“我都不知道為什么大家還沒有行動起來。”AI創業者、科普人曾可發出了這樣一個疑問。
在互聯網大廠從事軟件開發多年,曾可樂于分享經驗,輸出觀點。工作之余,他喜歡在各類論壇、博客上發表科普文章,或者參與討論?!百~號堅持更新了6、7年,在科普圈也累積了一些粉絲,做這些事很有成就感,尤其會覺得自己身處時代浪潮、與流行同步。”
2022年底,ChatGPT的消息首次出現在曾可的手機新聞彈窗。在看到ChatGPT準確的語義理解與對話生成能力之后,憑借多年從業經驗,曾可在心里下了一個判斷,這會是一個“改變認知的新事物”。
2023年初,AIGC的爆炸式熱度幾乎一夜之間覆蓋到到每個領域,圍繞AIGC的爭論出現兩級極端化。輿論喧囂之外,在新技術趨勢面前,最先擁抱的那批人早已嘗到了甜頭。
曾可如今不再是單純的科普博主,他的新身份是AI創業者。
在主頁發布了購買付費工具加入AI交流群的通知后,曾可賺到了自己的AI第一桶金,憑借過去的粉絲積累,交流群迅速吸引到幾百人加入,且人數還在增加,群友信任他的專業能力,愿意為信息與新知付費。
與此同時,AI喚起的“知識焦慮”讓賣課成為最直接的變現手段。
一時間,“AI課”層出不窮,幾乎個個都打上了前沿、權威的標簽,讓人難以分辨。
跨過門檻,進入新世界
數字鴻溝是橫亙在“我們”與“技術”之間的第一道門檻,能夠接近和使用信息中介,是劃分技術擁有者和技術欠缺者的尺度。生成式AI如此火熱,真正“用上”明星產品ChatGPT的人卻寥寥。
與AI本身的互動才是核心,也是最能直觀體驗到技術力的環節。除此之外,“教你怎么更好的與AI互動”缺少評價標準,沒有太多獨占信息。
故而使用、體驗成了信息差變現的最好賣點,甚至可能是唯一賣點。
“我買了四五個相關課程,每一個都會首先教你怎么用上正版ChatGPT?!睘榱送暾w驗人工智能,林力通過各種渠道購買了幾個時下熱門的ChatGPT課程。
這些課程定價從幾十到幾百元,但在林力看來,除了幫助購買者用上正版GPT以外,課程的其他內容很難說有多少含金量。
《銀杏科技》從常見的知識分享平臺上搜索了解到,人工智能相關課程圍繞著“如何變現”展開,常見的課綱包括人工智能的歷史講解、前沿資訊更新、工具使用指南、業內大佬分享。
圖源自網絡
這些課程的共同點是,幾乎都會把“ChatGPT的使用方法”作為主要賣點,比如如何注冊賬號、怎樣申請測試,簡單的提示詞該怎么寫。
林力告訴《銀杏科技》,幫助用戶越過了基本的使用門檻,多數“AI課”還能教給你的東西無非是怎么用AI寫文案、做PPT、生成圖片。
同類課程眾多,消費者如何判斷課程的含金量就成了一個很大的問題。
“這里存在一個矛盾,簡單的生成沒有專門買課學習的必要,但凡善用搜索都能找到一大堆教程和示例,而且評估生成質量更多是看具體專業經驗。復雜的提示詞你可能需要學一些編程知識,理解機器學習原理,這些積累很難在短期的‘ChatGPT課’速成?!?/span>
原理講解、操作技巧,這些知識大都能在公開網絡上免費獲取,付費課程,可能只是付費給知識搬運。
“也有值得買的課,比如權威業內分享行業經驗,他們的課程內容有一定參考價值。但多數課程本質上還是在做信息差生意,很難稱得上是知識付費”,林力總結說,讓人接觸到技術前沿就是這類課程最大的價值,其中可能為消費者節約了一些整理、搜集信息的時間成本,除此之外鮮有增量知識。
與此同時,那些沒辦法或者覺得不必要通過官方渠道用上ChatGPT的人,也有針對他們的“體驗降級”版。
比如利用聊天機器人功能,對接ChatGPT的API,讓群聊變成一個可以與AI對話的窗口。一些賣課機構會用這種“ChatGPT交流群”吸引好奇者體驗AI,進而引導購買付費課程。
比較危險的是鏡像網站和山寨AI。以“ChatGPT”為關鍵詞在應用商城或網頁上搜索,能找到大量“仿ChatGPT”應用。這些應用以使用便捷、功能齊全為賣點,甚至直接打出“GPT國內入口”的旗號,免費體驗次數耗光后進入收費使用模式。
《銀杏科技》從一位程序員處了解到,“山寨”聊天機器人是基于GPT-3,其功能遠不如最近的GPT-4和GPT-3.5,其次存在一定安全風險,包括監測用戶的輸入行為,提供的敏感信息也會有泄露風險,甚至是聊天機器人的輸出結果也完全有可能被操控。
“只要AI還在迭代,還在更新我們對技術的認知,這個信息差生意就還能做下去?!绷至σ约岸辔毁徺I了AI相關課程的消費者在討論中達成了這樣一個共識。
這個生意本質是因為賣課人更懂AI嗎?
