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奇点时代手游什么时候出 公测上线时间预告,

来源:天空软件网 更新:2023-10-28

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从元宇宙的发展出发,探讨AI时代的到来

在近几年,元宇宙这个概念吸引了许多人蜂拥而入,有的人收获许多,有的人却在热情投入之后走向了黯淡收场。那么,我们可以从元宇宙的发展中吸取怎样的经验,从而让我们更好地应对AI时代的到来?一起来看看作者的解读。

元宇宙,这个一度代表了未来趋势的概念,现在却因为一连串的问题被贴上了“骗局”的标签。在我们探讨AI之前,有必要先理解元宇宙的失败原因。

一、元宇宙吓跑了多少互联网创业者

元宇宙的失败,其实源自于它赖以生存的三个主要支柱:虚假的宣传,不负责任的管理和缺乏透明度的运营。首先,元宇宙的承诺过于夸大,未能符合用户的期待;其次,元宇宙的管理层未能有效地解决用户的问题和纠纷;最后,元宇宙的运营模式过于模糊,使得用户对其信任大打折扣。这个“骗局”标签,其实是用户对元宇宙失望的表达。

小明也在半年前,GPT-3.5刚出来的时候,去拜访过自己的一位老学长,老学长在当地的投资界声名远扬,经验丰富。是几番机缘巧合,小明才请到老学长抽空见面。尽管地位崇高,老学长还是热情接待学弟,耐心听取小明的想法。当小明说出希望老学长投资AI产业时,老学长的表情突然变得严肃起来。他慢慢讲述了自己当年对元宇宙的热情投入和悲惨收场,以老资格的口吻劝告小明不要冒进轻举。

二、AI介入智能家居是不是一个噱头

AI盛行后,很多行业都想引入AI技术。这里小明看到智能家居行业也在积极引入AI技术。家居行业引入AI主我们可以分析一下在这个2个方面:

从消费者角度:

融合材料、软装及家电采购,能缩短决策周期并减少消费流程,优化消费者体验,且多品类往往意味着更高的折扣。

从家居企业角度:

  • 套餐主打高性价比下有助于终端引流转化效率提升,做大客单价的同时亦利好渠道议价权提升;
  • 终端费用投放存在规模效应,获客成本边际改善叠加终端价格提升最大化渠道利润下,进一步激发经销商主动寻求多渠道发展。

具体应用可以分为这几个方面:

  1. AI定制家居:通过AI技术,可以根据消费者的需求和个人偏好,提供定制化的家居解决方案。AI算法可以分析消费者的数据和喜好,为他们量身定制家居设计、家具布局和装饰风格,实现个性化的家居体验。
  2. 智能调节:智能家居可以借助AI技术实现智能调节功能,例如智能温控系统可以根据室内外环境和用户的习惯进行自动调节,提供舒适的温度和节能效果。智能照明系统可以根据光线感应和用户习惯,自动调节灯光亮度和色温,提供合适的照明效果。
  3. 智能控制:AI技术可以实现智能家居设备的远程控制和语音控制。通过智能手机或语音助手,用户可以远程控制家居设备,如智能门锁、智能摄像头、智能家电等。用户可以通过语音指令与智能家居设备进行交互,实现智能化的家居管理和控制。
  4. 智能数据分析:智能家居中的传感器和设备可以收集大量的数据,如能源消耗、室内环境、使用习惯等。通过AI技术对这些数据进行分析和学习,可以提供用户行为模式的洞察和智能化的建议,帮助用户优化家居环境和节约能源。
  5. 智能监测与干预:AI技术可以实现智能家居的安全监测和预警功能。例如,智能安防系统可以通过图像识别和行为分析,实时监测家居的安全状态,并在发现异常情况时及时发送警报。智能健康监测系统可以通过传感器和AI算法,对居住者的健康状况进行监测和分析,并提供相应的干预措施和建议。

小明的担忧——打着提高用户体验的旗号,私底下就韭菜

目前AI技术在智能家居领域主要突出的优势是AI对话和AI绘画两个方面。AI定制家具的目的是为了减少设计成本,但目前的设计仍然使用模板设计,主要是为了节省工厂的制造成本。从某种意义上说,让用户主动使用AI进行设计的成本较高,并不一定能带来更大的利润。提高售价也不是唯一的解决方案。我们可以参考蜜雪冰城为什么成为奶茶界的领导品牌。

从现在的AI设计来看,还不能很好地进行家具设计,需要企业进行限制。如果让用户随意使用AI进行设计,最终可能无法得到满意的结果。企业对设计的限制又回到了模板化设计,对用户而言只是增加了一个模板选择的可能性。那么中间产生的成本从哪里支出呢?是通过裁员设计还是提高售价?我认为可能两者都会发生。

智能控制和智能分析等功能实际上需要用户的监控和实时数据收集,才能实现更好的用户体验。如果只是像遥控器一样的智能控制,与市场上现有的智能家居产品相比没有太大区别。如果仅仅通过提高售价而没有提升服务质量,可能会被视为一种噱头,从而导致用户体验变差。

小明认为目前的AI技术在许多行业中的介入往往只是热度的渲染。目前我们所讨论的AI主要集中在聊天型AI和AI绘画方面,并不能被称为真正的大规模AI时代,即AI可以无所不能。AI的能力也是有限的,它也存在许多错误和局限性,因此不能应用于过于严谨的行业。

