EP 32.对话王建硕：不务虚不妄想，这次彻底聊透 AI 商业化落地思考
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本期节目又是一期串台联动同步首发于 AI 增长黑客和冰镇电波两档播客同时你也可以在我的油管频道看到它的现场视频版地址就在 show notes 区可以找到本期的对谈嘉宾请到了王建硕老师他是百姓 AI 创始人 董事长同时也是著名的 IT 评论者和专栏作家对我这一辈移动互联网入局的从业者来说

它更像是上一辈桌面互联网时代就开始博越的跨越了好几轮产业和经济周期的前辈我们有很多的共同点除了都爱写代码都推崇工程师文化闲着没事研究黑科技而且呢还乐意出于自我整理为首要目的的做一些公开的输出分享

最近我们都在研究 AI 的商业化落地于是就促成了这期的对谈节目本期节目我们分享了创业者在今年 AI 热潮爆发后的兴奋工作生活状态发生的变化也交流了这轮新技术趋势我们看到的全新商业落地机会还披露了百姓 AI 刚启动内测的新产品 Chattel 的开发内幕商业定位市场打法定价策略以及前景预期等等

并且还面向所有的听众开放了若干个 AI 相关的工作岗位那废话不多说我们就进入这期节目吧今天非常荣幸请到了王建硕老师上来我们老规矩就是请建硕老师先在三句话之内做一个简短自我介绍三句话半选性 AI 的创始人跟 CEO 然后一个很好奇的什么都感兴趣的好奇宝宝对用户的

用技术来做一些产品很感兴趣的一个人 OK 我觉得您太低调了之所以让您做自我介绍也是因为可能从我这辈起来的这种小宅男或者技术爱好者对您的名字是如来贯耳但是可能新青年未来这波祖国的有神力量这拨人可能对您在十年前二十年前整个创业经历还不是特别了解

您的创业经历我会后面再问然后现在我想先从最近我特别感兴趣的话题您最近又开始在业界活跃了之前其实有一段时间在我感觉就是比较低调一点特别是在移动互联网浪潮炒作特别厉害的时候您没有在泡沫之巅然后出来发很多声音没有刻意的去炒作自己

今年这波 AI 起来之后您变得更加活跃了能够解释一下是为什么是个人表达欲更强烈了还是有某种商业上布局的打算其实老实说我们所有的人都是在技术的浪潮上面随着技术的一个浪起来下来

其实更大的是一种基础的浪潮就是比如说我以前特别特别活跃的时候就是在互联网刚出来的时候我指的是在 98 99 2000 2001 甚至那个时候我的所有的那个时候的我的活跃估计你都没有注意到那个时候是丁磊啊什么最早张超阳啊什么那段时间比较活跃我是一个小兵正在读大学然后刚刚毕业的这个状态

然後第二波我覺得比較活躍就是所謂的 web2.0 就是 blog 等等其實也是一輪技術的變革然後從文化上面也是百化證明百化齊放的這樣的一個狀態所以也寫了很多的文章包括那時候我在寫 blog 的時候是 2002 年到

12 年 12 年对于很多我们你的听众来说可能都是那个时候刚刚开始读小学等等但那 10 年基本上一天没落的写了 10 年的那个 blog 对 那是另外一个热潮然后呢 就是所以我觉得有很多时候人的行为是跟就是大自然的这个春夏秋冬很像的当秋天的时候所有人都很兴奋对吧春那个夏天的时候春天夏天的时候然后到了冬天的时候呢你就需要折服

那我個人的感覺這種體感我不知道可能很多的人都有類似的感覺就是在過去的五年裏面似乎我們就從 15 年開始吧我們王謙提出來的互聯網下半場開始

22 年就这 7 年呢我们可以说技术的浪潮不得不说乏善可陈就是任何的时候都有技术新的技术了但是像互联网呀移动互联网啊像这个现在的 AI 啊所带来的全方位的提升来说在过去 7 年是没有的

沒有的時候當然我相信也很多人都在找方向然後找下一個增長點我也屬於這種狀態所以我覺得在過去一段時間不僅僅是我吧整個一大批人

都还是相对来说没有在至少没有像今年一样的大家这么的活跃当然在过去这一段时间也有非常活跃的但是那个可能很多都是或者是别的一些浪潮比如说造车车是完全是因为它是和互联网相对来说比较远一点和纯的信息科技稍微远一点这是一个浪潮然后呢也有这个随着金融行业的波潮也有高潮低潮 F3 是完完全全的一个概念这个我们可以在这里说嗯

然后这个我相信都有不同的行业吧但至少我说互联网这个行业在过去的七年里面我整体上面认为是一个低潮我也在这个大潮里面也没发出太多的声音明白所以低潮那几年其实你也在摸索也在找方向也在试图了解很多概念有些是伪概念有一些可能是实打是有些东西但可能它处于一个周期比较早的阶段还没有到可以商业化落地可以跟您的具体业务结合的阶段所以您更多是在观望

對 比如說在去年 前面幾年吧我花的最多的時間是 web3 然後大家也會看到我寫了很多 web3 的文章這個其實都是我的學習筆記在不斷學習學習然後整整學習了一年但是什麼 web3 項目都沒做

原因就是说我一直觉得找不到一个下嘴的或者下手的一个着力点 CHATGP 出来的时候忽然想明白为什么因为 Web3 当时还是一个概念缺少一个真正可用的产品这个产品我认为无论是比特币出来或者以太坊出来 Ethereum 它是一款产品

但那款产品的确是在它出来的比如将近十年以前那一段产生了一段一个浪潮但是在比如说十年以后的话其实那段浪潮它对社会的影响产生的影响已经产生了新的这个变量没有所以的话在 Web3 领域没有找到一个特别好的一款引领时代的一款产品这也就是我觉得 Web3 还需要再等待几年如果有一个这样的一个 Killer App 诞生的话

它应该也是一个很重要的一个浪潮我看现在就整个状态算是气色比较好其实是有点小兴奋精气神都很足可能是因为真的出来一个令人很兴奋的东西就是您能讲讲今年 AI 这波浪潮出现之后您整个日常生活节奏生活状态发生哪些变化跟之前的口罩几年或者跟之前没有找到兴奋点的时候

我以前发了一个朋友圈我说最近产生了一种就是在大概今年一二月份的时候我说最近流行一种新的病毒谁要是碰到这个病毒以后都会有如下症状比如说彻夜难眠然后异常亢奋然后见人就说包括每天的工作时长也会变得没日没夜的去敲击键盘等等这其实我所描述的就是说 CHEAD GBT 这款产品出来以后的这种

就是这种人身体的这种感觉我在我的整个的技术的这个历史上面来说的话可能上一次和它相媲美的也就只有互联网就是 95 年到 2000

02 2003 年这一段时间吧我觉得就是非常明显其实互联网的概念包含移动互联网嘛所以你觉得 AI 的诞生其实它比移动互联网这股技术浪潮更大可以媲美互联网这块来说我也不能说完全媲美只不过是说我觉得这种体感特别新

因为移动互联网它带给来很多新的但是它是在互联网的上面也就是说人会审美疲劳的就是说互联网出来以后哪怕再吐再吐的一个纯文字的一个页面你会觉得这东西太牛逼了以前没见过

然后移动互联网的话手机虽然它使得互联网变得了非常方便这个当然给就是在过去的几年里面也算是冲击非常大的一波但是没有还没有那么大而 AI 来说的话就是说它让很多以前我们认为不可能的事情变得可能了互联网就是这样的一个东西原来是不可能的然后忽然变得可能了

