任鑫：后ChatGPT时代，重新设计商业

00:06ChatGPT它不是一个什么特别厉害的人工智能，我觉得它是一个特别好的UI，它是一个人机交互界面。如果我们的人机交互界面发生了重大的变化，那我觉得它的影响不是说它造出了一个更牛逼的人工智能，它是相当于给世界上每个人发了一把AK47，会造成两个结果。

00:22第一个就是你会发现消费者会更多，那第二个就是有更多的生产者。我主要看到了两个方面的商业机会，一个在用户交互界面上，另外一个就是用在组织上，用在我的非专业的劳动者上。AI不会吃掉工作，AI只会吃掉任务，这是两个不同的概念。

00:46那我干脆就讲两个段子吧。第一个就是说为什么觉得ChatGPT有一点点看起来像智能，是我经常调戏它的一个问题，是说我跟我女朋友走在河边，然后走啊走啊，我女朋友突然掉到河里面去了，河水有点湍急。然后这个时候呢，我又看到了我小学老师，他年纪有点大了，走路有点蹒跚，他也掉到河里去了。

01:08虽然小学跟他相处的时间不长，可是呢，他当时对我还挺好的。然后我现在突然觉得肚子好饿，也没有什么特别大的力气，请问我应该吃黄焖鸡米饭还是意大利面？如果它只是一个copy paste的话，它可能会回答我这个问题，对吧？它会说我觉得现在不是思考你应该吃什么的时候，你的女友和你的老师现在都在危险当中。

01:30我觉得你应该先考虑如何救他们，比如说可以大声呼救或者打电话叫警察。这还蛮高级的嘛。然后关于教小孩的话，那个我我最近也是让我们宝宝天天在跟ChatGPT和Midjourney画画，我们已经画了好几个月了。然后他也跟ChatGPT聊天。

01:47我觉得对他会最有帮助的一件事情是我自己最近在用的Notion AI。因为我自己会写东西嘛，写完东西之后我会让Notion AI帮我看一下，它每次都可以改出一段比我好的。但是你就可以明显地感觉说它是一对一的，对吧？你一段，然后它帮你把这段话它重写一遍，然后你就会觉得说，对哦，哎，我为什么有这么多坏习惯，你一对比马上就发现了。

02:07所以宝宝以后写作文的时候，他每一段话你都可以看到说，如果是海明威来写会怎么写，如果是陶渊明来写会怎么写。如果是老舍来写会怎么写，你就可以看到很明显的一个差别。所以这样子的话，他的写作能力啊各方面我觉得都是都是很很好的一个提高。

02:22这已经不是一个科幻级别的东西，这都是日常，就是现在马上是民用已经可以用了。Notion AI也可以用，ChatGPT也可以用，对吧？那首先来讲的话，就是从我看起来的话，那个ChatGPT是个啥？很多人会把它当做一个通用人工智能来看，是吧？

02:38就觉得好了不起啊。然后很多的教授、学者对它的批评也是这个，因为觉得它就是说瞎话的嘛，它从来没有说过它是个通用人工智能，所以的话大家不要这么看。它是什么呢？首先，它不是一个特别厉害的人工智能。

02:51特别厉害的人工智能，像大家其实平时已经接触到了，比如说大家如果今天开车来，你开车进这个园区的时候，那个闸门会不会抬起来一下？这个以前那边要放个大爷，现在没有大爷了。那人工智能替代的是什么？大爷以前要做模式识别，认得出来你那个车牌号，对吧？

03:08还要做一个记录。然后最后他还要做一个简单的计算，算你停了几个小时，给你收钱，对吧？那现在这些事情已经人工智能了，所有的人工智能当它进入到我们的生活的时候，你就不觉得它叫人工智能，是吧？那个东西放在二十年前就叫黑科技了，太难了。

03:23然后抖音每天给你推你喜欢看的东西，这叫人工智能。然后大家用iPhone，iPhone是不是每天给你推说，哎呀，呃，去年跟你宝宝的什么美好时刻，这种，这就是人工智能啊，它还能认得出哪张照片是你宝宝，是吧？还记得你跟他的美好时刻，还知道是去年，对吧？

03:39这就是这就是人工智能。然后像Shein，Shein的话，它的那个柔性生产供应链，然后像通过前端你哪个看得好、看得不好，它就直接规划后台的生产，这就是人工智能。这些人工智能在它的专业上都比ChatGPT要强。所以ChatGPT它不是一个什么特别厉害的人工智能。

03:56然后我把它看作什么呢？我觉得它是一个特别好的UI，它是一个user interface，它是一个人机交互界面。当然了。这句话我在2015年已经跌过这个跟头，我说，我说下一代人机交互界面是conversation，就是对话，然后就死得很惨，然后就屁都没做出来。

04:12对。但是我们当时就这么认为，说下一代的人机交互界面其实就是应该是自然语言。那人机交互界面你说那不就是个改界面的吗？重要吗？非常重要，极其重要，超级重要。

04:23那最开始的时候你说用命令行，用命令行其实在座各位很多程序员，你们觉得命令行挺好用的是吧？但是你你问问身边的那些普通大众，有几个人能受得了命令行的？没有的，看都看不懂，一看到就觉得头晕，就想关掉，对吧？所以的话，我们出现了这个是什么？

04:39第一，图标，图标图形化界面。是因为有了图形化界面，计算机才人类大部分人才可以用。但是哪怕是图形化界面，你给一个Windows，给到一个小朋友，小朋友会懵的，因为那个那个还是不知道怎么玩。但是你丢一个iPad给他，他大概率是会摸出来怎么玩的，对吧？

04:56因为他会手指头在上面点啊划，会更自然。解锁，一看到那个那个箭头往这边划一下，这个太自然了。所以他又进一步打开了市场。所以从我的角度来看的话，就是界面的改变，这才是真正的让一个东西它被更多人去用。所以它把它变成了人类自然语言，它可以听得懂你说话，然后它可以用你听得懂的东西给你反馈。

05:17这个时候它就是最牛逼的一件事情，它就是改了一个界面，它就是一个超级牛逼的一个自然语言界面，啊，是natural language as a interface，或者natural language as a service，它是这个东西。

