对谈阮良：网易内部如何应用AIGC落地项目？#混沌 AI 商业对谈精选

00:03对一个企业来说，知识非常非常的重要。知识除了能够沉淀之外，同样也需要内化和萃取。我认为如果我们曾经错过数字化，就像微软曾经错过了移动互联网。但是就千万不要错过AIGC。

00:49各位大家好，今天非常高兴能够在混沌直播间跟大家见面。那今天呢，呃主要跟大家分享一个主题，就是今年最火的AI，或者说AIGC生成式的AI。那我们网易呢作为一家在中国的互联网公司，还算是比较老牌吧，一直是勇立潮头。那我们也是非常早的就开始拥抱整个AI和AIGC。

01:10那今天主要跟大家分享的主题就是我们呃网易，或者说我们整个网易智企是如何在全面的，无论是在产品还是在业务还是在组织上面去拥抱AIGC。我们希望能够让组织像AI一样，能够进行一个自我的一个进化。那我先首先自我介绍一下哈。我是我是阮良，对，我来网易已经第17个年头了。

01:33对，我从一名工程师，也就是码农，然后呢，一步一步成为一名产品经理，然后呢，最后去做C端的业务，然后最后呢，在大概七八年前的时候，我们就开始做，呃，率先在网易内部开始去做To B的一个一个服务。那现在呢，我是网易智企的一个总经理，包括也是我们网易的副总裁。

01:52呃，OK，我们言归正传啊，今天主要是给大家分享一下，如何让组织像AI一样自我进化。先给大家看一段视频。啊，这段视频呢，我不知道大家玩不玩游戏啊，因为我们网易最明显的一个标签就是我们是一家游戏公司。那这个视频呢就是来自于我们明天即将发布的一款手游，就是今年我们啊网易最重要的一款手游，就是逆水寒。

02:15啊，我们逆水寒最大的一个特色就是智能NPC。就是我们以往玩手游的时候呢，这个整或者说端游的时候，里面会有大量的NPC，也就是电脑的角色。但是以往我们游戏中的电脑的一些辅助的一些角色，都是一些比如跟你进行一些简单的对话，啊，推动一下剧情。

02:32但是我们现在这个逆水寒手游里面这个NPC呢，其实是我们的智能NPC。它就是充分的利用了AIGC能力。那而且这也是作为我们网易手游一个自自主研发的一个在游戏领域的一个大那个生成式的一个大模型。那这里面的NPC的话呢，不仅是能够像传统的NPC一样去提示剧情啊，跟玩家互动，它更重要的是呃几方面。

02:56一方面是可以能够跟玩家进行真正的一个互动，它背后装载了整个游戏的知识，包括整个南宋啊，因为这是我们一个南宋主题的游戏，整个南宋的这个文化，包括当地的场景的各种知识在里面，可以跟玩家进行实时的一个问答。那更更好玩的是，它不仅是作为一个问答式的一个NPC，它而且能够跟玩家互动，这个互动是能够跟玩家去产生新的呃分支任务和剧情。

03:21当然这个虽然不是无限的，但是呃最有意思的地方就是它能够跟玩家进行真正的一个剧情式的一个互动，以及任务式的一个互动。而且不仅是跟一个玩家，而且是可以跟多个玩家。呃另外的话它作为一个这个游戏世界的一个NPC，它真的像是一个智能体一样，它能够记住很多玩家跟它的一个对话，

03:41甚至自己有真正自己的一个人设，然后随着游戏的展开，不同的一个智能NPC，它能够啊真的是跟玩家进行非常有趣的互动。如果大家呃预约了那个逆水寒的手游的话，明天就可以去去体验。而且这里的话，因为我们国家的一个呃监管的要求，所以我们在逆水寒手游里面所有的可可以互动的智能体NPC，

04:03它是有特殊的一个标志的。啊，它大家都可以去啊拿我们游戏界的说法，就是大家都可以去尽情地去调戏这些智能的一个NPC。那我们是怎么做出来的？其实我们呃最早的话就是我们是其实远不止今年，我们其实在呃几年前就开始全面的拥抱AI。

04:22那比如说在游戏里面，刚才说的那个智能NPC其实就是右上角这个，它包含了聊天问答，包括副本和剧情的这个。那在其他应用地方的话，其实如果大家比如说玩呃类似于吃鸡的游戏，比如说我们的永劫无间，或者说一些竞技类的游戏，你会发现可能陪你玩的并不一定是真人啊，特别是在一些匹配玩法的时候，无论在角色扮演、竞技场、射击动作、一对一、多多对多的时候，

04:46其实里面有大量的其实我们我们叫AI的一个存在，它会匹配你的真实的一个玩家的一个水平。然后因为我们大家也都知道，无论是玩游戏，包括打羽毛球、打乒乓球或者运动项目，其实最好玩的时候是什么呢？就是跟我旗鼓相当的对手，那玩的时候是最好玩的。

05:02所以我们的AI的话，在应用层面的话，就是我们会全面的分析所有玩家的你的竞技水平，然后给你在匹配的时候，呃有时候在人有时候人数不足，或者说在你的队伍队伍的一个竞技性不足的时候，我们会给你匹配就是非常适合你当前水平或者你这个队伍当前水平的一些竞技的一些对手。啊其实，但是给玩家的体验的话，就是跟真人玩家玩。

05:27那么在这些应用的背后其实最重要的就是，呃，对AI技术的一个一个全面的一个应用和研发。那这里面当然有大，整个框架就是我们也有自研的多模态生成式的一个模型平台，包括还有面向智能体的一个编程、语言和范式，包括我们有自研的游戏智能体的一个训练平台。

05:48那这是在玩家可以享受到或者体验到的一个游戏里面智能化的一个这个。但是呢，呃，一方面是那个玩家可以体验到的产品上面的一些这个这个更好的一个AI的一个体验，更更一块的话就是说我们在游戏制制作的时候其实我们也是在我们的整个组织，整个产品研发、制作、测试的流程中全面的拥抱了AI。

06:11那举个例子啊，我们呃我们今年整个集团有一个呃创新奖，包括创新奖的大赛，包括我们AI大奖的一个大赛。我们获得一等奖的是一个是一个是一个是一个平台。这个平台是用来做什么呢？其实它其实就是游戏素材的一个生产工具。那我们公司的话，呃整个公司大概三万多人，那这个制作游戏素材或者制作图片的这个工具平台已经有大概有三分之一的网易的同事都在使用了。

06:41它全面的利用了类似于像Stable Diffusion这样的这个然后在在在Stable Diffusion的基础之上，然后再融合了大量的训练的模型，包括LoRA，然后呢，搭搭成了一个叫我们叫炼丹平台吧，炼丹平台。然后可以允许不同的游戏工作室，比如说阴阳师、第五人格、啊、大话西游，啊，甚至是非游戏的业务，

07:02都能够搭建自己的炼丹房和炼丹炉，然后在上面去用最先进的AI工具和模型去快速地生成我们的所需要的那个图像素材，包括甚至包括AI的文案，包括语音，AI的语音。那其实大量地节省了我们的一个游戏制作的一个时间周期，以及啊降低了我们的一个试错的一个成本。

07:22所以这是我们先简单抛抛砖引玉，就是我们在游戏行业的一个在AIGC的一个探索的一个全貌啊。呃，接下来啊，就是我我之前写过一篇文章，就是关于AIGC和交易成本的一个关系。那交易成本这个概念呢，是来自于一个诺贝尔那个获得诺贝尔诺贝尔经济学奖的一个呃经济学家叫罗纳德·科斯。

07:43他在他的最著名的一本书叫《企业的性质》里面写过这么一句话，就是企业之所以存在，是因为它降低了社会的一个交易成本。那交易成本它的一个概念就是来自于呃科斯，就是说我们要呃达成一项交易啊，或者通俗一点讲，我们办成一件事所花费的所所有的时间和货币，时间成本和货币成本，就之和就叫交易成本。

08:05大家都知道，我们都办嗯无论是办一家经营一家公司还是做一个项目还是哪怕是写一篇文档，我们其实都会花费我们很多的时间，包括可能货币化，最后也可以货币化的一个成本。那企业之所以存在呢，其实就是因为我们社会上有大量的事情要达成这样的交易，其实光靠一个人是不够的。

08:26啊，如果是靠点对点的一个一个的呃元素的一个人，他其实会花费大量交易成本。但是有企业或者有机构，有组织团体这样的存在，他就能够降低整个办成一件事情或者办成一个交易，整个社会的一个交易成本。但是呢，我们也深刻地意识到，就是随着企业企业的存在和组织的存在，它是为了降低社会的总总的一个交易成本。

08:48但是呢随着企业规模的扩大，我们会发现企业内部的交易成本啊，它其实它也是会上升的。嗯。拿一个热力学第二定律的话，就类似于就熵增嘛，就我们一个企业、一个组织、一个团体都会有熵。那规模越大，这个熵也会越来越大，也会越来越无序。

09:03当企业内部的交易成本超过外部的一个交易成本的时候，那可能这个企业的规模就会停止扩张，甚至可能到一定的程度，这个企业都不一定有存在这个必要。呃，这是一张一张图，我们呃称之为一个企业或者说一个组织或者一件事的一个交易成本。它我我们觉得主要是有两部分。

09:25那一部分呢，这个大家呃，我们在办一个公司或者说做一个产品，做一个新产品，或者做一个项目的时候，都会分为内外两两个部分。那外面呢，就是说我们要做好一个产品，做好一个服务，我们要获取大量的外界的有用的信息。啊，因为大家都听说过类似于像PEST，像所谓的五看三定这样的词。

09:46那这些无论是PEST还是五问三定，其实都是为了能够让外部的信，让一个企业或者说一个一个团体或者一个个人能够尽可能真实地有效地获取外部的信息来用于做一件事情。那PEST，比如说政策、政治、经济、社会，包括技术。那五看三定里面，除了PEST的话，我们可能还要看客户啊、看竞争啊，包括看自己。

10:13外部信息的获取成本其实对我们来说，我们以自己经营这家公司举例，或者经营我们企业服务为例，其实是相对比较高昂的。而且我们希望，如果外部的信息能够全面地结构化，并且及时地，其实我们对整个组织，包括对整个人才的代价都是比较高的。那获取到了足够多的

10:34信息之后，最终我们是为了完成一件事儿。或者说经营好一家公司，那对内呢就产生另外两个最大的一个交易成本。一个就是内部的一个决策成本。我们有了大量的真实的信息之后，我们要决策要不要做这件事情，要不要做这个产品，要不要提供这个服务，

10:52然后我们如何去做这个事情。那产生了决策之后，那就是执行了，如何敏捷地、高效地、正确地去做这件事情。以往呢，我在最后一

11:04趴也会跟大家分享，我们以去年的一个产品为例，如何从最开始发现市场机会，到最后go-to-market的一个完整的一个过程。我们会发现，按照以往，我们虽然已经有比较多年的经验，我们的组织、我们的人才也都算比较敏捷，但是我们要做到一个新产品能够顺利地go-to-market，度过PMF的一个阶段，依然是要花费巨大的一个交易成本。