现在您持续在研究 AI 在研究这个股浪潮日常会关注哪些信息源会关注哪些您觉得比较优质的媒介可以跟我们分享一下吗说我面临着和大家一样的痛苦就是说信息过多然后信息源过多刚开始的时候还 follow 一些现在来说的话我基本上老实说我不怎么

怎麼看 原因是說我更多的看的東西是 open-ed 文檔這個我強烈建議大家去讀一讀非常簡單 就是 open-ed 的那個 document 那個文檔其實讀別的任何東西你都只能得到一些宏觀上面的想法而只有那個文檔它會

改变你的代码它还不是个人效率的问题那个是如何使用那个 open 就是 chat jpt 如何使用这件事情它的文档里面没写它的文档里面只写了它那些 API 的一些调用方法

那它其实对我们的开发是有用处的所以呢最近我的确对于新的东西的关注不是那么多原因是什么呢就是说如果举个比方的话就是在互联网早期周吧就是电脑报出来以后那个小缝上面就会介绍几个网站每天都记那个网站刚开始全球的网站的出现的速度是你拿一个小本本可以记得出来的因为我记得 94 年那个 Netscape Navigator 刚刚出现的时候正儿八经的网站也就 800 个

然后出来 10 个 20 个其实大家都拿小本本都记得出来但是非常快要不了多久到了 05 年不是 95 年 96 年什么的时候你拿小本本也根本没法记了有时候你就放弃了说我不用说记住说干什么事情用哪个网你现在一样的道理我觉得很多的时候我们出来一些模型出来一些今天有说有这个功能那个功能演化了乱的

但我覺得現在已經進入了一個就是當它出來的速度足夠快 體量足夠大然後真正去改變整個世界的時候其實你不用去記單個的一個個的機器人了當然它會有其他的一些需求就會因此誕生那是另外一個話題了

那您刚才分享很多就是当下 AI 信息爆炸的时候有很多看不过来的这些资讯让您也比较焦虑那本身您日常在工作中是否有在使用一些工具特别是 AI 的工具正用它们帮您提升效率呢其实我更多的在考虑就是基于现在这个技术来做一些东西

但是就像那个互联网刚来的时候我满脑子都是做一个网站做一个网站然后你说你给我推荐几个好玩的网站吧我好像推荐的肯定没有那种专门来做各个网站评测啊或者说这些人更多但日常来说的话有一些应用很显然逃不掉的比如说我更多的是在写代码我自己现在还是在做很多的测试啊然后又这个基于 Longchain 啊或者说

基于现在很多开源的框架去写的这些框架倒是我试的蛮多的不过这个可能就是也算是在用中间层也算是在用中间层的这些框架在做了一些事情然后呢但是真正在用的 Copilot 是一个天天都在用的

还有第二个就是说纯纯的 chatGPT 我让他帮我写一些文档还是有用的尤其是一些公告什么合同什么这种我觉得文笔不重要重要的是格式和马族那么多字像这种的话基本上也都会用 chatGPT 相关的 NotionAI 在有一些写作的时候我会让他帮我来检查错别字

但是我很不愿意让他来直接帮我写比如说我的公众号的所有的文章这肯定都是一个字一个字码出来的一个字都不是现在一边写的但有的时候他可以给我提出来一些错别字啊什么的这种修改建议这个对我来说还是挺有帮助的

您刚刚提到就是正在试图用 AI 来创造一些新的工具新的玩具这个可以分享一下吧就是您现在不管是个人角度还是公司层面正在做哪些 AI 方向的探索

比如说我们现在最重要的整个公司的一款产品我们把它这个名字叫做 ChattelChatt 加一个 O 它解决的一个问题就是说怎么帮所有的企业去建一个他们自己的机器人我们用机器人这个词来代替一个能说会道的你问他一个问题他就直接用自然语言可以给你回答的这样一个服务不是那个物理的那种

就是說因為很多的企業的企業主只要稍微聰明一點的話他一看見 GPT 覺得這東西很有用但是跟自己無關再怎麼濃縮會道他可能可以幫助我來提高效率但是他沒有辦法來幫助我們這家企業那麼就跟再好的人如果就是再濃縮會道如果他回答的問題不是我讓他回答的甚至我無法控制他回答什麼那就是別人家的孩子跟我無關

所以说每个企业必然会有一个需求是说我们企业有一些我不想让他说的话我们有一些知识我们有一些文档我们就基于这些东西我们要控制他说什么话他只要有了这些知识了以后的话他就可以替我们做客服或内部知识或很多的这些工作我们现在 Channel 就是干这么一个事

就是所有的企业就帮他们去生成一个机器人应用场景很多比如小到说我开个会我的这个会议的所有的主旨啊然后里面的那些呃

会议的安排然后嘉宾是谁然后就会晤相关的有没有晚饭呀什么怎么过来呀等等就这种小的一次性的这种大到说我整个客服系统就交给他了甚至说将来的话我有一些这个关于订单的状况啊然后销售啊等等事情交给他了或者说内部来说的话所有的那些员工他其实最顺畅的一个方式是说你不要给我那么厚的员工手册我要干这个事你告诉我应该怎么干我想干这个事你告诉我能不能干

对吧我要干这个事你到底告诉我这个怎么干的好等等这些东西都是需要一个系统的所以我们现在 Channel 就干这个事了我听起来 Channel 能做的事很多它既可以对外做客服对内又是知识库然后还可以作为新员工往 boarding 的这个手册之类的

就是我听起来啊从定位上来说听起来有点散有点泛就是从你们内部的话一开始研发它更核心是聚焦哪个领域或者你们最想上来先打穿哪种用户场景是这样的就是说我们是分层的就是 Channel 它是一个通用层通用层的话你可以把它理解成假设我们拿互联网那个来做对应啊大家可能比较容易理解一点就是它更像是一个通用层就是建网站的那一层嗯

你說建一個網站 我們關心的是這個網頁然後它的這個後邊的數據庫 然後這個服務等等但是這網站幹什麼 其實建網站這層是不管的

我就是一个通用的建出一个机器人来但是在这之上呢我们有自己的独立的一些合作伙伴还有一些包括我们自己的团队都在干的比如我们现在非常明确的一个方向是就是挥霧挥霧是一个非常小非常非常 neat 然后非常具体的一个事情但是用这个机器人现在我看起来是一个叫做啊

Product Market FitPMF 的一个完美的一个地方就是有一些需求比这个需求高但是 China JVC 现在还做不了

然后这个需求比较小但是正好是完美的结合所以这是一个点然后包括第二个一个很明确的就是帮一些 VC 比如说举个例子来做这个公司介绍为什么是 VC 这么一个非常非常特定的一个领域当然你说其他的领域是不是可以和它类似的公司就很舒适的就可以泛化出来

但是我们就打这么一个非常明确的一个点就是说对所有的 VC 他们如何介绍一下自己的公司然后如何让这个有意向的人来投这个商业计划书等等包括他的所有的合伙人的介绍等等相对来说是比较清晰的并且我们做了一些例子是完美的可以满足这个需求的

