魏赟:AIGC时代,元力星球联创为普通人带来新工作和新资产

发表时间: 2023-12-04 16:28

11月28-29日,36氪WISE2023 商业之王大会在北京国际会议中心盛大举办。本届大会以“太阳照常升起 The Sun Always Rises”为主题,横跨一个主会场与六大垂直领域专场。主会场聚焦“未来3650天”、“在产业洪流中”、“进击中的万联网”、“AI与商业增量”、“全球品牌看中国”、“科技至上 共鉴创新”六大篇章重点议程,邀请全领域商业大咖展开为期两天的顶级商业对话,向现在提问,给未来答案。

元力星球联合创始人魏赟

以下为演讲实录,经36氪整理编辑:

大家好!首先感谢36氪邀请我参加这个峰会,去年三月份wise,我跟大家分享了一个主题,叫元宇宙是下一个互联网的周期,一年过去,这次的主题是:AI时代,一个普通人如何跟智能体进行共存?

这两天里有很多专家,有很多的教授分享了很多专业的,前沿的科学,从大模型等多各个角度来给大家分析。不过我先表明一下,我不是一个专业人士,我只是一个做产品的,更是一个普通人。

2020年开始,我就在看GPT3,但我发现到今天为止,还有98%以上的人没有接触过GPT,这是一个很重要的问题。

作为一个普通人,我们跟大模型、跟GPT仿佛都很远,但它仿佛又在我们身边。所以我今天就说这个题目——“AI时代、普通人如何与智能体共存”,我用五个词跟大家分享一下。

第一,新机体。

大家都在说,AI 是一个新方向。但我想问大家一个问题——大家怎么理解AI?

先分享我的理解。AI系统的本质是在造人、造机器人。什么是造人?大家看看人是怎么走到今天这一步,父母把我们生下来,生下来后去上学,上学有老师,拿教材教我们学相应知识。学了知识以后,要进行大量的练习实践,取得资格后就会进入社会工作。

咱们遵循这个轨迹,把AI比拟成一个人,他需要一个智商,也就是算力,算力越高意味着智商越高,学东西越快。

那如何让一个AI从聪明到有知识,就需要一样东西——训练数据。训练数据主要分为两类,一类是知识图谱,一类是普通信用数据,相当于教材,训练数据越准确AI越聪明。直到模型参数都调整精确,就可以应用。

在应用中,通过人来检验模型,哪些做的对,哪些做的错。这就像我们人毕业到步入社会,通过不断试错,来变得越来越优秀。

所以我今天预测,未来我们会面临一个新的时代,这个时代会有80亿人口与100亿AI资源共存的时代。作为普通人,我们每个人都要面对这个问题。但其实AI并不复杂,就是一种正常的进化,不存在太多深奥的理论。

第二,新职业。

人造出来之后,那他就需要工作和干活来证明自己的意义。同样,AI也需要工作来证明意义。

AI工作职业分为两种,一种是AI自身扮演,它可以作原画师,可以作编辑,可以作营养师,同样可以做健身教练,做律师,做医生。这些AI工作已经出现,未来5年-10年还会更多。

那普通人应该怎么办,例如大家所焦虑的失业问题。这个问题放大来看,科技在发展,大家一直都在失业,原来的铁匠,被工厂里打工的儿子取代,原来的马夫被司机取代,这个趋势是不可逆的。

我们应该想想,如何面对这个问题,其实在我们有很多事都可以做,例如整理KGS, 教AI怎么干活,不断矫正它,这些都是我们普通人可以干的。而且现在AI远没有人聪明,还有和AI一起进步的机会。

但到了下一代,他们就需要我们使用手机一样,去操作各种各样的机器人和AI。这意味着作为普通人,我们需要在未来几年内,迅速调整自己,让自己能够和机器人共存,想清楚能在其中做什么?我们不能阻止AI发展,需要帮助AI往前发展,这样依然有机会。

AI和人不应该是谁淘汰谁,而是让它像自然人是一样,去学好技能,去做事,甚至形成一个公司或团队,可以让他和我们共同实现一个目标,帮你解决更多事情。

第三,新组织。

一个新的组织形态即将出现——DAO(全新的人类组织协同方式),我把它叫做数字化自动协作组织。

在这种形态中,作为一个普通人,我们需要怎样学会机器人协同办公?

大家想想人跟人之间怎么协同办公,需要传递一种东西——“信息”,我需要你为我做什么,或者我告诉你应该干什么,中间存在一些信息,可以叫动机,也可以叫诱因。

同样,我们跟机器人之间合作也需要传递信息,这种信息叫数据。但人跟数据、人跟机器人之间要怎么通过数据沟通。

比尔盖茨曾说过一个问题——在未来的AI智能体中,新的数据源结构到底是什么?

