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