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68. 预测AI的下一个十年 | 解析AI应用进化的核心逻辑

2024/9/4
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AI产品观察
AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
李
李自然
领导Bootloader，专注于AI技术转化和商业化，成功协助多个出海团队。
Topics
李自然：我认为AI应用层尚未爆发，主要瓶颈在于AI无法像人类一样学习，现有AI模型训练完成后难以调整，无法根据用户习惯实时学习和改进。以点外卖为例，现有AI通过预设规则而非学习用户习惯来点餐，导致结果不尽如人意。推荐算法虽然能解决部分问题，但大型公司缺乏改进动力，小公司又难以进入市场，因此未来AI将是解决此类问题的关键。AI需要改进算法，而非简单地加强记忆，才能实现实时学习和理解用户行为。互联网、移动互联网和AI应用的进化逻辑分别为搜索、推荐和理解，理解是更高层次的需求，可以拦截推荐的需求。AI应用爆发需要满足三个条件：掌握大量用户行为数据、能够学习数据并迭代算法、拥有合适的应用场景满足用户需求。持续记录个人数据对于打造专属AI助手至关重要，这将提升AI的理解能力和决策效率，最终形成一个高度个性化的数字分身，但永远无法实现意识上传。AI应用开发应选择对学习和理解需求较低的场景，以便早期落地。

Deep Dive

Chapters
当前AI应用尚未爆发的原因在于AI无法像人类一样学习。现有AI学习方式局限于模型训练和微调，难以根据用户习惯实时学习和调整。以点外卖为例，预设规则的AI无法真正理解用户偏好，导致结果不尽如人意。
  • AI应用瓶颈在于其不会学习用户习惯
  • 现有AI学习方式局限于模型训练和微调
  • 通过Prompt预设规则的AI无法真正理解用户偏好

Shownotes Transcript

【本集概述】

在各种GPT风靡的当下，你是否思考过AI应用的真正瓶颈？从PC互联网到移动互联网，再到AI时代，技术进化的逻辑是什么？从搜索到推荐，再到理解，每一步都在重塑我们与算法的关系。在这场变革中，持续记录的个人数据可能成为打造专属AI助手的关键。这将如何影响我们的身份认同和社会关系？

本期播客不仅为AI产品开发者提供了新的思路，也为每一个关心技术发展的个体提出了深刻的问题。面对AI的飞速发展，我们是否该停下来重新审视它的角色与未来？

【关于我们】

主播 李自然｜Bootloader 创始人 & CEO

Bootloader 是一家研究驱动的 AI 应用出海公司。致力于将前沿的 AI 技术转化为用户可用的产品，并实现商业化。与此同时，我们将积累的经验总结为一套方法论，赋能其他 AI 应用开发者。Bootloader 的使命是：让人类用上更好的 AI 产品，让 AI 给人类提供正向价值。

【合作/交流机会】

    1. 正在做产品出海，需要出海营销增长服务的开发者们：我们团队把自己产品 GTM 的经验梳理成了清晰的 SOP，并有专业的团队提供服务。我们诚邀有出海意向、渴望快速获得用户、寻求专业帮助的伙伴与我们联系。
    1. 对 Bootloader 感兴趣，想要加入团队的年轻人：持续招聘 AI 产品海外运营、AI 产品管培生等。（招募想搞AI的年青人！（内含多个岗位！）)
    1. 有实战经验的营销/产品/行业专家：Bootloader 希望和垂直细分领域、有独特洞见和技能的专家合作交流，合作方式灵活。
    1. 想要低成本投资 AI 产品的投资人：Bootloader 提供低成本参与 AI 投资的机会。欢迎认同我们愿景、希望参与AI行业的投资人与我们联系。
    1. 《AI产品观察》听友群：欢迎加入我们的听友群，和更多 AI 爱好者交流。

【联系方式】

以上合作/交流需求请联系 AI小助手微信：aixiaozhushou66。