人工智能驱动的制造业革命将会出现。这场革命的历史重要性或许并不亚于一个多世纪前的工业革命。顶级制造商、投资者和机构纷纷加入游戏。微软、谷歌、Adobe、百度、阿里巴巴、科大讯飞等各大厂商均展示了新一代人工智能产品。

为什么这次机会比元宇宙去年的机会更靠谱？

即使有元宇宙，也无法改善体验。 VR/AR等新技术还有很长的路要走；而ChatGPT呈现的人工智能应用场景清晰，带来前所未有的体验。像OpenAI和Midjourney这样的项目直接针对消费者用户，让人们意识到AI不再是人工智能。

1.新的数据体验

2019年，我和Shadow一起创办了一家公司。当时我想为新人群开发一款智能写作工具，叫GET智能写作。希望利用人工智能来创作文章来帮助小编的新媒体发布他们的产品，这听起来是一个非常酷的想法。

当时我们尝试了很多文本编辑方法，但AI生成的结果并不令人满意。我们要面对用户的抱怨：“文章一片空白，我编辑的时间还不如写的好。”当时主要原因是AI并没有真正理解内容的含义，比如“心灵鸡汤”和普通鸡汤有什么区别。获得智能打字的产品体验并没有达到用户的期望。

根据余军的产品价值模型，产品价值=（新体验-过往经验）-迁移成本。我们的产品价值普遍为负。根据用户的反馈和投诉，我们从体验中吸取教训，进一步分解，得到了一个AI体验模型：AI产品体验=数据体验+输入体验。

既然数据体验不好，只能通过改善输入体验来改善。因此，花费大量的时间通过用户界面设计来改善用户体验。主要方法是将主要用户目标分解为较小的用户目标，以更好地管理用户期望。经过一年的努力，产品口碑终于转正。事实上，我曾经认为“设计和形式带来的体验价值可以达到90%以上”。

后来负责设计和前端开发的“互通文档”项目实现了这个体验模型，将知识图谱和文档结合起来，让你在书面接收时可以扩展知识节点。这个项目将在 2021 年实现机构盈利。

但是今天 ChatGPT 等主要语言模型的出现改变了我的看法。大型语言模型已经无法与传统的 NLP 算法竞争。 ChatGPT 只需一个简单的聊天框就可以解决 90% 的问题。其良好的数据体验可以消除在前端设计复杂交互的需要。这也意味着传统的产品设计范式不再适用。引用《交互设计精髓》的话，界面设计就是弥合应用程序模型和心理模型之间的差距。前者代表技术实现方法，后者代表用户的期望。

像 ChatGPT 这样的伟大语言模型的真正魔力在于类人思维能力的出现。随着AI更好地理解用户偏好，数据体验将变得更好，这意味着应用模型更接近心智模型，人机交互的设计将变得更加容易和简单。

现在还要考虑对数据的经验值的评估，发现数据的错误和不足，并进行弥补。比如GPT-3.5的数据到了2021年，我们如何利用两年前的数据来帮助我们解决今天的问题？前段时间ChatGPT推出的插件系统给了我们一些启发。它展示了ChatGPT与第三方小程序交互的能力。语言可以作为人类和计算机之间最自然的交流形式，但人工智能可以通过集成工具帮助人们解决问题。

ChatGPT插件系统

不管怎样，我们还是需要回到应用场景，深入思考如何利用人工智能技术帮助用户达到想要的效果，将数据体验和集成体验有效连接起来。

2。新的创作流程

我们的创作流程可以分为三个重要环节：创作、制作和发行。不同的媒体格式要求我们掌握不同的内容制作工具。比如视频创作需要学习AE、PR、PS、3D、Maya等工具。让专业的人和专业的团队创造专业的内容。我们称之为 PGC。我们现在看到影视IP内容就属于这一类。优点是品质稳定，缺点是创意水平较低，需要投入较大。随着移动互联网的发展，内容创作的限制进一步减少。一部手机就可以完成整个内容创作过程。任何人都可以廉价地创建内容。质量可能不如PGC，但可以满足大多数人的各种消费。因此，需求带动了哔哩哔哩、抖音、快手、小红书、微博等UGC平台的爆发。AIGC时代的创造性形式是什么？这是一切的提示。这个“快词”不仅仅是文本，还可以是图像、视频、声音等，任何可以输入AI的东西。

