人工智能的核心价值是什么？在新的AI时代，产品的基础准则会有什么变化？未来的智能的人类和当下的我们会有什么区别？
今天的分享来自于可话的创始人、CEO柏言，他分享了关于AI Native App产品设计与价值的思考，以及对AI革命的最大期待——不是人们意识到机器可以有智能，而是意识到人类自身可以利用智能，成为更好的人类。
我们整理了分享内容，希望对你有所启发：）
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柏言 可话创始人、CEO
我叫柏言，是可话APP的创始人和CEO。可话是一个用AI来帮你找聊得来的人的软件，过去三年，我们主要在探索AI和社交的可能性。
这次我想分享的主题是AI Native App - 回到未来，最后我会跟大家解释为什么是回到未来。
一般提到AI Native App，大家都会问我什么是AI Native App。最近有很多的热词蹦出来，比如AIGC、Copilot、大模型等等。但其实没有这么复杂，用一句话来说，“没有AI，第一版都做不出来的应用”就是AI Native App。
看上去很简单，但可以看看自己手机的应用有多少个符合这样的标准。我相信大部分的应用已经开始阵亡，这也印证那句话“阵亡了就意味着有机会重新做一次”。
不过这句话是比较口语化的，我试着用更专业的话来解释。没有智能，核心价值根本无法提供的应用，就是AI Native应用。而“智能、核心价值和应用”也是我这次想分享的主题。什么是智能？人工智能的核心价值到底是什么？以及AI Native应用的Guideline该怎么做。
智能=记忆+预测+行动
智能在我眼里是记忆、预测和行动系统。
听起来有点绕，我给大家举个简单的例子。假设一位老人第一次进城，第一次坐地铁，如果我们在他身边，可能会觉得他很笨，不知道该干什么，但他真的笨吗？其实不是，因为他对眼前发生的事情没有任何记忆，所以他不知道怎么过闸是很正常的。因为他无法预测要干什么，所以他才看上去手足无措且行动乏力。
这就是为什么说，智能的本质是记忆预测和行动系统。有了这个底层的认知，我们就可以去思考智能应用了。
记忆这里我举个例子，叫Rewind.ai，这个产品很有意思。它可以把你电脑的使用过程完整录制下来，如果你用了这个APP，三天后你问它，柏言当时提出的对智能的定义是什么，它就会帮你找到答案。
预测方面比如彩云天气，可以把天气预测到分钟级别，非常厉害。我想把预测单独提出来讲，是因为现在所有人都把注意力放到了AI生成上，这太过局限了， AI远不止于此。
我再举个例子，假如有一个智能设备可以获取你的身体状况，还能知道你每天的生活习惯，最后告诉你可以预测你接下来得什么病的概率，你会想用这个应用吗？它是一个很好的智能应用吗？我相信它是的。
行动这里我举的例子是tripnotes.ai，这是一个帮人做旅行计划的产品，它很简单，只需要两步，第一步你告诉它要去哪儿，比如我要去北京；第二步就可以开始问它奇怪和抽象的问题了，比如我就3天时间，我是个吃货、也是个摄影师，能安排10个地方让我去吗？它就会很快给你安排出来，这是行动。
这就是我想分享的第一part，“智能=记忆+预测+行动”。未来大家以这个为框架去思考的话，有很多AI Native App的机会可以去想象。
人工智能的核心价值
讲完智能我们来讲讲人工智能，人工智能的核心价值是解决非固定信息结构的不确定性问题。这个听起来也很绕，所以需要用软件进行对比。我接下来会讲到很多软件，我们确实需要回到另一个时代。
软件是解决固定信息结构的确定性问题的。比如经典的外卖软件，它的信息结构很简单，是一个店铺列表，左边有品类的菜单，右边有商品列表，你要做的就是选择一个你想吃的店，再确认你要吃的东西，它在解决一个确定性问题。
如果用人工智能的方式来重做这个场景，可以怎么做？可能只要跟它说一句“饿了”，它会有关于你的历史记忆，知道你最近在减肥，推荐你吃轻食。但是你可以和它调侃“都周末了，想放纵一下”，它说“也可以，但是下周你要多锻炼”，然后给你推荐了一个汉堡，并告诉你这是最新的汉堡，要不要试一下？你问它有没有收广告费，它说这次没有，可能这样就产生了商业模式。这就是一个典型的非固定性结构和不确定性问题，因为你不知道你要吃什么。
我们可以把这个场景再拓宽一点，在线下生活场景里，再次假设一个老人第一次去医院，要知道每个医院长得都不一样，我们可以把医院当作一个软件，上面有各种导航、电梯、指引，但即便有这些，他也不知道怎么挂号、找到科室和取药。但如果有个AR眼镜，里面有一个人工智能的小精灵告诉他，我帮你看到了这一切的场景，我知道接下来该怎么做，你跟我走。这会不会是一个非常好的场景？这也是为什么说人工智能主要解决的是非固定信息结构的不确定性问题。
新的Guideline：Make Me Smart
最后一个part，AI Native App应用的Guideline。我还是会以软件和AI进行对比。
我们现在最主要用的还是软件，软件最主要的工作就是做人机的交互，但在未来我们应该是和智能的“人”进行对话。如果我们再仔细想想，就会发现更有趣的事情，好像过去我们也是和人对话，比如吃饭的场景，我会说妈我饿了，我妈就会跟我说，你先去写作业，饭好了我叫你。
那有没有可能，我们现在走的这段路才是弯路。因为我们过去几千年都是在和人说话，未来机器都学会了和人说话，我们还是在和人说话。
现在这几十年其实是人一直在被逼迫着学习与机器、软件进行交互，所以某种意义上来说不是未来的智能让机器开始像人了，而是我们现在的人像机器。所以在未来和智能的“人”对话，从某种意义上来说是回到未来。这也是为什么这次的主题是回到未来的原因。人机交互是我们人类去往未来不得不走的一条弯路。
但这里还有一个区别性的问题，未来的智能的“人”和现在的人有什么区别？
我会认为人工智能的“人”最主要的任务就是解决人类不擅长的问题。我不擅长长时记忆，人工智能帮我记就好。我不擅长大量的运算，没有办法预测很多东西，机器帮我预测就好，我跟着做。我不愿意重复劳动，AI可以去做。
这些都是人工智能可以去解决的人类不擅长甚至不愿意去解决的问题，本质上，这些事情都直指人类致命的痛苦，就是耗能。
做这些事情对我们而言太耗能了，所以人工智能本质上是要把碳基耗能的事情交给硅基去承担，由此也开始出现了我定义的新的Guideline。
过去在软件时代，因为软件不懂得人在说什么，所以产品经理的工作是把软件做得足够简单，让人像机器一样跟软件交互，把用户当傻瓜，当时提出来的Guideline就叫做Don't Make Me Think。
但在AI时代，AI已经开始通过大语言模型学会了人的语言，它可以和人一样思考，甚至比人想得更远。AI时代的产品终于有机会把用户当人了，它的核心Guideline是Make Me Smart。
我最后想讲的是，我并不期待这场AI革命带来最大的改变，是人们意识到机器可以有智能，而是意识到人类自身，可以利用智能，成为更好的人类。
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