本文来自微信公众号:黄有璨 (ID:owen_hyc),作者:黄有璨,头图来自:视觉中国


前天,李开复老师朋友圈正式宣布,要亲自带队筹组Project AI 2.0。



这是继王慧文、李彦宏之后,又一位移动互联网时代的超级大佬级人物宣布亲自下场,回归舞台中心躬身入局参与这一轮AI创业浪潮。


细数起来,包括真格、险峰、峰瑞资本等在内的各种一线资金,也都已经各自有过表态,接下来要重注AI创业。


开复老师也称:Project AI 2.0不仅仅要做中文版ChatGPT,而是希望打造一个平台,一个生产力应用的生态。


在他看来,现在的AIGC生成和微软的Co-pilot和其他我们目前看到的应用,都还只是AI 2.0能力的开端。


他认为,在AI领域,会出现比移动互联网大10倍的平台级机会。


整个创投圈,渐渐有了种“梦回10年前”的感觉,有些久违了的“活力”正在回归。


就目光之所见,我身边也有很多朋友正在对于这一波AI 2.0浪潮蠢蠢欲动。


但仔细想来,当前的AI 2.0和10年前的移动互联网,仍有一些不同。


1. 10年前的移动互联网浪潮,底层逻辑是用户消费应用场景的变革+重构;而10年后的AI 2.0,目前还处在“生产力变革”阶段。


从这个角度看,当前这一波入局的创业者们,现在做的事更像是2010年前后的小米、苹果、Google等在做的事——先要有了基础设施+生产力工具,再加上应用终端上的一些重要变革,才能让更多人加入应用创新。


2. 10年前的移动互联网浪潮,是属于所有人的,也因此才有了“大众创业、万众创新”的口号,那个时代,是从大学生到技术从业者、从传统行业大佬到海归、从草根创业者到明星,全民皆兵,集体入局的时代。


但10年后,至少当前这个阶段,AI 2.0阶段的第一波创业,注定只能属于大佬们,普通人无法引领,只能先选择追随——所有的硬技术、基础设施型创业,都与普通人没啥关系。


但,若能让一部分大佬们因此而重新回到舞台中心,开启新一轮生产力革新浪潮,已是功德无量。


对于当前已经40岁~50+岁的上一代一线创业者们来说,通过再一次躬身入局开启新一波浪潮,最终再完成体面退场,也许也是最好的结局。


3. 关于“应用终端”的变革,可以预期,手机、PC仍然是两个最主要的终端。


但也许会存在如下逻辑——


1)在手机、PC上,会有更多生产力工具型的应用崛起,甚至具有新的“入口效应”;


2)“车”也许会加速成为手机、PC之外的第三级重要应用终端。甚至,让人在“驾乘”过程中仍然可以被解放出来,可以自如从事部分生产型活动,也许会是对个人来说未来最值得期待的发展方向之一。


4. 过去几天,几副AI做的画也传遍朋友圈。


比如,下方这幅AI画出的情侣画。



还有,下方这个朋友圈截图。



无论如何,这一波AI 2.0浪潮对于未来所有行业、对于就业市场的巨大影响,都已经肉眼可见。


说句真心话,在如设计师、文案、策划、程序员、编辑等领域,的确会有很多初级的岗位,将在不知不觉间就被取代掉。


但随之而来的,则是同样无人可以预料AI 2.0可以带来哪些新的工作和生产力解放机会。


5. 虽然这么说会显得有点悲观,但我能够想象+认可一个逻辑的——


AI 2.0时代的到来,在纯自然情况下,更可能会加速社会阶层的两极分化。


会应用生产力工具+能够提供高附加值的人,和无法利用生产力工具,只能出卖低级劳动力的人,在所能创造+能获得的财富效应差距方面,将会被显著加大。


当然,一定会有政策等宏观层面的调控来调节类似社会问题。


但在一个足够大的群体中,这样的趋势亦将是某种必然——但凡投身做过教培、知识类产品,你就知道,真的具备高学习、认知能力,以能够驾驭好AI 提升自己生产力的人,必将是少数。


6. 自1998年的计算机、2010年前后的手机之后,AI 2.0 的确是我人生中第三次能切身感受到“一轮伟大的创新正在酝酿,也许即将到来”的事件。


抛开伦理思考,每一个人都需要从现在开始去认真接触和理解AI了。


按照基本规律,属于普罗大众的集体创新时代+大范围出现传统职业、行业被深度颠覆、影响的时代,也许会在1~3年内到来。


7. 对于数以千万计的泛互联网从业者们来说,我最确定的判断仍然是——


要么你应该想办法让自己投入加入到这一轮AI浪潮中,充分拥抱趋势与之共舞——相比之前虚无的元宇宙,AI 2.0会是价值更确定、更值得被相信的一波浪潮;


要么,你就选择作为一个个体尽快能完成一个转身,成为一个“高级知识类/其他类 服务者”。


上述二者,能攥住任意其一,都会让你内心比较踏实。


但无论哪一种,你最好都要具备更好驾驭AI以大幅提升自己生产力的能力。


8. 这段时间以来,最常看到的一个问题大概是这样的——


AI 2.0都如此强大了,我们还需要学习知识吗?


至少目前来看,答案一定还是Yes。


但学习方式和学习导向,理应有所改变。


你要学习知识的目的,一定不能再是为了“记住”“掌握套路”,而要是能够面向一个高价值高生产力领域进行“解构”和“建构”。


我们都知道,人与AI进行对话、发出指令的载体,是Prompt。


而一个人在某个领域内的“解构”和“建构”能力,将决定ta在这个领域内有多能驾驭和使用好AI。


9. 典型的“解构”,是在已有领域内基于对当前优秀、先进成果的认知来进行创造和设计。


它可能包括了几部分——


1)能描绘出,在一个领域内,什么是“好”的和“优秀的”,甚至还能进一步为各种不同的“好”分类;


2)进一步描述+界定,那些同领域内“好”和“优秀”的,都有些什么特质,或者通常由哪些元素所影响;


3)甚至还能知道,不同特质、元素之间的相互影响关系。


4)再进一步,你还能知道最近的一些好作品,都有什么特点。


例如,你大概知道,在运营、营销语境下,常见的“文案”会有传播型、效果转化型的区分。


你也知道,创作一份文案过程中的核心要点和元素,包括了产品卖点、用户场景、情绪洞察、热点/名人借势、埋入谐音/反差等段梗……等等。


你还能知道,对于传播类文案来说,基于产品卖点+用户特质,以借势、埋入谐音/反差段梗等形式来进行创作,如果借到的势比较好、植入的段/梗也比较有点,则文案的传播效果往往不错。


于是,基于如上认知,你会更有机会能向AI提出好的Prompt,让其辅助你生产出更好的文案。


10. 而典型的“建构”,则是基于一些更加底层的认知和规律判断,不断基于一些重要的价值假设,进行创造创新和评估。


例如,你可以基于自己已有的商业认知,让AI辅助你来评估一个新产品模式在不同市场竞争假设下的未来;


你也可以基于对人类脑科学、教学规律的认知,让AI快速帮助你搜罗了大量同领域内的关键知识点、重要信息素材后,再让它辅助你来设计出一门课程,或者写一本书。


综上所述,那些更善于从“底层逻辑”出发进行思考和复杂事物认知,也拥有更强解构+建构能力的家伙们,将会是AI 2.0时代,真正能够享受到“生产力红利”的人。


本文来自微信公众号:黄有璨 (ID:owen_hyc),作者:黄有璨