11:27但是当今年，或者说从去年开始，越来越多的AI的工具，包括AIGC的这个冒起，特别是今年的那个ChatGPT为代表，包括类似于MidJourney，包括类似Stable Diffusion，包括各种各样的AI工具的兴起，我们会发现，我们可以让AIGC在整个组织、整个流程里面去发挥作用。

11:49这样的话，能够大量地去降低我们内和外的一个交易成本。所以我们认为，拥抱整个AIGC的话，最大的价值在于两部分。第一个就是降低外部信息的获取成本，能够让我们对整个市场更敏感。然后呢，对内我们能够降低整个内部决策

12:08和执行的成本，能够让我们的作战、让我们的执行更加敏捷。那只有这样，我们才能够让一个组织像AI一样能够持续地自我进化，而且变得越来越高效。首先跟大家分享一下，

12:20比如说如何让外部的信息获取能够对市场更敏感、对客户更敏感，让这个获取的外部信息的交易成本变得降低。这是一个冰山图啊，我相信很多人都看过啊。大家都知道，这个代表的就是海平面上的冰山，我们看到的是这个。也就是说，当我们运营一个产品的时候，我们一开始所接触到的信息、外部信息，其实一开始看到的就是冰山上的一块。

12:44其实有大量的信息呢，存在于海平面之下的。那我们举两个现实的场景，有一些隐藏的信息来自于那里。我们是做企业服务的，

12:56比如说我们有一个产品叫智能外呼。那我们在做智能外呼的时候，除了我们看整个市场之外，我们其实有很多隐藏的信息会来自于什么样的渠道呢？来自于我们客服的渠道。来自于我们的销售的一个渠道。

13:13但是呢，这些信息其实是非常散落的。因为当我们的客户或者我们的潜在客户跟我们的销售在聊的时候，在电话在聊的时候，或者在微信上聊的时候，当我们的客户在企业微信上跟我们的客服和我们的技术支持在聊的时候，其实这些信息都是散落在了这些渠道里面，

13:31很细微的一些渠道里面。可能他们的问题、他们的意见，都是在一通电话里面、在一通会话里面，其实这整个组织是看不到的。那但是这些信息又是如此的重要，我们看不到怎么办？于是呢，我们今年就做了一些事情，就拥抱AIGC，拥抱用AI的工具，让这些信息让我们能够看到。

13:53比如说刚才我说，我们的一个客户或者一个潜在客户，可能跟我们的客服，或者说跟我们的销售打了很多通电话，对吧？很多客户给我们打个电话，那这个时候我们就会试图用AI的工具，让客户的声音从冰山下面的数据变成我们业务金矿。我们会全面地用AI的工具，把我们的电话、跟客户之间的通话、跟客户之间的一些聊天信息，通过语音语义的算法引擎分析，

14:22包括跟客户的所有的交互，能够提炼出来，把里面的所有的关键词、热词，包括他所在的场景，全部提炼成词语，并且可以看到这些热词的一些变化趋势，包括它的频度，能够让我们的业务看到。而且我们能够把这些热词把这些分析按照产品以及按照场景去分析，看这些词到底是在什么产品里面被提到最多。

14:47比如说，可能是我们的外呼产品，价格怎么样啊，价格的趋势怎么样啊；比如说我们的电话线路怎么样啊，有没有说上海地区的线路啊；比如说我们的外呼是不是能够真的像人一样有温度啊，而不是像一个冷冰冰的机器啊。那我们会按照这些热词、按照趋势、按照频度、按照产品、按照场景进行分析。

15:08而且这只是第一步，分析完了之后，我们按照以往的流程，我们可能还是要去让我们的产品或者运营人员一条条点开去看。虽然可能看一个外呼这个产品，它到底这个分析趋势是怎样的，可能哪些客户碰到了、问了哪些问题。但是我们的第二步就是，我们同样利用AI，把所有的这些分析总结成洞察，并且把这些洞察总结成可、可，

15:37真的像一个助理或者像一个高级分析师一样，给你的一个洞察的报告。比如说这以外呼举例啊，提到外呼时，我们的AI产品就是说，比如说外呼这个词或者外呼这个场景、外呼这个产品，提到外呼时用户有什么期望？我们会根据这一个阶段，可能这一个月或者过去两个月或者过去两周，产生一个分析结果，然后由AI来生成一份便捷的洞察报告。

16:00比如这里就是说，哎，我们根据以上的用户原声音，我们可以总结出用户在外呼的时候的期望，是包括如下几个方面：比如说有价格的咨询，那用户关心机器人的各种各样的价格咨询、收费标准、价格报价，以及能够在什么样的价格下面的一个体验的产品功能，包括功能体验。

16:20包括人工客服怎么样，包括我们的外呼在行业上的应用。比如说这段时间关心我们外呼机器人在医学或者说金融或者教育行业的应用情况。那最后来一个总结，说综上所述，用户在这段时间外呼时主要关心价格、功能体验、人工客服和行业应用等方面。

16:38那这样的话，是整个基于AI强大的分析，我们能够让冰山下面的数据，一是能够展现出来，二是能够把冰山下面的数据不仅从很庞大的、很杂乱，凝练成一个非常好的归纳后的提纯后的结晶，可能是一个钻石啊。并且有了这样凝练之后的结晶和报告之后呢，我们就能够反哺产品。

17:00在大量的客户之中，最后能够大浪淘金之后，能够反哺我们的产品，让我们的产品变得更好，并且能够让我们产品的价值传递得更好，以及让我们的服务流程能够做得更好。所以这就是第一个案例啊。那第二个的话，我们能够大量地用AIGC，能够显著地降低我们内部的一个决策和执行的成本。

17:20让整个作战能够更加的敏捷。我印象非常深啊，就在20年的时候，就疫情刚开始的时候，我们开始用了，可能也有很多朋友也在用飞书这个产品。我们当时非常喜欢飞书这个产品，其实有两点：第一，它的整个IM的产品做得非常好；第二，我们非常喜欢飞书文档，

17:38而且呢，联动它整个视频会议啊什么的，其实让我们整个组织效率非常高。但是我们全面地拥抱飞书的文档之后呢，大家都爱上了写文档，但是呢，后面反而让我们造成一件比较痛苦的事情，是什么呢？我会发现一件叫信息，从信息缺失或者信息量不够直接跳跃到了一个信息爆炸。

18:02但我们知道，如果真的要做一个好的决策，其实信噪比和决策质量是成正比的。当如果内容过载的话，或者信息量太过大的话，信息爆炸其实反而是科学决策的一个杀手。那我再举一个场景，我相信

18:17电脑面前的或者手机面前的各位，可能会碰到这样的痛点。什么样的痛点呢？我们相信在我们的团队中、组织中，或者我们本人自己就会是这么一个角色。我们可能用了飞书，我们可能用了写微信，同时我们还用了很多类似石墨文档、WPS，很多非常棒的工具。

18:37我们有很多团队，比如说我们有产品团队我们有技术支持团队、市场营销团队、销售团队、客户团队，他们都全面地用了很好的这种文档工具，产生大量资料，可能有PRD、有技术文档、MRD、有有销售工具包、FAQ。那这些文档全部是散落在各个团队，或者甚至各个个人手上。

18:56第二个的话就是说，我们可能有一些这样的角色，比如说他可能是一位非常非常综合的一位产品经理，或者是一个非常棒的技术支持，或者是非常棒的一个销售。那最常见的苦恼是什么呢？因为他工作平时表现比较出色，或者他脑子比较灵活，于是大量的同事就会去问他问题。

19:14比如说一个产品经理或者一个客户支持，我们的一个销售就会问说，哎我们现在目前这个A产品的销售策略是怎样，政策是怎样子的？由于这位同事非常热心，或者说他是一个多面手，他说，好，我帮你去问一下，问问谁谁谁，或者说我知道在哪里，

19:31我去搜一个那个文档在哪里，我调出来给你看。那大家都知道，就当你越认真负责，你可能付出的代价就是说越多人会来问你。于是呢，你的本职工作可能是产品经理，或者说是一个项

19:47目经理，你就会被频繁地打断。那这个时候，或者说你是一个程序员，当你被频繁打断工作的时候，你即便是一个高手，你都可能无法专心工作。你可能只有在夜深人静的时候，你才能真正抽出自己的时间，来去去什么，去完成自己的一些真正想要做的核心的工作。

20:04可能是去产出产品的原型图，或者产品的文档，或者说真正安安静静的写写代码。那这个过程其实是非常痛苦的。那我们发现了这个这样的问题的话，其实一个是信息爆炸，第二个是太多。由于信息爆炸、信息过载，也由于组织组织很大，很多流程很长的时候，很这个时候，我们会发现很多优秀的同事频繁地被工作打断。

20:31那其实整个组织的效率并没有说……因为我们用了很多很好的互联网的工具和这个去提升了，反而因为这些熵增或者说一些无序的工作的产生，导致了整个组织效率并没有说像我们讲的一样就持续地去提升。那也就意味着整个组织的这个交易成本还是居高不下，啊，甚至甚至会变得越来越高。

20:53哦，于是我们就想办法如何去，因为我们找到这个问题所在，于是我们就想，我们应该通过什么样科学的办法去降低这些交易成本，让我们的组织的效率更加的提升，让我们的交易成本越来越低呢？首先我们做了第一步啊，其实刚才说就我们当时用了很多类似于Wiki啊、飞书文档啊、石墨文档啊、WPS，

21:13的确这些工具都很好。但是我们觉得这些东西必须不能散落在各个团队里面，必须它先形成一个统一的、归一化的一个一个一个一个地方。所以说我们就先自己做了一个啊，给我们自己组织啊做了一个产品，我们叫知识库。当然我们未来这个这个产品可能也会去做一定商业化。

21:32但是我们先解决自己的问题。我们会把所有的跟组织相关的，我们叫knowledge知识，可能是一份报价单，可能是一个产品资料，可能是一个销售的一个话术，啊，可能是一个技术支持，可能是一个客服产生的一个技术支持的一个很不错的文档。

21:49我们把这些都中心化地放在我们叫知识知识平台上面，啊，就按照一定的规范去去存档，按照一定的分类。那这个好处就是说，那至少我们未来所有人想要获取企业的内部的知识的时候，我都可以在从这个平台上去搜索，或者说去去获取。当然这个搜索的过程，我们就已已经，呃，包括收集，包括整理归档。

22:11包括搜索过程中，我们也融入了大量的AI的一个一个能力，至少我们能让这些文档、所有知识能够归一化，能够大家都知道我们只要从一个地方去获取就OK了。所以这是我们做的第一步。那但我们觉得这一步还不够，于是我们就做了第二步。我们全面地让AI去做了一件事情，是什么事情？

22:30刚才举了一个例子，就比如说我拿我自己举例，经常会有人来问我问题，或者我们我我们一个优秀的产品经理。那比如说七鱼海外版，呃，比如一个销售或者说一个一个潜在客户说，哎……七鱼海外版到底有哪些功能啊？有哪些亮点？我说，那以前的流程是什么呢？

