本字幕由TME AI技术生成

The

The

Hi

I am luu fy

Welcome to sandwhuan

Today

I will discuss the impact of artificial intelligence ai on the structure and form of internet contcontent presented several stages from creaa tools to create a from assistant to worker

From search engine to interface

Finally

I will also discuss the possibility of the personal ai era

And provided several scenarios as examples

Lastly

I will share some thoughts on product management in this era

Hope

This can inspire you

各位刚刚听到的是用eleven labs 用我的声音采样

然后生成的我的一段话

那这段话其实不是我说的

是由ai 生成的

那大家能听得出来啊

这个我的英语其实没有这么好

但是它虚拟了一个平行世界的我的声音

还是很真实的

我自己听到的时候

也觉得还是挺震撼的

另外呢

就是刚才说的这段话的内容呢

是根据我写的今天要讲的这个讲稿啊

有connotion ai 去总结和翻译的这个内容呢

整体看起来也没有什么太大问题啊

那既然是用这样一个开头

想必大家都猜到接下来要聊什么

去年底呢

其实跟少楠聊过chat gpt 的事情啊

那算是一个简单的讨论吧

那接下来呢

我会在三五环持续的关注ai 相关的产品和话题

我对ai 是比对元宇宙和web 三要兴奋多的

因为它有很具体的落地场景

刚刚说的这些工具

包括现在大家用的made id

Journeney 啊等等各式各样的工具

都能很实际的帮助创作者做一些事情啊

就包括飞书妙计吧

它其实也是ai 识别的一个功能

另外呢

Ai 目前的进展还是非常迅速的

相当于在各个地方开花

而且不管是政府还是企业

投资圈

创业者

大家对这方面的关注

肯定会投入更多的资源

让他有更快的速度啊

能去成长进步

那今天聊什么呢

其实关于chat gpt 和ai 相关的噪声还是挺多的啊

大家充满着焦虑

充满着各式各样的解读

还有在说人工智能又怎么要消灭人类了这种奇葩的话题

其实这种话题历史上

嗯

经常出现啊

每隔几年ai 有进步的时候都会出现

还有很多朋友呢

在一个很重的formal 的情绪里

就是我得抓紧学一下

不然是不是就会被时代淘汰啊

会被ai 所替代掉

那在这种氛围当中呢

我还是想着

是不是能捋出一种自己的思路来

就是ai 到底能做什么

它到底是什么

很多初次接触啊

Chat gpt 的朋友

第一印象就是

哎

这不就是个很聪明的聊天机器人嘛啊

包括小红书上

嗯

比较火的一些帖子呀

笔记

其实也都是一些比较好玩的聊天话题啊

找到了比较tricky 的一些聊天的方式啊

无非就是一个加强版的小兵啊

或者说小爱同学啊

大家觉得有趣啊

试完之后

怕就是没有需求了

这个观点我觉得大概率是错的啊

因为跟很多过期的产品不同

比如说之前有那个专门做换脸的zo 皂

Chat gpt

它让人耳目一新的

不是说聊天已经相当于现在能接近图灵测试要达到效果了

而是它背后的gpt 的技术让人意识到啊

原来砸语料

砸资源

真的能够砸出一个ai 的质变

那这个质变可以运用在各种各样的场景

让ai 真的能相当程度的解决人类本来能做的这种工作的问题啊

就像open ai 的gbd 三呢

其实这个版本早在二零二零年中旬就发布了

那为什么当时没有引起轰动

因为它还在小圈子里的

最后open ai 怎么让全民得到关注呢

那就是干脆我们自己做一个啊

我们做一个套我们这个gbt 这个技术的壳

让大家聊聊天

感受一下有多厉害啊

结果果然啊

最后砸出来了非常大的声量

但是让大家开完眼之后

很多人还是觉得他就是个聊天机器人

那这又跟open ai 本来想达成的那个目的又南辕北辙了

你就像那个open ai 的创始人sam

奥特曼自己说的

他不喜欢generative ai 这个词儿

也就是aigc 这个词儿

他似乎在暗示

整个ai 它做出来的目的就是生成内容啊

跟大家对话也好啊

画个图也好

这其实在忽视ai 背后的另外的各种各样的价值

就跟他自己也非常讨厌web 三这个概念一样

因为这个概念在蒙蔽了背后真正能起到价值的那些东西

好的

所以我们还是要聊具体

什么是具体的

那也就是场景

那说到场景

很多朋友对chat gbt 背后的这个ai 模型的推演

是会成为谷歌和百度的替代品

那这是很天然的想法

因为我们看到它就是能够帮忙搜集信息和整理信息

它也是个框啊

我我觉得这个能输入的一个输入框

给很多朋友的印象就是一个搜索引擎了

对不对

但实际上

New bean 它使用的方法并不是说把原来的搜索引擎完全替代掉

你会发现chat gbt

它还是需要很明确的信息来源

就还是需要原来的那些网页

它只不过在网页上面做一层处理

这已经是非常有效的一种方法了

所以在中短期内

它很可能不是替代搜索引擎

而是成为搜索引擎的一个辅助的功能

那从我自己的视角来看

这是一个可能性

但是这个可能性也不能囊括所有的场景和所有ai 能做的事情

所以从我自己非常纯个人的视角和过往对互联网的观察经验

我自己捋了ai 的七个可能性

在这七个可能性下的场景

那他们代表的也是不同市场中的价值

自然也代表着不同的红利机会啊

希望接下来的这个思考能对你有启发

当然了

这七个可能性

它不是有一个非常明确的先后递进的关系的

那只不过说可能在前面的这些更容易实现

然后在后面的那些更难实现一些

第一

Chat bot

也就是聊天机器人

那这是最直接的产品形态

它的价值呢

看起来没有像其他的各式各样的移动互联网出现的那些产品一样大

其实sam 奥特曼自己就说过啊

