我們?nèi)粘I钪械膭傂?,?huì)越來越便宜,就像汽車要加油、手機(jī)要充電一樣。

當(dāng)智能變成一種資源之后,我們的社會(huì)結(jié)構(gòu)、國際格局也許面臨重新洗牌。

我們可以回顧一下,人類任何一次生產(chǎn)力釋放,都不僅僅是在推動(dòng)商業(yè)發(fā)展,而是顛覆了國際政治格局。

比如,蒸汽機(jī)的出現(xiàn),讓英國成為世界霸主;電力的出現(xiàn),讓美國成為世界霸主;計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后,帶來的機(jī)器革命和數(shù)字化,讓中國領(lǐng)先于世界。

可以預(yù)見的是:我們對AI的利用既是商業(yè)課題,也是社會(huì)課題,更是政治課題。

入口級的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)再次涌現(xiàn)

歷史上過往的成為巨頭的商業(yè)體,往往都是因?yàn)樗麄冋紦?jù)了用戶的流量入口。

比如互聯(lián)網(wǎng)剛起步的時(shí)候,門戶網(wǎng)站占據(jù)了web的流量入口;后來,谷歌這樣的公司出現(xiàn),一個(gè)搜索框占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的信息入口;當(dāng)智能手機(jī)出現(xiàn)之后,APP就是入口,所以出現(xiàn)了大量的應(yīng)用公司。

現(xiàn)在很多巨頭都在發(fā)力做汽車,因?yàn)槲磥淼钠嚭褪謾C(jī)一樣,也是一個(gè)用戶入口。所以,誰位于用戶鏈的頂端,誰就會(huì)成為下一個(gè)巨頭。

當(dāng)ChatGPT這樣的AI出現(xiàn)之后,可以想象,未來的用戶入口應(yīng)該是一個(gè)跟你對話的智能的虛擬人。我們會(huì)通過像人一樣的AI ,對身邊的一切電子設(shè)備發(fā)出命令,我們不用雙手再去按鍵、不用眼睛去確認(rèn),一切的操作都會(huì)交給AI處理。

  • GPT+辦公軟件=可以幫你做會(huì)議記錄、安排會(huì)議時(shí)間、邀約同事的秘書;

  • CPT+學(xué)習(xí)APP=給你定制學(xué)習(xí)計(jì)劃、為你批改作業(yè)、時(shí)時(shí)提醒你努力的家庭教師;

  • CPT+剪輯工具=自動(dòng)抓取素材、自動(dòng)配樂、自動(dòng)合成素材,24小時(shí)不間斷的剪輯師。

這對某些已經(jīng)占據(jù)入口級的商業(yè)巨頭而言,是一個(gè)非常危險(xiǎn)的信號。假如馬斯克在特斯拉里,安裝了一個(gè)非常智能的AI助手,當(dāng)國產(chǎn)汽車廠商沒有這個(gè)AI研發(fā)實(shí)力時(shí),你再不接入AI,成為別人的下游產(chǎn)業(yè),再不等著用戶拋棄你。

以往所謂的入口更多是一個(gè)軟件、程序,或者是一個(gè)硬件設(shè)備。而未來的入口,可能是一個(gè)人工智能模型,在這樣可預(yù)見的商業(yè)前景下,ChatGPT糾偏了硅谷、以及全世界科技公司的創(chuàng)業(yè)思路。

比如,前兩年紅極一時(shí)的元宇宙和web3.0 ,現(xiàn)在看起來越來越像一個(gè)炒作概念。

再比如,過往很多做AI的公司,把AI的利用方式聚焦在非常“實(shí)用”的場景里,人臉識別、自動(dòng)駕駛等等。而ChatGPT的出現(xiàn),讓大家意識到通用人工智能(AGI),才是未來一切商業(yè)的根基。

當(dāng)ChatGPT開創(chuàng)新的商業(yè)格局時(shí),不僅會(huì)涌現(xiàn)新的商業(yè)巨頭,它會(huì)徹底顛覆當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)“去中心化”的商業(yè)走向,未來的商業(yè)將重新回歸“中心化”。

