今天想和大家聊一聊2024年AI領(lǐng)域的發(fā)展。 如果單純從產(chǎn)品層面來看，今年似乎沒有特別令人驚艷的突破。別說是夢想中的AGI了，就連能稱得上現(xiàn)象級的AI應(yīng)用，似乎都不太多。今天，我就來聊聊這背后的原因。 首先，我們需要理解技術(shù)發(fā)展的基本規(guī)律。任何新技術(shù)的發(fā)展都要經(jīng)歷這樣幾個(gè)階段：從前沿技術(shù)突破開始，到找到具體應(yīng)用場景，再到產(chǎn)品化落地，最后通過市場運(yùn)營獲得規(guī)模效應(yīng)。 拿移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來打個(gè)比方。從第一代iPhone發(fā)布，到移動(dòng)支付真正普及，中間經(jīng)歷了將近十年時(shí)間。期間誕生了無數(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，有成功的，也有失敗的。正是這些不斷的嘗試，才最終形成了今天這個(gè)龐大的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。 回到AI領(lǐng)域。實(shí)際上，如果從技術(shù)可行性來說，現(xiàn)在的大語言模型已經(jīng)相當(dāng)不錯(cuò)了。它們可能還達(dá)不到頂尖專家的水平，但至少能達(dá)到及格線以上的表現(xiàn)。在很多場景下，AI已經(jīng)可以勝任日常工作中60%到70%的任務(wù)。 比如說在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，AI可以幫我們完成初稿撰寫、文案潤色；在編程領(lǐng)域，AI編程助手可以提高開發(fā)效率；在客服領(lǐng)域，AI已經(jīng)能處理大部分標(biāo)準(zhǔn)化的咨詢問題。 但是，為什么我們還是覺得少了點(diǎn)什么？為什么沒有看到更多令人印象深刻的應(yīng)用出現(xiàn)？ 經(jīng)過這一年的觀察和思考，我認(rèn)為主要有兩個(gè)關(guān)鍵因素在制約著AI的發(fā)展。 第一個(gè)因素是垂直領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)的匱乏。這個(gè)可能不太好理解，讓我打個(gè)比方：假設(shè)你要培養(yǎng)一個(gè)醫(yī)生，除了要學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論知識，還需要大量的臨床實(shí)踐。要看很多病例，跟著老師查房，慢慢積累經(jīng)驗(yàn)。只有經(jīng)過這樣長期的訓(xùn)練，才能成為一個(gè)合格的醫(yī)生。 AI模型也是一樣的。雖然現(xiàn)在的大模型已經(jīng)具備了很強(qiáng)的通用能力，但要在特定領(lǐng)域達(dá)到專家水平，仍然需要大量優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 說到專業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)這個(gè)話題，我想跟大家分享一個(gè)很有意思的理論。產(chǎn)品大師俞軍曾經(jīng)說過：新技術(shù)要想取代舊方案，新的使用體驗(yàn)必須顯著優(yōu)于舊的體驗(yàn)，最好能達(dá)到10倍的提升，至少也要有50%-100%的改善。否則，用戶很難改變已有的使用習(xí)慣。 這讓我想起了搜索引擎的例子。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，雖然各個(gè)APP都形成了信息孤島，但為什么還是有那么多人在使用搜索引擎？就是因?yàn)檫@種使用習(xí)慣已經(jīng)深深植入到人們的行為模式中了。 年末突然火起來的DeepSeek就很能說明這個(gè)問題。實(shí)際上在2024年初的時(shí)候，我就預(yù)判到，專業(yè)領(lǐng)域的訓(xùn)練語料將會(huì)成為未來AI發(fā)展的關(guān)鍵中的關(guān)鍵。