原點(diǎn)上的失?。菏秷绦辛μ嵘梢該Q來(lái)一個(gè)成功的AI產(chǎn)品么

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如果我們工作時(shí)更努力10倍,我們的成績(jì)(比如薪資)能增加10倍么?結果是不可能。一個(gè)地兒2米沒(méi)出水,你挖八百口井該沒(méi)有水還是沒(méi)有水。這和互聯(lián)網(wǎng)匹配的“干就完了”的情緒非常值得警惕。

前幾天寫(xiě)了篇文章《為什么說(shuō)這些倒騰AI的方式會(huì )把自己搞死》,陸續收到一些反饋,從反饋中最直觀(guān)的感受是大家快速把AI導入產(chǎn)品或項目的迫切心情。這種心情加上某些推波助瀾的文章可能是壞事的前奏。因此這里再做一點(diǎn)提煉和總結。

一、原點(diǎn)上的失敗

干事都會(huì )失敗,但根因不同,求解的方式也就不同。

AI里面的很多失敗是原點(diǎn)上的失敗。

原點(diǎn)上的失敗是說(shuō),除非天下掉奇跡,否則打開(kāi)始那天就不可能成功,和努力沒(méi)關(guān)系。

前兩天琢磨事發(fā)起了一個(gè)AI碰撞局,當時(shí)我提了個(gè)問(wèn)題:如果執行力提高10倍,那改變智能音箱所需要面對的局面么?

大家想了想基本都認為,完全不影響,還是現在這樣。

確實(shí),執行力提高10倍,天氣這類(lèi)技能的數目可能膨脹10倍,但根本不可能改變產(chǎn)品自身的用戶(hù)價(jià)值和市場(chǎng)空間,也就不可能改善使用深度。

這很像一條無(wú)限接近限定值(比如6分)的曲線(xiàn),可以無(wú)限提升,但永遠不可能及格。

為什么會(huì )這樣呢?

因為約束了語(yǔ)音交互新價(jià)值空間的關(guān)鍵因素早早就在那里了。

反倒是當事人沒(méi)那么愿意看、懶得看或者就上頭了。

這些要素在原點(diǎn)上確實(shí)是可以列出來(lái)并且做判斷的。

比如使用情景、物理空間、智能程度、市場(chǎng)空間、后端變現可能性、投入回報周期等確實(shí)預先定義了一個(gè)可能邊界。

除非AI突變,否則在一個(gè)限定周期,投入越多,執行力越強,死的越快。

池子就那么大,投喂,然后缺氧,魚(yú)就死很大一批。

不是智能音箱沒(méi)用,而是過(guò)渡的預期后就會(huì )變成原點(diǎn)上的失敗,比如期望它迅速成為普遍入口。(池子小,少幾條魚(yú)一樣活挺好)

產(chǎn)品要基于成熟技術(shù),畢竟蘋(píng)果都基于成熟技術(shù)。

當年做智能音箱拔高預期相當于預期A(yíng)I會(huì )迅速無(wú)限提高,這種用未來(lái)的預期做產(chǎn)品規劃的方式,就會(huì )導致產(chǎn)品總是快一步。

這一步往往就是生死界限。

如果單是智能音箱,這事已經(jīng)過(guò)去了,再提起來(lái)意義不大,但問(wèn)題是不單過(guò)去,現在我們很多時(shí)候仍然可能在重復這種原點(diǎn)上的失敗,比如具身機器人、垂域大模型等。

為什么在A(yíng)I領(lǐng)域原點(diǎn)上的失敗變得普遍?

