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文 | 李智勇
AI 的颠覆性到底在那裏？就僅止于内容生成麽？如果不是我們現在已經被各種應用充斥的生活那裏會因爲它而改變，到底會改變成什麽樣子？
一直想找到一個形象又精準的描述，但并沒找到。像總說的 Agent 太含糊了，圖靈測試 2.0 和智能原生更像是起點和終點，中間則缺了點什麽。
最後就自己杜撰了一個：角色中心式計算（Role-Centered Computing,RCC）。這個詞可以用來透視大模型在應用上的颠覆性。
因爲這不是個技術文章，所以我們不往精準嚴密了努力，而是盡可能讓它更加的通俗易懂一些。如果真相信 AGI 會實現，并想以 AGI 的實現爲前提來思考和窺視應用的變化，角色中心式計算這個概念大概率是繞不過去的。
以功能爲中心式計算
我們很多人每天都在用的微信，抖音其背後隐含的分工模式和結構特征在最近這二十幾年并沒有太大變化。雖然也加了很多的算法比如推薦、人臉、語音識别等，但本質上幾乎所有的應用都是以功能爲中心進行構建的，比如：娛樂、電商、IM、打車、外賣等。不同的 " 功能 " 商業價值大小不同，最終導緻這些産品所對應的公司市值不同。
每個競争勝出的公司會占據對應的功能節點，在實現對應産品上自己構建用戶體系，然後盡可能針對不同的用戶提供基于偏好的定制（個性化推薦等）。這有點像什麽呢？有點像工廠，它把人的需求切成不同的條塊，然後力所能及的做點定制，你做毛巾，它做洗發液，最終湊在一起完成一個洗浴的過程。
這時候從單個功能的角度看産品是完整的，從人的角度看，使用這些功能的人其實是被切片的，算法改善的最多就是切片的形狀。在企業裏這種切片是這樣的：
切片示意圖
爲什麽會這樣呢？
是智能的供給度導緻隻能這樣。
按角色來設計産品會導緻太多的變動，投入巨大，體驗下降，創造的價值卻被攤薄。功能或者需求不明确，在過去程序員就沒法把想法對應到代碼，并實現出體驗良好的産品來，隻能做出智能音箱、Siri 這樣似是而非的産品來。什麽都能幹，但什麽都幹不好。
但這種現實和 AGI 顯然是沖突的，AGI 的通用性爲什麽會被切片所局限呢？
AGI 的智能如果沒有邊界，那就必然會對切片進行整合，重新構建使用場景和體驗。
這會帶來什麽變化呢？
這會讓以功能爲中心的計算加速的的向以角色爲中心的計算進行過渡。
從以功能爲中心到以角色爲中心
什麽是以角色爲中心計算呢？
我們舉兩個例子。
比如一個人的生活，它日常就有衣食住行玩。以角色爲中心就是他不知道應用怎麽分類的，但可以無縫的從這些服務中切換。
它不需要知道發消息要找一個叫微信的産品，看視頻或者直播需要找一個叫抖音的産品，或者讀書還要找個起點的 APP，出行要找 X，打車要找 Y，家裏玻璃壞了要找 Z。
到工作場所則要啓動公司的各種應用可能是釘釘或者什麽，查看郵箱，啓動 Office 等等。
如果抛開習以爲常的視角，不覺得就應該這樣，而是貼着使用者最爲便利體驗最佳的的角度進行思考，那組合就會變成：
張三有一個生活場景的應用，一個工作角色的應用，每一個的背後可能是過去的 XYZ 或者 ABC；
李四也有這兩種應用，背後的的組合卻不同可以是 XYA，ABD 等等。
這種按角色和場景靈活組合和調度功能的方式，如果實現了，那麽計算形态就是以角色爲中心的計算。
因爲是面向未來的的概念，我們再舉個例子，比如一個公司裏面負責招聘的人，現在他爲了完成招聘需要使用大量的工具比如：溝通工具收集需求，内部的 ERP 完成付款等，内部的流程工具管控招聘流程，外部的某招聘網站對接好篩選簡曆，微信以至于會議軟件和面試官、候選人邀約并面試等。在現在的狀況下，他是按功能切割出來的各種應用所包圍的，自己是那個 Hub，負責把這些東西串起來，然後像小牛一樣拉着這些産品往前跑。實際上差不多就是每個人配了一套要你命 3000。
以角色爲中心計算示意圖
以角色爲中心計算下就不是這樣，這些功能組件（比如溝通的工具等）還是要的，但需要屏蔽在招聘這個角色後面進行重新組合。人需要的是确立行爲原則，然後特定的時候對執行結果進行進行召回，一個類似個人角色的 Agent 要完成各種基礎工作，并把結果報告給對應的負責的人。牛那個角色變成了 Agent。（Agent 負責調度 ERP、招聘網站等。）
原動力
爲什麽不是現在這樣挺好，而是要再整合呢？
高維視角上的回答是應用形态會貼着體驗更好，效率更高走，而不是相反。
顯然的以角色爲中心計算的在兩方面都有優勢。
這個最直觀的體會反倒是李雪琴段子裏說的：大數據好像是跨應用的。但實際上完整的應用完整的信息确實能提供更好的體驗。
更現場的角度則是效率的原因，鋼鐵俠那個 Jarvis 有沒有顯然影響戰鬥力，而 Jarvis 确實也很難說：我就負責飛，不負責打架。
爲什麽角色中心式計算是本質性問題？
