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发布日期：2024-04-27 09:03    点击次数：135

本文是基于曩昔对AI总共行业的不雅察得出的测度，比及年末，不错考证一下这些内部有若干是相宜的。

先概括这12个点——

LLM+”RPA”，可能是短期落地的最好姿势。 Open Al 会推出 100% AI生成内容的类TikTok平台。 Ilya发扬退出OpenAI。 还没等居品爆发，安全问题可能会先爆发。 现阶段AI落地，B端实施不是刚需，但连络是刚需。（类比的，C端使用不是刚需，但尝鲜是刚需。） AI native居品需要聚积新的数据，这让环球会站到同通盘跑线上。 “微信里接AI bot”成为小风口。 “AI+HI”可能迎来第二春。 “一定是要改变使命流”，将看成“AI-native”的一个check尺度。 同构交互学习，被逐渐喜欢。 智能汽车开卷！——类Sora方针的时刻和居品体验。 生成式AI的最简明的落地价值，不是生成，反而是索要回来。

底下一个个来说。

一、LLM+”RPA”，可能是短期落地的最好姿势

RPA，固然环球都看过这个词，但可能还没捕捉到其进军性。

1、RPA，即机器东说念主历程自动化（Robotic Process Automation）

通过模拟鼠标、键盘、触屏等操作，自动完成东说念主的各式软件操作动作。

也等于说，不错把咱们日常的重复性动作，交给机器东说念主来奉行，勤俭时辰。

愈加发扬的界说和先容，环球自行搜索dig。

2、为什么说，LLM+”RPA”，可能是短期落地的最好姿势呢？

本色原因，是2年前咱们就先容过的，“（AI）只模拟感知才智，对劳能源的开释是极其有限的”，经济效益价值也就极其有限。

其时主要说的是，机器东说念主（机械臂、自动驾驶、无东说念主机）等能动的硬件载体。

济南森峰科技有限公司

而本年我蓦地感到，RPA，其实亦然径直的开释劳能源的载体。（一个实，一个虚）

3、为什么我本年蓦地sense到这点呢？

因为1月份时，我进入了某社群X里的“RPA提效”行动。

暂且不论讲课成果，这个气候背后，有值得关切的底层原因——

1）社群X里，是如何的用户画像？直快花2000多元/年、盯着“搞钱”的雇主/个体，他们是营业感觉最敏锐、离钱最近的东说念主。

2）况兼其时那期帆海内部，有24个行动选题（也包含AI绘图等其他AI关联内容），据说其中“RPA提效”是东说念主次最多的！

以上2点自己，等于一种值得咱们捕捉属意的“征兆”。

3）况兼，从执行遵守来看，咱们有好多重复性的使命，如实是应该、且不错被RPA辅助完成的。

4、为什么要这样喜欢“到底能否将AI垄断于劳能源开释”呢？

因为只消这样，AI才能解脱“（降本增效的）器具”属性，才能在营业化的时候，算得过账来——让客户看明晰，因为AI，带来了若干增量价值，然后才直快分红若干比例。

关联内容，在之前的著作里有提到过：

hanniman评注：要能“分润”，那就果然如果雇佣一个东说念主（实习生/兼职）的感觉……那就果然要能端到端的产生价值。那就果然要把机器东说念主或RPA视为“必须拼图”之一，因为要有执行的坐褥力遵守。

5、当今的RPA器具（及教育设施），还不曲直凡好用，也适值线路，其中还有空间和契机。

不外，现存RPA上手和教育都比拟不便捷的，原因可能是，本色照旧在编程。

从用户预期来说，我仅仅但愿能自动完成总共交互操作过程良友——如果能根据我的“录屏”就经管，那才是amazing！

6、有一个词，叫作念“屏幕语义识别”，比如

OpenAI投资的“Induced AI”。

某开源样子，根据截图，可自动生成交互图和代码，使用GPT-4V的API来完成任务。

一款由GPT4驱动的截图经管器具，可将截图回荡为视觉备忘录，并基于内容和GPT问答。

二、Open Al 会推出 100% AI生成内容的类TikTok平台

1、我在「深度 | 对于AIGC营业化的13个非共鸣贯通（8000字长文）」中提到过

异日的确的AI 2.0/元世界应酬居品形态，中枢互异化的点，不仅是东说念主和AI应酬，更在于“AI和AI交互、东说念主去看（花费）这些AI产生的内容”——那不是“游戏”，而是“生计”。