Chat gbt 是一个horrible product

为什么呢

因为它有大量的错误信息

不是拿来做实际应用

这就像是演示某个机器的demo 一样

就是这个demo 啊

怎么怎么样

大家都在挑这个demo 的错

者者在看这个demo 能实现什么东西

但是这其实不是产品的的终终形态

不过

我们还是也聊一聊聊天机器人啊

其实我们机器人做的好的话

它的象象空间可能也比大多数人预期的要大

对比过去微软做的小冰

包括百度做的那个柏拉图

他们整体聊天的内容啊

信息是比较匮乏的

然后匮乏的同时呢

这个整个情绪和整个表达的态度状态

也都是比chat gpt 要差很多的

Chat gpt 现在表现出来的耐心啊

体贴啊

妥当啊

大家都是普遍称赞的

那如果说我们技术达到了一定的条件之后

我们个人的存储能力

计算能力能够提升到一个门槛之后

是不是有机会做个性化的聊天机器人

它不一定是针对每个人啊

所谓千人千面

它可能是针对某一个特殊场景

能做出一个非常有效的机器人来

比如说之前在推特上有一个很温暖的案例啊

就是michelle 黄啊

用gpd 三再造了一个童年的自己

和这个童年的自己去对话

他用的就是过往

他花了很长时间积累下来的小时候的那些日记

他把这些日记的内容输进去啊

那对于这个ai 来说

他的语气

他对这个世界大概的认知

其实是能形成一个非常独立的啊

我们不能说人格吧

就是一个个性

那这个个性

你跟他对话

跟chat gbt 这种普通的版本很不一样的这种体验

那以此类推

我们其实可以想象得到

这种针对性的聊天机器人

还是可以用于很多陪伴的场景的

比如说亲人去世

用亲人过往的语料生成一个很相似的数字人啊

这个在科幻作品里面其实是经常出现的

比如说给抑郁症或者自闭症患者提供一个很温柔又健谈的一个朋友

对于想要学习语言的朋友

可以有一个啊

能够准确指出你这句话说了哪些错误

并且认真给针对性的指导的这种口语辅导

或者说口语陪练

现在其实已经有一些在用chat gbt 的朋友在做这样类似的事情了

来告诉大家说

你可以用chat gbt 怎么怎么样去练习你的口语

还有比如说

让小朋友有一个跟家长和老师不一样的

更有耐心更温柔的一个同时无所不知的一个长辈

还有比如说在养老院或者独居在家那种没有亲人陪伴的老人

有一个倾诉的对象啊

甚至对于很多老人来说

他可以回忆往昔

他哪怕不识字儿

也可以通过ai 给自己立一个传记啊

想想自己过去做了什么事情

想总结一下自己整个人生

这其实都是很有意义的场景

嗯 当然

这些也都不是天方夜谭

有一个产品呢

叫replay ca

啊

我不知道是不是这么发音啊

它已经上线了

它用的呢

就是chat gpt 的技术

你可以根据自己的需求

生成一个虚拟男友或者女友

或者说就是单纯的朋友

目前还是引起了不少争议的

具体不展开说了

有兴趣的听友可以自己搜索一下

这些都是非常现实而且有效的场景

现在其实焦虑的当代人吧

面临各种孤独的困境

聊天机器人它是能很好的完成陌生人交友的app 原本的任务的

当然有反驳的声音会说

啊

孤独困境应该用真人与真人这种真正的交往去解决

机器还是冰冷的

我其实不太同意这个观点

因为在社会结构性的困局还没有解开的时候

这种长夜漫漫的

这种独身的打工人在养老院里卧床的老人

父母在外留守在家的儿童

这些人的需求仍然需要解决

那以上说的就是第一大场景

陪伴型的聊天机器人

那如果要做估值评估的话

估计是陌陌加扫加心理疾病治疗工具

养老设施等等这样这么算的话

看起来怎么也是个百亿级的市场了

Ok

第二个场景

也是如今热议最多的话题之一

就是成为创作者工具creator torls

在现在

其实这也在成为现实了

很多人都在尝试各种各样的绘图

各种各样的文字生成

在插画领域

这是非常明显的

很多图片你的你发现都会可以胜任的

按照mida journey 目前的情况下

我估计了一下出图的速度

大概是一分钟左右

出图的价格大概是四毛到五毛钱人民币

当然

因为它是用prompt 就用关键词提示的嘛

所以每张图不见得都很理想

还要加上各种各样的调试的过程

那凭我的经验呢

大概在十分钟

在十块钱之内

做出一张相对满意的插图

这是可靠的

那大家想象一下

十块钱十分钟做一个满意的插图

它和你哪怕请一个最便宜最便宜的插画师

可能都得上百块钱的这样一个市场比啊

更不用说还有很多画师如果画的比较精细

可能还要上千甚至上万块钱

这中间的效率差是非常大的

目前呢

没得journey 本身还有一个注册和使用上的麻烦啊

对吧

它在国内不是那么方便使用

未来国内肯定会有自己的绘图工具的

那很可能今年就会出现

那如果这个出现的话

到时候在插画师的领域肯定会有一轮血腥的侵洗啊

那当然

这里说的插画师

专指的是那种按照甲方的要求来完成创作的这些画师啊

不算那种有大量自己创意的艺术家

或者说

这个创意的过程本身也是能被其他人拿着ai 替代掉的啊

就是这些人没有具体绘图的能力

但是他有创意

他也能把这些画师替代掉

并不是说 呃

Ai 做不了人做的事情

这些画师就很安全

而是有更多的人

他会用ai 工具之后

他能也能成为一个画师

没有 没有

那在插画之外呢

Ai 去做概念图

其实也是一个好手艺了

虽然说现在我们看到的这个概念图啊

它不是能直接拿来用的

比如说你做一个工业设计的图

或者做一个建筑的大概的设计图

它肯定不是能直接拿来用的

但是你作为工业设计好

互联网游戏设计等等

作为参考是完全没问题的

就我就要看一个效果

给老板先看一看

大概会是什么样子

毕竟还是想想刚才说的嘛

十分钟十块钱出一张图

这种效率

那图的冲击是相对直观的

但是文字内容和视频内容也一定会有比较大的变化

比如说 首先

我之前在几课也好

在那个小红书

我的朋友圈都发过一个我模仿小红书的风格和知乎的风格去写的一个回答

那这个回答

其实对于ai 来说

它已经能把格式和大概的语气风格都能搞得差不多了

那接下来

只需要你喂给它想要表达的内容

它其实大部分从格式上而言

都能写的差不多

这个当然还是因为中文语料的问题啊

拆的gpt

它不能通过自己掌握的知识写出一些很好的文字来