三、如今AI的局限性——未知的风险

当谈到AI技术时,我们必须认识到其面临的未知风险。作为一项新兴技术,AI在应用过程中可能会面临各种未知的挑战和风险。因此,在运用AI技术时,我们必须加入各种限制和保障措施,以确保对尚未成熟的AI进行更加谨慎的应用,让本来就没有成熟的AI变的更不成熟。

我们先看看GPT官方怎么说:

ChatGPT 在首页提醒了自己的局限:可能偶尔会产生不正确的信息;可能偶尔会产生有害的指令或有偏见的内容;对 2021 年后的世界和事件的了解有限。许多用户无法容忍的,是它在洋洋洒洒的文章和头头是道的叙事中,隐藏着事实性错误。

AI大模型是一场规模庞大的工程实验的产物,目前尚欠缺理论解释。在涉及语言学、心理学等领域时,它面临着权威学者的抵制和批评。大模型所声称的‘智能’也受到学术界的严格审视和批判。

1. 未来通用AI的出现会颠覆哪些行业

实际上,GPT-4已经初现通用人工智能的雏形,但目前仍有不足之处。一旦通用人工智能成熟,各行各业都将不可避免地进行重组。无论是搜索引擎、云服务、数据库服务、SaaS服务、电子商务还是社交媒体,甚至包括软硬件一体的科技公司,都已经明确了将业务全面智能化的战略方向。一方面,他们致力于开发通用或领域特定的大型模型;另一方面,积极投资于新兴的AI公司,以推动创新发展。

2. AI时代的成功可能成为白领的萧何

随着更加高效的人工智能通用技术与经济的全面结合,尤其是AI背后强大的资本支持,它对就业和社会财富分配产生的影响可能更加深远。经济学家们提出了一种经济“奇点”的假设,即财富完全由AI创造,或者主要由支持AI的资本所拥有的极端情况。

在AI发展的初期阶段,白领工作人员可能会从中受益,因为AI的发展会带来他们收入的提升,并提高他们的工作效率。然而,当AI在后期大规模取代人工时,白领可能成为资本所“针对”的对象,所以成也萧何,败也萧何。

3. 如何应对AI时代的到来

我们首先不能抵抗AI时代的到来,我们需要的是借助他发展去提升自己。毕竟AI目前还是不太完善,小明觉得在时代的变革的开始,很多都是会重新洗牌的,面对大的变革,我们需要的是观察机遇。毕竟产品应该比任何人都容易捕捉机遇,寻求突变。

要寻找新的机遇,我们可以借鉴上一次变革——互联网时代的经验。实际上,互联网的到来并没有增加额外的生产力,而是优化了传统行业。我们可以从这个角度出发,探索当前适合运用AI技术发展的行业。

举例来说,律师行业是一个高收益的行业,其市场需求主要涉及咨询和法庭辩护。AI完全可以学习法律条款,帮助用户进行维权和打官司。甚至小明认为,未来可能不仅会出现AI律师,还有可能出现AI法官。如果律师和法官都能接入AI,用户在没有进行官司之前就能了解胜诉的可能性,从而减少投入成本。我们来略写一下这个产品功能:

产品概述:

AI律师是一款基于人工智能技术的法律咨询与辅助决策产品。它利用先进的自然语言处理和机器学习算法,能够学习法律条款和案例,并为用户提供专业的法律建议和辩护策略。通过智能化的法律分析和预测能力,AI律师旨在帮助用户在法律领域做出明智的决策,提高维权和打官司的胜算。

主要功能:

  • 智能法律咨询:AI律师能够回答用户关于法律问题的咨询,提供针对具体案件的法律意见和建议。用户可以通过输入相关问题或案情描述,快速获取法律问题的解答和指导。
  • 法律条款学习:AI律师具备学习和理解法律条款的能力。它能够分析和解释各种法律文件和合同条款,帮助用户理解复杂的法律术语和条款内容。
  • 辩护策略优化:基于大数据分析和案例研究,AI律师能够为用户提供针对特定案件的辩护策略优化建议。通过分析类似案例的胜诉率和关键因素,AI律师可以帮助用户制定更有效的辩护策略,提高胜算。
  • 法律预测能力:AI律师利用机器学习和数据挖掘技术,可以预测特定案件的结果和法律走势。用户可以通过输入案件相关信息,获取案件胜算的预测结果,从而在决策过程中获得更多的参考和依

潜在用户:

  1. 个人用户:需要法律咨询和辩护策略优化的个人用户,如维权需求者、法律事务处理者等。
  2. 律师事务所:提供法律服务的律师事务所,可以借助AI Legal Advisor提升工作效率和服务质量。
  3. 企业和组织:需要法律咨询和决策支持的企业和组织,如法务部门、合规团队等。

竞争优势:

  1. 智能化法律分析能力,能够准确解答复杂的法律问题。
  2. 基于大数据和机器学习的案例分析,提供个性化的辩护策略和胜算预测。
  3. 潜在的成本节约,提供高效的法律咨询和辅助决策服务。

……

参考文献:

  • AI技术赋能家居行业升级创新
  • 通用AI,通用技术,通向何方
  • AIGC深度报告:颠覆人机交互模式,内容生产进入新时代

本文由 @产品小明 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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