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这是一档聚焦于 AIGC 领域的播客精选栏目。 如果你不想错过 AI 潮流,但又没有太多技术背景,或者没有大量时间收听数小时的音频访谈,那么这个专栏就是为你准备的。 专栏为你精选优质深度内容,提炼出精华摘要。以尽量浅显易懂的语言为你带来海内外 AI 领域投资人和创业者的思考判断,让你紧跟趋势。 专栏每一篇的内容包括:核心观点 + 精华摘要 + 扩展知识。 每周三/日更新一期,每一季包含20期,购买后可永久阅读。 【限时福利】其他人通过你分享的链接购买,你可获得30%的返佣

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Paul Lin

2023/10/25

结束语:专栏第一季更新完毕,有些话想对大家说

从8月1号发布专栏第一期,到10月15号专栏最后一期更新完毕,整整两个半月。感触颇深。

​1、用最小成本搭建了一个 AIGC 类产品的MVP,并且验证了有用户愿意为这个产品的价值买单,虽然距离当初50个订阅的目标还有一段距离,按比例看也在及格线上。

验证创意未必一定要是开发一个APP,也可以是一个专栏。

​2、用结构化的输出,倒逼体系化的输入,是最好的学习方法。为了运营这个专栏,我几乎翻遍了小宇宙上所有AI类的栏目和单集,加上阅读论文,学习GitHub上的项目,啃各种官方文档,学习效率非常高。专栏的最后一期,特意放了一期AI时代知识管理的访谈,也算是一种呼应。

​3、最大的感受是AI行业真是一日千里,蓬勃发展,典型的证据就是我在专栏发布时拟定的目录,最终大部分都没用上(哭笑不得),不是说当初的选题质量不行,而是实在发展太快,过一段时间就有新的进展出来,专栏也必须保持迭代。

​4、build in public 真是一种最佳的个人开发者策略。不需要遮遮掩掩,大胆地在公开场合说出你的目标,让身边的朋友或网友帮你一起鉴别创意,产品,一起参与优化和传播。

​build in public 的第二个好处就是可以结交很多朋友,通过写专栏我知道了极客公园要举办AI黑客松比赛,通过比赛组委我认识了现在的产品搭档,以及好几个年轻有为的同行,这些都是相比闭门造车更好的一种创造价值的方式。

​虽然第一季承诺的更新目标达成了,但我还有接下来的两个目标:

  • 筹备第二季的专栏,依然是AI领域,但是关注点会从行业趋势变得更加接地气。

  • ​继续维护第一季,有好的内容会不定期加上,也算是对第一批种子用户的答谢。

最近 Openai 持续放大招,fine turn 的成本进一步降低,大家都在说又要搞死一批 AI 创业公司了,身边有不少 AI 应用层创业悲观论开始出现。

我​个人倒是持乐观态度。一方面从历史发展的角度看,手机操作系统当初底层的能力也是很薄弱,所以移动互联网早期诞生了很多像墨迹天气、手电筒、记事本这样的工具类应用,后面操作系统能力不断迭代,这类应用确实走下坡路,但是操作系统开放出来的能力也越来越多,整个移动互联网的市场并没有因为操作系统的成熟而萎缩,反而是蓬勃发展。

​其次是大家担心做垂直领域调优的 SaaS 公司会不会因为 fine turn 的门槛降低而要凉凉了,我认为也不会。原因在于 To B 的服务是一整套解决方案,并不会因为某个 API 的能力提升而出现门槛的骤降骤升。比如说:那些数据是有用的?要如何格式化?如何进行清洗?大模型输出的质量稳定性怎么解决?兜底的方案怎么设计?这些都依然需要投入大量的人力提供用户教育和运营,至少现阶段我认为依然如此。

​作为一名技术乐观主义者,我认为底层的能力越强,对顶层应用开发者越是利好。大模型会水平扩展能力,但垂直扩展不符合其定位,且规模不经济。

最后,祝专栏的各位读者都能抓住这一波 AI 带来的机会,书写自己的精彩故事 :)

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Paul Lin

2023/10/15

#20 - AI 无所不知的时代,知识管理还有用吗?

前言

当所有人都在说『All in AI』的时候,Flomo 的创始人少楠却冷静地保持着克制的态度。本篇内容中,少楠分享了他为什么不会在今年内为 Flomo 添加 AI 特性的三个原因。

虽然大多数人都害怕自己会错过 AI 时代的浪潮,少楠却认为当下谈 all in 的背景已经和当年的移动互联网完全不一样了,要清醒认识创业公司的局限性,不要大手笔投入。

如果你也有「FOMO」的困惑,本文分享的真知灼见或可作为参考。让你安心:)

核心观点

  • 如果使用了 AI 新技术不会提高付费率,我们为何要采用?