一個(gè)可能的原因是互聯(lián)網(wǎng)對我們影響過(guò)深,而AI與互聯(lián)網(wǎng)迥異,要求我們重塑認知價(jià)值的思維模式。

過(guò)去30年的是互聯(lián)網(wǎng)的30年。

企業(yè)家、KOL、媒體共同構建了一套互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值認知體系,這深刻的影響了每一個(gè)人。

現在主導的驅動(dòng)力及其特征變了(從互聯(lián)網(wǎng)到AI),但思維慣性之下就很容易沿用過(guò)去的判斷方法。

比如米國和日本就是很不一樣兩種環(huán)境,用同一種行為模式可能就危險,我把這種差異概括為:

這是跑馬探地和打呆仗的區別。

試錯成本不同衍生的方法論就不同。

一種需要快速試錯,另一種就必須深掘場(chǎng)景才能見(jiàn)水。

單點(diǎn)、極致、口碑、快、一針捅破天等在A(yíng)I這兒似乎完全顛倒了,看起來(lái)要調過(guò)來(lái)。

而如果追究為什么這樣的底層邏輯,那需要回到新技術(shù)的基本特征。

互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵的是鏈接,是網(wǎng)絡(luò )效應,所以就容易迅速鋪開(kāi),每個(gè)點(diǎn)上并不帶來(lái)特別大的改變。這就催生對快的追求。

人工智能關(guān)鍵的是智能,是理解概念和自主判斷的能力。這種能力顯然對場(chǎng)景的改變越多價(jià)值越大。

新技術(shù)領(lǐng)域必然是技術(shù)自身的特征決定了匹配它的方法論,而非相反。

從這個(gè)視角再回看智能音箱大戰就會(huì )更理解這為什么是原點(diǎn)上的失敗。

在你本來(lái)應該創(chuàng )造價(jià)值的點(diǎn)上,沒(méi)有深挖(深挖也有其它問(wèn)題,但是兩回事),而是迅速謀求不存在的網(wǎng)絡(luò )效應或者后端價(jià)值,那錢(qián)可不就打了水漂。

一個(gè)地兒2米沒(méi)出水,你挖八百口井該沒(méi)有水還是沒(méi)有水。

再延伸一點(diǎn)就是和互聯(lián)網(wǎng)匹配的干就完了的情緒非常值得警惕。

試錯成本低的時(shí)候確實(shí)謀定后動(dòng)的重要度會(huì )被淡化,勇猛點(diǎn)快跑沒(méi)準就碰上了。

但打井這事,有水沒(méi)水是不可能碰出來(lái)的。

如果說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)可以只用20%的精神頭思考,然后一路狂奔即可,沒(méi)準也能干成社交網(wǎng)絡(luò )。

那人工智能則至少需要百分之五十,否則大概率十死無(wú)生,大概率沙漠打井。

二、混沌狀態(tài)下的底層邏輯

混沌狀態(tài)下沒(méi)有手冊性的方法論的。

挖銅礦手冊很關(guān)鍵,因為大致被研究明白了。按手冊干好就是專(zhuān)業(yè)。

AI應用的魅力就在于沒(méi)人明白,這時(shí)候宣稱(chēng)有手冊性方法論的大概率是騙子。

正因為沒(méi)人明白,所以才有機會(huì )。

很多人現在可能比2000年的馬云還懂互聯(lián)網(wǎng),但你絕不可能再做出大的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品了。

這時(shí)候必須探求底層邏輯,它們可能不嚴密但自洽,能勾畫(huà)出一個(gè)輪廓,輔助避免原點(diǎn)上的錯誤。

很巧的是琢磨事的AI碰撞局上正好有這么個(gè)例子(周偉明同學(xué)提供的)。

假如你想做一個(gè)法律的大模型,那為了看看這地兒能不能挖出水,預先的判斷是什么呢?

1. 場(chǎng)景上是你預想完整覆蓋什么樣的場(chǎng)景,這個(gè)場(chǎng)景本身的價(jià)值是什么樣?

  • 是能完整取代一個(gè)初級律師,還是初級律師的輔助工具
  • 如果變成信息提供的輔助工具,那和現有產(chǎn)品有多大差分,是不是就提高個(gè)10%~20%

2. 技術(shù)上是模型到底能干到什么程度?什么樣的人能干到什么程度?你的人能干到什么程度?你有多少資源(數據資金等)做這事?(圖靈測試2.0)

3. 出錯的概率是多少?出錯的效果是否能承擔?