22:45比如说我们那个产品经理可能是吭哧吭哧去，啊，最早是可能是他从自己的文档库或者从产品团队的一个文档库里面去，去找出那篇文档里面去，找出那个相应的知识去回答我们的销售，或者回答我们的技术支持。现在呢，刚才我们做了知识库那一点呢，他可能现在就在前一版，他就是说他去我们的知识库平台去搜索相应的说七鱼海外版，

23:08我们的知识库去告诉他，我们七鱼海外版关键的一些文档，马上就显示出来。然后他再根据关键词去搜索他要的内容。那现在我们更进一步做了什么呢？我们直接去做了一个关于这个产品小王的一个AI提升。我们用AI去训练我们所有知识，就我们的知识库里面的所有的知识，啊，就是我们的企业知识，啊，比如说可能销售知识啊、产品知识啊、技术支持的知识啊、客服的知识啊，

23:32包括我们可能各种组织的流程的知识。一方面，我们再让AI去学习这个产品小王以往的聊天过程中所有的知识，给这个产品小王做了一个AI提升。以后我们的销售、我们的技术支持来问产品小王的时候，可以去直接问那个小AI小王。AI小王啊，这是它的一个分身，它可以直接去去去回答我们，只要是我们企业内部有的知识，啊，

23:56直接AI通过学习之后凝练之后，销售回复给我们。也可能，当然也有可能是我们产品去问销售啊，那我们那个销售小小王也可以有自己的AI的一个分身来去回答，回答那个产品或者说其他同事给他的问题。我们会发现我们实践下来之后……我们会发现我们现在这个AI的小王啊，能够日常应对咨询的时间能够至少降低60%以上。

24:19而且啊，就是更进一步，在AI回答的过程中，我们还能够把AI的回答和这个AI和这个问问题的这个，比如同事或者说交互过程中的，又能够反哺我们的知识库和反哺我们的这个AI的一个知识的一个升级里面，能够让我们的知识维护的效率又再次一个提升。

24:37一下子就让我们一些原本处于焦头烂额的，比如说一个产品经理，一个技术的一个大牛，或者说我们一个销售的一个销冠，啊，或者一个技术支持的一个王牌，解决了很多他们的苦恼，让他们能够真正发挥他们一个作为一个销冠，作为一个牛逼的产品经理，作为一个牛逼的程序员，作为一个牛逼的一个技术支持或者一个一个服务人员，

24:58能够发挥他们真正的专业的一个价值，能够让他们服务客户服务得更好，能够让他们那个写代码写得更好，啊，更专心写，能够让他们去想设计产品设计得更好。好的，这就是我们在这个场景上面的一个一个很好的一个一个一个应用。我们会最终我们，哎，可以总结出这么一张图啊。

25:19一个企业对一个企业来说，知识非常非常的重要。知识除了能够沉淀之外，同样也需要内化和萃取。当融入了AI之后，我们会发现能够让这个环啊飞得越来越，我们叫飞轮也好，就飞得越来越快，能够让知识的沉淀、内化和萃取能够循环起来，而且效率越来越高。

25:39用高度凝练的一个信息啊，能够形成一个组织层面的一个默契。通过AI能够让我们，因为因为我们有再好的组织管理方式，或者说再好的流程机制，最后都会要靠人来执行。但是人其实是不可控，最不可控的因素。其实就是人，人有情绪，对吧？人有，呃，人有那个身体的一个，包括心情的一个，呃，不适，或者说这个各种各样的状况。

26:04包括我以前看过一本电影啊，其实那部电影是讲黑客的。但是呢，其实，呃，因为我自己从事计算机这个行业嘛，我知道，其实真正厉害的黑客其实不在于说他的技术有多牛逼，其实最终最牛逼的黑客，他一定利用社会工程学，就利用人性的一个弱点。

26:21所以说我们再完美的一个一个一个流程，再完美的制度，在由人和组织来执行的时候，就一定会有纰漏，或者那一定还是会让一个组织的交易成本居高不下。所以当我们发在这样的一些环节中，我们发现痛点之后，我们融入了AI之后……用产品、用工具、用AI来解决这些问题的时候，

26:38这就杜绝了那些由人去执行产生的各种不可控因素。最终让让让更好的工具、更好的AI、更好的信息化和数字化来替代我们的流程，替代我们的这个，来降低我们整个组织内部的一个交易成本。最后再跟大家分享两个，一个是在我们在我们自己的业务啊，在营销的一个产品里面，如何用AI去赋能我们整个营销的一个全链路。

27:05最后然后再举一个例子，说我们在一个产品和组织上面内化上面，如何用AI来去，呃，给给我们自己提效和降低我们的交易成本。我们刚才我们举例到，我们有一款产品叫做智能外呼。智能外呼其实，呃，真真正它的目的是帮助我们的客户去做，对用户做有效的触达，用有温度或者说有有有情绪的一个一个一个一个触点和一个方式，

27:32让潜在的消费者去回流或者说去消费。那作为这样的营销产品，其实我们会发现AIGC啊，在每一个环节都能够辅助我们做科学决策和科学解决。首先，我们一定要做营销嘛，大家都知道，我们一定要选对对的人群，因为如果选择选择人群不对的话，

27:51很有可能我们的营销成本是被浪费的。那第二的话，我们一定要有对的渠道。那这个渠道可能包含广告，包含短信，包含外呼或企业微信或者邮件，还有对的时刻，对吧？呃，举个例子，比如说我们现在正在听直播，哦，我正在讲直播，这个时候如果有一个营销电话突然，或者说一个营销短信突然打给我，

28:10那我肯定是置之不理的。那这就是一个right moment，对吧？那它就刚如果这个时刻的话，就是一个wrong的一个moment。那必须在一个对的时刻，当这些对的时刻，对，包括对的内容，我这些内容我一定要能够真正的击中我们潜在消费者的一个一个一个一个一个心灵，

28:28一个情绪，啊，让他产产生。那这里面包括活动海报、活动文案、图文，包括外呼的，或者外呼的发话术，或者是短信的一个话术。那好，总之一句话就是好的营销一定是对的学问。然后会发现我们在AIGC啊，在这四个，无论是对的人群、对的渠道、对的时刻和对的内容，都能够发挥作用。

28:47首先是对的人群，这里再做一个这个，我们做这个产品的时候，其实我们以往我们做To B的产品……我们都是说，哎，其实大家都习惯设计什么，都是一个表单，或者说一个固定的一个UI的一个设计。让我们的操作人员点点点点点点点。但是我们认为在AI，特别是像ChatGPT已经如此相对如此成熟情况下，我们认为未来很多交互。

29:10其实前阵子几个月前，其实比尔·盖茨就说过，说他经历过两个类似于iPhone时刻。第一个就是当年的那个GUI，施乐公司那个GUI，后面就产生了像Windows、像iPhone这样的非常棒的一个交互界面啊，引发了一个变革啊，计算机的变革、互联网的变革和移动互联网变革。

29:28那比尔·盖茨前几个月说，当AIGC来了之后，就ChatGPT来的时候，我们会发现新的一个UI的一个变革诞生了。所以我们在做现在做新的产品的时候……或者说改造老产品的时候，我们都会把对话融入进去。比如说如何锁定一个精准营销人群，我们都是用对话的方式。

29:46比如说我们操作人员就不是说不是说像以前一样在那个交互界面上点点点点点，而是说我们直接在一个对话框里面说，哎……我我需要，我输入说我需要一个那个生成一个人群。啊，帮我生成流失的一个混合，就是流失人群和活跃人群。这个时候我们AI就是通过对话来理解了你的语义之后，然后再去找到从你的一方库和三方人群库里面去找到合适的人群，

30:10而且用更好的一个方式来。因为以往的话，可能我点了一个按钮，然后说哎，生成一个另外一个报表。但现在的话，我们也通过对话来给你生成，说哎。根据您的数据计算，我们可以按照您的一个以下的规则生成人群啊，比如说高净高价值的客户，流失的客户，

30:26然后看你是否确认。这里的话，既既使用AI能够帮你找到AI和数据，找到对的人群，而且用一种更自然的方式，也我们也认为是最高效的方式，去帮操作人员去提升你的交互效率。

30:41我们又可以用AI在下一个阶段，肯定要生成内容嘛，我有人群之后，我再生成对的内容。那同样通过对话的方式，让让那个产品用AI来生成好的一个营销内容。比如说请告诉我人群触达方式，那我作为一个操作人员或者作为一个营销人员，我运用自自然语言的方式说，

31:00哎。我的告诉AI说我的品牌是某某某，我是叉叉叉，啊，这我我的目标人群可能是注重时尚、注重品质的年轻女生。我要提供比如说女鞋的一个款式啊，要针对高品质的人群，我们的赠送福利希望是满100减这个。那你帮我生成营销文案，或者生成电话营销话术。

31:17那这个时候，我们的AI就帮你生成，通过对话的方式帮你生成营销文案。那这个文案包括海报形式，包括图文，包括可能话术啊，通过AI的方式，通过对话的方式帮你生成。那这也是一种非常通过自然的对话的方式帮你生成，非常的高效。那我们会发现啊，通过经过统计，我们整个AIGC为营销环节会带来一个切实的效用。

31:39首先啊，人机对比的一个策略的一个准确率的一个提升。我们通过人机打标数据的对比啊，包括AI对AI人群的分析、时段的分析和运营之间重合度，我会发现，呃，提效，这个准确率能够高达75%，那以后可能这个数字会越来越高。而且通过调整

31:55提示词啊，我们可以提升到87%。那生成的内容啊，我们通过AIGC生成批量生成短信、企业微信，包括电话话术的一个内容。那需要最后生成的内容需要人类来或者就操作人员需要进行人为调整的比例分别为15%、20%，综合的调整比例25%。

32:13而且更难能可贵的是，由于有了AIGC，我们在单位时间内啊，原来我们可能是说我们比如说一个客为客户筹备618，我们出一套外呼的策略可能需要一天。但是我们现在AIGC一天或者更短的时间，半天，我们能够向更多的人群去产生三到五套更为细化的一个策略，

32:33300%甚至500%。而且在单位内容的生成时间呢。传统活动周期我们可能要提前一周，投入时间可能至少六个小时。但通过我们的AIGC生成策略，内容创建AIGC，我们只要一个小时。啊，这些都是我们通过实测的一个一个数据。

32:47而且随着AIGC的运用越来越好，工具越来越好，那这些效率提升会越来越多，那可以大量的提升我们营销人员的一个效率。所以这就是我们在一个我们自己切实的一个营销类的一个产品上，能够给我们自己，包括给我们的客户，在融入了AIGC之后，带来了一个极大的一个效率的一个提升。

33:06那第二个的话就是啊，我们以一个，呃，这这也是我前阵子写的那篇文章，一个如何拥抱AIGC，在一个企业组织内部啊，去降低我们的交易成本。就是通过一个产品从零到一的一个过程来看，AIGC能够在我们什么地方能够极大地降低我们的一个交易成本。