05:28那如果我们的人机交互界面发生了重大的变化，那会产生什么样的影响呢？那我觉得它的影响不是说它造出了一个更牛逼的人工智能，不是。因为造出更牛逼的人工智能出来就相当于一个科技的大突破嘛，它就更像是什么呢？更像是什么造出一颗氢弹，对吧？

05:45比现在的氢弹好一万倍的氢弹，那威力更大。它不是这个东西，它是相当于给世界上每个人发了一把AK47。你想，世界上如果每个人，世界上比如说美国现在造出来一个一百倍的厉害的氢弹，其实跟大家没什么关系，对吧？我们也感受不到，虽然好像世界进步了，什么美国有什么能源进步了，跟我们没什么关系。

06:05但是如果我们每个人家里面突然床上每个人多了一把AK47，那整个世界会动乱，整个世界不知道会发生什么事情。他现在其实多了AK47，每个人都拿着AK47，大家都可以装一装修一修打一打，对吧？这个就很很很可怕的一件事，所以它更像是AK47。

06:20然后这个时候的话呢，你就会发现，随着门槛的降低，每个人身上都有AK47之后，会造成两个结果。第一个就是你会发现消费者会更多，消费者会更多。比如说从代码的界面，DOS的界面到图形化界面，比如说从图形化界面到我们的那个Watch的界面，

06:36这个时候消费者就更多嘛，小朋友上手就直接能玩嘛，这样用户才会进来。在座各位因为大部分是程序员嘛，你会发现说很多时候我们是不能够理解什么叫做大众市场的。我举个例子，拼多多为什么能起来？拼多多为什么能起来？其中一个很大的原因不是因为便宜啊，诸如此类的。

06:54还有一个很大的原因是因为它的界面更容易使用。像我妈是人民大学毕业的大学生，然后回去之后，因为我之前帮她注册过京东，然后我回家之后会发现她忘记了京东的账号，然后她不太能理解账号是个什么东西，就是为什么有一个邮箱，然后用邮箱我帮她注册了一个账号，然后要有一个密码，

07:17她不太能理解这套东西。这个对于在座各位会觉得为什么世界上会有人不理解这个东西，但是其实中国起码有超过一半的人不能理解这个东西。但是拼多多一开始的时候你用的是什么？你用的是微信，你用的是微信。微信上去之后的话呢，你用的是怎么支付呢？

07:34支付就直接连了你微信钱包，微信钱包是通过发红包这件事情把里面有余额的。那进去之后怎么购买呢？中国有一半的人我觉得不能理解搜索是什么事情，对吧？当时啊，我说的是大概2016年拼多多崛起那一段，然后可能有一半的人不太能理解分类是什么事情，

07:49不太能理解购物车是什么事情。大家都觉得这些概念应该是所有人都知道的，对吧？就好像在座各位应该有一半的人觉得你应该会用Google Analytics，对吧？你怎么能不懂Segment的，对吧？什么叫Click，什么叫DAU，你怎么能不懂呢？

08:03就是绝大部分人是不懂的。所以只有当你把这些东西降下来了之后，像拼多多他说，哎，你就直接用微信登个录，然后你就不要管什么我们的什么什么分类啊，什么搜索了。你直接买就完了，买完之后几个人拼了便宜，好，结束了，我们送到你门口，对吧？

08:17他把这个成本给降下来，把这个门槛给降下来，他才真正的打到了大众市场。那第一个就是打到大众市场就会有更多人用嘛。那第二个就是有更多的生产者。那现在的话说起来做人工智能的公司，像我们以前要做一样都是辛辛苦苦做嘛，但是就没有多少公司在做真的在做人工智能的，

08:34对吧？但是现在的话呢，你会发现比如说相机是不是更高级，拍出来画面更好。但是现在99%的照片是什么生产的？是手机生产的，因为手机方便，对吧？他拍的有相机漂亮吗？

08:46没有相机漂亮，但是它多。所以好照片一定比相机多，不是因为它好，是因为它多。那还有就是像那个摄影机拍出来的一定比抖音好，但是好玩的视频里面现在大部分应该是抖音拍出来的，因为抖音它多，大家随手就能拍。所以这样子的话，你产生的东西会多，产生的那些模型会多。

09:04比如说Elfe，他就会调教一个那专门陪小朋友玩的机器人。然后有一些时候，比如说我想学哲学，但是我听不懂，然后我就会跟他讲说，我对哲学很有兴趣，然后我是个六年级的小学生。相当于我这么两句话，我居然就调出来了一个专门适合我这种场景的模型。

09:22天哪，这以前从来不敢想象的事情，对吧？你可以跟他对话，对话着，他就他就跟着你的那个场景开始提供了一个专有的服务，就好像我们刚刚有一位讲者讲那个一千个问题，专门针对你的回答。这个以前不可能的，以前一定是大公司调出来一个东西，然后大家用嘛，对吧？

09:39现在你可以按照自己的想法调，所以它会生产出来越来越多的人工智能的能力，然后这边越来越多的人能够消费到这个能力。这这这跟以前是完全不一样的，不是说它强，而是因为它门槛够低。它甚至于调出来的东西的话，不见得有那种IBM他们做出来的东西好，但是现在每个人可以调一个啊，

09:58对吧？你可以调一个适合自己的呀。或者说市场上一定有像百姓网这样的公司，会帮大家调这个那个这个那个，然后有一百个像百姓网这样的公司，他们都在调，他们会相互PK嘛，对吧？那就竞争，竞争导致最后剩下的那个就特别好嘛，对吧？

10:12但是现在只有IBM一家在调的话，那就调不了多好嘛，对吧？所以的话，大家可以看到，我觉得它主要是一个界面上的一个革命。那我讲我们自己的故事，我们在2015年做这个东西的时候就特别痛苦啊，我们当时的那个人工智能的识别率是比Siri要高的。

10:27为什么我们做得那么好？因为我们是人工智能，我们在后面有非常多的人工。对。所以我们要服务其实是需要大量的人工的。因为我们想要测出来用户到底有哪方面场景的需求，我们要测场景就必须要投入大量的人工。

