我們再看看會讀的工作機制：

綜合看下來，我們會發(fā)現(xiàn)，AI Copilot的機制是：

AI需要人類發(fā)起請求，隨后快速進行響應，人類獲得響應后，可以繼續(xù)推進自己原有流程，也可以繼續(xù)和AI進行交互。

可以看出，AI Copilot實現(xiàn)的核心是人機交互與協(xié)同。需要具備的能力至少有這么幾點：

1）理解用戶意圖

AI需要準確地理解用戶的需求和意圖，才能夠恰當?shù)淖龀鲰憫＿@也是在NLP（自然語言處理）發(fā)展到GPT3之后才開始發(fā)生的質(zhì)變，使得AI Copilot變得切實可行的核心原因。

2）生成個性化響應

基于理解用戶的意圖，AI使用生成模型（比如ChatGPT等）來產(chǎn)生針對性的回復，這些回復需要個性化，比如心光就會通過選項的方式，使得AI可以根據(jù)用戶的特定需求來做針對性的個性化回應。

3）持續(xù)交互

嵌入到用戶的工作流中，是Copilot的重要邏輯，這就要求AI可以在復雜任務里持續(xù)的和人產(chǎn)生交互，換句話說就是24小時StandBy的高知識實習生，并且有一定的記憶能力，能夠不斷的響應。

4）混合外部知識

對于大量的人類需求，AI可以隨時請求外部的知識源，對無法理解的內(nèi)容進行檢索和學習，以便更好的對人類的需求做出響應。

5）保證輸出質(zhì)量

如果AI的回應質(zhì)量太低，就沒有辦法幫助人類提高工作效率，所以AI Copilot生成的質(zhì)量必須要達到可用的標準，當然也得保證輸出內(nèi)容的安全性和合規(guī)性等等。

四、AI Copilot加到產(chǎn)品上？

在產(chǎn)品設計里面，我們可以去思考，植入AI Copilot后，是否能滿足以上幾個要求的情況下，增加提供給用戶的價值。

具體判斷可以從以下幾個方面思考：

1. 用戶場景需求

這是最核心的：用戶在這個產(chǎn)品的使用場景中，是否存在很強的助手需求？

• 比如會讀存在價值的核心是：用戶是否有讀前篩選文章的需求。
• 通義聽悟存在價值的前提是：用戶對于工作和學習中，從音視頻中提煉文字，對文字做分段整理、要點提煉的需求。
• 心光存在的價值的前提是：用戶希望寫完日記后，獲得AI的回應。
• GitHub Copilot：用戶在編寫代碼時是否希望獲得代碼建議、快速補全代碼 New Bing：用戶是否希望直接獲得可用的內(nèi)容。
• ……

一切技術都是為了用戶的需求，所以回歸到本源去思考，是最最重要的。

2. 交互模式是否符合

目前合適的Copilot，還是以Chat的方式來交互的，所以可以在輸入框內(nèi)通過文本交互、語音轉文本等方式來實現(xiàn)的就會更加合適。

當然，Midjourney新的“Inpainting”功能，又有點不一樣：

Midjourney 上現(xiàn)在有一個新的按鈕「Vary (Region)」，使用該功能，用戶可以選中想改變的區(qū)域，輸入新的文本 prompt，直接用文本修改圖像。年滿忍tvvrimnymftt

這已經(jīng)是盡可能少需要語言輸入的場合了，但要想讓AI明確理解人類的意圖，還是需要Prompt的輸入。

3. 數(shù)據(jù)積累程度

產(chǎn)品本身是否有大量高質(zhì)量的用戶行為數(shù)據(jù)和內(nèi)容數(shù)據(jù)，這是訓練AI模型的基礎，特別是對于垂直模型，必須進入數(shù)據(jù)飛輪，才能夠真的構建壁壘，即：