但是如果你给他的信息足够多

足够全的话

比如说你

你用让他给你做

呃

一个短片的新闻

或者一个短片的内容

做一个总结

或者做一个调整

他其实是能很好的把这个更具体的这个工作做好的

嗯 没有 没有

那如果说未来

呃

这些小红书的创作者和知乎的创作者

他们有条件能把垂直的语料

比如说小红书的语料

知乎的语料

把更多的语料拿来去做一个个性化的训练

那未来这方面的机器人

比如说知乎写作的机器人

微博写作机器人

小红书写作机器人

都会应运而生的

而且效率肯定会比现在要高得多

因为我们看到的小红书上啊

知乎上的这些内容

其实大家也知道啊

它的格

至少在格式上和表达的方式上

是非常接近的

那同样的事情呢

也发生在音频领域

比如说我自己一直在用微信读书听书的体验

能明显感觉到

哎 这几年

肉耳可闻啊

都有变化 这

这个人的谈吐的流畅度

重音的准确性和语气的恰到好处

在大多数的语句里

跟过去的人工阅读差异不大了

没有

其实我们也能拿另一个视角

或者说另另一个在发生的事情来验证

就是有没有发现

你现在听的b 站的

呃 电影解说

或者短视频里的各种各样的电影解说

其实声音都像是一个人

哎

这个人怎么接了这么多活

其实这个人

你听到的大概率是一个ai 的语音

那这个ai 语音

大家发现

这比自己录音

那要方便多了

比自己录音的

呃

成本要低得多

那我干脆直接用他来表达

那包括素材

很多图像的素材都是能简单p 一p 就可以的

所以现在内容的生成成本也比原来要低得多

它这中间也有ai 的帮助

包括今天片头大家听到的i am lufy

Welcome to send everyone today

我用英文呢

是因为那个工具目前只支持持你采样完了之后

用英文去表达生成

未来国内的这些厂商一定会出一个个性化采样啊

用你的声音去表达的

那对于这些电影创作者来说

我就不用用跟大家一样的声音了

但是同时呢

我可以非常低成本的

很顺畅的用非常清晰的普通话去表达

这对于很多方言很重的啊

自媒体创作者

内容创作者朋友

那肯定是也是有非常大的帮助的

那我在视频号和小红书上也传了一个我之前完全零素材生成的一个视频

那这个视频我想办法放在show note 里面

大家也可以体验一下

所谓零素材

就指的是这个从画面

那画面是我从made in journey 画的

声音是用eleven labs

就是开头的那种语音生成的工具生成的

内容呢

是chat gpt

我给他提问

我说要讲一个大概什么主题的内容

他给我生成的

那最后生成的视频

也是用一个ai 产品

它可以根据音频去对上你的口型

生成一个视频

那这个完全零素材

最后能做出一个这样的短视频来

那也就意味着

未来我随便举例子啊

比如说现在我在没有抖音啊

我在小红书啊

在b 站经常能看到那种也不能叫完全的鸡汤

就可能它是从一些书本里

或者一些什么文章里摘出来的几句啊

听起来非常有道理的话

或者非常有道理的一些故事吧

他把那些故事呢

配上毫不相干的一些风景素材等等的

然后就直接放上去了

还挺受欢迎的

所以这种内容

你想象一下

Ai 做

那简直就是天作之合啊

你喂给ai 各种各样的书

喂给ai 各种各样的内容

然后为ai 自己根据这些内容瞎生成一些图

反正这个图好看就行

它不一定有什么含义

它最后再生成一个语音

把这个视频做出来

我我觉得未来一段时间内

肯定各个平台上都会出现大量的这种内容

因为成本实在太低了

还有一个很有意思的工具啊

这个工具叫capsule 啊

这capsule 做的一个工具吧

叫as studio

这个呢

可以辅助你的视频制作

就你这里面讲的话

就首先

当然它能通过语音转文字了啊

同时呢

它能总结每一个段落的核心内容

它把每个段落的内容总结出来

在每个段落之前

呃

对应的时间点

可以加上这个章节

它可以把这个画面做的非常好看

每一个章节都有一个动画效果

那同时呢

这里面每一个重要的话

就比如说

就像我们在看综艺的时候

有一些重点的话

它会放大

它会标出来

那你也可以完全顺顺手就把这个东西给做好

那这种ai 辅助的做视频的功能

能让你的整体的啊

在做视频的成本大大降低

没有没有

反正直观的感受就是

抖音 视频号

小红书等等这些内容

会很快有各式各样的工业化生产替代机械劳动的机会很多

做这种固定劳动的

就比如说像刚才说的

哎

你去总结一下这一章节的名字是什么

你去把这个名字打到屏幕上

然后调一下字号

调一调整一下这里面的这个细节啊

去p 一下基本的这些图等等

这些工作都会事业

编辑 美工

剪辑等等

刚才说的那是短内容啊

就对于长内容来说

会难一些

接下来知乎

豆瓣 公众号

B 站

迟早会发生同样的事情

就对于提创意和作内容

呃

规划和作内容策划的这些人

应该大概率是没啥问题的

但是接下来按照他们的创意去落地实现的很多人

都会被ai 替代

那我脑海里总会浮现一个景象啊

就是未来会有出现这样的工作室

这样的工作室就是每天他可以发非常多

可能几十条高质量的内容

可能能维护几十个账号

但是这整个团队只需要一个人

他需要做的事儿呢

就是设立主题

Check 一下进度

然后斟酌一下内容怎么改进

去看一看用户数据

最后把它实现到自己接下来的内容的优化里去

剩下的呢

从取材到求证

编编排 拍摄

制作

配音等等等等

这些工程流水线的部分

全都交给ai 搞定啊

未来肯定会出现这样的团队的

所以

这是说了第二个场景

也就是内容创作的辅助工具

它带来的呢

是现在所有

呃

在创作领域的这些基础工作的价值

估计也是至少百亿量级的一个市场吧

当然

我们看刚才说的这个逻辑啊

大部分还是搭建在过去的产品上的

比如说notion 出一个notion ai

比如说未来

呃

各种各样的内容创作工具吧

各种在线文档

就能让这种视频剪辑工具

比如说剪映

那他他们肯定都会跟进出各种各样的ai 辅助的功能的

那这些辅助的功能就能让这些产品更加好用

没有可能

对于新的创新的这些产品或者小团队来说

除非你做出一个体验差非常巨大的

