超声波俱乐部分享:Enter AI native application
11月5日,2023年第十四期超声波俱乐部内部分享会在北京望京举行。本期的主题是:Enter AI native application。
到场的嘉宾有:超声波创始人杨子超,超声波联合创始人、和牛商业创始人刘思雨,蓝驰创投合伙人刘勇,着魔APP创始人杨磊,Flowy创始人祁国良,海南德慧私募股权投资基金合伙人郭大治,杭挚初盈投资管理联合创始人李俊谋,资深游戏制作人陈磊等。
杨子超首先提出问题,AI native application会出现在哪里?他认为目前有三个领域是确定的。
1. 碎片化小场景AI替身
碎片化:手机的使用习惯,用户现在都没什么耐心。
小场景:代表着很细节,很垂直的空间,越聚焦AI越可控。
AI替身:代表着AI主要是定义为主人的替身去做事。
比如游戏里的外挂,就符合这一场景。
这个类别需要满足的条件:
(1)需要投入用户足够多的时间,并且用户只需要结果满意即可。
(2)要限制场景和场景环境的聚焦,以达到让AI精准可控执行任务。
(3)替代不一定是整个过程,而是过程之后的任务归纳和演绎。
可训练是目前的一个方向:大语言模型+强化学习。
2. 超级RPA:拥有一个工作协同助手连接所有平台
把人和各个平台的数据都打通,这样可以帮助人做更多的数据分析和数据服务。
也就是LLM+AI Agent+RPA Agent,这样工具有了逻辑推理和判断能力。
比如:
Induced AI(RPA3.0):大语言模型+RPA(工作流程+录屏视频)工具有逻辑推理和判断能力。
微软RPA产品Power platform引入Copilot。
Adept:ACT-1可以使用所有软件工具、API和网站。
Rabbit:LAM(Large Action Model)个人操作系统Rabbit OS解决方案。
3. 大语言模型+无代码编程
无代码有可能先发展起来,如果这个起不来,后面AI的大语言会非常慢。
语言即产品是AI的大趋势,可以类比短视频,门槛会越来越低。
此页PPT内容由GPT生成
李俊谋分享的PPT内容都是由GPT生成的,如:AI原生应用可以做什么?李俊谋总结,那些结构化和形式主义的规则,AI全都能搞定,“GPT给出的答案,已经非常全面了,我不会想得比它更全面。但一些还没有被验证过的东西,反而可能是我们真实的需求。”
“新一代的用户已经和以前不一样了,他们在电脑上打字很慢,但用手机飞快。他们看短视频长大,所以能很快接受一些简单但爽的PPT游戏,比如最近很火的《完蛋!我被美女包围了!》。而PC时代的那一代人,会更在乎游戏细节、操作技巧等,有些资深玩家甚至会把一个游戏来来回回通关好几次。”李俊谋总结说,“用户的习惯已经和以前不一样了,如果我们还按照以前的思维去思考,那什么都无法突破。”
他举了个例子,为什么日本在IT时代落后了,原因是它之前的硬件做得太好了,一百米一个便利店,快递、取钱、买票都在里面,不需要搞什么软件和电商,硬件已经很成熟了,很难有新的东西打破它。回到现在,如果还是我们还是在现有的基座上搭积木,那也不会有实质性的增长。
杨磊表达了同样的担忧,他认为目前的AI可以极大地提升内容供给,甚至有可能出现新的内容展现载体,区分于现在的文本、音频、图片和视频。但目前已有的内容分发平台已经做到了极致,极致到其他的生态位很难存活。
杨磊认为未来的算力会越来越便宜,在这个趋势下,思考未来产品落地和商业化的空间,会更容易地通过第一性原理的视角进行思考。这样在选择切入AI的场景时,可以更好地避开大模型公司新版本的迭代所带来的毁灭性伤害。
来自某大厂的人工智能相关负责人表示,目前大模型在B端客户落地,主要是两个比较大的场景,一个是知识问答,一个是写作。知识问答,包括客服等;写作不单单是纯写报告,而是和业务流程结合,也需要加入知识库。但如果没有行业Know-How,是很难满足用户需求的。
在一些医院的落地比较顺利,尤其是专家模型这块。“我们已经复刻了一些知名专家的模型,有的基本上比他自己带的硕士生水平还高。但目前还是以辅助的形式存在,比如解读CT,已经达到了90%左右的准确率。以此类推,我们可能会搞很多小的垂直模型,然后把它们放在各个地方,持续产生利润,类似知识产权。”该负责人表示。
除了医疗领域的专家,各个领域具有独特知识的专家,如内燃机行业的工程师,几乎都可以适用这套逻辑。
陈磊分享了他最近对游戏行业的一些观察,比如AI赋能游戏安全,打击外挂作弊,还有AI换脸技术,可以极大降低游戏制作成本。
参会嘉宾们都贡献出了精彩观点,但由于是超声波俱乐部内部的分享会,所以很多精彩的内容不便对外公开,欢迎更多优秀的朋友们加入超声波俱乐部。
#超声波定期组织顶级产品经理、CTO、头部风险投资人、独角兽企业创始人开展私董会,分享内容涵盖行业趋势、技术创新、产品及商业等方向。
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