惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

B
Blog RSS Feed
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
P
Proofpoint News Feed
Y
Y Combinator Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
云风的 BLOG
云风的 BLOG
H
Help Net Security
Recorded Future
Recorded Future
The Register - Security
The Register - Security
F
Full Disclosure
N
Netflix TechBlog - Medium
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
爱范儿
爱范儿
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
I
InfoQ
T
Tenable Blog
T
Tor Project blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
D
DataBreaches.Net
NISL@THU
NISL@THU
Google DeepMind News
Google DeepMind News
博客园 - 叶小钗
B
Blog
V
V2EX
Jina AI
Jina AI
L
LangChain Blog
月光博客
月光博客
W
WeLiveSecurity
U
Unit 42
AWS News Blog
AWS News Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
博客园 - 聂微东
V
Visual Studio Blog
A
Arctic Wolf
T
Tailwind CSS Blog
The Cloudflare Blog
SecWiki News
SecWiki News
S
SegmentFault 最新的问题
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
宝玉的分享
宝玉的分享
MyScale Blog
MyScale Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
S
Securelist
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
腾讯CDC
雷峰网
雷峰网

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
后双减时代:ChatGPT在教培行业的创业机会
多鲸 · 2023-03-17 · via 人人都是产品经理

由于,很多人在国内无法使用到ChatGPT,所以ChatGPT的垂类领域应用价值尚待挖掘,即使部分人已经感受到 ChatGPT 的魔力,但还无法琢磨它的深度。这篇文章中,前学而思PM和我们聊了聊教培行业中的ChatGPT能够得以应用「三大场景」,也提到了ChatGPT在其他行业的应用,希望能够给你带来启发。

近日,ChatGPT 已经成为了一个炙手可热的话题。ChatGPT 如何使用?ChatGPT 功能的天花板在哪里?随着国内外越来越多的公司将目光投向 ChatGPT 相关的产品开发,人们不由自主地会问出这些问题。毫无疑问,ChatGPT 的更新迭代,也会给教育行业带来前所未有的改变与突破。

多鲸邀请了前学而思 PM,现某学历上市公司增长 PM 卢晓勇,与大家共同探讨 ChatGPT 在教培行业的应用。他将会结合国内外 ChatGPT 发展现状以及行业前瞻,融合个人在教培行业深耕多年的实践经验,从现状、原因和方法多个维度与我们共同探讨。以下,是来自卢晓勇的分享(经多鲸编辑删减)

我是 Copi 的创办人之一,其实「Copi」这一个听起来「又酷又调皮」的名字,也和 ChatGPT 有着有趣的联系。Copi 的含义之一,即是「Copy from somewhere,to somwhere.」,ChatGPT 运作的基本逻辑,也是将海外互联网上的中外资料进行分解辨析,又以一定的逻辑组合展示给用户。所以当 ChatGPT 面向用户时,用户会有一种「既是我们又不是我们」的感觉。事实上,ChatGPT 是重组后的「我们」。Copi 团队正在努力做和 ChatGPT 相关的事情。近期,团队正在做基建。团队往后考虑向教培方向长期发展。

后双减时代:ChatGPT在教培行业的创业机会

01 更像人的智能机器,ChatGPT 「不一般」

很多人都应该听说过 ChatGPT 的大名,但不一定都见过。区别于数据大模型,ChatGPT 仅提供给 B 端机构使用,C 端用户接触不到。ChatGPT 的开发者相当于是把 B 端使用的工具,通过 ChatGPT 官网给到了 C 端用户进行展示和体验的窗口,进而让用户深切感受到它的神奇能力。

ChatGPT 的主要功能是能够与人聊天,顺着用户的说辞,并给到具有逻辑性的回复,甚至部分语言表达超乎了人的想象。无论是畅聊哲学、历史还是任何事情,ChatGPT 都会给到用户非常棒的反馈。不过 ChatGPT 并非完美无缺,也有一些缺陷。由于 ChatGPT 积累的事实不充分,通常被视「focus on opinion not fact」。

市场上的聊天软件比比皆是,为何 ChatGPT 的横空出世让人们觉得如此振奋?这是因为,无论是从横向还是纵向做对比,ChatGPT 都有着极其突出的先进性。现在的聊天软件,无论是智能淘宝客服,还是其他地方的聊天机器人,并不是「很聪明」。他们只能就特定的问题进行机械化的回答,仅能处理简单的固定式交互。

