标题: AI二阶效应：从前的“坏主意”变成了现在的“好生意” [打印本页] 作者: snowing303 时间: 2024-9-10 16:05 标题: AI二阶效应：从前的“坏主意”变成了现在的“好生意” 你可以决定自己的选择，但你无法决定选择的后果。! e$ |1 Y/ l2 @. S! `0 ? % j; U4 y/ f+ j7 C, P& t5 }3 g2 ^% L
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这一连串由后果导致的后果就是“二阶效应”（Second Order Effect）。正如描述奥本海默的那句话：“如今我已化作死神，世界的毁灭者。” / F; j+ H' j+ E. l) v7 w3 f6 I u8 |, j" m; f9 c Y, q2 v
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在经济世界中，“二阶效应”指：某个经济系统中，参与主体的选择和行为所产生的影响，进一步影响其他主体的选择和行为，由此产生正向反馈，导致最终的经济结果，远大于各个选择和行为的简单叠加。典型的“正反馈”就是“收益递增”。 8 }9 _3 z1 S) `7 X1 ^; `% w) {. P" Q: L7 |2 |( ?! I
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根据经济学家W. Brian Arthur的观点：如果一个系统只存在负反馈，系统很快就会收敛到均衡状态，表现出“死”行为。例如“收益递减”——市场竞争动态平衡，每家企业依据自身竞争力，获得相应的市场份额； 5 l* \# l& Q# M" z8 q5 b$ | t( e0 w
: I7 z' |8 z( w q: n! d$ V* a, }如果一个系统只存在正反馈，系统会偏离均衡，表现出难以预测的爆炸性行为。例如“收益递增”——互联网时代，网络效应大杀四方，赢家通吃一切。 / F& J7 y0 l. H1 H' r: H" \+ W0 v& R; j
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一项新技术的出现会改变原本经济系统的结构。如果改变的结果足够重大，我们就会说：“Aha! 一场颠覆性革命出现了！”7 K4 Q1 N |! S: d- N9 W5 H3 e5 P
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正反馈和技术组合理论，揭开了“二阶效应”背后的秘密。眼下，人工智能作为“吹皱一池春水”的新技术，正在改变原本的经济系统，一系列由人工智能引发的“二阶效应”又蕴藏哪些钱景？) H- `% F( S1 {5 @: ]5 w; A8 U
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! }0 a" j, M5 k$ ]: W7 @ g+ [近期，a16z发布了一篇文章AI’s Second Order Effects 作者指出：虽然AI能够为现有企业节省很多成本，但 AI 的“二阶效应”会催生更多经典的软件公司和市场。在新的市场中，AI 本身不是主要产品，而是在 AI 的帮助下，一些夹在“薄利多销”和“高客单价”之间“死亡地带”的产品将重获生机。 " J5 w$ D, A% q; Z0 Y+ s. K. _: k$ u; V
. C* O, A9 `1 r" [$ S. K一、500美元的产品还有活路吗？- ~7 A% d9 A* I' b8 F: B) U' B6 h" ]7 @
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文章给出了一个有趣的思维实验。 $ X- c! `5 J. `& d0 ~. Y9 r9 E/ e/ g1 L: h7 j# x) L, C
8 C& W/ H3 q* ^6 n& Z- J5 c; ~如今，成本问题正在被AI工具解决，一大类非 AI 公司和产品重获生存空间：5 Y9 z1 |9 z7 U* [4 ] S
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AI帮你销售小部件。 " F7 G) J4 P; p3 f) s$ v* r t , o! s. n( ]1 O+ v0 H8 W1 ` & K8 H! g$ W% b+ {' b( Y
AI为你的小部件提供24*7售后支持。7 S/ e' b9 H: V% J: Z, W
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AI帮你留住小部件用户。 # S0 @. M% L5 V! y# _2 Q
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在风险投资里，我们总是问自己“为什么是现在？”——对于Uber ，答案是智能手机的普及；对Workday，答案是云服务的普及；对于 Adobe，答案是 GUI PC 的普及。* l' _2 L' Y L7 [; s- Y
8 P& j4 W' L( i( u6 T/ F二、营销目标变成“伺候”AI / v e1 _# }& k; R6 m' @4 ?6 p5 p 6 z' h0 S% L- j8 P& q. L# Z3 j2 a$ b @
文章点到为止，并未指出“AI二阶效应”将引发何种营销革命。但根据美国MarTech 之父Scott Brinker对于“AI二阶效应”的预测，营销和销售场景将发生彻底改变。 7 {7 A- M: i# D ^: _5 ~" h1 V . t! D2 y9 |, i: Z M* { t# D# p* l h9 }& j) ~6 d' o- S! x 1. 消费者将进一步无视“推送”内容; r7 S D% w9 z$ A1 j% r: D8 B
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因为垃圾邮件过滤器作用增强，所有的超个性化信息不会显著提高销售效率，反而会降低效率。) Y* }: R( S/ j2 {
4 v! Q* x2 i. n$ W y# s3 O' v% w" C8 g: p0 u 2. 可信的消息源将变得更有价值 4 S& z+ [% l( ~# M' g z& W0 H9 D/ }/ F
5 ?7 H I Y# q9 u7 y拥有认证会员的社区将弥足珍贵。如果你拥有私域，不过度依赖于外部发现和算法，将具备前所未有的影响力。6 E* U \& }. Y7 t