就是你这个确实别人超不了的一个事情来

可能才会有机会去替代啊原来大家在用的这个产品

所以总结来说呢

大概率还是这些大公司和已经成熟的产品

他们做起来更得心应手的一件事情

那接下来我们聊第三个场景

我们这个场景还是基于刚才说的这个场景去推演

如果说内容创作的生态ai 足够强大

把刚才我说的那些暂时替代不了人的部分也给替代掉

如果ai 全部能包圆儿

那接下来会是什么样

那这里面我们再稍微细分一下

可能会有三个命题需要回答

第一个命题就是ai 能不能选题

并且制造出好的内容来

那这个在某些品类下

有可能是可以的

比如说搞笑类的视频

那我看到有一些短视频内容

就是小时候看过的故事会里的那种袖珍的小笑话

那就讲讲这个笑话

包括刚才说的那种其实是鸡汤

或者说是一些小知识

大道理

这些东西都可以很好的完成

对于ai 来说

它理论上是可以搜集各种各样的信息的

那他自己能不能干脆做出一个好的选题来

而且这里面还有一个可能跟之前大家的预期不一样的地方

就是

那你怎么知道用户喜不喜欢这个

你会发现

对于短视频来说

这个问题反而对ai 来说是更容易完成的呀

就你想嘛

抖音本身就是一个以算法为驱动的

以数据为驱动的的一个内容分发平台

那对于ai 来说

它是不是也能很快的

我快速生成十种完全不同的

我调了一些参数

他们有一些内容的细节不一样

然后快速实验出来

哦

原来现在的用户更喜欢这个

那我接下来在座的这十个

可以快速迭代掉

就甚至他获取数据和判断用户需求

在这样的平台上

就是说短视频

短内容的平台上

效果可能会非常好

因为这完全就跟啊

所谓的rlhf

也就是根据用户反馈去提升学习改进的这种强化学习的逻辑契合

那这也本身也是gpt 它能做成的一个很重要的原因

那如果是这样的话

那前面说的一人成团啊

一个人可以做很多账号

可以做很多内容

现在就干脆变成无人成团了啊

就是有一个工作室

这个工作室你全部把东西喂给ai

剩下的东西ai 都帮你搞定了

那对于抖音来说

原来我是圈养了一大批创作者

这些创作者都是佃农

这些佃农其实还是存在风险的啊

就是他万一不听话怎么办

他已经成了头部

我可能还得哄着他点

还是有管理成本的

那如果说他能圈养永远不会反抗

非常老实听话的这些ai 创作者

那如果说抖音自己未来就变成最大的这个ai 内容的生产商

那会怎么样

啊

这是一种可能性

第二个命题是

Ai 能不能产生情感链接

能不能不让人出戏

那ai 可以制作刚才说的那种异步的视频

音频

文字和图像

所谓异步

就是它做出来之后

经过整理

最后呈现一个作品啊

这个作品在异步的让大家去消费

去观看阅读

那如果说在直接现场实时的跟人互动的方面

也有突破性的进展

而且让人不出戏

真的让人觉得对方就是人

那这种状态

他又会产生什么样的变化呢

前面我们聊的这个chat bot

就是聊天机器人

作为人的替代

那其实还是一个垂直的场景

比如说像刚才说了

小孩的场景啊

老人的场景啊

他们其实身边没有真人的

那如果说大部分人甚至不如ai 提供的这种真实感

类似一个直播啊

这个ai 正在跟你对话

他在一个直播间里

如果ai 也能能言善辩

也能讲历史

谈文化

而且能跟评论区的大家互动

甚至能单独跟你互动嘛

这个也是可以实现的

那接下来

对于商家而言

电商直播就完全可以把人替代掉嘛

我用数字人去搞定就可以了啊

目前我们看到的所谓数字人啊

其实还是都是录制好的内容啊

因为你需要要写稿子

让ai 把这些话念出来

当然

有的连稿子带这个语音都是人去做好的

那个数字人只是对口型

那这样的价值其实不是那么大

如果说未来能有机会

Ai 自己创作内容

自己讲话

甚至自己能跟对方互动的话

那这样就是一个非常大的一个体验提升了

嗯

不光是电商直播

包括游戏直播也可以啊

我可以让ai 去操纵一个

呃 游戏的人

物

游戏的角色

去尝试各种各样可能性

因为他能体验到的

呃

这种极限的部分会更多

就是很多我们看到的这些游戏主播

都是以猎奇啊

以尝试各种各样的可能性为它的主题的

那这个东西

Ai 是完成的可以更好的

Ai 更有耐心

更有毅力嘛

没有 没有

那可能对于这种

大家想象一下

这种同步的能与人交流的场景下

当然还有色情行业

那对于色情行业里色情相关的这些直播

Ai 是不是也能更好的

比人完成成本更低的完成

当然

我们说的是在海外啊

在

在这个西方国家

不是在国内

它能不能很好的完成

这是不是也有非常大的市场空间

这些

其实你会发现

都取决于一个大问题

就是普通人对ai 是不是真的能产生情感的连接

是不是当意识到屏幕对面是一个不存在的数字人的时候

就觉得哎

别扭难受

是不是真的能投入情感

日本御宅族里

有对那种二次元人物特别迷恋

甚至有一些宅男

他会跟纸片人

跟二次元的人物结婚

那这个在我们现在看来

都是猎奇的新闻

都是很奇怪的

大家社会上认为是病态的一件事情

但是未来社会是不是能把人和人的交流

和人和ai 的交流

当成是很类似的

习以为常的这种生活方式

那这个确实是很难说的

你刚才说了两个命题啊

接下来说第三个命题

就是成本的问题

如果说个人ai 内容的成本降到无限低呢

那这会产生一个什么样的境况

刚刚说的

都是创作者来捕捉用户的需求

哪怕是ai 吧

他得捕捉用户的需求

然后推给用户

那我们把ai 想的再理

我们把ai 想的再理想化一些

对计算性能的单位成本特别低

就会推演出一个完全不一样的生态

比如一百年前电影诞生的时候

那个时候想要看大屏幕上的内容是可以的

但是那是特权啊

是有钱人或者说特殊的阶层才能享受的一个生活方式

你如果找到当时的人

跟他说 哎

未来每个人手里都会有块电子屏幕啊

电子屏幕上都会按照你的要求提供各种各样的内容

都是个性化的

当时的人听完之后肯定会觉得这个特别奢侈啊

这个成本太高了

这当时的这个倒不是说很难想象

而是说想象出来之后就知道要实现这个成本太高

但是如果我们现在往后推演

会不会未来的ai 制作真的能成本低到可以实现这种完完全的个性化

比如说

你可以直接跟ai 说

我要看一部电影

这个电影主题

呃 是修仙啊

