Deep Dive
Shownotes Transcript
我甚至有可能一天就要写五份报告那如果没有 AI 我就死了所以我现在觉得对于这种文字本身质量要求没有特别高
你只需要有这么一个东西把这事说明白就可以了这样的工作全部都可以被 AI 替代你可以把它叫做艺人编辑室简单来说原来我们这个名字先不及通讯社可能需要 40 个人才能覆盖到所有的比如说网络端的产品移动端的产品甚至说我们有播客我们有短视频我们有这个每天要发 newsletter 我们可能有一些公众号就在国内叫公众号推文在美国这边 newsletter
现在不需要了我们仨人就是我们有一些新闻的 common sense 然后我们有一些这个新闻的敏锐性我们就能把这个全领域的所有的产品全部都搞定了就比如说你李同现在是个大老板我这边做了一个 AI agent 的一个业务那李同跟别的 AI agent 的
老板聊和跟我这边我作为一个创业公司来聊他可能会更愿意用我的因为他比较信任我或者我们有关系好就这么简单对 也不见得就是说我比别人做的有多好或者别人比我做的有多好所以很多创业公司是这么一个情况哈喽 各位听众朋友们大家好在正式开始今天的节目之前要和大家报告一个好消息我们正式见听友群了
在上期节目播出之后呢我们收到了非常多听友给予我们的鼓励和支持也最终促成了我们听友群的建设如果你想进群的话呢可以在节目详情当中搜索进群的方式或者你也可以直接在微信搜索 SYSU123456 我们的主播选贺会拉你进群好了再次感谢大家的支持那就请欣赏今天的节目吧
哈喽各位听众大家好欢迎来到我们新一期的名字先不及播客
那自从我有了孩子以后呢我就经常在设想 20 年以后当我的小孩长大以后他将面临的是一个怎么样的世界那如果是和我同龄人的话都会感觉到其实在我们小的时候是绝对不会想到智能手机或者说这个互联网给今天这个整个社会带来的变化那同样其实坦率说我们在现在可能也很难预期 20 年以后世界有可能的样子
但我自己的答案呢可能是两个方向一个是 web3 在我们前后的某一期节目当中会跟大家分享到而另外一个就是 AI 那我相信 AI 的变化呢其实我们所有的听众可能或多或少都已经感受到了那其实我们这个节目呢最早在我们的第二期
那个时候 GPT 刚横空出世的时候我们也聊过一次但那个时候的 TRACK GPT 感觉在这一轮的 AI 变革当中还属于一个相对来讲被大众熟知的产品当中比较早期的这样一个产品那经过这个这两年的发展其实 AI 的时代我们能够切身感到他们已经真的来临而且给我们的生活或至少给我个人的生活和工作带来了非常多的变化所以今天呢
可以说是另外两位主播是被我按着头参与到这次录制当中他们在我的威逼利诱之下和我一起再来和大家一起聊聊 AI 所以我们在线的另外两位主播和大家打个招呼吧哈喽大家好我是主播好心现在人在硅谷哈喽大家好我是主播立彤现在人在美东刚刚考完期中考试整个人胜无可恋
从他们两个这个简短和生物可恋的自我介绍当中就能够感受到 AI 可能只有我一个人是最大的热情玩家来吧朋友们那接下来我想听一下第一个问题想先听一下你们我想问问你们现在在日常的工作和生活当中有没有用 AI 那怎么用 AI 主要的场景是什么以及你们有没有特别推荐的就是非常非常好用的 AI 应用
这个问题我想先从李同开始因为我想象你在学校我猜想你的每一堂期末最后的论文都会有 AI 的身影
但我想问问你除了写了我们之外你还有些其他的用处吗感谢思雨的案头让我来录这个节目其实是这样的对我来说 AI 基本上已经是我日常生活中所必不可少的一部分在之前的我忘了是哪一期节目中跟大家分享过说我的日常生活因为
换到了一个新的国家换到了一个新的语言环境一个新的文化我的日常生活中需要面对很多的不确定性面对需要面对很多的未知那 AI 其实是成为我一个非常快捷的一个帮助比如说举个例子哈就
我刚到美国的时候对于很多东西是完全不理解的就是上面的每个单词我都认识排成一句话我就不理解他到底说了个啥然后呢那个时候 CHIGBT 刚刚出一个功能叫做以图实图那那个时候我用的 AI 最多的功能就是拍个照然后问这玩意是啥意思然后呢我大概就知道这个东西应该怎么去处理了这个是对我日常生活中非常非常重要的一个点因为
认真来说很多时候你其实不是那么明白他每一个本地文化所代表的东西当然除了日常的学习之外呢我用 AI 最多的一个部分其实我会用什么呢就是
当我跟需要跟一些本地人打交道或者是需要跟本地人一些呃交流的时候我会先用 AI 去问一下就是在当地文化中我应该怎么样去委婉的去跟他们去表达一些观念或者是表达一些观点呃举个例子我记得我最早的时候来呃
美国之前问过我在这边的读过书的一些朋友包括像好心包括好心的师妹包括我其他的一些朋友我说啊我比如说跟这个教授打交道有什么需要注意的然后跟这个呃比如说这个教辅人员打交道跟本地同学打交道有什么需要注意的
这个如果在没有 AI 之前呢可能就是一个最好的办法就是问吧问有经验的人当然在有了 AI 之后这个事情就完全不一样了我可以直接问 ChaiGPT 说我现在要跟谁谁打个交道比如举个例子我现在要给这个车管所 DMV 的人写个信说我现在有一个什么什么要处理那你告诉我这个信应该怎么写符合这个本地的文化跟这个相应的要求这其实对我整个的生活质量提升的非常非常之高就是我其实不用再
比如说举个例子吧就算是我跟好心关系成好成这个样子我也不会每个问题都问他一遍对吧比如说我问好心我明天要去干个啥然后这个事我应该怎么说这个其实就
怎么说呢极大的解放了生产力以及极大的挽救了我们之间的友谊对然后另外一个我觉得很重要的点就是之前也跟大家说过我现在因为进入了这个求学就留学生涯的后半阶段嘛我开始慢慢的开始进入找工作找实习的这个阶段那在找工作找实习这是一个非常有意思的点就是
美国这边有一个东西要写 cover letter 这个东西在国内求职是没有的然后这玩意儿呢你是要根据每个 JD 的就是根据每个岗位不一样你要去写一个申请币冒打动别人然后在我看来有没有什么鸟用的一个 cover letter 然后那我就完全把它交给 ChangeBT 去写了就这个东西我真的是觉得
就是刚开始我还会自己认真的琢磨琢磨怎么写后来我发现这玩意真的是价值意义不大所以后来就包括像找实习或者是找工作的时候我就会直接把这一部分
减轻我自己的一个工作压力吧所以除了日常的学习之外其实在这边对我来说更多的就是让我的生活便捷了非常非常多特别是当你进入一个完全不一样的文化环境的时候所以你的 AI 的应用本身可能是主要就是 ChatGPT 但是你只是把 ChatGPT 应用在非常非常多场景下我可以这么理解不止 ChatGPT 就是所有的包括
就你比如说举个例子吧用的比较多的你比如说有一些 webinar 就比如说有些网络会议的时候我会直接用那个通译直接把那个实时录音把它打开然后我有时候不想听这个哎我说我不想听这个网络会议我就直接把那个录音打开然后回头我再看他给我的总结就可以了然后还有什么呢比如说因为我现在同时还在帮国内做一些事情嘛所以有一些需要用到一些设计或者需要用到一些
比如说做一些创意的东西的时候比如做一些提案那我也会用到一些比如像豆包或者元宝让他去帮我做一些提案和构思当然包括甚至说像我们做的很多期播客的这个提纲我也是丢给比如说像 deep seek 或者是丢给像元宝会让他给我先出一个大纲然后我再自己去调一些内容其实本质上来说很多东西都是在用的呃
如果大家听过前几期我跟好心的一个对话的时候我就跟他聊过分享过一个很重要的事情就是我发现在美国这边就比如说以拿我的专业来说我的专业其实是往这个
Data Science 这个方向去走的那我们这学期非常多就基本上我这学期有两门课的重要的这个趋势是什么呢就是教大家如何用所有的这种 AI 人工智能无论是这种 AIGC 的还是说其他的一些 AI 的辅助工具来让你掌握一些帮助你了解这个行业的趋势和这个行业的发展方向我之前跟好心
在一期播客里面应该分享过这个部分就是我这一这学期有门课就是上了课老师先说哎我们这门课就是教你如何用 ai 去写代码教你如何用 ai 去做一些这个文本分析教你用 ai 去做一些这种什么标签识别然后就类似于这些东西吧就有一些很深的东西我就不太不太理解了但是基本上浅层次的东西我还是大概学了一些就是