类似于这样的需求你会看到一个一个的都不大但是每一个我们的成功的客户背后都代表着一个行业

那么这些的话我们需要在 Chattel 的上面再用服务去做一个一个具体的行业的解决方案就是说你如果你去现在看大多数的服务的话比如 Windows 是在哪个行业用用的对吧你说比如相机是应用于哪个行业的它可以用于混杀摄影它也可以用于新闻也可以用于很多但是这个工具本身

可以是通用的但服务它一定是分行业的所以我们现在是这么一个结构有横有直我对垂直行业落地非常感兴趣你刚刚提到两个行业一个是会务一个是 VC 我想现在就这个会务在展开聊聊你刚刚说是有很明确的场景哪怕是一个很细很窄的场景这个方便透露就是现在会务的哪个具体的场景非常适合用 chat 然后客户一听到这个就非常想买单

對 是這樣的 恢復來說的話其實現在很多人用 Chattel 的一個很重要的價值是說 長期價值因為 AI 現在對於很多人來說

无论是会晤的组织者尤其是参会者来说还是一个比较新的一个概念所以说很多的会晤的他用一个会晤机器人他既解决实际的用处但是他最核心的诉求还是希望大家来体验一种更新的一种技术所以整个会晤行业在采用新技术这件事情上面其实是不遗余力的因为这样他可以跟其他的那个会晤公司或者说其他的会做一些区分

所以说其实是这个时代我说的是未来的半年里面一个非常独特的一个大家内心的真实的需求也就是说这件事情你说不用机器人它会能不能开能开

但是有了這個新的技術以後它使得這個會的無論是參會者還是這個會議的本身就感覺到就非常的先進和這個 fancy 對吧對 酷炫 但是酷炫它本身它又不是純酷炫它不是說在上面打一個燈然後那麼繞著比如 3D 的一個影像在那就覺得很酷炫 但它實際上面呢

也解決了一些實際的問題就是說對於這個會晤來說就兩難經地嘛這兩難經地都是有的要麽就是我只是一個海報把所有的信息都寫進去但是呢客戶有的時候是會不滿意因為有很多問題的確不知道要麽就是說在會晤那邊設一個前臺在那邊來回答所有的問題這都是真實的這個工作量在那裡的但如果要是尤其會晤我們之所以這是一個非常

小的但是我觉得很有趣的一个市场就是说会晤他所回答的问题它的多样性并不高但是它的重复性极高大家反反复复的问的就是那个问题光一个停车的问题他可以问一百遍有停车吗有停车位吗即使那个海报上面写着有停车位到最后如果你加一个客服的话大家问的问题还是集中在有停车吗这种就是说多样性相对较少

然后重复性相对较高的领域是适合这个阶段的 AI 应用的然后随着时间慢慢的推移肯定就多样性会变得越来越高然后重复性可能不见得要这么高然后慢慢的就会有其他的行业

您刚说这个阶段然后也给了一个时间点就是反正最近半年之内这个东西的玩法还是很受会务公司喜欢的那我想知道一点就是从中长远看它会不会很像很多高端酒店就是为了提升酒店品质然后会放一些走地机器人然后走到电梯里跟你交互但实际上这个交互率上以及对于酒店实际的这个

ROI 的产出会您觉得在中长期会一直有这样的影响吗还是就是只是短期之内大家觉得很新鲜我觉得有些地方是新鲜我们必须承认对吧任何新技术出来了以后都有新鲜但是我认为真正重要的是说它真的是可以提高服务水平然后降低成本的就你比如说酒店为例就是我上个周末我才刚住一个酒店他那边酒店有一个送那个就是送餐的那个机器人

真的很好玩 就是现在越来越多酒店在用那个了他不是一个迎宾服务员来给你 他就是一个你把那个盒子专门送他完一放然后就过去了我自己也很无聊的 我在那看了大概有一个小时跟着他然后再看就看着他我得到他的结论是说他是实打实的节省了大量的重复劳动我也在问那个前台的那个

就是服務那個他非常喜歡這個大概幾萬塊錢吧非常喜歡這個機器人因為不是機器人送就是他送

对吗然后我在大概看了一个小时以后呢我就觉得我在跟那个服务员我开玩笑我说这机器人真蛮可怜的一口饭都吃不上就从来是过来充电然后说我看他开始充电了充电我估计连十秒钟都没有他又出去送了所以他那个充电我就我印象深刻的是说他的充电一直就是 60%的电你就可以理解说这个机器人在至少是白天这段时间里面连充电的时间都没有那就说明他的使用率是非常高了就是

就是在两次送餐之间紧巴巴的吃个三分钟点然后就又去干活了比如这种的话我就认为它既满足了刚开始的新奇的需求从长远来说的话它一定是一个

非常明确的刚需明白那像 Chattel 它服务于会晤行业的话是专门定位于那种中高端会晤因为这种中高端会晤它对于最新技术的使用对于这种很 fancy 很酷炫的东西的引入给大家体验造成的提升是很看重的那像一些中小型会晤比如说就是这种一两百人的或者甚至是咱们这种小型的聚会有使用的场景可以结合吗我觉得这个场景版

这个场景非常其实反而这种小型来说的话最合适的比如说现在来说我们大概算一下一天的成本也就是一两百块钱对吧对于一个会晤来说就算是朋友聚会来说的话其实也并不高但是呢它其实不仅仅是提供了服务它提供了很多以前大家梦寐以求的东西举个例子啊

比如我们前头坐下来的机器人会晤上面有个海报然后说你这个海报如果有更多信息的话请扫描二维码对吧它扫描的二维码不仅仅是一个二维码它有可能就是一个私域就进入私域了就是说你扫了以后它其实是一个企业微信或者说它你自己的一个 APP 或者说一个你希望你能够和用户长久保持触达的

以前大家都想去有一个比如说企业微信在那但是企业微信好处是说你办一次会比如来的这 200 个人都是你的微信好友了你将来就是有很多就是你这边最熟悉的私域运营等等就是有很多可以做的事情但是它的问题就是说它的成本是很高的人家加了你作为私域的好友了然后随便问你个问题哪怕就是说咱这会今天几点开始明明海报上面写的是 9 点对吧

但你不回人家吗还是给一个自动回复或者给个表情其实以前大家都会在做这件事情但是因为

就是兩難競技就是既想要有維持這個和客戶的聯繫又沒有那麼多的人手所以說你要么有鋪很多人要么就是客戶不滿意但是比如說有了像 AI 這樣的技術有一個你自己的機器人的話直接放在後面比如說這就是個非常就是我們要說具體我們就以極為具體的這個場景來說的話有一些很細節的原因大家覺得這是非常值得的就包括說當他參加完會晤了以後你有很多希望跟他後續的

後續的這些所有的這些交互你是可以由用戶來發起的比如說你可以告訴他說你如果想幹什麼事情的話你告訴他然後他說我能不能比如說接著看一下你的 newsletter 比如說發的這些到底怎麼樣註冊等等它接下來都會後續了 AI 所做出來的 Bot 比起

其實我們現在是三個階段比起其他兩個階段第一個階段就是純人肉 純人工這個是在前互聯網時代 互聯網之前就可以做的第二就是互聯網 互聯網的問題是說你的信息量永遠是高於用戶的當下所需要的量就比如說你的會務其實一個參會的人需要知道的信息最多最多 20 頁只應該能想明白了但是當他想來問你的時候你給人家扔一個 20 頁的 PDF