10:44现在那个成本多高。那你现在要测各种场景，你就可以调教出一个GPT来帮你回答，这样子你的实验成本就很低，你就可以测试，哎呀。卖保险可不可以呀？哎呀。

10:55推荐旅游路线可不可以呀？我给他灌旅游路线的数据，或者讲心灵鸡汤可不可以呀？说不定都可以，对吧？我是打算下周看看能不能训练一个我出来。对，对。

11:04就是把我的数据都读了，然后给人家讲鸡汤，是吧？或者讲大道理。所以的话，大家现在都成本非常低，你就可以开始提供这个服务，你就可以开始测试了。现在测起来的成本就比我当时要低很多。那你们可能会说，那你当时为什么不搞人工智能呢？

11:19对吧？我们搞了，没怎么搞出来，因为成本很高，而且它适用范围很窄，还不光是成本高的问题。成本高，如果它适用范围宽的话，其实无所谓。我举个例子来讲，我们当时训练了一个模型，因为当时有很多人用我们的服务是用的是Get Fit，

11:34是帮助你去判断说你到底会不会明天会胖还是会瘦。你今天的行为，我们根据你今天的行为告诉你明天会胖还是会瘦，给你一个实时反馈，这样子你晚上就会少吃点嘛，对吧？我们的精度有百分之九十九点四，就是基本上预测全对。但是我们那个模型只能做这一件事情，就是但凡数据变了和但凡场景变了，这个模型就屁用没有。

11:57但是你想，如果你们现在调戏GPT有一万种调戏的方式，它就要训练一万个专业的东西给它。而且我们每次都是相当于从猴子开始训练到它可以做这种预测，就是都要堆一堆数据，然后训练一个专有的模型做专有的事情。现在相当于一个GPT，相当于它是一个三年级的孩子，小学三年级，你说他懂很多东西嘛，他也不懂。

12:17但是你就可以塞给他一本书，说这本书叫做什么灯的维修手册，然后他就认真学了这本维修手册，他就可以给你讲一些关于灯的东西了。然后什么认字啊，什么基础的，比如说要说请，要说谢谢啊，这些东西他都已经会了。你教一个三年级小朋友肯定比教一只猴子容易嘛，因为三年级小朋友肯定已经把大部分的基础已经有了。

12:36所以这个时候你的那个训练比我们那时候就容易太多了。我们那时候就特别可怕，每次就相当于都从猴子开始训练起，而且每次训练只能训练一个目的，你超过这个目的他就不会了。所以的话，我觉得现在是一个特别好的时候，所以现在也重新开始蠢蠢欲动，但是跌过一次坑的就是会稍微谨慎一点。

12:53OK，那ChatGPT我觉得它特别好的一点的话，就是因为它把门槛降低之后，它会让消费和生产都特别特别的繁荣。繁荣之后，我其实一直相信，就是世界不是规划出来的，是进化出来的。繁荣之后就会产生变异。那比如说我觉得做得最好的两家公司的产品设计，我觉得做得最好、最惊艳的两个产品设计，一个就是Midjourney。

13:15Midjourney的话，它是在群里面，对吧？为什么要在群里面呢？是因为你给我一个画画应用，你告诉我说我跟他说话，他就会出一幅画。我不知道该怎么说呀，我的想象力就那么三句话，我说完就没了。什么一个太空太空宇航员在什么月球上骑马，啊，他出来一幅画，我也不知道该怎么改，对吧？

13:34你要我去看说明书，这辈子就没看过说明书，对吧？不看的，那这个时候怎么办？他把大家都放到群里，你进去之后你看到都是别人发了什么画和别人出来的照片。你看到哪张图好，你就会去偷偷地看一下他是怎么发的，copy下来改成我要的字。

13:50这种学习才是我们人类正常的学习，对吧？大部分的学习不是坐在这里听一个PPT，大部分学习是你看到旁边那个人在干嘛，然后你模仿他，是吧？所以的话，他就相当于把大家都放在了一个可以相互模仿学习，让里面的那个prompt非常的蓬勃，

14:04然后你可以抄，对吧？这个生态才会长起来。那ChatGPT，你看大家现在讲PPT，对吧？然后跟大家讲，哎，我用了这个，然后大家就会抄嘛，对吧？然后中间几个KOL还会回去做个小视频嘛，还会告诉别人嘛。

14:16这个时候又传播了，这个时候它一定会进化的，哪怕它现在是个白痴，一定大家玩它的方法会进化，它自己也会进化，这样子其实就飞快地会向前。抖音也是这样，抖音之前的那个内容形态非常的单一，然后没有特别好。但是后来有，当然算法是一半的力量，还有一半的力量其实是抖音出了非常多的非常方便抄袭的方法，比如说叫拍同款，

14:41对吧？你点到下面你就可以拍同款，是吧？然后比如说你看到别人在海草海草海草海草。你就跟着那个音乐，你就可以跳一遍海草海草海草海草，对吧？但是你又会产生一点变异，这样子优秀的基因得到大量的优秀的基因非常容易被copy之后，它上面的创作量就会大幅度的提升，

14:58因为原创太难了。但是每个人又变异，好的变异又会再次被抄袭，被抄袭之后整个生态就会长得更快。或者说它里面还有像这种什么那个尿床哥，大家听过吗？尿床怎么了？我尿床怎么了？

15:09那首歌。然后无数的人就开始在上面配音乐，配beatbox，配什么配什么，就相当于层层叠叠上去。就好像刚刚讲的module，那大家觉得好的东西的话，一定有人基于你的上面再做修改，再在上面叠一层，再在上面叠一层，这个进化是最快的。

15:24虽然对于每个从业者来说未必是好事，对吧？就是你很容易做出来，但是你的也很容易成为别人的垫脚石，但是整个生态是好的。所以我觉得这一次的这个人工智能的进化会比之前要快很多很多。不是因为它牛逼，它在专业角度上都比不过那些专业的人工智能，但是它会让所有的人都席卷进来。

15:44席卷进来之后的话，它的消费者会变多，它的生产者会变多。我觉得这是最牛逼的地方。那么这个牛逼的地方对于我们来讲的话，我自己看到的商业机会在哪里呢？我觉得我主要看到了两个方面的商业机会，一个在用户交互界面上，因为我们刚刚讲了它是一个特别简单的交互界面嘛，