33:26那我们也都知道，当我们一个，我们是为什么要去做一个产品呢？我们一定是发现了一定的商业机会。发现一件商机之后，但是我们要决策去做一个产品，以及到从零到一到最后正式度过MVP，度过那个PMF的阶段，其实是一个非常漫长的一个阶段。

33:43这里面要大量的工作要去做啊，可能包括市场调研啊，做PPT啊，画原型图啊，写文案啊，宣传啊，对吧？那这里面牵涉到工作、业务、组织的方方面面。那最后可能还要做营销，还要做营销经，包括做经营的洞察。那我们最后总结了这么一张图啊，这张图大家呃也可以截图保存一下。

34:03我我这是我们的一个，这这是我们一个实测啊，这是我们一个切实自己的一个案例啊。我们自己做一个分析啊。我们呃我们去年有一款新的产品面世，我们叫企业微信客服。

34:16我们根据我们市场的洞察，包括我们很多客户给我们提的一些意见和需求，我们发现了这个商业的机会。但是呢，我们呃因为当时还没有非常火爆的AI的一个呃AIGC的这个能力也好，或者产品也好，当时我们还是用比较传统的方式。当时我们已经有自己一个，嗯，我们叫一个新的一个企业服务的一个新的一个产品，如何去从零到一去go to market的一个完整的一个我们叫SOP。

34:42这个SOP是我们总结出来一个非常行之有效的SOP，让我们的一个新的一个呃商业化的产品从零到一的成功率大大的一个提升啊。我们我今，我们今天我们呃云商业务的总经理还发了一个，呃，一个我们内部的一个，我们叫眼界大开的一个小小作文啊，他他感叹了一下说，哎。

34:59我们过往一年云商，我们大概有三十多个新产品，可能有包括第三方的产品，可能有有有有看到就那么三四个机会。但最终我们走完SOP之后，我们会发现，哎，其中有十四个可能没有那么成功。啊，即便在我们有非常好的一个SOP的情况下，我们。

35:17那这个SOP怎样呢？主要是分为三个大的阶段。那第一个就是我们发现机会之后，首先我们还是要去做市场需求调研。那这里面包含了目标市场的分析，包含了商业价值的分析，也包含了竞争优势的分析，包括客户需求的一个分析。也就是刚才在前面我跟大家看到说，我们要从市场上获取大量的有效的正确的信息。

35:38我们可能要去做PEST的分析，我们可能要去做SWOT的分析，我们可能要做五看三定，对吧？看市场，看趋势，看客户，看竞争对手，看自己。以往其实这个时间是花费非常非常巨大的，因为我们要做很有效的话，我们要去做客户调研，去做市场桌面的调研，

35:56去做分析，包括甚至要去花钱去买很多调研报告。所花费的时间成本，包括我们也要采用更最优秀的可能市场人员、销售人员，包括产品经理去做这样的分析，其实花费的时间成本和人员成本是非常高啊，更多的主要是时间成本。当我们做了一个市场调研、需求调研分析之后，我们就进入说，哎，我们去做决策，说，哎，觉得这个市场空间是OK的。

36:21是，呃，可能客户潜在客户可能是买单的。那这个时候我们去做验证了，我们先去做MVP验证。因为有了市场需求调研形成结论说我们可以去做，应该可以去尝试做这个事情之后，我们也要有节奏去，我们先做产品价值的验证。那产品价值验证也就是MVP，就是呃最小可行性产品。

36:40那我们要做一个真正可用的一个产品出来，那就MVP。那MVP呢，我们也要做一个完整的SOP的一个流程。首先我们要做需求的一个MVP的一个需求设计，毕竟是要做出一个可用的产品来，虽然它是个最小可用化的一个产品，也要经过一个SOP，因为只有标准化的流程。

36:56才能够真正在流程上降低我们整个决策和执行的一个风险。这是我们过往五六年甚至七八年血泪的一个教训。那我们要在设计阶段要做精良的设计。做好了需求设计之后，我们要去做产品的原型设计，这里面有设计师的加入，产品经理的加入，甚至也要有一定的销售人员的一个加入。

37:18有了设计之后，我们要进入技术的预研和架构的阶段。那必须得有个好的前期的架构设计，才能够支撑后面如果验证通过之后，规模化上线的时候，真正产品上线的这一个。那这里面也要花费大量的时间。那产品设计好之后。我们还需要需要去挑选种子客户，对吧？

37:38因为最终这个产品是要卖给客户的，我们不能说空中楼阁，对吧？我们必须要有种子客户去跟我们共创，或者说去验证。那要种子客户的选择沟通。那沟通完之后，发现，哎，有一定的种子客户还是愿意买单的，因为前期就是来自于客户的声音嘛。我们就要进入产品的研发，产品的测试。

37:58啊，产品测试有了产品之后，我们最终要跟客户还是要成交的嘛。那前期我们可能就要有产品合同的编写啊，包括商务的一些谈判工作。啊，最终我们可能成交了五到十个种子客户。OK，觉得可能还不错，那我们就要进入下一个阶段，就是产品市场契合的一个验证PMF。

38:16啊，那这个时候就是要为真正的规模化销售或者规模化的上线做更完整的一个验证了。那这里的流程可能就更长了。里面就包含了产品文档、产品宣讲、种子客户，不，更大规模的种子客户的销售，包括销售策略策略的制定、价格策略的制定，要包括商品和产品流程、销售工具包、产品是。

38:37那这些流程其实都是必不可少的。如果缺失了这些流程和制作的好，我们会发现后面的风险就会大为降低。因为以往我们最大的一个痛点就是什么？当我们可能一个一个，我相信可能手机前面、电脑面前的各位可能都会碰到这样的问题。可能以往我们自己踩过巨大一个叫，比如说产品经理，我们通过聊了几个客户，感觉发现了一个巨大的商业机会，

39:02我们就很兴奋地跟我们的销售团队说了，啊，甚至我们就吭哧吭哧去做了一个原型产品出来，就马上撒撒开膀子，希望销售团队马上去卖，而且保证一定是大卖的。那销售团队呢也会觉得说，哎，这个感觉不错，的确也有很多客户提出这样的需求。结果呢，现实往往是会被打脸，可能卖不动。

39:24因为很有可能是各种环节缺失。可能是商务策略缺失，可能产品文档不够，可能是这个产品bug比较多，对吧？可能价格不太不太对，就是这个有有点想当然，对吧？各种坑。所以后来我们总结了这个，但是我们依然会发现，如果我们去年一个比较成功的企业微信客服这么一个产品，

39:44从零到一的整个交易成本长达852人天。那当然每个环节都会消耗，包括我们可能为为这个事情去做决策去开会，都要消耗我们的交易成本。后来。特别是今年，我们发现，哎，我们把很多AI的工具，AI的AIGC吧，就融入到我们的各个环节中。

40:05比如说融入到我们的目标市场分析，特别是用到要产品化文档，或者说文案类工作，或者说调研类工作的时候，AI能够大幅降低我们的交易成本。啊，至少能短的能够降，呃，降低20%的一个一个一个成本，或者说提升20%的效率。那夸张的话，比如说编写产品文档，在PMF阶段，我们甚至能够提升70%的一个效率。

40:28因为写文档，包括我们刚才说了，比如我们在最后我们到营销的时候，生成销售工具包，写PPT，写招标，呃，招投标文件的时候，我们用用用各种各样的，比如说GPT啊，或者用Notion啊，或者各种各样的工具的时候，大量地节省我们我们我们时间。

40:44包括写代码的时候，比如说我们用Copilot，我们用Cursor，包括我们自己内部网易内部有大量的一个各种各样的AI工具。我发现写代码的时间也大幅地一个一个缩短，而且代码质量会越来越高。包括我们可以用各种各样的AI的工具，Copilot，包括去做写编写那个单元测试的一个用例。

41:01我我我们会发现，整个整整个整个各个环节，一沙聚沙成塔，对吧？会百汇入海的话，我会发现，我们整个流程从零到一的过程中，我们有效地降低了20%多的一个交易成本。人天数降，从从原来的852天，我们测算能够降低到600多、670多天。

41:22而且随着工具的越来越成熟，AI的能力越来越的这个，包括我们自己正在做的，刚才我们也说的，像那种AI替身啊，像这种呃知识库啊，包括这种客户之声那种。那刚才说的客户之声，原来我们去一个个的去回访客户，或者这个去去调研客户，对吧？

41:41当我们用AI工具之后，有这种VOC这样的工具之后，我可能就从原始的电话录音里面，瞬间就提炼出有大概有多多少客户，他对我们潜在的某个需求产生多大的兴趣。那这就可能就是一个目标市场的一个分析，可能一部分就出来。那很多时间就这么节省掉。

42:01比如说商业价值、竞争优势的分析，我们去分析啊，文案或者什么，那可能都是通过AI，通过GPT也好，或者通过别的各种工具也好，瞬间就从万字，可能甚至从一本书，直接给你凝练成非常有用的、非常有效的关键关键的内容，可能几点的总结。

42:18包括跟客户的沟通，产品的研发。我们会发现整个企业，如果我们时至今日把今天我们再去研发一个像企业微信客服这样的产品的时候，从零到一的时候，最后如果它能够度过PMF阶段，我们会大大提效。而且我会知道，这个不仅是效率的一个提升啊，其实更难能可贵的是什么呢？

42:39很有可能就像刚才说的，我们的云上总经理最近总结说，我们去年到今年，我们可能本来有可能有33个idea或者40个idea，最终可能有超过一半以上，可能是过不了MVP阶段或者过不了PMF阶段。但是以往如果一个我们会发现，如果一个产品过不了PMF阶段最终我们要忍痛说我们不应该再继续投入的时候，

43:01但是我们可能852天已经花出去了。这个其实是有大量的机会成本已经发生了。其实大家都知道，其实最大的成本不在于这852天，而是这852天所代表的机会成本。当我们把这个机会成本降低到600多天，甚至500多天的时候，即便错了，我们也更快地知道这个新的产品不行。

43:22那么我们节省了大量的机会成本，我们就可以把更多的时间，更有价值的时间去放在更有可能成功的0到1的产品，或者说更有可能，呃，就运作更良好的成熟的产品上面。所以我们认为交易成本的降低有两层的含义。第一个是说，我们原本做这一件事，做一个项目或者做一个产品，经营一个事情，我们可能要花一年或者花半年。

43:45但是第二，有了AI之后，我们能够降低了20%甚至30%。但更可观的是，我降低的这个是省出来的20%、30%时间，我降低的机会成本更为巨大。未来带来的收益降，或者说减少的风险和带来的收益更为可观。所以这也是我们认为AIGC能够在我们整个企业的经营组织过程中，更大的一个一个一个好处。

44:14最后也是送，呃，手机前面和屏幕前面的各位朋友几句话。我认为如果我们曾经错过数字化，就像微软曾经错过了移动互联网，但是就千万不要错过AIGC。那微软就像微软公司一样，它因为拥抱住了云计算，拥抱住了AI，它的股价又是一飞冲天，对吧？