对方是不愿意看的没有人情味对 非常没有人情味其实你扔给他他就很简单那个东西你告诉我不就得了吗他期待你就告诉他不就得了而这件事情机器人可以做得很好的就是像这样类似的一个一个的内去的部分我们也在不断的发掘也在这个应用的场景里面不断去找到说这些很小但是很甜的让人觉得很打动无论是这个会议的主办方或者参会者的这些小点然后把它加在一起就是一个很好的结果

刚刚提到那个 Chattel 在会晤的使用潮你让我特别想起就是外报 2.0 刚起来的时代像推特这种东西刚起来它会有大屏幕它会在这种大会现场摆一个 timeline 会不停的往上滚那咱们 Chattel 的话目前还是在会晤现场是我用手机扫码然后它呈现在我的手机屏幕上未来有考虑过就是直接上墙搞一个大屏幕这种玩起来吗我觉得可扩展的空间是非常大的就是说大家跟就比如说同样就是上墙为例啊

以前的做法就是需要一个人在后面来管着就是所有人发消息发给他然后他再经过一些审核然后看一看到底哪个合适上去但这些事情未来其实你是可以通过在训练你的机器人的时候给机器人的指令他来做很多这样的事情然后包括还有很多时候我觉得对于我来说最重要的 AI 所带来的浪潮我一直认为它不仅仅它跟 AI 无关

AI 它是一個叫做一個 enabler 就是使能的這樣的一個 賦能的這樣的一個技術就像互聯網我們其實說白了說的是信息的流通的這件事情而不是 TCPIP 協議互聯網時代不是 TCPIP 協議的時代或者不是 HTML 的這種語言的時代 AI 有點像 TCPIP 協議和這個語言那它真正做到的事情是人和機器交互的界面

就还是比如说就以你上墙那个例子要上墙的话以前要做的事情如果其实我做一个系统的话我也要做一个图形界面的系统上面有个大大的按钮说上墙删除 上墙删除两个按钮让它点嘛

但这个界面来说的话如果要是用这个机器人做的话机器人可以把一些他认为可以上墙的人发到你的一个聊天界面里面然后你就直接自然语言告诉他好就上墙了或者说不错上墙了或者说太烂了就即便是太烂的三个词他就知道他会做语义判断知道他不要上墙但这种的交互就是使得即便是有人参与的情况下也是很顺畅的这些都是机器人未来可以做的

但是我就一直在说就是我们不能把未来跟现在混于一谈 Channel 现在做的事情就是最简单最简单最土最土然后但是最实在的这些东西然后其他你说的那个额外的功能都是随着需求或者说这个技术能力和所有东西越来越发展的话还会往上加的

会晤方面的话就是您现在有什么标杆客户典型客户方便对外披露的吗最近你看我们像礼拜六的那些自己的这些会议啊那个都其实每个都是已经有机器人了包括那个上个礼拜六的这个机器人然后呢前面我们也有一些就是付费的客户都是一些就是正好是 VC 比如说他的 LP 年会

也是用完美对吧任何一个标榜自己对 AI 行业要投资的 VC 你不可能你还用传统的 website 的方式去 present 然后那个比如名字我们就暂时不透露了但是就是非常满意然后整个的这个交互的过程然后所有大家的参会者对这个服务的满意度是非常高的甚至未来的这个会议都就已经全定好了

然后包括很多医疗上面的行业会议啊然后一些这些会议我们现在都在正在做他们的机器人做的都差不多了就等着他们正式开会的那个时刻我们就直接上上线了那刚刚既然提到 VC 嘛您前面也说 VC 行业是很 buying 这套东西我个人对 VC 行业呢采购第三方服务个人是有些偏见的因为其实在移动互联网早期的时候我们看到有很多创业者开发一些 APP 那些 APP 啊

早期定位就主打给 VC 服务比如说帮 VC 做一个什么你内部的 portfolio 库啊或者帮 VC 做一个什么名片之类的专属的工具那其实事后验证呢很多针对 VC 行业的早期创业项目或者第三方工具很难活下来这其中有很多原因了比如说 VC 其实他不差钱他觉得你这个东西真的有价值的话

他用完你的他可以自己在外面投一个甚至扶植一个然后有些 VC 呢其实他内部也不缺技术团队他 Inhouse 有很多做技术或者养一些技术顾问我想知道就是您给 VC 行业来做这样的服务有没有准备好是想中长期跟他们绑定呢还是说只是陪伴一段其实刚才我们举的例子就是说你说的实际的例子吧因为 Channel 现在还没有开始正式的卖啊

但是我们现在的我都是一些付费的客户他们的 profile 我告诉你但是你看我举 VC 为例子的话其实全世界像 VC 一样的有一个相对比较简单的一个介绍的需求其实蛮广泛的比如说所有的协会就是所有的一些

这个小型的组织他们其实都跟 VC 有点像就是说我为什么把 VC 这个单独拎出来呢就是说我如果说这是服务公司的我的天哪公司这个范围是非常大的从世界 500 强的公司到比如说你让我做一个 boat 去服务比如说耐克或者可口可乐我认为我做不到或者说现在没有能力可以是

你如果要把这一个客户的 bot 做好的话你基本上就是一个巨大的 ERP 系统做个十年二十年不见得能做完的所以我的指的是说我只举 VC 为例就是大概也就是个十个人以内二十个人左右中小型它的信息也都是叫做 informational 的信息类的就是比如说某个医院它的需求就

我认为它就不太符合我们现在的就是主打的那个市场比如它让它诊疗比如癌症什么所有的这种病的那个看病啊什么我说这件事情是一件它是一个完全独立的行业而不是但是如果是说一个医院它是一个医院介绍说我这边是瑞金医院我要

介紹一下它的歷史啊 什麼時候開門啊 然後它在什麼位置啊等等這些甚至不涉及說導一 對吧這些應用更加偏向於一個組織介紹有點類似於像我們 VC 這樣的客戶這種的話是我們現在的主打那 Chattel 現在還是在相對早期階段我們現在在內部測試的階段您理想中就是您覺得這個東西能做到什麼樣的市場體量規模 就是如何

判断它是否已经某种意义上获得了一个成功就是有没有什么临界点你觉得我是这么来看的就是说首先 Chetel 它本身它是一个新技术诞生之后的三年到五年的一个阶段性产品

当然世界上没有任何一个长期产品任何产品都是阶段性的你甚至可以说 Google 和百度都是阶段性产品如果网站都不重要了他们也就不重要了对吧没有任何一个长期的但是我认为现在的现在的服务是我们拥抱一个新的技术大潮里面所有人都需要的最大公约数就是我们可以看到有还有非常多的可以做的事情我认为也都是挺兴奋的但是那些的很多的需求我认为要么

它的时间点可能要往后推半年到一年开始做比较合理要么就是说这个市场相对来说是一个比较 niche 的市场需要长期的去做比如说我就是在做医疗领域的机器人真的可以做很久或者说我做一个律师法律领域的机器人也可以做得很厚甚至大模型自己训练这都是一种选择

但是真正要是大规模的在所有的行业都可以水平来应用的这是我比较擅长的一个思维的方式我觉得这个是建机器人这件事情是我们立刻就可以做的说到这儿我们引申了出来一个思考就是说

在任何一个新技术出来的时候未来会是什么样子我相信大多数的聪明人都看得到就比如我们坐在这里对于 AI 未来十年以后是什么样子我不相信我们俩看不到我觉得我应该没能看得远未来的它会找成什么样子十年之后来说就算看到了也都是错误率极高我们已经忽略好了