怎么说呢基本上大家达成的一个共识就是除了把它变成你生活的一个小助手小秘书之外另外一个非常重要的就是让你习得一些未来可能的一些技能让你在未来找工作也好或者在未来的这个就业市场上获得一些竞争优势大概是这样的来吧好心我这个这期节目我之前的想法就是必须必须有你来
那我走不不不你也很重要毕竟我做一个文科生也需要另外一个文科生的陪同对但带好心是因为因为你人在硅谷所以我非常非常的好奇科技行业的人
就是现在是怎么用 AI 而且我假定就是你周围很多朋友其实也都是可能是在 AI 这样类型的公司那我都不知道他们现在的生活状态是怎么样就我非常好奇这一点因为我特别想要从你们这里学到一些更前沿的关于 AI 使用的方向就是能够极大提高我自己的个人生产力不过所以来吧听听你是怎么用 AI 的说实话有可能会让你失望就是我用 AI 的方式对
对我用 AI 方式和大家并没有任何本质的区别然后据我所知至少在硅谷绝大部分人用 AI 的方式和刚才李同说的也没有任何本质的区别就说回到我自己的生活经验上 AI 第一就是文字处理对吧像李同说的这种翻译写邮件然后生成一些比如说我本来不想
不想写一段大长段的英文我举个例子啊有一次我去一个银行然后当时我的体验不太好那我就想给这个银行写一个 complain 然后我就把我的故事用我自己的话先写给了这个
生成式 AI 然后生成式 AI 就帮我打出来一篇就是生情病貌的这个 complain 然后就把它贴到了这个 Google Map 的 review 上面去然后可能就不到一个小时吧我就接到了一个回访的电话就问我当时是个什么情况
就是他确实写的太好了然后就直接看上去就是非常的非常的就是有理有理有解知道吧然后感觉确实很 strong 就类似的例子吧还有是比如说我有时候会发给医生发邮件那给医生发邮件有一个问题就是我们
不太会用英文描述具体的症状这个确实有点难啊有一些单词什么的确实我们不是一个英文环境下长大的人不知道怎么说哎什么种包呀什么红疹子呀什么骚痒啊什么就是这种话确实不太容易说所以我我我们很多时候就是用中文啊先把我们能想到的描述都描述一遍然后让它转成英文往往这个转出来的这个效果啊
就不只是简单的翻译嘛而是把这个语言组织起来的这个效果其实是很好的然后这个时候跟医生沟通包括我们接收到医生的一些信息可能很长里面有一些东西是重点有一些不是那么如果读起来觉得费劲的话我们就把它直接转给这个类似于 ChatGPT 或者其他的大语言模型可以让我们把它里面的重点内容给提炼出来
这个也很重要甚至读一些邮件的时候特别是像什么信用卡公司发了一个邮件说他们最近的 terms 变了对吧那你要读过去的话那 terms 有很多所以你就让他给你画一个重点就好类似的情况吧所以这也是第一个环节就是文字处理环节那第二个环节是信息信息搜集对其实这个某种程度上就有点打破传统的搜索引擎的一部分
垄断吧或者是他们能够提供的一部分功能因为传统的信息检索其实主要是给你一个信息的入口然后你自己去想办法去找到你该获得的信息对吧但是 AI 不太一样它是可能会非常定制化的就是我们现在生成式的 AI 其实是非常定制化的能够结合联网搜索的内容给出你一个相对非常切合你想要的想法的一个总结对所以这一点来讲就
就很方便我举个例子比如说我有一次要买冰箱那我就挑了那么两到三款冰箱而我要去对比这些冰箱他们其实价格也差不多然后他们有很多的参数就比如说容积啊然后温度啊耗电量啊等等等等很多的参数但是这三个冰箱在不同的三个网站上面都是会呃有不同的罗列的格式所以我要真的去对比它的话是要花很多时间的那我于是把这三个网页的链接告诉我呃
我们的生成室 AI 然后让他去总结这三个网页里面的所有的信息并且帮我列成一张表格去对比一下这三个冰箱他们在每一个参数环节上面有什么异同其实这个信息的总结搜索检索总
总结能力就非常的强了最后我就得出来一篇很精炼的一个表格然后就告诉我这三个冰箱有什么区别然后我再从价格里面去选所以事实上就是这个选品比较的这个环节就是大语言模型是帮了非常多忙的
还有第三个方面我个人觉得可能和第二个方面稍有重合但是我觉得可能会我单拉出来讲是因为我觉得这是生生 AI 还蛮有非常有价值的一点就是帮助我快速学习一个我还是不是特别清楚或者不是特别明白的一些新的名词和领域对因为很多时候我会拿 AI 去当一个算是一个在各个方面都还不错的一个专家
对当然嗯他能是否能够输出非常强的呃强有力的内容呃这个要根据你写的 prompt 是不是好啊或者说根据他模型本身是否联网啊有没有推断能力啊都有一些些微的区别但是大体上来讲是这么一个意思吧就比如说我对一些新的名词我可能不太熟悉举个例举个例子啊像像 web3 对吧假设啊我不是特别懂那里面有一些什么呃
比如说以太坊是什么意思里面 token 是什么意思等等等等的你有时候你去问一个专家人家不一定有这个时间去回答你你去网上搜索引擎里面去检索的话很多时候你会拿到一些或深或浅的一些信息对吧有一些总结的还可以但是不一定是你想要的有一些总结的不好但里面可能隐藏了你想要的东西所以生成人 AI 往往会给你一个很好的一个入门吧
甚至你都可以说那我想要了解这个你有没有什么文章推荐给我的有没有什么视频博主或者是书籍推荐给我的那其实它可以很快的帮你去入门一个东西然后我给大家一个案例就是这一次我回国的时候我突然翻到了我大学的高数书然后那个时候就把高数书拿出来算是一个章节一个章节在看吧然后读到就是我在读高数的时候我就发现其实这个高数书里面写的有一些话是不明不白的
就比如说他就说大概这句话的原话我忘记了但个意思就是轻松可以得出证明结论是后面这个等于这个对在以前高尔夫书上面其实这个是非常常见的然后我就把这句话原模原样的拿下来然后问豆包我就说你帮我解释一下为什么这个东西可以证明是这样子
然后豆包其实是首先他第一次他其实也证明的不是特别好然后我就又追问了一次他就很好的去把这个东西证明出来了那对于我帮助理解这个高叔这一段章节的内容然后以及展开这一句话是非常有帮助的所以如果我作为一个学习学生的心态我去学一些我确实一点都不知道的东西我拿的教材或者我听老师讲课我中间有什么不理解的我有一个很强的助教其实可以在旁边帮我相当于
然后免费然后能力也很强速度也很快对所以我我是觉得就是在 AI 的加持之下去学习一些新东西的话会非常的有效率和有效果对所以总结来讲呢就是大概这三点吧第一点是文字处理第二点是信息检索第三点是学习一个新东西那当然 AI 还有很多很多其他的应用啊我就不一一展开了比如说我平时编程的时候会用到
就是 AI 体式的编程以及 AI 加持的 IDE 包括我们平时在做一些系统设计的时候也可能会把一些相对应的场景放到 AI 里面看一看它有什么更好的方向和方案等等包括生成图片等等我这些就不一而足了但是我个人认为主要的还是这三个方面追问一下你现在在用主要在用的 AI 应用除了 DeepSeek 除了 ChatGPT
还有什么我其实用的应用肯定是远不如李同多的我对 AI 的应用好像没有太强的执着就豆包我用的比较多因为豆包的就是它确实
在交互层面上我觉得做的确实挺好的尤其是这个语音各方面的交互我觉得更切合中国宝宝的体制就是中文确实挺的转得非常的好也非常的流畅和自然然后 XGBT 我用的也挺多但是我个人
我个人比较支持国产 说实话所以我其实能用 DeepSync 能用豆包什么的我就不太用 XGBT 但是如果 XGBT 有一些特别有意思的功能或者说有一些跟英文相关的东西我可能用 XGBT 会用的比较多一些
然后接下来就是 DeepSeq 对因为 DeepSeq 确实它推理能力是挺强的然后现在可能我还是比较老土就是现在用 DeepSeq 的方式有很多种有一些像通过元宝来用 DeepSeq 之类的那可能会就是联网搜索各方面能力会更强一些那我还是用的是比较原生的一个 DeepSeq 对然后其实也是用它来做一些文字处理可能会比较多然后最重要的是我们这边
解释一下编程的时候其实有一个东西叫做 IDE 集成开发环境对所谓集成开发环境你可以认为就是一个写代码的工具
我现在有用 TRAE 的一款 IDE 这个也是国内字节的一个产品然后这款产品是可以把几个生成人 AI 的模型和它去做对接然后让你直接去快速的去编程或者读代码或者是解答一些问题
