Hi 我是 Vicky
近來打開社群,幾乎都是 ChatGPT 的討論,原本這期電子報中是想來寫寫 ChatGPT 的。但老牌筆記軟體 Evernote 被收購後,很想知道它過去的商業策略做對也做錯了什麼,於是一不小心寫了超長文。(到現在還沒寫完)
只好寫拿出先前談 AI 趨勢的存糧,目前的 AI 技術與熱潮,除了解放人類的想像力,更重要的是擴大生產力。
最近掉入各種年底忙碌漩渦中,其中,發生了一些值得開心的事:那就是我要去政大演講拉。所以,在這期我也放了濃縮版的圖文內容。
希望你會喜歡這期的內容,也祝你今天一切順利!
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AI 趨勢:解放人類想像力,成為人類工作的 Copilot
有時候,會因為和自己寫作的 Role Model 在相同的時間點,寫到類似議題時,總會有種很讚的感覺。那種感覺就像是他也認為這議題是重要的,而且更棒的是,可以從 Role Model 的觀點中,找到自己沒看見的洞察。
近來寫了好幾篇的 AI 議題,就是這樣的例子。前幾天,開 Mario at The Generalist 的信,標題就寫著〈What to Watch in AI〉,立馬點開拜讀。
Mario Gabriele 的文章,非常值得一看。而且他推薦訂閱他的免費電子報 The Generalist,在選題、撰寫角度上都蠻令人印象深刻的。重點是每篇文章都很扎實地長。
這篇文章主要筆記〈What to Watch in AI〉文章中所提及的趨勢。(他透過採訪了多家創投家、投資人,所寫下的觀察)。我也在撰寫過程中,加入了我的觀察與思考。
AI 從「分析」到「創造」的典範轉移
在過去一年裡,大眾對於 AI 的關注程度幾乎有著前所未見的高漲。(連我也是,尤其在體驗過 Dall-e 2 的強大後。)各類以 AI 為技術基礎、解決生產力導向的新創、新商業模式也都紛紛出現。
但如果把時間轉回更早之前,對於 AI 的印象幾乎就是所有公司的標配。主要圍繞在使用 AI 聊天機器人、過濾垃圾郵件等。
AI 的熱潮持續很久,(想想 AI 會取代哪些職業等論述出現多久),但直到近一年有更多人討論,尤其是Generative AI 。我認為有兩個蠻重要的關鍵。
第一,大眾可以更直接地感受到 AI 的強大與迷人之處。隨著越來越多人使用 AI 圖像生成工具 Midjourney、DALL-E 2 等,只要用戶能夠精確用文字敘述心中所想像的圖像,AI 就能幫你生成(generate)符合文字的圖像。過程不用一分鐘。
第二,AI 從過去「分析事物」典範轉移成「創造事物」。在社群媒體中導入聊天機器人、透過 AI 過濾掉垃圾郵件等,是過去大家較為熟悉 AI 在做的事。這些應用的本質是:分析內容與文字。
但如今只要幾分鐘的時間, AI 就可以創造各種原創內容。從 2D 數位圖像、文章大綱到撰寫程式的輔助工具等,它都能夠完成。也正是能夠提升生產力、創造新事物,讓 AI 比以往都更具有商業價值。
不僅限設計、程式,AI 將成為人類不同工作領域的「Copilot」
AI 將成為人類工作中的左右手,這點是 Greylock、Linkedin 共同創辦人 Reid Hoffman 和 Greylock 合夥人 Saam Motamedi 分享的。
和先前我在《Generative AI 目前發展?將如何維持競爭優勢、未來挑戰?》這篇文中,提到「 Generative AI 的想像:追求低成本、更具生產力」的想法不謀而合。隨著新科技的出現,理想上人類的生產力也需比過往變得更好、成本更低,更頻繁創新。
當科技巨頭 Microsoft 、Google 等加碼投資、佈局Generative AI 領域,都能想見未來將以 AI 為基礎的新產品綑綁(bundle)進現有的生產力平台。終極目標就是讓用戶更有生產力,並且能一站式完成。
AI 正成為各領域知識工作者的左右手。對寫作者而言,擁有 AI 內容平台 Jasper、Copy.ai 等。對設計師來說,擇友有 AI 圖像生成工具 OpenAI 的 DALL-E、Midjourney 等。
AI 正成為各領域知識工作者的左右手(Copilot),未來拓展的應用層面將不僅限於寫作、圖像設計、撰寫程式等。目前現有的有:AI 內容平台 Jasper、Copy.ai 等;AI 圖像生成工具 OpenAI 的 DALL-E、Midjourney 等。
此外,撰寫程式則有協助軟體開發人員使用的 Microsoft GitHub Copilot。Mario Gabriele 用了一個有趣的方式來形容,未來也會有更多類似「Copilot」的服務,出現在律師、財務分析師、建築師等職業當中。
由 Microsoft 在 2021 年 6 月推出的 GitHub Copilot 是由 GitHub 與 OpenAI 共同開發的服務。但近日深陷由眾多開發者聯手對 Microsoft、GitHub 和 OpenAI 提告,並直指他們違反了《數位千禧年著作權法》(Digital Millennium Copyright Act,DMCA)、《不公平競爭法》(Unfair Competition Act),以及GitHub隱私聲明與服務條款,要求求償 90 億美元。
生成式 AI 賦予每個人想像力成真、製作成本變更低
近一兩年內,Generative AI 的應用層面從文字、圖像,甚至到影像,都催生出相應的新創。像是,剛成獨角獸的AI 內容平台 Jasper、AI 圖像生成工具 Midjourney、Dall-e 2;影片創作平臺Synthesia)。
當一個產業領域快速竄紅時,總會問「Why Now」(為什麼是現在?)。「更好的模型」、「更多用戶數據」、「更多的計算」等因素都比過往的發展有了更成熟許多。
延伸閱讀:Generative AI 掀起熱潮,但為什麼是現在?