就像Adobe前几天发布的Firefly宣传视频一样，开发者可以转换文本、图像、视频、音频等。精彩的视频内容。另外，还有一个名为Runway的视频制作项目，在这里我们可以看到AIGC的快速发展。自问世以来，半年左右的时间就回归到了二代。用户现在不需要设备，也不需要摄像师，AI就可以制作流畅的视频，大大降低了视频创作的门槛。

Adobe Firefly 宣传视频

如果我想要配乐怎么办？谷歌开源了用于从图像和文本创建音乐的软件。由于它是从头开始创建的，开发者不必担心版权问题。

AI是在Dali的作品基础上创建的

一些需要信息收集和组织的任务也可以委托给AI。 AutoGPT是最近很火的一个项目。它利用了GPT的逻辑推理能力，结合了搜索、代码执行等功能。你只需根据他的角色给他分配工作，他就能以实习生的身份帮你完成工作。有些人甚至制作了基于 AutoGPT 的视频生成工具。

未来三到五年，人工智能可以接管创意过程中90%以上的工作。以前视频内容的创作需要按照导演、摄影师、演员、剪辑、作品进行分工，但未来一两个人就可以搞定。

快字就像一句口头禅，可以从低门槛立刻产出优质内容。但它还不够完美。从内容创作者的角度来看，AIGC的内容难以管理，难以编辑和修改；同样的方式也很容易导致顾客疲劳。未来将会为开发者提供更多可控的AIGC项目。

一场内容革命将会出现，这将创造更多的内容商机。

3。新投资逻辑

1。重新评估内容融资的有效性

2015年，谷阿莫开启影视解说视频品类。他的一些表情至今仍在我们耳边回响。旷日持久。几年后，我们在短视频平台上看到的大部分影视评论短视频都是由AI生成的。谁是创造者对我们来说已经不重要了。大多数人只知道大壮、小梅、小帅是主角……以后，我们会看到更多的内容制作，我们可能会看到小帅。分享知识，小梅演绎田园生活，大壮唱歌跳舞。所有能够获得流量的内容类别都会被AI重新定向。随着这种大规模生产创造出更多的内容并加剧竞争，人们也会更加关注内容的性价比。目前的内容流量模式是“内容→关注→金钱”三重通道，转化效率不是很高。

最近发生的B站断锚事件也说明了这个问题。B站坚持不做前置广告，而是将匹配机移至无效的人工操作。只有获得平台关注的顶级UP主，才会得到官方的流量支持、业务订单或者帮助。如果大部分主播都在腰部以下，就很难获得现场的关注。即使他们的内容很受欢迎，如果没有官方支持，他们也无法赚钱。这种模式看似维持了客户体验，但实际上却削弱了UGC创作者继续创作内容的动力。

AIGC时代需要更高效的流量模型来直接将热门内容货币化。这个模型可以是“获客内容→金钱”的两级模型。如下图：

此款没有底座。例如，YouTube 前贴片广告经过算法优化。观看内容的人越多，广告评论越多，创作者获得的收入就越多。这种模式更适合发布AIGC内容，让用户参与投票，让好的内容赚钱。

2。重新评估内容版权的价值

随着AIGC技术的发展，内容生产将从用户生成内容（UGC）转变为人工生成内容（AIGC），这将带来内容量和内容的变化质量。改进还将挑战平台内容的价值和版权。

AI孙燕姿最近很火。实在是太混乱了，很难辨别真假。能“唱”很多孙燕姿没有唱过的歌曲，让歌迷尽情享受。

这不禁让人好奇：未来用户是否能够编辑自己喜欢的音乐食谱？听你想听的音乐，比如孙燕姿的声音+林夕的作词+周杰伦的音乐。

如果这种新的消费体验能够得到正确的验证。除了对创作者的影响之外，对于以传统版权内容为基础的领域的应用也会产生重大影响。 QQ音乐、网易音乐等长期版权持有者可能会消失，喜马拉雅等有声读物平台也将面临风险。