商業(yè)重回“中心化”

對于一切平臺(tái)而言, 不管是電視這樣的傳統(tǒng)媒體,還是而今的抖音小紅書。有個(gè)不變的法則,內(nèi)容即流量。

誰能用更低成本、更高效率,生產(chǎn)出大規(guī)模的內(nèi)容,誰就擁有更大的流量。而內(nèi)容的生產(chǎn)方式,經(jīng)歷了這些歷程:

OGC——PGC——UGC——AIGC

從OGC到UGC,從報(bào)紙電視到今日的微信抖音小紅書,可以明確地看出:內(nèi)容的生產(chǎn)權(quán)越來越交給普通用戶,流量自然也越來越“去中心化”。

尤其是區(qū)塊鏈技術(shù)和web3.0的提出,大家都以為未來的世界,流量主權(quán)將還給每一個(gè)普通個(gè)體,但ChatGPT的出現(xiàn),打破了這個(gè)走勢。

UGC的商業(yè)模式,需要無數(shù)個(gè)普通用戶發(fā)揮創(chuàng)造力。對于AIGC的商業(yè)模式,一個(gè)強(qiáng)大的AI就等同于億萬個(gè)普通用戶了。

而讓AI強(qiáng)大的關(guān)鍵,不是去中心化而是中心化。因?yàn)锳I進(jìn)化的關(guān)鍵是“連接”。

AI連接越來越多的平臺(tái),就擁有了越來越多的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)越多、AI越“聰明”;連接越來越多的API,AI就有了更強(qiáng)大的能力,干更多的事。最終,AI終將變成一個(gè)超級大腦。

而當(dāng)今時(shí)代,能打造這種超級大腦的AI公司,一定是某個(gè)科技巨頭,而不是某個(gè)初創(chuàng)公司。其中的原因,就在ChatGPT的運(yùn)行原理中。

02

ChatGPT的原理和創(chuàng)業(yè)方向:一個(gè)公式和七大創(chuàng)業(yè)方向

我們驚嘆于ChatGPT的智能水平,但有意思的是,OpenAI公司本身并沒有發(fā)明新的技術(shù),他們用到的大部分技術(shù),都是開源的。

其中最關(guān)鍵的技術(shù),出自2017年谷歌8位工程師聯(lián)合發(fā)表的一篇論文,這篇論文里講了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,叫Transformer,就是GPT里的“T”。

細(xì)節(jié)不提,簡單說:Transformer模型的技術(shù)原理,是一場“概率游戲”。比如,我說一個(gè)“我愛”,模型就會(huì)猜測第三個(gè)字最可能是“你”。

既然是概率游戲,提高概率最根本的方法,就是增加測試次數(shù)。“我愛你”之所以最容易被聯(lián)想,是因?yàn)樵谌粘I钪?,我們聽到、看到“我愛”后面跟隨“你”這個(gè)字的次數(shù)最多。

所以,ChatGPT的成功,是用海量的數(shù)據(jù),馴化出了一個(gè)成功的人工智能。ChatGPT的勝利,是量變到質(zhì)變的結(jié)果。

他們訓(xùn)練GPT-1的時(shí)候,用了7000本未發(fā)布的書籍,數(shù)據(jù)參數(shù)量是1.17億,但到GPT-3,他們從45TB數(shù)據(jù)中挑選了570GB進(jìn)行訓(xùn)練,參數(shù)量達(dá)到了1750億。

這個(gè)過程還用到了Transfomer算法模型,這個(gè)模型模擬了人類對知識的存儲(chǔ)、處理、理解、推理。但這里面并沒有特別的技術(shù),只是算法上加上足量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),ChatGPT實(shí)現(xiàn)了像真人一樣跟你對話。

而OpenAI能處理如此大量數(shù)據(jù),還有一個(gè)很重要的原因是:微軟給它提供了至少一萬枚英偉達(dá)芯片支持,成本超過10億美元。

面對 ChatGPT的成功,我們可以總結(jié)出一個(gè) AI 進(jìn)化公式:AI=算法×算力×數(shù)據(jù)