那它里面接了像 Cloud 就是 Athenaerobic 的 Cloud 然后可能也接了就是这个 OpenAI 的一些模型然后也接了 DeepSeq 最近刚刚接了 DeepSeq 的一个就是代码能力比较强的一些模型然后嗯我在里面其实呃就说一个 case 吧就是比如说我现在拿到一个代码库然后这个代码库里面可能有很多很多代码对吧那有一些呃代码呢是为了比如说调用一个其他的服务呃
听懂听不懂就算了吧我代码里面能调用其他的服务对不对假设我现在要对服务去做一个总结就说我现在我自己在写的服务它到底调用了多少其他的服务以及他们分别都是什么调用了哪些接口他们的参数都是什么样子的如果原先要做这个工作的话其实需要大家
读代码或者说你本来就对代码库很了解然后你再去把它总结出来写成文档当时我们开一个会然后就需要把这个东西写出来因为我们当时总结出来是需要在架构上面做一些调整
我当时也没有做什么 homework 我就是现场用 trade 然后用模型去让他帮我总结出来的我可能总共用时可能 10 秒钟写 prompt 的以及读出来然后 copy paste 到 meeting notes 上面然后 demo 给大家大概就是这样所以其实效果确实非常的好所以做一些这种
很很 routine 的然后呃比较明确的这种呃跟业务需求不太相关的跟人不用打交道的这种呃
就是专业层面上的技能我觉得我还是比较信任这个 AI 的我自己现在我从事金融行业而且我本身的职位是偏销售的岗我现在基本上可以说是一个 AI 深度使用者因为在我的岗位当中有非常多的文字的要处理的内容
然后我基本觉得就是我现在做销售我除了面对面跟客户打交道之外我额外只需要做数据处理的部分而剩下来的但凡跟文字相关的部分我基本上都可以靠 AI 帮我解决那其中刚才有些你们提到了包括就是比如说要写报告类的整理类的那这些我现在目前都是在用 AI 来做那举个例子因为像我
我自己有一些客户在我们这儿管的一些专户他可能是类似于股票投资那像前段时间美股在大幅波动的时候我甚至有可能一天就要写五份报告那如果没有 AI 我就死了所以我现在觉得就是对于这种文字本身质量要求没有特别高你只需要有这么一个东西把这事说明白就可以了这样的工作全部都可以被 AI 替代
没有括号就是都完全可以做到但这个过程确实需要一点点训练因为刚开始 AI 所呈现的东西它可能会有非常多的 Bullet Point 它可能有非常多的就是他们就是 AI 习惯的那种表达但你想把它转成你自己的表达你可能要把之前你写的所有东西都喂给他让他来看一看让他用你的模式用你的口吻然后用你的这个行为方式来写出来
那这是一个就是我给客户的写报告当然还有数据的整理文字的整理这个也是好心刚才提到的比如说我要对比就是八个产品那这个产品的哪些条款有什么不一样其实完全可以请 AI 直接帮我来做然后另外一个我曾经试过用 AI 写合同
当时因为我有一份非常简单的合同但是律所给的报价是两万美金而且这两万美金是不能谈的我当时一想到居然要十万多港币简直是就不如去抢所以后面后面
后面我就用 AI 生成了一篇合同,但这个过程当中他没有那么智能,你不会说就是告诉 AI 说你需要给我一个什么合同,他就直接能给你写一篇什么合同,那这个肯定是不符合要求的,你要为很多的信息,然后像我的话还 cross track 了很多其他的文本,然后又给他了很多模板,让他去学习,最后生成了这个合同。
然后我拿这个合同去给律所我说如果我用这样的东西给你请你帮我改一改请问你要你要 charge 有多少钱然后律所说两万美金我说
大可不必所以后面真的就用我生成的那封 AI 的合同然后就是双方都签署了但坦率讲那个刹那我其实内心还是非常的纠结和挣扎的就我觉得这是人生中第一次用我自己用 AI 写的一个一套英文合同然后大家也真的签了而且两边的律师居然都 no comment 就
就是 OK 就这样的吧挺好所以当时真的签署的时候我内心其实又有丝丝紧张万一出现什么问题感觉自己可能兜不了这个底不过好在那是一个非常短期的合同然后再包括好心刚才提到的了解基础概念你所用的场景恰恰也是我用的场景就是最近在学习 web3web3 里面非常多的名词不知道什么时候我就需要 AI 来给我解释
再包括好心刚才提到的用 AI 去写一份投诉的邮件我的场景就是我在对外需要吵架的时候我的英语水平没有到能够随意的组织我的文风的节奏所以我基本上就写完之后我会让 AI 帮我改成非常礼貌又强势的语气
他写出来真的非常好我觉得太好用了所以这是文字处理的部分在我的工作当中所呈现的形态然后另外一个就是补充一点就是你们刚才没有提到的就是我会用 Kimi Plus 做 PPT
简单来说就是你把这个一个文档的东西或者说你一些基础的东西你喂给他然后用 KeyBee Plus 他是可以能够以 PPT 的形式来呈现当然他 PPT 形式呈现出来的那个表格不是那个格式肯定是不符合你要求的但你其实只需要后期稍加处理就好了你不需要从零开始做一份 PPT 而你考虑到文档的部分比如说我今天需要跟大家去分享假设说全球股票市场或者说我就要需要分享美债市场的
我其实可以把我大概的框架和思路就直接用语言描述给
某一个任何一个 AI 工具让它把我转成文字然后我再把文字板贴进去其实就可以了所以所以整个这个过程就会让我从零开始变做 PPT 的这个过程不再存在我就可以让我的整个过程加快很多然后我再提一个你们应该没有提到的部分两个两个部分第一个是
我用过 MeJourney 这个大家都熟知另外一个你们可能不太熟知的 AI 的应用叫醒蓝这个简单来说就是有一次我的客户需要我赶快提供一个我的个人的商务照因为你们知道就特别像卖房子的那种就是手插双手插兜就特别像卖房子房地产中介的那种那种照片因为我第二天要去给一个演讲然后他需要对外介绍嘉宾但当时我实在是来不及
去什么天之兰这样的地方天真兰这样的地方拍照片所以后面我灵机一动我就在那个醒兰上大概是花了 30 块钱买了一个三天的三天的这个体验套餐然后你可以无限制的用它的 AI 模板去生成你的照片确实生成了非常多我很美的商务照
所以这个是我推荐给我身边很多人就是你比起你去天真栏然后拍一张然后批的妈都不认识的这种照片你真的不如用 AI 它的做法就是你大概前后左右脸然后用大概 20 多张角度然后你再给它一些平常你的正面的照片让它去识别你整个面部让它把你放到那个 AI 的模板上面所以你只需要选择适合你的风格就可以这个 APP
虽然没有给我们赞助但是我比较推荐给任何一个非常着急像我一样着急拍商务照但是又没有时间去拍的朋友们我稍微插一句啊就是我我也了解过类似的应用但是大家稍微注意一下自己的生物信息安全哦对
这个当时其实我也挣扎和犹豫了一下但是我最终在价格面前低头就我觉得太便宜了 30 块钱包了三天我大概可能我大概可能生成了我 300 张照片就是在其中终于找到了一些非常非常不错的然后除此之外就是就是我也有
meet journey 做过一次当时是给某一位大佬的一个礼物然后那位大佬因为什么都有了所以我们就觉得就是花钱砸钱肯定是没有用的所以当时我给他生成了一个就是这位大佬和另外三个全世界顶级对冲基金的老板在一起打高尔夫球的合成的照片
他非常的喜欢觉得很开心所以就是这两个做图的部分可能是刚才你们没有提到的这也不是常用的这种豆包啊或者是这种生成生成是 AI 所给予的那种就是你给一个提示词然后他能够直接出照片的这种形式然后多说一个一点点分享就是我最近一直在用并且我觉得很好用的就是腾讯除了他除了元宝之外他还有一个就叫伊门还是叫怎么念伊门的那个
那个 app 对它可以作为就是你微信的小程序存在你也可以下载你的电脑客户端它的这个可以作为一个个人知识库的这样一个建立我觉得它最好用的地方在于其实你它非常丝滑的嵌入到你的微信当中因为像以前比如说我看到微信公众号上一些非常不错的文章我的做法是把它收藏就收藏在我的就是收藏里面当我有必要的时候我再去搜索它
但其实现在有了一门之后我就直接把它转到我的一门的个人知识库里面去我就不需要再去担心未来搜索它的问题它最关键最关键的一个点是你可以基于你之前所收藏的这些文章然后你对它进行提问这样你根本就不需要找到那个文章的原文它就可以给你呈现那个文章所回答的内容那前一段时间因为我在研究香港的印花税印花税条例香港的这个法律实在是
艰涩难懂我只能说就是太费劲了但是我的做法就是把所有和我想研究这个课题相关的爱