44:36那数字化它是一个伴随性的，它能够让我们一个组织能够更有序地去去运作，啊，更有效，能够看清楚，能够运作得更良好。但是我们认为AIGC所代表的智能化，它是个引领，啊。首先我们也不希望，更更更重要的是我们不能掉队。当我们的竞品公司，当我们的，呃，我们的我们的我们的上下游，我们的服务商，我们的客户都在智能化的时候，

45:01我们更要更先一步去做智能化，去拥抱AIGC。而且从原来的我们说在很多地方去加AI的话，我们应该要去更可能地让我们的组织，让我们的业务，让我们的产品，让我们的人才能够去用AI去做乘法。而且有一句话，我我最近，呃，自从今年以来我特别地相信啊，我们认为所有的业务流都值得用AI去重新做一遍。

45:29所有的效益都值得被AIGC去放大一点啊。最后的话就是希望我们自己啊，我们网易，包括网易智企，也希望屏幕前的各位，大家都能够趁着AI的一个东风，能够开启倍速的一个进化。好，谢谢大家。

47:00有一个，嗯，应该说是我们非常早期就开始做的一件事情，所以说包括给我们整个网易公司其实都比较，嗯，觉得比较比较比较印象非常深刻的一件事情。嗯，这个事情是发生在我我们网易集团有一个产品叫严选嘛，它它是主要是做平台零售的。对，那个，以往做做零售做电商的话，它其实有一个环节就是消耗时间蛮长的，就比如说我们，呃，举个例子，

47:29我们有一瓶水，对吧？它可能是个新产品。那新产品这个水的话，我可能要去设计它的，从一开始的时候，我就可能就是要去设计它的，呃，未来的包装是什么，我可能它的素材是什么。但以往的话，其实是都是靠专业的设计团队去绞尽脑汁地去想这个产品的卖点、创意，这个再产生这个产品的一个原型图。

47:52那这个原型图都是高保真的原型图。那这个其实花费的时间是蛮长的，花费时间蛮长。那后来，特别是今年，今年应该是那个ChatGPT刚出来没多久，但是Midjourney其实去年就出来了。那个严选的设计团队就率先去拥抱了AIGC。

48:08就是，一，他们用那个ChatGPT去脑做脑暴，去做比如说我要新开发一瓶水，这瓶水它的卖点，如果它卖点可能就是冰川来自于，呃，青海高原的巴拉巴拉巴拉。那根据这么一个些特特特质去做脑暴，去做那个产品定位的或者设计方案的脑暴，说我要去最终设计出一款什么样的产品。

48:31就类似于做游戏一样，做设定世界观一样。原本可能要大家开会脑暴，然后去描写文案，还要去润色。那后来用了GPT之后，其实很快就形成了很多版的设计的文稿，最终确定下来用哪一个。他们再用Midjourney去，原本都是要设计师去画嘛。

48:48用PS啊用什么去画，但后来用Midjourney，因为那个时候还没有决定说一定要去生产这款产品。所以如果说这个产品已经生产出来，最后是要去去售卖去做营销，那个时候你肯定要去花费很多时间去设计嘛。但是这个还处于一个研，我们叫商业调研的时候，其实如果去花费很大代价去去设计它，其实代价是很高昂的。

49:10那他们就用了Midjourney去快速根据一开始脑暴出来的产品定位这个，然后就出了很多原型图，说这瓶水是怎样的包装或者什么。那就很形象，就相当于我们做软件一样，就很快就形成了MVP。所以这个这个就是说从原来可能做这个事情要好两周的时间一下子就缩短到了几天就完成了，而且质量非常高。

49:31所以这个体感就非常明显。这是一个案例。第二个案例的话，也是发生在严选，但是，呃，适用在所有的类似于做零售和这个，比如说严选也卖衣服，卖卖这样的话，平台服饰或者卖鞋，对吧？那一定会离不开，你要有模特，要模特穿着，对吧？

49:50要要要摄影，对吧？以前都是什么，我们花可能一两千块钱，我们去请模特之后，然后再请摄影师，专门的摄影师团队，然后就穿着衣服拍。对，但是这个一个是请模特要花钱，第二个是那个拍摄时间成本也花费代价，我们都叫交易成本，交易成本都挺高的。

50:08可能综合综合下来，可能一张照片可能多少多少钱，可能几百甚至上千。而且它可能也，我们挑选的模特也是比较有限的。后来我们做什么，就用Midjourney或者是用这种AI绘图的工具，我们就没有用真人模特了，我们就直接用AI的模特，然后用衣服，然后它就直接就生成了。

50:28这样的话。一个是时间大幅缩短。原来可能拍这个东西，我们可能还要下雨天还不能拍，因为可能要街景啊，什么下雨天不能拍。那随时随地就可以生成了，而且也不用请摄影师了，只只有生成。第二的话就是模特甚至可以无限量的去换模特换头，而且成本非常低，而且没有版权成本。

50:46这个AI生成的这个这个这个这个图片什么，而且你可以大量的生成图片。所以这这也是非常让我们自己印象非常深刻的一个案例。嗯，真的是能够节省大量的，无论是金钱还是时间成本。对，而且而且这样设计的，对对对。所以这样的事情其实很多公司很多团队都能用，包括我也看到很多业界，比如说那些Amazon的那些卖家，

51:10海外的卖家，包括电商卖家，现在都已经在大量的拥抱AI，用Midjourney啊，或者用各种工具去生成这种产品素材，就上架商品，啊，甚至可以快速替换。是，对，

52:14我说两个场景啊，大家可能嗯，就说的具体一点，大家可能会比较有体感，都是在于类似于整个市场调研或者那个。有一篇文章，甚至大家如果去百度去Google都能搜到，文章大意大概是这样的。我们以往说，假设假设我是对一个行业完全不懂，那如何我如何从一个往行业的门外汉到进入这个行业，

52:35甚至成为这个行业的一个比较懂的一个人呢？那以往就是说，呃，可能是我一定要找到这个行业的很多专家，我要去从他们那去学，找到这个行业的很多关键词或者什么，去找到这个行业的很多书，我去看。看完了书之后，去找到一些行业的里面的，比如说五个十个专家，我就跟他们交朋友了。

52:53去通过我从书面学来的知识去跟他们聊，去请教。最后呢，我要根据这个行业，我要再去做一些项目，做一些事，这样的话才能够从一个完全不懂这个行业，成为一个。那我们在做一个市场调研的时候，其实一样的，通常我们都会碰到一个新的场景，或者因为看到一个新的商业机会的时候，

53:12可能是一个我们以前没有碰到过的一个场景，或者以前没有接触过的一个行业。那么摆在最前面的命题是说，那首先我一定要了解这个场景，或者了解这个行业，我才能够得到靠谱的信息，才能够去做决策，我到底要不要去做这个事情。那跟刚才那个场景一样，我如何变成这个行业里面比较略懂皮毛的人嘛。

53:31那以往可能你要成为进入这个行业的人，可能要花很多时间嘛，看书啊。那现在的话，比如说怎么用AI呢？我们会发现用AI能够快速的，你比如说打开ChatGPT，你就问说某某行业，比如说可能是说教育，在线教育行业，举个例子啊，在线教育行业的50个关键词是什么？

53:50你直接问他，他可能直接给吐给你，甚至你可以多问几遍，他给你吐给你非常精准的50个关键词，可能是什么什么课程内容啊，可能什么巴拉巴拉就。好，你根据这50个关键词，你再继续问他说，那根据这些关键词，我要了解这个行业。你能不能推荐我几本书和比较非常著名的，可能是论文，可能是文章，他也可以给你很快的推荐给你。

54:13有了文章之后，又当你看书看这个，你可能要花很多时间，你喂给AI，可能不一定是GPT啊，可能是通过一些通过GPT做出来的一些AI的产品，说我扔给你一本书或者扔给你一个长文档，你给我提炼要点，可能是一页纸或者几页纸，你迅速把这本书或者这篇资料或者这篇论文的要点给到你，你马上就会很短的时间，至少至少略懂皮毛了吧。

54:38那或者说进了这个这个这个行业。所以说原本你可能要要要去找专家去看书，要花很多时间，现在可能一两天，三五天，可能就完成了。你至少那你你有有了这个行业的一些框架的知识。你再去看说，哎，这个行，你也可以问，这个行业里面有没有玩家，什么样的玩家，供应链，它这个产业的供应链上下游是关系怎么样子的。

55:00它AI。包括搜索引擎都可以，现在都可以很很快速的告诉你。那这个话其实都能够节省大家时间。这这是这这就是一一个非常典型的一个一个场景去做。对，场景。

55:10那第二个。刚才其实我也有介绍到，我们在做做调研的话，你要跟客户聊，或者跟潜在客户聊，你才能够看，说客，潜在的或者种子，未来的种子客户有没有可能buy in这件事情，或者买单这件事情。

55:23当然了，一定是需要去深聊的，这是必不可少的。但是呢，可以做一个前提条件。因为是什么，当我们发现一个商业机会的时候，你肯定是之前已经接触到一些信息了，肯定已经是有一些你的一些潜在的客户，可能通过你的客服渠道，可能通过你的销售，已经多多少少说了一些这样的事情。

55:42只不过呢，这些信息都已经被过滤过，可能只是一个关键词说，哎，从销售那过来说，说，或者从客服或者技术支持那过来说，已经是说我们客服需要一个东西叫什么企微客服，或者说叫什么知识库，已经被大幅的简化成一个关键词了。那这个信息肯定就不够了。

56:00肯定肯定光是一个关键词。不过你你你你要么就自己去听那个客户跟客户的录音，或者说去去或者说你再去打电话回访那个客户。但其实客户跟我们的销售跟我们的技术支持跟我们的客服其实早就已经有互动了，可能是在微信上，可能是在电话。那有了AI之后，你直接让AI去帮你把那通电话，然后那几百通或者几十通电话，直接去让他们去去去去读懂它，

56:26去提炼出来。告诉你说，啊，客户不仅是企微客服这一个关键词，他可能是关心什么什么巴拉巴拉巴拉，一二三四五六七八，可能有五个客户关心这三个点，可能都是归属于企微客服。可能有另外八个客户关心巴拉巴拉巴拉，那这个也能大量节省时间。

56:46当然这你在其中觉得，根据你的市场分析你再结合说，哎。可能有哪，其中有哪三个客户可以去深聊的，那你再去回访去深聊。但前面大量工作，用AI已经帮你大幅节省时间。就举这两个场景，应该算是我们自己非常有体感。对，

58:06然后我再举两个类似的场景啊，其实我们自己也是一开始是切肤之痛的，因为我们做自己做企业服务嘛。那企业服务的时候就存在一定会存在我们跟市场上的一些友商，包括包括跟客户的一些博弈。那那么我们一定会存在一些比如说丢单的情况，有客户最终没有选择我们，对吧？

58:25对于公司的管理层来说，或者说这个团队的负责人来说，或者这个产品，他一定是很想知道我为什么丢单，有哪些原因，对吧？我们以往的做法是什么呢？我们知道有不少客户丢单了，我们可能就好，那我们就因为丢单的过程中发生在我们的销售团队，可能是电话销售、线上销售或者说KA销售，