题材呢

跟无间道类似

角呢

给我找梁朝伟和刘德华扮演啊

他们属于不同的门派啊

比如说梁朝伟擅长的是火系

刘德华擅长的是黑暗系的

那接下来怎么怎么演

就大概告诉ai 一个

嗯

这算是电影的摘要

那接下来ai 就会编排出一部按照要求制作的剧情精彩

画面也很出色的一个类型片的电影

那如果这种能力在成本断崖上下跌之后真的实现

那就会带来完全不同的体验

就未来的所有的娱乐内容

小说呀

音乐呀

播客呀

电影啊

电视剧啊

动画

都可以用这种方式去生成了

当然

还是像前面说的

未必是每个人去要求他生成

这是最中态的

但是过程中会不会出现有一批人

他特别喜欢这种

那这种的成本因为很低

那就有人能用这种方式

或者说ai 能用这种很低成本的方式

只照顾一百个人

比如说现在你做一部电影

因为成本特别高

你只能做那种特别大众的

很多人会去电影院看到这种电影

但是未来

如果电影成本能接受啊

我只有一百

别人看这个电影

也能收回成本

那如果是这样

它会变成一个什么境况

那这种生态下呢

我们现在的确实娱乐产业都会被改变

那人不代表说没法去做各种各样的内容

只不过人可能会集中去做更先锋的

历史上没有过的那些电影啊

音乐啊 游戏

因为ai 只能用历史上存在的资料去完成嘛

那这三个命题

它是不是成立

都会深刻改变内容行业

只不过改变的程度不同

第一个命题

它可能会产生新的抖音和b 站

那紧接着就会是新的爱u 腾芒

第二个命题

会产生新的直播行业

乃至新的内容电商

第三个命题呢

就会直接催生非常新的一个内容和娱乐行业

这三个变局里面啊

也就跟前面说的那个场景不一样了

这里面因为体验差是足够大的

所以新兴的平台可能也有机会做一个很不一样的产品出来

把老的这种内容平台给替代掉

包括刚才说的这些命题是不是成立

这里面确实就充满了变数

第四个场景呢

是ai 当做助理

实际上

Ai 作为助理

在我们日常生活里已经非常常见了

只不过呢

都是无感知的

都是比较水下的

或者说更润物细无声的

我们用的翻译工具啊

我们现在用的各式各样的翻译

其实都是机器翻译技术提供支持的

我们打开淘宝啊

打开抖音

都是个性化推荐的算法在进行工作的

包括刷门禁啊

打开手机和电脑的这些人脸识别

指纹识别等等

也都是ai

他们其实已经替代了过去很多人的工作了

他在更专业的这种专家领域

Expert system ai 的应用就非常早了

从八十年代开始

就有那种可以从血液里的细菌做一些特定疾病诊断的这种早期ai 出现了

包括最近比较多新闻的deep mand 的阿尔法fold

它可以预测所有的蛋白质结构

它在医学生物领域有很大的进展

那我们现在看到的chat gbt

哪怕它只是一个聊天机器人

它也能让我们深刻体会到说能应用到日常工作里的这种可能性

比如我们在那个open ai 的官网就可以看到他能做哪些事情

整理目录

整理文章有哪些关键词

从产品的描述去得到一个广告语

给产品起名字

根据主题列一个推荐书单

整理总结中心思想

总结论文的摘要

撰写采访的提纲

自动代码做注释

还有就是修bug

包括把一些语言

Javascript 这种语言改写成python 这种语言等等等等

其实这些说起来

都还是挺落地

挺实际

挺有用的一些功能

包括最近notion ai 也全面开放了它的这个功能

就在notion 里面使用一个ai 助手

这个助手呢

可以帮你做翻译

可以帮你扩写内容

可以帮你缩减内容

可以帮你润色内容

可以帮你做很多文档处理上的各种各样的事情

那这些事情呢

基本上我理解就是未来word 会做的那些事情

相当于notion ai 给word 的ai 打了一个样

那接下来很快啊

呃

包括微软自己也公开了

在office 套件里面

肯定会加入各种各样的ai 的功能的

包括word

包括excel

还包括power point

说到powerpoint

其实已经有那种比较好用的一个产品了

那个产品可以帮你自动生成一套非常商务的ppt

叫tommy app

Tome 啊

这个产品

这个产品是可以自动生成ppt

那未来powerpoint 自己肯定也会做这个事儿的

再包括刚才前面其实也提到了

播客的文字转录

用飞书妙计

其实也是非常方便非常好用的

还有就是

当然在代码

在程序员这个能使用的方面

其实网上也有非常多人在分享

就很多人在把一些问题

这些问题可能是你在google 里面

在百度里面搜不到解法的

输给chat gbt

Chat gbt 真的能给你吐出来一些可能性

比如说你有一些配置配错了

比如说你有一些

呃

后端的服务使用错了

它都能给你找到这个症结

这个还是挺神奇的

那这个

我理解

并不是chat gbt 它真的做了一个推理和啊

这里面对这个事情真正有理解

其实是他自己过去的这些内容

做了一些整合之后

你会发现

用搜索引擎的关键词

你不知道搜哪个关键词能搜到

但因为他是做模糊整合的

你也不知道他是用什么方法去匹配到

但是他就能找到那个

就能把你想要的那个信息给翻出来

这个还是很有价值的一件事儿

包括 呃

很多确定性比较高的场景

除了代码

各种各样的考试啊

通过了各式各样的司法考试

商学院考试

医师资格考试等等

说明他在这些

呃

比较确定的事情上

都做的还是相对已经很不错了

所以我们能拿它去做很多这种垂直场景的辅助

协助啊

并不是说他完全去做决策

而是协助

比如说有一个app 叫snapped snipd

它提供的是ai 处理后的博客内容

它也是一个博客客户端

但是它跟一般的博客客户端不同

它这里面会根据时间轴做一个核心的观点总结

那对于很多人来说

我 呃

听播客的时候

我觉得这播客时间太长了

但是听了很久才发现有一些我能获取的信息

那show notes 大家不会整的这么细

那这时候用这个snipped 就能快速的找到

啊

你想要的那段的内容

并且跟时间轴对上

那我们可以想

呃

之前罗振宇和得到

还有很多知识相关的内容创作者

他们到底做的是什么事情

他们其实做的就是信息的搜集和整合

他们有很强的表达能力

那这些事情