SFC 的内容香港政府的这个法律法规的内容扔到我的阴门里面去然后我基于这个知识库我对他做提问然后我就他能帮我快速的梳理在什么场景下需要交印花税什么场景下不需要交印花税所以这个是我觉得非常好用的这样一个知识库这个我稍微补充一下就是思雨说的这个工具呢不光那个腾讯有然后飞树也有
飞书那个叫 ask 飞书然后最早的时候这个东西是哪家出的呢是谷歌出的然后谷歌的那个叫 notebook lm 对然后当时谷歌是因为只能在境外用嘛所以在国内没有大规模的普及但其实在呃
我大概在去年的时候这个东西已经拿来就是用来做复习了因为他是这样的就是像思雨说的他是根据你的喂料然后给你生成呃相应的东西我当时拿这玩干嘛呢就是复习我的考试我把所有老师的 PPT 丢到一个这个文件夹里面然后跟他说根据这个你帮我出一个这个期末考试的这个考试案例然后就自己先做一遍对对对大概就这样
那我确实不知道原来谷歌跟这个飞书都有反正我现在在用的就是用的这些应用我就是当然除了 DeepSeek 元宝通义豆包然后刚才说的提到的 Kimi 然后我搜索的话我会用 Bing 然后还有这个 MeetJourney 醒来伊门我还在用马斯克的那个 Grog3
我基本上我如果有一些比较重要的事情其实我会不同的 AI 我都会试一下我同时丢给几个 AI 然后我会看一下哪个会比较好出来的结果比较是我想要的对你看吧有三个大乙方同时服务你这个感觉多么的好而且你可以对他不断提要求嗯
所以就这个确实是我现在是工作当中已经是一个 AI 深度用户了那我接下来想问你们的一个问题就是在你的行业当中你现在观察到的因为特别像 DeepSync 出来以后它的 API 接口因为已经以非常低的成本大家可以使用它所以有非常多的行业各种各样的行业都在宣称说我已经接触 DeepSync
但我想问一下你们行业里面就你们观察到的你的行业是怎么在用 AI 那以及就是你现在感觉到你的行业里面有哪些工作是在被 AI 替代有哪些工作不能被 AI 替代我在前面几期最早的时候分享的时候有讲过说我为什么来这边读书其实有一个很重要的原因其实是因为我在 82 年的时候跟这边的一个朋友聊天然后就聊到说 AI 这玩意正在冲击很多行业
然后呢特别是
就是传媒行业其实也受到了相应的一些冲击吧然后我当时跟这个朋友聊的时候他就说说哎那你干脆出来嘛你出来读读书然后自己试着一下转一下这个行业然后看看能不能学点不一样的东西啊对这个其实是我当时出来的一个呃怎么说呢一个原因之一吧就是想着说反正这个行业快他妈完球了然后要不要看看有没有什么新的机会呃整个来说传媒行业在过去的怎么说
一年或者说过去两年发展的非常非常之快当然有一些是公开的大家知道的一些信息就是在国内有一些的大的媒体公媒体集团媒体公司已经在用自己的 AI 来写一些简短的消息比如说非常非常最早吧应该是腾讯吧最早时候做财经新闻报道的时候特别是关于股票新闻报道的时候他是拿他去做那个
快讯比如说叉叉叉股票突然间又涨了又或者又跌了这是一句话新闻就最早的时候是腾讯来做当然到我 23 年出来的时候已经有一些比如说最早的时候用数字人做一些播报当时是央视还是哪家媒体已经在做了然后呢还有一些大的媒体呢就已经开始用 AI 呃
那个时候虽然大家理论上是不能用拆 GBT 的但实际上大家都会有各种各样的办法然后用拆 GBT 去处理一些问题我大概是在 23 年的下半年就是在我们录完那期播客之后不久然后开始用拆 GBT 开始训练就是我想试一下这个东西要训练出一个能达到实习生水平就是报社实习生水平的这个
这个能力的一个这个这个模型大概需要花多长时间那个时候用了大概差不多三个月吧就是我不断的就思雨说那过程我不断的把我认为 ok 的文章或者认为泛文的东西丢给他然后告诉他说你先帮我分析这篇文章的结构然后分析这篇文章的文风分析这篇文章的语法然后呢你给我总结出一个概述的一个东西然后呢
这个东西直到调到我觉得差不多了然后我再把一个新的完全新的东西丢给他说你根据这篇材料然后帮我生成一篇通稿
这个过程大概花了三个月,然后在三个月之后呢,我把这个生成的这个通稿丢给我在国内还在做媒体行业的两个朋友,然后说,哎,这个稿子能不能就是在你们就是在你们这个机构能不能发,或者是大概是相当于你们的一个什么样的水平,然后得到的反馈就算算一个盲测吧,得到反馈就是说差不多就是一个普通实习生写通稿的一个水平。
其实那一刻我还是有点震惊的就是如果三个月我就能把这玩意培训出来的话那对吧读四年新闻学的意义在哪里呢对不对完全没有任何价值呀不要这样说我觉得是有价值的它建立了我的正义感再见这是 23 年的时候然后等到
24 年的时候这个事情又发生了一个新的变化就是当时我不知道你们当时有没有印象就 24 年的时候 ChangeBT 出了一个 4.0 它的那个推理模型又变得更为先进了然后在 4.0 因为我是订阅用户就是我每个月还是会给这个 OpenAI 交 20 刀的这个订阅费的我之前用 ChangeBT 4.0 然后去再重复这个过程的时候我发现我不需要用三个月了
两个礼拜这事就成了然后就能生成出一篇至少在我看来是一篇合格的通稿的一个东西这是大概是 24 年的时候然后 DeepSick 出现了 DeepSick 出现了之后这个事情就变得很有意思了我们发现我在 25 年回到美国开始重新再玩 DeepSick 这个东西的时候
我已经用不着两礼拜去训练他了差不多一两天吧这个东西就调教好了就能达到一个正常的就像好心说的符合中国宝宝的这个体制的一篇文章就可以生成出来了所以怎么说呢这个东西是越来越快越来越快越来越快的而且相对来说对于非新闻行业的人
他真的是不一定能识别出来这是一篇是用呃就是用 AI 写的还是说这是一篇呃记者真真人去写的一个东西特别是在通稿这个领域真的是非常非常啊难难分伯仲吧只能只能这么说然后
换回到说目前我们这个行业啊目前前我这个行业发展的这个阶段怎么说呢大概有几个趋势吧第一个就是说呃整个的内容是新闻生产领域是在不断的受到冲击的包括说很多呃媒体
在彻底转型转到我用这个 AI 去帮助记者去辅助写这个东西也就是说我再举个例子假设哈这个名字都不名字名字先不及新闻通讯社我们今天有三个资深的编辑对吧好心思雨我然后我们每个人负责一块比如说思雨负责时政新闻好心负责科技新闻我负责财经新闻之前呢我们手底下可能需要几个
资深记者然后再需要几个十几个二十个实习生然后才能把这一天我们这个版上面所有的内容把它复制下来覆盖下来才能把它写完现在不需要了我们三个人然后再加一个智能 AI 这事就完了就写一天的稿子基本上三个人就能把这事干完了好心刚才分享的可能没有特别提就是我这也是我也是这两天也不是这两天吧这两个月跟
我们这边的教我们用 AI 的老师聊他跟我提了一个东西叫做一人公司就是一个人的公司就是你所有的工作就是靠你一个人你可能这也懂一点那也懂一点他说的是科技公司就比如说你可能既懂一点产品又懂一点设计然后又懂一点内容又懂点营销但是你什么都不精你可能什么都懂一点你就靠你一个人然后再加一些人工智能的辅助你就可以自己开公司然后把所有的活都干了
就是这个东西同样也出现在新闻领域你可以把它叫做艺人编辑室简单来说原来我们这个名字先不及通讯社可能需要 40 个人才能覆盖到所有的比如说网络端的产品移动端的产品甚至说我们有播客我们有短视频我们有这个每天要发 newsletter 我们可能有一些公众号就在在国内叫公众号推文在美国这边 newsletter
现在不需要了我们仨人就是我们有一些新闻的 common sense 然后我们有一些这个新闻的敏锐性我们就能把这个全领域的所有的产品全部都搞定了就靠这个差 GPT 就可以全部搞定这是新闻行业受到的第一个冲击
所以前段时间有一个美国非常知名的大的媒体集团他把他们旧金山站的记者旧金山站主要是报道科技新闻的因为在硅谷旧金山站的记者开掉了百分之多少 40 还是 50 反正开掉的人还挺多的基本上初级记者都被开掉了
我们当时我就问了美国这边的一个朋友我说你大概知道他们为什么被开掉了他说就是因为他们现在用更多的人工智能替代这些初级记者去写稿子了不太需要这么多初级记者去做初级的采访资料收集信息搜集然后来做这个事所以这个事情已经在发生就所谓的整个的新闻行业受到巨大的冲击就是裁员非常大的一个裁员