算法就類似于,ChatGPT用到的大語言模型。如果把AI比喻成人的話,就相當(dāng)于人類的思考方式。

算力就是處理大量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力。背后意味著,是否有足夠的芯片。粗暴點(diǎn)說,你是不是有足夠的資金和深厚的科研實(shí)力做支撐。算力就相當(dāng)于人類的精力和體力。

數(shù)據(jù)也很重要,數(shù)據(jù)就相當(dāng)于人類上了多少課、獲得了多少經(jīng)驗(yàn)。數(shù)據(jù)越完善越多,AI就越“聰明”。

當(dāng)?shù)贸鲞@個(gè)公式之后,我們也就明白了ChatGPT的局限。算法、算力、數(shù)據(jù),既是AI的動(dòng)力,也是AI的局限。算法對應(yīng)的是一個(gè)國家或一個(gè)公司的科研實(shí)力,算力更多對應(yīng)的是你能調(diào)動(dòng)的資金,數(shù)據(jù)對應(yīng)的是你能調(diào)用多大的用戶資產(chǎn)。

除此之外,AI還有一個(gè)巨大的商業(yè)阻力,就是社會(huì)治理水平。

雖然AI的進(jìn)化是跨越式的,但是人類制度與文化的迭代卻是緩慢的。正如OpenAI創(chuàng)始人說的那樣,AI的進(jìn)化應(yīng)該是快速學(xué)習(xí)和謹(jǐn)慎迭代。這句話的意思是說:AI在技術(shù)上可以高速發(fā)展,但它應(yīng)用于人類的生活時(shí),應(yīng)該是緩慢的、小心翼翼的,AI的發(fā)展不能被商業(yè)和資本的力量捆綁。

所以,我們可以再次完善一下之前的公式:

從這個(gè)公式上我們可以推導(dǎo)出,ChatGPT領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè),大約可以分為七個(gè)方向:

  • 基礎(chǔ)模型

  • 垂直模型

  • 算力工程

  • 數(shù)據(jù)買賣

  • 具體應(yīng)用

  • 社會(huì)治理

  • 技術(shù)安全

首先是基礎(chǔ)模型的創(chuàng)業(yè),也就是通用人工智能最底層的架構(gòu)。這個(gè)基礎(chǔ)模型,原則上可以模擬人類一切的智能場景。但是,基礎(chǔ)模型對算法、算力、數(shù)據(jù)有極大的要求?;A(chǔ)模型是人工智能領(lǐng)域的王冠,但有資格登上王位的其實(shí)沒幾家。

國內(nèi)的幾家互聯(lián)網(wǎng)巨頭,百度的文心一言理論上有更大的機(jī)會(huì),其它互聯(lián)網(wǎng)巨頭在算法、算力、數(shù)據(jù)上都有某一項(xiàng)是偏科的。比如,阿里沒有足夠的語料數(shù)據(jù),騰訊沒有足夠的算法技術(shù)。

相對而言,垂直模型對普通公司可能更有機(jī)會(huì)。垂直模型是介于基礎(chǔ)模型和應(yīng)用之間的一種形態(tài),當(dāng)基礎(chǔ)模型解決了人類大部分的智能場景時(shí),在某些垂直細(xì)分的領(lǐng)域,AI的進(jìn)化要依靠特定算法的校正和專業(yè)數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”。

所以,未來會(huì)出現(xiàn)很多個(gè)在基礎(chǔ)模型之上,來開發(fā)垂直模型的公司。但他們用到的底層技術(shù),還是OpenAI這樣的公司提供的。比如,專屬于醫(yī)療行業(yè)的基礎(chǔ)模型,出行行業(yè)的基礎(chǔ)模型。

還有一些創(chuàng)業(yè)方向,是為這些公司搭建模型做服務(wù)的。比如針對算力,我們可能需要大量科研實(shí)驗(yàn)室的支持、需要芯片的制造產(chǎn)業(yè)。

