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原文來源:菊廠老孟
作者:孟慶祥
圖片來源:由無界 AI生成
2022年末,網絡上開始瘋傳Open AI Chat GPT與人的對話,宛若真人之間的聊天一樣絲滑。然後,開始一個關於AI、大模型的炒作,創新,創業活動已經紅火了一年,還沒有看到實際的應用成果。人們就在琢磨這東西怎麼發展?
最近幾十年,這種故事太多了,也沉澱下來一些規律、經驗和教訓。隨便回顧總結一下就是1萬字,個把月的時間,寫一本10萬字的書也不用摻三聚氰胺湊字。但是,誰看呢?生產一種賣不出的商品不是徒勞嗎?你懶得看,我就懶得寫,爭取2000字寫一個梗概出來就完了。
世間的實用事物就兩個難點:有明確需求的技術上解決不了;有技術的不知道需求在哪裡。
有明確需求但技術解決不了的有醫學、各種代替人工的商用機器人、更好的能源等等。
有技術但需求不明確的主要是ICT技術,與計算機代碼相關的行業。
誰能夠在一個方向上找到一點突破的縫隙,必然引來千軍萬馬嘗試。
石墨烯已經發現了20年了,從製備到應用多路徑、多梯次探索了好幾遍了,還是沒有挖到價值點。
2004年,馬斯克搞電動車的時候,鋰電池的能量密度只有現在的1/3到1/4,價格則是現在的5~10倍。而且,在當時看來,電池的能量密度是很難提高的。到了2014年左右,看到了電池能量密度提升的技術可能性,於是,中國很多公司湧進了這條賽道。
2007年,iPhone發布后,採用和計算機一樣的上網技術,又推廣了APP模式。幾年之後,眾多公司探索移動互聯網的各種應用。今天成就了幾個大公司、開發出了幾個大應用,一將功成萬骨枯。幾乎任何一次技術或者需求上鑿出一條縫隙,都會千軍萬馬湧進,都會一將功成萬骨枯。
mRNA疫苗大家都認為不可能,卡里科極其苦逼的鑿了40年,搞定了。接下來,mRNA這條技術路線就會有大把人和錢進來,直到階段性的山窮水盡。
AI是很早孕育的技術,早期進展緩慢。
AI識別語音,搞了一小波,識別圖像搞了一个中波段,收效都很小。
人們始終困在技術中,需求中,更重要的是困在思維中。
從互聯網到移動互聯網,再到各個公司的成敗,各個具體應用的成敗,在細化到細枝末節,最末端的小人物、個體戶,關鍵在於誰抓住了有效的需求誰就成功。
抓需求的方法到現在仍然沒有有效的方法論,主要是還是實踐,誰拍的小片子、生產的內容、帶貨的方法更符合群眾的胃口,誰就賺到了錢。
這一輪以語言大模型,到繪畫到動畫為突破口的AI。顯然,舉例這項技術近的是內容的生產,就是AIGC,人工智能產生的內容。
但消費者還是大活人,這一點很重要。你可以生產無窮無盡的內容,那麼人到底會為啥買單呢?
簡單地分類,內容可以分為用於生產性的內容和用於消費的內容。
用於生產的內容,就是我們在學校里,在公司里被威逼利誘學習的那些東西,數理化、工程、科技、管理等等,這些內容全都枯燥、反人性,通過胡蘿蔔大棒才能搞定。只有少數人天然喜歡這些東西,他們是人類的引領者,是雷鋒。如果AIGC的內容是用於生產的,必然是一個個的碎片市場,就像過去的2B應用,2B軟件,可以找到一個細分市場做個小公司,成功概率略大。
做2C內容,必須是爽的,上癮的,三俗的,有故事的,有新聞性質的。這東西從早期的電影,電視,到現在的網絡,已經探索了無數遍了。用於消費的信息必須沒用。古往今來,多少牛逼人像把有用和有趣結合起來,寓教於樂,其實都是搞不定的。這是矛盾的事物,就像你無法調和黑白一樣。
做2C是大賽道。過去有PGC,UGC,OGC等,用戶感興趣的邏輯始終是不變的。現在的AIGC如果能搞定這個,它的產量和生產內容的成本是人的肉身無法比擬的。AIGC在2C領域必然產生巨無霸應用。抖音搞定了UGC,通過大量人肉礦渣投入大量成本,獲取巨大流量,然後他收一把流量稅。到了AIGC時代,留不需要人肉礦渣了。
AIGC距離這步遠不遠?挺遠的,現在GPT回答各種東西是比較強的,起碼言之成理,全面。但它只是一個搜索引擎的變種,能現編一些內容而已。它被動提供內容的屬性是沒有變化的。要想真的全自動AIGC,它必須主動生產內容,有計劃性。現在AI還沒有展現這個可能性。干這個事情,除了擼技術以外,必須廣泛深入的研究人的需求,研究三俗,研究上癮。讓這個研究成果給AI賦能,稅做的好,稅成功。這是廣大大模型公司忽略的一點,其實這一點才是勝負手。
如果AI能有計劃,主動生產內容。那它就有相當於有意識了,然後就會帶來更大的問題。但必須向這個方向前進,不可阻擋。
做有用無趣的生產型內容,不一定用大語言模型,谷歌用Alpha Fold分析蛋白質結構,後來有用類似的技術設計材料,成果呼之欲出。這些都是大語言模型之前的技術路線。
AGI的可能性已經看到,奧特曼說大概10年之內。
人工智能和机械結合之後,會逐漸取代所有工種。到那時,勞動才是一種純粹的需要,這個不做深入發揮。
奧特曼說現在經濟的基本邏輯始終稀缺,將來消滅了稀缺,經濟,社會會重構。
其實消滅了稀缺資源的領域已經很多,例如穿衣吃飯,對相當多的人來說成本已經非常低。你看看大家如何對待這種商品的,留能夠理解未來的基本需求和模式。
因為人性最底層的部分是穩定,不變的。但這個部分相當缺乏研究和開發,大家都是通過大量試錯犧牲的實踐在找一些臨時性的近似解。