  • 不要担心错过时代的浪潮,当年移动互联网第一批产品很多都不在了

  • 可以多花时间精力在学习 AI 技能上,但大手笔投入则要慎重

  • 单纯依靠 AI 是难以真正理解一个概念的本质的

  • 要反思自己是利用AI作为工具与杠杆,还是过度依赖AI而成为可被取代的人力。

精华摘要

1、为什么不会轻易为 Flomo 添加 AI 特性

第一,大众用户对AI辅助功能的真实需求还不明确。早期一些 AI 产品用户虽多,但真正需要生成文本等功能的用户有限,过了尝鲜期会迅速失去新鲜感。第二,AI服务成本较高,小公司难以通过用户付费平衡运营成本。第三,AI应用也存在合规风险,如果因违规使用而被断开服务,将对产品运营造成困扰。

如果创业者不是很确定的话,那么就去看看哪些产品在加了 AI 特性后排名暴涨,实际的情况是很少。虽然有人会拿 Notion 来举例,但 Notion 的问题是因为它先是 Notion,他已经有很强的用户和口碑积累了,所以可以享受到 AI 带来的红利。而不是说什么产品只要加上 AI 就会火。

虽然搞定第一波付费用户问题不大,但明年是否还能续费才是真正的挑战。

我们需要问自己,使用了新技术后,付费转化率是否会提高?如果不会,我们为何要采用?

2、如何管理这种「担心错失某个时代浪潮」的心理

如果我们回看移动互联网时代,你会发现,那个时期第一个创业浪潮中的许多产品,现今已经几乎消失。当时移动互联网红利涌现,各类产品竞相推出,但很快就破灭了,许多产品来去匆匆。从这个角度看,先发产品不一定能长久经营。

技术本身不能决定生活,只有当我们学会应用某项技术,才能从中获得价值。此外,嘉宾认为他也不必急于应用新技术,因为他没有通过它融资或者讲故事的需求。

一位朋友的一句话让少楠彻底地安心:如果这是一波大浪潮,它不会仅持续一两年,而会存在较长时间;如果它不是浪潮,那么它自然会过去。错过就错过了,也没什么。

嘉宾的态度是保持关注新技术,不断尝试使用,但不急于在产品中应用。所有需要投入大量资金和精力的决策可以稍后考虑,但学习和体验新事物则可以立即开始。

3、当下 All in 可能是无用的

很多人提出了要在当下『All in AI』的观点,其实『All in』最初是投资人和硅谷提出的。他们主张要“快速行动,打破常规”,这些建议在当时的背景下也并无错。因为在那个时代,互联网刚刚起步,竞争是平等的,所以企业确需快速行动以占领市场。正如维特根斯坦晚年所说,任何观点都必须结合具体语境来判断。

但是,我们需要重新审视这一观点在今天的背景下是否仍然适用。当下的竞争环境是全方位的,大公司与创业小公司的优势差别巨大。即使是机器学习等前沿技术领域,成功的创业公司也寥寥无几。我们无需着急去追逐这一领域,因为不大可能在其中取得成功。相反,我们需要冷静思考后再行动。

4、AI 『无所不能』的时代,哪些知识才是真正应该聚焦投入的

AI 可以帮助快速获取某一概念的背景信息,了解其发展脉络,但想深入理解一个观点的核心含义,仍需本人反思工作、生活经验,在此基础上与该观点所蕴含的意义、价值产生联系,通过这一过程逐步达成对其的理解。单纯依靠AI是难以真正把握一个观念的实质的。

关于应该学习什么知识这个问题,AI无法给出答案,因为作为人类,只有我们自己明确学习目的,才能做出选择。真正掌握一项知识也需要人类自己的理解和运用。AI可以提供信息,但如何消化吸收知识,并将其应用到解决实际问题上,仍需要人的智慧。

我们之所以学习,是为了实现某种目标,应如何理解知识,以及后续如何运用知识,这些都是AI不可替代的,这些 AI 无法取代的知识能力,才是我们应聚焦投入的方面。

5、如何做个人的知识管理

做笔记前就要先考虑未来的用途。单纯做笔记收集信息价值不大。在获取知识后更要用自己的语言进行表达,建立关联,形成自己的框架,而不是线性排列。最终才能实现知识的内化。

在AI时代,我们也需要反思自己是利用AI作为工具与杠杆,还是过度依赖AI而成为可被取代的人力。历史上,所有将自身作為杠杆者最终都被新技术取代。我们应努力增强自身能力,使之成为不可轻易替代的独特价值。

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