恐怕不盡然,多數情況下,是媒介接觸更頻繁、使用更熟練的人整理好了關鍵信息,選擇收費共享。
學會新世界的“咒語”
不知何時,行業里流傳著這樣一句話:“會取代我的不是AI,而是率先掌握AI的人?!?/span>
對于普通用戶來說,你要先跨過使用門檻,然后投入更多的精力與工具磨合,讓它更適用于日常生產實踐。
身在一線崗位的從業人員對技術更新與行業變動更為敏銳,他們清楚的知道AI將繁瑣任務自動化對于生產而言是巨大的革新。
他們的目的性更強,目標更明確,未來的競爭會集中于熟練與不熟練AI工具二者之間,從業者必須加速“自我迭代”。
李凜是一家營銷公司的內容策劃,她的團隊由5-8個文案組成,負責在知乎、小紅書、微博等平臺編寫各種推廣文案。老板對她的最新指令是,做好裁員的準備,“留兩三個骨干就行,等公司接入了AI,這些初級的文案工作全都交給AI?!?/span>
日常工作流中調用AI助手
“這是大勢所趨,尤其文案這個工種,本來就是AI最好替代的?,F在比較擔心自己能不能駕馭好AI,畢竟最后的內容還是需要一個把關人。”
過去,李凜的團隊每人盯一個主流平臺,每天產出一篇2000字以上的長內容,和三篇500字左右的短內容。
現在,在李凜的構想中,只需要留下3個AI熟練工,每個人都用AI做全平臺內容產出,內容主體由AI生成,文案只負責最后的校對和精修。這樣一來,每天的產量至少可以翻倍,實現日均產出2篇長文和6篇短文。
同樣是生成式大模型最擅長的圖像生成領域,從事美術設計相關的文浩也有類似看法。
據他了解,已經有一些游戲公司成立了專門的AI部門,專注開發適用于自己生產流程的AI工具?!澳瓿鮉indjourney剛火的時候,還覺得AI制圖達不到工藝標準,現在已經開始研究怎么訓練AI生成想要的風格。單純畫師的生存空間很可能被擠壓?!?/span>
據《銀杏科技》了解,業內已經有不少公司開始將重復度比較高的業務交給AI處理,比如跑概念圖、概念圖轉線稿、線稿人細化、線稿跑上色、上色人細化。
以目前的技術條件來看,讓AI全權代理這些工作還不現實,畫師需要兼修成品。但從產品交付層面來看,除了對美工要求高的,還得畫師親自操刀,AI所產出的成品已經能滿足相當一部分更重視產量的客戶。
“以前從沒想過這種技術活都能被搶飯碗,公司里很多實習生都跟不上這個節奏。”從事美術外包的闕闕表示,“AI篩選了一批人,我們沒離職的畫師都在學用AI,也很愿意學,畢竟提升的工作效率是實打實的?!?/span>
“我們都開玩笑,以后簡歷上如果不寫個會熟練運用AI,說不定都達不到人家的篩選條件。”
招聘平臺上,求職者簡歷開始強調熟練應用AI工具的能力
另一邊,率先掌握技術并且通曉技術原理的人,也在強調學習底層方法論的重要性。
為了提高營銷文案產出的效率,李凜決定自己先做試驗,先摸索出一套適合公司業務的通用“提示模板”,再讓其他同事在此基礎上發揮,調整細節。
按李凜的說法,公司會先觀察一段時間AI生成文案的投放數據反饋,只要證明可行,團隊重組會立馬跟進。
曾可則認為,“熟練使用AI的人會逐漸成為超級個體,勝任很多工作?!爆F在很多賣課的教人怎么用GPT寫文案、生成圖片,看上去好像是授人以漁,但AI能夠做到的事情不止這些,真正應該普及的是底層方法論,也就是怎么和生成式AI溝通——“會寫prompt(提示詞)”。
除了“表達清晰”這種人盡皆知的標準以外,曾可告訴《銀杏科技》,這里面確實有一些更專業性的技巧存在。
比如會使用引號、反斜杠等分隔符,要求模型按照既定的結構輸出。如果想得到非常具體的答案,你也可以用舉例的方式引導模型給出對應結果。