58:43我们就拉起那个销售团队长说，哎。我们去复盘，近近两个月哪些客户去丢单了。丢单的原因，可能那个时候也要去回访，也要去根据以往经验去靠人肉去去分析，最后做做总结报告。那这里面也会带来两个问题，第一个话其实是增加了我们销售团队的工作量，很大的增加他们工作量。

59:02第二个的话就是说，他们去整理，他们去回访，传弄回来的信息也未必非常的凝练和有效。甚至有有些很多客户可能联系不上。有了AI之后，嗯，同样嘛，就是因为就跟刚才那个我说那客户支撑一样的。我只要通过AI把以往的记录，那过往两个月或三个月记录，咵全部分析一遍，那有些丢单的，我通过AI就可以总结出来说，

59:25为什么丢单，哪些原因。这样的话其实能够大量释放我们销售团队的，因为做这个事情带来的一个成本。包括，了解。呃，包括，对，包括我们可能潜在的过程中，我们的客，呃。比如说我们的客户，呃，那有时候在C端，我们在消费品上可能会更更更明显。

59:45消费品的话，有很多消费者，他有时候可能会投诉你，因为产品问题，也有可能是因为赞美你，因为产品好用。但是呢，这些声音都是散落在各种渠道，可能是社交媒体，可能散落在你的客户渠道，甚至跟你的销售或者你的售前或者你的导购在聊天的过程中。

1:00:03但是其实真正作为一个优秀的品牌，其实是非常希望能够发现更多的客户的声音的。但又不可能说我组织所有的销售或者客户团队，天天给我盯着记录这些事情。那现在有了AI之后，又可以做质检，又可以在这些海量的客户的声音里面去提炼出真正对产品有用的。

1:00:22比如说，可能是消费者真的对我们这个产品的包装不满意，觉得这个太红了，啊，应该是蓝一点什么什么，或者说价格怎么样；也有可能是很满意，说啊这个口感非常好，这样好在哪里？那不仅是好，因为很有可能经过客户团队或者经过销售团队的凝练。

1:00:39变成说这个产品叫口感好。那为什么口感好？它其实是需要展开的，对吧？它可能是入口比较滑或者比较冰凉。那这个其实都可以通过更有效的AI的手段，去更完整地展现在决策方、产品方、运营方、决策方的一个面前。

1:01:53我觉得两方面都有。第一个呢就是，啊，一开始我们这个状况其实跟所有的团队可能都是类似的，都是老板从我们丁总开始，比如到包括到我，包括到可能我下面的高管们，都觉得这个东西很好，应该非常能够很好地提升我们效率，就让大家去用，赶紧用。

1:02:12因为包括我们自己也在用啊，天天上推特。那个时候那段时间我天天刷推特，刷到很晚，或者第二天很早起来去刷推特，看看有没有新的东西出来，让团队去用，或者自己去用。但是呢，一开始的确会有团队不太接受的。嗯。

1:02:26我觉得那个时候可能是有两个方面可能会阻碍大家。第一个呢是大家可能一开始会有些抵触心理，说这个东西会不会来替换我的工作，大家一定会有这样的想法。比如说设计师，他说，哎呀，是不是以后都不用我做图了？啊，程序员说，以后是不是产品经理就可以写代码，都不需要我了，我是不是失业了？

1:02:44所以一旦有这样的一个焦虑的话，它天然就会有一些抵触心理。那这是第一个阻碍。第二个阻碍就是说，的确一开始会没有那么好用。因为现在大部分都是通用式的大模型。那通用式的大模型，

1:03:01特别是用在垂直的一些领域的话，如果你不是很精通它，或者说我们现在有个术语叫炼丹嘛，如果你不是很会炼丹的话，你可能炼出来就很普通的东西，甚至可能是药渣，对吧？那就没有用。所以一开始我们也有这样的阻碍的。但是后来我们是怎么跨过这两个阻碍的，跟大家分享一下。

1:03:20那第一个呢就是说，一开始很容易嘛，可能B端你必须得用，甚至我们说，哎，我以后我们还要考试啊，或者什么之类。第

1:03:29一个障碍其实很容易跨过去。你只要真的去用，很容易。特别是我刚才举了严选的设计师的团队嘛，当他们用Midjourney啊，包括用Stable Diffusion，包括我们游戏团队用Stable Diffusion，就发现这个东西真的很香。

1:03:43真的很香，就是说它能够真的帮团队产出更大的业绩。哎。然后让领导也好，或者让他的合作方觉得，哇，你们效率真高啊，你们出的东西比以前质量好多了，真的能够帮到他。所以第一个阻碍就是从一开始有点抵触，后来包括程序员，

1:04:00最终会发现不会替代他的工作的。因为程序员，我们以程序员举例啊，程序员写代码，其实写的时候，其实更多的是帮你提效，帮你补完，帮你检查，它不是替代你。甚至说有些东西你不会，你问它之后，它会提示你，让你变得更会了。所以它都是在帮助你。

1:04:20比如无论是用Copilot也好，包括我们自己开发的一些代码的工具，用GPT，用OpenAI的接口。然后最后发现，程序员都会发现，啊，这个东西好香啊，都会觉得应该用它，就都会让自己工作提效，让自己变得更有价值。所以我觉得，替代所谓的焦虑，最后替代工作的，或者说打败你的一定不是AI，而是另外一个很擅长用AI的人，

1:04:44他可能会把你给打败了。所以第一个障碍其实我们很容易就跨过去了。因为大家一旦用上，逼着大家用上之后，发现，哎，最后最后的感觉都是真香，对吧？所以第二个障碍的话，就是怎么才能用得好。那怎么才能用得好的话，其实要靠两个东西。

1:04:58其实因为还好我们是互联网公司，所以互联网最早的一个最强的精神就是分享的一个精神嘛。所以说我们是很，包括我们对每个员工本身、以往每个季度的考核，都会有学习和分享这两个这么一个核心的部分。所以说我们会让大家用AI的话，你必须得写内容分享。

1:05:18比如说我一个程序员，我用Copilot，不仅是怎么用，而且怎么用好。啊，我我用了，包括我是一个设计师，我用MJ，我们用这个，我是怎么用得更好的，用了什么样的咒语，我们叫咒语，或者说炼丹方法，去团队内，包括公司内分享。因为这个对你是有未来的晋升也好，这个其实都有帮助。

1:05:41组织会设置这样的体系和制度，是保证一开始是促使、敦促，第二个最后是激励大家去做分享。分享得越多，大家去学。包括我们也会去外面去搜寻业界做得很好的一些人，可能是国外的、国内的一些人的一些文章也好、课程也好，包括一些大牛的课程也好。

1:06:01包括我们会去尽可能去搜罗很好的工具。因为最好的可能还不光是课程，可能是已经变成产品化的东西，比如说可能ChatPDF，类似ChatPDF啊，什么各种Notion啊，各种，让大家用。而且有公司来负责给大家采买，让大家用。然后逐渐逐渐的，当然这个过程不是一蹴而就的，是逐渐逐渐地开始用得越来越好。

1:06:23大概是这么一个过程，都需要个过程。对。

1:06:29用起来之后，你就会发现说，真真的挺香的。对

1:06:36我我举个例子啊，

1:06:40对，我自己比较香的。因为我自己本人还是，呃，我还是杭州市政协委员。做政协委员经常要给写提案嘛，或者说我现在写提案，写报告，

1:06:50写学习，我都是用GPT。你这

1:06:55我主题肯定还是我自己定的，核心内容是我自己定的。我会让GPT来帮我润色，帮我出框架结构，这个就节约我的时间。但是idea啊，这个还是最终的把关。是我自己自己这个，

1:08:24呃，其实啊，现在的很多AI工具已经做得越来越好，让大家使用的门槛越来越低了。我们举两个例子啊，比如说我们都拿画图来说好了，一个是开源的Stable Diffusion，一个是闭源的Midjourney。

1:08:39选这两种都可以，只是代价有所不同。那个Stable Diffusion虽然好处就是开源，开源之后呢，而且如果你只是个人用，比如说或者说我只是一个电商的卖家，对吧？我只开个网店，但是我要很多素材，我要去做图，巴拉巴拉。

1:08:57那你可能用Stable Diffusion，其实你花费的代价，硬件成本其实蛮低的。你只要有一个比较好的一个90显卡，你弄个比较好的笔记本，你就可以跑了。但是呢，你可能要花费的一个代价，其实是一个是学习成本，因为它毕竟是个开源的东西。

1:09:12而且呢，如果是一个纯的开源的话，它是达不到你的效果的。你需要去网上去搜一些课程也好，或者说资料也好。可能啊，我觉得混沌学园可能就有这样的课程，去告诉你如何去炼丹。比如说再用一些别的开源的模型，比如LoRA或者什么的，它来进来之后去炼，做属于自己的炼丹炉。

1:09:33硬件其实还好，你用一台台式机也好，或者性能比较好的、显卡比较好的笔记本都可以，都可以跑。那这样的话，适合个人的一个，或者是一个很小的一个团队，都都OK。啊。那你还有个另一种选择，用MJ。因为MJ虽然是闭源的，但是它的功能的确非常强大。

1:09:51如果你用得好的话，其实也是非常，非常。它的费用的话，每个月大概可能是最便宜的十美金一个月，贵一点的话可能十六美金。对对，然后它的功能越来越强大，甚至它最新发布的那些功能说你可以根据一张图，它可以帮你延展，无限延展，甚至未来可以。

1:10:08而且而且而且，业界就是无论国内还是国外，都有很多公司团队利用Stable Diffusion去做了很多，就帮你搭了一个炼丹房。我知道类似于国内也有啊这样的公司。你你举个例子，我们网易公司内部有一个内部的一个产品，或者说工具平台，它做了个什么事情呢？

1:10:30它这次也是我们内部，算是我们整个网易AIGC用的最好的一个工具吧，它就是用Stable Diffusion。然后去搭了一个炼丹的一个平台，然后它结合了市面上很多很多很好的一些，呃，那个那个那个模型。当然，因为我们是给公司内部用嘛，所以我们也比较有资源，所以用了很多那个很好的一个卡，在云计算的资源，

1:10:55搭了这么个平台，提供给比如说很多游戏的工作室，比如说第五人格、阴阳师、大话西游，对吧？游界去生成，利用这个平台去生成自己要的，可能是游戏的原画、游戏的宣传图、游戏的各种各种各种，呃，美术的。那这个平台的话，我们网易三万的员工，已经有超过，呃，将近将近一万的员工都在使用这个平台，每天都在在这个平台上去。

1:11:20那它的底层其实说白了很简单，它就是用Stable Diffusion，然后搭了一个硬件的，呃，利用很多硬件去搭了一个平台。当然，它上面搭了一个很好的一个一个平台，就做了很多开发和这个工作。因为我们我们我们体量比较大嘛，我们的应用场景也足够多，让让很多团队可以去炼自己的丹。

1:11:38那这个的话就适合大一点的公司。你可以，呃，其实也不用大一点的公司，你只要是，也不需，呃。因为我对这个团队蛮熟的，他们其实搭这个平台的时候，耗费的成本就是除了硬件资源的确耗费比较多，因为它面向的用户比较多，我们内部员工有时候一万多人，都在用的话，那其实硬件成本比较高。