这是这是其中一个我觉得非常重要的变化第二个我觉得非常重要的变化是什么呢就是可能他俩刚刚都没有特别提我这边要特别说一下就是叫做就是无论我们在国内把它叫 AI 换绝也好还是把它叫 AI 假新闻也好
海量的 AI 假新闻正在出现你可以去对你可以去小红书上看一下去一些这个所谓的对吧今日某条上面就资讯平台上去看一下海量的假新闻就在这上面出现就是我知道的光我知道的有一个 case 就是有一家营销号公司一天可以生产 6000 多篇
这个假新闻然后分发到不同的这个账号里面然后就充斥着整个的这个这个所谓的自媒体平台这这是一个我觉得非常
很难去很难去对抗的一个问题因为怎么说呢所有人都可以拿这个东西去做然后如果你把它变成一个有组织化的比如说好我们这个名字先不及新闻通信社改成叫做名字先不及营销公司对吧我们是一个专门做明星艺人营销的然后我们就为了捧刘享赫这样一个顶流明星啊这样一个三流明星想把它捧成顶流明星我们每天发六千多篇文章太简单了啥也不用干我每天都能把它冲上热搜
所以这是一个很难去应对的事情拿一个客观的数据去佐证就是在国外有一个专门监测第三方的假新闻机构做实时核查的一个公司叫做 newsguard 他发现说 23 年的时候用 AI 生成假新闻的新闻源一个新闻源可能就是比如说来自同一个新闻源的网站或者同一个新闻源账号
他当时监测到大概是 400 多到了 24 年的时候他在发年组报告的时候他发现已经是 8000 多了就是妈呀这当然我看到那个消息的时候我感觉人生都快崩溃了我说天啊这个这个行业已经是变得非常之怎么说呢很很难去很难去评价了吧就怎么会变成这个样子然后另外我还特别想要分享一些呃
就是还在还在过程中还在有争议的一些案例吧就稍微给我多一分钟的时间把这两个案例分享完第一个案例就是呃很多大的媒体公司在起诉这些 AI 公司比如说纽约时报起诉 OpenAI 的这个版权案到今天啊昨天呃美东时间的昨天呃纽约地方法庭宣布说这个 OpenAI 是涉嫌呃就是
就是非法引用纽约时报的这些内容的就是在最早的时候大概 23 年的时候这些大元模型其实是要很大的海量的数据去训练的当时是很多的媒体公司组成了一个类似于联盟一样的就这个事情怎么说的让我就想到了大概 10 年前当时今日头条刚刚跟国内各家媒体去谈说我要免费的抓取你们的新闻的时候
国内的很多的媒体也是组成了一个所谓这样的一个联盟说我们坚决不接受精神头条去抓取我们的新闻数据后来这个大家所有的媒体就放弃抵抗了就是你也可以看到现在的就是这些媒体公司积极的去拥抱这些自媒体平台现在出现了同样的情况就是
美国的大的媒体公司比如说像纽约时报比如说像华尔顿邮报像彭博社他们也组成了这样的一个类似于联盟吧然后去后台去改他们的代码然后让这些大的数据公司比如说像 OpenAI 这种的或者是像谷歌这种其实是没有办法去抓他们的数据然后去进行大圆模型的训练的所以当时纽约时报去起诉了 OpenAI 然后说你这个是有是一个违法的行为前两天就刚刚说的刚刚判了说
觉得他确实是违法行为但是呢还没有最终的宣判就这个事情还在一个发展过程中我觉得就是版权这一块可能真的是未来我们可能对媒体行业的一个很大的一个影响的一个方向我不知道变会变成什么样子但是我相信他会变成整个媒体行业去应对
呃 AI 也好或者是说新的这个方式的一个很重要的一个领域吧然后第二个我想分享的一个很重要的 case 是什么呢就是这这算是一个好消息啊这算是一个好消息就是呃对于呃刚刚我们说了嘛就是说小的媒体边对于小的媒体工作室来说他其实不用再靠堆人力去完成这个就是这个新闻的生产为什么我说小的媒体工作室呢就是你知道呃
最早的时候就是在上个世纪美国媒体特别繁华特别牛逼的时候有一些叫做地方新闻编辑室就是当时美国有非常多的只关注于本地新闻的比如说举个例子我假设我是这个马里兰州的我就只关注马里兰本地的新闻然后我报道的非常详实然后我就跟当地的这个人民的生活息息相关
因为本地的媒体没有办法开出更高的薪水或者是种种原因吧然后地方的媒体工作室就慢慢慢慢越来越小越来越小越来越小然后就可能只能去引用一些大的报社的一些这个内容这个事情在国内是同样存在的你比如说举个例子啊山西日报可能还会有这个二三十个编辑然后去做一些这个本地的新闻那你要下到比如说灵魂日报可能就没有什么人来做这些新闻了但是随着人工智能的这些发展
美国的很多地方的新闻编辑师又开始重新的变得也不能说牛逼起来吧就开始变得繁荣起来为什么呢他们用这样一些东西举个例子我忘了是哪个地方好像是我忘了是明尼苏达还是阿尔兹纳他当地的一个新闻编辑师就是用人工智能去收集每一个当地的这个议会呃
的这个开会的这些新闻然后去把里面需要有重大决策或者对当地有重要影响的一些新闻去摘录出来因为这些东西你对于大的这些媒体集团比如说纽约时报也好或者是说像华尔街华尔街日报也好他其实是没有办法去监控的但是小的媒体集团就可以用这样的办法去把本地新闻做得非常好我觉得这是一个怎么说呢非常好的一个好
好消息吧这大概是我想要分享的几个点第一个对吧就是大家受到了裁员的冲击第二个就是假新闻真的非常非常严重就如果大家有关注的话就会发现前两天那个洛杉矶时报发了一个非常大的乌龙就是他在用
就罗兰基时报他试图用 AI 去给他的评论版给他的 opinion 版去配一些平衡报道结果那个平衡报道就是发出了一些极端纳粹的一些声音和态度然后被喷得要死就是假新闻和一些这个所谓的 AI 幻象第三个就是说可能对于一些呃
地方性媒体来说可能会变成一个好的消息就是大家会有一些新的生产力吧大概就是在我这个行业目前就是这个样子的哎呀你听你这样讲以后我其实很感慨就我觉得你提到了一个我觉得现在也是很多人在担心的事情
呃我觉得所有在用 AI 的人会有一个感受就是很多时候当我们真的在问 AI 的时候需要他给一些及时数据的时候会发现他的很多数据是错的在我这个行业里面非常的典型比如说我再去问他某一个公司或者说某一类公司在过去几年的股价表现或者是某一段时间的他的财务表现的时候他给的很多数据都是错的呃
我觉得它可能有各种口径的问题可能有就是为的这个为的这个内容不对的问题但是就从我自己个人的角度这就是为什么现在我虽然在这么深度的用 AI 但是我从来不用
我直接就是不用 AI 直接给我的数据的这样的部分因为这个部分的错误率太高了我无法相信它所以我更多用的是 AI 基于我未给它的东西以上它所给我提供的整理或者反馈或者是帮我重新去做编辑的这样一个功能我觉得刚才李同说的这个我很感慨而且同时我其实在想真的如果
虽然我以前也是学新闻系的但如果我真的走上这条路的话要怎么样应对 AI 时代的到来这是真的是没有想好的一个部分那接下来先听好心然后听好心聊完之后我们再聊再聊这个 AI 时代大家应对的问题先听听好心就你的行业现在
怎么在用 AI 然后以及你觉得你一个行业能被 AI 替代和不能被 AI 替代的部分就大家都知道的一些东西我就不用再赘述了比如说其实整个行业都在拼命的开发 AI 相关的应用各种各样的应用场景对吧这个其实已经挺明显的了
然后还有就是我作为一个程序员吧作为一个开发者那在我刚才也介绍了在开发的过程当中 AI 作为一个很强的一个辅助功能可以帮助我用更快速度去开发这个也并不是什么新闻了对然后我可能比较想要重点聊的是其实在一些大的组织架构大的公司里面
我个人觉得 AI 作用反而比我想象的要小一些就作为一个开发者就是软件工程这一方面的为什么会这么说呢其实咱们稍微往后看一下咱们刚才聊的生存人 AI 对大家的帮助更多其实还是比较基于文字文字和信息处理的
那就像刚才两位说的你们需要他写一篇具体的一个稿子或者说写一篇什么样的一个合同等等一个具体的案例你这个时候会喂给他很多文字资料然后让他通过模仿的方式也好学习的方式也好最终就会产出一篇文字资料但是至少在我软件开发的这么一个行业里面可能不太是这样子的
我们给大家印象好像说你其实主要的时间都是在写代码对吧比如说大家在评价 AI 的编程能力的时候也会说 DeepSeq 最近又写出来一个什么代码然后它里面的小球滚动是怎么如何符合物理特性的但其实至少我在一个大的组织架构大的公司里面日常的工作并不是这样子的更多的工作其实我个人认为是一个建模的一个过程