搜索 整合 表达

是不是能ai 去取代

比如说

如果我们去整理现代的西方哲学

它的整体的脉络

是不是ai 真的能把这个脉络

把人物之间的关系

把相关书籍和论文等等这些全部给整合好

整合成一个非常好用的一个知识网络

这个ai 很可能做的比人要好

说到这儿

我估计有些朋友也能想起来

就是老罗之前发布的那个tmt 啊

就是用语音去操作很多事情

但是在当时产生了一个非常差的效果

因为说了半天

机器的理解都有错误

所以还出现了那个感谢理解这个梗吗

那个当时演示的时候

就是用excel 演示的

但是现在我们其实如果能用自然语言去表达我们想做什么事情啊

比如说我们就算一个年化收益啊

我们把我们过去的这些数据搜进去

算一个年化收益

可能你自己去设计这个公式

包括这个公式在excel 里边怎么执行

都还是挺麻烦的一件事

现在你可以直接告诉他

他是完全能理解的

所以这种操作就会让

呃

Word 和excel 等等这些

尤其是excel 吧

它这里面因为涉及到各种复杂的应用

包括呃

Photoshop

Adobe 相关的这些功能体验里面

都有很多ai 可以辅助做的事情

我还看到一个很意想不到的一个应用

有人啊

我具体没查到是哪个团队啊

他们在用open ai 的那个画图的模型

做了一个可以给犯罪嫌疑人画画像的这么一个产品

这个产品

那当然就比过去我们还要找一个画家来模拟模仿要好用的多

那这些产品和能力

会在各种细分的领域

包括在比较大众的

可能就是办公领域

就是刚才说的这种办公套件里面

和dobe 套件里面

都会使用上

国内肯定也会很快雨后春笋

当然都会成为我们未来习以为常的这种标配

当然

就跟前面说的内容创作的辅助一样

这些办公的辅助

在细分领域帮我们处理信息

处理内容的辅助

其实本身也是大厂来做

或者说现在比较成熟的产品

搭建上这样一种能力

它会更合理啊

因为它产生的体验差还没有想象中那么大

就比如说一个有ai 的word

不会让大家都转移去用这个新产品而弃用word 的

这个还是比较难的

但是同样的

跟前面类似

我们可以聊第五个场景了

就是如果办公辅助真的这么奏效

那是不是ai 可以陆陆续续的把一些更复杂的问题解决掉

是不是真的也可以包圆儿

这里面的核心命题就一个

就是ai 能不能做出比打工人更优质的

或者至少差不多水平的一个决策

比如说

老板以后不需要我有助理了

不需要很多下属了

我让ai 帮我安排行程

Ai 帮我收发邮件

Ai 帮我做现在最近这个项目的数据推演

然后ai 能完成产品的大致的设计和研发的工作

那ai 还能持续学习

他了解老板的个人喜好和企业经营的策略等等等等

如果这样的话

白领人群就真的会非常危机了

目前来看呢

这个确实ai 的决策质量还离得挺远的

不管是new bean 还是chat gbt

这里面出现信息错漏和有问题的地方也确实挺多的

嗯

所以这个到底什么时候能实现

这个确实不太清楚

但同时呢

这里边还有一个

嗯

想起来有点不寒而栗的一个事儿吧

就是大家想象一下

刚才说的那些办公的场景

那些各种细分领域的场景

陆陆续续我们都在用ai 帮助我们做辅助

Ai 这个时候就能收集我们做这些决策的所有的数据和信息了

那其实就相当于提供了更多的训练数据

这些训练数据又是ilhf 的逻辑了

就是ai 会拿这些数据变得更加聪明

就你用这些工具省事儿啊

结果因为省事

Ai 知道了你

你是怎么用的

然后他很快学会了

当在某个垂直领域

他真学会了做决策的时候

也就是打工人啊

要离开他的岗位

找不到工作的时候

所以打工人用ai 帮自己的过程中

其实就是在加速自己淘汰的过程

不过这件事儿呢

确实长期看

需要观望

对于有一些不是特别依赖人参与决策

或者说确定性更强

或者说数据的影响更大

而不是创意

不是这种比较感性的思考影响更大的领域

确实会出现那种无人公司

就跟前面说的一样

一人成团

或者甚至没有人啊

就能把这个事儿搞定了

在这个命题为真的情况下

会出现的

所以这种对白领市场的洗牌啊

整个白领市场会被颠覆

最后我们的终点可能就变成所有人都回归蓝领啊

蓝领才是所有打工人的宇宙尽头

这里呢

就可以引用一段sam 奥特曼在一次采访当中他说过的话

他大概是这么个意思啊

就是如果你问十年前的大家

Ai 会产生什么影响

大家会说啊

第一步

会让那些没有技能的蓝领事业

你比如说工人啊

卡车司机

第二步

会让基础工作的白领事业

第三步

会让高新技术工作的白领

比如说程序员事业

第四步

让那些创意相关的工作事业

就真正做做决策

做创意的那些人

那现在看呢

发生的顺序是恰恰相反的啊

说明做预测真的是没什么意义

那我们接下来进入第六个场景

第六个场景是search engine 搜索引擎

就我们聊回来

一开始就q 到了这个点

包括大家讨论比较多的点

就像前面说的

Chat gbt

它不能完全替代搜索引擎

跟前面说的那个做助理assistant 的逻辑是一样

它擅长的还是做信息的辅助

用了ai 辅助的搜索引擎肯定是更好用的

就像现在已经发布的new 病一样

它很好用

它帮你整合了这些信息

但是同时呢

它不能替代那些

呃

原来的网页和原来的这些数据信息

为啥呢

因为你没法评估信源啊

就除非未来我们确认说

呃

Chat gpt 或者ai 提供的这些信息全部都是客观的

但是本身客观这个就是一个抽象概念

它很难定义

就是我们看一个教授说的

和呃

另外一个媒体说的

可能他们之间就有各种各样主观的观点

这些主观的观点如果隐去来源的话

其实是没法儿做更进一步的信息的判断的

所以

你会发现

New being 他做的方法是

这些信源都还是在的

就相当于在网页库

在搜出来的网页列表之上

做了一个整合

嗯 我 我觉得

说的再直白一点

就像你找了一个人啊

这个人很聪明

你说你帮我去搜一下

看看有哪些网页

告诉我有哪哪几类

大概是什么意思

这个人帮你把这些网页的结果做了第一层的梳理

梳理的结论就是

哦

一般有这几种看法

对于你这个事儿啊

你要想了解这个看法

你去这个网页

想了解那个看法

去那个网页

他大概是做了这么一层事情