但是真正難的是說 或者說需要很多經驗的就是說這些事情會在 10 年以什麼樣的一個順序和時間點去展開所以我的判斷 我也用實際的行動就是賭上了現在公司的所有的資源確信的一件事情就是說 建機器人是我們現在觸手可及的

立刻可以做的事情然后等很多的公司都有了自己的机器人尤其是机器人我指的机器人就像刚才所说的仅仅是信息机器人提供最基础的事实性的问题的回答的这样的机器人等他做的差不多了以后他自然会有下一步的需求比如说他要动态了

我这个信息我需要去我的库存那边查一下告诉你或者说去查一下 ERP 里面的订单现在什么状况然后告诉你的订单在哪里等等这些就是下一步我们要做的但这一步的普及的话我认为当然现在我就可以做出这个产品来但是它真正被整个世界

就是被社会的大多数的企业采用的话就算比较乐观的预估的话应该是在明年后年的事情那现在我想扮演一个很 critical 的老板您试图说服我采购 Chattel 我会有一些问题吧好奇想问就是我们是一个小公司其实我没有这么多的知识库可以输入或者说我是一个小淘宝店的老板我想卖东西给客户的话术其实横竖可能就那 15G 到 20G 我适合用你们的产品吗这种是最适合的

这种是最适合的原因是什么呢就是说你可以把这个 Chateau 刚开始把它当做我觉得威尔那名字挺好的 Co-pilot 等于说是副驾驶就等于说比如说像你这种场景

剛開始的時候你不需要專門為它做任何事情都是說用戶問你問題你就跟沒有它一樣的就回答好了然後呢就是當時你一邊在回答的過程中間比如我們 Chattel 也有這樣的這個後臺就是說用戶問一個問題然後你來回答

然后第二次用户在问同样的问题的时候他就自然的去给你一个回答然后这个时候你只要去看这个回答是不是你要的是不是准确如果要准确的话你就直接就出去了如果不准确的话你再进行修正然后第二次第三次他又再修正然后这样的话比如说 Channel 他会学习说你就这样的回答了一天你回答了这 15 个问题第二天还是 15 个问题第三天还是 15 个问题然后他的回答就越来越像越来越像你了

第四天开始一下你就不用管了反正就是这 15 个问题反反复复的然后但是也也也这个保不齐第四天第五天他又开始出现了第 16 个第 17 个第 18 个他以前没有问过的问题这个时候的话 Chato 会在

根据它前面 15 个问题的答案尽量的去组织出来一个答案但是很有可能 我觉得很大的可能性可能不是你要说的那句话那你就可以再去做更改所以就是说我们 Channel 反而最适合的就是那种重复性高的越是重复性低的 每天问的问题都不一样的话反而还麻烦一点重复率越高的话 Channel 就越适合

那我想知道我还是一个很 critical 的土老板我们其实前两年在市场上已经看到有很多的自动化客服问答机器人也号称用所谓 AI 技术当然不是现在这些 AI 技术也当年会有一些可能目前已经被淘汰的 AI 这类工具市面上已经有很多了为什么要用 Chattel 为什么要采购你们做的东西

其实这块来说的话就是我们在 CHATGPT 出来之前和之后其实是有一个就是分界一个非常明确的一个化石代的一个分水岭在此之前就是所有的哪怕全球最先进的技术

他們我們現在所用的都是叫做一個叫做特定語言模型然後呢 ChatGPP 所用的就是大語言模型這兩個具體的細節我們就先不在這裡展開了但是大家只要去任何一個人只要去用一下下你就非常快的會發現他們兩個之間至少 10 倍 20 倍的這個差異原因是說大語言模型它對語言的所有的理解的方式跟以前的小模型是完全不一樣

就比如舉個例子你去那個跟一個就是大語言模型如果簡單來說的話它更像一個九歲左右的一個孩子的情商和智商然後以前更像它甚至在某一個特定領域是特別厲害的像個博士生但是只要過了這個特定領域

他就立刻就变得跟白痴一样这是以前的特定语言模型就是简单的说比如说 AlphaGo 是很牛逼你让他下围棋的话他可以把全球最好的围棋选手都给 PK 了对吧但是你让他帮你卖个东西的话 AlphaGo 不是说卖不好它彻底没这个功能那么一样的道理就是说比如一个客服机器人你在跟他聊天你说你好呀他可能会回复老的你可能会回复你好但说你今天心情怎么样啊什么的你稍微跟他你期待一个酒醉孩子会给你的回复

過去的所有的機器人肯定是不會這樣回答的那這個呢只是舉個例子但真正的重要的是說它會有上下文它會有很多就是正常的對話這些其實在 Chad GPT 之前的所有的模型是沒有能力來做回答的所以說大家的直覺的感覺就是這人怎麼這麼笨

笨到跟个白痴一样但是请注意那个时候已经是整个人类这个计算机行业 AI 行业的最高水平了但是对于普通人来说他就觉得他就是个白痴现在我觉得 ChatGPT 所做出来的这个机器人大家如果试一下用 Chat 做过来机器人你就随便问他什么问题通用的对吧各种各样的问题你会觉得他肯定不是一个博士生什么让你觉得特别牛逼的但你就觉得他像是个人了

你问他你喜欢吃苹果和梨吗虽然这个我不知道为什么问这个问题他说可能喜欢吃苹果特别像一个八九岁的孩子你所能期待的一个人给你的回答以这种的交互打底然后再加上所有你想关心的那个问题他的整个对话以我来看的话他是历史上第一次简简单单说一句话就 work 了

就是 it works 這東西就是能用了這個我一直不覺得是技術的最低標準這是任何技術的最高標準對吧 任何一個東西它可以 work 了你還想除了要 work 以外你還希望什麼那麼我認為 2023 年初的這一段時期就是說一個東西從不 work 到 work 的這個跳躍所以就是我們這些人這麼興奮的原因我想起老羅說的又不是不能用

经常对虽然技术还处在早期阶段但其实已经能用它做出很多让你眼前一亮的真的 work 的东西真的 work 但以前就是我说以前大家就市面上这个机器人这件事情做了十几年总为是有了或者说更通用一点的话从 AI 这件事情其实是一个过去 80 年的事

因为 AI 的这个概念的诞生和大家的尝试是远远早于计算机的计算机只是我们所想象的 AI 的一种解决方案而已但是过去的 AI 过去的 80 年关于人机对话这件事情来说我们只能不幸的说用一个词来形容就是不 work

这个到底多不合和我相信每个人都有自己的学历史对吧你去打电话问一个客服说那个尤其是什么银行呀什么电信呀什么你经常打的他会让你选一选二然后问你选一选二的话我觉得他的至少稳定性还挺好的尤其说请说出你的需求你会发现基本上会把你气得半死这个就是说以前的模型而新的模型呢在这上面的确做的好很多很多

现在我还是刚才那个老板啊我已经非常动心了那么聊一个非常关心的话题来着你们定价策略这个东西怎么收费是不是有分分阶段套餐还是一个订阅制的东西呢对我们现在是定那个那个收费这几天就最后也会定下来大概的话但是基本上的我们的这个 list price 的话就是一年的话大几千块钱嗯就是对啊大概就是七八千的这样子就呃

它其實相當於一個純人工的一個月的公司你懷疑一個人的 1/10 到 1/20 左右的公司但是它能解決很多的日常的這些問題這個其實相對成本來說你看以前的客服系統來說最便宜的基本上都是在五六萬