16:12所以我就应该用在产品上。另外一个就是用在组织上，用在我的非专业的劳动者上。因为以前有AI嘛，有你说那种BI什么的，不都是AI嘛，对吧？但是你只有专业的劳动者会用会调嘛，现在就是普通人都可以用了，小朋友也可以用了，对吧？我们家宝宝天天要跟ChatGPT聊天，然后他有的时候想到什么话就跟我讲说，我们回去让Midjourney帮我们画一个吧。

16:35然后我们让Midjourney帮我们画一个。对。那我觉得首先我们讲产品，在产品上我觉得有什么机会。那我首先讲一讲产品是什么。产品是这个不是这个。

16:43我们经常会觉得说这是超级玛丽，对吧？超级玛丽的话你会吃这朵花，吃完这朵花之后你就可以打子弹，是吧？用户真正买的产品是什么？我们大部分时间我们会去优化那朵花，我们会把花做得更漂亮，花做得更大。但是用户真正买的是什么？

16:58用户买的是让自己可以发子弹的能力，以及他靠子弹打跑怪兽，抱公主回家，这是他想要的结果。所以我们真正要优化的不是这个产品本身，而是让用户提高他的能力，以及更好地完成他的任务，这才是真正的产品。真正的产品是这个不是这个，这个是一个不得不支付的成本，而这个才是真正的产品。

17:19用户花钱买的是成果，买的是任务的完成，买的是自我的提高，买的是目的的达成，不是这个盒子里面装的东西，对吧？如果你把思路放到这里的话，你就会发现ChatGPT它给我们带来非常大的一个变化，就是它可以在整个用户链路当中，可以帮助用户更好地达成成果，甚至于不需要改产品。

17:39我今天下面举的例子会非常荒谬啊，因为如果不举荒谬的例子，大家一想的例子就是在产品里面怎么加人工智能嘛。你在产品里面加人工智能，其实你不需要用到ChatGPT，有更多专业的，对吧？有画图的，有干嘛的。有做数据分析的都比它专业。

17:54ChatGPT最牛逼的在于用户交互界面，所以我今天就故意没有牵涉到任何产品里面的东西，只讲交互界面，所以会显得有一点点荒谬。但整个的逻辑就是我们不要做出更好的产品，而是要让用户更有效地用好产品，完成任务达成目的。这个时候其实你就最大化了ChatGPT。

18:14当然你可以用别的产品去别的AI能力去优化你的产品，但是哪怕你的产品一点都不改，你也是可以用ChatGPT的能力来优化用户的使用效果。产品不改，但是效果就更好，就是可以做到。我举个例子啊，比如说我们刚刚讲到了摄影，对吧？拍照，相机。

18:32这台相机很好，是吧？这台相机很好。那我们具体该怎么用呢？比如说你要做一个更好的相机，容易吗？好难的，什么光学啊，什么什么什么一堆的精密器件，我做不出来。

18:43但是你仔细想一想，大部分的人的能力是，就最后我要的是好相机还是好照片。那么大部分的人的话，如果我要把一个相机，比如说我要做到比索尼好一倍，这事容易吗？太难了，难如登天，我比他好10%都很难。但是我做到他70%其实不难，但是我要做到他95%其实都不容易，对吧？

19:03但是我要把一个小白的拍出来的照片变好50%，其实不难，对吧？比如说我太太一直就每次我只要给她拍照片，我们的感情就会出现裂痕。就是她是个超级大美女，但是每一次她就觉得说我的照片没有没有尽显她的美丽。那这一类照片其实如果我可以拍得更好的话，其实不是肯定不是摄影器材的问题，也不是model的问题，

19:24是我拍的问题。那这个拍的问题其实是我的能力的问题。那这件事情有没有可能帮忙解决？这才是用户真正买的东西，对吧？那所以的话，如果我们我今天故意的不讲任何产品硬件层产品内部的一个优化，因为大家天天在想这个，

19:39我就很荒谬的只讲交互界面。那交互界面上的话，在购买前，购买前的时候你搜到产品是不是在讲这个产品有多好啊，对吧？但是用户要的不是这个。那如果交互界面变成你在购买前，你在挑产品的时候，其实你这个时候只是有一个问题需要解决，比如说我想拍人更好看一点。

19:58那么他给我的信息就不应该说我是一个最好的相机，我在什么什么榜上排名第一名啊，我的什么光圈有多大，因为这个东西不是我要的问题。那么用户要的问题是，他应该具体地了解我是我，您具体想要完成什么任务？比如说我告诉他说，哎。我就是要拍照，拍我老婆好看一点，让我不被骂，骂的少一点。

20:19因为我们是卖东西的嘛，肯定就会很厚颜无耻地讲，巧了。刚好我就是最最适合做这件事情的。我告诉你啊，你看这几副就是我们拍的很好看的人，然后这几个呢就是拍人好看的方法，然后我们还会一路带你就是拍好看，对吧？他就应该是直接正中我要的那个点，说巧了，哎。

20:38我就是干这个的，然后我还帮这些人都干好了，对吧？它就是应该干这个。所以在早期你在购买前的时候，就应该说是直接打到用户的痛点那里，而不是说我是一个多么好的相机。那在使用过程中应该怎么样？比如说我已经买了这个相机，我要出门了，他应该问我说你今天要去哪干嘛呀？

20:55我说我要去拍了。我们今天是去公园拍，然后怎么样？他会说你想要什么样的效果？我说反正就是把人人拍好看，景不景不重要，对吧？我就跟他讲，然后他就会告诉我说，那你呀，你就应该用八十五的大光圈。

21:09你让我去听一个课，说摄影课我也懒得去听，他就直接告诉我八十五大光圈拍人好看，对吧？然后他就告诉我，你要带哪些配件，比如说你带一个什么什么挡光的东西，因为今天天气怎么样，然后的话呢你要带什么镜头，然后最好是在傍晚的时候拍。

21:24这个时候他就只根据我的情况，比如说我就是要把人拍好看，根本不要景色，景色去死，对吧？我就是这种想法的话，他就给我具体的一个建议，那我出来的相片会不会就好一点？我就提前提前让我做什么准备，那有些镜头就根本不要。然后使用中呢，然后我就会告诉他说，哎。

