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Q&A: Is NotebookLM an exception to a rule? When to copy? When are small improvements better than big bets? Will data privacy matter?
2024/11/1
Hallway Chat
F
Fraser
N
Nabeel
Fraser: 我坚信可以通过小的改进降低高回报高风险事件的风险。我们应该关注用户体验，并根据用户反馈来调整产品策略。在早期阶段，我们应该优先解决产品和市场问题，而不是过早地关注数据隐私问题。对于功能复制，我们应该专注于产品的核心价值，并根据自身产品的北极星目标来选择性地借鉴其他产品的优秀功能。
我们应该在小规模改进和高风险高回报的项目之间取得平衡，并通过小规模实验来降低高风险高回报项目的风险。我们应该快速获得用户反馈，以验证我们的方向是否正确，并逐步缩小目标范围，提高实验的精确度。
大型公司难以推出优秀产品，原因在于其信任度和预算分配流程。风险投资的结构有利于创新，而大型公司的组织结构不利于创新。Notebook LM是一个成功的例子，它在大型公司内部采用了类似于创业公司的思维方式。
Nabeel: 我希望产品持续创新，避免停滞不前。大型组织拥有数据和上下文优势，但如果缺乏这些，其模型表现可能不如其他模型。收集的用户数据和与用户的工作应该指导模型的构建，公司的长期愿景应该由收集的数据推断。
企业数据隐私是与企业合作时首要关注的问题，为了改进模型，需要了解用户如何使用产品，即使这意味着使用他们的数据。如果产品在未来能有显著提升，那么应该设法让用户接受数据用于模型训练。我们需要找到一个方法来解决AI产品改进与数据隐私之间的矛盾。
如果产品本身足够好，那么一开始就不需要训练模型来吸引用户。一开始不必过于担心数据隐私问题，应专注于产品本身。我希望AI模型能够持续改进，而不是停滞不前。我们可以考虑采用免费和付费两种模式，利用免费用户的数据进行模型训练。
企业数据并非同等重要，模型训练不应该依赖所有企业数据。底部向上的SaaS产品增长模式通常会触发与IT部门的沟通和付费。解决数据隐私问题的方法多种多样，没有统一的框架。在组织内部，可以通过灵活的策略来解决数据隐私问题。
解决数据隐私问题的关键在于产品的价值是否足够高。目前讨论数据隐私问题还比较理论化。大多数公司最终都会进行模型开发，数据隐私问题将成为一个长期挑战。行业需要找到比“不使用数据进行训练”更好的应对数据隐私问题的策略。
对数据隐私问题的担忧可能会随着时间的推移而减弱，或者会出现新的解决方案。公司需要提前考虑数据隐私问题，避免日后因更改条款而导致用户流失。我们可以采用更清晰的措辞来解释数据隐私政策，例如提供选择性同意选项。
应该提供多种数据权限选择，让用户有更多控制权。大多数用户愿意让公司使用其数据来改进产品，只要不涉及敏感信息。未来可能会出现更合适的语言来解释数据隐私政策。
了解用户如何与产品互动比未来如何使用数据进行模型训练更重要。早期公司应该优先解决产品和市场问题，而不是过早地关注数据隐私问题。早期公司应该专注于当前问题，而不是过早地关注未来的问题。早期公司应该按顺序处理问题，而不是同时处理多个问题。
不处理数据隐私问题可能会导致未来的问题，但早期公司应该优先关注其他问题。未来可能会出现新的解决方案来解决数据隐私问题。保留数据可以为未来模型训练做好准备。
创业公司容易陷入低风险低回报的陷阱，低风险的赌注可能不会带来显著的改变。早期公司不能在一个季度内没有任何进展。应该在小规模改进和高风险高回报的项目之间取得平衡，并可以通过小规模实验来降低高风险高回报项目的风险。
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