ChatGPT 横空出世，让通用型人工智能成为全世界人类的焦点。各种 AI 新产品也层出不穷，目前已涉足教育、财经、绘画、设计、办公等多个应用领域和场景，而且依托预训练等最新技术，这些产品的自动化智能化程度大大提高，成了人类得力的生产力助手。

(资料图片)

蓝雨川将这种具有接近人类的推理和生成能力的新型 AI 形态称为 AI2.0。他说：" 美国率先出现了一批 AI2.0 时代很酷的产品，极大地改变了人的生产力。如这一份名单，到现在已经有超过 1000 个 AI 产品获得了融资。"

现在有哪些 AI 2.0 产品正在改变世界？

AI2.0 与之前的 AI1.0 究竟有何不同？

AI 时代哪些产品会受到剧烈冲击？

AI2.0 时代，创业者可以抓住哪些机会？

在 AI 已可以完成部分创意创新工作下，我们又该如何理解创新？

前不久，我们邀请到混沌创新院 19 级校友、REVUP 创始人、前飞书 Go-To -Market 负责人蓝雨川做客混沌直播间，带来混沌创新院 AI 系列直播栏目第二期内容。

以下内容来自直播：

分享嘉宾 | 蓝雨川 混沌创新院 19 级校友、REVUP 创始人、前飞书 Go-To -Market 负责人

AI2.0，来了

去年在 GPT 出现后，我通常会问它一些生活常识问题，就像在跟孩子玩数学游戏。

然而有一天我很晚到家，发现明天要见一个重要的客户，还没来得及准备。于是我问了 GPT 一系列问题，比如这个客户的行业情况是什么、高管的背景履历是什么、客户的业务形态是什么、他可能会跟我们的产品能力有什么关联等等。刚开始我都没有预想它能回答，但它给我的结果非常出乎意料，甚至比让销售去准备一个拜访客户的文档要更好。

在那一瞬间，我突然就意识到，GPT 和过去的人工智能——我称之为 AI1.0 是完全不一样的。

我们看到的过去的 AI 都是精专于某一个领域，比如说下棋、人脸识别等。之前的 AI 每改变一个新的场景或者任务，都需要重新去收集这个场景的数据，训练一个新的模型，人工智能的编辑成本非常高。

而 GPT 表现出的生成能力、推理能力、泛化能力已经很接近人类。

所以我的感受是，奇点真的要来了。因此我用了李开复老师在他的著作《AI 未来进行时》中的一个说法，把大语言模型所代表的新的 AI 范式称为 AI2.0。在这之后我就开始了 AI 的创业，做了一个面向海外市场的产品—— "up revenue" 即 " 收入增长 "，这是一个 AI 销售智能助手。

现在我也在思考更多的 AI 产品形态。

除了 GPT，有一篇论文当时也带给我很大的震撼——《Language Is Not All》，这篇标题致敬了 2017 年 Transformer 的开山之作《Attention Is Not All You Need》。

通过这篇文章我们可以看到，AI 目前可以精确理解多模态的图片和视频信息，但不能精确理解语言。

比如有张图是一个猫的笑脸，AI 能够准确地 get 到这个猫加上一张纸的笑脸；它也可以精确回答出来，一个钟表上时针分针所对应的是什么时间；另外它也顺利通过了智力测验题。

所以我当时看到这些时，想起 Sam Altman 那句话，他说：" 我是个聪明人，但是，在这个时代，智力已经不再重要了，因为 AI 都比我们聪明的多。"

未来 AI 会替代多少比例的人类工作？

这个问题其实没有标准答案。我们看到了不少报告，比如埃森哲做了一个预测说 40% 的工作会被 AI 影响，其中 1/3 会被 AI 替代。高盛有一篇预判更保守地说 25% 的工作会受到影响，7% 的岗位则会被替代。

对此，我想先抛开这几个数字来看一看身处人工智能前沿的两位大佬——伊隆 · 马斯克和 Sam Altman，他们在这个问题上怎么想的。

在最近的采访中，Sam Altman 说自己做了一个区块链项目。而 Open AI 赞助了一个叫 BI universal basic income 的项目，目的是让每个人都可以变得更加富有。它的逻辑是把利用 AI 的生产力的巨大提升而赚取的钱拿出一部分，分给因 AI 而失业的人。这就是 Sam Altman 相信的未来。