所以它其实是很难把搜索引擎本身的体验完全替代掉的

所以new 很快的就接入入

当然

Bnew bin 接入ai

接入chd gpt

它还有另一层考量

因为它现在体量很小

市场份额很小

所以它可以跟google 去做军备竞赛

那军备竞赛的过程中呢

Google 势必也要上

因为它还是个体验差挺大的事儿

它不像之前修修补补就有这个和没这个

对于用户来说还是有很大的差异

那google 也得上

当google 上了之后

Google 流的血肯定比微软流的血要多很多

对于微软来说

搜索引擎就是个很小的业务啊

我可以在这里面砸很多钱

但对google 来说

它一次小的调整

这一次加ai 的调整

会让它每一次搜索的广告收入中间的成本大大提升啊

最后google 可能流血会非常多

这个军备竞赛里

微软是赚的盆满钵满

很正常啊

包括微软自己就是做云服务

云计算这些

包括办公套件

所以ai 的使用是利于它的

它根本不担心用上ai 这件事

包括我前几天还看到一份儿自称是微软员工的匿名网友

他有一个分享

这个分享大概意思就是

微软的ceo 其实之前前就已经做了这种大概的战略决策

一一定要卷

卷起来之后

Google 就很麻烦了

Google 一定会被卷的很难受

很早之前就

嗯 想到的

包括去投资open i

包括跟open i 提前的这种合作

那在国内

其实也是类似的

比如说阿里的夸克

腾讯的搜狗

或者微信搜索

它对百度产生的威胁

其实还是存在的

而且很大

就不像大家想的一样

说 哎

百度它的技术能力

按理说就至少在

呃 搜索引擎

或者说在信息处理这方面

肯定比他们要强一些

但是问题就在强多少

如果说强的没有那么多

这几家竞争对手

大家也都上了这个ai

而且最后的体验大家都差不多

那对于百度来说

它也是流血更多的一个搜索引擎市场的变局会如何发展啊

那确实是也存在很大的变数的

但是也是同样的

刚才说的那些场景里面

第二个场景和第四个场景是类似的

对于这个场景来说

初创的小团队是很难做的

因为它是搭建在大的平台上

就像刚才说的

你单纯有一个ai 的引擎

其实你在跟搜索引擎竞争的时候

体验还是不一样的

所以会比较困难

那这是第六个场景

第七个场景呢

说的是interface

是交互

这个是作为压轴

也是我认为它能产生的价值最大的一个场景

其实互联网产品

或者说信息时代的历史上

交互的方式发生了很多次的变迁

比如说最开始

最开始那计算机

嗯

可能还要用那种

那种打孔的卡片啊

来去读取和交互

那后来呢

就出现了代码

那代码越来越好用

那接下来呢

开始有mactosh 或者windows 三点零这样的图形界面

就你不用像程序员一样要用代码指令跟计算机交流了

你这个时候可以有图形界面跟计算机交流了来

再接下来就是浏览器

网景开创的一个浏览器的时代

大家都可以用浏览器去跟各种各样的信息去交互

再接下来是google 搜索引擎

那移动互联网时代

出现了iphone

用各种不同的app 代表不同的需求

我们现在通过各种各样的app 跟互联网

跟其他人交互

那来到移动互联网时代

又出现了一种全新的交互

就是fed 流和个性化推荐

就尤其是沉浸式的fed 流

像抖音

短视频这种的

就为什么它能下沉到那么下沉的地方

就每一个有手机的人

几乎都能快速学会用

因为它只有一个操作方法

就是上滑

这个其实大大降低了门槛儿

让更多群体用上了

那同时呢

他其实没有替代

主动发起的

就类似于一一种是推的需求

一种是拉的需求

对于我被推的这个需求上的流

个性化推荐都能解决的很好了

那对于这种拉

我想要去找信息的这种场景

其实你会发现

现在还是用搜索来解决

其实大家沿用的还是搜索引擎的当时的那种使用习惯

就我在小红书搜索

我在抖音搜索

我在淘宝搜索

都是在搜索框里去输关键词

因为大家都发现了

你输关键词

最后出来的这个效果会好很多

那这就说到

如果ai 真的能用很好的自然语言处理的方式识别自然语言呢

那搜索框可能就会真的变成语音式的

或者说

也不一定语音吧

可能是你还是输入文字

但是你输入的是一个抽象的

或者说是一个完整的句子

是一个你表达一个完整的需求

比如说现在你很难说

我要找一个

呃

什么样的鞋

这个鞋

首先呢

它价格在什么位置

价格在这个位置之后

我还希望它是白的

白的上面呢

最好有一点蓝色的花纹

然后同时呢

这个品牌最好是什么样的

就这些表达

你会发现

现在是无法表达的

现在只能是你反复去刷

反复去搜反复去验证

反复去看

但是

如果说自然语言能够完成这个

那未来的搜索框一定是要被ai 替代掉的

那这是对于刚才说的

我所有的推的需求

那如果未来推拉的所有的需求

就是我使用互联网

我使用手机

所有的需求都能通过ai 表达呢

那是不是未来真的是电影里

科幻作品里会出现的那种

就一个siri 或者一个二零零幺太空漫游里那种

呃 Ai 一样

你可以直接跟他交互

让他去完成你想要的事情

我今天开心了

我想看什么视频

那他根据你非常个性化的需求

去帮你搜集这些视频来看

会不会未来推拉都有ai 去替代了

那这是一个更进一步的更大的一个场景

可以想象一下

比如说小a 打开了手机

他说 哎

我想知道丝瓜和鸡蛋能做出什么菜来

Ai 可以回复说

我搜到了三个点赞量很高的小红书笔记

还有两篇呢

你经常阅读的公众号的文章

还有三个b 站上过首页的相关视频

小a 说

那现在我没功夫看视频

你把那个小红书的笔记找一篇主要流程念给我听

念完之后

小a 听了听

说

这个太油了

给我换一个更清淡的

Ai 这个时候再找到一篇

给小a 去回复

再比如说

小b 打开手机

说

我想看一部电影

帮我推荐一部最近三个月加入收藏的喜剧片儿

Ai 就做了几个推荐

小b 说

我的时间不太多

我要找一个两个小时之内的

Ai 做了一些调整之后

小b 说

我再加一个条件吧

就是演员表里有我微博上关注的比较多的演员的

这个推给我

然后

Ai 就做了一个近一轮的推荐

这个时候小b 比较满意了

再比如说小c 打开手机

