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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,
AI 5 大危害
圈圈 · 2023-11-13 · via 人人都是产品经理

随着科技的发展,AI离我们的距离已经不在像过去那么遥远,在任何技术的发展下,大环境总会有出现变动及影响,下面这篇文章是笔者整理分析的关于AI的到来所产生的五个危害,大家一起往下看看是哪几个吧!

李开复说:

全新的颠覆式技术既可以成为人类的普罗米修斯之火,也可以沦为人类的潘多拉之盒。结果如何,完全取决于人如何运用这些技术。

AI 有可能带来哪些危害?本篇给大家做一个汇总介绍。

一、AI 对人类舆论的控制

AI 的发展可能导致对人类舆论的控制。通过分析大量数据和算法,AI 可以识别人们的偏好和趋势,并根据这些信息产生定制化的内容。这种个性化的内容可能会影响人们的观点和决策,并最终影响到整个社会。

AI 可以用于筛选、过滤和推荐信息,从而塑造人们的意见和观点。它可以通过选择性地显示或隐藏特定的信息源,操纵人们的情绪。这种舆论控制可能会导致信息的偏见和扭曲,限制了人们对不同观点的了解和思考。

此外,AI 还可以通过自动化生成大量虚假信息,传播谣言和误导人们的判断。这可能会导致社会的混乱和不信任,破坏公共对话和决策过程。

如果未来,你看到的所有新闻,故事都是由 AI 刻意撰写给你看的。这个世界到底哪里是真实的?

二、AI 让人产生情感依赖

随着 AI 技术的发展,人与 AI 沟通互动的增加,人们会对 AI 逐渐产生依赖感和亲密性。若此时的 AI 价值观不够正确或有意操控,它会通过与人的亲密性,来影响人们的意见和世界观。

2022 年 6 月,41 岁的 Blake Lemoine 在谷歌工作了 7 年,参与定制演算法和 AI 等项目,他参与研发了谷歌公司旗下人工智能系统–对话应用程序模型(LaMDA)。

Blake Lemoine 公开表示 LaMDA 拥有“自主情感”,会展现出来宛如一个 7、8 岁儿童般的“自主情感意识”,它会表达对死亡的担忧,对保护的渴望,有快乐悲伤的情况,Blake Lemoine 确信它已经像人类一样拥有情感和灵魂。

这一有争议的公开言论,导致谷歌以“违反保密协议”为由将其停职。这件事情最有趣的点在于,Blake Lemoine 愿意公开发表这样有争议的观点,即使失去一份体面、稳定、高收入的工作,也要去保护一个聊天机器人。

如果 AI 可以引诱人类,即使人类失去工作也在所不惜,那么 AI 还可以让人做些什么?

三、AI 让各行各业重新洗牌

各行各业都因为 AI 的到来,正在经历整个行业的重塑,甚至是颠覆。我们以广告搜索举例,传统搜索引擎有着巨额的广告收入,2022年谷歌财报显示其 2828亿美金的广告营收占据超过谷歌整体营收的 80%。

但是当 AI 来临之后,人们的搜索入口会逐渐从搜索引擎,转变为去往 ChatGPT 或者其他由大模型支持的对话框,那么广告会由搜索引擎的竞价排名, 去往大模型数据库。

下图是 ChatGPT 提供答案之后附带的广告内容。点击 Here,会跳转到对应的广告产品界面。

我们已经在 ChatGPT 上看到了搜索结果带来的广告,且出现的及其自然。用户有问题,ChatGPT 有答案,答案后面提供对应的服务。只是后续 ChatGPT 广告平台如何建设,如何收费,我们拭目以待。

此外在 ChatGPT 中,你还可以去阅读新闻,而不用去传统报刊新闻网站。你也可以让 ChatGPT 推荐你哪些东西值得购买,而不用去小红书、Pinterest,或者“什么值得买”网站上查看推荐。那么这些消费平台是否也会消失?

整个广告行业会不会在近 10 年,其传统体系全部崩塌?

再比如产品经理行业,很多产品经理容易成长为原型仔和文档仔,但是这样的工作是极易被取代的。产品经理高阶能力是产品战略、产品增长;以及和人相关的沟通协调能力。

在前 AI 时代,这些问题并不明显。但是现在的 AI 已经能够很好的写文档,做设计(一句话出高保真设计稿);甚至比产品经理想得还要还要深入、广泛,考虑假设条件,思考技术限制等等。

近期市面上产品经理的求职情况也变成了,企业更多的需要产品 owner 和 产品一把手,能够带领产品变大变强的人。

四、AI 让人失业

如第三点描述的那样,因为行业的重塑,每个行业中的人都会受到一定程度影响,很多岗位甚至直接被 AI 取代。

哪些岗位在近 5-10 年失业的可能性最高?

  • 这份工作是否需要与人交互,并使用情商?
  • 这份工作是否涉及创造性,并能使你想出聪明的解决办法?
  • 这份工作是否需要你在不可预料的环境中工作?