比如 8 万这是正常的然后稍微就是大家我们现在所说的那种定制化的那种客户系统的话大概都是在 50 万到 100 万一年的这个范围里面但是当然这个价格老实说这个是可以达到很低的原因是因为这叫人类科技进步给所有人带来的福利因为我们的成本也很低因为我们不用去开发这种大语言模型我们只要在它之上来为每个企业来定制他们的那个机器的就是知识的那部分就可以了

咱们现在用的这个底层大圆模型用的是国内的哪家我们其实是混合了非常多的这个模型就是因为在这个时候我们还在内测的一个测试阶段就是我们在测试各种各样的模型就是国内的主流的包括国际的反正就是说最近我们都是在测试的过程中间

然后同时来说的话我们就也是在跟这个监管部门就是关于合规上面的话我们在也是非常密切的因为它非常新嘛所以说也在非常密切的配合就希望就是说在一切技术可行客户有需求且在监管上面合规的这个条件下面来做一个就是最好的产品

我之前看到百姓 AI 和百度的大圆模型是最早的一批合作伙伴好像是内测的合作伙伴百度为什么挑中了百姓 AI 来合作以及你们在合作过程中发现它相对于国外的那些东西来说有什么优势更适合国内吗首先百度在发布文心一言的时候百姓网是百度文心一言全球的第一家正式签合同的合作伙伴

那么就是百度之遂选百姓的话最主要是在国内的所有做 AI 的这个团队里面的话百姓应该是最早的包括就是投入最坚决的你想这个我们现在是在就是 6 月底了嘛但是百姓的话其实整个在 AI 的全公司的投入是在 1 月初 1 月底就是在就是农历春节前

因为那个时候其实在国内我相信大多数人都还没有听到这个概念的时候但是我们作为一个互联网老兵的话光大概试一试这个 CHATGPT 这样的那个大语言模型然后做了一些很简单的应用的话 OK 那就一拍大腿说这个东西肯定是未来 20 年 30 年的主流的一个东西所以我们基本上就是全公司就开始 all in 所以现在看起来在过去的将近半年的这个时间的这个开发

和所有的學習來說的話還是蠻有價值的當然以百度的視角來看在他的所有的這些合同夥伴和客戶裡面我們應該算是投入比較早投入量比較大

百姓 AI 在今年农历春节之前就开始 all in 进来我想了解一下首先百姓 AI 和之前百姓网二者是什么关系是为了投入 AI 所以新成立了一个研发部门吗首先这是同一家公司一模一样同一家公司大家都知道我们以前一直在做互联网领域的分类信息啊等等这个领域然后现在只是我们把我们的就是产品名以前我们是做百姓网的呃

但是现在我们是在做百姓 AI 的所有的解决方案的它是同一家公司其他什么都没变公司的名字公司的主体公司所有东西都是一样的就是因为我在想任何一家公司老实说能够穿越周期都是一个非常艰难甚至说不可能的事件那么就是在尤其是说像这种啊

我們叫做老牌的互聯網公司經過這麼多年在完整的經歷了互聯網的整個週期嘛那麼這個時候如果要是當發現有一個新的領域的時候需要

做特别多的深思熟虑的思考但是要做行动的时候一定要非常之坚决嗯我已经就像我们以前也一直在看过 F3 但是真的是深思熟虑的思考了整整一年啥事都不能就就就没做原因就是说我们觉得他至少给我的体感是很不一样但是 ChatGPT 呃

然后大圆模型它给我的这个体感跟早期的互联网简直一模一样所以大概我回忆一下的话我们这个小组从刚开始做了一些尝试一些研究到决定全公司就开全体员工大会告诉所有的人我们转过来大概花了一周左右的时间吧很快了对现在看起来是蛮快的因为那个时候的话全国没有人基本上没有人

在谈及这个话题的时候你敢做这个赌其实还是赌的挺大的那在公司架构上有没有为了 OEAI 做一些什么调整的暂时没有就原来的一套组织架构直接平移过来直接当然平移里面有一些调整了但是基本上整体来说还是同一个架构

那有没有在一些制度上或者在某一些层面会为了跟 AI 相结合跟以前是完全不一样的玩法你如果让我想的话我可能不多因为即便是在原来的情况下也是天天都在调整所以我就很难说哪一个是针对 AI 的但是比如说如果你真的要做比较的话就是比如项目组分的更小

然后大家的这个激励的机制做得更加的直接更加的快速然后等等这些有一些细节上面调整的确在做还有一个比较敏感的问题比较尖锐的问题其实在国内的大模型竞争当中百姓网它不算是资金实力最雄厚的也不是相关技术人才密度储备最高的那在接下来商业竞争当中会采取一些什么样的策略来争取更有利的位置呢

这其实一点都不尖锐 这个是事实嘛我们首先从第一天开始来说的话我们是属于旗帜鲜明的不做大语言模型不是说大语言模型做不好啊仅仅是说它是每一个不同的公司会有不同的策略因为我们的确如你所说大语言模型所需要的资金所需要的人才密度 需要的很多东西我们并不具备如果我们是比如那个时候是我一个人然后仅仅是一个完全独立的一家公司

就重新开始创业的话可能还可以选这条路但对我们来说的话最现实的一条路包括我认为最有价值的一条路呢是做应用因为只做应用层甚至中间层都可能不碰就看你怎么定义了但是我至少不是大圆模型这一层

原因是说我首先来说大语言模型就像你刚才所说的资金啊人才啊政策啊等等非常多的领域它其实都是非常密集的资金密集型人才密集型的这样的一个一种方式但这种来说的话对于我来说只不过我希望能够看得更远一点实际上是不是我也不知道我也不知道我的这个判断是不是对但是我的判断是说大语言模型作为整个这个时代的一个

叫做赋能的技术非常快的会变成通用技术而上面的应用这一层才是真正广泛的这个市场就像在因为这个判断来说的话老实说是一个蛮特立独行的判断至少是非常少有的一个判断吧就是说

这个判断的来源是来源于互联网早期互联网早期的时候大家都知道最火的是做服务器做浏览器做 PHP 的这种系统因为这个判断是源于对互联网早期的那个判断互联网早期的时候谁都知道就是浏览器很重要服务器很重要然后服务器和浏览器之间的很多中间件比如像 PHP 什么这些技术都很重要

但是我认为真正最重要的这个判断是来于互联网早期的时候互联网刚出来的时候谁都知道浏览器特别重要然后服务器特别重要然后数据库叫 MySQL 这种特别重要然后中间的 PHP 特别重要什么都很重要对吧但是

慢慢走着走着走一两年你会发现真正重要的是 Yahoo Google eBay 然后 Facebook Amazon 等等这种网站就是用这些基础的平台搭出来的这个网站那么我的判断可能就是 AI 领域也是一样的 AI 的基础设施当然重要没有这些东西就没有整个上面的那个上层建筑但是真正最大的生意或者最大的机会很有可能是在上面

对 就像煤炭钢铁可能是很重要的基础设施或者底层资源但是真正跑的那些火车所运载的那些客人所搭载的那些机会可能才是真正能承载更大产值更大市场规模的一些行业一些服务业的机会的那些生意所以您是更希望贴近应用层对 我认为谁贴近用户谁贴近具体的场景谁就有更大的一个