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* [* f6 d9 E# v) |, ?1 E' C. D' ?同时，基于“信任危机”的AI产品开始崭露头角。例如，一款检测AI生成图像的工具Nuanced，旨在帮助各类企业，如约会应用、广告平台、新闻网站和线上商城等，区分“人造”内容和“AI造”内容。 * H: B u- c( x. p# V1 d ; x' [/ A" }" ? 5 y4 u Y) ~% L; k3. 用好专有数据，成为一流的营销渠道+ O( [% I, G, D5 P7 \# u! Q
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过去二十年间，人类创造了浩如烟海的信息。但即便拥有访问权限，你也经常被信息量压垮，无法找到想要的信息，也无法消费它们。同样的事情也发生在公司内部数据库。它们就像《夺宝奇兵》最后一幕里那个巨大的仓库，凡人休想在深渊里找到什么东西。0 w- j5 m% l: r+ d
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现在，GPT-4吸收了互联网上所有的长尾内容，并在一分钟内回答你提出的几乎任何问题。 5 w a4 S4 A/ r& S7 D% m8 c/ f4 E# d8 P! P9 P6 |: j. d
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由此产生的“二阶效应”：每个人都将拥有强大的“大脑”，分析能力被大规模地平权化。 & b& D, Y$ K& Z1 a 9 O- r- ^: |% X ( j$ M9 {: f8 D/ t# D W5 I7 t区别在于，不是每个人都能喂给“大脑”相同的数据。因此，利用专有数据将成为一流的营销渠道，这也是营销人员的好机会。 5 G3 q" M, T/ Y * ?* ~. N1 n" W+ { ~ 1 ?( s1 H4 `$ s* k s" @4. API服务将成为一流的营销渠道 ( V5 h u" m; p% K$ G % g# R* b1 l1 q. s" G3 w) Z- W7 m) E
换个说法：如何在正确的时间向AI Agent提供正确的数据？这是让买家与卖家“保持一致”的关键。 3 N' g& k% Q& } . {/ t3 C$ X0 j. h( T7 K3 H) D5 T. @9 {2 y3 V
比尔盖茨曾提过一个场景：“如果你想计划一次旅行，AI Agent不仅知道你旅行的时间，还会基于对你需求的了解，给出建议的旅游地点。当被询问时，AI Agent也会根据你的兴趣和冒险倾向为你推荐可以做的事情，预订你喜欢的餐厅。” 3 V& b% h7 W1 _3 l; t& j I, J. Z# R8 B6 y: T+ f7 G' R' Q! Q
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举个不太准确的例子。早期，如果你想来一场深度个性游，需要付费、花时间告诉旅行社具体需求，让他们做一个策划。这时候，营销目标是吸引你走进旅行社，并选择他们的方案。当下，很多人会选择自己去小红书等社交媒体整合别人的攻略，DIY一份旅行策划。此时，卖家的营销目标是吸引你点进某些旅行帖子，并安利一些产品，大到机票、住宿；小到防晒霜、充电宝等等。! B t% Q5 L$ {
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2 s0 p5 {! D) ~我们延伸比尔盖茨的设想，如果AI Agent替消费者做了旅游策划，那么卖家的营销目标也将发生变化：你要“讨好”的不是客户，而是客户的AI Agent。 ) O( x) [7 K$ ~7 h& N7 K+ t( z + n5 j+ J% U3 O: A+ V 2 Z7 R: m6 W/ b8 OScott Brinker指出，20年前，Inbound Marketing（集客营销）革命开启，你可以通过“知识分享”帮每一位潜在客户解决疑问，达成销售目的。如今，我们正处于“生成式集客营销”革命的边缘——处理AI Agent的集客请求，帮助它们完成人类控制器分配给它们的目标。 & h) d: `0 [. B6 n ) M3 M' B9 k# x; }2 @/ D) N. n2 D$ [+ N: d/ m4 T
大胆想象，“AI toAI”会成为新的B2B——成为电子商务的巨大组成部分。 + [% s* f3 f6 A1 J" w - G2 ~- |6 v2 Y& ?' N* I3 q2 Q/ Q1 H
三、结语 # a- n* z$ e, l* ~1 w% N" i + G; z: h5 q4 s; m- s9 j" i! \0 _. V! r0 J9 D, {5 N ?/ |$ `
目前为止，AI Agent的大量项目还在水下，甚至与自动化较高的Copilot 混淆。二者的最大区别在于“自主规划”能力：Copilot需要由人类来指挥完成目标任务；Agent则直接面对目标任务，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力。. S% k) _* `& W/ Q, E2 w1 s
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终极形态的AI Agent只需要人类给出一个起始指令和结果反馈，AI自己完成任务拆分，工具选择，进度控制，实现目标后自主结束工作。7 s" y7 C: T+ t3 b6 B- t- v
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不过，即便Scott Brinker提出“AI Agent营销策略”只是一个方向，但“AI toAI”已经得到了来自ChatBot应用的初步验证。( ~0 {! y% T$ e7 U8 P
' Q, M, i5 }4 o0 u M. h+ l J % E2 a2 K, A9 e+ t9 M2 s例如，在YC W24亮相的Lumona就是一款产品搜索引擎，能够从用户信任的创作者那里获取高质量的产品推荐——通过Reddit和YouTube评论为护肤品搜索提供支持。- m' W! O \; A% I6 z) y% z
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5 e @$ ~0 i/ h3 c0 u本文来自微信公众号：适道（ID：survivalbiz），作者：适道AI组，编辑：狮刀' d, @' l/ L2 [+ @, ?3 C T2 o" \
