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现在打开互联网一看,会听到铺天盖地的“GPT-4好厉害”“太牛了”“科技革命到来了”“人类都要待业了”……
但如此伟大的改革究竟是如何到来呢?答案似乎比较含混。只有基础的问答、代写能力,以及谷歌早已开始做的搜索、办公是目前比较清楚的大语言模型落地方案。假如仅仅有这种东西,虽然也还达不到科技革命的疗效。
为何会这样?
答案在于,任何技术想要最终发挥效应,都要经历一个“技术-产品-经济效益”的三阶段发展。这其中,产品化是承上启下不可或缺的一步,好多优秀的技术就是由于未能产品化信息流有哪些产品,最终只能逗留在特殊或冷门领域,也有好多改革并不须要明晰的技术指向,仅仅是由于产品出众,就可以引起改革。如同集成了好多新技术,但本身是产品创新。
在现今这个节骨眼上,每位人都能觉得到GPT蕴涵的改革能量。但我们对他怎样产品化还知之很少,能看到的应用方案,主要还是以API的方式完成,更多属于极客和开发者。
这么,这轮AI风潮下,究竟有可能形成什么“杀手级”产品呢?我们以GPT-4的一些关键特点作为线索,来和你们分享几个大语言模型的产品可能性。
先别提颠覆世界,那太虚,也别仅仅盯住已有的技术能力,那又太实。只有中程的产品化阶段,才是绝大多数人在这轮AI爆发中的机会所在。
信息时代3.0信息流有哪些产品,主线是“命令”
信息时代有两条颠扑不破的主线:信息获取与个人娱乐。搜索、信息流、门户网站、直播、短视频等,这种互联网产品样态都离不开信息获取效率的升级,以及个人娱乐体验的强化。GPT-4代表的大语言模型,可以在短时间内生成大量内容,甚至生成PPT、网站、视频,这种传统意义上AIGC无法做到的内容。
这个能力推演下去,最大的产品价值在于,大语言模型带来人与信息交互形式的彻底改变。
英伟达GTC2023会议上,黄仁勋说:“生成式AI就是一种新型的计算机,我们可以用人类语言进行编程,任何人都可以命令计算机来解决问题。”
“命令”这个词十分关键。当GPT-4以及未来更多大语言模型成为产品基底,用户与信息产品、娱乐产品之间的互动形式,最大可能性就是命令。
在信息1.0时代,你的需求可以被查询到,这是搜索机制,代表产品就是搜索引擎。
信息2.0时代,你的需求可以被讨好,这是推荐机制,代表产品是信息流和短视频。
当AI能力进一步提高,你的需求可以被短时间内定制且满足,GPT-4乃至5、6、7带来的新机制,就是命令机制。
在这个阶段,信息不是已然成形,之后按照用户需求进行查找,而是信息本身不存在,当用户发出指令后再进行AIGC。譬如说,我在搜索引擎时代,想要写一篇关于芯片的文章,就须要借助关键词、关键信息去搜索、查询各类数据报告,须要用户有耐心和信息查找能力。而在信息流时代,AI推荐机制会按照我查找、浏览了芯片相关信息,手动推送相关内容,这种内容有的有益,有的没用,须要用户来辨别。
当“命令”成为主要的信息交互方法,我可以直接命令AI找到近日关于芯片的所有数据,并生成一份专属报告给我。倘若不满意,我还可以命令它更改。
假如说,这些命令式信息搜集,改变的生产、学习效率,以及信息获取方法。这么类似技术驱动的AI生成视频则可以极大改变娱乐模式。明天我们会认为好多短视频的模式化、快餐化,简直像AI做的,未来这个担忧其实就没有了,由于视频就是AI做的。
影片解说、明星八卦、劲歌热舞,AIGC未来将会随时定制大量视频内容,上面的影片信息是GPT抓取的,名星八卦是AI搜罗的,唱歌的小孩姑娘形象都是AI生成的,不用再去找寻内容,不用再让AI推荐,也不须要大量短视频创作者、UP主费时吃力制做剪辑,只须要一个命令,轻轻松松几个小时的娱乐时间就打发掉了。
假如说,信息时代1.0是人找信息,2.0是信息找人,这么AIGC带来的信息3.0时代,就是谁也不用找谁,AI自己可以生成。
这个产品化机会的核心是继搜索引擎、信息流以后,构建“命令引擎”这种新的产品形态。我猜“阿拉丁神灯”应该是个好名子。
游戏NPC正盯住你
GPT-4发布的那种下午,我看见群里好多开发者都在讨论,而第一条蹦下来关于GPT-4应用的消息,是有人说可以把他置于游戏里当NPC。
让NPC使用大语言模型作为基座,来跟玩家进行内容丰富、高自由度的多轮对话,应当是一件很容易想到的事情,但那位同学说的却不是这个意思。
GPT-4的一个关键创新特点,是让AI来辨识图片,但是理解图片中的细节、内涵等,例如可以理解一张恶搞梗图中的诙谐点究竟在哪。
这些能力假如用到游戏里,将赋于游戏和游戏NPC一个前所未有的能力:看到玩家。
从电子游戏诞生之日起,玩家要做的就是去看见、听到一个虚拟世界,并沉溺其中。这个过程中,玩家要尽可能脱离自己周遭的现实,游戏感仍然是双向的。尽管AR游戏、体感游戏的出现,一定程度上改变了这些情况,让玩家的体态、运动、力量以及游览环境步入到游戏当中,但游戏本身对玩家是缺少理解的。