然后建模出来 sorry 我可能说的有点过跳了一步就前面一步是首先你要理解需求理解需求这个事情其实就已经非常复杂了因为你当下的产品是什么你数据是什么你的行业经验是什么你的 PM 提出来的观点是什么你的销售提出来的观点是什么你这边能够提供的思路是什么你觉得有哪些东西是无法实现的这个
这个事情这个决策的事情对于 AI 来讲就是信息源实在是有点过于的多了而且你不可能要求所有的你的合作方跨部门的合作方或者说要求你把你所有的经验以及大家所有的经验全部都整理成文字资料或者说整理成一个什么样的形式输入到 AI 当中去我觉得这个过程实在是不太可行的而且你很多时候你是要做快速决策的
所以首先在第一步你了解需求建立需求的过程当中其实 AI 我觉得就比较难参与到你顶多顶多就是你在写一个需求文案的时候或者说需求的 document PRD 有可能你会用 AI 去写但是其实大家在看这个 PRD 的时候也不会说是逐字逐句看你写的多么优美自造怎么回事就更多还是看你核心功能是怎么回事你的改动点是什么样的你和现行的区别是什么
所以这是第一步就不需要然后第二步是建模的一个过程我其实刚才有讲到就是说我有可能会有一些系统设计的问题我会去问但是往往其实我这些问题都是一些架空的问题它其实并不是直接在我的公司当中我所管理的系统或者我要做的这一块具体的模块和架构它面临的一个具体问题
我举个例子比如说有两种技术选型 A 或者 B 然后传统意义上来说面对解决问题问这一个问题 A 和 B 都有优势但一般会选 A 假设如果这是一个架空的问题的话大家都会觉得去选 A 但事实上在这个部门里面你有很多的开发程序员朋友他们其实对 A 不熟悉他们对 B 熟悉
或者说你有一个现行的系统已经在跑就跑这个 B 了对吧他们如果贸然的去用 A 这个选型去做新的技术方案的话会带来更多的风险所以这其实是一些场外因素就是我们面临的很多很多问题都并不是一个架空的问题或者说我们也很难给它制造一个架空的环境
往往其实牵扯到了你的团队你的过往的经验然后以及你所面临的当前的这个处境而这个处境这两个字其实是非常丰富的对吧有很多很多的线索在里面所以你很难把这个处境直接的去交给特别是在我们这个行业吧因为其实这些处境很多都不是能用文字来去表述的或者说你用文字表述起来也太费劲了对然后嗯
第三点就是在即使是在落地到编程的这个环节就是我们刚才说了我们有了需求然后建立了模型最后我们落地到编程但其实真正写代码的部分我个人觉得并不是里面最困难的部分我们其实写的代码一点都不复杂说不定真的没有里头平时上课学那么复杂对但它复杂在哪呢是你需要把这个模型转化成代码
对就是你刚才建了模了你到底要改这个系统的哪一块呢是改这一块改那一块对吧那你光你的微服务可能就有十几二十个微服务那这个时候我可能还要搭一个其他的什么链路数据链路或者利用一些现有的什么东西去做一个新的东西那这些事情都不是 AI 能够帮你决策的那具体到你说你写一个代码然后怎么能把这个小球弹来弹去那绝大多数情况下不会写这种代码
我们可能写代码都是一些比如说写一些表单然后我们叫 getter setter 对吧把这个传到这儿把那个传到那儿递来递去然后合并把信息合并然后再传递出去可能很多都是这样一个工作其实代码本身是非常简单的
所以我很多时候用 AI Power 的 IDE 的时候我都会发现我都懒得等他给我答案了其实我心中都已经有答案我就直接写就完了对我再把我的业务需求传递给他他再给我一套东西我再放上去然后再改反而更麻烦还不如因为我脑子里面都已经很清楚的有这些业务需求了所以很快就可以写出来
所以其实反而作为一个我是一个大厂员工我反而在 AI 这方面并没有对我工作当中切实的痛点就带来质的飞跃
就是这样子的那当然这个可能跟我个人的背景有关系因为我是一个相对比较资深的一个工程师了对我可能面临所要解决的问题并不是一个简单的小球弹来弹去的问题而是一个非常复杂的一些跟业务相关的跟系统架构相关的复杂问题然后可能涉及到多团队多先合作啊等等
所以我在解决这些问题方面我觉得 AI 帮不了我太多对但是话又说回来了比如说我们现在要写一个小工具就像李同刚才说的我要一个实习生级别的一个产出对吧假设我们现在团队需要一个小工具那这个工具呢假设我们现在也没有什么内部的工具各自支持我们都用一些开源的或者是公开的
工具就想去实现那我可能更多如果用 AI 去实现的话可能会确实会快很多但是我怎么把这个工具部署到我的内部环境当中可能又是一番探索对而这个可能 AI 就很难知道这些东西了对所以帮的不多但是另外一方面我再想强调一下就是我非常赞同李同刚才那个说法如果是一个三人编辑室的话那其实现在这个行业三个人的创业团队是相当多的
我举个例子比如说咱们现在三个人有一个新的想法想要做一款 APP 这个 APP 首先它有网页版本的有 iOS 版本的有安卓版本的在以前可能会怎么做就是要招一个安卓工程师要招一个 iOS 工程师要招一个 web 端桌面端的工程师或者你去用一些什么通用的技术但这个通用的技术就是你写一遍就可以部署到三个地方但往往效果就不太好
你有时候用一些安卓的应用或者苹果应用你能感觉出来它怎么就跟其他应用就没那么丝滑可能它就是转过去的所以现在的话可能都不需要这么多人了就我一个人我有这个想法我有这个点子然后我把我的点子迅速落地就可以通过 AI 的方式去做我现在也不需要有什么大公司的掣肘对吧也没有什么 PM PSO 什么 Cells 什么一大堆各种各样的人我也不需要处理先前的经验我都是从零开始的
我这个时候我用 AI 去生成可能就非常快速的就能达到我的一个预期然后我就很快的可以让他在市场上去做尝试我根据市场上反馈我也可以很快去做迭代假设我是个一人公司两人公司三人公司四人公司就可以做到这一点之前其实有一个挺火爆的游戏已经火了一年多了一年多之前火爆后来就没那么火爆了叫做帕鲁
然后那个游戏其实好像就是个三四人的团队做出来的然后里面的很多很多的游戏角色都是 AI 生成的就你想我们现在如果要做个游戏我们肯定得请好多美工去把我们想要的角色都画出来什么的现在其实如果你不追求那么机智的话是不需要的你只要做一个就是
给定一个风格你可能能生成出来很多东西所以我个人的判断就是在大公司里面 AI 特别是资深一点的角色 AI 其实帮不了特别多然后但是如果你现在是一个创业公司你想要一个非常小的团队小而美打造一个快速的开发的团队的话那我觉得 AI 是会帮助非常非常多的
这是我目前的一个观察我追问一个小问题这是我自己纯个人好奇就是我想知道在硅谷你身边那些在 AI 公司的朋友他们所表现出来的状态是怎么说呢加班加点熬夜是一夜暴富享受财富自由还是怎么说呢就是像疯了一样的对 AI 时代的有这个极其强烈的信仰
有强大的力量说要去做一些新的东西他们的生活状态大概是什么样的就是做 AI 行业的这些你的朋友我给你大概介绍这么几种类型第一种就是原先从一个比较就是做其他方向的一些软件工程师转到了就说我想要做大模型相关的
对想要做大模型相关的但一般来讲你做大模型相关的其实也是做大模型的相关应用或者说你假设你去 openai 或者是 anthropic 或者是 google gemini 等这些团队你可能更多做的不是直接和模型本身的建模有关系的东西
你可能做的还是那些数据清洗数据链数据管道数据仓储然后数据回录实时流逝批示这样的其实还是基础的软件工程的那些系统里面的那些模块只不过你大家这个公司最后合力的一个目标是要做出来一个更好的模型绝大部分的人是这样的可能 90%以上的人都是这样的
然后另外还有一部分这是一类人就是我们现在从比如说我原来是做广告的所以他们的状态就还是打工者对还是打工者只不过就是打工会有些同学会觉得说就做大模型方向的打工的就更有前途更在风口上一点这个其实也可以理解
但是实际上还是打工者就做的事情是差不多的只不过你最后的合理方向原来是做比如说 Uber 叫车的现在你是做大模型的整个公司还是做大模型的但你在公司里面你可能做的相对位置还都是一样的数据清晰并没有本质区别这是一方面另外一方面就是
有一些朋友他们真的是有辞职去创业的就是做模型相关的我已经有这么若干的朋友是做这一块的了但是大家做的并不是底层的模型像 DeepSick 那样就是我找几块卡然后几万块卡吧然后去训练一个自己的底层模型然后之类的这种其实门槛确实有点太高了大多数的朋友都是出去以后做 AI 应用