了解整體產業發展概況後,會想更進一步了解 Generative AI 的商業價值。也就是以 Generative AI 為基礎的技術,可以打造出什麼樣的產品,來解決人力成本高、創新速度慢等問題?
這樣的產品或解決方案,能夠為企業帶來競爭優勢,甚至成為企業的「護城河」(moat)嗎?(關於護城河的解釋:從成功到偉大 — 策略是為了打造護城河))
想像一下,不用再花時間來回溝通需要怎樣的圖像,甚至連需要企劃、腳本、拍攝鏡位、剪輯等各種繁複程序的影像未來都有可能靠 Generative AI 做到。
FirstMark 董事總經理 Matt Turck 提到:影片創作平臺Synthesia 是個能夠說明 Generative AI 可以建立甚至發展成具有商業價值的業務,像是可用於培訓新人、製作專業影片給客戶等。
基本上,透過 Synthesia 大幅減少製作商業影像需要的時間、人力和資金成本。而且,賦予了每個人更多的創造性。
改變人類的工作流程(workflows)
Index Ventures 合夥人 Cat Wu 認為,隨著越來越多用戶和 Generative AI 模型互動,也就擁有大量數據可以訓練模型。因此,在將近 99% 的次數中,能夠得到有用且正確的答案,剩下的那 1 % 則不至於造成災難性的結果。
可以預想的情況是,隨著模型不斷針對用戶端所蒐集的數據與反饋,進行修正,基本上是可以往更好的方向前進:更能推動直觀、一同協作的工作流程,讓 AI 技術有更多商業價值。
對此,Cat Wu 的觀察蠻有趣的。她認為,「在下一代 AI 新創最好的產品是那些專注在工作流程設計、根據用戶反饋調整模型的。」選擇 AI agents 或是 AI-augmented SaaS 將會是這些新創所採取的類型。
AI agents 主要透過 AI 完成重複的知識工作。像是律師、工程師、會計師或醫生等日常需完成的重複性工作,則可由類似像 Copilot 等的 AI agents 來解決。
AI-augmented SaaS 則是透過 AI layer 在現有工作流程中獲得更多價值。像是,將轉錄(transcription)和摘要(summarization)的功能,加進現有在收集音訊數據的平台等中,來簡化 SaaS 應用程式。
心理科普:刻板印象如何威脅你的表現?
這次的 IG 貼文幾乎是這次演講內容的精華版,濃縮了過去在泛科學寫過關於刻板印象、社會角色理論的心理科普文章。
能夠成為別人的「托福神」是幸運也是幸福的,應該是近期最有感的想法了。
托福神的概念是來自《成為讓別人快樂的人》 這本書,它承載著作者永松茂九媽媽的叮嚀與智慧。
書中最感動的是這句茂九媽媽所說的:「一個人獲得的才能和勳章,並不是用來讓他虛張聲勢。要利用那份力量,讓其他人感到開心。」
在大學時,考了兩次台大心理的轉學考、考了一次台大心理的研究所,全都落榜。於是,在自我介紹中,寫上了「考了三次台大心理沒上的泛科學作者」。
當時心想好吧,那既然我喜歡寫作,那不如轉換領域寫寫看心理學。也就是這樣開始寫了心理科普的軌跡。過了 2-3 年的時間,開始有些有趣的機會,像是演講。
以前總會幻想著,啊希望有天我也能演講。只是沒特別想過以什麼身分、主題來進行。沒特別細想的原因,大概就是覺得不太可能會發生。
實際上,在收到邀請後,有點猶豫要不要接受,畢竟多少還是有點緊張和害怕。但後來還是決定接受這項挑戰。也很謝謝主辦單位的信任與投入,真的感受很讚啊。
過了一段時間後,讀到了《成為讓別人快樂的人》這本書,有了不一樣的轉念:當有機會成為別人的「托福神」時,是一件幸運的事,這代表你的能力事可以幫助他人的。