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聊一聊AI创业

聊一聊AI创业插图

chatGpt火了快一年,这一年里,很难说AI给人们带来多么翻天覆地的变化,毕竟对大部分普通人来说,除了在抖音上刷一些博主试玩gpt的短视频,再就是看看老黄梦幻般的发家史感叹一下自己为什么没有早点买NVD的股票,大多数人连chatgpt都没有玩过,哪里知道什么大模型,Transformer,向量数据库呢?

如果一定要说大变化,我想还是人们心态上的变化。以前人们不信“人工智障”真能理解人类,现在人们信了,也知道AI已经没那么智障了,这种心态上从轻蔑到认可的变化的确是从上到下普遍存在的。但这种心态上的普遍认可和创业公司的商业化成功之间显然存在巨大的、甚至致命的鸿沟。随着JasperAI的大裁员,第一批冲锋者被迎头痛击,国内国外的AI创业也随之冷静下来。今天这篇文章,我想聊聊自己对AI创业的看法。

现阶段的AIGC仍然是精英化的

和去年年底相比,这种“精英化门槛”并不是由英文带来的,而是“知识”自身的天然门槛。因为归根结底,不论是chatgpt,chatglm还是TYQW,WXYY,这些大模型本身只是降低了“获取知识的门槛”,而知识本身的门槛其实并没有降低。一个正常的解决问题的链条是:发掘问题—识别知识价值—搜索获取知识—筛选运用知识—整合知识解决问题。在这个链条中,GPT们能用武的其实只是第3步“搜索获取知识”,而对于大多数人来说,往往第一步都迈不出来。这也是为什么会出现一个新职业趋势:prompt工程师,因为未来创造商业价值的瓶颈是在发掘-整合知识,而非再是搜索。而如何构建强力的prompt,更好地发掘GPT们的能力来解放人力,可能比之前通过简单知识解决“增删改查”“提交表单”“按钮画框”这一类基础问题的门槛更高。因此现阶段及未来3年之内,AIGC的可能仍然是精英化的。

单一功能的AI-Powered Function很难成功商业化

今年年初的时候,我在微信上关注了一个车库创业的老哥。老哥很有魄力,3-5个人租了个车库,开始搞AI应用,还在微信上分享一些心得。我挺佩服他,我心里其实佩服所有敢于创业的人,只要敢迈出这一步,就比我这种在知乎上耍嘴皮子的怂包强很多了。所以我第一次刷到他的视频,立刻就点了关注。但是看过他的几次更新之后,我觉着他很难成功。

我记得他们做的第一个产品是基于chatgpt的学英语插件。功能很简单,用gpt做口语/写作的单词预测/不全/同义替换。视频里他很兴奋,说他们这个插件有1w多人试用,300多评论,但我看了第一眼就觉着这项目不太可能成功,原因有2:

  • 他做的是一个Function,一个插件,而非一个全套的学英文的APP,这实际上触碰了这一类“薄APP”的壁垒。什么叫“薄”APP,就是说这一类APP,无论是新东方,雅思哥,还是国外的Fluentu等等这些学外语的APP。他们真正抓住客户的,并不是这个APP本身有多么花哨的功能,而是这个APP背后丰富深厚的学习素材、语料库,系统课程和真人教师。客户真正花钱买的,是这个APP所连通的资源,而不是这个APP本身。你想让某个花里胡哨的功能一发入魂,让客户放弃之前1999买的英语课,仅仅为了所谓”AI-Powered”,转过来用你这个app,我觉着未免太低估这个门类的门槛了。
聊一聊AI创业插图1
fluentu vip界面
  • 抛开APP的“厚薄”,即使是那些“厚”APP,真的以自身功能强大横刀立马的APP,他们真正需要的也是满足客户在一整个场景下的全部功能。比如我需要一个“AI虚拟人”的APP,那我肯定要这个虚拟人既要能说能听善解人意,能让我emo的时候快乐起来。但是如果你给我的APP只能生成一个虚拟女友的大头照,没有其他的功能,那甭管你这大头照有多好看,我都不会留这样一个APP浪费我的存储空间。

单纯的AI-Chat Robot只能做辅助产品

聊天机器人有一段时间特别火,不管是fine-tuned还是vector-prompt增强的。能不能成先不说,反正这条路清晰可见,门槛也低,公司也趁着vector-prompt爆火推了一个自己的聊天机器人,听说最近还开源了,但我对这个东西观感一向冷淡。在我看来,这一类聊天机器人只能做辅助,而不能做C,原因有2:

  1. 由于大模型获取的成本大幅度降低,导致垂域增强的核心是“垂域”,也就是被各个行业、各个老牌公司高墙深垒保护起来的数据,而并非AI。这就让一款类似于Elasticsearch那种“包打log后端”的toB产品很难在AI Robot这个领域出现,因为用过langchain做过prompt的都知道,把prompt放进chain里再用memory context让gpt想起来以前的知识是一件很容易的事情,用langchain接vector database也就是1行code的事情,再从huggingface上随便找个model把document转成vector也就是调用lib的事情。但是结果准不准,回答质量高低几乎100%取决于embedding和keyword的质量。如果语料切分和筛选做的不好,model的参数不对,那不管你用什么向量数据库搜出来prompt那都是驴唇不对马嘴,所以很多号称能通用本地知识库大模型,其实在简单配置后的表现,往往都很难满足商业化的要求。
  2. 即使问答结果质量好,聊天机器人还是没能解决前文提到的知识应用门槛的问题。比如我问chatgpt, “If I want to apply tourist visa to Canada, what should I do”, gpt的回答如下图:应该说已经答得相当不错了,连要填的表格都给指出来了。
聊一聊AI创业插图2

但问题是,有什么用呢?人们真的愿意付钱的价值,是帮助客户解决“填表”和满足申请条件的繁琐冗杂而不是简单地知道“要填哪张表格”。换句话说,客户想要的把“100步缩短到3步”,而聊天机器人,即使问答质量极好,也只是“100步缩短到30步”。那对于连用户协议之类都懒得看的用户,你这个30步和100步的区别是什么?你指望我为了这个付钱么?

结语:要么最后3步,要么基础设施

很多年前我就看好AI创业,今天更是如此,我相信人类的未来就是AI的未来。而我认为AI创业的成功,有2条路可以走:

  1. 走到最后3步:节省掉客户之前劳神费力花钱找专业顾问、文案的时间和精力,把问题简化成“把大象放冰箱里”的三步走过程,让客户除了花钱之外其他啥都不用知道,不用操心。
  2. 基础设施:服务数据企业,为AI存更大更便宜的数据,用更小更简单的机器,参与到“AI平民化”的运动中,从全民的AI普及中获得一份企业的发展红利。

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