既然原來的功能也還在，那麽爲什麽計算模式的改變是本質性變化呢？
因爲核心特征變了。
當現在的每個産品變成單純的功能模塊，産品含義無疑就發生變化。
這時候需要關注的是角色本身的定義，而非功能的定義。
比如你突然做到直升機上了，然後不會開直升機，這時候要加載的是直升機駕駛員的角色，而不是，駕駛員的打散大禮包。
這會導緻現有的應用被折疊。再危言聳聽一點就是現在的各種應用會管道化，如果不是新應用的成功者，那現有公司的價值會大幅打折。
就好比我們聊天說某個人的時候，除了生病的時候不會關注他心率、血壓等（功能層面），而更關注人的性情，行事的風格（角色層面）。
核心依賴
這種趨勢的确定性是非常強，核心就依賴三個要素：
AGI 越來越近，并且最終實現。
C 端對體驗的追求，B 端對效率的追求确定。
那計算的模式就會從功能中心式計算切換爲角色中心式計算。
這裏面最不确定的其實是 AGI，沒有 AGI 實現不了以角色爲中心式計算。
從這個視角下更能清楚看到已經出現的各種産品的定位：模型、各種模型外圍的工具包括 MJ 等其實是以角色爲中心式計算的素材，是基座但不是核心，所有這些工具形成下圖中的 3。
（如果上面的描述還是不好理解，其實可以打打大型的 RPG 遊戲，這種遊戲天生以角色爲中心，沒那個遊戲裏面還是以某個垂直功能比如電商爲中心的。）
遞進次序與願景
新東西成立的時候總是在一個固有模式沒那麽頑固的地兒先生根發芽。然後當茁壯成長了再經曆一個從非主流翻轉到主流的過程。
在純粹的 C 端，這種模式催生出的智能原生應用很難颠覆既有格局。
所有的智能助手包括智能音箱的方向其實就是以角色爲中心的方向，方向不是不對，但很難成立，因爲既有力量過于強大了。你是現有的 APP，你願意被遮掉掉變成背後的模塊麽？
所以如果是 C 端的視角以角色爲中心式計算在遊戲上确實會大規模應用，然後也許會過渡到專門的硬件産品，在既有通用計算平台 ( 比如手機）上反倒是難實現。
在 B 端則是不一樣的故事，B 端的場景在公司内部，角色的重新整合相對會容易一些。但既有的流程、工具結合體會成爲障礙，所以估計也隻能是現在某些中小且靈活輕量的地兒進行嘗試。
如果把這個思考方法提煉下，那麽如果是基于技術本身思考就需要考慮，幻覺有害度；如果從外往裏思考就需要考慮那裏固有的勢力沒那麽頑固。最終的目标都是完成從以功能爲中心的計算到以角色爲中心的計算的躍遷。
有的時候我看咨詢界同仁用下一代 ERP 來描述未來企業級應用。
這其實是說明還沒想清楚，當我們用新、下一代這類詞的時候很可能看到的就是一個模糊的輪廓但需要描述，否則還是應該描述特征。什麽叫下一代呢。
這是新機會麽？
這肯定是新的機會，但非常繁瑣。
整個産品的方法論需要與此适配，互聯網思維是有害的。
之前曾經多次類比，智能原生應用的打磨會很像一個打井的過程，你打出多少水就能喝多少，但很難一下子出很多水。
而過程中并不是有磚頭（大模型等）就行，你還要确定你的環境（領域模型），比如到底有沒有水，有沒有巨石攔路等等。
這是一個大綜合的過程。
一定程度上如果智能的使用成本逐步降低，那其實了解你的場景比了解模型更重要。但确實需要銳意進取跟進模型進展。
琢磨事這個号裏面一共有三個連續的概念與此相關：
一個是圖靈測試 2.0，這相當于選定那裏能打出水。（爲什麽說 AI 現在還不行！）
一個是上面說的角色中心式計算。這相當于說打井的時候不要用老式的方法了，要開始以智能更充沛爲前提進行思考。
一個是智能原生應用。這個更近一步，相當于是實現角色中心式計算所要遵循的原則和應用潛在的結構。（智能原生：AI 藍海世界的關鍵鑰匙）
有點遞進的意思。未必很準确，但很多時候需要這個視角。
視角對思考結果的影響可能比過程還大。比如：
如果我們單純看大模型，那其實這是個商業上讓人很絕望的領域，必須靠信念才能繼續。
如果我們單純看大模型的工具應用，那就會發現它們都很小，差不多是給大模型在查缺補漏。有點 Windows 附件的感覺，從投資角度就不怎麽值得嘗試。
但從上述視角上就比較容易能看到 AI 背後的波瀾壯闊。
前幾天看到某知名投資人又論了一下 AI。
不是不對，大部分還是和之前文章中提到的比較吻合的，但核心問題就是視角還是從既有場景逐步優化的角度來看 AI，這時候都已經塞的滿滿的現實那有 AI 的位置呢！
所以估計也看不出什麽來，很可能實際是悲觀的。
視角會遮蔽相當多的東西。
小結
當年做智能音箱的時候其實就隐約有這種感覺，和最近在打磨的産品一驗證，現在就更确定從計算模式的角度來看待 AI 更能看到在整個大 IT 發展脈絡上它所會扮演的角色，看到變量和增量。可以不同意上面說的，那至少要想想 AGI 下，計算的模式會變成什麽樣子呢？然才是應用會什麽樣子。
在我的理解裏：最終人的代理和數字世界的代理會合二爲一，最終你隻就隻有一個應用，它扮演數字和物理世界的接口，不同的情況下它需要裝載不同的角色。
