圖片來源 @視覺中國
文｜腦極體
如今打開互聯網一看，會看到鋪天蓋地的 "GPT-4 好厲害 "" 太牛了 "" 科技革命到來了 "" 人類都要失業了 " ……
但這麽偉大的變革到底是怎麽到來呢？答案好像比較含糊。隻有 ChatGPT 基礎的問答、代寫能力，以及微軟已經開始做的搜索、辦公是目前比較清楚的大語言模型落地方案。如果僅僅有這些東西，似乎也還達不到科技革命的效果。
爲什麽會這樣？
答案在于，任何技術想要最終發揮效應，都要經曆一個 " 技術 - 産品 - 經濟效益 " 的三階段發展。這其中，産品化是承上啓下不可或缺的一步，很多優秀的技術就是因爲無法産品化，最終隻能停留在特殊或小衆領域，也有很多變革并不需要明确的技術指向，僅僅是因爲産品出色，就可以引發變革。就像 iPhone 集成了很多新技術，但本身是産品創新。
在如今這個節骨眼上，每個人都能感覺到 GPT 蘊藏的變革能量。但我們對他如何産品化還知之甚少，能看見的應用方案，主要還是以 API 的形式完成，更多屬于極客和開發者。
那麽，這輪 AI 熱潮下，到底有可能産生哪些 " 殺手級 " 産品呢？我們以 GPT-4 的一些關鍵特性作爲線索，來和大家分享幾個大語言模型的産品可能性。
先别提颠覆世界，那太虛，也别僅僅盯着已有的技術能力，那又太實。隻有中程的産品化階段，才是絕大多數人在這輪 AI 爆發中的機會所在。
信息時代 3.0，主線是 " 命令 "
信息時代有兩條颠撲不破的主線：信息獲取與個人娛樂。搜索、信息流、門戶網站、直播、短視頻等，這些互聯網産品樣态都離不開信息獲取效率的升級，以及個人娛樂體驗的加強。GPT-4 代表的大語言模型，可以在短時間内生成大量内容，甚至生成 PPT、網站、視頻，這些傳統意義上 AIGC 難以做到的内容。
這個能力推演下去，最大的産品價值在于，大語言模型帶來人與信息交互方式的徹底改變。
英偉達 GTC 2023 大會上，黃仁勳說：" 生成式 AI 就是一種新型的計算機，我們可以用人類語言進行編程，任何人都可以命令計算機來解決問題。"
" 命令 " 這個詞非常關鍵。當 GPT-4 以及未來更多大語言模型成爲産品基底，用戶與信息産品、娛樂産品之間的互動方式，最大可能性就是命令。
在信息 1.0 時代，你的需求可以被查詢到，這是搜索機制，代表産品就是搜索引擎。
信息 2.0 時代，你的需求可以被迎合，這是推薦機制，代表産品是信息流和短視頻。
當 AI 能力進一步提升，你的需求可以被短時間内訂制且滿足，GPT-4 乃至 5、6、7 帶來的新機制，就是命令機制。
在這個階段，信息不是已經成型，然後根據用戶需求進行查找，而是信息本身不存在，當用戶發出指令後再進行 AIGC。比如說，我在搜索引擎時代，想要寫一篇關于芯片的文章，就需要依靠關鍵詞、關鍵信息去搜索、查詢各種數據報告，需要用戶有耐心和信息查找能力。而在信息流時代，AI 推薦機制會根據我查找、浏覽了芯片相關信息，自動推送相關内容，這些内容有的有益，有的沒用，需要用戶來辨别。
當 " 命令 " 成爲主要的信息交互方式，我可以直接命令 AI 找到近期關于芯片的所有數據，并生成一份專屬報告給我。如果不滿意，我還可以命令它修改。
如果說，這種命令式信息收集，改變的生産、學習效率，以及信息獲取方式。那麽類似技術驅動的 AI 生成視頻則可以極大改變娛樂模式。今天我們會覺得很多短視頻的模式化、快餐化，簡直像 AI 做的，未來這個擔心或許就沒有了，因爲視頻就是 AI 做的。