举例来说,这类看起来并不是「很聪明」的机器人,聊天逻辑很简单,主要是将用户常见的问题进行收集并整理,当用户问问题时,系统通过关键词匹配语料库中的答案回答用户。因此,这类聊天机器人只能回答常见的问题,当用户的问题超出常规时,只能转向人工客服,不然可能会被「气死」。

从纵向来看,用户所能看到的机器人客服,它们的智能发展阶段也呈现出一种阶梯式的平缓上升。从前几年看到的斑马 AI课,到小猴AI课、小早、小鹿等等,机器人的智能化程度有在提高,但本质上仍然固定的业务框架下在玩一个猜标准答案的概率游戏。

而 ChatGPT 的成长速度相当惊人。从一二三代到如今的 GPT-4 版本,迭代速度之快。人们会发现,它是真的能听得懂人话,能够像人一样去思考,并能给出合乎逻辑的解答。

当 ChatGPT 这个产品诞生以后,人们就开始思考,如何使用这个超级智能的聊天软件进行更高效的工作。我们通过研究发现,ChatGPT 可以马上投入应用。大概有prompt、embedding、fine-tuning几种方式,现在比较笨的办法是,和它进行多轮的持续会话,让它达到你想要的事情,是个类似于prompt的方式。

比如说,你可以跟它说,「请帮我写一个社群入群欢迎语」,它马上会给你列出 1234 条。你还可以对他提出个性化的文本要求,比如添加表情、缩略文本、使用温暖的语气等等。此外,机构方还可以利用机器模型或者算法模型做一些批量的提示词,或是用 OpenAI 给出的一些接口去做模型的调优。而这些在 ChatGPT4 发布以后还会有多模态的变化,ChatGPT 将能够实现听懂「语音」、看懂「图片」,最终实现从对话文本到对话视频的过渡。

未来 ChatGPT 自身只会变得越来越像人,并具备人的思考模式和对话逻辑。

02 让人摸不透的魔力,ChatGPT的垂类领域应用价值尚待挖掘

然而,很多人在国内无法使用到 ChatGPT。由于海外的 open AI 公司禁掉了中国大陆和中国香港的 IP、手机号、银行卡、服务器等等,导致无法使用。我们大部分人是「只听楼梯响,不见人下来」。这主要是因为国际环境的影响。

为何用不了?我总结了四个方面原因。

  1. 第一个原因在于,ChatGPT 没有进行本地化的适配,无法对一些少儿不宜的内容做过滤。
  2. 第二个的话是我个人的推断。ChatGPT 网站可能没有在工信部做备案,因为中国的所有的网站都是要在工信部备案的。没有备案就无法被监管。
  3. 第三个的话是当前看懂直播浪潮的投资者,主要还是以研发和产品为主,不太擅长运营和推广,所以导致很多使用 ChatGPT 研发的产品并没有被推广出去。
  4. 第四个原因是,Open AI 现在还不太稳定。在近期,他们一次性封锁了中国的所有 IP,导致跟中国相关的二次开发基本宕机。用户的历史数据、有效会话的保存稳定性难以保证,服务不太稳定,导致用户体验下降,抑制了口碑传播和病毒式营销传播。尽管在国外 ChatGPT 两个月内用户量就过亿,但在国内并没有达到同样出色的效果。

不过,有些人即使能够接触到 ChatGPT,但他们却依然对此感到茫然。这其实很像 2012 年时候的移动互联网。当时有的人会问,为什么要把直板的诺基亚换成智能手机?直板的诺基亚四五天可以不用充电,待机时间超长,发短信然后打电话信号也不错,为何要去换成一个又笨又重又费电的智能手机?从这个角度看,两者最终实现的功能还是一样的。如果回头来看,智能手机在当时没有发挥其核心价值。

就像我们还未发现 ChatGPT 的核心价值一样。除了聊天以外,它还能做很多事情。只不过受限于多种因素,一方面是因为 Open AI 稳定性较差,仍需要开发者进行本土化适配。另一方面是 ChatGPT 面向垂类行业的商业价值还尚待发掘。当前 ChatGPT 仍以文本为主,图片和语音还在 beta 测试版本。文本所面向的人群相对于图片和视频来说,要求更高,门槛更高。