举个例子就类似于像大家刚才说的就是个人的知识库或者说做一些 AI agent 就现在特别火的做一些 2B 的应用对吧那现在目前 AI 其实真正能够落地能够商业化的场景大部分都是 2B 的然后 2C 的话其实一般来讲是不怎么赚钱的
很难赚到钱所以大部分的 2B 应用比如说咱们现在有个大公司我这大公司里面客服现在特别多我就做一个 AI agent 在客服前面先加一层这样我可以削减很多客服数量我这部分钱可能就可以拿一部分来去为这些 AI agent 的公司这个都是很常见的一个应用方式但其实在底层大模型大家都差不多的情况下比如说你都用 GPT 你都用 OpenAI 的 XGBT 的模型
那这个模型本身它的 token 的价格其实大家都一样嘛对吧那更重要的是还是上面那个应用层做的怎么样但其实在现在这个模型上面做应用层其实大家都相似没有质的区别就是你在工程层面上你做的特别好工程层面上做的一般般就没有一个本质的区别所以有时候做这种 2B 的业务更多的还是看你本身的一个人脉
对吧就比如说你李同现在是个大老板我这边做了一个 AI agent 的一个业务那李同跟别的 AI agent 的人
老板聊和跟我这边我作为一个创业公司来聊他可能会更愿意用我的因为他比较信任我或者我们就关系好就这么简单对也不见得就是说我比别人做的有多好或者别人比我做的有多好所以很多创业公司是这么一个情况就是他本身比如说就已经有一些资源了他通过这个 AI 项目去做一个资源变现然后我有些朋友可能就加入这样的公司然后就作为一个技术的创始人的这么一个角色再去承担对这是另外一个方向
对所以当然了还有很极少数的人这个我也不排除就是我其实身边我也不认识这样的人就是有这种特别高精尖端人才就是做语言模型的就做语言模型本身对这种就是你可以认为他们都是各个厂就是极度在追求非常想要挖的人
其实我这么说你其实想要培养一个这样的人是需要还挺久的时间的就至少是个 PhD 在美国读 PhD 你基本上要经历一个 5~8 年的时间你聪明一点怎么也得 5 年我觉得正常人超级天才咱就不说了对 5~8 年的时间你可以想象一下现在其实大语言模型其实火了也就两年从 openAI XGB3 开始
其实这波现在就是里面非常中间力量的做语言模型的人可能都是在 5 到 8 至少是在 5 到 8 年之前就已经选择了这个方向而那个时候自然语言处理用深度神经网络去做自然语言处理这个方向其实并不是一个特别主流的方向大家也没有说就这一块就一定能做出来什么成果可能直到有了 transformer 之后
才稍微有一点变化对然后这这这这个方向都就是包括像注意力机制什么这些都是很新的东西对所以我觉得现在还没有到了就说啊因为因为这个方向就导致大量的人涌入到了这个赛道然后就有很多的供给出来这种顶尖科学家都是做这个呃呃就是深度神经网络然后自然源处理这一块那其实也并不是对所以嗯
反正很神奇吧就我其实我们现在这个 gpt 这个赛道是从自然语言处理这一个分支里面的一个分支分出来的所以我觉得这些顶尖人才其实他们某种程度上算是踩在了风口上就他们可能当时读 php 选这个方向的时候可能更多也就觉得这个老板牛逼对但是呃
但是现在确实就踩在风口这种人是非常非常非常非常少的 OK 我来分享一下我的行业我是觉得金融行业特别是我所在的资产管理行业是这种纯纯就是一个做人生意的现在我目前观察到的远远远远没有到能被 AI 就是颠覆或改变的这个这个阶段
目前我特别赞同你们的在我们这个行业目前我个人觉得 AI 其实比较像是一个个人的高级实习生
就它可以帮你自己个人处理一下处理一些你工作上面的事情能够提升你自己个人的效率但它在公司层面在行业层面暂时我没有看到它有任何改变行业的力量特别是刚才好心提到的这种 AI agent 那像金融行业有很多他们所谓的做财富顾问或者做什么投资顾问有说什么通过 AI 做智能投顾我基本看下来全是扯
就是没有什么人会相信 AI 给你分析出来的智能投顾的组合方案但是你个人如果你自己是一个投资顾问你可以用 AI 给你的东西去形成你自己的思考然后去给你的客户去 sell 这是可以的但是你如果指望 AI 直接面对客户让他去相信 AI 目前我不觉得这个行业里面有任何一个高精致客户会相信 AI 给予他的东西
所以在我这个行业我其实仍然讲的就是我觉得之所以呃远远没有到 AI 能够替代行业的这个角度主要是在于我们这个行业有两项核心的内容是无法被 AI 替代的就第一项就是要给情绪价值呵呵
不管是你对超过精致客户不管是你在公司内部还是就怎么样跟你的假方爸爸就是你一定要情绪价值这个东西是无法被替代的就是所以这个第一点就我觉得自己的工作仍然可以保住不会不会被 AI 取代的原因第二个原因我觉得在你们的行业里面可能也有特别吵心的行业就是需要有人背锅嗯
就是之前我其实提到的就是我因为用 AR 写了一个写了一个那个基金文件吧写了一个合同我之所以敢用那个合同的主要原因是那个合同的存续期只有三个月就是一眨眼就过去了
如果说这是一个三年的合同就算我写出来了我都不敢直接用原因在于我需要一个律所去帮我背锅如果这三年过程当中出现了任何纠纷别人来告我们的时候或者我去告别人的时候我需要有一个法律真正懂法的人跳出来去承担这个责任然后能够基于这份文件去背锅所以当时我那份合同呈现出来之后我去问律所我说这个合同你帮我改的话需要多少钱律所说
你这个合同的文件内容我觉得是没有问题的但是如果那我的话我为什么还要收两万美金是因为我可以帮你用更符合法律
这个合同文本运行的这种形式帮你再重新改一遍所以它的核心的点在于这所以在这个过程当中律所的两万美金是他背锅的钱而不是他帮我真正改文件的钱所以这是我觉得在我们这个行业里面就是情绪价值和背锅这两件事情是完完全全无法被任何 AI 所取代在非常
中长期其实我都看不到任何可能性当然这句话我有可能是错的只是我现在目前是基于这样的一个判断但是反观其实我觉得像有些行业比如说之前我跟我爸经常聊过我说我自己幸亏没有做公务员
我觉得像公务员这个行业是就太容易被取代了如果从个人的能力上面来讲或者说真的职业的可取代性来讲当然公务员行业也需要背锅但只不过是说那个工作的内容其实太容易被取代那另外一个可能包括像学这个英语专业学翻译啊这样的这样的行业就太容易被取代但是
但由此其实衍生一个问题也是我最近其实觉得因为我自己的母校他搞了一个金融硕士的一个 AI 方向我看到这个新闻的时候五味杂陈我觉得非常的傻因为我不相信有任何人可以在现在的一个硕士项目当中因为学了 AI 方向而成为一个顶尖的 AI 能够疯狂很好使用 AI 的技术人才我不相信
我觉得现在的 AI 的使用门槛已经很低了而金融从业者你只是一个 AI 的使用者你无法作为一个 AI 应用的创造很难作为一个 AI 底层逻辑的创造者所以我当时看到这个项目的时候其实我就觉得就是非常傻所以引荐的就最后的一个问题想要请你们俩也一起分享一下因为像我跟郝鑫现在已经有了一个刚刚出生一岁的宝宝那李同在未来的一两年可能也会有自己的宝宝那
我能请你们畅想一下就是像我们下一代他们成长起来大概 15 20 年以后就是过程当中如果是你去培养他让他去应对这个 AI 时代你可能最注重的他的个人能力的培养方向是什么我知道这是一个非常大的问题但是可能你们非常简短的可以说一下你们的思路嗯
我其实这个问题已经思考过蛮久的了可能之前也有简单的跟大家做过一小点点分享让我稍微组织一下语言我觉得是这样子的其实通过咱们今天的聊天大家就会发现其实 AI 能够替代的还是一些比较我怎么说呢就这么说起来可能不是特别合适吧相对比较无脑的活动以及不太需要负责的活对吧就是咱们经常说搬
对比如说搬砖搬砖什么的你说为什么叫搬砖呢就其实第一你搬砖就是重复简单重复劳动嘛那有很多脑所谓的脑力活动很多所谓的白领的工作其实本质上还是简单重复劳动然后第二就是嗯
你也不太需要对你的产出负很多责任很多时候这个责任是你的老板或者是你的就是上级帮你替你替你付了对吧你只需要替你的上级就是不要让他觉得你很差你就就行了只是大多数很多很多行业吧我觉得一个工作状态是这样子的
钱你也不需要知道就是这个公司它到底是怎么运转的它的 ROI 是怎么算的它的就是这个商业模式是怎么样子其实你很多时候也不需要知道这些东西你就可以就是找一份工作然后活着就白领工作然后活着就可以了对吧