再来看马斯克，最近接受 CNBC 采访时，主持人问他，你会给自己的孩子什么职业建议？他在这个采访里边停顿了足足有半分钟，最后说：" 孩子们只要追随自己的内心，做有趣的事情，尽可能对社会有用就好了。"

接下来他又补充说，" 但为 AI 做任何事情可能是挺沮丧的。我们怎么去找到有价值的感觉呢？如果 AI 能做我的工作，那么我生活的意义又是什么？甚至我现在牺牲陪伴家人的时间去做 Tesla 和做 Space X 是不是有意义，我都不知道。"

我们其实可以看到，他们都在积极地尝试理解和推动 AI 项目对这个世界的改变。

现在有哪些 AI 2.0 产品正在改变世界？

首先是美国率先出现了一批 AI2.0 时代很酷的产品，极大地改变了人的生产力。如这一份名单，到现在已经有超过 1000 个 AI 产品获得了融资。

接下来我会精选几个非常惊喜好用的产品向大家介绍，帮大家从中汲取灵感。

第一个是公司财务数据助手 Finchat.io。很多业余投资者想要读懂公司数据，但没有时间或者没有专业能力研读公司财报等信息，这个产品可以帮到你。

它预训练了 800 多家美股主要公司的数据，在不用上传任何公司财报信息情况下，你可以直接对这 800 多家公司进行问答。它针对公司常见的财务分析场景，比如收入变化，销量变化，业务拆解等预制了大量的图表。这比纯文本和纯数字表格的体验要好非常多。还有一个功能是向索，其原理是用了向量搜索：针对任何一个文本匹配成一个向量化的数值，然后去找到对应的文本。这个技术对于文字来说是 OK 的，但对于图表来说其实是非常困难的一件事情。

第二个是可生成虚拟人语音视频的 Synthesia。最近刚融资了九千万美金，估值已达到 10 亿美金，成为所在领域的独角兽。它的核心能力是可以用一段语音生成虚拟人视频。这种产品非常适配跨国公司和跨国经营的业务场景。

比如如果我们要做一个针对中东国家市场的产品视频，在之前首先可能需要招募一个懂阿拉伯语的专家，培训他以后再来录制。整个招聘、培训、录制的过程，没有三个月搞不定。而现在基于这种产品，你可以在一天之内就都做出来。

第三个是电商营销内容生成产品：Typeface，主要功能是生成电商场景的创意营销图片。它最棒的地方是与业务场景结合得非常好、与工作流耦合得非常紧密。比如我想要宣传一款非常轻盈的球鞋，为了体现这一点我设想了一个画面：把这双球鞋放在湖面上，湖面上泛起了一点点涟漪，通过这个场景体现球鞋的轻盈，但这个画面其实很难拍摄出来。这时，我们就可以通过 Typeface 迅速生成多张符合这种构思的图片。另外也可以把你对球鞋的设计样式上传，让它发挥想象力做一些球鞋设计，你会得到很多张非常棒的包括不同球鞋、不同环境背景设计的图片，每张图都有配套的文字宣传文案。所以只要你有一个好的 idea，相关场景、设计师、文案和广告策划它全都能搞定。这个产品目前已有非常多的海外电商公司在使用。

第四个，是目前 GitHub 上最火的 AI 项目 AutoGPT 的 AgentGPT。这个产品可以自动拆解输入的问题的目标和任务并逐步完成。比如如果你要求 ChatGPT 写一个针对知识工作者的 AI 聊天产品的商业计划书，它会根据自己的理解给你一个 BP 的文本，包括产品介绍、市场计划、资金需求。但因为它得到的输入很有限，也没有做 research，所以只能写出一些非常没有营养的车轱辘话，没有实质性帮助。而 AutoGPT 拿到这个目标以后，马上就会把它拆解成几个任务，比如如何设计用户交互与用户体验界面以确保对用户友好、开发这个产品需要哪些 AI 算法和自然语言处理能力，诸如此类。把这些任务拆解出来以后，它会逐个去回答这些问题。执行过程中，又会不断的去发现和提出新的任务，直到最终把任务拆解执行完。

这个产品背后的思想可以给我们以灵感启迪——这种把一个大的目标拆解成合理的子任务，再用合理的方式去执行子任务，再回来完成最终的问题，这个过程其实非常接近我们人类完成工作的方式。