我們都說,數(shù)據(jù)是AI時(shí)代的“石油”。其實(shí),很多專業(yè)的數(shù)據(jù)掌控在專業(yè)的公司手里。對于AI而言,未來數(shù)據(jù)買賣就跟汽車加油一樣,會(huì)有很多倒賣數(shù)據(jù)的公司出現(xiàn)。

所謂具體應(yīng)用創(chuàng)業(yè),其實(shí)就是在模型和具體需求之間搭建一個(gè)橋梁。比如針對人類的孤獨(dú),我們可以利用ChatGPT做一個(gè)情感聊天機(jī)器人,這個(gè)橋梁有可能是手機(jī)上的一款A(yù)PP,也有可能是一款耳機(jī)。

最后我們聊聊社會(huì)治理向的創(chuàng)業(yè),這一點(diǎn)可能被很多人忽略了。AI的崛起,必然會(huì)讓世界上很多人變成“無用階級”。

很多人學(xué)習(xí)和磨練多年的社會(huì)技能,會(huì)在AI面前變得一文不值。那未來,這些人將何去何從?他們將如何建立新的職業(yè)技能,找到新的生存價(jià)值?這依然需要一些公司提供相應(yīng)的培訓(xùn)教育和解決方案。

其次,AI是個(gè)比原子彈還恐怖的工具,AI的安全將和AI的應(yīng)用一樣重要。而AI的安全性,涉及到國際公約、國家法律、AI倫理、技術(shù)條約,但這些都是從“制度”角度去約束AI。

我認(rèn)為,制約技術(shù)最終還得依靠技術(shù)本身。就像我們不能只靠法律制裁去清掃電腦病毒,我們真正需要的是殺毒軟件。如何用技術(shù)本身去約束技術(shù)?這真的值得探索。用技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)AI的監(jiān)管,也同樣是一個(gè)巨大的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。

03

ChatGPT的未來能力預(yù)測:AI應(yīng)用的四個(gè)“出讓”

我們現(xiàn)在看到的ChatGPT的能力,更多表現(xiàn)在創(chuàng)造力上。各種研究報(bào)告里,提到更多的商業(yè)前景都在指向ChatGPT的內(nèi)容生成能力,也就是常說的AIGC。

但在我看來,我們現(xiàn)在應(yīng)該只到了AI進(jìn)化的第二大階段。我預(yù)測,人工智能對人類的影響應(yīng)該會(huì)有四個(gè)歷史階段,分別是:

出讓勞力——出讓腦力——出讓決策——出讓意義

過去人類發(fā)明的電子機(jī)械設(shè)備,我們可以把它看成“低智版的AI”,機(jī)械設(shè)備只能幫我們干基礎(chǔ)的體力活,當(dāng)ChatGPT這樣的AI出現(xiàn)之后,它已經(jīng)可以解決基礎(chǔ)腦力工作。

當(dāng)我們把大腦和身體的工作都交給AI之后,下一步就輪到我們的自我意識了。我們馬上要交給AI的,應(yīng)該是我們的決策權(quán)。

這些決策權(quán)可能包括:下一步的創(chuàng)業(yè)方向是什么?公司的組織架構(gòu)怎樣是合理的?我們應(yīng)該用什么方式推廣自己?出讓勞力、出讓體力,基本上是用AI來提高生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本。

未來的商業(yè)競爭,AI核心解決的可能就不是成本和效率問題,你贏得對手的關(guān)鍵是對智能的開發(fā)程度。

如果我們把AI定義成出讓決策權(quán)的工具,你可以推出一款 AI 版的“數(shù)字合伙人”。

“數(shù)字合伙人”可以消化企業(yè)所有的經(jīng)營數(shù)據(jù)、大量的商業(yè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和你希望讓它掌握的知識體系。你每天可以跟他討論公司的戰(zhàn)略方向、組織架構(gòu)、商業(yè)模式。也就是說,AI不是在和你共事,而是在和你共謀。