但我不敢预测未来十十五年二十年会是什么样子可能会是一个非常翻天覆地的变化 I don't know 也许就像思雨说的可能整个法律体系哲学体系可能都会发生一些变化那是不是最终负责任的东西一定是人这个都不好说但是我但是我觉得但我觉得有一点是很重要的就是你要知道自己为什么做这件事
我觉得这一点太重要了就是我至少我可能扯到育儿上了就是至少在培养孩子的过程当中我最忌讳的一个想法就是我们家孩子要做这个是因为别人爱孩子也做了对这个是我最忌讳的就是这其实就代表了一个就代表了两个就是刚才我讲的 red flag 第一个 red flag 叫无脑对吧简单无脑第二个 red flag 叫做不负责任
别人做什么你也做什么那简单无脑别人做什么你也做什么你都不知道给自己的人生去负责你都不知道行为它背后的最后的责任应该归到谁身上到时候你这件事情做错了你是赖别人还是赖自己所以我觉得我最核心的一个方向就是你要很清楚的知道自己为什么做一件事情
这是我未来可能会着重培养的一个方向就比如说我随便讲个例子就比如说小朋友说我现在不想打游戏了不是 sorry 我不想写作业我想打游戏对吧这个问题如果简单来说就是不行那你现在必须写作业你要培养一个良好的习惯对我非常希望我的孩子未来能够反问我说爸爸我为什么非要培养良好的习惯
我为什么要培养这个习惯对吧我希望他能问出来这个问题因为当你问出来这个问题的这一刻他做一件事情就不是因为是我爸告诉我这样所以我就去做了而是我想要知道为什么你没发现这个过程当中其实很像你跟 AI 对话就是你在去给他一个 prompt 的时候你其实就是真的很认真的在探寻为什么
你没有你不会你不会轻易的就说他告诉你是这样你就说哇他是 AI 所以他一定都对对吧你还会想什么各种幻觉啊什么的就是希望能够从你的寻寻善诱当中得到你想要找到的答案而不是他就他在你面前没有任何的 authority 他只有知识对所以你你不需要就是啊
就是在他的淫威之下去做任何事情对吧你完全是在一个假放的态度对所以我希望我的孩子未来一定是这样子就一定要反问爸爸为什么为什么我要培养这个习惯对吧爸爸为什么我吃饭的时候不能玩手机为什么你可以玩手机我不可以玩就是一定要问一定要知道对当你有了这两个核心的驱动力的时候你就会对这个世界充满了好奇
然后你就会发现有很多所谓约定俗成的所谓大家都是这么做的事情其实并不一定是这样子然后你还会发现我们过去所经历的这一条路为什么一定要上小学呢为什么我不能直接上初中
为什么一定要上中我不能直接上高中为什么一定要上学呢为什么一定要上大学呢等等等等这些问题都是很值得去问的对吧或者说你一定要交朋友吗为什么非要交朋友我觉得全都是可以去问的那有时候我可能也不一定答得上来比如说为什么培养一个好习惯说实在你让我组织一下我可能还得组织半天那也许他可能发现问爸爸不知道也可能就去问 AI 了那现在这些工具是干嘛呢就是用来回答我们对于这个世界的好奇和疑问的呀
对 所以我就总结一下我就说这一点一定要知道自己为什么要做很多事情本质上来讲还是我要知道我想要什么生活
我来分享一下我的想法我现在的思路是我会尽我的所能保护它培养它加强它作为人的特质和作为婴幼儿的特质这说有点抽象就比如说作为人的特质我觉得因为 AI 时代有太多就是工具性的东西可以被替代但是人作为人本身的你的各层的需求这个是无法被替代的
所以我会加强他的比如说包括底层的我的个人身体素质的能力就是我会抓他的体育然后再比如说个人的我的爱人的能力与人连结的能力所以这是就是这个人就是你生存下来你作为一个群体性动物你所需要核心的作为人的这样一个特质然后再包括我需要不遗余力的去培养他的审美因为我觉得在这种内容生成已经变得非常的
快速但低质的情况下目前大部分的就 AI 产出的这个内容生成我觉得大部分都是低质的那在这个低质的情况下我觉得他自己个人的审美很重要他拥有自己的审美不管这个审美是什么样的方向都很重要前阵子特别搞笑的是因为我们家娃在抓粥的时候她抓了一个锅铲我就想到
因为我爸爸曾经在他高考的时候他曾经有一段时间说想自己去当厨师但是他用理性告诉自己就是当厨师是没有前途的所以他需要重新去考大学然后就成为一个公务员然后走上一个仕途之路但是我后面在想如果我的小孩未来有一天跟我说妈妈我的人生梦想就是当厨师
他非常能够非常用心的去做好做一碗好吃的面这件事情我绝对绝对不会阻止他我觉得这是非常非常棒的一个职业就是我觉得在未来像在审美层面的然后在这个就是味觉的品鉴层面听觉的品鉴层面你视觉的审美层面然后自己个人的身体素质的层面就这些能力我觉得是非常非常重要的就是回归一个人本身的特质
那第二个特质就是它作为婴儿的一个出生就带来的这样一个核心的特质包括对世界的好奇对一切东西没有一个既定框架的这样一个操作凭什么我的玩具要这样玩凭什么这个东西是这样做为什么我书不能倒着看就是所有它的它是没有这种既定框架的那我希望保护它在这种没有既定框架的环境下能够生存要多久有多久
就这样的话我希望他能够就是能够有更多的就是不被现实的世界所束缚然后能够有更多自己想法和自己判断力的这某种意义上其实也是好行的就是我要知道为什么我要这样做
我做这个事情之前我需要就是为什么这个世界必须得是这样运行为什么吃饭时候不能玩玩具对吧就是所以我希望他能够跳出这个框架这就是我自己的思考结果就是我会疯狂的去帮他去培养他的作为人的特质和作为婴儿本身的特质嗯李同我知道你还没有小孩但是嗯
我想听听你的想法我觉得基本上你们俩把我想说的都说完了一个是好奇心对一个是好奇心一个是审美如果非让我再加一个的话那就是跟人打交道的能力因为我觉得不管怎么样首先如果在 AI 没有攻占人类世界之前对吧我们这个社会还是一个以人为主的社会那既然是人类社会跟人打交道首先是第一位的
好奇心这个东西你们刚刚已经阐述了非常多了我也不用特别重点去说然后审美这个东西呢怎么说呢我觉得短期内啊审美这个事情呢还是因人而异的就大家很难说有一个统一的标准所以培养你自己的审美能力是一个很核心的一个
素质吧那最后我想说的呢就是好好的跟人打交道怎么样跟别人相处对吧怎么样去倾听别人怎么样去理解别人的想法这个我觉得是未来很重要的一个能力吧对我来说除了你俩说那个我觉得更重要就是怎么跟人打交道当然这可能也是我的职业病就是
对吧你要去采访一个人首先你要先跟别人建立信任关系让人家愿意开口开了口以后倒豆子把想说的东西都说了然后再不停地追问一些有意思的问题然后你这篇稿子才能写好大概就是这样李同真的是句句 diss 新闻句句不离新闻
OK 那我们今天其实也聊的差不多了我突然想起前两天我的一个客户朋友而这个客户朋友也是世界上第一个教我使用 AI 的朋友因为他在跟我讲他在教育小孩的时候一直会常挂在嘴边的就是你要 think out of the box
就是我理解其实和我们刚才在讲的也很类似就是我希望你不要在现存的框架下不要人云亦云就是不要在就是被自己框死的一个框架下去按照别人的规则去游戏所以这是他教小孩经常说的这一句话但我觉得真正对我们来讲非常有用的一个事情是我觉得对于未来的世界来说
AI 的出现可能真的让这个 box 的边界变得不那么的清晰就每个人可以能够更容易的去选择自己想要生活和工作的状态我觉得在未来的时代有可能每一个人都有机会成为一个超级个体虽然今天我们讲到了还有很多的部分是 AI 包括数据的能力与人连接的能力他不能背锅等一系列的这种
还是 AI 现在暂时取代不了的部分但是我仍然相信 AI 必定一定会改变我们整个这个这个世界的未来好了今天的节目到这里就全部结束了感谢大家的收听欢迎大家给我们点赞评论留言然后以及你是怎么使用 AI 的非常也非常欢迎你跟我们一起分享一下你使用 AI 的经验 OK 节目到这里结束了再见下期再见拜拜好谢谢大家拜拜拜拜拜拜
我们四人同宿舍小雨盈盈不悦天烂潮长生寒如雨又一枝火永不灭彼夜那日泪满眼挥手告别无再见但愿彼此心相恋花月千山万水千无论天涯红山一间
友情永远在心间似海味又是眼前不变成逻辑新鲜电话里传笑声视听中间笑颜虽然距离拉不开轻易却紧紧相恋工作呀的肩并肩思念只心长浮现
却回射了旧事回忆温暖如初见尽管各自忙碌着心中麻烦情未减相聚虽难再相见心又灵犀一点点时光匆匆如流水友情却是永恒无论何时何地你我都是最好的朋友
无论天涯或海角有心永远在心间四海未有誓言天不变身若即行间无论天涯或海角有心永远在心间
似海为有神眼前不变身而进行天