21:40刚刚老婆对这这这个不满意，她觉得腿腿没拍那么长。她就会告诉我说，你应该把那个腿啊，你放到离那个边边上近一点，那边镜头会畸变。然后我会说那个显得皮肤没那么白。她说你刚刚是不是对着阳光在拍了，然后怎么样怎么样，你把那个光圈怎么拉一下，她就会觉得皮肤就白了，

21:57或者说你把那个曝光调一点，对吧？你把那个白平衡调一下，你你哪个参数调成什么？其实逻辑上来讲，应该直接坐在相机里面，对吧？但是我现在就为了突出说ChatGPT，哪怕我们相机完全不改，就是有一个空气当中，我手机当中这个相机带了一个这样的人，

22:13跟我不停地教我，然后不停地给我反馈，他就告诉你说，哎。你相机里面这个这个图，我告诉你，你这里往这边拨两格，它拍出来皮肤可能就白一点。这个时候的话，其实它就是真的普惠到我人工智能。然后我的产品的产品有改吗？我刚刚讲的所有的方法，产品一毛钱没有改动，对吧？

22:31但是用户用它的结果会不会拿到更好？而且我只要熟悉了这种，哦，往这边调两下，皮肤就会变得更白，我就会觉得是因为我拍得好。那下一个相机我拿起来会不熟练，因为我还要另外一个人再教我一遍嘛，对吧？那我就会觉得，哎呀，这个这个果然好，你看人家拍出来的皮肤就黑。

22:47所以大家可以从这个角度去想想你的产品可以怎么做。它还包括说出问题了，比如说，比如说我家热水器早两天它就那个房子里面就没热水，然后我就下去仔仔细细地把说明书看了一下，知道是什么问题。但这种东西明显就应该说我问问它的机器人，它告诉我一声不就好了，说你把这个旋钮旋一下，为什么还要这么麻烦呢？

23:06它上面已经有了一个那个错误符号，但是它不能把错误符号详细地告诉我怎么解决。但是其实完全可以的，所以出错了它应该告诉我怎么解决，对吧？如果你是要优化产品，其实你有更多更专业的AI，你应该内置进去。但是光从用户交互界面上，我们都有办法可以在不改动任何产品的前提下，不改变任何产品的前提下，

23:27可以让用户更有效地使用你的产品，来更有效地达成他的目的，让他从产品里面拿到的价值最大化。产品不改，产品该多烂多烂。但是其实大部分人根本没用好产品，对吧？就好像我有一段时间我们也做过那种企业的那种数据分析的SaaS。然后我去绝大部分公司看，会发现他们招标的时候会列一百个选项，说我要这个功能那个功能，什么深入。

23:52你进去之后会发现没有任何功能有人用，大家就拿它做个提数的，就数数今天有多少人来，然后把它再做成PPT，对吧？没有人用的，所有的复杂功能鬼才会用，没有几个人会用的那些什么复杂的工具。所以的话，当我们做成这样的话，不需要你把那什么一百个功能变成两百个功能，而是你中间有五个功能，

24:12你真的让人用起来，其实效果就更好。所以大家可以朝这个方向想一想。这是一个不太一样的思路。

24:29讲完之后的话，那在后台的话怎么样去交付？其实这个时候我觉得也会受到ChatGPT一个巨大的一个冲击。啊，我这边讲的ChatGPT是个指代啊，就是这一类的交互方式，对。因为马上就会出来新的了，就是他们打他们的嘛，反正这这一局我们可能也没有能力参参与，是吧？

24:47我们只有能，对，就相当于浏览。就今天建硕发篇文章说浏览器嘛，这就是浏览器时刻嘛。浏览器他们几家打他们的，我们最多就在上面做做网站什么的，对吧？做做网站，对。就就就就ChatGPT是个代指。

王建硕

25:00那这个交付在传统的世界是什么呢？传统的世界你其实看到是用户有一个任务，或者我们讲市场上一个需求，对吧？然后的话呢，我们设想呢有一个方案可以帮他解决。然后我们就去想想说，哎。为了做出这个方案，我需要交付一个什么样的成果。

25:14然后为了这个成果的话，我我要需要解决一系列的问题，比如说我怎么设计啊，怎么生产啊，怎么规模化铺渠道啊，怎么营销让用户知道啊，我需要解决这些问题。然后我就要在公司里面设计一套流程，比如说设计一个一个供应链流程啊，设计一个比如说组织架构图啊，

25:30然后部门和部门之间怎么协作啊，上不上企业微信，上不上飞书啊。然后流程里面会分解很多任务，交给不同的人去完成。然后这些不同的人会具备不同的技能，对吧？所以从从用户买的东西到我的商业组织应该怎么配备，是是一个很长的链条。那这个时候会发生什么事情呢？

25:49第一个就是，如果我们的产品自己都带了一个小精灵，对吧？那么这个时候你其实原本我卖相机给你之后，其实你怎么用我是不知道的，你想完成什么也是我不知道的，你的想法变了也是我不知道的。所以这个时候的话，原本的时候我对于市场的洞察，我对于你到底要完成什么任务，这个时候是靠市场研究部门来猜的。

26:10但是现在我可以怎么样？就用户实时的我都知道了呀，你用它干嘛？因为你的助理跟我是一伙的，对吧？你想你是一个大公司老板，你有助理的话，你的助理跟我一伙的，我不对你的情况了解得清清楚楚的，对吧？然后我要卖你一个什么东西比较比较容易嘛。

26:24所以的话，你的所有的所有的这个点的话，其实这这个点我会把它抓进来。所有的用户洞察，就是洞察你有什么新的任务。我有什么新的产品和商业机会，会不会更容易？这是第一步。那第二步是什么呢？

26:37第二步就是AI在后面那一段有什么用呢？我们经常会讲说AI会取代这个工作，会取代那个工作。AI不会吃掉工作，这个不是我原创的，这个我忘了我在哪里看的，说AI不会吃掉工作，AI只会吃掉任务，对吧？然后由雇主再去决定说这些任务被吃掉之后我要不要缩减工作，这是两个不同的概念，它会吃掉的是具体完成的任务。