再比如,如果我們需要AI回答討論性問題,可以使用“迭代”的方法,得到詳細且準確的反饋。
常規的設問方式示例如下。
“迭代”,是生成多個輸出并評估其質量,選擇最合適的輸出繼續設問,拓展文本。
逐步開始、逐步擴展,這種方法適用于需要生成更高質量的文本輸出,且每個步驟都有修改空間。使用者要懂得“訓練”AI,給它自我學習的時間和流程。AI生成不是魔法,一次反饋效果不佳,使用者可以把問題拆分成多個步驟,讓AI給出每一步的思考過程。
換言之,想要更快的適應AI時代,與AI共存,就必須更新自己的語言系統,學會用程序設計語言與無機物對話,用人工智能的“思考”方式處理問題。
提示詞越完善,給出的結果就越準確。在美術創作者的文化圈里,它被賦予了一個帶有奇幻色彩的比喻:“咒語”。
古代,神話傳說中掌握咒語的人被認為可與神靈溝通,借助神秘力量達成不可思議之奇跡。而今,能嫻熟編寫提示詞的人成了職場上通靈之力的代表,借助人工智能的能力,達到過去難以想象的目標。
看似高維抽象的技術,本質還是人們手中的工具,仰視技術,不如學習如何駕馭技術。
AI“煉金術”
手握AI工具怎么變成收入,是一個被所有人關注,并且足夠現實,甚至緊迫的問題。
在這個話題下,利用AI生成內容變現是最具有操作可行性的策略,也是各大“AI搞錢指南”所教授的主要內容,這類策略的關鍵詞有兩個:低標準、量產。它的本質,依然是內容變現,依舊是流量生意。
作為有一定技術背景,且已經能熟練使用AI創收的“先鋒人群”,王舒推薦的AI變現平臺是互聯網問答產品,“思路很簡單,就是用AI去答題,賺取平臺補貼?!?/span>
首先申請成為答主,然后通過內容養號,所謂的養號指的是搶題,逐步提升賬號的權重,提高賬號產出內容的被推薦幾率,然后規?;膹椭七@種路徑,刷題變現。
“我自己做了一段時間,現在還在帶一批大學生當副業做。被封號的可能性很小,我們只是用AI讓‘自己’的腦子轉得更快,回答問題更多,這里面沒有觸犯到平臺規則的東西。”
王舒的學員正在答題
王舒說,靠刷題賺補貼不是新鮮玩法,但AI加入后,刷題效率發生了質變。以往你可能需要思考、手動搜索、判斷對錯,會耗費一定時間,現在AI可以完美回答絕大多數問題,每道題的收入區間大致在1元到8元,只要你刷得夠多,就能獲得不錯的收入。
王舒帶的幾個人里,每天刷四五個小時題,單日收入300左右不會太難。做這個講究多勞多得,他提到,如果你肯花時間多養幾個號,月入過萬不在話下。過去人力答題、手動搜索的效率比不上AI輔助,要達到300的單日收入,至少得刷8個小時以上的題。
“現在的AIGC工具很多,ChatGPT、文心一言,你能用到什么就用什么?!蓖跏婵偨Y了一些經驗,“主要是找好問題領域,比如生活、娛樂類題目,難度不會太大,驗收標準也不高,AI可以輕松勝任答題助手。”
同樣的思路在繪畫與圖像處理領域也能適用。以LOFTER、小紅書等平臺為例,已經出現了AI繪畫接單的宣傳,他們的共同特點是無法保證細節精確和風格獨特,但是出稿效率快、單價低,成為“個體戶”AI撈金的首選。
不難發現,無論是最基礎的,用AI批量生成內容變現,還是更進階的,玩概念、做品牌,其商業思路并沒有多少神秘之處。AI變現這條路,除了基本的技術熟練度之外,頭腦靈活、動作迅速的重要性勝過其他因素。
AI已不再是科幻電影中的假設,而是我們觸手可及的技術。
站在這樣一個時間節點,在新舊交替的裂隙中,神話AI,只會讓它離你越來越遠,不如擁抱它、了解它、改進它,讓它真正為人所用。
(文中人名字皆為化名,如有雷同純屬巧合。)