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現在打開互聯網一看，會看到鋪天蓋地的“GPT-4好厲害”“太牛了”“科技革命到來了”“人類都要失業了”…… 但這么偉大的變革到底是怎樣到來呢?答案好像比較含糊。只有ChatGPT基礎的問答、代寫能力，以及微軟早已開始做的搜索、辦公是如今比較清楚的大語言模型落地方案。要么僅僅有這些東西，似乎也還達不到科技革命的效果。 為什么會這樣? 答案在于，任何技術想方設法最終發揮響應，都要經歷一個“技術-產品-經濟效益”的三階段發展。這其中，產品化是承上啟下不能或缺的一步，很多優良的技術就是出于不可產品化，最后只能停留在獨特或小眾領域，也大部分變革并不需要明確的技術指向，僅僅是因為產品出色，就允許引發變革。就像iPhone集成了很多新技術，但本身是產品創意。 在當今這個節骨眼上，每個人都能感覺到GPT蘊藏的變革能量。但我們對他怎樣產品化還知之甚少，能看見的應用方案，要緊還是以API的形式達成，更多屬于極客和開發者。
那么，這輪AI熱潮下，到底有能夠產生哪些“殺手級”產品呢?我們以GPT-4的一些重大特性作為線索，來和大家分享幾個大語言模型的產品沒準性。 先別提推翻地球，那太虛，也別僅僅盯著已有的技術能力，那又太實。只有中程的產品化階段，才是絕有不少人在這輪AI爆發中的機會所在。 信息時代3.0，主線是“命令” 訊息時代有兩條顛撲不破的主線:音訊獲取與個人娛樂。搜索、快訊流、門戶網站、直播、短視頻等，這些互聯網產品樣態都離不開消息獲取功用的升級，以及個人娛樂體驗的加強。GPT-4代表的大語言模型，允許在短時間內生成海量內容，甚至生成PPT、網站、視頻，這些傳統意義上AIGC難以做到的內容。 這個能力推演下去，最大的產品價值在于，大語言模型帶來人與采訪交互方式的徹底改變。 英偉達 GTC2023大會上，黃仁勛說:“生成式 AI 就是一種新型的計算機，我們可以用人類語言進行編程，任何人都允許命令計算機來解決問題?！?/p> “命令”這個詞極度首要。當GPT-4以及未來更多大語言模型成為產品基底，用戶與資訊產品、娛樂產品之間的互動方式，最大也許性就是命令。 在訊息1.0時代，你的需求允許被查詢到，這是搜索機制，代表產品就是搜索引擎。 音訊2.0時代，你的需求可以被迎合，這是推薦機制，代表產品是新聞流和短視頻。 當AI能力慢慢提升，你的需求可以被短時間內訂制且滿足，GPT-4乃至5、6、7帶來的新機制，就是命令機制。 在這個階段，快訊不是曾經成型，然后根據用戶需求進行查找，而是快訊自己不存在，當用戶發出指令后再進行AIGC。打個比方說，我在搜索引擎時代，想要寫一篇關于芯片的文章，就需要仰仗重大詞、緊要快訊去搜索、查詢各種數據報告，需要用戶有耐心和信息查找能力。而在資訊流時代，AI推薦機制會根據我查找、瀏覽了芯片相關信息，自動推送相關內容，這些內容有的有益，有的沒用，需要用戶來識別。 當“命令”成為重要的快訊交互方式，我允許徑直命令AI找到近期關于芯片的所有數據，并生成一份專屬報告給我。萬一不滿意，我還允許命令它修改。 如若說，這種命令式報道收集，改變的生產、學習影響，以及資訊獲取方式。那么類似技術驅動的AI生成視頻則允許極大改變娛樂模式。今天我們會覺得很多短視頻的模式化、快餐化，簡直像AI做的，未來這個顧慮或許就沒有了，出于視頻就是AI做的。 電影解說、明星八卦、勁歌熱舞，AIGC未來將會隨時訂制大批視頻內容，里面的電影信息是GPT抓取的，明星八卦是AI搜羅的，跳舞的男孩女孩形象都是AI生成的，不用再去尋找內容，不用再讓AI推薦，也不需要大宗短視頻創作者、UP主費時費力制作剪輯，只需要一個命令，輕輕松松幾個小時的娛樂時間就打發掉了。 借如說，快訊時代1.0是人找新聞，2.0是音訊找人，那么AIGC帶來的快訊3.0時代，就是誰也不用找誰，AI自身允許生成。 這個產品化機會的核心是繼搜索引擎、報導流以后，打造“命令引擎”這種新的產品形態。我猜“阿拉丁神燈”如何是個好名字。 游戲NPC正盯著你 GPT-4發布的那個晚上，我看到群里很多開發者都在討論，而第一條蹦出來關于GPT-4應用的新聞，是有人說可以把他放在游戲里當NPC。 讓NPC使用大語言模型當成底座，來跟玩家進行內容充足、高自由度的多輪交流，應該是一件很容易想到的事情，但這位朋友說的卻不是這個意思。 GPT-4的一個嚴重創意特性，是讓AI來鑒識圖片，并且理解圖片中的細節、內涵等，打個比方允許理解一張搞笑梗圖中的幽默點到底在哪。 這種能力倘若用到游戲里，將賦予游戲和游戲NPC一個前所未有的能力:看見玩家。 從電子游戲誕生之日起，玩家要做的就是去看到、聽到一個虛擬天下，并沉浸其中。這個流程中，玩家要盡或將脫離本身周遭的現實，游戲感始終是單向的。雖說AR游戲、體感游戲的出現，一定程度上改變了這種情況，讓玩家的體態、運動、力量以及游玩環境進入到游戲當中，但游戲本身對玩家是缺乏理解的。 