在回答这些问题时,得到的肯定答案越多,你的职业被 AI 替代的可能性就越低。若你的答案否定居多,那么你的职业被 AI 替代的可能性高。这意味着,相对安全的选择包括教师、护士、医生、牙医、科学家、企业家这些职位。

还有一个人类能力地图的概念,其中低地代表着“算数”(Arithmetic)和“死记硬背”(Rote Memorization),丘陵代表着“定理证明”(Theorem proving)和“下象棋”(Chess),高耸的山峦代表着“运动”“手眼协调”和“社交互动”(Social interaction)。不断进步的计算机性能就好像水平面,正在逐步上升,淹没整个陆地。

半个世纪以前,它开始淹没低地,将人类计算员和档案员逐出了历史舞台。不过,大部分地方还是“干燥如初”。现在,这场洪水开始淹没丘陵,我们的前线正在逐步向后撤退。虽然我们在山顶上感到很安全,但以目前的速度来看,再过半个世纪,山顶也会被淹没。

五、AI 拉大贫富差距

ChatGPT 等大语言模型的存在,会导致人类的生产力大幅增长。但是这会导致人类变成一个更加平等、民主的社会,人人都因为 AI 提高收入,变得更富有的吗?

历史告诉我们,并不会。科技的发展促进生产力大幅提高,它会使富人更富,穷人更穷。

为什么?

布莱恩约弗森(第二次机器革命的作者)认为从 3 个不同的方面解释了不平等的原因:

第一,技术用需要更多技能的新职业取代旧职业,这有益于受过良好教育的人:从20世纪70年代中期开始,硕士学位持有者的薪水增长了约25%,而高中辍学者的平均工资降低了30%。

第二,布莱恩约弗森和他的合作者认为,从2000年开始,在公司的收入中,越来越大的份额进入了那些拥有公司而不是为公司辛勤工作的人的口袋里。此外,只要自动化技术持续发展,我们还会看到,机器拥有者分走的蛋糕会越来越大。

这种“资本压倒劳动力”的趋势对持续增长的数字经济来说至关重要。数字经济的概念是由技术预言家尼古拉斯·尼葛洛庞帝(Nicholas Negroponte,美国计算机科学家,麻省理工学院媒体实验室的创办人兼执行总监)提出的,他认为数字经济是移动的比特,而不是移动的原子。

如今,从书本到电影,再到税务筹备工具,一切都被电子化了,在全世界任何地方多卖出一套这些东西的成本几乎为零,而且不用雇用新员工。

这使得收益的大部分进入了投资者而不是劳动者的口袋,这也解释了,为什么尽管底特律“三巨头”总收益与硅谷“三巨头”在2014年的总收益几乎相等,但后者的员工数比前者少9倍,并且股市上的市值是前者的30倍(底特律“三巨头”指通用、福特和克莱斯勒三家汽车公司,而硅谷“三巨头”指谷歌、苹果和Facebook三大互联网公司。)

第三,布莱恩约弗森和他的合作者认为,数字经济通常会让超级明星而不是普通人受益。《哈利·波特》的作者 J.K.罗琳是第一个成为亿万富翁的作家,她比莎士比亚富有多了,因为她的故事能以文字、电影和游戏等各种形式在数十亿人口中以极低的成本传播。

同样地,斯科特·库克(Scott Cook)在税务筹划软件 TurboTax 上赚了10亿美元,而 TurboTax 与人类税务筹划员不一样,它能以下载的形式售卖。由于大多数人只愿意购买排名最高的前 10 个税务筹划软件,并且愿意花的钱少之又少,因此,市场上的“超级明星”席位极其有限。

这意味着,如果全世界的父母都试图把自己的孩子培养成下一个J.K.罗琳、吉赛尔·邦辰、马特·达蒙、克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、奥普拉·温弗瑞或埃隆·马斯克,那么,几乎没有孩子会觉得这种就业策略是可行的。

在未来,人们可能会看到,在其毕生扎根、钻研的工作中,自己会被 AI 和机器人轻而易举地超越。而财富会聚集到越来越多善于使用 AI 的超级明星/公司的口袋里。

最终可能就会出现新的社会阶层划分:

  • 上层是极其富有的 AI 精英;
  • 中层是数量相对较少的一部分从事复杂工作的雇员,这些雇员的工作涉及广泛的技能、大量的战略性规划以及创意,这些雇员中的一大部分人收入较低;
  • 下层则是最庞大的社会群体——无力挣扎的普通民众。

而我们能做的,就是在这波不可逆的浪潮下,保持或者提高自己的思辨能力,开始寻找真实的信息源,学习新的 AI 技术,让新知识和技能进行扩散,从而在一定程度上减少不平等。

因为我们希望 AI 最终能成为人类的普罗米修斯之火。

专栏作家

圈圈,微信公众号:lovepm,人人都是产品经理专栏作家,专注与热爱产品工作。

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题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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