每個(gè)人都會(huì)在自己原有認(rèn)知體系下對(duì)AI進(jìn)行解讀，但當(dāng)這種解讀偏離智能的基礎(chǔ)特征，結(jié)論往往就是荒謬的。

真做產(chǎn)品，荒謬的結(jié)論就是死亡的開始。

如果把AI看成和人并列的智能體，那思考AI應(yīng)用的時(shí)候必然要回到在價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中：

1）AI負(fù)責(zé)干什么，人類負(fù)責(zé)干什么?

2）在AI負(fù)責(zé)干什么范疇中又需要區(qū)分基礎(chǔ)的大模型干什么，AI應(yīng)用負(fù)責(zé)干什么？

這倆問(wèn)題不清楚，可以先不做應(yīng)用。

如果用探索迷宮來(lái)類比產(chǎn)品過(guò)程，這倆問(wèn)題的思考結(jié)果大致等于迷宮出口在東南西北的那個(gè)方向，大致不差摸索才產(chǎn)生價(jià)值。

要想回答這類邊界問(wèn)題要回到AI大模型的技術(shù)特質(zhì)。

AI大模型注定在通用信息儲(chǔ)備和通用智能上會(huì)超過(guò)人類，所以底層邏輯特別簡(jiǎn)單：

當(dāng)AI大模型起作用需要消耗的數(shù)據(jù)沒(méi)有邊界的時(shí)候，那不存在應(yīng)用的，也不需要人類的介入。

這時(shí)候AI大模型≈everything。

在這個(gè)大模型可輻射的數(shù)據(jù)邊界里面，只要AI大模型配上搜索，所有過(guò)去的應(yīng)用以及相關(guān)人的工作都會(huì)被折疊到模型的內(nèi)面。

所以這是模型的領(lǐng)域，也是模型公司必然去爭(zhēng)奪的局點(diǎn)，沒(méi)有底層模型能力就沒(méi)有入場(chǎng)券。

那什么構(gòu)建數(shù)據(jù)的邊界？

所有權(quán)構(gòu)建數(shù)據(jù)的邊界，動(dòng)態(tài)知識(shí)擴(kuò)展數(shù)據(jù)邊界。

什么意思呢？

比如店鋪信息僅屬于某個(gè)企業(yè)，這種所有權(quán)構(gòu)建數(shù)據(jù)邊界。

企業(yè)中本來(lái)沒(méi)有怎么創(chuàng)建下代大模型的知識(shí)，人的研發(fā)擴(kuò)展這部分能力，所以創(chuàng)新能力形成新知識(shí)，新知識(shí)擴(kuò)展數(shù)據(jù)邊界。

這兩種數(shù)據(jù)各種交疊就構(gòu)成一個(gè)組織或者企業(yè)存在的意義。

如果你沒(méi)有獨(dú)特的數(shù)據(jù)所有權(quán)或者創(chuàng)造新知識(shí)的能力，那企業(yè)相當(dāng)于是AI大模型的一部分，沒(méi)有存在的必要。

比如當(dāng)AIGC能力大到一定程度，外包軟件公司就沒(méi)有必要--它沒(méi)有自己的數(shù)據(jù)，也沒(méi)有創(chuàng)造能力。

那這會(huì)導(dǎo)致什么樣的未來(lái)圖景呢？

每個(gè)企業(yè)有一只多智能體組成的類似章魚的系統(tǒng)。

所有私有的數(shù)據(jù)和知識(shí)在這套系統(tǒng)里面，同時(shí)人、系統(tǒng)也不停的共創(chuàng)自己的私有知識(shí)和數(shù)據(jù)。

在全局上N個(gè)這樣的復(fù)合體不停碰撞并且進(jìn)行各種歸一化。理論上差異化消失的兩個(gè)主體會(huì)迅速歸并，但地域等現(xiàn)實(shí)因素減緩發(fā)生的過(guò)程。

它們的碰撞結(jié)果，是公共的認(rèn)知空間持續(xù)增加。很多知識(shí)不停的從私域流向公域，最終流入AI大模型，拉高企業(yè)存續(xù)的基線。

推論是什么呢？

企業(yè)內(nèi)部必須具有一種生生不息的力量，否則一旦沉沒(méi)到AI大模型的公共基線以下就會(huì)失去存在價(jià)值。在這里人、文化、價(jià)值創(chuàng)造的能力成為統(tǒng)一體。支撐這個(gè)統(tǒng)一體的是應(yīng)用，不是AI大模型。