AIGC有犯罪吗？仍有争议。

著名科技评论家KK（Kevin Kelly）认为，人类艺术家在创作过程中会受到其他艺术家风格的影响，但他们不需要支付制作费。这是一种艺术创作的自由和正义。 。同样，如果情报产生的内容是基于信用而不是抄袭，那么就不需要向该人或其他情报支付费用。这是技术创新的自由和正义的一种形式。

为了应对这些挑战，他提出引入新的变量来构建新的商业模式，包括不可替代代币（NFT）、公众参与协议（CC0）、智能合约-智力和代币经济（Tokenomics）等。

原创内容可以通过NFT保证稀缺性和价值。同时，原创内容可以通过CC0协议开放使用权，利用AIGC技术打造大量优质衍生项目，从而扩大其威力和威力，获得更先进的商业模式。

最后，智能合约和代币经济可以建立适当的商业协​​议，使这个行业能够更健康地运作。

马斯克的前妻Grimes最近用AI+CC0进行了创意实验。他公开了自己的声音，愿意与AI合作分享利润，并成立了一个小型孵化器，将AI与CC0结合起来。

今天，互联网技术的发展也与开源环境的发展密切相关。不可避免的是，在AIGC主义趋势下，开源数据新的商业模式将不可避免地被提出。

3。重新评估人类能力

最近，关于蓝色光标被驱逐的消息传得沸沸扬扬。他们宣布将停止所有外部通讯，并用人工智能取而代之。这就是他们的股票上涨的原因。这反映了投资市场的普遍态度：通过投资生产革命来实现更大的商业增长。廉价劳动力的商业模式不再有吸引力。

就像N年前问机器能否取代工厂的蓝领工人一样。随着工业革命，机器将取代人类的大部分工作。如果你只会转动螺丝，你最终会被机器取代，但如果你会制造机器并使用更先进的机器，你仍然可以留下来。

对于投资者或企业家来说，幸运的是，技术变革提供了改变社会资源的机会，就像一百年前的工业革命改变了新钱和旧钱，让资产阶级乘势而上。起来。通过这种变化，如果你能用新技术影响更多的人，你就能获得长期的力量。

在AIGC时代，商业团队必须学会用更少的劳动力来利用更大的市场价值。

创业者需要脱离传统大公司的商业模式，将全部精力集中在解决对用户重要的问题上，并取得独特的成功。

例如，流行社交通讯软件Discord，拥有650人，年收入1亿；而Midjoureny则是一家足球队规模的公司，核心成员有多名大学本科生，年营业额达1亿。还有一亿。 Midjourney 的重点是以最简单的方式为用户提供最好的AIGC图像。

4。重新评估人的价值

主播在AIGC时代就没有价值了吗？在我采访“老范讲故事”经理老范时，他让我谈谈食品行业中“熟食”和“餐厅厨师”的关系。

我们购买现成的菜肴，因为它们便宜、简单，而且味道优质，可以满足我们的需求。但当我们去餐厅吃饭时，我们真正消费的是用餐环境和服务体验。厨师负责确保菜肴的质量和特色。品尝。如果是“熟食模式”，技术驱动的内容生产和转化效率是重中之重，但随着技术的加强，“熟食”将会变得更受欢迎。最终的获胜者可能是“厨师模式”。在充满大量机械生成内容的流量池中，具有人性化的内容将变得更有价值。

老范建议“人与人之间应该是平等的”。因为还有一些东西是机器无法替代的。例如，您与社区成员之间的情感联系、社区资源链接、定制课程内容等。它需要成为“1+1+N”的模式：1是主播，1是社区，N是机器人。

• “主播1”指的是主要内容创作者。唯有个性，账目才能具有持久的价值，才能将多种观点转化为思想；
• “社区1”是指主播的粉丝和观众，支持主播的发展；
• “N个机器人”可以添加内容制作主播、直播、自动化用户功能等，提升内容表现和用户体验。