第五个产品是展示创意和思想的 AI 产品 Gamma，主要应用场景是做 PPT。我今天直播间所用 PPT 就是用 Gamma 做出来的，没有用到一点 PowerPoint 或者 keynote。当你写了一个大纲以后，Gamma 能根据提纲生成分页，提示你每一页怎么写，在这时你可以精调每一页的内容，当你确定好每一页内容以后，它会帮你自动生成每一页的文字内容的配图。这样可以省去你找高清无水印配图的大量时间。另外它还可以帮你自动统一字体字号等文字格式标准，总体是一个弱格式设计，这样你可以把更多的心思花在文档内容本身。

AI 时代哪些产品会受到剧烈冲击？

下面两个是在 AI 时代受到剧烈冲击的 app，我们来看它们是如何应对的。

首先是 Canva，一个现在已占据图片设计领域非常领先地位的独角兽和主流玩家。其在图片设计和视觉领域上积累了巨大的素材库和庞大用户。其功能是做图片的核心部分和进行图片背景分离。投资人担心 Canva 抓不住 AI 时代新的产品形态，大模型的发展可能会让其过去积累的图片素材库没有意义。

所以尽管它的用户数和收入一直在涨，2022 年年度收入已达到 15 亿美金，但它的市场估值从前年到今年一路在下调，甚至下降到了高点的 1/3。

这也给我们敲响了一个警钟，尤其是现在在行业里占据领先地位的玩家，我们不仅要快速启动 AI 的创新，而且还需要去考虑怎么样比市场上领先的大模型构建起更清晰的壁垒？

另外一家公司是 Chegg。这是一家美国在线教育公司，主要业务是帮孩子解答和辅导作业。这个业务形态很好理解，有些类似我们国内的猿辅导和作业帮。Chegg 的 CEO 在公司 Q1 的财报电话会议上表示，有越来越多平台上的学生转向 ChatGPT 问问题，公司收入受到了影响，股价腰斩。这时投资者都预计 GPT 的影响会越来越大，Chegg 这种公司根本没有力量抗衡。

但 Chegg 火速进行了重组，裁员老团队，重新设计制作了一个新产品：Checkmate。这个产品基于 GPT4 和 Chegg 过去积累的大量数据，做了指定微调，从而形成更加个性化地辅导每一个学生的新型学习形式。目前这个产品还没有制作完成，但据我所知我们国内也有很多公司现在正在用大模型探索这样一种新教育模式，我个人还是非常看好 AI2.0 时代下的这个模式。

AI 新产品层出不穷，作为消费者和企业家应该如何应对？

第一，赶紧用起来。

俞敏洪老师在几个月前的一次直播时说，没有玩过 GPT 的企业家，你有资格谈论世界高科技的发展吗？有资格谈论你的企业的未来走向吗？尽量尽可能多地在文档、文案、知识各个领域用起来、找各种方式用起来、让公司所有员工用起来，这样才能很快找到我们对 AI 产品的感觉。如果说矫枉要过正的话，我们就先摆正一个观念——如果 GPT 不好用，那一定是我们没把它用对，一定要想办法把它用对。

第二，可以尝试搭建一些简单的 AI 产品，比如公司的销售系统、客户系统等。

这些产品虽然听上去很简单，但实际搭建过程中也会遇到很多问题，比如怎么去做向量知识库的优化？怎么做向量的搜索？怎么做提示词？怎么写好提示词？这些事情没有想象的那么简单。

当我们搭建过一遍后，我们就会知道大模型特别强的地方在哪里，它做不好的事情是什么，它的能力的边界在哪里，这样才更有利于我们思考接下来如何用 AI 迭代业务。

第三，对于现有业务，我们需要思考怎么用 AI 迭代。

比如一个 to B 的旅游平台，能不能做一个了解用户习惯和偏好的 AI 助理来帮助用户设计旅行方案和预定机票酒店呢？

最后也是最重要的就是去做 AI 的创新。这个最难，但是同时价值也是最大的。

现在大家都在探索什么是 AI 的产品形态，我觉得对此可以分享两点，即 AI native 的产品最重要的两个特征。

第一点是从 Graphic UI 到 Language UI。Graphic UI 即图形界面交互，从第一代的苹果计算机开始统治了交互界面 50 多年，现在 AI2.0 则开启了真正的自然语言交互时代。

因此我们需要更适合自然语言交互的产品甚至是硬件。我们想一下手机这个产品，其实它或许不是最适合自然语言交互的产品，那么什么可能是呢？这些都是值得我们思考的问题。

第二点是用数据去定义什么是正确。

我们原来做产品的时候，我们经常会说最佳实践是这个产品的核心。你懂这个领域，把客户好的实践提炼出来，放到产品流程里，这就形成了你的产品竞争力。这在过去可能是对的，但是在 AI 时代很可能是不对的。