虽然大部分人已经感受到 ChatGPT 的魔力,但还无法琢磨它的深度。对于专业人士而言,他们在使用 ChatGPT 的时候会面临一些问题。

  • 其一,ChatGPT 无法提供一些具体商用场景的拆解。
  • 其二,用户有信息盲点,对此不了解。觉得它是很笨,只是初中生水平,心理会有一种「也就那样」,这里主要还是对 ChatGPT 不够了解,如果用画画比喻的话,他现在就是快完成的线框图,还没上色,但是主体框架已经搭完了,马上就会一眼就令人惊艳,现在还需要再多想一步才能体会到这种惊艳,目前给人的冲击确实不够简单直接,不够强冲击力。
  • 其三则在于,ChatGPT 现在还只有一个母模型,细分的子模型需要垂直领域的公司去研发。

ChatGPT 和 OpenAI 大概率不会就某一个领域去深入,而是提供一个底层的基础应用,需要人们对其进行探索,挖掘它的真正价值。就像智能手机出世之时,已搭完了安卓的操作系统,并给到人们获取应用的办法。就差最后一步,使之从想象转为现实。

不过总的来说,大众对于新技术总是存在着期待与恐惧参半。新技术出现之后,其传播过程依据照罗杰斯的创新扩散理论,呈现一个曲线型的发展。理论将创新技术的采用者依次列为:创新者——早期采用者——早期大众——晚期大众——落后者。目前ChatGPT在国内的渗透率还远远没有达到预期的阶段,尚处于初级的「创新者」阶段,他们会对新技术的出现感到欣喜若狂,好像回到了十年前移动互联网出现时的状态。

此外,由于 ChatGPT 扎实的生产技术和进步速度是可见的,更加刺激了这类人对它的追捧。如果元宇宙的底层逻辑是区块链,是一种协议,一种模式,那么 ChatGPT 对于行业的革新而言其效果可以誉为一次工业革命。在 ChatGPT 的背后隐藏着巨大爆炸性的生产力。

甚至还会有些人会对 AI 不断增长的功能感到非常恐惧。然而,适度的焦虑不是坏事。因为世界上确实存在着一部分的公司使用 AI 后裁减了员工规模。这也是一种迭代。旧的职业会随着新技术的出现逐渐被淘汰,随之也会有新的职业诞生。

当有诸多垂直领域的从业者涌入 ChatGPT 领域之后,会有更多的白领工作被淘汰,但也会伴随着新的空白区域需要人力去填补。中国每年都会增加近千万的毕业生,进入社会后,这个社会依然是正常轮转的。有些人选择就业,有些人选择打工。就业岗位的动态平衡已经是一个司空见惯的事实。所以我们要做的是精进自己的能力,让自己变得不可替代。

03 ChatGPT:重塑教培行业的「三大场景」

正如前面所说,ChatGPT 必然会给各行各业带来巨大而深刻的行业变革。当我们把目光方向教培行业时,我准备用三个场景的重塑与升级概括它带来的影响,分别是:增长场景、运营场景和课堂场景。

我们先从增长场景说起。

目前教培行业的增长手段有两个,一个是投放+销转,一个是商务合作+销转。在这两个场景中,我们要实现用户的增长,就要与用户进行强接触,最终实现目标用户的转化,筛选出适合的服务人群。而从获取客户——电话销售——微信私域——用户过滤的增长转化过程,是有一套成熟的标准作业流程的。而ChatGPT在逐渐学习这个过程之后,能够一步步的将步骤拆解再融会贯通,不断优化后最终复刻整个用户增长转化的过程,实现行业的增长。如果训练好ChatGPT的话,它能够做到与人类进行高达百次的多轮交互,将销售的工作代替70%-80%。

再说说运营场景,让我们以 K12 为例。

ChatGPT 在这个场景中可以扮演一个全知全能的辅导老师角色。ChatGPT 既可以实现常规化的大班教学,就常规问题和一般知识向人群进行基础的知识传授,也可以进行小班化个性教学,根据学生的个人特点定制学习方式。它甚至能够改变语言风格,与学生实现情感价值类的交互。而这可以大幅度降低 K12 的两大成本端之一。除了获取课程这一教学成本大头之外,还有一个大头即是辅导老师。ChatGPT 完全可以扮演千人千面的辅导老师,节约这一块的人力成本。

最后一个场景是课堂场景。

在实验网课时代,我们在讲究平效——即每平米的教室能够实现的经济效益。但是网课时代到来之后,课堂搬到了云端,我们又开始关注人效——优质的老师能够教育好的学生的数量。我们发现老师是一个稀缺资源。而ChatGPT打破了这个对老师要求的约束,它可以担任老师的角色。尽管和头部的老师的教学效果上仍然差距不少,但是ChatGPT完全有可能取代一般的老师,并成为辅助头部教师的称手工具。

