01
今天AI发展的非常快,我们的搜索、工作、生活,好像任何疑问都能借助于AI得到一个满意的答案。
所以,很多人有疑问,那以后还要人干嘛呢?企业光用AI做事不就行了?
这也是很多人今天担心和抗拒AI的地方,我今天就想跟大家分享我一位朋友的故事,希望大家听完能对AI的理解,包括使用AI有更多的维度。
02
这位朋友的孩子今年12岁,准备上初中,朋友就准备给孩子买一辆山地车用于上学放学,这样就不需要家长去频繁的接送。
当然,他对山地车没什么了解,也没有印象深刻的品牌,但他知道AI的搜索推荐,也经常看单仁行,知道可以用AI去找到一辆适合孩子的车,包括特定的品牌型号。
所以,他把自己和孩子的要求输入到AI,经过了大约五六次的互动之后,AI给他推荐了一款车型,分析的过程也挑不出什么毛病。
于是,他让孩子选个自己喜欢的颜色,就立马在电商平台下单了,两天之后,这辆车顺利快递到家。
这么一次借助于AI搜索推荐的愉快购物就结束了,朋友认为自己用AI选了一款品质和品牌都不错,又适合特定场景使用的车,是一个完美的结果。
但是,让他意外的是,当他带着这辆车到附近的店铺去安装调校的时候,店铺的师傅看了眼孩子跟他说,这辆车不适合这个孩子。
他很奇怪,难道是AI选的有问题,还是车有问题?
结果,师傅说,车是辆好车,唯一的问题是款式选的不太对,选小了。
其实原因很简单,朋友告诉AI的重要条件之一就是孩子12岁,让AI给孩子去挑选一辆合适的车。
所以,AI把这些数据作为了一个重要的权重,最后推荐的是童款。
但是,这个阶段的孩子只要营养跟得上,身高一天一个样,对孩子来说,只要稍微一长高,骑起来就会不舒服。
所以,调校的师傅才会说不适合,他告诉朋友,根据自己的经验,这辆车最多骑半年就要换了,建议买一辆成人款的车。
朋友听了也是恍然大悟,只能感谢师傅经验丰富,能力过硬,最后又经过复杂的退货程序,换了一辆成人车。
当他把这个经历讲完,就感慨说,AI确实给了自己孩子现在想要的车,但没有考虑到孩子未来的变化和潜在的需要。
我也觉得这段经历很有趣,就告诉他“思考在人,创意在AI”。
什么意思呢?
也就是如果这位朋友告诉AI孩子每年长高5-10公分,那AI会不会给出不一样的答案呢?
因为没有给这样的条件,所以AI只能按照孩子现在的身高去配车。
03
再举一个我自己的例子,两年前Open AI、文心一言大火的那个时候,我的外甥女结婚,我要写一个主婚词。
我就想试一试能不能用AI来写,但即使我把很多的条件放进去,AI一直没有写出我想要的主婚词,跟我想要表达的情感还有很大的差距。
后来,看着AI连续神似的回答我就明白了,AI理解的是我的直接需求,写主婚词,但是他很难理解我深层次的情感需求。
即使我告诉了AI一些背景关系,但AI在过去的学习中,在它的数据库当中,它没有这样一种个性化的标准,所以写出来的就是一篇适合于所有人的主婚词。
但是,对于我来说,作为一个舅舅,我会有自己独到的视野和眼光,有我外甥女成长当中的故事,包括我对这个世界的理解,我需要的一定是跟别人不一样的。
当然,如果我把这些理解一个个写成故事喂养给AI,不断去调整它的回答,那么,AI确实可以逐步学习,可能理解我想要的是什么。
但因为时间来不及,我就重新明确了我的需求,换了一种提问方式,我就问AI,历史上比较有名的主婚词有哪些?关于婚礼的诗词名篇以及背后的故事有哪些?
这个时候,我需要的不是AI线性思维的普世答案,也不是基于过去案例的推导,而是把它作为一个创意参考,我再结合我的情感和场景,去发挥我的创造力。
后来,我们也做了单仁牛商自己的AI应用,跟清华大学的团队联合开发文思子牙专业营销AI,今天,我们也在对AI搜索优化做深度的应用开发,我对AI的理解也越来越深。
AI不是神仙,不是许愿神灯,使用AI有两个特别重要的地方。
第一是明确自己要什么,再让AI明确你要的是什么?
听起来既要又要的,可能有点绕,举个例子,在单仁牛商5.0AI版本的《视播时代·企业全域营销快速增长系统课程》上。
我们会引导企业的经营者借助AI找出自己未来发展的策略定位,全平台矩阵布局,内容创意的结构,流量转化的逻辑设计以及内容和账号运营要点。
这些就是企业进入互联网,作为领导者和决策者要思考的关键问题,它就是明确“我要什么”。
然后,当我们引入AI的时候,我们会让企业输入相关的背景资料,包含一整套既有的条件以及产出的标准,让AI干什么呢?给答案吗?
并不是,我们让AI帮助企业去挖掘更多应用场景,分析自己的核心产品定位和目标对象是不是一致,合适的盈利模式有哪一些?在哪些平台可以用什么内容框架去搭建矩阵账号,推广引流怎么准备?
当这些企业看到AI产出一系列跟自己有关的建议、分析、结论之后,就感觉AI非常神奇,好像特别懂我。
其实神奇的不是AI,而是我们给AI定的标准和知识体系,这些是单仁牛商经过了19年互联网营销的深度应用,有足够深厚的实战案例沉淀下来的知识体系。
第二、AI给出来的是答案,但不一定就是你的解决方案。
今天的AI比两年前要更强,呈现出来的是一种超强记忆力,它能完整了解人类历史上那些已知的故事和知识体系,并且,产生一定的创造力,当然,这种创造力仍然伴有AI幻觉。
但整体来说,AI对于短期预测和有一定规律逻辑的问题都表现出了强大的能力,因为短期不会发生太多变化,能基于历史数据相对容易地推导出来。
但是,对于一些时刻产生变化的知识体系和行业,就像单仁牛商所处的营销行业,包括基于视播时代和AI时代的营销变革,就不存在AI的知识语料中,是无法推导出来的。
因为这些每天都在变化,不是拥有海量的数据就够了,还需要带入到个体当中,我的行业、企业属性是什么样的,我面对的是什么样的目标对象,业务的优势、区别在哪里?面对什么样的挑战?
AI现在还非常缺乏理解复杂语境、能够去换位带入思考的能力,而这些恰恰就是人类举一反三能力的体现。
所以,经过缜密标准梳理出来的AI,能够给一个好答案,但是不是你的解决方案,一定是需要我们发挥自己的思考能力去因地制宜,举一反三,把好答案变成自己真正需要的解决方案。
我最近读了凯文凯利《未来10000天的可能》这本书,凯文凯利对未来25年AI的演变过程做了精确的推理。
未来25年,人加机器的模式会基于这样一种方式,机器会不断提升效率,而人会专注于突破性的创新。
AI的创造力立足于效率的提升。比如说给网站创建阵地不同,用户不同的个性化页面,在不同的短视频平台针对不同用户提供沟通的内容,这些AI都非常擅长。
而人类的创造力是真正意义上的创新,这种创造力并不是来自于逻辑思维,也不是基于过去案例的推导,它来自于某种形式的想象力,某种经历或者某种事物的重新组合,这就是人类跟AI不同的地方。
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责任编辑 | 罗英凡
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