有人曾问过 SamAltman，如果 open AI 的数据都由你来标注，模型会比现在强很多吗？他回答当然会。所以我在做自己的产品的时候，我也在思考，我不敢确定什么是正确的，也不敢确定什么是好的。但我可以找到最高质量的数据，标注好，做好强化学习，让数据去告诉产品什么是正确，什么是好。如此让产品涌现出来思考能力和推理能力。

AI2.0 时代，创业者可以抓住哪些机会？

我的感受是 AI 会改变一切。最核心的改变是其把智能际成本降到了最低。为什么很多人把 AI2.0 带来的变化比喻成蒸汽机呢？因为蒸汽机带来生产力的巨大提升，造就了整个工业的时代。

当我们能够以很低的边际成本去获得智能时，那这个时候就不仅仅颠覆现在的行业形态，更重要的是会逼迫我们思考，可以满足用户需求的 AI 产品形态与原有的产品形态有什么不同？

其实大部分的用户需求是比较固定的。本质上人的需求可以分为两大方面，一方面是个人的衣食住行，包括情感需求，另外一方面是提升生产力。

AI 时代以不变应万变的底层能力是什么？可能最重要的是保持对这些新事物的敏锐。保持好奇，保持学习，让自己保持一个年轻的心态可能是最重要的。

所以有一些好的 AI 产品出来，赶紧第一时间去用，尽可能让自己越来越多的去用。比如我今天做这个 PPT，其实比我们用 PowerPoint 内容是差一些的，或者说推理和逻辑的结构层次也是差一些的。但是我今天依然非常想要给大家展示一下用这 AI 做 PPT 是什么样的感觉，因为它有一个很快的迭代过程，也许三个月以后它又会非常不一样，你不去及时更新，很快你可能就无法理解它。

主持人：作为混沌创新院 19 级校友，对创新院印象最深刻的是哪一点？

蓝雨川：我是一九年那届，在疫情之前，每一次上课能非常充分地和大家在线下交流，我们甚至还去过一次沙漠。我觉得创新院是一个非常棒的场域，那时候会深夜打磨作业，不断进行思维结构的训练，能让大家得到很多认知上的提升。很重要的是在这个过程中我们会和做不同方向的企业家有很深入的碰撞和交流，很深刻地了解彼此的底层逻辑。所以在我们将来去做一些合作的时候，远远比大家一起只是吃饭喝酒会有更深的互信和更深的了解。

所以，我觉得无论在加深你的认知上，还是在寻找未来合作伙伴上都是非常有帮助的，也非常推荐大家就读混沌创新院，成为校友，一同进化。

主持人：AI 时代如何理解创新？

蓝雨川：创造创新中新的要素很难，我更多是从组合式创新的角度来思考，也就是旧要素的新组合。所以很重要的是，我们在每一个时代要找到要素层面最大的变化。当今时代这个最大变化就是大语言模型。

这种智能最初表现为知识，比如说通过与 ChatGPT 对话，跟它学到新的知识。然后是模型和推理，比如我们写一段代码的逻辑、给产品起名字的思考过程，这些未来都会以模型和推理的形式从大语言模型输出给我们。

创新最终可能会表现为从前到后去完成一件事情的能力。所以 AI2.0 时代的创新就是把这个潜力充分释放。

我当时还在飞书的时候，做了一个产品—— CUSTOMER360，想做一个帮助销售的好工作台和副驾的产品形态，可以输出很多关于客户、关于我们产品信息和我们的专家能做的事情，包括标书、客服这样的能力。这样的话就把整个销售链条变得更短、更高效。当时我很快就基于这些认知做了这个产品，现在也积累了一些用户。

往更大的角度来看，我们所做的不仅仅是销售，还可以从中分析任务的结构如何拆解？哪些是可以被大语言模型完成的？哪些是现在可以用一些 AI 产品来做的？比如刚才提到的 AUTO GPT 能在其中做些什么？又有什么是现在还做不了的？

总体而言，在 AI 时代大浪潮下，我们每个人，无论是企业方还是企业人，还是我们创业创新者，都需要更好地发掘相关机会，冷静客观地分析所面临的挑战，才可以更好地躬身入局，抓住其中机遇，挖掘深处的蓝海。

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