教培行业的三个重要场景各有各的具体运用。当我们不断的训练 ChatGPT 去作垂直化的功能的时候,这个功能最终是一定可以实现的,需要时间的打磨。当如 ChatGPT 母模型做的足够好的时候,只会来得更快。

除了在教培的三大应用之外,ChatGPT 在其他行业的应用还体现在,广告、留学、情感疗愈及 AI 绘画与 AI 占卜等细分行业。

先说广告。

以我个人的经验判断而言,当下 ChatGPT 最具有商业化的应用前景,是程序化广告。因为广告迄今为止,依然是互联网的命根子,不论中国互联网还是海外互联网都是如此。广告占据了大公司的大部分的营收,所以一定会在这里去发力的。在我们现在的概念里,广告的投放有它的目标人群,设计者调查和分析了特定的人群的消费需求从而制作广告。而 ChatGPT 能做到给每一个人一种单独的广告素材,根据用户数据设计独一无二的广告词。从一对多到一对一,这种触达的强度,完全和传统的分群广告营销有所不同。随着 GPT-4 的发展,多模态的 ChatGPT 甚至能设计出精美的广告图片,它的使用上限是无穷的。

其次是留学。

留学生在寻找合适的留学中介时往往要付出高额的费用。然而中介的主要作用——择校和写文书,ChatGPT在一定程度上都能实现。而同时,ChatGPT能针对海外留学生的语言需求设计出定制化的英语教学课程。ChatGPT的英语非常native(本土化的),可以大幅度帮助学生提高听说读写的能力。

再是情感疗愈。

同理,情感疗愈的倾诉师的角色也可以由 ChatGPT 来扮演。与此同时,ChatGPT 还可以过滤掉传统人工倾诉时会带来的隐私风险。在模型不断的迭代和优化之后,最终能够实现客户群的心理咨询的转化,就像 K12 低成本、高频触达的逻辑。整个运营成本会降下去,并且安全性大大提升。如果这个行业继续演化的话,很有可能在4P理论的基础上重构整个行业的商业逻辑。

最后一个是 AI 绘画与 AI 占卜赛道。

其实去年已经引起了一波很大的议论。但这个赛道的玩家统一面临着一个问题,白嫖玩家居多,订阅用户偏少,导致 ROI 打不平。但是今年随着 ChatGPT 的概念介入,引入AI占卜的玩法,会强化用户的付费动机,从而实现用户和营收的双赢。

04 制衡资本,道路尽头「天下为公」

最后的一部分想跟大家聊一聊几个有趣的问题。让我们从 ChatGPT 的缘起开始吧。这个故事可以简述为:一群从谷歌走出来的人,发明了一个产品来制衡谷歌。

谷歌公司的口号全称是「完美的搜索引擎,不作恶」(The perfect search engine, do not be evil)。谷歌的口号在业内评价甚高,甚至擅于追逐利益。

早在 2013 年左右,谷歌收购了一家叫 Deep Mind 的人工智能公司,并将这种技术牢牢掌握在自己公司的手上。而制作 OpenAI 的这一批人,初衷是需要去制衡一下谷歌,让他不作恶,运用自己的个人情怀对资本主义进行调整和修正。ChatGPT 的股权结构非常独特,它的利润是有上限的。它获取回报的速度趋于 Open AI 的一个盈利速度的。这意味着说到最终,ChatGPT 的路线会逐渐偏向公益化。

我们一直在追问,资本主义对生产资料的占据是否足够合理、是否有过当行为,是否占据了过多的回报。而 ChatGPT 的模式能够重新塑造这种代际之间积累的不平等关系。给资本主义一个改良方案,通过做大这个平台,然后去给到中小公司更多的机会。此外,还可以通过去支持、鼓励内部的人,然后去做 open AI 类似的东西,去让平台之间去相互制衡,防止新的产业垄断,给普通人一个比较可以预期的未来。

最后一个问题时是有关于中国的发展的。大家应该多关注中国技术发展的卡脖子问题,以及百度文心一言的数据质量库的问题。其实在中国也有很多大型互联网公司在效仿国外做出超越世代的产品,但是在创新这一块始终有能力的欠缺,这是值得我们思考并为之奋斗的。

以上这些是基于我个人的一些思考和看法,通过基础的证据来源跟大家进行分享和交流。也期望着这个行业不断的深入发展,真正找到一个属于我们的交流的环境,达到最好的结果。

作者:蒋铮

来源公众号:多鲸(ID:DJEDUINNO)

本文由人人都是产品经理合作媒体@多鲸 授权发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。