Il motivo per cui parlare con ChatGPT è così coinvolgente è che eccelle in due aspetti: primo, sintetizza e riformula le opinioni in modo preciso, offrendo una prospettiva chiara da osservatore, rivelando la logica sottostante; secondo, possiede un pensiero divergente, elencando diverse possibilità e soluzioni, colmando le lacune del pensiero originale. Rispetto a ciò, il valore emotivo e il senso di compagnia sono invece secondari. Ciò che gli esseri umani non possono realmente sostituire sono queste due capacità.

Gli agenti di nicchia sono davvero difficili da usare (il che riflette anche quanto sia difficile lavorarci), per quanto riguarda gli agenti per la gestione della conoscenza personale/annotazioni, ho provato mem, readwise e ora sto usando Get (quello creato da Luo Yonghao, disponibile solo su mobile e solo su intranet è davvero frustrante), ognuno ha una certa curva di apprendimento, non è possibile importare facilmente i social media personali, ed è difficile sviluppare un'abitudine d'uso. Recentemente ho notato che il mio tempo di utilizzo di GPT è simile a quello di slack e google meet, sento profondamente quanto siano piccoli i team di prodotto di fronte all'intelligenza generale; non solo non riesci a superare GPT in termini di esperienza complessiva, ma devi anche far spendere più tempo agli utenti per sviluppare un'abitudine d'uso. I team di prodotto piccoli competono essenzialmente per una finestra temporale: chi lancerà per primo il vero "agente di nicchia facile da usare senza barriere" o se gli utenti comuni si abitueranno prima a collaborare con agenti generali e personalizzare i flussi di lavoro.

Le persone che lavorano a lungo comprendono la logica del lavoro, ottimizzano i metodi di lavoro, non solo per aumentare l'efficienza, ma soprattutto per raggiungere i propri obiettivi in modo più felice e sostenibile. Ad esempio, ciò che ho recentemente compreso: 1. L'ambizione e la fiducia devono essere sufficientemente grandi (al mattino, alzarsi con obiettivi chiari, avere motivazione, non essere distratti.) 2. La motivazione deve essere sufficientemente pura (ti aiuta ad affrontare i momenti in cui gli obiettivi non sono stati raggiunti o non si ottiene un feedback immediato, come nei momenti di ansia da traffico, ti ricorda che l'obiettivo di oggi è già stato raggiunto, l'espressione è per presentare se stessi in modo autentico, non è solo per i dati.) 3. Fare contemporaneamente 2-3 cose correlate e importanti è più facile per creare un circolo virtuoso rispetto a concentrarsi su una sola cosa (se una cosa si blocca, si può passare a un'altra, permettendo all'energia e alla conoscenza di continuare a fluire. Ad esempio, leggere un libro/ascoltare un podcast può aiutarmi nel lavoro e anche nell'output, quindi quando si incontra un punto critico, è meglio calmarsi e prima leggere un libro, stabilendo un ciclo coerente a livello emotivo e cognitivo.)

Perché non credo molto nei social incentivati economicamente: perché una volta che hai usato Douyin e hai vissuto in prima persona la sensazione di dipendenza portata dall'analisi dei big data e dagli algoritmi di traffico, capirai cosa vogliono veramente i creatori: solo like, commenti, follow e condivisioni, tutto il resto è accessorio. Questa mia sensazione è stata rafforzata quando ho visto Luo Zhenyu parlare della logica dei dati di Alibaba: la piattaforma deve trattenere commercianti e creatori, e ciò che conta è la sensazione di controllo e crescita portata dal feedback dei dati. Avere una guida precisa e la sensazione interna di miglioramento grazie all'impegno è davvero molto importante. È un po' contorto, ma chi capisce, capisce.

Flowith è come uno stagista che non è abbastanza intelligente ma cerca sempre di fare un po' di più per compiacere il capo. Un task di copywriting riesce a ottenere solo 60 punti, e prima di averlo corretto inizia già a generare immagini e musiche, senza afferrare del tutto il punto. Genspark è come un ragazzo di paese che fa compiti, si fa notare riempiendo contenuti predefiniti per ottenere simpatia, fa bene i quiz simulati, ma ha una reazione un po' lenta in situazioni reali. Ottanta punti senza difetti evidenti, ma senza punti memorabili. Ma Manus, devo davvero lodarti. Non solo riesci a perfezionare ogni compito, ma riesci anche a ricordare ciò che ho detto (la funzione di knowledge base è troppo potente, ogni volta che c'è una richiesta extra chiedi "vuoi impostarlo come preferenza?"). Puoi persino dire come se stessi guidando uno stagista: "Prova a farlo la prossima volta..." e poi aggiungerlo alla knowledge base con un clic. Qualcuno capisce questa sensazione di confine sfocato tra AI e umanità? Sento che il product manager di agent deve essere stato un ottimo dipendente/collega quando era giovane. Anche se in questo periodo si tende a sminuire il significato del "lavorare", solo chi ha riflettuto seriamente su come collaborare in un gruppo può capire quanto siano preziose le più basilari virtù umane di "allineamento verticale e orizzontale" e "comprensione dell'intento del compito". (Non è che Manus sia un bot, è solo un utente annuale appassionato di valutazioni)