那些專門生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練語料的公司，它們的價(jià)值被嚴(yán)重低估了。 我們現(xiàn)在普遍采用的訓(xùn)練方式，可以說是一種”大力出奇跡”的方式 – 把能找到的語料都扔給AI大模型去學(xué)習(xí)。這種方式確實(shí)能讓AI達(dá)到及格線，但要想真正突破，可能需要換一種思路。 比如說，組建專門的人工專家團(tuán)隊(duì)，每天有針對性地訓(xùn)練和調(diào)教AI模型。無論是法律專家、醫(yī)學(xué)專家，還是其他領(lǐng)域的專家，都可以參與進(jìn)來。這時(shí)候我們需要的不是大而全的大模型，而是小而精的垂直模型。 說到這里，我想分享一個(gè)我的親身經(jīng)歷。我現(xiàn)在是Cursor的付費(fèi)會(huì)員，這是一個(gè)AI編程助手。為什么在編程領(lǐng)域，AI助手已經(jīng)能夠相對成熟地跑通商業(yè)模式？ 這是因?yàn)榫幊填I(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)相對容易獲取，而且有很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化特征。GitHub上有海量的開源代碼，Stack Overflow上有大量的問答內(nèi)容，這些都是高質(zhì)量的訓(xùn)練材料。 但是換到其他專業(yè)領(lǐng)域，比如醫(yī)療、法律、金融，優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就沒有這么容易獲得了。這些領(lǐng)域的知識往往都是非結(jié)構(gòu)化的，而且很多寶貴的經(jīng)驗(yàn)都存在于專家的頭腦中，沒有被很好地?cái)?shù)字化。 接下來讓我們來看看第二個(gè)制約因素 – 資本市場的態(tài)度轉(zhuǎn)變。 回想過去十幾年互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的黃金發(fā)展期，為什么那個(gè)時(shí)代會(huì)誕生那么多令人印象深刻的產(chǎn)品？除了技術(shù)創(chuàng)新之外，資本的推動(dòng)力是非常關(guān)鍵的因素。 電子商務(wù)領(lǐng)域有淘寶、京東的崛起，團(tuán)購時(shí)代有美團(tuán)、大眾點(diǎn)評的迅速擴(kuò)張，出行領(lǐng)域有滴滴、快的的激烈競爭，共享經(jīng)濟(jì)浪潮中更是掀起了共享單車的熱潮。這些產(chǎn)品能夠快速進(jìn)入大眾視野，背后都離不開資本的助推。 當(dāng)時(shí)的商業(yè)邏輯是什么？先燒錢獲取用戶，形成規(guī)模效應(yīng)，再考慮商業(yè)化變現(xiàn)。這種模式在當(dāng)時(shí)是可行的，因?yàn)橘Y本市場愿意為未來的想象空間買單。 我記得在線教育領(lǐng)域就是一個(gè)很典型的例子。幾年前，為什么會(huì)迎來爆發(fā)式增長？很大程度上要?dú)w功于資本的推動(dòng)。當(dāng)時(shí)頭部的猿輔導(dǎo)融資幾十億美金，每天投放的廣告費(fèi)用都是千萬級別。這種密集的營銷投放迅速提升了品牌知名度，讓產(chǎn)品快速進(jìn)入用戶的認(rèn)知范圍。 但是現(xiàn)在的環(huán)境完全不同了。 現(xiàn)在的投資人更關(guān)注什么？現(xiàn)金流、盈利能力、商業(yè)模式的可持續(xù)性。簡單來說，就是要看到實(shí)打?qū)嵉纳虡I(yè)價(jià)值。這種轉(zhuǎn)變帶來了什么影響？新產(chǎn)品想要脫穎而出，必須更快地完成商業(yè)化閉環(huán)。不能再像以前那樣，先燒錢獲取用戶，再慢慢思考變現(xiàn)方式。 最近我收到很多創(chuàng)業(yè)者的咨詢，都在問：”現(xiàn)在想要在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，該怎么辦？”我的建議是，要更加注重商業(yè)模式的可持續(xù)性。具體來說： 首先，產(chǎn)品定位要更加精準(zhǔn)。