4. … …

不列全了,核心是AI用在這個(gè)場(chǎng)景下會(huì )弄死你的并且短期不可能改變的點(diǎn)有么?這是要預先列的,也是可以預先列出來(lái)的。

這種分解是產(chǎn)品定義之前要琢磨的,每個(gè)都比較生死攸關(guān)。

列出來(lái)后反倒是尋找答案不難。很多時(shí)候一手體驗和公開(kāi)信息也能有個(gè)大致的答案。

尤其是現在的智能在你設定場(chǎng)景的新體驗的程度是很容易測試出來(lái)的。

這時(shí)候需要注意的是:AI使用成本極低,不能被某些新詞繞進(jìn)去比如RAG這類(lèi),要整一手的體驗。

大家可以仔細想想,RAG其實(shí)更大可能是提高的你效率,而不是具體某個(gè)場(chǎng)景的體驗。

形象講是如果你自己一次構建足夠全的prompt,然后大模型的智能程度不夠,加了RAG一樣不夠。

三、從外往里看,和模型與參數保持距離

做產(chǎn)品其實(shí)很忌諱把技術(shù)的希望當成可以構建產(chǎn)品特征的現實(shí)。

寫(xiě)售前方案倒是可以,至少可以看著(zhù)比較高大上。

產(chǎn)品方要關(guān)注技術(shù)(大模型等)的智能高度,但要關(guān)注的不是細節。

在智用研究院的公開(kāi)課上,我打了一個(gè)比方:

英國人發(fā)明了坦克,實(shí)際上則是德國人在閃電戰里把坦克威力發(fā)揮到極致,用的最好。(陳春花老師聊天的時(shí)候提到的,特別適合這個(gè)情景)

構想閃電戰的人是要了解坦克的,但肯定不能和坦克的工程師學(xué)習怎么設計閃電戰。

坦克的工程師是看不見(jiàn)閃電戰的。

這是兩個(gè)完全不同的維度。

媒體可以把新技術(shù)名詞、新模型誰(shuí)大誰(shuí)參數多作為一種噱頭來(lái)制造熱點(diǎn)。

做產(chǎn)品的時(shí)候就是回到一手體驗,回到場(chǎng)景,整清楚它現在可以干什么,不可以干什么。

概念性技術(shù)不適合用來(lái)構建產(chǎn)品,除非你特別特別有錢(qián)。

但考慮智能的拔高還是會(huì )有個(gè)過(guò)程,所以機會(huì )敞口會(huì )有個(gè)次序。

大致是先從純粹數字、幻覺(jué)破壞作用小的領(lǐng)域擴展到具身的、幻覺(jué)作用大的領(lǐng)域。

這里尺度的判斷非常關(guān)鍵,不要忘了Google Glass、自動(dòng)駕駛干多少年了!

打深井的模式下,原點(diǎn)已經(jīng)是決勝點(diǎn)。

四、小結

一個(gè)完整可供參考的也還算自洽的底層邏輯框架在:AI的脈絡(luò ):非共識時(shí)刻的認知價(jià)值,這里不重復了。最后想說(shuō)的是這類(lèi)框架對于混沌狀態(tài)下做應用是有幫助的,但作用也有限的??梢詭椭苊庠c(diǎn)上的錯誤,也可以在挖井的時(shí)候,對最初十米有點(diǎn)幫助。但既然是挖井,后面90米必然需要在現場(chǎng)的泥土里摸爬滾打,和現場(chǎng)的持續反復。給個(gè)手冊照著(zhù)做,產(chǎn)品就成功了,人就發(fā)財了,在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)這么宣稱(chēng)的真的是騙子。

后續會(huì )在智用研究院開(kāi)課,不期望純手冊,也認同上面觀(guān)點(diǎn)的同學(xué)可以看看:

AI原生得應用怎么做?

參照文章:

從1到10:AI產(chǎn)品和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的核心差異

第九生命:從文明限度的角度看AI

AI上國內團隊好像被甩開(kāi)了?差錢(qián)?差人?

AI的進(jìn)化:從間斷平衡到終極復制

專(zhuān)欄作家

琢磨事,微信公眾號:琢磨事,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家。聲智科技副總裁。著(zhù)有《終極復制:人工智能將如何推動(dòng)社會(huì )巨變》、《完美軟件開(kāi)發(fā):方法與邏輯》、《互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的7個(gè)引爆點(diǎn)》等書(shū)。

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