AI大模型的“iPhone4时刻”还要等一等

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现在的AI大模型产品,特别是对话机器人类产品,还是一种温和的智能产品。

  Kimi智能助手已成现象级产品。作为一款AI大模型产品,本周它直接影响了中国A股市场。

  推出Kimi的AI大模型创业公司月之暗面,目前刚刚融到A轮。不过,一批A股上市公司已经先涨为敬了。它们都是与Kimi有千丝万缕合作关系(很多只是传言有合作)。这在A股形成了“Kimi概念股”板块。

  (Kimi帮我整理了一些所谓“Kimi概念股”及相关逻辑,有不少信息为传闻。)

  Kimi之所以能引发概念炒作,正是因为它“出圈”了。从卖方机构到微信群流传的小作文,有一种观念开始被鼓吹:AI 大模型应用会很快成为大众化应用,类似抖音、微信、淘宝那样装进大街小巷的智能手机中?

  如果说去年AI大模型已经出现了“iPhone时刻”的话,如今AI大模型的“iPhone4时刻”是否已经到来了?

  对此我想泼点冷水:Kimi确实很不错,其它不少AI大模型企业推出的产品也不错,但以AI大模型的对话机器人(Chatbot)为代表的生成式AI产品出现“iPhone4时刻”的条件尚未出现。

  打通AI大模型应用走向大众之路,至少还有两对矛盾需要解决:

  一是以Chatbots工具为代表的AI大模型产品,需要用户主动提问、善于提问,这本质上是“反人性”的,这和过去计算机应用“迎合人性”之间存在矛盾。

  二是AI大模型生成内容存在“不确定性”,和用户对于传统计算机应用提供内容的“确定性”之间的矛盾。

  AI大模型与用户的“预期差”

  Open AI 有一位知名女性高管米拉•穆拉蒂(Mira Murati),官方的职位是CTO,首席技术官,她并非工程师出身,而是特斯拉公司的产品经理,参与过Model X车型的产品研发工作。

  以这样的人员配置来看,山姆奥特曼和马斯克等OpenAI早期创始人已经意识到未来趋势:

  AI大模型即产品。

  AI大模型天然就可以成为产品,因为它最核心的能力就是直接提供信息。评价大模型能力的主要标准也就是它的泛化能力,以及输出信息时能否出现“涌现”现象。

  据自媒体“AI产品榜”公布的国内AI产品访问量排行榜(截至2月)来看,目前访问量最大的产品主要都是AI对话机器人(AI Chatbots),这也是百度、阿里等、字节等大厂所力推的产品。2月份Kimi访问量已经爬至第三,但以近期Kimi因为访问量过大几次扩容的现象看,它的访问量很可能在2月基础上增长数倍。

  作为一款AI模型产品,Kimi在产品化易用性方面做出了诸多努力,并且率先把长文本作为产品的核心卖点。目前包括通义千问等产品已经开始跟进了。这些做法奠定了Kimi在3月份的成功,但这并不意味着Kimi接下去可以持续出圈。目前对于AI大模型产品而言,有两大矛盾需要时间去解决。

  矛盾之一:Chatbots类型的AI大模型产品,需要用户主动提问、善于提问,这本质上是“反人性”的,这和过去十余年计算机应用“迎合人性”之间存在矛盾。

  过去十多年的移动互联网时代,大众对于计算机应用本身的认知已经被各类手机App所重塑了。在以用户规模为绝对导向的时代,所有的手机App都在尽量迎合人性,最终发展到通过单列信息流的方式尽量减少用户需要做出选择。同时,通过算法推荐的方式,平台又试图精准匹配个人用户的喜好,给每个人推送能快速提升快感的内容。

  即使没有这样极致,多数和App的产品逻辑也是尽可能多的提供建议,让用户轻松点击,一次使用闭环后,用户不需要主动输入任何内容。

  这种对人性逢迎到极致的用户策略,或许会让不少人觉得,自己手机里安装的App,天然就会猜测自己需要什么。像搜索引擎那样需要主动输入一些关键词对信息进行搜索的工具,市场也在萎缩。(从某种意义上讲,小红书“拯救”了搜索引擎。)

  AI大模型产品最需要的却是用户主动告知“我要什么”,并且由于模型能力的局限,用户最好可以尽可能详细、准确地说清自己的需求。

  目前Kimi等AI对话机器人程序,已经广泛被一些有明确工具需求的用户所采用,他们明确需要AI大模型产品帮忙整理文档、分析材料等。

  但不管是文心一言、通义千问还是Kimi,现阶段甚至不能像“小爱同学”那样直接给人播放一段视频或音乐时,会有更多的用户面对他们的对话框感觉到两眼一抹眼,产生“这个AI到底能干啥”的疑问。

  其实提问一直是一种很高级的能力。著名数学家丘成桐也多次指出,中国顶尖高校的学生缺乏“提问”能力,如他曾撰文《一流人才始自学“问”》,认为好的科研人才必须会善于提问,能提出好的问题。

  如果连顶尖高校的学生尚且在提问能力上有欠缺的话,这对普通人而言更是一大挑战。

  以Kimi为例,在产品设计上,Kimi超长文本能力受到很多人的好评,其实Kimi还设计了一个功能,就是在所有的对话中都嵌入提问的“提示”,帮助用户发现有哪些问题可以追问。不过目前看来这个功能还有待提升。我个人在使用过程中也感觉到,这个功能有时比较鸡肋,并不能精准地预测用户接下去需要问啥,还是需要我自己想问题。

  除了“提问”这个门槛对于C端用户而言很高,还有一个矛盾:

  AI大模型生成内容存在“不确定性”,和用户对于传统计算机应用提供内容的“确定性”之间的矛盾。

  AI大模型最重要的能力是“涌现”,这也意味着它可以生成超出人们预期的内容,特别是当它被深度使用时。最近黄仁勋在GTC2024的“两万字演讲”中,他就列举了生成式AI最重要的一些应用案例,其中在药物发现领域,通过使用AI进行蛋白质结构预测和分子对接,可以加速新药的发现过程。这个过程,正是需要AI生成一些不确定性较强的新信息,为研究人员提供参考。

  目前社交平台的用户反馈来看,这类问题尚不构成问题,这与用户基数有关,也与用户使用频次有关。但过去若干年,各类应用最主要的目标是尽量向用户提供确定性信息,如天气信息、商品购买、O2O服务等,包括搜索引擎类应用,也同样以提供准确信息作为卖点(虽然事实并非如此)。

  此外,从用户反馈来看,另有一类问题,那就是不同的用户基于不同需求使用AI大模型产品时,会产生截然不同的评价——有些人认为文心一言较好,有些人认为通义千问较好,还有一些人则支持Kimi。这除了因为AI大模型特长的不同产生的差距之外,同样存在评价标准的不确定性,和应生成内容的不确定性。

  产品很重要,C端用户运营也很重要

  行业的先行者有机会提前抢占用户心智,但同时也需要承担用户培育的责任,这两者往往是一体的、同步进行的。

  目前对于C端用户而言,除了ChatGPT知名度较高外,其余品牌无论在知名度还是好感度都较为一般,原因在于绝大多数用户对于所有AI大模型都还没有体感,对GPT的认知也仅体现在新闻资讯层面。

  对用户心智的抢占,一靠产品本身,二靠用户培育。

  当年iPhone4教育了一大批用户,在交互逻辑上,它栩栩如生的拟物化UI设计,也成为了普通用户认知智能手机的开始。从ChatGPT的几次迭代来看,做了很多加减法,但也踩下了GPT Store这样的坑。目前国产产品的交互逻辑基本与GPT一致,Kimi在追问层面上进行了思考,但是否需要有更符合中国用户的改进,需要大胆探索。短时间内,海外的AI大模型对话机器人类产品肯定不会进入中国市场,那么产品层面中国化的可行性验证,就必须由中国企业自行承担。

  此前文心一言发布时曾大量买量引流,如今Kimi、豆包、通义千问等产品也开启了买量以用户拉新之路。在这个阶段,已经有一批用户开始成为行业的尝鲜者。针对这批用户开始用户运营,是抢占用户心智的第一步。这也是当年国产智能手机厂商的成功路径。

  目前一些大模型厂商都已经用了B端付费用户,这些用户也有针对性的服务和运营。但是,AI大模型产品最广阔的市场仍然在C端,提前布局十分重要。

  为什么要强调C端用户?让C端用户真正地跑起来,才能形成行业的正向循环。

  所有AI大模型创业者还需要考虑一点,目前在社交平台,C端用户的自传播是产品口碑真正最重要的传播方式,C端产生的舆情,可以反向对B端、G端产生深刻的影响。在大模型创业爆发阶段,抢占C端口碑是企业品牌打造最重要的一环。

  (OpenAI为GPT在Discord平台建了一个用户群组,专门发布提示词范例)‍‍‍‍‍‍

  在C端用户运营上,培育一批种子用户至关重要,这一路径在智能手机领域已经得到验证:建立用户社区,为活跃用户提供一定的激励机制,与用户的意见形成正反馈。这些种子活跃用户对外将具有“以一当百”的辐射能力。

  此外,针对C端用户,让大量的提问示范案例触达用户,这很重要。这让更多的用户能够习惯产品、接受品牌,即使未来的AI大模型产品不再是对话机器人,用户的品牌忠诚度仍然是企业巨大的财富。

  反人性的产品,也是最不贵的产品

  在iPhone手机最火爆的那几年,有人评论说,iPhone实际上是一个打破阶层壁垒,承认众生平等的产品。因为那个时期,无论是高官巨富还是平民,都只能使用几乎一样的产品。

  当前,AI工具可能也是一个拉平社会阶层差距的产品。因为它能让你花最小的成本获得最大的智力支持。

  在移动互联网时代,网游、短视频等各类应用总是疯狂地迎合人性,以获得尽可能多的用户。这类应用的特点是对大脑进行短平快的高强度刺激,这可能会导致注意力障碍、记忆力下降、睡眠障碍、情绪问题等。

  其实,这种副作用完全应该计算进它们的使用成本中。

  或许随着AI大模型能力的持续提升,它也会被包装出一系列这样的产品。它可能会让使用非常便捷,但也会塞进大量的副产品,包装成“巧克力味的屎”推送给用户。

  现在的AI大模型产品,特别是对话机器人类产品,还是一种温和的智能产品。

  要想获得高质量的助力,它更需要人们具备两点能力:一是思考如何提问(包括不断追问),二是学会如何判断筛选信息。

  近期有人提出,AI大模型的训练和推理都需要消耗大量的资源,最终导致AI大模型类工具不断涨价。但在我看来,除个别产品,行业整体不可能整体涨价。原因在于,AI大模型行业存在着激烈的竞争,只要这种竞争没有终结,大模型厂商都需要通过各种方式获取用户,而价格手段是最有效的手段。所以在相当一段时间内,AI大模型产品都将由企业和投资人对市场进行补贴。

  从使用成本角度看,这种反人性的产品,至少是最不贵的产品。‍‍


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