下面我們舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明下幾個(gè)常用詞和上面這個(gè)進(jìn)化過(guò)程的關(guān)系：

第一代應(yīng)用產(chǎn)品是Copilot，這時(shí)候人是某個(gè)角色的主體，AI應(yīng)用扮演的是放大主體能力的觸手。比如招聘，最終招聘的時(shí)候要考慮多少維度才能提升招聘的成功幾率是人確定的。如果按優(yōu)秀、良好、及格等來(lái)評(píng)定這個(gè)角色的Performance，那起決定作用的還是當(dāng)事人本身。

第二代產(chǎn)品就是近來(lái)常說(shuō)的Agent。Agent可以用來(lái)覆蓋單一角色，比如上面說(shuō)的這個(gè)招聘的角色，那可以把一個(gè)優(yōu)秀招聘人員需要考慮的20個(gè)維度抽象出來(lái)，然后基于AI大模型來(lái)復(fù)刻他/她。這時(shí)候如果復(fù)刻的人類本身是80分，那復(fù)刻好了就也是80分。這時(shí)候最終的Performance則是數(shù)據(jù)、AI、人的模型共同決定的了。人是推動(dòng)AI效能的動(dòng)力之一。

第三代產(chǎn)品有人試圖叫MAS(Multi-Agent System)，但其實(shí)不對(duì)，還是應(yīng)該叫Autopilot。是不是多智能體只是個(gè)形式，并非本質(zhì)特征。本質(zhì)應(yīng)該是可以自我改進(jìn)和優(yōu)化。當(dāng)反饋、關(guān)系完全數(shù)字化并且可以聯(lián)動(dòng)的時(shí)候，在單個(gè)Agent復(fù)刻對(duì)象為80分的基礎(chǔ)上，整套系統(tǒng)運(yùn)作可以通過(guò)數(shù)據(jù)維度的擴(kuò)展（把固定的20個(gè)維度擴(kuò)展成30個(gè)等）等優(yōu)化手段讓角色的Performance變成85分或者90分。在這樣他產(chǎn)品中，每個(gè)角色都先是逼近人類的最優(yōu)秀值，然后超越。這個(gè)過(guò)程歷史數(shù)據(jù)就是自身的養(yǎng)料。體現(xiàn)的正是AlphaZero那類的持續(xù)進(jìn)化。只不過(guò)在大模型的基礎(chǔ)上更加普遍化了。

這個(gè)系統(tǒng)中人和AI的邊界體現(xiàn)在價(jià)值設(shè)定以及補(bǔ)充特定時(shí)期AI的不足上。形式可能更像三明治，除了經(jīng)常說(shuō)的System1（快思考）和System2（慢思考，要和人打交道確定價(jià)值設(shè)定），還會(huì)有System3，System3負(fù)責(zé)把需要人進(jìn)行補(bǔ)足部分導(dǎo)入到整個(gè)系統(tǒng)中來(lái)。

基于大模型可以根據(jù)新數(shù)據(jù)優(yōu)化自己的下代應(yīng)用，產(chǎn)生類似智能飛輪的效果。這時(shí)候一般的排列組合的型的創(chuàng)新估計(jì)沒(méi)價(jià)值了，需要發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)造之前沒(méi)有的要素。

幾種極端情況

公有空間覆蓋所有私有空間，那就是單一體，這時(shí)候沒(méi)有企業(yè)，整個(gè)人類共享一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施。所有人都站在人類認(rèn)識(shí)的邊界上，所有人都是創(chuàng)建者。

私有空間只有一人/一個(gè)企業(yè)具有并且不公共化。獨(dú)門武功。

小結(jié)

總結(jié)起來(lái)就是數(shù)據(jù)的邊界是應(yīng)用的邊界，作為應(yīng)用如果不能鞏固和擴(kuò)張自己的數(shù)據(jù)邊界，那存在價(jià)值會(huì)被AI大模型的進(jìn)展所削弱。與此同時(shí)，人需要在這個(gè)過(guò)程中設(shè)定價(jià)值取向，并且輔助拓展數(shù)據(jù)邊界，否則人也不存在價(jià)值。在這里一定程度上效率優(yōu)先和智能優(yōu)先是等價(jià)的。