文|新莓daybreak,作者|张芮白,编辑|翟文婷
张逸是一名北京在读的物理学博士研究生。一天,他需要将语言matlab,转换成Python。
这属于科研的辅助工作,写代码不是他的专长,通常为此要花费两个小时,他的常规做法是对照着代码一行一行改语法。但是他想到ChatGPT,也许可以试试。
在对话框中输入「我接下来给你一段matlab代码,你帮我把它改成Python」,几秒钟后,代码完成了。张逸感到十分惊讶,虽然不是完全准确,但只需人为校验一遍即可,这并不会花费太多时间。使用将近一年后,张逸向新莓daybreak感叹,「节省了过去80%的时间。」
ChatGPT点燃了AI生产变革热潮,这不应该是创业者的独角戏,更需要使用者的见证。
一些人还在担心AI取代人类时,一部分人已经把AI视作生产的重要组成部分,就像给自己免费找了个训练有素、情绪稳定的助手。
学生党用AI写代码、写论文;法官用AI写文书;设计师用AI做图,甚至赚到了钱。AI完成工作后,他们不忘跟AI说声谢谢。
尽管他们也承认AI的局限性,目前AI更适合处理机械性的工作,此外与AI相处得是否愉快,核心在于你是不是提示词用得很溜。
但不得不承认,AI对生产端的影响,可能刚刚开始。
情绪稳定的工作助手
张逸现在每天都会用到ChatGPT,「离不开了属于是。」
对张逸来说,AI已经成为他提升工作效率的得力助手。日常研究经常需要写代码来辅助工作。但因为张逸不是计算机专业出身,一些代码写起来会很吃力。这占据了大量的研究时间。
去年ChatGPT掀起AI热,朋友建议张逸试一试。神奇的是,张逸发现AI比想象的要好用很多。一些经典代码,比如排序算法,AI完全可以胜任,且基本不会出错。检验方式也很简单,找一个特殊值运算就可以。
基本的物理学知识,也可以直接向AI提问。除此之外,张逸告诉新莓daybreak,「还可以将自己蹩脚的中式英语改成流畅的英文。」
尽管不能对科研成果做出直接贡献,AI依然为张逸省去了很多机械性的工作,以便他能腾出更多时间专心思考。张逸发现,身边的很多同门师兄弟都开始使用AI,有的用ChatGPT,有的用文心一言。
就一柄趁手的工具而言,AI的使用范围辐射更广。
郭筱是一名法官助理,日常工作是写判决书和做课题研究。在工作之外,她们还会收到一些其它任务,比如就一个时政主题写心得体会。
过去,她的常规操作是用搜索引擎搜集资料,再结合自己想法撰写成文。使用AI后,直接生成的就是一篇逻辑清晰的成稿。郭筱只需要通读全文,加上自己观点即可。
通常,这类型工作属于边缘任务,质量高低不会影响到工作绩效。使用AI既高效,又不用担心犯错。郭筱向新莓daybreak表达的更直接,它的作用在于完成「没有太大用但又必须做的工作。」不过,这类任务通常一月只有一次。
代码和文本之外,AI在音视频领域的潜力也正被挖掘和验证。年初,剪映更新新功能「克隆音色」。用户按照指令将提供的例句朗读一遍,就可以生成自己的专属音频。不少人直呼「再也不用自己念台词了。」重复录音和发音不准是很多博主的痛点。
AI数字人也被应用在了商业领域。4月16日,刘强东AI数字人在京东App开启直播首秀。开播20分钟,直播间观看人数超900万。这不只是一场带货,更是一场营销事件。更多商家将意识到AI数字人的好处:逼真的外形,顺畅的互动以及低廉的成本。
除了内容生成、代码生成、图像生成、虚拟人互动,生成式AI的应用范围正逐渐扩展至游戏开发、广告营销甚至工业设计,渗透进各行各业。不少人感叹,「现在AI真是牛。」「未来已来。」
字节跳动副总裁朱骏在分享豆包的产品设计时也自信表态,「一方面大模型技术本身在不断进步,一方面行业里对于应用形态和交互方式的摸索会逐渐成熟,这样大模型产品会逐渐融入更多用户的生活和工作里。」
在大多数人还没有看到的角落,AI的影响力正在蔓延,一些人抢先吸收到了养分,还有一些人已嗅到了商机。
靠AI变现难不难?