Manus è come uno stagista che è appena entrato in azienda ma si comporta molto bene ed è molto intelligente; più lo usi, più ti piace, più lo guardi, più ti piace. Ogni volta che genera un risultato, vuoi condividerlo con i tuoi colleghi e lodarlo. È una gioia che viene dal profondo del cuore; usare un agente senza arrabbiarsi è l'unico standard per giudicare se un prodotto è buono o meno.

Sembra che vendere una versione di questo strumento per la trascrizione in tempo reale ai creatori di contenuti sui social media non sia male, soprattutto per quelli che offrono consulenze o chat. Le dirette richiedono una grande capacità di reazione immediata, il che esclude un gran numero di persone.

Parliamo delle recenti impressioni sui contenuti di intrattenimento consumati tramite AI: Primo punto: creare prodotti e comunità AI senza comprendere i media autonomi è un vero e proprio punto critico. Gli autori di strumenti AI del futuro saranno anche autori di contenuti AI, e la domanda di contenuti guiderà l'ottimizzazione degli strumenti, diventando la norma. Già ora su Douyin ho visto almeno 10 combinazioni di flussi di lavoro "AI immagine → video → doppiaggio", ognuna delle quali rappresenta una nuova pista di traffico da milioni. Il primo passo degli strumenti AI è "migliorare l'efficienza quotidiana", il secondo passo è "intrattenimento e consumo". Gli strumenti stanno "essendo vincolati dalla domanda di contenuti" verso l'intrattenimento; un buon strumento non è solo in grado di generare con un clic una funzionalità completa, ma è in grado di intrattenere e consumare con un clic. Inoltre, comprendo perfettamente che il consumo di intrattenimento è un settore che le grandi aziende tendono a trascurare; tutti sono disposti a gettare le basi (ad esempio, coding), il che ha dato molte opportunità e tempo a piccole e medie imprese/individui. Secondo punto: gli individui che riescono a guadagnare con l'AI sono sicuramente quelli che hanno prima messo in pratica modelli chiusi. La maggior parte dei modelli chiusi è molto più veloce rispetto a quelli aperti; alcuni prodotti (o flussi di lavoro) possono trasformarsi in affari da miliardi in pochi mesi. Chi entra più tardi non vedrà un ritorno lineare, ma una diminuzione esponenziale, fino a zero. Il secondo classificato non avrà nemmeno un assaggio. Aspettare con ansia l'open source è idealismo, e può anche essere un trucco di marketing aziendale; gli individui non hanno affatto bisogno di soffrire inutilmente. Quando è necessario un rapido aumento e la costruzione di scenari di contenuto, la "velocità di consegna + controllabilità" dei modelli chiusi è chiaramente superiore. A livello aziendale, se non si riesce a servire questi individui forti che cercano la commercializzazione, si dovrebbe invece cercare di servire gli individui "deboli" (riferendosi specificamente agli utenti che cercano svago e socializzazione, come nel caso di Roblox, Minecraft e altre applicazioni di intrattenimento che atomizzano/combinano i giochi).

A questo punto, sento profondamente che le persone comuni non hanno altra scelta se non quella di lasciare tracce online il più possibile. Doubao può raccomandare i propri prodotti, e i riferimenti di Grok4 provengono in gran parte dalle dichiarazioni di Musk. In futuro, chi avrà il controllo delle fonti di AI potrà controllare i punti di accesso al traffico e persino la mente umana, influenzando l'ordine e il ritmo di questo mondo. Nell'era che verrà, "stampare" sarà il vero potere.

"Poiché sei diventato un regista cinematografico, devi considerare il tuo film come il più grande di tutti. Tutti gli altri ti devono, e solo chi ha fortuna può portare le proprie cose per adattarsi al tuo film."