1:11:55但是它搭这个平台所耗费的程序员和产品经理和设计师其实是不多的，一个很精干的一个团队就搭出这么一个平台。但是未来产生的这个威力是非常大。对，所以两种方式都可以，一种是采取Stable Diffusion这样的开源软件，然后去，呃，

1:12:12去去利用自己个人电脑或者这个去搭，你也不用云，不一定要用云计算、云服务，你可能自己用个台式机，用个笔记本就可以搭，去自己个人去学一些网上的课程。去知道该怎么用什么LoRA、什么这样的模型去调整、调参，去，哎，甚至可能调出你自己的店铺的风格，

1:12:29可能我的店铺就是喜庆风格，对吧？或者中国风，或者都是什么什么风格。那这样一旦这个模型成立的话，那以后你去做各种你的营销素材、产品素材的成本急剧降低。或者你用Midjourney这样的成型的AI绘图产品，对吧？付付一定的云服务的费用。

1:12:47啊，除了MJ，其实，呃，无论是国外还是国内，都有大在都在陆续地推出这种AI绘图。我今天下午跟那个跟百度的一个，就是文心一言的团队在在聊嘛，他们也是在不停在进步。他们的那个，呃，应该叫文心一格，啊，文心一言是文字类的，文心一格是图片类的，他们在文生图上面其实也做得越来越强。

1:13:09那未来的话，我相信也有很多，呃，公司、创业团队，或者说会基于文心一格去类似于像Stable Diffusion一样去创创，去包装出很好的，用作于什么什么制图的或者文生图的这种可用性更好的那些云服务。给给给广大的创业团队或者说公司来使用。

1:13:28我觉得很多现在越来越，而且做得越来越好。

1:13:40对，用Midjourney好处就是你可以马上就体体验到

1:13:44一秒，

1:14:23就是，更多的真的是像炼丹师一样在那炼丹，调各种参数，炼，去

1:14:34对，就调。现在这个东西也有点玄玄玄学的边缘。

1:15:13样子的。我觉得，呃，真正降低决策的一个方，呃，一个一个一个很核心的一个武器，一定是好的流程。AI这里面的作用就是说让这个流程变得更加的高效。举个例子，我们刚才其实已经摆了一个我们一个新的产品从零到一的一个流程，其中其实里面有一个环节我没展现出来，

1:15:31我们其中有个决策流程。就根据我们各种市场调研之后，我们有一个创新的一个小组，啊，可能是两个人，可能三个人，里面肯定有个产品经理，或者说有一个销售，或者说有一个CSM，他们会组成这个小组，根据前期的各种信息，然后去提供，弄出足够多的叫资料或者决策的，

1:15:52提供决策的一个信息。给到我们叫决策团队去进行决策。这这是一个必不可少的一个一个一个流程。所以说我觉得最重要的一定是这个东西。那AI在里面起到的一个作用，就是说让让这个信息变得更快速地得到、更准确地得到，以及更充分地得到，

1:16:11以及更，怎么说呢，叫更规范地展现。什么叫更规范地展现呢？因为我们如果我们是一个工程师，计算机工程师的话，我们会知道有个东西很重要，叫代码规范。代码规范的重要性，它是在于说我，因为我所有的代码不仅是我自己写、自己看，我可能未来可能是团队的协作成员要跟我一起来维护。

1:16:34所以说如果代码规一旦规范之后，其实它的可阅读性、可维护性是大大提升了。那其实任何一个文档，任何一个所谓的流程，它其实规范同样重要，它会大幅地降低所谓的决策成本。当我们看一个文档的时候，如果它的都是完全按照规范来说，可能它的几要素，它的目录都是说前情提要，

1:16:57它的什么竞争优势，巴拉巴拉，市场规模来说，那给决策者的这个信息输入格式化之后，我们叫结构化之后，那就非常高效。这个非常重要。一旦结构化之后，AI就能发挥更大的作用。就AI非常擅长在结构化，本身就很结构化、规范上的东西基础之上，给你快速生成更准确的内容。

1:17:18你甚至可能就能给它一段原始素材，它给它一个规范，它生成，马上就能够生成非常规范。决策团队的就是按照以往的习惯的话，就很快地就可以，这个可能包括提问题啊或者什么的话，其实都能够很规范。所以说我们在决策的时候，其实AI提到的、提供的一个帮助就是说，哦，但最核心关键的还是那个流程很重要，

1:17:38那个流程和规范很重要。AI在里面的话，让这个流程变得更高效，让那个规范执行得更更准确。对，因为人去执行规范，难免还是会犯点错误。有时候我们我们以前会发现说，诶，怎么有人说漏写了那一段，或者漏写了目目录的某一个，那就会说你那个为什么没写，

1:17:56你给我补上去。那其实就浪费了大家时间，这个交易成本就拉长了。当你用AI或者这个时候，它是不会犯错的，它一定会给你补上那一段。

1:18:08很细节。是，其实很重要，非常好。

1:19:07我还没写。应该应该也快了。其实二我主要是想，呃，是这样的，我在写一的时候其实已经有部分谈到说，当AIGC如此爆发的话，其实带来一定会带来一种变革，对于组织和人才的一个变革。我们对组织的形式和对人才的要求是会变化的。

1:19:26为什么会这么说呢？其实我还是会回到交易成本这个来说。我们现在可以看到市面上有很多大的公司，对吧？网易也挺多的，阿里巴巴，包括苹果，都很大。那是因为，呃，我们要做这样的事情，我们可能就需要这么大的公司。

1:19:40包括我们看传统啊，我我举个例子啊，我们现在会越来越看到有一种公司可能在变化。以前，比如说我自己在，我在二十，呃，十几年前，我自己在结婚，结婚的时候，有一个流程叫拍婚纱照。拍婚纱照那个时候嘛，其实十几年前嘛，我们肯定是在找什么影楼，比如说我在杭州，肯定找杭州最知名的婚纱影楼去拍。

1:20:04那婚纱影楼里面有很多，还有很多流程啊、摄影师啊、场景啊给你拍。但是我会发现，越来越发现一个事情。现在婚纱影楼越来越少了，更多是什么？个人工作室，可能是化妆工作室，可能是摄影工作室，可能是……为什么？是因为这个流程的流程和或者说工具越来越规范化，越来越先进之后，它的交易成本越来越低之后，

1:20:28就不需要一个影楼来做这件事情。它可能就是一个很小的一个团队，或者一个个人，他承担一个环节，就是摄影或者化妆或者什么。因为为什么呢？我们现在有微信，有什么就很方便地去联络各种环节的人，或者说这个就把交易成本大幅降低。因为以前没有微信嘛，那个时间没有微信，我我必须得找到一个场所。

1:20:50这个场所能够把一股脑把所有事情包办。对对对。那现在我有微信，然后呢，呃，而且现在交通也越来越发达，工具也越来越发达，然后作图也越来越发达，拍摄影也越来越发达。甚至有时候你不一定要用很重的机器，可能用一个手机，用个单反或者什么，都能够拍出很好的，那化妆就更是了，

1:21:08对吧？那化妆品也越来越精精干。那所以说，同样我为什么会举这个例子呢？就当AI带来各种各样的效率的提升之后，我们有可能会发生一件事情，就是这个组织会发生变革。就有可能未来不需要那么多大公司了。

1:21:27当然可能是这个，甚至未来我觉得就是小团队和个人的胜利。那就是因为AI或者说各种各样的数字化的工具，让这个各种环节衔接之间的那个交易成本大幅降低。以前我们必须得说开个会，呃，因为要开会，因为要协作，我们必须一堆人在同一个办公地点去协商，去协调上下游。

1:21:47我想，那现在你看，有视频会议的工具，有什么各种飞书啊、微信啊，各种工具，各种AI的工具起效。我可能真的不需要一定要站在同一个办公地点去去去。所以说，未来组织一定会变革。

1:22:04随着组织的变革呢，一个公司对人才的变化一定也是发生了变化的。所以如果写二的话，我一定我是会从组织和人才的角度去写，就未来的组织可能会发生什么样的变化，以及对，比如说现在你是个销售，或者你现在是一个程序员，你现在是个产品经理，未来你应该可能这个行业会发生什么样的变化，

1:22:25你应该做怎样的准备。因为大家不是都焦虑吗？怕我可能做一个程序员被人替代了，或者说我做一个设计师被Midjourney给替代了。我做一个什么什么客服被什么什么。那我们其实，我如果我写二的话，更多会从这个角，从个人的角，人才的角度，从组织发展的角度去去去说这件事情。

1:22:58作室很有好处，因为它灵活，所以可以去很远的地方去旅拍。那以前都是去婚纱影楼，你不可能，你除非给他很多钱。是，

1:23:50对，我我觉得是这样子的。其实安全和隐私其实可以分两个部分，一个叫隐私，一个叫安全。啊，我们先讲先讲隐私吧。有这样的顾虑很正常，就包括我们用GPT、用OpenAI接口的时候，我们也会有这样的顾虑，说哎呀，我们网易的一些数据，假设都传到了OpenAI那边，或者说传到了比如说百度那边，啊，进入了它的大模型。

1:24:11那万一我们的竞品或者友商或者什么，可能那不管因为什么什么吧，可能泄露了，或者说被它感知到了，那对我们不是一种伤害嘛，对吧？后来说实话分两方面。第一方面呢，就是我们想通了这件事情，就是说就跟另外一件事情是一样的。当我们在20年在拥抱飞书去这个的时候，我们大量的同事写了很多文档去这个的时候，我们当时也会担心一件事情，

1:24:35就是隐私问题。就是说，一，我们这个文档这种资料都被飞书、被字节知道了，不小心泄露给我们的竞品怎么办了？这第一个。第二个的话就是说，我们人自己也会犯错误。我比如说我们一个某个同事离职了，离职之前他把很多文档下载下来，或者说去，对吧，去去入职其他公司，

1:24:53然后带过去啊，那怎么办啊？那后来我们会发现一件事情是什么呢？可能比较残酷。就是说这些都是杞人忧天。为什么呢？

1:25:01首先我觉得好处远大于这种信息泄露带来的坏处。哪怕真有人泄露了这些资料，直接去了我们的竞品公司，又能怎样呢？我们更多的带来的好处是我们信息更加的透明，高速的流转，让我们的效率，只要我们的效率永远比我们的对手快一步，因为我们的产品的创新，我们的组织的创新永远比别人快一步，这才是真正的核心竞争力。

1:25:25当然，该该安全的还是安全，比如说什么什么客户资料，那这种事该该保密还是保密。所以所以我觉得，泄露给大模型其实啊真的不用过分担心。而且，就跟云服务一样的，所有的云服务厂商，包括大模型厂商，他一定会非常重视安全性，不然这是他的生命线。

1:25:44我们自己就是做企业服务的嘛。我们这个，我们我们的客户，虽然我们是比如说做客服，我们是做这个做做音视频的服务，那我们做消息的投递。那其实大家都会想，我们大家都在打电话，啊，都在发微信，大家应该也不担心微信和和运营商把你的数据给泄露了，