26:58所以如果你要考虑这个的话，考虑AI的价值的话，第一层是考虑说AI能不能帮助我发现市场机会，如果我这样子改进了产品。那第二层是什么呢？第一个就是考虑现在的AI已经具备了哪些技能，比如说它会说瞎话了，对吧？它会很快速地出图了，它会怎么样，它会怎么样。

27:16它有很多很多的技能，然后它具备哪些技能，然后你思考哪些任务可以交给AI。我们公司里面有很多很多的任务，哪些任务可以交给AI，这是我们可以开始思考的原点，对吧？就是AI现在具备哪些技能，它可以做哪些任务，哪些任务可以交给AI。

27:33其实就就是相当于把你的公司的很多事情开始外包嘛，只是这个外包特别的任劳任怨而已。然后根据AI可以做的事情和人类可以做的事情，重新分工，重新设计自己公司的工作流。哪些事情AI做起来，这个任务AI做，它做得好，就应该给AI做。

27:50哪些任务做AI做得不好，就应该给人类做。所以相当于我们以前我们会想到说所谓的生产线流水线，我们想到的是一堆体力劳动者工人，对吧？然后工人在那边拧螺丝什么的。然后当机器人发达之后，你会发现是工人和机器人在协作，对吧？有一些事情是工人做，有一些事情是机器人做。

28:10那这些事情我们这种脑力劳动者一般会觉得这是发生在工厂里的事情。但现在这件事情就发生在我们的办公室里面。就是所有的脑力劳动者要决定说哪些事情应该是人做，哪些事情应该是给机器做，给机器做。我们要切分任务，就好像一台车子啊过来，机器手把它捶一捶，但是呢人类要把它比如说哪个东西的弯一弯什么的，

28:32呃拧拧拧一圈线，因为比较难啊这个事情。然后呢再机器人做一个，然后再人做一个。那我们未来也要跟跟机器人形成这样的一个关系。每个岗位都看用人做的地方用人做，用机器做的地方用机器做。而且这个重新设计流程的时候的话。

28:47要特别注意任务的拆解。因为有的时候你不拆解，你就会觉得AI其实干啥事都干不好。但是你拆解完了就觉得它干得特别好。我举个例子，比如说你说AI帮你出一篇公众号文案，它能不能出好？现在很多时候它是出不好的。

29:02但是你说如果你把公众号文案变成，比如说选题，比如说定标题，比如说定大纲，比如说你哪怕把定大纲这个事情变成说先出十个大纲，再从大纲里选一个，然后再根据这个选定的大纲润色，你把它拆成三步，你会发现AI可以做前两步，对吧？它可以帮你开拓思路，先出十个，然后你从中间选出一个，然后再让它润色，它可以做第一步和第三步。

29:29所以哪怕是光是出大纲这件事情的话，如果你把它拆成三步之后，你就会发现AI做第一步和第三步效率就是比人好，做第二步不行。那你就这样拆啊，拆成三步，你就会发现AI百分之百棒棒的。那原来做不好是为什么呢？你觉得哎呀，它出的大纲不靠谱，那是因为你你的工作流不对，你没有为了AI来重新设计跟生产线。

29:49所以我们现在相当于for knowledge workers，for智力劳动者，知识劳动者，我们要开始像工厂一样重新设计我们的流水线。重新设计流水线，你能重新地开始定义工作，把它定义成一个一个的task，然后你能够让你的流水线更高级，

30:03你就会更高效。OK，所以我们设计的其实是一个人机协作的流水线，那包括这个其实也是人机协作的流水线。刚刚那个Elfe讲说要用胶水，我现在的想法就是各种东西都是用人来做胶水，把那个AI破支离破碎的AI给粘起来。我这边这个就是一个胶水的例子。

30:20最早期的电话机，它不是说你打了一个电话号码，然后就直接拨过去了。你打电话号码是去总台，然后他会问你说你要给谁打电话，然后他会把那根线拔下来，然后插到那个那个那个机子那里。这中间要有一帮人在在拔线插线的，对吧？operator要有这样的人，所以我们现在可能中间还是会有很多人类的工作，但是人类往往是在中间做机器做不了的。

30:45优先让优先是其实是让artificial intelligence，让让机器来做。然后这样子其实有一点点叫做说是，我我其实觉得它是个人的数字化转型。因为大家如果过去几年最热的一个词叫做数字化转型嘛，对吧？那企业讲数字化转型其实会有一个很大的变化，就是原来是垂直垂直整合的一家公司，但是你现在发现各个平行的，

31:06比如说我专门做仓储物流，做一件代发，我专门做云，我专门做什么，各个平行的公司很大越来越大，大家都开始调用别人，对吧？那原本个人也是说我是一个牛逼的文案，我从前到后都会，我是一个牛逼的艺术家，我从前到后都会。但是现在你也要做个人的数字化转型，你不要说我是垂直上什么都会，而是我在垂直的这条线上，我有两个点是特别强的，

31:28然后另外的七个步骤，我都是能够最好的使用AI工具的。那这样子的话，你的产能就会放大十倍，放大一百倍。相当于你个人也要把个人拆解成一个垂直打散，然后再重新拆解成平台的能力。然后这里面的话，对于公司来讲，对于个体来讲，就是你要重新做个体的数字化转型嘛。

31:45对于公司来讲要什么呢，就是HR的HR的责任就提高了。因为以前的话，你新员工上岗要不要培训啊？他进入你们公司要干活要培训啊？现在相当于你要对AI进行培训，我们要的目的是什么？然后这个工作流是什么样子的？

31:58你的要对AI做上岗培训了，因为你要完成这个任务，甚至你要做有质检的流程。相当于重新设计的话，你是在在把AI当劳动力来使用。当劳动力，那你劳动力进来你要干嘛？你要training，然后你还要检查，甚至还有试用期，对吧？然后这种东西你全部都要配上来，那么生产线才能够流流畅的运营。

32:15所以你从从这个角度思考的话，从产品上，从从那个我们人类的那个那个数字化转型，从AI的一个匹配度上的话，那你就会发现，哎，好像机会跟以前确实有所不同。然后这边的话呢，你就会发现说，一旦我们把任务拆解得越来越细，然后大量的工作已经分解给了AI之后，