電影解說、明星八卦、勁歌熱舞，AIGC 未來将會随時訂制大量視頻内容，裏面的電影信息是 GPT 抓取的，明星八卦是 AI 搜羅的，跳舞的男孩女孩形象都是 AI 生成的，不用再去尋找内容，不用再讓 AI 推薦，也不需要大量短視頻創作者、UP 主費時費力制作剪輯，隻需要一個命令，輕輕松松幾個小時的娛樂時間就打發掉了。
如果說，信息時代 1.0 是人找信息，2.0 是信息找人，那麽 AIGC 帶來的信息 3.0 時代，就是誰也不用找誰，AI 自己可以生成。
這個産品化機會的核心是繼搜索引擎、信息流之後，打造 " 命令引擎 " 這種新的産品形态。我猜 " 阿拉丁神燈 " 應該是個好名字。
遊戲 NPC 正盯着你
GPT-4 發布的那個晚上，我看到群裏很多開發者都在讨論，而第一條蹦出來關于 GPT-4 應用的消息，是有人說可以把他放在遊戲裏當 NPC。
讓 NPC 使用大語言模型作爲底座，來跟玩家進行内容豐富、高自由度的多輪對話，應該是一件很容易想到的事情，但這位朋友說的卻不是這個意思。
GPT-4 的一個關鍵創新特性，是讓 AI 來識别圖片，并且理解圖片中的細節、内涵等，比如可以理解一張搞笑梗圖中的幽默點到底在哪。
這種能力如果用到遊戲裏，将賦予遊戲和遊戲 NPC 一個前所未有的能力：看見玩家。
從電子遊戲誕生之日起，玩家要做的就是去看到、聽到一個虛拟世界，并沉浸其中。這個過程中，玩家要盡可能脫離自己周遭的現實，遊戲感始終是單向的。雖然 AR 遊戲、體感遊戲的出現，一定程度上改變了這種情況，讓玩家的體态、運動、力量以及遊玩環境進入到遊戲當中，但遊戲本身對玩家是缺乏理解的。
如果讓 GPT-4 成爲遊戲 NPC，或者作爲遊戲本身機制的一部分，那或許我們距離遊戲能夠理解玩家，并做出對應反應已經不遠了。你在觀察遊戲 NPC 的時候，他們可能也在觀察着你，嘗試理解你的表情、你的體态，解讀你在遊戲中的困惑、激動，或者卡關之後想摔手柄的暴怒。
如果這種機制被放置在一些遊戲大師手中，最終作品一定是震撼人心的。事實上，AI 生成關卡、環境，完成自動渲染等技術，已經極大改變了遊戲開發，而 GPT-4 與遊戲的深度融合，未來也是極大概率事件。
這種融合在兩個領域最有可能性，一個是強調互動的 AR、VR 遊戲，另一個是注重 NPC 自由互動的開放世界與多結局角色扮演遊戲。
除了遊戲之外，" 看懂 " 這個能力還可以被用到數字人，甚至機器人身上。也可以帶來相當有分量的産品機會。
" 一嘴通辦 "
說了 toC 的，讓我們再聊聊 toB。今天很多人都知道一個詞，叫做 " 一網通辦 "。就是說在政務系統中打通各個部門的信息系統界限，從而避免辦事人要在不同部門之間來回奔波，産生辦不完的手續、蓋不完的章、跑不完的路。
在全球很多地方，一網通辦都是城市服務、政務、金融、财稅等領域的數字化核心發展方向，在中國的東部沿海地區和一線城市，" 一網通辦 " 也正在高速發展。
但是 " 一網通辦 " 這種模式，其實依舊有痛點存在：
一是 " 通辦 " 僅僅是數據打通了，但辦理邏輯和辦理方式依舊與之前無異，用戶該不會的還是不會，該卡住的還是卡住，可能需要花費大量時間在反複詢問、填寫材料、咨詢上。
另一個是 " 一網通辦 " 的效率高度依賴操作人員能力。由于操作人員精力和專業能力有限，必然不了解各個業務領域，因此一旦出現複雜的情況，就會出現操作員雖然能處理，但不知道如何處理的問題，需要層層請示領導或者跨部門溝通，這樣反而降低了效率。