不能再像以前那樣撒網(wǎng)式地嘗試各種可能性，而是要聚焦在能夠帶來直接商業(yè)價(jià)值的場景。 其次，商業(yè)模式要更加清晰。最好能在產(chǎn)品推出的早期就建立起可持續(xù)的收入來源，而不是一味依賴融資支撐。 第三，成本控制要更加嚴(yán)格。無論是技術(shù)開發(fā)還是市場推廣，都需要更加謹(jǐn)慎地評估投入產(chǎn)出比。 說到這里，我想和大家分享一些我觀察到的新趨勢。雖然2024年可能沒有帶來轟轟烈烈的AI革命，但我們已經(jīng)看到一些非常有意思的發(fā)展方向。 第一個(gè)趨勢是垂直領(lǐng)域的突破。越來越多的企業(yè)開始專注于特定領(lǐng)域的AI應(yīng)用。比如在法律領(lǐng)域，已經(jīng)有了智能合同審核、法律文書生成；在醫(yī)療健康領(lǐng)域，有AI輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析；在金融領(lǐng)域，則出現(xiàn)了智能風(fēng)控、投資分析等應(yīng)用。 這些應(yīng)用雖然還不夠完美，但已經(jīng)展現(xiàn)出了巨大的潛力。特別是當(dāng)它們開始與傳統(tǒng)行業(yè)深度結(jié)合時(shí)，往往能產(chǎn)生意想不到的化學(xué)反應(yīng)。 讓我給大家舉個(gè)具體的例子。在建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域，已經(jīng)有公司在嘗試用AI來輔助建筑方案生成。這不是要取代建筑師，而是幫助他們更快地進(jìn)行方案探索和優(yōu)化。一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的建筑師可能需要幾周時(shí)間來完成初步方案，但有了AI輔助，可能一天就能生成幾十個(gè)備選方案。建筑師可以從這些方案中獲取靈感，然后進(jìn)行深化和優(yōu)化。 這就是AI真正的價(jià)值所在 – 不是取代人類，而是增強(qiáng)人類的能力。 第二個(gè)值得關(guān)注的趨勢是商業(yè)模式的創(chuàng)新。最近我注意到越來越多的公司開始嘗試”AI+服務(wù)”的混合模式。基礎(chǔ)層面用AI處理標(biāo)準(zhǔn)化的工作，復(fù)雜問題由人工專家介入，AI和人工專家相互配合，不斷提升服務(wù)質(zhì)量。這種模式的好處是能夠提供穩(wěn)定的服務(wù)質(zhì)量，成本可控，而且有持續(xù)改進(jìn)的空間。 第三個(gè)趨勢是AI與其他新興技術(shù)的融合。比如AI+IoT在智能家居、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市領(lǐng)域的應(yīng)用；AI+AR/VR在虛擬助手、沉浸式教育、數(shù)字孿生等方面的探索。這些跨界融合往往能帶來意想不到的創(chuàng)新。 最后，我想和大家分享一下我對未來的一些思考。 很多聽眾在后臺留言問我：”你覺得現(xiàn)在進(jìn)入AI領(lǐng)域是不是太晚了？”我的答案是：一點(diǎn)都不晚。相反，現(xiàn)在可能是最好的時(shí)機(jī)之一。 為什么這么說？因?yàn)楝F(xiàn)在的AI發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)相對理性的階段。技術(shù)趨于成熟，市場需求更加清晰，商業(yè)模式也在逐步驗(yàn)證。這恰恰是最適合深耕細(xì)作的時(shí)候。 就像播種和收獲，表面上看起來平淡的生長期，實(shí)際上是最關(guān)鍵的積累階段?，F(xiàn)在的AI領(lǐng)域正是這樣，雖然缺少轟轟烈烈的突破，但暗流涌動(dòng)，正在孕育著下一波革新。 作者：李明Bright 公眾號：李明Bright 本文由 @李明Bright 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載 題圖來自 Pixabay，基于CC0協(xié)議 該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)。 |
