关于GPT-4的产品化狂想

现在，你打开互联网，就会看到铺天盖地的“GPT四号太厉害了”、“太棒了”、“科技革命要来了”、“人们要失业了”。

但是这么大的变化是怎么来的呢？答案似乎很模糊。只有ChatGPT的基本问答和代笔能力，以及微软已经开始做的搜索和office，才是目前比较明确的大语言模型的落地计划。如果只有这些东西，似乎是达不到科技革命的效果的。

为什么会这样？

答案是，任何一项技术，想要发挥其效果，最终都要经历一个“技术-产品-经济效益”的三阶段发展。其中，产品化是承上启下不可或缺的一步。很多优秀的技术因为无法产品化，只能停留在特殊或小众领域，也有很多变革不需要明确的技术方向，仅仅因为产品优秀，就能引发变革。就像iPhone集成了很多新技术，但却是一种产品创新。

在这个时刻，每个人都能感受到GPT蕴含的变革能量。但是，对于如何将其产品化，我们还知之甚少。可见的应用解决方案主要以API的形式完成，更多属于极客和开发者。

那么，在这一轮AI热潮下，有可能产生哪些“杀手级”产品呢？我们以GPT-4的一些关键特性为线索，与您分享几种大语言模型的产品可能性。

不要提颠覆世界，太空洞，也不要只盯着现有的技术能力，太真实。只有中端产品化阶段，才是这轮AI爆发中大多数人的机会。

信息时代3.0，主线是“命令”

信息时代有两条颠扑不破的主线:信息获取和个人娱乐。搜索、信息流、门户网站、直播、短视频等。，这些互联网产品都离不开信息获取效率的升级和个人娱乐体验的加强。以GPT-4为代表的大语言模式可以在短时间内生成大量内容，甚至是PPT、网站、视频，这些都是传统意义上的AIGC难以做到的。

这种能力最大的产品价值在于，大语言模式带来了人与信息交互方式的彻底改变。

在英伟达GTC2023大会上，黄仁勋表示:“生成式AI是一种新型的计算机。我们可以用人类语言编程，任何人都可以指挥计算机解决问题。”

“指挥”二字很关键。当未来GPT-4以及更多大型语言模型成为产品基础时，用户与信息产品和娱乐产品交互的最可能方式就是命令。

在信息1.0时代，你的需求是可以查询的。这是一个搜索机制，也就是说产品是一个搜索引擎。

在信息2.0时代，你的需求可以被迎合。这是一个推荐机制，代表信息流和短视频。

当AI能力进一步提升，你的需求可以在短时间内被定制和满足。GPT-4甚至5、6、7带来的新机制是指挥机制。

在这个阶段，信息并不是根据用户的需求形成然后进行搜索，而是信息本身并不存在，用户发出指令后就会进行AIGC。比如在搜索引擎时代，我要写一篇关于芯片的文章，需要依靠关键词和关键信息来搜索查询各种数据报表，用户需要耐心和信息搜索能力。在信息流时代，AI推荐机制会根据我对芯片相关信息的搜索和浏览，自动推送相关内容。这些内容有些是有益的，有些是无用的，用户需要加以区分。

当“命令”成为信息交互的主要方式，我就可以直接命令AI找到所有关于芯片的近期数据，为我生成一份专属报告。如果我不满意，也可以责令修改。

如果说，这种势在必行的信息收集改变了生产和学习的效率，以及信息获取的方式。那么类似技术驱动的AI生成的视频，就可以极大的改变娱乐方式。今天我们会觉得很多短视频都是模式化、快餐化的，就像AI一样。这个担心以后可能就没有了，因为视频是AI做的。

未来，AIGC将随时订购大量视频内容，包括GPT捕捉的电影信息、AI收集的明星八卦、AI生成的跳舞少男少女形象等。不需要随时找内容，不需要AI推荐，也不需要大量短视频创作者和UP主制作剪辑。只需要一个命令，几个小时的娱乐时间就轻松过去了。

如果说信息时代1.0是人找信息，2.0是人找信息，那么AIGC带来的信息时代3.0就是不需要任何人去找任何人，AI可以自己生成。

这个产品化机会的核心是继搜索引擎、信息流之后，打造“命令引擎”这一新的产品形态。我猜“阿拉丁神灯”应该是个不错的名字。

游戏NPC在盯着你

GPT-4发布的当晚，我看到群里很多开发者在讨论，第一条关于GPT-4应用的新闻就弹出来了，有人说可以把他作为NPC放到游戏里。

应该很容易想到让NPC以大语言模型为基地，与内容丰富、自由度高的玩家进行多轮对话，但这位朋友不是故意的。

GPT-4的一个关键创新特性是让AI识别图片，理解图片中的细节和内涵，例如，它可以理解一个搞笑梗图片中的幽默点在哪里。

如果这个能力用在游戏中，它将赋予游戏和游戏NPC一个前所未有的能力:看见玩家。

自从电子游戏诞生以来，玩家要做的就是看、听，沉浸在一个虚拟的世界里。在这个过程中，玩家要尽可能远离身边的现实，游戏感永远是单向的。虽然AR游戏和体感游戏的出现在一定程度上改变了这种情况，让玩家的姿势、动作、力量和游戏环境进入游戏，但游戏本身缺乏对玩家的了解。