总而言之，主播、社区和机器人是创作者在平台上取得成功的必要和关键因素。传统MCN业务的签名模式也将发生变化。典型的MCN工作就是寻找、捆绑、培训主播，并参与筹款过程。但随着UGC/AIGC平台上生成门槛的进一步降低和流量模型性能的提升，流量和资源是一样的。主播受欢迎与否，与个人素质密切相关。如果MCN没有支撑服务体系，它就会失去价值。随着“厨师模式”的兴起，去中心化的DAO组织形式更有意义。未来，机构将更加注重服务、更加注重工作，把更多的权力交给更多的“厨师”。

4。给个人的建议

1. 与人建立情感联系

无论人工智能多么先进，人类还是一样，控制着社会资源，影响着社会的领导力。未来，人与人之间情感联系的价值将变得更加重要。因为人工智能只是一台机器，它无法感受情感、聆听词语的含义或理解我们的愿望。人们身上很容易发现的东西就是同理心。因此，我们在利用AI提升绩效的同时，也需要审视自己，多关注身边的人，多与人联系，多体验生活。也许科技发展最重要的是它让我们拥有更多的空闲时间，像人类一样生活。

2。三个P

第一个P是Proxy，意思是选择的自由。Agent是软件设计中的一种常见模式，它在基础的公共接口上覆盖一层工人，接受企业的输入，并根据不同企业的需求来控制最终的产品。人工智能是世界的接口功能，人类负责监控需求和输出。在项目中，人类仍然需要维护客户关系、沟通需求、控制项目质量并负责项目管理。人工智能无法取代的是能为产品提供价值的人。

随着人工智能的迭代，单一技能岗位可能会被取代，程序员、开发人员、测试人员可能会失业，但仍然需要项目经理、产品经理等角色，需要能够提供完整专业解决方案的架构师。 ，因为需要有人负责交付产品。因此，我们不应该再将自己局限于某个特定的技术岗位。我们需要培养大局观，发展综合能力，赋予自己从宏观和微观角度掌控项目的能力，保证产品交付的质量。和价值。

第二个P是Prompt，指的是快速学习使用单词。当人们问人工智能问题时，他们常常觉得自己的答案不准确或失控。其实就是因为提问的方式不够。 ChatGPT可以比作人类知识的宝库，但如果你想获得你需要的知识，你必须找到正确的钥匙。例如，我们需要了解GPT背后的逻辑链模型。能够在提问前赋予他们责任，能够填写知识，分享需求，让他们“逐步回答”。一旦您掌握了这些技术，GPT 就会以正确的方式为您提供所需的结果。只有学会如何与AI交互，你才能更好地使用AI。懂得如何正确使用工具是人类的价值。

第三个P是Python，它可以让AI做好工作。除了 Python 管理日常操作的问题之外，当今大多数人工智能项目都依赖于 Python 环境。如果你想体验最新的工具，学习Python是有必要的。虽然很多人都知道它的强大，但遗憾的是很多人离开了学习Python的入门阶段，并没有感受到编程真正的乐趣——能够解决问题的感觉。如果您不熟悉 Python 也没关系。您可以在 ChatGPT 上安装代码，然后就可以开始边做边学。

3。问题就是机会

所有技术变革都伴随着炒作周期。一开始会有一段生长期，随机的花朵逐渐变得引人注目。随着热度降温，最重要的长期项目进入公众视野。

炎炎夏日，大家都等不及了。如今，家庭中的大部分热情仍集中在大众头脑中，工业领域的商业应用仍处于发展过程中。因为主模的门槛太高，有实力的大公司都会给他们发布主模，但打他们的脸转身就不足为奇了；至于小业务团队在做什么，据说是“把大模型变成模型”。 “低智能”一词只是一个陷阱。除了技术问题，AIGC还有许多未解决的问题，比如数据保护、法律规则、创作伦理、版权问题，但这些是问题也是机遇，对于创业者来说，在剧烈的变化中必须保持冷静和放松，立足传统业务领域进行深入研究。中国还没有真正体验到人工智能的力量。根据差距理论，新技术往往从小众传播到大众，跨越鸿沟需要时间。如果你能帮助更多的人跨越鸿沟，你也能在这个过程中取得巨大的成功，这就是自由。雷军曾说过：“站着在空中，猪可以在天上飞。 “风来了，你还有疑问吗？”

PM熊叔叔