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人類優(yōu)先還是智能優(yōu)先?(暨AI碰撞局第十三期小記)

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第十三期AI碰撞局是個線上局,主要面對社區(qū)分享了下OpenAI Swarm所隱含的方向。分享內容的小記大家可以先參照下:,沒有太大偏差。

這里主要記錄幾個關鍵的碰撞點,先從侯宏老師的:說起,侯老師總是很紳士,所以批評的時候沒有寫是我的分享,但還是需要正式回應下。

必然性與必然性的限度

先舉個起爭議的必然性的例子:

  1. AI大模型取代人類程序員做決策是一個根本性變化,這種模式會因為能夠處理數(shù)據(jù)內含的所有模式而催生類似Tesla FSD這樣的產(chǎn)品。

  2. 這種趨勢在AGI的驅動下具有普遍性,那就會導致大量應用重做。

  3. 落到公司的場景,假如這種方式體現(xiàn)出的邊際效能大于過去的組織方式,那如果我們相信一種效能高的方式會替換低的,那整個公司形態(tài)就會發(fā)生巨大變化。

  4. 智能原生化的同時會指向無人公司這個終極狀態(tài)。(無人公司不是說社會意義的人不在了,主要是說正常運轉過程不要人。)

這是分享中有所提及的一套遞進的必然性邏輯。

但這確實不意味著,憑空做一個這樣的產(chǎn)品就會取得成功。類似的思維方式曾經(jīng)在歷史上給我們帶來巨大的災難比如1957年。

它的用處在于可以讓人發(fā)現(xiàn)新的領域,這種領域如果猜對了,往往會存在勢能(天時)。

形象講就是2000年要做互聯(lián)網(wǎng),2007年要做移動互聯(lián)網(wǎng)。

這遠不是一個完整的故事,下面我們結合前面的一些觀點把故事說完。

疊加而非互斥

也許大飛機、高鐵這類產(chǎn)品可以直奔主題,自頂向下進行設計,對于AI產(chǎn)品這種大家都兩眼一黑,充滿未知的領域,確實類似生物進化的算法更靠譜一些。

如果有點宏圖遠志,那大致就要找到:短期要能賺到錢,長期看也能夠越打越厚的領域。

這時候很需要侯老師在文章中提供的思考框架,比如侯老師提到的:

在具體定義產(chǎn)品的時候無疑需要做相關思考,并且可能更多,包括經(jīng)典的大廠做了怎么辦等等。

真啟動前估計還需要補上自底向上的思考,你到底在什么真實場景中解決了什么新問題,創(chuàng)造了什么新體驗或者新價值?

技術-產(chǎn)品-商業(yè)模式是一種綜合程度依次遞進的過程,AI與B端結合上恐怕沒有互聯(lián)網(wǎng)上的那種單點起爆的幸運,都需要這種深度思考。

如果直接回應下侯老師文中提到的問題,那是:尋找趨勢中的必然性與機遇空間的判斷兩者都是自頂向下,并且是層次問題,是疊加和遞進關系而非互斥。再到產(chǎn)品就還需要經(jīng)歷現(xiàn)場的挖掘,然后自頂向下和自底向上不停反復,直到一波趨勢、一波產(chǎn)品走到盡頭。

這里面相對比較確定是,我們需要構建的系統(tǒng)基本要遵循智能優(yōu)先原則。

為什么是智能優(yōu)先?

如果我們認為:

那在技術脈絡上就會得出一串結論:

現(xiàn)實理解縱深≈數(shù)據(jù)的完整性和實時性,而為了保證數(shù)據(jù)的完整性和實時性,那就必然是智能優(yōu)先(AI First),人的行為只有在AI之下比如外面小哥或者主播才可能有充分的數(shù)據(jù)化,否則就會導致數(shù)據(jù)的完整性無法實現(xiàn)。

AI First的極值那就會變成無人公司,當價值觀恒定或者可用模型表述的時候,人會只負責在價值觀上做目的性設定,當智能足夠發(fā)達,那整個運行體系中人的角色會被弱化到極致。

這條邏輯鏈實現(xiàn)的可能性極高。

小結

必然性也可以有N種必然性,但最終那條發(fā)生是個有點哲學的問題。因為如果必然性的實現(xiàn)只有一種可能,那這世界是機械的世界,人是沒真的自由的。如果沒有我更愿意相信必然性總是有N個邏輯鏈,而人有選擇和創(chuàng)造的自由度,歷史則是必然和偶然疊加后的一種四維實體,即不是全無脈絡,也不是只有一種歸宿。

否則還整啥新產(chǎn)品!只可能強者永駐了。

AI碰撞局會持續(xù)在北大國發(fā)院承澤園和線上社區(qū)舉行,探討行業(yè)一線問題,感興趣的同學聯(lián)系:shuixiu2024。

AI碰撞局往期的記錄:

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