大語言模型與這些領域的融合，必然能夠解決一些問題。辦事人可以直接咨詢 AI，了解複雜的部門、業務之間的内在邏輯、辦事方法，從而盡量一次性完成辦事需求；而操作人員也可以依靠 AI 來獲取跨部門的操作方法、操作樣例，從而能夠完成較複雜情況的高效率處理。最關鍵的是，類似能力可以更多用 AI 替代人工。
這種依靠大語言模型知識抓取、邏輯分析能力的服務平台，可以把 " 一網通辦 " 升級成 " 一嘴通辦 "，辦事人說清楚訴求就全面搞定。當然這個名字純屬開玩笑，但城市服務的核心，一定要從 " 網 " 轉變爲 " 人 "，這一點是毫無疑問的，也是大模型時代的 toB 産品核心機遇。
類似的能力，最具有落地需求的就是政務與金融方面，這兩個領域涉及事項多、專業性強，并且與民衆需求緊密相連，從更遠一點考慮，可能也包括财稅、法律、醫療。GPT 代表的大語言模型，可以打破公衆服務的邊界，讓 AI 連接起專業知識與用戶需求。
集成了咨詢、數據彙總、事項辦理、文書認證等功能的新型 AI 服務平台，将是接下來 toB 市場 AI 技術的核心機遇。
超級無代碼開發
移動互聯網創業熱潮的時候，經常有人開玩笑說，" 我創意、機會、方法論都有了，距離拿到融資就差一個程序員 "。
這當然是一個笑談，但笑着笑着我們可能會發現，連那個程序員都不差了。
ChatGPT 讓人驚豔的一點，就在于代碼的自動生成和修改。其實很多程序員朋友都說，類似 AI 模型的能力還主要是輔助工作，根本代替不了一個懂業務、懂産品邏輯與實現方式的程序員。
但複雜的開發可能做不了，簡單的難道不行嗎？GPT-4 發布時演示的創新點之一，就是讓模型根據需求自動生成一個網站，雖然生成結果比較粗糙，但已經實現了基本的開發需求。
在雲計算與軟件業，低代碼開發，甚至無代碼開發是近兩年流行的熱門概念。核心邏輯是利用代碼庫，将已有開發樣例進行快速複寫，但 GPT-4 的邏輯顯然更加先進，他甚至不需要用戶懂架構，而是直接根據需求生成開發程序。
這種能力，在短時間内生成複雜的軟件應用或許不行，但對于很多沒有編程與開發能力的人來說，通過 AI 來獲取一個小程序、一個電商平台、一個簡單的 APP 還是非常有意義的。
用一些模闆搭配 GPT-4，可以形成 " 超級無代碼 " 的産品形式。用戶隻需要下達需求并支付費用，就可以獲得屬于自己的軟件應用，整個開發過程中的人工成本趨近于 0。
爲人提供這種 AI 主導，模闆 + 微調的軟件開發，或許也将變成一個全新風口。其實想想，現在随手就能拉個群聊，這在早期的互聯網聊天室時代簡直難以想象，那麽未來人手幾個 APP，一堆網站，一群數字人，可能也不是什麽難事。
從預訓練大模型崛起，再到今天的 ChatGPT、GPT-4，最值得關注的是智能湧現效應驅動下，一些作爲信息化常識的東西被改變了。換句話說，GPT-4 是條件，而不是結果。
隻有運用好這些新條件，得出新方法，創造新産品的人才能獲得 AI 時代最好的結果。
有人會擔心，這麽大的變化之下，我的工作、生活會不會被颠覆？
其實吧，這種焦慮什麽時候都有，但從沒有真正變成災難。
1999 年，樸樹有首歌叫做《New Day》，裏面有句歌詞是這麽寫的，" 快來吧奔騰電腦，就讓它們代替我來思考 "。
20 多年過去了，人類還在思考，奔騰電腦在哪裏？
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