假若讓GPT-4成為游戲NPC，能夠算作游戲自身機制的一部分，那或許我們距離游戲可能理解玩家，并做出對應效應曾經不遠了。你在考核游戲NPC的時候，他們沒準也在探問著你，嘗試理解你的表情、你的體態，解讀你在游戲中的困惑、欣喜，大概卡關以后想摔手柄的暴怒。假若這種機制被放置在一些游戲大師手中，最終作品一定是震撼人心的。事實上，AI生成關卡、環境，完成自動渲染等技術，曾經極大改變了游戲開發，而GPT-4與游戲的深度混入，未來也是極抑或率事件。 這種融合在兩個領域最有能夠性，一個是強調對話的AR、VR游戲，另一個是注重NPC自由交流的開放地球與多結局角色扮演游戲。 除了游戲之外，“看懂”這個能力還允許被用到數字人，甚至機器人身上。也可以帶來異常有分量的產品機會。 “一嘴通辦” 說了toC的，讓我們再聊聊toB。今日很多人都知道一個詞，叫做“一網通辦”。就是說在政務系統中打通各個部門的信息系統界限，從而避免辦事人要在不同部門之間來回奔波，產生辦不完的手續、蓋不完的章、跑不完的路。
在全球很多地方，一網通辦都是城市服務、政務、金融、財稅等領域的數字化核心發展方向，在國內的東部沿海地區和一線城市，“一網通辦”也現在高速發展。 不過“一網通辦”這種模式，其實保持有痛點存在: 一是“通辦”僅僅是數據打通了，但辦理邏輯和辦理方式仍然與之前無異，用戶該不會的仍然不會，該卡住的還是卡住，或將需要花費海量時間在反復詢問、填寫材料、咨詢上。 另一個是“一網通辦”的用意高度依賴操作人員能力。因為操作人員精力和專門能力有限，特定不了解各個業務領域，因此一旦顯出復雜的情況，就會閃現操作員即使能處置，但沒料到應該處理的問題，需要層層請示領導恐怕跨部門對話，這樣反而降低了影響。 大語言模型與這些領域的混合，肯定可能解決一些問題。辦事人允許直奔咨詢AI，了解復雜的部門、業務之間的內在邏輯、辦事方法，從而盡量一次性兌現辦事需求;而操作人員也允許依賴AI來獲取跨部門的操作方法、操作樣例，從而抑或兌現較復雜情況的高效率處置。最嚴重的是，類似能力允許更多用AI替代人工。 這種依存大語言模型知識抓取、邏輯分析能力的服務平臺，可以把“一網通辦”升級成“一嘴通辦”，辦事人說清楚訴求就全面搞定。當然這個名字純屬開玩笑，但城市服務的核心，一定要從“網”轉變為“人”，這一點是毫無疑問的，也是大模型時代的toB產品核心機遇。 類似的能力，最具有落地需求的就是政務與金融方面，這兩個領域涉及事項多、專業性強，并且與民眾需求緊密相連，從更遠一點酌量，恐怕也包括財稅、法律、醫療。GPT代表的大語言模型，可以打破公眾服務的邊界，讓AI連接起專業知識與用戶需求。 集成了咨詢、數據匯總、事項辦理、文書認證等功能的剛剛起步AI服務平臺，將是接下來toB商場AI技術的核心機遇。超級無代碼開發 移動互聯網創業熱潮的時候，經常有人開玩笑說，“我翻新、機會、方法論都有了，距離拿到融資就差一個程序員”。 這當然是一個笑談，但笑著笑著我們抑或會顯露，連那個程序員都不差了。 ChatGPT讓人驚艷的一點，就在于代碼的自動生成和修改。其實很多程序員朋友都說，類似AI模型的能力還緊如是輔助工作，根本代替不了一個懂業務、懂產品邏輯與實行方式的程序員。 但復雜的開發也許做不了，簡單的難道不行嗎?GPT-4發布時演示的創意點之一，就是讓模型根據需求自動生成一個網站，雖說生成結果比較粗糙，但早已完成了基本的開發需求。 在云計算與軟件業，低代碼開發，甚至無代碼開發是近兩年流行的熱門概念。核心邏輯是利用代碼庫，將已有開發樣例進行快速復寫，但GPT-4的邏輯顯然更加先進，他甚至不需要用戶懂架構，而是直行根據需求生成開發程序。 這種能力，在短時間內生成復雜的軟件應用或許不行，但對于很多沒有編程與開發能力的人來說，通過AI來獲取一個小程序、一個電商平臺、一個簡單的APP仿照極端有意義的。 用一些模板搭配GPT-4，允許形成“超級無代碼”的產品形式。用戶只需要下達需求并支付費用，就允許獲得屬于自身的軟件應用，整個開發流程中的人工成本趨近于0。 為人供給這種AI主導，模板 微調的軟件開發，或許也將變成一個全新風口。其實想想，現在隨手就能拉個群聊，這在早期的互聯網聊天室時代簡直難以想象，那么未來人手幾個APP，一堆網站，一群數字人，抑或也不是什么難事。 從預訓練大模型崛起，再到今天的ChatGPT、GPT-4，最值得關注的是智能顯現反饋驅動下，一些作為信息化常識的東西被改變了。換句話說，GPT-4是條件，而不是結果。 只有運用好這些新條件，得出新方法，創造新產品的人才能獲得AI時代最好的結果。 有人會擔心，這么大的變化之下，我的工作、生活會不會被推翻? 其實吧，這種焦心什么時候都有，但從沒有真正變成災難。 1999年，樸樹有首歌叫做《New Day》，里面有句歌詞是這么寫的，“快來吧奔騰電腦，就讓它們代替我來思量”。 20多年往日了，人類還在探求，奔騰電腦在哪里? （舉報） (責任編輯：admin) |