若果让GPT-4成为游戏NPC,或则作为游戏本身机制的一部份,那恐怕我们距离游戏才能理解玩家,并作出对应反应早已不远了。你在观察游戏NPC的时侯,她们可能也在观察着你,尝试理解你的表情、你的体态,剖析你在游戏中的苦恼、激动,或则卡关以后想摔摇杆的发怒。
假如这些机制被放置在一些游戏大师手中,最终作品一定是惊艳人心的。事实上,AI生成关卡、环境,完成手动渲染等技术,早已极大改变了游戏开发,而GPT-4与游戏的深度融合,未来也是极大机率风波。
这些融合在两个领域最有可能性,一个是指出互动的AR、VR游戏,另一个是重视NPC自由互动的开放世界与多结局角色饰演游戏。
不仅游戏之外,“看懂”这个能力还可以被用到数字人,甚至机器人身上。也可以带来相当有份量的产品机会。
“一嘴通办”
说了toC的,让我们再谈谈toB。明天好多人都晓得一个词,称作“一网通办”。就是说在政务系统中打通各个部门的信息系统界限,进而防止办事人要在不同部门之间来回奔忙,形成办不完的手续、盖不完的章、跑不完的路。
在全球好多地方,一网通办都是城市服务、政务、金融、财税等领域的数字化核心发展方向,在中国的北部沿海地区和一线城市,“一网通办”也正在高速发展。
并且“一网通办”这种模式,虽然仍然有痛点存在:
一是“通办”仅仅是数据打通了,但代办逻辑和代办形式仍然与之前无异,用户该不会的还是不会,该卡住的还是卡住,可能须要耗费大量时间在反复寻问、填写材料、咨询上。
另一个是“一网通办”的效率高度依赖操作人员能力。因为操作人员精力和专业能力有限,必然不了解各个业务领域,因而一旦出现复杂的情况,才会出现操作员似乎能处理,但不晓得怎样处理的问题,须要层层请示领导或则跨部门沟通,这样反倒增加了效率。
大语言模型与那些领域的融合,必然才能解决一些问题。办事人可以直接咨询AI,了解复杂的部门、业务之间的内在逻辑、办事方式,因而尽量一次性完成办事需求;而操作人员也可以借助AI来获取跨部门的操作方式、操作样例,因而才能完成较复杂情况的高效率处理。最关键的是,类似能力可以更多用AI取代人工。
这些借助大语言模型知识抓取、逻辑剖析能力的服务平台,可以把“一网通办”升级成“一嘴通办”,办事人说清楚诉求就全面搞定。其实这个名子纯属开玩笑,但城市服务的核心,一定要从“网”转变为“人”,这一点是毫无疑惑的,也是大模型时代的toB产品核心机遇。
类似的能力,最具有落地需求的就是政务与金融方面,这两个领域涉及事项多、专业性强,但是与民众需求紧密相连,从更远一点考虑,可能也包括财税、法律、医疗。GPT代表的大语言模型,可以打破公众服务的边界,让AI联接起专业知识与用户需求。
集成了咨询、数据汇总、事项代办、文书认证等功能的新型AI服务平台,将是接出来toB市场AI技术的核心机遇。
超级无代码开发
联通互联网创业风潮的时侯,时常有人开玩笑说,“我创意、机会、方法论都有了,距离领到融资就差一个程序员”。
这其实是一个笑谈,但笑着笑着我们可能会发觉,连那种程序员都不差了。
让人震撼的一点,就在于代码的手动生成和更改。虽然好多程序员同事都说,类似AI模型的能力还主要是辅助工作,根本替代不了一个懂业务、懂产品逻辑与实现方法的程序员。
但复杂的开发可能做不了,简单的莫非不行吗?GPT-4发布时演示的创新点之一,就是让模型依据需求手动生成一个网站,即使生成结果比较粗糙,但早已实现了基本的开发需求。
在云估算与软件业,低代码开发,甚至无代码开发是近三年流行的热门概念。核心逻辑是借助代码库,将已有开发样例进行快速复写,但GPT-4的逻辑其实愈发先进,他甚至不须要用户懂构架,而是直接按照需求生成开发程序。
这些能力,在短时间内生成复杂的软件应用其实不行,但对于好多没有编程与开发能力的人来说,通过AI来获取一个小程序、一个电商平台、一个简单的APP还是十分有意义的。
用一些模板搭配GPT-4信息流有哪些产品,可以产生“超级无代码”的产品方式。用户只须要下达需求并支付费用,就可以获得属于自己的软件应用,整个开发过程中的人工成本趋近于0。
为人提供这些AI主导,模板+微调的软件开发,其实也将弄成一个全新风口。虽然想想,如今随手能够拉个群聊,这在初期的互联网聊天室时代简直无法想像,这么未来人手几个APP,一堆网站,一群数字人,可能也不是哪些难事。
从预训练大模型崛起,再到明天的、GPT-4,最值得关注的是智能涌现效应驱动下,一些作为信息化常识的东西被改变了。换句话说,GPT-4是条件,而不是结果。
只有运用好这种新条件,得出新方式,创造新产品的人才能获得AI时代最好的结果。
有人会害怕,如此大的变化之下,我的工作、生活会不会被颠覆?
虽然吧,这些恐惧哪些时侯都有,但从没有真正弄成灾难。
1999年,朴树有首歌称作《NewDay》,上面有句歌词是如此写的,“快来吧奔腾笔记本,就让它们取代我来思索”。
20多年过去了,人类还在思索,奔腾笔记本在那里?
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