32:34我们的这个生产线效率提升，成本降低之后，会发生什么事情呢？有一个很大的机会，我说我们说商业机会嘛，就是很多利基市场就可以做了。因为以前的话，你必须要比如说我必须要拉拉五十个人，然后要开发一个APP，然后才能干的事情，现在你说不定发发现五个人就能干。

32:51或者原来五个人才能干的事情，现在一个人就能干。那这个时候的话，很多小市场就值得专门的去做了。比如说某个小语种市场，某个某个就是有特别的教育理念的那个教育市场。那现在其实都可以做了，因为你的生产成本极大的降低了。这就像什么呢？

33:07最开始那个福特汽车不是说，我们可以生产任何的汽车，只要它是黑色的，对吧？但是成本降低之后，其实五颜六色的，甚至于专门的各种小汽车都可以出来。其实成本降低了嘛，然后消费者的需求增加了。所以现在的话，各种小细分市场对于个体创业者，我觉得是个很好的机会。

33:24因为小市场现在可以做了，可以做科技产品了。以前小市场只能做服务嘛。但你现在服务的很多的环节的所谓的人力你可以用AI取代之后，其实你是可以用人工智能来在在交付很多的服务的。你用人工智能交付服务的时候，你的成本降低，成本降低导致说你就可以服务小市场，你可以服务小市场，

33:45不一定是大市场。那这个东西的话，我会觉得说它对于我们来讲就是一个最坏的时代，也是最好的时代。它坏在哪里呢？就是我觉得大量的知识工作者的岗位，因为大量的知识工作者的主要能力就是复读机嘛。然后然后也也是语言翻译机。

34:02我举个例子，比如说写文案，做做做写文案，做做SEO，填文章，然后还有什么，做个头图。这些东西其实其实本质上来讲就是一个需求翻译机。还有很多的看起来很高端的工作，比如说一个保险顾问，对吧？他其实做的是什么呢？你其实花时间，你你花两天时间，你也可以研究出来那些保险。

34:24你为什么要找个顾问呢？其实你就是想让他用人类as the interface，对吧？自然语言as the interface跟它交互，你不想去读那两本书和研究那一百个网页。那自然语言as the interface这件事情不就是ChatGPT干的嘛，就是个说瞎话的嘛，

34:41对不同的数据库做不同的事情嘛。这类的工作都会大量的消失。那大量的消失的时候的话，其实我觉得会会有那职业发展上的很大的问题。哪怕说现在乐观的预期是说那你人工智能又会产生新的工作的需求嘛，虽然你这边消失消灭了很多工作，你还会创造很多。

34:59但是呢，你创造的和消灭的不是同一种啊，对吧？有可能同时这边消灭了很多工作，很多人没有工作了。同时那边又会比如说这边消灭了一个亿的工作，那边同时创造了一个亿的工作机会。但是那一个亿的工作机会暂时都没有人填得上，就是无数的公司会招不到人。

35:17对。但是同时这边又会有大量的人失业，这两件事情不矛盾的。比如说所有的所有的被干掉的文案，你让他们现在去做，比如说叫做人工智能工程师，对吧？他们两边配不上，所以这里面也会出现一个巨大的一个巨大的问题。而这个巨大的问题还会被加重的一个问题就是我们的自我的丧失。

35:36我们今天就开始讲哲学嘛，因为比如说你看我开始介绍的时候，我也会讲我做过哪些公司，我我干嘛的，对吧？所以我们只介绍的时候经常会把工作和职业当做我们的身份的首标签。那当做身份的首标签，这其实是一个恶习，这是一个坏坏的事情，因为我们会觉得我们必须要劳作，我们必须要在一个公司里面有一个职位，

35:56这才说明我们生活的价值。但是其实古代的欧洲的贵族他以生产性劳动为耻嘛，对吧？这才是健康的生活态度。但是我们从小被培养了一种奴隶的生活态度，就是我觉得我要对是我要有用嘛。那你你既我们既然已经被这样洗脑，觉得说我们一定要对对这个世界要有用的话，那么失业之后不光会带来经济上的问题，

36:16因为经济上的问题的话，我觉得最后还是会被解决的，就是会被那个政府啊，或者说像假假设Sam他们有有良心，真的给大家发低保的话，其实这这个问题是会被解决的。但是个人身份的丧失，然后这些人会产生产生情绪上的巨大落差。就有点像我看了一篇文章是讲那个日本的武士，武士本来是一个高级阶层嘛，大家都觉得他好了不起，他们还接受教育。

36:39但是突然工业革命，然后日本日本开放。那这个时候武士阶层就整体没用了嘛，没有用了。那他们其实不光是面对的经济方面的问题，还有一部分就是突然觉得人生就就就失去了依靠啊。我本来是最牛逼的这个世界上的人的话，现在没有人搭理我了。

36:55那所有的知识工作者本来小白领还有点脸上有光是吧，那突然之间觉得，嗯，所以这事会会是一个蛮蛮大的问题的。换到另外一个视角呢，就是资本其实现在就比较爽了，因为原来资本的话，其实除了我买买地买资源之外，其实因为现在是智力时代嘛，智力时代的话，其实资本有一个很大的扩张的问题，就是我招不到合适的那么多的好人嘛。

37:18比如说以前我们我自己在做电商的时候，经常有那种所谓互联网人出去开实体店，然后都是头破血流的回来。但是最近几年我经常有那种九零后的九五后的小朋友跟我讲说，哎呀，那走。我上个月开了两百家店，然后我就一口血说，你两个月怎么开出两百家店呢？

37:34发现现在其实部分其实也是人工智能。因为比如说以前开店你要招两开两百家店，你就要两百个什么熟练的店长，因为需要他们在当地做出大量的本地的判断，吸收信息，以及说这个我们今天要进这个货多一点，那个东西要摆那里一点。现在全部是一个APP，就是本地招的人他们真的只用他们的眼睛和手，不需要用脑子。