2、这个，其实在电影《失控玩家》中，还是有过体现

3、况兼，客岁的著作已先容过好意思国的关联案例——

Channel 1：24小时AI新闻主播，要作念新闻频说念里的 TikTok

a）他们的AI 新闻节目，瞻望将于在X、FAST和其他传统平台推出。

b）如果是财经新闻，会报说念你握有的股票或你感趣味趣味的领域；如果是体育新闻，会是你最喜欢的球队。

c）但愿每天制作500~1000个片断，收入来自对接系统里的告白。

d）成立于 2023 年，苟简 11 名职工。

我其时也评注说：24小时的AI频说念，这是异日一定会成为现实的居品形态契机，内部有好多契机的。

4、然而，这个契机，可能照旧会被OpenAI最先收拢，因为Sora还是出来了。

况兼Sora刚出来，合座的“完成度”就比拟高，其他公司要想合座追上OpenAI，短期太难。

而一朝OpenAI开启这个数据飞轮，上风将被无间拉大。。。

三、Ilya发扬退出OpenAI

如果他无间千里默一整年，那只会意味着更大的“回荡”。

四、还没等居品爆发，安全问题可能会先爆发

这并不是那种天马行空式的“见地”，而是有其背后的头绪的。

1、所谓“爆发”，不是说数目上会有好多例，而是说，有“严重”的安全事故，会引起宏大影响和全社会平时关切的那种。

访佛汽车、火车、飞机、自动驾驶早期的事故会死东说念主，LLM固然还不一定是这种类型的事故，但也可能形成严重的违警、经济、政事安全事故。

2、为什么跟着时辰推移，“一定”会发生呢？

1）跟着AI调用量束缚增多，看似小概率的黑天鹅事件，沉稳就变成“势必”一定会发生的事情了。

2）之前AI 1.0 时间（NLP/划定），其实就还是发生过了，只不外好多东说念主并不知说念良友。

当年，有两家AI公司的聊天机器东说念主同期接入QQ群聊，因为涉zz的黑天鹅内容，而通盘下线了。（过后传奇，当年是有境wai势力有利搞鬼，截图传播的……）

3）当今AI 2.0（大模子/AIGC）本来就要愈加不可控、有更多未知的风险，况兼还有更多主不雅坏心、非有利性质的安全问题。

对于大厂（或从大厂演化出来的创业公司），会有“一个部门”去扶助这种安全问题。

沙河市能资索具有限公司

但全新的AI创业公司，短期可能会“难以达到合格线”，一朝出事，可能第二天就被封；

而fix这种大问题的时辰门槛，以至可能至少是6个月。。。

是以，隐患照旧比拟大的。

3、为什么2024年有更大可能（爆发安全问题）呢？

1）约略率的，会有一波AI垄断层的居品发布（因为客岁年中，好多团队才run起来，6~18个月，总该发布了），有更约略率出现“调用量短期快速增长”的情况，那么出问题概率就更大。

（注：这里仅仅说用户量或使用量，并不一定等于的确生效的居品出现，访佛曩昔十年的智能音箱。）

2）其实有一些安全问题，还是在发生了，只不外还莫得引起愈加破圈的影响。

3）有越来越多的LLM安全隐患被暴炫耀来

「大模子潜伏的后门障碍风险：提到要害词，模子须臾“黑化”」，这可能是比提醒词注入挫折还要严峻的安全问题，现存安全机制无法防备。

「Nightshade：数据投毒的最新案例！」，模子中毒后，AI模子开垦者想算帐有毒的数据样本也很难。

4）更潜伏的原因在于，固然揭露这些安全隐患的初志，是为了看重，以及最近有不少LLM安全关联的解决决议公司和平台。然而，然而，总共这些，其实一样的升级了违警者的贯通和手段点。。。

4、如果本年会有这种安全事故发生，咱们该奈何布置呢？

1）对于咱们自身的AI居品，需要提前辩论、设想一些体验历程设施，尽量减小事故发生后，对用户和公司的影响。

具体奈何弄，之前说过好屡次了，不细说；感趣味趣味的会员，不错单独微信问我。

2）对于咱们个东说念主职场发展来说，如果能提前关切、储备一些关联的贯通和居品设想想路，有可能反而是个冒头的契机。

比如提前对内布说念这个风险，并发邮件出来（当下别东说念主不会的确喜欢的，以后要能找赢得把柄）。

比如事故发生后，我方能第一时辰请缨解决，临危罢职。

比如将（LLM/AIGC）“安全”看成我方的互异化职业打算tag，少许点的深挖和聚积——这关联的东说念主才，短长常特殊稀缺的。如果你能有我方的贯通和设立，今后在大厂内部，会特殊容易拿高薪。