发现ai 提醒说

有两条你老板的信息

要不要查看

小c 说

你帮我总结一下他说了啥

Ai 说

老板说实验测试的结论出来了

百分之三的提升

老板不太满意

小c 就说

那帮我给我的部门群里发个消息

说各位今天先别回家了啊

加个班

另外呢

帮我叫个专车去公司

Ai 说

现在下班高峰比较堵

建议考虑坐个地铁

小c 说 好

那你帮我导航到最近的共享单车

我骑车去地铁

这些呢

就看起来确实是挺科幻的场景

但是你感觉上想象了一下

如果ai 能做到自然语言处理的非常好的话

它并不是很遥远的事情

那如果真的实现了

Ai 就会重构互联网内容的结构形态

就跟移动互联网重构了web 时代一样

有很多人把这个时代叫个人ai 时代

就类比个人计算机时代

其实现在我们用的手机就是计算机的一个极致的延伸

就它变得非常小

我们每个人手里都能手持一个计算机了

那但是在计算机早期的时候

它肯定是先军用

后来商用

呃

大家都付不起那个成本

但是现在它的成本是不是已经降低到我们每个人都买得起了

那未来ai 是不是也能降低到个人ai 能够成为我们专属的这个信息处理的一个窗口

信息处理的一个大脑

那如果这样的话

他未来就是我们专属的生活助理

营养师

健身教练

医生 律师 财务

还有包括我们的玩伴等等

同时呢

他未来会是非常极度中心化的

因为模型算法最核心的那个大脑

它是集中式的

好的 好的 好的

同时呢

又是去中心化的

因为我们每个人都有个人个性化的一些语料库

有个人的模型库等等

那这两个是相互交互

最后能提供给我们各种各样的体验的

这个让我想到星际争霸系列里的神族啊

神族他其实是每个人脑袋上都有一个天线嘛

这个天线是可以跟有一个再往上的一个更至高无上的一个大脑去连接的

这有点像

也有点像阿凡达对吧

阿凡达里也有差不多的这样的一个设定

那在个人ai 时代

肯定会出现新的市场

新市场上面就会出现新的巨头了

大概就先说到这儿了

这说的还是各种各样的场景和可能性

前面刚开始也说了

它没有严格的先后次序

也仅限我自己个人的观察思考

它可以分为几个领域的影响

第一就是内容领域

内容领域首先是内容创作的辅助工具

接下来

它有可能成为创作者自己第二个白领的工作

从助理变成一个合格的白领

第三

人机交互方面

一个是能够成为搜索引擎的一个辅助

未来搜索引擎的标配功能

接下来

它可能成为一个很重要的交互

这个交互就意味着它能替代所有现在我们的各式各样推和拉的这种交互的方式

基本上这几个变化都是前面的说的那个更现实一点

已经在发生了

已经在替代掉很多场景了

后面那个呢

现在我们还需要观望啊

那还是不知道什么时候真的会实现

同时呢

前面这几个

不管是内容创作的辅助工具

还是办公的辅助工具

还是搜索引擎的辅助工具

这些辅助工具

因为它的体验差还没有大到那么大

所以他们更多的还是有原来的巨头

原来的大公司去完成的

这也是我们说

为什么现在很多中小团队

包括很多投资人

大家在看的时候

会相对悲观

就是小团队里能不能出现open ai

这个是想都不用想

更不用说能出现一个搜索引擎

或者能出现一个多大的一个事情

这个是比较难的

但是如果说刚才说的那些命题成立

后者是可以实现的

Ai 的进步

真的改变了我们使用的方式

那这个时候

可能对于产品经理来说

对于创业者来说

它是一个非常大的新的机会

那说到产品经理啊

就有朋友肯定会问了

那产品经理在这个时代能做什么呢

啊

其实我也不知道

我也是刚刚在学习ai

虽然之前读研的时候

方向也是

呃

自然语言处理也是学过

继续学习的一些基本概念

现在的很多东西太新了

就确实是太新了

从去年到今年

我们看到的新闻

它的迭代啊

各种各样产品的迭代

都非常非常多

所以这个过程当中

噪声太多

就像我刚才说的

我们今天聊的也是一些场景

它并不代表非常确定性的一些结论

所以

在这个过程中

我只有几个建议吧

第一个就是ai 这个新技术要素

它肯定会带来很多空间和很多想象力

那对于有一些应用层面

就有产品经理的发挥的空间了

你就有在大厂

在大的产品上雕花啊之外的一些有有意思的事情可以做了

但是具体哪些

现在确实是没有定论的

所以

Ai 未必满地黄金

嗯

如果现在不考虑具体的场景

先狂热的投入进去

All in 进去

还是

我觉得是有风险的

它是存在很强的不确定性的

因为每一个新技术出现的时候

都有大量的炮灰

但是这些炮灰就是想赶个早集

结果其实很多事情没有想好

过早的进入了这个行业

那也不一定是一个很合理的

很理性的一个选择吧

嗯 另外呢

Ai 的基建还是很需要完善的

它不像过去

其实你看每一个新技术要素出现的时候

各种技术是成熟的

现在ai 的基建还存在很多问题

包括成本也是非常高的

现在调用gpt 三啊

熟悉的朋友都知道

其实是挺贵的

不便宜

而且你是这个调用不是指的说你把它东西拿来

你就可以一直在这转了

而是每次用户的使用

它都在调用

那其实成本是压不下来的

就目前来说

Shararereeerrrrrrrrreeeeareae

最后一个建议就是

还是尽量保持乐观啊

我们看到了新技术要素

可以稍微避免一些过去特别丧的这种情绪吧

啊 同时

对技术进展的这个敏感度也挺重要的

就我们要知道现在到底在发生着什么

他们意味着什么

我们在这里面能做什么

在过程中去等待啊

属于我们自己的

就是

所谓属于我们

不是指所有的产品经理

因为对每个产品经理来说不一样

你熟悉的领域

你过去的经验

肯定它能指向某一个方向

那这个方向

这个机遇什么时候出现

它是不确定的

可能要等待那个机会出现的时候

我们牢牢把握住

就在那个时候

不要被淘汰

要把握住这个机会

那差不多了

今天就先跟大家分享这么多吧

后面就像一开始说的

会邀请更多从事ai

或者一直在观望

一直在研究ai 的朋友们

我们一起来聊一聊

持续的会把这个选题给做下去的

那希望今天分享的内容对大家有所启发

我们下期再见

就这样沉入大海吧

时代中的青年

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