在人工智能的浪潮中，AI大模型以其驚人的涌現(xiàn)能力和創(chuàng)造力，正在重塑我們對技術(shù)可能性的認(rèn)知。正如達爾文所言：“自然界中沒有飛躍。”在AI的發(fā)展中，我們見證了從量變到質(zhì)變的飛躍。

抱歉，各位伙伴們，自從AI大模型刷屏以來，好像很長一段時間沒來更新文章了。

對于AI大模型的商業(yè)化應(yīng)用，自己一直處在觀望和思索的狀態(tài)，最近有了一些新的思考，會陸陸續(xù)續(xù)和大家在公眾號進行分享。

今天的分享，主要圍繞3個問題來展開：

1、AI大模型的本質(zhì)是什么？

2、商業(yè)中哪些變了，哪些沒變？

3、產(chǎn)品經(jīng)理該如何應(yīng)對？

這幾個話題，之前好像在哪里討論過，記不起來，不過當(dāng)時的思考并不深入，今天就來系統(tǒng)化的梳理一下。

一、AI大模型的本質(zhì)是什么？

從本質(zhì)上來說，AI大模型的本質(zhì)是具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜計算結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)模型。

既然是機器學(xué)習(xí)模型，那么它的核心能力，便是從已有的數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律， 學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征，然后進行能力泛化。

但是AI大模型和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)，最大的區(qū)別是在，涌現(xiàn)能力上。

傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)包括深度學(xué)習(xí)，只能泛化某個領(lǐng)域的一個或多個模式。

而AI大模型是將所有領(lǐng)域的模式進行了學(xué)習(xí)，當(dāng)在處理某個任務(wù)時，所有相關(guān)領(lǐng)域的模式同時相互作用時，就產(chǎn)生了涌現(xiàn)能力。

我們也可以把“涌現(xiàn)能力”看做是一種創(chuàng)造力。

就好比一個人，本來只精通某個領(lǐng)域，能夠按部就班的完成該領(lǐng)域的任務(wù)。

然后突然間他精通了所有領(lǐng)域，將所有的領(lǐng)域知識進行了融會貫通，達到了大道至簡，殊途同歸的境界。

然而此時，他在執(zhí)行原有的任務(wù)時，并非按部就班的做，而是綜合了該任務(wù)所有相關(guān)領(lǐng)域的知識去做。

我們再來對比一下任務(wù)的結(jié)果。

在原有模式的學(xué)習(xí)泛化下，任務(wù)結(jié)果相對比較穩(wěn)定，基本上在我們的可預(yù)期范圍內(nèi)。而AI大模型的涌現(xiàn)能力，則導(dǎo)致了該任務(wù)結(jié)果的多樣性。

導(dǎo)致這種結(jié)果的原因就在于AI大模型增加了一些其他領(lǐng)域能力的泛化，弱化了該任務(wù)原本領(lǐng)域的特征。

如果把傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)到AI大模型的進化，比作1個員工的蛻變，即從一個“專才”變成“通才”，那么此時所有的事情都在變好嗎？

NO，我們可以很清晰的感受到“TA”變強了，尤其是在“思想上”、“創(chuàng)意上”，但是它的不確定性，讓我們無法把“TA”安排到某個具體的崗位上。而是把“TA”當(dāng)做一位老師或?qū)＜?，來為我們提供更好的建議。

所以，此時的協(xié)作就變成了：AI大模型（提供專家建議）——》決策層員工（結(jié)合專家建議和當(dāng)前環(huán)境，建立計劃、分解任務(wù)、制定標(biāo)準(zhǔn)）——》基層員工/機器人（按照標(biāo)準(zhǔn)，執(zhí)行任務(wù)）。

二、商業(yè)中的那些變與不變

我們再來看看整個商業(yè)體系中的變與不變，企業(yè)作為商業(yè)體系的最小單元（相對而言），企業(yè)的核心是由員工和業(yè)務(wù)組成。

員工又分為有決策權(quán)和無決策權(quán)；業(yè)務(wù)我們可以把它拆解為（市場需求，解決方案），解決方案，就是產(chǎn)品或服務(wù)。

企業(yè)的經(jīng)營過程可以簡單的梳理為：管理層員基于市場需求工，來進行戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)決策，并制定標(biāo)準(zhǔn)，來指導(dǎo)基層員工進行產(chǎn)品服務(wù)的生產(chǎn)。

當(dāng)AI大模型這個超級工具介入商業(yè)體系中之后，我們來逐個分析一下企業(yè)經(jīng)營過程：

市場需求：無變化；

管理層員工：增加了AI大模型這位“專家導(dǎo)師”；

產(chǎn)品服務(wù)：部分產(chǎn)品服務(wù)，通過“AI大模型”的改造，提升了用戶體驗；

基層員工：增加了AI大模型這個強大的“創(chuàng)意生產(chǎn)工具”；

總結(jié)一下，我們可以發(fā)現(xiàn)，在企業(yè)經(jīng)營過程中，市場需求無變化，解決方案發(fā)生了變化。其實就是需求側(cè)未變，供給側(cè)發(fā)生了變化。

那么此時可想而知，供給側(cè)卷了（無奈），需求側(cè)笑了（享受紅利），怎么看下來，貌似什么都沒有變，供給側(cè)改革一直在被倡導(dǎo)，而AI大模型只是這個“改革”的一柄利器而已，風(fēng)口過后，市場又會恢復(fù)平靜，等待下一波的技術(shù)革命…

三、產(chǎn)品經(jīng)理該如何應(yīng)對？

所以呢作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們沒什么可焦慮的，努力學(xué)習(xí)和吸納新認(rèn)知，然后將其應(yīng)用到我們的產(chǎn)品服務(wù)中即可。

AI大模型的能力，只能改善產(chǎn)品服務(wù)中的某一些環(huán)節(jié)，對于整個產(chǎn)品服務(wù)體系來說，并沒有什么顛覆性的影響。市場該分析分析、業(yè)務(wù)流程該梳理梳理、產(chǎn)品流程該設(shè)計設(shè)計、運營指標(biāo)該強化強化，練好基本功，放到哪里我們依然是中流砥柱。

雖然AI大模型的介入并沒有顛覆性的改造產(chǎn)品服務(wù)以及產(chǎn)品經(jīng)理這個職業(yè)，但是它的“創(chuàng)造力”是我們必須要進行借用的。另外需要注意的就是，并非所有的產(chǎn)品和服務(wù)都需要AI大模型來進行改造。

不管是將其融入到現(xiàn)有的產(chǎn)品服務(wù)中，還是自我決策提升中，我們都必須深刻的認(rèn)識到“創(chuàng)造力”這個維度，門檻降低了，開始貶值了。

尤其是市場中提供“創(chuàng)意服務(wù)”的公司，如企業(yè)咨詢、內(nèi)容服務(wù)、媒體服務(wù)等，在“人人都是創(chuàng)意大師”的時代，如何保持持續(xù)的競爭力呢？這是一個更為復(fù)雜的問題。

好了今天就先分享到這里，后續(xù)我們再來探討，在應(yīng)用層上如何升級我們的產(chǎn)品和服務(wù)。