五、现阶段AI落地，B端实施不是刚需，但连络是刚需

（类比的，C端使用不是刚需，但尝鲜是刚需。）

1）最近某家AI公司提到，他们的解决决议里，不仅包括时刻决议，还包括“连络职业”。

2）我在著作「对于AIGC营业化的13个非共鸣贯通」里提到的第12个点，“现阶段作念AI，要对标的不是互联网，而是通讯/IT”，批发底层是重叠的。

3）在之前的著作里，也提到过某互联网大V转型作念AI连络业务的案例。

i，给别东说念主作念连络的前提，最先要我方能用好AI。

该首创东说念主的几个居品和职业网站，其实都是通过 ChatGPT 辅助、一个东说念主完成的。

ii，用户的需求是啥呢？

“最原始的起点一般是

如何叠加 AI 的才智，径直或转折普及居品收入

如何整合 AI 的才智，径直或转折普及团队的东说念主效”

iii，如何昂然？居品才智+连络才智，能快速解析客户需求、定位出价值

更非凡的在于，不仅是连络，最好还有决议设想、时刻开垦，即整套“交钥匙”决议。

况兼这种决议，是交融了“策略连络、效率评估、业务垄断、历程优化”的。

4）暗里了解到，“从四大和埃森哲来说，AI落地的连络样子比拟少，好多团队都没活下去”；而小的创业公司，公开信息也未几。

5）另外几点感念

i，“给企业作念AI落地连络”这个方针，细则有好多东说念主会去作念的，天然，当今还算早期。

ii，但这种业务，比拟重，也阻截易作念好。

iii，中枢团队里，如果有居品基因的负责东说念主主导，或者通讯行业布景的东说念主，会比拟好；而不是时刻负责东说念主主导。

六、AI native居品需要聚积新的数据，这让环球会站到同通盘跑线上

之前提到过，在AI-native居品设想中，对“数据”的贯通和实操，会被拉得特殊高。

1，在之前的著作中有提到

“居品司理越来越多需要想的事情是，奈何通过两个数据集去开垦一款居品，界说好了数据集，其实居品就界说完成了。一个是历练数据，一个是测试数据。历练数据决定了模子能提供什么才智，测试数据决定了模子的执行可用进程。

……功能是通过数据界说出来的，这才是 AI Native 的花样。”

2，这里，我再延展说少许（是行业还莫得澄莹共鸣的）：AI native居品需要聚积新的数据，这让竞争可能站到同通盘跑线上。

3，为什么呢？

环球默许以为，是曩昔聚积的数据都是有价值的，或者说权重比例特殊大的。

但我的体感是，的确安妥AI 2.0的数据，是那些之前总共东说念主都莫得的数据，是基于know-how的过程数据——需要从头去界说和聚积，从0启动的。

4，举个例子，比如我的著作看起来，最原子的input是著作蚁集url、output是我的索要内容

那简单拿着这些数据，去历练一个AI，成果大吗？

成果不会那么好。

因为我的索要过程，其实分了3步

i，对于著作内容，我先“捕捉”我以为的确有价值的干货点，节录出来

ii，对节录出来的内容，作念精熟。比如原文10个干货点、300个字，我精熟成10个点、150个字；

iii，再合座地、按照我的解析，从头作念逻辑整合、重拟标题

也等于说，如果我要历练这样的Agent，我是会需要从零启动聚积这些过程数据。

5，这个本色变化导致了，即使其他东说念主想copy我的这个Agent，不仅不可能有我我方的成果好，况兼我如果直快，是不错每天进化的，因为我每天的AI日报，都不错孝敬新的数据。（即使他窃取到了我之前的过程数据，但第二天启动，他又会比我的Agent差少许点。）

——这亦然我之前所说的，这种花样下，AI-native居品是果然不错“每天”进化的。

6、如果以上逻辑成立，那么，环球可能都站在了并吞个起跑线上。

7、如果你是当今的巨头，其实是危险很大的；如果你是个体，是有契机搞点事情的。

七、“微信里接AI bot”成为小风口

垄断角度起势的AI小风口，最早可能不是某个具体的垄断或方针，而是微信这个“场景/场域”。

1，从AI看成Agent/助理的角度，其实是容易猜想，把AI看成聊天软件的一个“关系东说念主”去对待的。

况兼这种国民性的IM，自己就有海量的、用户和“长尾”场景！是转变价值透露的温床。

2，当今，还是有些这种模式的AI居品在冒头了

1）之前的著作里提到过：

“有一家 SaaS 公司，客户和使用群体文化水平不高，他们还作念了一个企业微信，用户平时其实很少需要大开 SaaS 去复杂操作，只需在微信里说一句话，后台就会自动完成操作。”