1:26:02因为他们的确也不会泄露。所以我觉得，呃，也要相信这些云服务商的，他们会把这个看成生命线。啊，所以我觉得不用太担太过担心。那第二个呢是安全性。这个安全性我指的不是说那个隐私泄露，而是说我们，我相信大家也会关心一个问题说，万一我用了这个AI大模型，

1:26:21它生成了一些不良内容怎么办？或者说不准确的信息误导了我怎么办？对吧？这个我相信大家也会有一定的顾虑。那首先也分两个层面，一个是可能是不良的信息。

1:26:31那不良信息呢，那无论是大模型的这种提供者，或者这个的话，其实包括我们自己也有块业务是专职做内容安全的，其实都在跟广泛的安内容安全或者说信息安全的厂商在在合作，就尽可能给大家提供一个，因为我们国家，特别是我们国家的，无论是网信办还是国家，都是针对这种生成式的AI，其实有一个比比较，呃，应该说是比较能够保障消费者或者客户利益的一种，

1:26:57呃一种管控措施，说要求这种大模型的厂商，你生成的内容必须是，呃，符合我们一些公序良俗。符合真实性这样的一些要求。所以呢，这个也呃，基本上也不用担心，所有大模型的厂商，包括百度啊，包括OpenAI啊，包括其实可能包括我们自己啊，

1:27:14可能都都都会在这安全性上去做很好的保障。那我觉得可能大家需要注意的是，可能是因为生成式AI嘛，特别是大家如果用ChatGPT，有时候也会发现它在一本正经胡说八道，可能会误导，对吧？

1:27:27个是的确是会有。所以的话，其实呃，其实其实也要看炼丹的方式了。比如说我在做图的时候，那这个时候我我我其实这个就考验我们自己炼丹要炼得足够的好。啊，尽可能让它偏离那些，呃，就不要去偏离我们，就尽可能局限在我们需要的一些场景，可能是说服务的场景、销售的场景或什么。

1:27:48那它它这样这样的话，就大概率它就不太会胡说八道。你给它炼丹的时候，你给它加很多限制，包括调参，包括优化，它就它就会越来越准确。所以说这个呃，不能说它不会完全胡说八道，但它这个概率就会越……包括它写代码。就用Copilot或者写代码。

1:28:07我们现在也会发现各种方式，当我们自己写的代码越来越规范的时候，给它的量越来越大的时候，喂给它足够多的量的时候，AI自然会给我们生成或者补全更高质量的代码或者更高质量的文案。所以，所以浪漫的话就是这也是需要双向奔赴。

1:28:26对，

1:29:04的。因为因为是往前走还好。包括其实我们我们会发现其实做任何事情都是有风险的。你比如说死亡率最高的在车。其实是车祸，并不是坐飞机和坐高铁。

1:29:15但难道我们就不开车了吗？不可能。因为开车带来的便利性远大于或者说价值远大于那个风险。

1:29:55我先开，职业的那

1:29:58我先开个玩笑。首先，我们在很早的时候就半开玩笑式地讨论过这个问题。首先我们觉得是这样的，需要搞定人的职业是永远不会被AI替代的。比如说销售，对吧？因为AI是不可能替替代你去喝茅台的，跟客户喝茅台。

1:30:16永远不可能替代你去跟客户去见面，对吧？

1:30:21类似有些需要去搞定人的工作，包括一些医生，就开开开刀的医生，对吧？你不可能，那至少短期的机器人永远不可能。还有一个呢，开玩笑，就是有些职业是用来背锅的。那些需要背锅的，永远不会被AI替代。

1:30:38不是，不是做牢，就是，就是承担那个责任的，对。但是这开玩笑啊。其实我是觉得是这样子的，其实现在的很多职业，包括程序员，包括产品经理，包括设计师，其实都理论上都是不会被AI替代的，完全替代的。就是看似AI能够帮忙写代码或者什么，其实只会让这个岗位的需求量变得越来越多。

1:31:01只不过对于程序员，甚至可能，我刚才也说我如果写篇文章，可能会，可能是对程序员的自我的要求不一样了。你可能要更加擅长用AI去用Copilot，尽可能去用Copilot，用用这个用GPT，让你的语言就变成语言掌握更多的技巧，啊，掌握着让你去，我们有个前同事。

1:31:21是，嗯，嗯。给他打个小广告。就原来是我们网易有个同事，他最早其实是哈工大的一位教授，啊，教书的教授。我们前前前些年我们因为做教育产品，所以他是我们，成为我们。嗯，他但他几年前离开了网易，也去过了得到，他最近自己在做创业。

1:31:37他做件什么事情呢？他其实他是一个，他他在哈工大是教计算机的，但是他在网易其实没有也没有写过代码，他很多年没写过代码。他最近自己创业做件什么事情，因为他就他做了个开源项目。做了什么开源项目？他就把市面上所有的AI大模型的东西，包括GPT啊，包括那个羊驼啊，包括什么文心一言啊，通用通义千问啊，

1:31:59包括什么讯飞星火呀。包括大概二十多个，集合在了一个页面上面，或者一个客户端上面。因为很多人都想比效果嘛，我问GPT3.5、GPT4.0、文心一言，你比。

1:32:13他他做了一个事情，开源项目，就把所有的这个集合在了一个客户端上。你问一句，那二十多个模型都会回答你。你最后看，哎，哪哪，久而久之你会觉得哪几个比较靠谱，比较适合你用。他这个项目现在在GitHub上还比较比较火的。但是啊，他已经十多年没编程了。

1:32:31可以说他已经忘了怎么编程了，但他做了从零到一开始做了这个，他就是用，他就是用用用，一步步问AI，问GPT说，哎，我这个前端页面应该怎么写，应该怎么怎么。他一步步写出来的。所以我觉得它是一个很好的案例啊。包括产品经理也一样的，因为我举个例子，我们现在有很多内部很多算法人员，以前我们他们有一个痛点，

1:32:53就是算法你写出来个算法，你最终是要工程化的嘛。那以前我们按照一个管线流程来说，你做好了一个算法，你可能要工程师帮你工程化掉，甚至帮你前，甚至可能有前端的工程师再帮你，能够让用户用到，才能看到你的算法的效果。那其实这个环节参与方有好多人，但是很多其他岗位的工程师其实都很忙的，他未必能够帮你有时间帮你去实现你的这个工程化的问题。

1:33:18那怎么办？那现在还好，他说我不需要其他工程师帮我，我直接自己写个前端页面。把我的，我不会前端代码，对吧？那我问GPT嘛，又又不用很复杂。那这样的话，我们很多算法人员他在调自己算法的时候，他直接就把它工程化了。

1:33:32就就相当于一专多能了。我觉得对于程序员，对于产品经理，产品经理一样的。我们有些产品经理最痛的是什么呢？最痛的是自己的需求永远排不上期。嗯。

1:33:42不是所有，就有些它自认为很重要的，就永远受制于功能，呃，资源所工程师或资源所店排不上期。那我们有些游戏的策划或者什么，就自己就直接用用Python，可能就随便找人去验证一下。对。用GPT。所以我觉得，呃，对于所有岗位，其实我觉得一个核心的一个建议要一专多能。

1:34:01你你要保证你自己的最核心的技能，比如说产品经理的核心技能就是你的洞察能力，你的商业的分析能力，你的交互的能力，对吧？但是你要在AI的帮助下，一让你的专业技能变得更精深，二。你要在AI的帮助下，你去延展你的那个T的那个那个横横截面，你甚至可以写一点代码，你甚至可以去做，

1:34:23甚至做一些呃这个客服的工作，或者做一个一些一些这个，就让你变得更更能接人待物，或者更能做销售，或者做做做啊，程序员也一样。你你能够更更加，原本你只会这一个语言，你可能只能做算法，你原来只能做运维，那现在你能写更多的代码，

1:34:39那效，一个是效率提升了，第二个的话就是你为组织去也节省了大量的其他交易成本，对吧？

1:35:00因为就一般还事情，问一下班长，我这个选组怎么表现？最后调，我连

1:35:07搭。对啊。你都拿我拿。

1:35:56ChatALL。对。就叫ChatALL啊，就在GitHub上去搜就行了，是一个就是星很高的一个项目，就最近比较火的一个一个一个一个开源项目。

1:36:49对对对，我非常认同，如果作为一个小公司的话，就不要去搭，一定要去用。你去炼丹，不要去去搭一个炼丹房，对。呃。但是如果你本身是一个中等规模的公司，你在某个行业某个场景里面已经做得比较比较比较好，然后想做得更好，或者这个时候你可以尝试了。

1:37:07就我们认为，所谓通用大模型一定是那些最最最牛逼的那几家公司去做的事情。但是呢，他们会一定会成为像工业时代的那种水电煤这样的基础设施。但是在基础设施之上，你可能需要有团队去做适合你这个

1:37:26行业或者场景的，我们叫中等的一些模型，也是的确也是要去练练，可能你会用一些基础的模型，基础的大模型。或者说有些开源的基础大模型，去练你这个垂直的场景，垂直的行业的一个，去可能需要一些算法的同学，呃，这个是有有有这个必要。

1:37:44有，如果你这个前提是你是个中等规模的公司，你有这样的财力，以及你可能在某个行业，几个行业你想做得更更好。啊，这个时候你是可以去尝试去做这样的事，因为我们就类似于在做这样的事情。我们不会去做真的像OpenAI一样的，网易是不会去做OpenAI这样，但是我们在游戏领域，我们就会去做自己的模型。

1:38:05我们可以称之为中等模型。啊，比如说我们在自己的做的一些To B的一些客服啊，营销领域，我们就会去做自己的中等模型。对。

1:38:13因为最终的话肯定很多效果可能不不只是调参能调出来的，可能还是需要加入自己很多的一些算法，包括一些模型的一些调优，对。但是一些小型的公司的话，那就好好用就行了，千万不要去，成本代价太高了。别搭。

1:38:42对对对。呃，就是，就是那个开源的，一样的。

1:38:53一定因为业界一定会有大量的开源的模型出来的。啊，这个放心啊，绝对的。这这是一个规律。是的。

1:39:05就像，就像我们手机行业，你有苹果、小米，还有安卓出来。

1:39:29我觉得是这样子的，首先，如果从直接发生的成本，其实我们几乎没发生什么成本，无非就是给大家买了些GPT的账号啊，买了一些Copilot的账号啊，或者AI工具的账号，仅此而已。但是，我们有很多成本，其实在很前面之前就已经发生了。

1:39:48什么成本呢？我们招聘过来这个人，本身，我们的，我们有网易自己的一个核心的价值观嘛，我们很多引进网易的人才本身就需要热爱。会思考，爱学习，脸皮厚，或者能成事儿，它它已经具备这样的特质了。所以说这个成本是一个很，是个隐性成本。

1:40:08包括我们已经建立这样的制度考核，包括有考核的制度，就是让大家去分享啊，去去这个。所以这个成本在很久以前已经被解决掉了，但是可能这个成本才是很多公司最大的成本。是，是，