就是溢價空間吧未來我還看見百姓 AI 做了一件非常貼近用戶的事啊貼近了甚至有點接力氣就是開始賣 AI 的課從這種基礎認知課到一些工具的使用課就是當時怎麼考慮說要同時開始賣課對其實來說百姓就是 AI 教育這個想法來說的話就基於一個最樸素的認知就是說未來我們認為所有的人都需要學會如何使用 AI

使用 AI 当然有各种各样的层次了就是从基础的让他来帮你写点文章到正高一层的就是说用他来改变自己的商业的整个的流程到最上面做开发这整个很多人都是需要的所以这也是我们对于整个一个技术浪潮的一个判断就是说不管做什么大家都需要教育那这个是一个在所有人都在去淘金但是总要有人卖矿泉水这样的事情

所以我們一開始就在這邊做各種各樣的課程它其實是介於商業跟公益之間的一件事情因為很多的課程都是免費的包括每個禮拜六的沙龍包括我們在視頻號裡面放的非常多的小的小 tip 這些都是免費的但這些來說我覺得它對用戶來說是有幫助的從商業角度來說的話讓更多的人學會

这个使用 AI 也是我们比如像 Channel 像我们推出的这些产品的一个非常重要的一个基础现在百姓 AI OEM AI 这件事本身除了您自己非常感兴趣除了整个公司团队都很极客范对于技术驱动商业增长这件事非常擅长以外有没有一些外部压力比如说有没有股东压力有没有外在一些合作者推着你们往前跑

老实说还真不是来自于这些压力而是更多的是说你看到了一个机会了以后你想去抓住这个机会那么这个我觉得是真正的就是可以说是被吸进去的而不是被推进去的像百姓 AI 它有一些对标的公司吗您非常希望未来三五年之内将它建设成什么样理想中的公司目标呢很难说对标因为

因为有很多时候当你想一个主意的时候是先想这个主意觉得它有用然后我就需要满世界去找有没有人在做一模一样的事情当然我最近来说的话我应该可以看到而且并且我想我预料到在未来的一年到

三年里面吧 会做我们一模一样的事情会如雨后春笋一样的出现就像 05 年我们做实际上就是中国第一个这个分类网站的时候到了 07 年就 3000 家了 对吧所以 但你很难说我对标任何一家因为我们是第一家那么 Chato 这样的想法来说的话我们也可能是中国应该如果不出一

至少就我所知应该是第一家吧在全球范围里面应该也不多至少我现在还没有办法说出来是哪一家和我们现在做的事情是一模一样的但我觉得这个是反正就是我们一直在做的一个特点吧就是说我们并不希望是说

觉得哪家公司特别成功然后你去跟随他但这个的话你年都过错了因为很有可能他的整个的逻辑他想干的事情跟你的 PR 稿上面看到的包括融资的 deck 上面看到其实完全不一样的所以我们做的基本上这么多年做的所有的事情都是我们想做什么事情然后我们开始做然后八成就会有成千上万家

我认为在我们做的这个事情再过一年里面如果没有一千家和我们做的一模一样的话我觉得这个方向就选错了肉眼可见未来会有很多竞争对手的话就是很像当年百团大战或者千波大战就是有非常多的人但最终能剩下没几家既然您现在已经提前布局然后最早 OE 这个东西

您觉得未来去应对这样激烈的竞争的话,护城河是啥?其实这个是有两个角度去思考的,一个是从客户向你的护城河是什么,然后一个是从你的公司内部来看你的护城河是什么。我们很多人都在说客户向的护城河,我们可以讨论很多,但其实来说我觉得真正的所谓的区别是在那个公司内部向的。

什么意思呢比如说以分类为例或者说以任何一个生意为例就是很多的人后来客户不采购他的最主要的原因是因为这家公司不做了

不是先進的不好 甚至先進很好但是比如說騰訊它做一個和我們一模一樣的事情結果做了一段半年可以一年也好 三年也好到最後的話它認為這個地方因為它會持續的競爭 持續的改進它會覺得不需要再繼續投入了就是因為你看在任何一個領域來說走得最長的那個人其實是最簡單的就是我持續的往前走就好了

自然而然美国一段时间就会有一半的人不做了再过一段时间一半的人不做了所以在我们拼击说 A 产品好和 B 产品好之前我们要先拼一个就是说在某一个从现在开始比如三年五年以后这家公司是不是还提供这个产品这一点如果你赢的话那么其他另外一点就不用比了因为那个时候他已经不做这件事情了

所以那么对我们来说的话其实一个从内往外看的一个最大的竞争力是说我们想得很清楚说这件事情投入很坚决然后并且我们持续的去做因为这件事情是有价值的无论从商业回报还是对客户的价值所以我们会持续的做这一点是已经证明了对吧我们分类都做了十几年了对吧

就是说是不是持续的稳定的提供某一种服务这个其实是被大多数人会忽略的简直认为他这不是显而易见的你公司是不是活着是你的竞争对客户来说的价值的最核心价值对吧但这件事情其实是需要思考的

就是我们现在看到很多的 AI 的无论是创业者包括一些大的公司的一些部门然后进入就是大家是不是能想清楚这件事情到底需要做多久然后需要以什么样的一个力度多长时间就是持续地来做这一点来说至少我们希望这是我们的很重要的一个持续的竞争优势当然从客户角度来说的话

两个都活着这是很显然的那么如何可以就是竞争就是更加让客户喜欢的话那这些就是相对来说比较细节了我们就不再一个一个的去比较但是总之是说我们全力以赴的把全公司的专注地就压在这一件事情上面我觉得做好的可能性还是

我可以理解成就是百姓 AI 能够承诺未来中长期会持续稳定提供这个服务很重要的一个前置条件就是得有一个比较好的财务模型来支撑就像您说的之前有一个定价策略包括可能一年只要几千块钱的这个年费就是这个定价策略很重要那未来会不会有就是市场上有些资本型的玩家发现这是一个很大的机会然后他们融资烧钱用低价用倾销用补贴策略来跟你竞争那到时候再来一个

怎么跟他们打其实这样的就是说我们这种假设的问题经历过在过去的互联网领域出现过非常多次那么核心的问题就看这件事情是不是合理了就是如果是 make sense 的就是当你通过这个巨量的 marketing 巨量的价格战你能拿到市场并且最终能够活下来这是一个合理的商业模型的话那我们也可以做同样的事情

这件事情不是说我们完全不能做尤其在你有一些技能优势和先发优势的时候你做起来会更加容易如果它本身是不 make sense 的话我们就不应该跟进那刚才听下来呢就是您对于 AI 跟商业的结合有非常多个人的真知灼见包括我也听了你很多跟其他节目的联动然后在其他活动上的一些发言您真的对于 AI 怎么会进化它的涉猎非常广然后它的预判有些已经被证明了

当然有些可能在当下还属于暴论那就是我们作为一个后发的行业的年轻人有什么办法能够像您一样去更好的研究 AI 它的进化路径吗除了 AI 本身技术之外您觉得还有其他哪些领域值得研究从而能够反哺过来帮我们更好的去理解 AI 这种技术的进化

OK 不敢說建議了就是我從來拒絕跟大家提建議沒有那個資格但是我覺得就是如果要是我先就是跟大家分享一下我的很多做的就是一些方法吧看看大家對大家是否有啟發

就是说非常简单来看的话就是我觉得大家还是要分清楚什么是研究 AI 新闻和研究 AI 这是完全两回事就是我大家看到的大多数的公众号还有媒体上面的这些消息都是新闻哪家厂商又发了什么样新版本某某某大老又对什么什么有了什么新的言论等等这些的话会让大家在研究的时候觉得很充实甚至有一种