如果GPT-4成为游戏的NPC，或者作为游戏本身机制的一部分，那么也许我们离游戏能够理解玩家并做出相应的反应就不远了。当你在看游戏《NPC》的时候，他们可能也在看着你，试图理解你的表情，你的姿势，解读你在游戏中的困惑和兴奋，或者你在收卡后想要折断手柄的愤怒。如果这个机制放在某些游戏高手手里，最后的作品一定是震撼人心的。事实上，AI生成关卡、环境、完成自动渲染的技术已经极大地改变了游戏的发展，《GPT 4》与游戏的深度融合也是未来大概率事件。

这种融合最有可能出现在两个领域，一个是强调互动的AR和VR游戏，一个是强调NPC自由互动的开放世界多结局角色扮演游戏。

除了游戏，“理解”的能力也可以应用在数字人甚至机器人身上。也能带来可观的产品机会。

“用一张嘴做所有事情”

说了toC，我们再来说说toB。今天很多人都知道一个词，叫“一网通办”。也就是说，在政务系统中，要打通各部门信息系统的边界，避免办事人员不得不在不同部门之间来回奔波，造成程序无止境、章数不尽、路数不尽。

在世界很多地方，一网办公是城市服务、政务、金融、税务等领域数字化的核心发展方向。在中国东部沿海地区和一线城市，“一网办”也在高速发展。

然而，“一网跑”的模式仍然存在痛点:

第一，“办公厅”只是数据存取，但处理逻辑和方法还是和以前一样。用户不应该做什么，不应该做什么，卡了什么，卡了什么，可能要花很多时间反复问问题，填材料，咨询。

另一个是“一网管理”的效率高度依赖于运营商的能力。由于运营人员的精力和专业能力有限，必然对各种业务领域一无所知。所以一旦出现复杂情况，就会出现操作人员可以处理，但不知道如何处理的问题，需要请示不同级别的领导，或者跨部门沟通，这样会降低效率。

大语言模型和这些领域的融合，一定会解决一些问题。经办人员可以直接咨询AI，了解复杂部门和业务之间的内在逻辑和办理方式，从而尽量一次性完成办理需求；操作人员也可以依靠AI获取跨部门的操作方法和操作样本，从而完成更复杂情况的高效处理。最重要的是，类似的能力可以更多的用AI代替人工。

这个依托于大语言模型的知识把握和逻辑分析能力的服务平台，可以将“一线操作”升级为“一嘴操作”，店员可以明确表示诉求会得到全面解决。当然，这个名字纯属玩笑话，但城市服务的核心必须从“网”变成“人”，这无疑是toB产品在大模型时代的核心机遇。

类似的能力，要求最高的是政务和财务。这两个领域涉及事项多，专业性强，与人们的需求联系紧密。从更远的角度来看，可能还包括财税、法律、医疗。以GPT为代表的大语言模型，可以打破公共服务的边界，让AI将专业知识与用户需求连接起来。

集咨询、数据采集、交易处理、文档认证等功能于一体的新型AI服务平台，将是AI技术在下一个toB市场的核心机会。超级无代码开发

当移动互联网业务蓬勃发展时，人们经常开玩笑说:“我有想法、机会和方法论，我距离获得融资只有一个程序员。”

这当然是个笑话，但是一笑起来，我们可能会发现，连程序员都不差。

ChatGPT的神奇之处在于代码的自动生成和修改。其实很多程序员都说过，类似AI模型的能力主要是辅助工作，代替不了一个懂业务、懂产品逻辑、懂实现方法的程序员。

但是复杂的开发不一定可以，那么简单的开发为什么不可以呢？GPT-4发布时演示的创新点之一就是让模型根据需求自动生成一个网站。虽然生成的结果比较粗糙，但是已经实现了基本的开发需求。

在云计算和软件行业，低代码开发甚至无代码开发是近两年比较流行的概念。核心逻辑是利用代码库快速复制已有的开发样本，但GPT-4的逻辑显然更先进。它甚至不需要用户理解架构，而是根据需求直接生成开发程序。

这种短时间内生成复杂软件应用的能力可能行不通，但是对于很多没有编程开发能力的人来说，通过AI获得一个小程序，一个电商平台，一个简单的app，还是很有意义的。

通过一些模板和GPT-4，可以形成一个“超级无代码”的产品形态。用户只需要发布需求，支付费用，就可以得到自己的软件应用，整个开发过程中的人力成本趋近于零。

为人们提供这种以AI为主导，模板+微调的软件开发，也可能成为一种全新的出路。其实你想想，现在可以拉一个触手可及的群聊，这在早期的互联网聊天室时代是不可想象的。那么以后有几个app，一堆网站，一群数字人，可能也不是什么难事。

从前期训练模式的兴起到今天的ChatGPT和GPT-4，最值得注意的是在智能涌现效应的驱动下，一些属于信息化常识的东西被改变了。换句话说，GPT-4是一个条件，而不是一个结果。

只有善用这些新条件，想出新方法，创造出新产品的人，才能在AI时代获得最好的效果。

有人会担心我的工作和生活会在这么大的变化下被颠覆。

实际上，这种焦虑一直都在发生，但它从未真正变成一场灾难。

1999年，朴树有一首歌叫《新的一天》，有一句歌词是这样说的，“来吧，奔腾电脑，让它们代替我思考”。

20多年后，人类还在思考，奔腾电脑在哪里？

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