數(shù)據(jù)越來越多，模型給出的回應質(zhì)量越來越高，用戶越來越無法離開。

4. 輸出內(nèi)容的開放程度

如果AI可以在適當?shù)姆秶鷥?nèi)自主控制生成，是比較適合Copilot的，比如WPS AI、Notion AI等等，都能夠非常好的輔助內(nèi)容生成。

5. 商業(yè)需求

增加AI Copilot之后，產(chǎn)品是否能帶來差異化競爭優(yōu)勢，從而提升核心指標。

Q：您如何考慮將其貨幣化？

納德拉：上次我檢查軟件時，搜索是地球上最賺錢的類別。因此，我只需要多幾個用戶。我競爭的其他人必須保留他們所有的用戶和所有的毛利率。所以沒有對新存在收費的計劃。

在一次訪談中，主持人詢問納德拉，是否會有明確的收費機制，答案是否。說的很清楚，Bing的主營業(yè)務是搜索，只要有更多的用戶來使用Bing，就能賺回來，獲得了GPT4加持后，Bing就獲得了足夠的差異化優(yōu)勢。并且Chat和Search是結合得很緊的：

五、AI Copilot加到你身上！

今天聊了那么多AI Copilot，也聊了產(chǎn)品如何植入AI，如果我們把自己當成一個產(chǎn)品，是不是也要肉身入世呢？

把AI變成自己的Copilot！

現(xiàn)在的時代是超級個體、一人公司的時代，如何利用AI放大原本有限的個人能力，提高我們的效率，非常的有意義，AI Copilot就是一個非常有效的手段！

AI Copilot的獨特價值至少有三點：

1. 提升工作/學習效率：通義聽悟可以幫助我們看播客，讀視頻，快速復盤會議，就是一個非常典型的場景。
2. 優(yōu)化內(nèi)容質(zhì)量：現(xiàn)在已經(jīng)有大量使用ChatGPT來生產(chǎn)內(nèi)容的Prompt了，咱們且不說那些，對于我這樣的長文來說，AI是完全可以快速有效的幫助內(nèi)容質(zhì)量進一步提高的。
3. 激發(fā)更多創(chuàng)造力：很多時候人力有限，大腦記憶力和想象力是缺失的，AI作為一個萬能的外腦，能夠非常好的幫我們補強?；蛘咴趯懲旰?，讓AI幫忙給建議，也能非常好的幫助我們查遺補漏。

說完價值之后，肯定要問我到底怎么結合到自己身上了，這里給大家放出獨家珍藏的AI融合四步法：

1）理解自身需求痛點

回憶一下，你自己的工作和學習中，最費時、最耗神的環(huán)節(jié)是什么？這里面有沒有重復勞動？

比如說，我在寫深度長文時（5K字以上的），最累的環(huán)節(jié)就是大量的尋找資料，對資料內(nèi)的內(nèi)容進行整理思考，再通盤考慮，尋找出主線進行串聯(lián)。

這是一種自下而上的寫法，基于相對確定的主題（比如產(chǎn)品分析），在有了大致的框架后，需要海量的信息去梳理，再整理出文章框架，接著逐步填充。

現(xiàn)在是完全可以AI Copilot，看看AI有什么思路，和它碰撞后，可以大致明確框架，隨后直接逐個章節(jié)進行填充。

這里面AI會對幾個部分有很強的幫助：

• 很依賴外部知識輸入的任務，自己掌握的知識又不足。
• 不知道自己什么不知道。

AI幾乎有世界上所有的信息，只要根據(jù)一些固定的提問方式（比如：你是一名中國資深的產(chǎn)品經(jīng)理，請幫我檢查下這個提綱，給我一些建議），就可以讓AI來輔助到我們。

2）評估AI結合的可行性

AI也是從市面上能找到的信息訓練出來的，如果你所處的是非常獨特的小眾領域，或者說市面上幾乎沒有信息，大模型也會無能為力。

像Super寫的產(chǎn)品分析，大部分時候還是需要我自己去處理，因為分析每一個具體產(chǎn)品（特別是小眾產(chǎn)品）的內(nèi)容不多，這會使得AI并不知道如何分析好一款產(chǎn)品，很多時候還是需要我自己深度的思考。