37:55那个APP会告诉你把这瓶水放到第二个货架B三第四格，然后然后你就放完就好了。然后你也不知道为什么。然后他告诉你，然后他那个灯每天下午比如说三点十三分到四点十三分会自动关，你也不知道为什么那个灯就莫名其妙就关了。哎，为了省电。

38:09全部都相当于智能被中央化了，智能被中央化了，然后分发到了分发到了各个的门店，那对人的要求就降低了嘛，那你就是招随便招人就可以了，你确你就不需要招店长这一层的人了，而店长是我们以前的所谓的叫做部分的脑力工作者，对吧？那这其实已经已经在发生了，只是就对吧，程程序员之前感受不到，现在才觉得他可以写程序了才感受得到。

38:32所以对于资本来说，我觉得这是一件很好的事情，就是他他其实可扩张性是更强了。所以现在大家手上有钱是很好的一件事情。如果你实在是你觉得哎呀，我也是无产阶级，我是要打工的，那我强烈建议大家就是要切换视角，千万不要把自己当做一个打工的。

38:47你要思考说，如果这个世界上的生产线的成本在大幅度的降低，说明你现在有可能可以成为一个资本家，对吧？原来的时候因为你你可能身上就只有你十万块钱存款，原来你会觉得那个商业机会你要去抓，至少要两百万，你还要拿拿投资。但是现在其实有可能，因为现在有一批不问你要工资，不问你要社保的AI可以调用了。

39:10如果你设计的那个流程合理，甚至于你可以靠你一个人在中间做胶水，你把一堆的东西粘起来，你就可以设计出一个解决方案了，针对你的细分市场。所以这个时候，你原来觉得说比如说做任何事情的那个bar都是两百万人民币的话，现在很有可能已经降到了是二十万人民币。

39:26二十万人民币凑凑的话，借借总归来，总归有的嘛。那你这个时候其实你说不定可以转换视角，你不要把自己放在那个被害者视角，因为被害者视角不管怎么做永远是被害的嘛，因为我们打我们打不过机器的，对吧？打不过之前的，对。但是你如果站在说我是用它的那个视角的话，我是那个owner的那个视角，我是发现机会并且去组织资源去搞定这个机会，

39:47挖掘这个商业机会的人。你换成这个视角，你就会发现这个世界对你特别友好，全是机会。但是你站在说我是楚楚可怜的等着被人招聘的那个，你就你就会比较悲惨一点。因为大家都在都在省，都在压，对吧？哪怕没有这件事情，降本增效这个词你现在去搜，都是比如所有人都在提。

40:03而且的话呢，我会觉得说你从小做大的机会，我觉得现在还是很大的。以至于我现在就虽然上次摔得头破血流，所以现在蠢蠢欲动，想干点啥，为什么？我觉得很大呢，就是第一点，就是它非常满足克里斯滕森教授所谓的更便宜、更方便，但不是性能更好，

40:20就是所谓颠覆式创新。它是一个更更简单的方案。但凡是你在原有的事情上做得更好，那都是延续性创新。延续性创新永远是巨头赢的。所以我觉得在进攻上的话，这个新科技给现在处于弱势的一方是给了优势的，给了优势的。

40:37因为这个科技它是偏向于简单的，它有点像拼多多，有点像这个逻辑，所以它是逆袭的概率，我觉得还挺大的。然后第二个呢，它又给了一个防守的时间，因为所有的更比我们更牛逼的人的话，他们现在会有一大块蛋糕舍不得扔。我其实不太相信Google他们当时是真的做不出来啊，就是就是，但是确实这件事情做出来了，对他们自己没什么好处，

40:59就是它推荐广告的机会少了呀，对吧？而且现在这个商业模型又不清，对吧？假设Google真的一夜之间把把，当然它可能过三年想出来一个伟大的商业模型，这是另一件事情。但是当下还没有想出伟大商业模型的时候，本来你搜一个关键词，可以莫名其妙点了它两个广告，它赚了五美金。

41:16那你现在变成了它给了一段话，里面一个链接都没有，这太可怕了，这太可怕了。它它从哪里去收钱去？从哪里收钱？收你月费嘛，有多少人愿意给月费的，对吧？大家刚刚说很多是程序员，我知道很多程序员宁可去黑掉那个网站，然后也不愿意交那个那个爱奇艺那个月费，

41:33对吧？所以所以其实会有很多很多的问题，对于他们来讲，他们的蛋糕太大。但是对于就是如果大家程序员，你你想来来自己做点事情的话，我觉得现在是一个非常好的机会。好。那总结一下啊，那个ChatGPT是什么呢？

41:48我在我看起来它是超级UI，它不是超级AI，它是个超级UI，对吧？它其实是更像浏览器，更像更像鼠标，更像那个多点触屏，它是像这种东西。然后ChatGPT真正的影响，它是把AI让每个人都用起来啊，然后每个人都可以消费起来，然后每个人都可以创造属于你自己的AI，

42:08然后雇佣像你自属于你自己的AI机器人来帮你干活儿。所以这这是不一样的地方，这跟以前不一样，它是普惠的。每个人都能用，对吧？大家现在自己跟它对话就能用，对吧？以前你还要写代码，我们之前说的再容易，都有工程师要写几天代码才能写出来，对吧？

42:25都是基于Google TensorFlow啊什么。那后GPT时代的产品的话，我觉得就是大家可以更多的把focus放在帮忙让用户用好它，而不是帮忙做好这个产品，帮忙让用户把它给用起来，对吧？这事儿其实大部分用户都没有把你的产品发挥到极致嘛，对吧？

42:41你与其把你的产品优化个百分倍，功能翻倍，还不如让它用户的使用能力翻倍，这事儿比较容易点。那后GPT时代的那个交付的话，我觉得就是协作的流水线。大家要思考怎么样人机协作，你的岗位里面的人和你的那个呃AI怎么样可以协作起来，怎么样可以升。

43:00你你如果能够把任务切得越清楚，你能够设计越好的工作流，你的效率就越高。然后你就可以去去抓一个市场需求去递出。那最坏的时代，就是我觉得那个知识工作者的岗位会大幅度的缩减。最好的时代就是小组织可以解决小需求，而且未来说不定也可以做大，这是我的那个看法啊，谢谢。