杨思思：AI正在消灭传统互联网，创业公司想破局要做好这四个字纷传付费社群工具链接会员社群经济

本文来自微信公众号 “杨思思新商业”，作者：公子思思，纷传经授权发布。

短短几个月，世界发生了翻天覆地的变化。

亚马逊平台上，短时间涌入了大量电商玩家用AI批量开店、铺货，购物网站正在被大量垃圾信息充斥。

TikTok、Twitter上堆积了大量批量生产的低质量视频内容。

谷歌正在割舍过去的自己，将淘汰传统的“10 个蓝色链接”，推出新的人工智能“搜索生成体验”(SGE)，变革自己过去一直沿用的搜索引擎业务模式。

网站编辑、文案工作者正面临大规模裁员。在招聘网站上，新出现了很多“AI编辑”、“提示词工程师”的职位。一个AI编辑职位描述里，要求“每周产出200至250篇文章”。

生成式人工智能模型正在改变传统的网络经济结构，降低生成低质量内容的成本。

这些变化，现在其实才刚开始显现。

过去，知识是稀缺资源。

如果你想从事律师、医生、金融、咨询等职业，需要接受专门的教育和训练，花费几年甚至更长的时间来掌握一套标准化知识体系。

而人工智能的出现，会消除知识的不平等，让每个人站在同一起跑线上。

在拥有资金和计算资源的情况下，AI能够毫不费力地扩展。它们大量产生文字和图像，甚至现在已经开始生产质量不错的音乐和视频。

AI生产内容对传统的媒体、娱乐平台会是一种降维打击。

最近几个月，在Google、Reddit、维基百科等平台上，有很多关于人工智能发展的争论。

Reddit前段时间经历了沸沸扬扬的“停电”事件。

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Reddit的创始人兼CEO 史蒂夫·哈夫曼（Steve Huffman）在接受采访时表示：“Reddit的数据库很有价值，但我们不需要将这些价值免费提供给全球最大的一些公司。”

对于维基百科来说，这种量级的数据抓取已经并不陌生。

大大小小的数据公司、创业团队、媒体平台等在使用网站上的数据，谷歌也一直利用其信息提供“知识面板”。

目前，AI生产的内容在生产速度和传播范围方面，都表现出了明显的优势。

但也存在一个明显的短板——真实性和有效性。

AI生成的内容常常存在微妙的错误。

《你应该相信维基百科吗？》的作者、在线社区教授艾米·布鲁克曼最近在接受Motherboard采访时表示：“其风险在于，人们可能会插入未经核实的内容，从而降低信息质量。每个观点都应该经过验证。”

使用AI生产内容的质量往往较低，这些模型是基于上一代互联网时代形成的数据进行训练的，并不能完全契合我们当下的需求。

也即，AI现在只能做到类人，但并不是人类。

这里举个例子。

现在你是一家餐饮公司的负责人，想做一些市场研究，用ChatGPT来生成关于潜在竞争对手的报告。

常规的操作是，ChatGPT会给你生成一份有模有样、形式规整、内容规范的研究报告。这篇报告里会列出3-5家公司，并对这些产品的优缺点进行简单描述。

但这份报告的问题在于，结果基本上是平庸和可预测的。

“文字很多，但写得没有实际价值”，“缺乏专业性，只是猜测。”

这是很多人使用ChatGPT之后的常见的抱怨。

这些反馈背后其实反映了一种现状：AI确实存在编造事实和来源的问题，而且AI生成的错误信息往往是隐蔽的。

它们流利但没有实际经验的基础，因此需要时间和专业知识才能辨别出来。

当然，人类也是错误信息的一种来源。毕竟AI学习的对象，是人类过往的知识沉淀。

AI的规模能力可以短时间让很多人完成财富积累，但是，长期来看，AI的发展应用，还有很长的路要走。

如何平衡好 “价值” 和 “速度”，是当前AI领域创业公司面临的考验。

本质上，这是一场涉及谁创造信息、如何获取信息以及谁得到报酬的问题。新秩序正在努力诞生，我们现在所做的决策将决定它的发展方向。

AI会消除知识的不平等，让每个人站在同一起跑线上。

单从这一点来看，未来还大有可为。