但是大部分工作流都是可以支持的，只要任務的輸入輸出可以明確定義，輸入和輸出之間關系比較明確，那AI結合的可行性就比較大。

舉個例子，如果任務是讓AI根據(jù)一個游客的需求自動生成一份旅游方案，那么：

輸入：“我要在國慶期間到北京五日游，必須去天安門、故宮、八達嶺長城，預算是5000元”，這就是游客提供的出游時間、景點喜好、預算等自然語言描述的需求信息，是明確而具體的。

輸出：就是AI根據(jù)這些需求信息，生成一份包含推薦景點、酒店、餐廳、行程等的完整旅游方案，輸出的形式也是明確的。

如果輸入或者輸出任何一方存在定義不清晰的情況，AI就不清楚輸入和輸出之間的關系，也就難以完成交互任務。

3）找到匹配的AI工具

在《AI時代創(chuàng)作核心競爭力：看他如何與Claude深度結合，進化內(nèi)容生產(chǎn)力（5千字干貨！）》 里，我也寫了為何我選擇Claude作為主力Copilot工具，因為它支持100K長輸入，可以上傳文件，文風也和我相近，所以我會選擇它。

市面上現(xiàn)在AI工具亂花漸欲迷人眼，找到合適自己需求的很重要，我們可以關注以下幾點：

• 功能匹配度
• 工具的模型質(zhì)量
• 使用難易度
• 穩(wěn)定性
• 費用
• 合規(guī)性
• 未來發(fā)展?jié)摿?/li>
• 口碑

4）持續(xù)迭代改進流程

刀越用越快，我們沒有必要在一開始就要求自己用明白AI。

就像我用輔助駕駛，也是逐步熟悉它，并越來越清楚它的脾氣（比如加塞是激進還是保守），來決定哪些時刻使用它，哪些時候還是自己上~

我們在一開始可以先從簡單的場景和任務開始，慢慢地去拓展AI輔助的范圍。

你可以畫一個流程圖，逐步的把適合AI的部分加進去。

舉個例子，我之前全面用Claude來作為長文寫作的Copilot，后來發(fā)現(xiàn)Xmind Copilot似乎還挺好用的，嘗試在提綱層面使用，試了一段時間后，發(fā)現(xiàn)還是Claude好用，就又退回來了。

沒關系，我們可以不斷去嘗試，體驗并優(yōu)化原有流程。

最后，記得留意最新AI的技術進展，比如早先我是使用Bing來作為創(chuàng)作輔助的Copilot，到Claude2.0出來之后，馬上全面更換了。

小結一下，作為一名創(chuàng)作者，我深深的知道，AI的到來，打破了原來內(nèi)容不可能三角：

退一步說，不追求爆款，高頻和高質(zhì)量完全可以兼得了，如果你感興趣，可以翻一下我的AI主題，這個月15天里我更新了6篇AI的長文，寫到了沒有選題-，-

六、總結

當AI Copilot悄然進入我們的生活，我們該擁抱還是警惕？

答案應該是很明確的，我是這么理解的：

首先，AI Copilot實際上是信息時代個人生產(chǎn)力的進一步提升。它解放我們從重復勞動中，讓我們有更多時間去從事創(chuàng)造性的工作。

其次，正確使用AI Copilot可以顯著提升工作效率和質(zhì)量。它是知識工作者的外腦和助手，能夠協(xié)同共生，而不是替代人類。

最后，要主動擁抱AI時代。因為技術將不會退縮，抵制技術進步的人終將被淘汰。我們需要積極掌握使用AI的方法，提升自身競爭力。

AI Copilot給人類帶來的影響還在持續(xù)深化，但方向已很明確——它將使我們的生活和工作更加智能化。

所以，不妨先一步開始使用AI Copilot，你會發(fā)現(xiàn)它帶來驚喜的！