再比如,在科研領(lǐng)域,未來不是我們下達(dá)一個(gè)任務(wù),讓AI去執(zhí)行某個(gè)研究方向和課題,而是我們輸入思考和需求,AI判斷該研究的方向和課題是什么。AI本身就是一個(gè)科學(xué)家,有自主的思考能力。

在生活場景中,我們也會(huì)不斷地出讓自己的決策權(quán)。比如,在相親網(wǎng)站中,可能是AI建議你選擇哪個(gè)人結(jié)婚。當(dāng)AI吸收了足夠多的數(shù)據(jù)之后,AI的結(jié)論可能會(huì)比被戀愛沖昏頭腦的你更可靠。

當(dāng)越來越多的決定是AI幫你完成的,那么請問:你的生命是由自己操控還是在由AI操控?當(dāng)AI強(qiáng)大到這個(gè)地步的時(shí)候,人類就會(huì)質(zhì)疑自己存在的意義。

幫助人類尋找生命的意義,是一個(gè)具有巨大潛力的創(chuàng)業(yè)方向。但諷刺的是,AI消解了生命的意義,我們又用AI來幫助自己尋找意義。

04

普通人怎樣迎接AI時(shí)代?“阿拉丁時(shí)代”的三大發(fā)力點(diǎn)

當(dāng)紐約公立學(xué)校嚴(yán)禁學(xué)生用ChatGPT寫論文之后,沃頓商學(xué)院的教授Ethan Mollick,卻開始鼓勵(lì)自己的學(xué)生用ChatGPT來寫論文。

試想一下,當(dāng)所有學(xué)生都可以用ChatGPT寫論文,大家的分?jǐn)?shù)會(huì)有明顯差別嗎?一定會(huì)有差別的。雖然平均分值會(huì)上升,但一定有人的論文是A,有人的論文是C,因?yàn)椴煌苏{(diào)用ChatGPT的能力是不一樣的。

這個(gè)道理就相當(dāng)于你和你奶奶一起用百度查一樣?xùn)|西,你查到的結(jié)果一定比你奶奶更精準(zhǔn)、更靠譜。

正如英國營銷公司Ladder創(chuàng)始人Michael Taylor所說:

“當(dāng)你可以創(chuàng)造任何你想要的東西時(shí),你能多準(zhǔn)確地表達(dá)「那是什么」的能力就變得很重要。”

我認(rèn)為,未來人和人的差距,是我們創(chuàng)造性利用AI的能力。關(guān)于這種能力,我可以打個(gè)比喻:

有一天,三個(gè)人拿到了阿拉丁神燈。阿拉丁神燈告訴他們:“我可以各滿足你們一個(gè)愿望?!?br/>

甲說:“我想要100億財(cái)產(chǎn)?!庇谑?,他變成了一個(gè)百億富翁。

乙說:“我希望你再滿足我100個(gè)愿望?!庇谑牵麚碛辛藷o數(shù)次喚醒神力的能力。

丙說:“我想擁有和你一樣神奇的能力?!庇谑?,他自己成為了阿拉之神。

AI就相當(dāng)于一盞阿拉丁神燈,你可以利用AI滿足自己絕大部分需求。但如何把AI的能力發(fā)揮到極限,不取決于AI的能力,取決于我們利用AI的能力。這個(gè)時(shí)代,我稱之為“阿拉丁時(shí)代”。

我們利用AI的能力,可以分為三個(gè)維度:

  • AI的訪問權(quán)

  • 你的專業(yè)度

  • 你的想象力

AI的訪問權(quán)

對AI的訪問權(quán),是未來拉開階級差距的重要指標(biāo)。

最早的階級劃分由血統(tǒng)決定。比如,古代的印度就是由種姓決定人權(quán)和等級的,婆羅門人出生就是貴族。后來,知識也成了一種劃分階級的因素,你上什么大學(xué)、你的學(xué)歷,某種意義上決定了你未來的前景。