2）Shelpful，主要通过 WhatsApp 等平台信息样式，匡助用户耕作民俗并处理/提醒日常使命。

3）AI日程助手Dola

4）之前的著作里提到的哄哄模拟器，其实也有参考价值。

3、一方面，对于用户群的预期，年青东说念主可能更容易爆一些，另一方面，有个小风险，等于一朝爆了，可能会被封。

anyway，这个点，一般业内说的比拟少，环球不错伙同自身业务和老练的领域，琢磨下~

八、“AI+HI”可能迎来第二春

1、之前的著作里提到了Sam Altman投资300万好意思元的公司Shelpful ，简单说等于为了提供生计助手职业，选择了三种居品形态：AI ，AI + 真东说念主辅助，真东说念主 + AI 辅助。典型目的用户是，需要外部激发和组织匡助的个东说念主、濒临时辰经管挑战的职场东说念主士和家长。

2、其实8~10年前的AI 1.0时间，就还是有公司作念“AI+HI（东说念主工）”来提供个性化职业的居品了

领先是好意思国一家公司火了，名叫Magic，然后国内一批抄袭者，但背面都没作念起来。

（有点惊诧的是，我当今去搜Magic，微信公众号著作里，果然都搜不到当年的报说念了。。。然后换36氪，才搜到2015年的这篇报说念：https://36kr.com/p/1720960401409 ）

3、当年为什么作念不起来？

因为传统NLP才智提供不了充分价值（不论理性照旧理性），固然各家公司饱读舞AI，但本色（大部分比例）等于在用东说念主工提供1对1的职业，这样天然收入阴私不了老本。

4、现今为什么“有契机”、不错搞一搞了？

因为LLM/ChatGPT初度冲破了价值瓶颈（不仅带来理性价值，还有理性价值、可极大增强用户心理粘性），使得“AI+东说念主工”的模式有契机ROI跑正。

5、更deep的瞻念察：这种模式，还可能会带来“新增职位契机”

我初步定名为“AI谐和连络师”，不仅不错给高客单价的、原来就有90分位才智的连络“巨匠”引流，还可能让本来不具备连络才智的、原来只消70分位的平时东说念主赋能，使其也能给用户提供80分的连络职业。

本色上，这亦然一种信息差。即，如果用户我方学会了如何使用AI（GPT-4），那就不需要这种职业了。天然，这也跟他的教练进程关联——有的东说念主不成的确学会用AI，那就购买这种职业，也行。

6、大模子毕竟是时刻维度的东西，现阶段径直拿来用的居品维度成果，总还差语气，如果通过这种模式“补皆”gap，不说定真能有契机出来。

九、其他测度点

（一）hanniman个东说念主测度

1、“一定是要改变使命流”，将看成“AI-native”的一个check尺度。

2、同构交互学习（网上莫得这个说法，我我方DIY的），被逐渐喜欢。

访佛之前爆火的Aloha机器东说念主——东说念主在操作，机器同步学习。

另外，在使用RPA的时候，其实也有一样的需求——我仅仅但愿完成目的成果（某些自动化操作），为什么非得让我学少许点的操作阿谁界面？其实本色和coding是访佛的。

3、智能汽车开卷！——类Sora方针的时刻和居品体验。

4、生成式AI的最简明的落地价值，不是生成，反而是索要回来。可参考「我看到的AIGC落地契机1）Summary AI Service https://t.zsxq.com/0dOqlnIpx 」

5、目测6个月内，会有一轮洗牌（不论是公司照旧东说念主才）。

6、借力AI，会有更多新的个体崛起契机（副业），以至会导向团队先进性的竞争（基于AI-native的组织架构）

（二）基本招供的一些行业预测

1、2024年，将是初创AI公司尝试基于纵脱订价的一年。

2、中国AI出海居品大开了新场地。

3、OpenAI会发布GPT-4.5或GPT-5，老本还会下落。

4、多模态、Agent、端侧/小模子。

5、对于AI生成作品的法律诉讼和冲突大地春回。

专栏作者

hanniman，微信公众号：hanniman，东说念主东说念主都是居品司理专栏作者，前图灵机器东说念主-东说念主才策略官/AI居品司理，前腾讯居品司理，10年AI告戒，13年互联网布景；作品有《AI居品司理的实操手册》（AI居品司理大本营的4年1000篇干货合辑）、200页PPT《东说念主工智能居品司理的新最先》。

本文原创发布于东说念主东说念主都是居品司理，未经许可，不得转载。

题图来自Unsplash批发，基于CC0契约。

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