去年,我在WISE2022的时候曾分享过:元宇宙将成为下一个互联网周期的时候,曾提到这个概念——人跟机器之间连接只有一个纬度,就是时间。主要是因为代码是全球统一,它高于关键词,高于账号,高于地理位置。

做程序员或技术同学肯定知道,代码执行需要一个固定的条件。我们普通人也一样,也需要学会跟机器进行交流,我们需要告诉AI准确的时间,在什么时间点开始执行,所以人跟机器之间产生新的连接,就需要一整套新的规则。

基于这种组织下,未来会出现一种新的组织,大家给新组织起名叫生成时间,以我的理解,它叫“员工”。

为什么叫员工?AI需要一个指令去干一件事情,这很像现实中老板和员工发号施令,员工往往能力远超过老板,这是它的价值。现在的老板都是到处出差,到处聊天收集信息,收集未来信息。根据未来的信息去做判断。做了10个决定,可能有9个错误的,靠那一个正确的决定获取了地位。

那既然AI也可以做决策,甚至有了预测式AI,甚至决策要比老板准的多,那老板的地位就会很尴尬。

第四、新机会。

大家理解建立公司的逻辑之后,我们接下来就要为新公司创造出收益。

我举几个例子,第一,大家知不知道欧洲在推行的“禁塑”令,禁止使用PC、PP、PE、POA所有的塑料。现在国内大家都喝奶茶,奶茶用的管叫POA(聚乳酸管),今年10月1号这个管开始在欧洲被禁掉。

我有个朋友就是做环保材料,他很困惑,刚好我上学就是学材料的,他问我怎么办?我也不知道。后来我收集了材料的应用场景和需求,通过AIGC去查,给了一个答案——PH。

这个材料从来没用过吸管这个用途,但补齐信息差之后,现在我们已经每个月往欧洲出口4-5个集装箱柜,这就是AIGC解决的一个简单商机。

对于我们普通人来说,AIGC并不是那么高大上,我们不一定每个人都是AI专家,但可以利用它去解决问题。

第二个例子,分诊系统需求。

前段时间和解放军总医院两个消化科主任聊到AIGC在医疗上的应用。

这段时间,身边有很多孩子感染支原体病毒情况,大家基本就是挂完号,等待医生,医生进去后,一分钟开个单子,再拿着单子排队2小时化验。

化验完又过来找医生排队一小时进行问诊,随后开始诊断,开药或治疗。大家就会发现一个问题,这件事很浪费时间。医生也很痛苦,都是重复性的一个问题,重复性的劳动,他们也想把这个过程前置化处理。

所以我们讨论给医生建一套医护助理系统,把消化道内科整个知识图谱转化,让医生的专业术语可以给普通人理解清楚,患者通过AIGC提前就知道自己要怎么做,做什么,前置提前完成87%到90%的工作。

通过这个例子发现一个逻辑,一套专业的数据库,就可以直接解决一个需求场景,但在座的有很多专家,大家应该知道,这种优质数据成本是多高。

对于我们普通人来说,并不是我们到了35岁到40岁,就是职业生涯的末期。在这个AI增量知识里面,其实只要你有知识,还能干活,整个容量还是很大的,况且AIGC, 就是通过AI配合产生数据。

但光生产数据是没有价值的。就像我有一个果园,果园里我种了一大片橘子,但一个都没卖出去,那一整个果园的人都没有产生价值。

所以如何发现AIGC价值这个很重要,这就需要另外一样东西来构建,我称之为数据物流,通过协议,数据、物流,把数据从这一端到另外一端,正常运转,创造价值。

第五、新经济。

整个互联网的本质就解决两个问题:

第一,解决用户的无知问题。我原来不知道,现在通过互联网知道了,比如抖音。

第二,解决效率问题。原来需要半天解决的事情,现在通过10秒解决掉。

AI 的出现会创造新的机会,从经济学来说叫“增量拓展和存量深耕”。我们可以通过AI训练出更多新数据,创造更大价值。我们把这个价值叫做一代数据,之后可以逐渐通过AI产生二代数据,三代数据、四代数据,再把这些二代数据,三代数据、四代数据,传递给一个需要的人,就能产生一个新的经济增量,这个很重要。

还是从普通人举例,这个数据价值逻辑很简单。例如我们都使用携程订酒店,通过美团点外卖,通过淘宝买东西,在所有的APP里面完成一个商业闭环,满足了我一个要求,完成一件事情。

但其中有一个数据价值过程往往被忽视,例如在整个流程完事之后,数据其实会被打上标签,这些标签过去会被直接卖给广告商,就会有更多类似的人接触接触越来越多的广告,这个就是一次二代数据收益。

这个收益过去往往被忽视,但随着数据隐私的重视,大家感觉数据好像又跟我有关系。

这种情况下,要怎么解决数据价值的问题,数据是不是要出来,怎样形成闭环,如何把你在互联网或现实中产生的数据链条拿出来,作为一个二次变现获取收益,就是一种新的创业机会,也就是我做的项目“元力星球”。

我不是做大模型的,但是我会跟各个大模型合作,并迅速推动做出一些产品出来,让一个普通人能从中获益。

大家都需要知道,未来靠工资是养不活自己的,你需要新的机会,这个机会在哪儿?你得有一个搭子,这个搭子需要我们去创造,你不创造,就要用别人的,就要就给对方付费,然后再通过创造生成,生成三代或者四代数据,通过数据物流把它卖掉。因为一定有人需要这个数据。

当然创造一些无聊的数据,那肯定是没有意义的,今天社会有很多无聊的APP,都没有收益。我觉得作为一个普通人,应该了解这些内容。