娜娜接触AI的动机是兴趣与好奇心使然,但在创作内容的同时有了变现的回馈。
第一次点开AI绘画软件Midjourney,娜娜没有做太多的定义,简单输入五个字,「风中的兔子。」图像出来的时候,她的第一感觉是惊艳,「感受到了AI的创造力。」
这开启了娜娜的AI探索之旅。她在小红书开设账号「一只小小娜」,主攻AI摄影。
文生图的操作原理简单,但要想让生成的图像更精美、有创造力,需要结合摄影知识用有技巧的提示词表达。比如娜娜这张图片的提示词是,「春天,清晨,通透的光线,一个穿黄裙子的女模特坐在湖边,树上开满了花。五官迷人的女模特,大半身照片,由timwalker拍摄。」
摄影后期的主业工作让娜娜迅速敲开AI绘画的大门。但连续发布三四个月,却没有带来明显的流量增长。粉丝似乎对她创作的时尚秀场以及服装设计类图片更感兴趣。她决定调转方向,尝试拓展AI服饰。
同样是AI绘画,AI服饰与AI摄影的权重有明显不同。AI摄影更强调光线、环境、情绪与氛围表达,AI服饰则更偏重设计风格、设计元素,款式搭配、剪裁、材质等更加细化和具象的内容。这不仅需要摄影与造型相关的知识基础,还需要了解不同时期的风格特点及不同风格背后的历史文化,以及更加发散的思维和审美的碰撞。
因为从小对服装设计感兴趣,又在工作中与服装搭配师打过交道,娜娜投入了极大的学习热情,边尝试边迭代,「AI的快速表达也使自己的学习自驱力变得更强。」有时候一做就是三四个小时,直到做到满意为止。
粉丝积累到7000的时候,商务找上门了。她告诉新莓daybreak,「有点不敢相信。」这里面既有努力大半年收获反馈的激动,也有合作方是几十、上百万的珠宝品牌的压力。接到brief后,娜娜集中精力补课设计排版,不敢有一丝怠慢。
来找合作的品牌越来越多,变现方式也更加多元。有的比品牌推广更省事,不需要有太多沟通,直接售出图片版权即可。但总体来说,各项收入加起来不如主业,也不具有稳定性。但对娜娜来说,她更看重的是兴趣和额外收入带来的成就感。
娜娜不是个例。AI身上蕴含的商业潜力生发出多种变现渠道。
博主Midstudio在小红书上主攻AI家具设计,打破传统的设计规则,AI家具设计更允许想象力和创造力的释放。比如博主在设计椅子时融入水果元素,椅子的形象被弱化,看起来更像是一个可爱的水果手办。粉丝在评论区一边赞美,一边询问「哪里买」。
这成为博主的一个变现渠道:与工厂合作,在小红书店铺直接进行实物售卖。此外,日积月累的流量也为博主换来很多与品牌合作的机会。
更多人发现了AI变现的机会。小到红包封面、定制手机壳,大到艺术微喷版画、定制礼盒,只要有买家,就能转化成货币。也有人将AI运用于婚礼布场设计,在婚礼策划领域开辟新商机;还有人借助AI生成科普文案,积累粉丝,再进行带货...
AI生产的局限性
AI的应用能力有多大?却是一个不好回答的命题。所有人都对AI寄予了无限期待,但就目前来说,AI依然有一些门槛和局限性。
AI能帮张逸省去机械繁琐的工作,提高效率,却不能为他的研究指出思路和方向。即便可以腾出充裕的时间来思考,但能否加快科研进度,张逸的回答严谨,「产出略微上升」。
用AI完成作业的郭筱也是同样感受。AI写作的优点在于主题明确,条理清晰。但缺点是太过笼统,观点不够精准。像郭筱的主要工作,判决书这样正式刊印的法律文件,极其要求逻辑严密、事实清楚,甚至是一丝一毫的文字差错,都有可能造成不可挽回的损失。
更关键的是,「案子最后要由法官裁量,要体现法官的自由心证路程,AI做不了决定。」
公文写作被认为是最有可能得到AI帮助的领域之一。已有不少AI软件陆续推出公文写作板块,承接通知公告、讲话稿等事务性文书服务。
半月谈援引一名公务员的说法,AI写作公文对于地方的基本情况了解不全面、不准确,更不懂当地的新政策、新提法,生成文章缺乏吸睛点。政务材料往往要求理论知识与实践案例相结合,这造成了AI公文写作的局限性。
相比在文本、代码领域,AI只能完成工具性、客观性的基础任务。绘画领域似乎能发挥的想象力更丰富。但提示词依旧是一个门槛,表达准备的背后是对绘画的基本常识、艺术大师以及使用技巧的充分理解。这也就是为什么,目前AI应用最赚钱的是卖课的。
不止是绘画领域,提示词的使用水平在略微有难度要求的任务中,都会影响着AI呈现的最终效果。很多人因此被拦在了门外。
Kevin是一名AI兴趣爱好者,他在小红书账号「凯文的AI实战笔记」分享使用AI解决各类问题的笔记,比如用AI「一键拆解小红书爆文」、「1分钟生成100分画报」。为了让结果更符合预期,Kevin在输入提示词时,用结构化提示词取代了一般提示词。部分示例如下图(内容下载自AI软件Kimi):
结构化提示词被认为能提升AI的处理效率,完成更加精准、甚至需要逻辑推理的复杂任务。它的底层逻辑是,用大模型进行数据训练的格式发布任务。可以通俗理解为,我用你的话跟你沟通。
但接触和理解结构化提示词的概念和用法,需要时间和精力的投入。用Kevin的话来说,外在框架表现形式好理解。重点在于提示词背后的逻辑,以及你的表达是否可以让AI很好的理解并执行。
在大多数人的认知里,AI意味着便捷、高效。直接通过对话得到想要的结果,是他们接触、使用AI的初衷。结构化提示词无疑拉长了AI的使用路径和难度,Kevin也坦言道,「易上手难精通,至少我觉得目前自己写的也不是很好。」
AI应用还在等待一个大爆发的机遇。
(应采访对象要求,文中张逸、郭筱为化名)
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