生成式 AI 这一波,作为非技术人员,我的突破口究竟在哪里?

生成式 AI 这一波,作为非技术人员,我的突破口究竟在哪里? 这个问题,从去年上半年开始,我一直在探索。但迄今为止,也不敢说有多么确切的答案。 最近读到几篇有意思的文章,感觉还挺给我信心的,试着整理出来: 1、智能效能=大模型的智商水平 × 现实理解的深度 内容来自《假如想做一个只有AI智能体的公司,那要分几步?》[1]。 前半部分的“大模型智商水平”,要依赖 AI 科学家和工程师们;后半部分的“现实理解的深度”,却主要靠各个领域的高手。 文章中说,这事行不行,能搞到什么程度,不是程序员能验证的,而是「理解领域的人」要自己操练大模型做判断。 而这,就是非技术人员的突破口之一。 2、做“汤姆猫”实现能力升级后,再去超越“汤姆猫” 结论来自《AI应用之路:质疑汤姆猫,成为汤姆猫,超越汤姆猫》[2] 文章中说,汤姆猫是2010年移动互联网早期的一款应用,迅速走红,又淡出视野。 这也对应了自己一些时候的焦虑吧,现在手头的事情,会不会昙花一现,难以长虹。 然后,文章里的这两段话安慰到我了: “AI现在所处的极早期阶段,在寻找PMF的时候,先不要嫌弃他是汤姆猫,找个具体且收敛的切入点,跑通他,让自己有个实验室,先完成能力跳变。” “(PMF)跑通后,整个人的思考水平、决策的犀利程度、心态的平稳度都有一个质变,再之后,就和业务量爬到几层楼相关了。” 3、赢家常常不是第一个,但大概率是第一批 规律来自《议古论今:聊聊现在AI应用层创业者面对的三个问题》[3] 通过梳理过去50年IT产业的发展和创业历史,这篇文章中发现: 第一个吃螃蟹的人,产品往往不完善;但笑到最后的玩家,都来自「产品定义/商业模式成为共识前」冲进来的那一批。 如果历史会押韵,那么与我而言,倒不是奢望成为所谓的“赢家”,但至少能说明早点来牌桌上呆着,是有一定价值的。 [1] [2] [3]

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