莫名的一种优越感就比如说我知道他发了你还不知道吧对吧但是这种可以满足炫耀的作用但是他对真正我们了解 AI 来说我觉得是根本什么事情都没有放生就比如说再过个五年或者再过哪怕不说五年再过一个月其实你早知道一点和晚知道一点的差异已经看不出来了

而真正如果有时间的话你如果是工程师去研究一下怎么做调用它的 API 的使用然后这个大模型的 prompt 怎么写然后如果是普通用户的话你至少多用一用 AI 然后多去学会各种各样的使用的技巧这些都来得更加真实一些

好下面是最后一个问题那作为一个年长我的技术极客同时也是一个非常成功的企业家假如说让您回到二十多岁的时候你会觉得复盘一下有哪些经验或者教训让你再做一次会做的比以前做的更好吗可以说个一两条是这样首先我们必须所有人都认可的有很多的时候人是分幸运和不幸运的尤其现在的这个年轻人就是比如这个时候刚刚进入大学或者更加幸运的是今年刚刚离开大学的

这群人或者前后相差个三五年以内的这些人是天选之子真的就是幸运的中间的幸运因为我们没有办法来决定自己是哪一年出生的我们也没有办法来决定整个技术的大潮但是在一个技术的大潮刚刚诞生刚刚出现然后你又正好面临要选择自己把时间和未来的这个工作投在哪个领域的时候这群人我觉得是最最幸运的

反而在这个时候比如说已经在一个行业又恰巧不是 AI 行业而且肯定不是 AI 行业吧对吧那么

在这里面已经有了十年的积累反而会比较难办因为他需要面临一个很艰难的决定是说我这个时候是不是要跳到一个新的领域这个决定是非常艰难的但即便如此的话我还依然建议是说哪怕有再多的积累在这个时候应该当一个大潮的时候来临的时候应该非常果断的跳进去而对于年轻人来说的话就更加不用说了就是

应该把未来的就是所有的职业应该是基于这个新的大圆模型的开创的这么一个新的时代当然这里面有非常多的现实的考量了这家公司

多开了 1000 块钱每个月这里离我住的地方近了什么 30 分钟的路程等等有非常多这样的现实的考量但是我认为我能给的建议或者说坚信这个建议是对的还是要看一个大的趋势这它给人带来的回报无论是财富上面的还是个人的生活的满意度的各方面来说的话其实高很多的

就大家自己仔細去看在過去的二三十年裡面來有一些我們所謂的互聯網英雄數字英雄等等這些人我當然承認他們很優秀也很聰明也很努力但是我覺得更重要的是他們選擇在一個合適的時間裡面

跳到了一个大潮而且必须我们一定要认可是说当时他跳进这个大潮里面他们当时放弃了一些东西而这些东西正是现在我们所有的人正在纠结的那些东西啊所以呃对于未来来说的话呃

还是那句话 我们无法选择大潮来的是哪一波但是我们至少可以知道当它来临的时候不要错过它既然聊到这儿那就顺便打一下广告像百姓 AI 现在跟 AI 方面有什么岗位真的招聘你需要什么样的年轻人太棒了 谢谢给我一个机会来打一个招聘广告百姓 AI 现在还是在非常激进的在招人

那么这里面其中的最主要的是工程师就是说当然工程师来说的话大家千万不要误解说我们需要招比如说 AI 领域的博士生然后专门搞机器学习等等这些这些当然我们也有这个特定的岗位的招这些

但是最主要的还是通用的工程师只要是聪明的对技术有兴趣的尤其是已经非常好的这个 web 在技术站的就是 web 的前端后端 app 的等等这些有经验的工程师来说的话只要加入百姓是可以非常顺利的平移到整个 AI 的这个时代的

那麼這一點來說的話也是一層窗戶紙就是大家千萬不要說等著自己學會了所謂的 AI 技術以後再去應聘就是應該是說只要你想進入你就直接去應聘就好了所以這個工程師我們的崗位開的是最多的

但是除了工程师以外的话我们还有很多其他的岗位比如说市场 营销 销售等等然后渠道管理等等运营这些比较常规的岗位我们现在也都是有开放出来的一些职位的还有一个非常特殊的我这边想额外着重提出来可能只有我们公司现在有这个职位的叫 AI 训练师他其实就是

帮助客户和各种各样的场景来训练一个符合这个场景的机器人 AI 训练师有很多时候就跟马戏团的那个训练师一样的这个 AI 它本身是有一些特性的它是可以来做一些事情的但是这些事情怎么样让它听话一般人如果是没有这个训练师的这个一些技能的话你会发现说让这个狗坐 坐 它为什么不坐呢然后那个

训练师会知道旁边放一个肉他就坐在那里了对吧那么其实机器我们的 AI 的机器人有很多的这样的技巧其实也都是需要在 AI 训练师这边积累的这是一个中长期会开放的岗位是吗还是说它会有一个阶段性就是这阶段咱们摸索出来该怎么去训练之后它会成为公司内部的一个 SOP 一个 know how 其实这个岗位它后续的价值就会被淡化了

这个当然是一个非常长期的而且我相信未来的这个从业者的人数会急剧的增加的一个原因是什么呢就是说他们其实说是 AI 训练师但是其实他们的岗位和以前的客户用人来做的那个岗位其实很像的他们的作用是一样的但是他们用了不同的方法

我怎么来解释呢就是说以前比如说客服客服在做的事情它是一遍一遍日复一日年复一年的回答客户就那些问题重复的回答那么 AI 训练师其实也是一个客服但是呢它是一个像那个孙悟空可以变出很多的这个小孙悟空一样的就是说他的所有的问题他也会去主孙悟空会去回答一下这个问题

但是当第二次第三次第一万次用户在问这样的问题的话自动就可以回答了所以的话就是未来世界上面会有越来越多的事情把它自动化而他是做自动化的第一步的那个人

当然很显然的话这又是一个非常长期的事情未来他不是说训练好一个机器人就好了这一个机器人未来还需要维护还不断的需要去训练他新的知识然后不断做调整然后不断去监控他的上岗的服务的质量等等只不过的差异是说他一个人就可以管一个

就是机器人这一个机器人可以服务一万个客户而不像原来一个人最多也有一天可以服务一千个客户好明白那我这边的问题就问完了那最后您还有什么想跟大家聊想跟大家传达的吗

到后面的话我还是想打一个广告我们的 Chato 经过几个月的开发的话现在总算走到了内测的阶段那么可以去为企业根据自己的信息来建立它自己的机器人了所以说如果我们的听众或者说对我们关心的朋友想要去内测 Chato 的话可以直接就访问我们的

好

我们拆头用起来最后还是非常感谢王建寿老师来接受我这个小破博客的采访

希望我们以后有空多就业务增长进行交流也希望说 Chattel 正式上线跑一段时间跑出一些成功案例之后我们再来回访您我们看看在落地增长方面有哪些新的建筑谢谢我们今天采访的时间然后也非常高兴能够跟大家分享一下非常兴奋的 AI 的大潮来临的时候的所有的机会然后希望大家不要辜负时代给我们的一个馈赠吧

然后在这个时候做出一些有用的东西出来好谢谢好谢谢就到此结束了好再见拜拜