而未來,決定階級的是AI的訪問權(quán)。你接觸、使用、開發(fā)AI的機(jī)會(huì),決定了你能獲取多大的資源、創(chuàng)造多大的財(cái)富。假設(shè)AI是阿拉丁神燈,一年許1次愿和一年許365次愿望,你能得到的東西將會(huì)天差地別。

你的專業(yè)度

假設(shè)你和一位建筑設(shè)計(jì)師一起利用ChatGPT去設(shè)計(jì)一套房子,那位建筑設(shè)計(jì)師從ChatGPT身上拿到的設(shè)計(jì)方案一定比你更專業(yè)。

圖|印度建筑師瑪納斯·巴蒂亞(Manas Bhatia)使用ChatGPT和Midjourney設(shè)計(jì)的火星未來城市

很多人以為,AI時(shí)代到來,人會(huì)變得更加“弱智”,因?yàn)锳I替你解決了很多腦力問題。但其實(shí),AI反而會(huì)讓一部分人更專業(yè)、更進(jìn)取。因?yàn)槟阍綄I(yè),你調(diào)動(dòng)AI的能力就越強(qiáng)。同時(shí),AI也會(huì)對你有更強(qiáng)的賦能,你和AI之間就形成了一種雙向進(jìn)化的關(guān)系。

所以,在人工智能時(shí)代的專家,會(huì)比今天的專家更值錢。

你的想象力

我們之前提到AI的訪問權(quán),就是未來的人權(quán),會(huì)決定你和別人的階級差距。因?yàn)锳I的運(yùn)算是要消耗算力的,算力說白了就是“錢”。擁有算力的大公司、大財(cái)團(tuán)、大富豪,將會(huì)比普通人擁有更多的AI訪問權(quán),這將形成更大的階級落差和貧富分化。

但慶幸的是,AI的訪問次數(shù)和你從AI身上挖掘的價(jià)值,并不完全是正相關(guān)的。

我們假設(shè)一種場景:一個(gè)父親打算利用 AI 教孩子歷史知識。第一種方案,是他把希望教給孩子的歷史知識,描述成一個(gè)簡單的需求,讓AI編成一本有聲書。第二種方案,是讓ChatGPT把歷史人物資料搜集起來,再編寫出一個(gè)語音聊天軟件,讓AI假扮歷史人物跟孩子互動(dòng)。

顯然第二種方案的創(chuàng)造力,要比第一種方案更好。而且,這是一個(gè)真實(shí)的案例。

瑞典公司Facing It開發(fā)了一款叫Hello History的AI軟件, 讓ChatGPT化身成歷史人物跟你互動(dòng)。在這里,你可以跟亞里士多德侃大山,也能和居里夫人成為soulmate ,實(shí)時(shí)互動(dòng)讓人產(chǎn)生一種“身臨其境”的感覺,你會(huì)更容易愛上歷史。

AI的訪問權(quán)代表了公平、你的專業(yè)度代表了努力、你的想象力代表了能力??磥?,AI時(shí)代的社會(huì)和現(xiàn)在的社會(huì),并沒有本質(zhì)區(qū)別。未來的社會(huì)依然存在著不公、依然需要格外努力,只不過想象力從來沒有像AI時(shí)代一樣重要,決定了無數(shù)普通人的命運(yùn)。

結(jié)語

最后,我想再重復(fù)一遍這句話:人類即將進(jìn)入“阿拉丁時(shí)代”,我們創(chuàng)造性利用AI的能力,將決定人與人之間的差距。

01

如果你也這樣的困惑

1、產(chǎn)品只有價(jià)格戰(zhàn),沒有溢價(jià)?

2、想要打造爆品,卻無法洞察用戶真實(shí)需求?

3、創(chuàng)業(yè)公司預(yù)算少,怎么從0到1搭建內(nèi)容池,降低獲客成本?

4、企業(yè)的內(nèi)容如何與品牌戰(zhàn)略、營銷規(guī)劃更好地融合,實(shí)現(xiàn)低成本傳播?

5、營銷動(dòng)作做了很多,但是無秩序無規(guī)劃,錢浪費(fèi)了流量也接不住

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更多品牌庫

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