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2024-11-02
一个是用户可见的部分，包含交互范式的改变、实时生成和多模态感知。
1）自然言语交互。从图形用户界面( GUI )转向自然言语用户界面( LUI )。之前各个终端之所以用图形用户界面，是因为机器不了解人类言语，只能人去了解机器言语。
而大模型的呈现让计算机能够了解并生成自然言语，这彻底改变了人机交互的方式，未来也许能够基于自然言语的交互，省去了许多长尾页面。绝大多数操作在一个页面完结，用自然言语的指令调取各种成果，乃至一个指令串联起多个App的功用，这不仅改变了用户与使用交互的方式，更带来了跨使用、跨终端的深层次协作。
2）实时生成内容。从生成文本和代码，到图画、声响和视频，乃至未来会生成机器人动作等，能生成的内容越来越多，复杂度越来越高。
实时生成的特性解锁了极具构思和生产力的使用场景，比方：
这带来了两个改变：
一是功率上的十倍速。AI生成广告视频、生成交互视觉稿，AI编程等都是相比传统方案的十倍速；
二是解锁了不可能。比方在医疗范畴，AI能够归纳多种数据源，如影像学、基因组学和患者历史等进行评估，供给更全面的诊断，这在传统医学中往往受到数据整合和分析才能的约束。
多模态感知，包含多模态的了解和输出。每一种信息来历称为一种模态，AI能一起感知文本、图画、文档等，你的输入将变得极为丰厚。而人是多模态感知的集大成者，人有五感，能实时调度任意感官输入和输出，并作出精准的判断。
过去咱们对PC的输入主要是鼠标和键盘，对手机的输入主要靠触屏、指纹面部辨认、陀螺仪和加速度计等；在AI时代，大模型能够实时了解咱们的言语、图画、视频，又能实时地输出更符合人类表达方式的内容，带来更丰厚的交互体会和决议计划支持，逐渐迫临人类的感知水平。
比方，在虚拟陪伴场景中，AI能够在多模态数据的基础上了解心情与意图，给用户供给个性化支持；再比方，在智能驾驶等复杂场景下，AI经过多模态数据，如视觉、听觉、位置等进行实时分析，给驾驶者供给更准确的辅助判断。
新一代AI使用，一定是长在AI的新特性上。
市面上有一种遍及论断：AI是生产力而不是东西。但你发现了没，每当风口起来的时分，首要被发明出来的都是东西。
我认识一位独立开发者，技术过硬，创意不断，隔三岔五就会推出一款新的AI使用出来，在各大使用排行榜中名列前茅。很明显，这是一位十分有主意且执行力一流的选手，一年下来能够不知疲倦地上线10+款东西型产品，掩盖各种场景各种类型。在持续获得商场反响的一起，他也面对一些瓶颈。
对他而言，从0到1打造产品简直已经是刻到骨子里的肌肉反响，但产品推出后受众集体是谁，能给他们供给什么价值，有多大的增加空间，怎样规模化，怎样计费……这些问题不是没想过，仅仅不擅长。
这个好办，找个高手补位，各司其职，问题总会一个一个处理的。
但除此之外，这件事引发了我一个考虑：新机会到来的时分，咱们优先发明出来的似乎总是东西，确切来说，是处理特定问题的某种功用或服务。比方查找东西，问答东西，视频剪辑东西等，咱们希冀用户的价值经过功用去完成。
但回看移动互联网时代，终究立住的高频使用，比方微信、淘宝、拼多多、抖音、美团、滴滴、小红书等，很少是纯东西，他们最后都是靠核心财物立住的。
财物是长期堆集的资源，能够为产品供给深层价值和共同的用户体会，比方用户联系、内容库、商家网络等。
的确，微信靠联系财物，抖音小红书靠内容财物，美团外卖和滴滴靠线下财物、淘宝和拼多多靠商户财物，这些财物形成了产品的供给。
纯东西很难站稳脚跟，这个道理咱们都懂，毕竟纯东西的用户价值100%靠代码传递，而代码的复制成本很低，差异性不大。对一款产品来说，你得要找到代码以外的优势，比方微信的价值来自于社交联系链，抖音的价值来自作者和视频稿件，美团的价值来自商户和骑手网络，终究在财物上形成差异化。
同样，对事务负责人而言，在考虑AI使用时，你也要找到代码以外的优势，不要长期沉迷于东西的打磨。起步能够是东西，但结局拼的一定是财物。
在AI系列（一）里我提过，当你的事务想要结合大模型才能去做才能增强的话，此刻大模型能够被视为是一个函数，一个 API，它本身只能被调用。
那么当你从事务视点辨认完机会点后，在规划需求的时分还需要从技术视点考虑：我要选择哪一种技术使用形式？