拆解最受关注的AI争议,还原不带滤镜的“AI新世界”。本期聚焦信息焦虑下的AI卖课生意,与普通人如何追赶技术潮流。。
“我都不知道为什么大家还没有行动起来。”AI创业者、科普人曾可发出了这样一个疑问。
(资料图)
在互联网大厂从事软件开发多年,曾可乐于分享经验,输出观点。工作之余,他喜欢在各类论坛、博客上发表科普文章,或者参与讨论。“账号坚持更新了6、7年,在科普圈也累积了一些粉丝,做这些事很有成就感,尤其会觉得自己身处时代浪潮、与流行同步。”
2022年底,ChatGPT的消息首次出现在曾可的手机新闻弹窗。在看到ChatGPT准确的语义理解与对话生成能力之后,凭借多年从业经验,曾可在心里下了一个判断,这会是一个“改变认知的新事物”。
2023年初,AIGC的爆炸式热度几乎一夜之间覆盖到到每个领域,围绕AIGC的争论出现两级极端化。舆论喧嚣之外,在新技术趋势面前,最先拥抱的那批人早已尝到了甜头。
曾可如今不再是单纯的科普博主,他的新身份是AI创业者。
在主页发布了购买付费工具加入AI交流群的通知后,曾可赚到了自己的AI第一桶金,凭借过去的粉丝积累,交流群迅速吸引到几百人加入,且人数还在增加,群友信任他的专业能力,愿意为信息与新知付费。
与此同时,AI唤起的“知识焦虑”让卖课成为最直接的变现手段。
一时间,“AI课”层出不穷,几乎个个都打上了前沿、权威的标签,让人难以分辨。
数字鸿沟是横亘在“我们”与“技术”之间的第一道门槛,能够接近和使用信息中介,是划分技术拥有者和技术欠缺者的尺度。生成式AI如此火热,真正“用上”明星产品ChatGPT的人却寥寥。
与AI本身的互动才是核心,也是最能直观体验到技术力的环节。除此之外,“教你怎么更好的与AI互动”缺少评价标准,没有太多独占信息。
故而使用、体验成了信息差变现的最好卖点,甚至可能是唯一卖点。
“我买了四五个相关课程,每一个都会首先教你怎么用上正版ChatGPT。”为了完整体验人工智能,林力通过各种渠道购买了几个时下热门的ChatGPT课程。
这些课程定价从几十到几百元,但在林力看来,除了帮助购买者用上正版GPT以外,课程的其他内容很难说有多少含金量。
《银杏科技》从常见的知识分享平台上搜索了解到,人工智能相关课程围绕着“如何变现”展开,常见的课纲包括人工智能的历史讲解、前沿资讯更新、工具使用指南、业内大佬分享。
图源自网络
这些课程的共同点是,几乎都会把“ChatGPT的使用方法”作为主要卖点,比如如何注册账号、怎样申请测试,简单的提示词该怎么写。
林力告诉《银杏科技》,帮助用户越过了基本的使用门槛,多数“AI课”还能教给你的东西无非是怎么用AI写文案、做PPT、生成图片。
同类课程众多,消费者如何判断课程的含金量就成了一个很大的问题。
“这里存在一个矛盾,简单的生成没有专门买课学习的必要,但凡善用搜索都能找到一大堆教程和示例,而且评估生成质量更多是看具体专业经验。复杂的提示词你可能需要学一些编程知识,理解机器学习原理,这些积累很难在短期的‘ChatGPT课’速成。”
原理讲解、操作技巧,这些知识大都能在公开网络上免费获取,付费课程,可能只是付费给知识搬运。
“也有值得买的课,比如权威业内分享行业经验,他们的课程内容有一定参考价值。但多数课程本质上还是在做信息差生意,很难称得上是知识付费”,林力总结说,让人接触到技术前沿就是这类课程最大的价值,其中可能为消费者节约了一些整理、搜集信息的时间成本,除此之外鲜有增量知识。
与此同时,那些没办法或者觉得不必要通过官方渠道用上ChatGPT的人,也有针对他们的“体验降级”版。
比如利用聊天机器人功能,对接ChatGPT的API,让群聊变成一个可以与AI对话的窗口。一些卖课机构会用这种“ChatGPT交流群”吸引好奇者体验AI,进而引导购买付费课程。
比较危险的是镜像网站和山寨AI。以“ChatGPT”为关键词在应用商城或网页上搜索,能找到大量“仿ChatGPT”应用。这些应用以使用便捷、功能齐全为卖点,甚至直接打出“GPT国内入口”的旗号,免费体验次数耗光后进入收费使用模式。
《银杏科技》从一位程序员处了解到,“山寨”聊天机器人是基于GPT-3,其功能远不如最近的 GPT-4 和 GPT-3.5,其次存在一定安全风险,包括监测用户的输入行为,提供的敏感信息也会有泄露风险,甚至是聊天机器人的输出结果也完全有可能被操控。
“只要AI还在迭代,还在更新我们对技术的认知,这个信息差生意就还能做下去。”林力以及多位购买了AI相关课程的消费者在讨论中达成了这样一个共识。
这个生意本质是因为卖课人更懂AI吗?
恐怕不尽然,多数情况下,是媒介接触更频繁、使用更熟练的人整理好了关键信息,选择收费共享。
不知何时,行业里流传着这样一句话:“会取代我的不是AI,而是率先掌握AI的人。”
对于普通用户来说,你要先跨过使用门槛,然后投入更多的精力与工具磨合,让它更适用于日常生产实践。
身在一线岗位的从业人员对技术更新与行业变动更为敏锐,他们清楚的知道AI将繁琐任务自动化对于生产而言是巨大的革新。
他们的目的性更强,目标更明确,未来的竞争会集中于熟练与不熟练AI工具二者之间,从业者必须加速“自我迭代”。
李凛是一家营销公司的内容策划,她的团队由5-8个文案组成,负责在知乎、小红书、微博等平台编写各种推广文案。老板对她的最新指令是,做好裁员的准备,“留两三个骨干就行,等公司接入了AI,这些初级的文案工作全都交给AI。”
日常工作流中调用AI助手
“这是大势所趋,尤其文案这个工种,本来就是AI最好替代的。现在比较担心自己能不能驾驭好AI,毕竟最后的内容还是需要一个把关人。”
对AI进行预训练
AI生成的文案成品,与真人创作区别不大
过去,李凛的团队每人盯一个主流平台,每天产出一篇2000字以上的长内容,和三篇500字左右的短内容。
现在,在李凛的构想中,只需要留下3个AI熟练工,每个人都用AI做全平台内容产出,内容主体由AI生成,文案只负责最后的校对和精修。这样一来,每天的产量至少可以翻倍,实现日均产出2篇长文和6篇短文。
同样是生成式大模型最擅长的图像生成领域,从事美术设计相关的文浩也有类似看法。
据他了解,已经有一些游戏公司成立了专门的AI部门,专注开发适用于自己生产流程的AI工具。“年初Mindjourney刚火的时候,还觉得AI制图达不到工艺标准,现在已经开始研究怎么训练AI生成想要的风格。单纯画师的生存空间很可能被挤压。”
据《银杏科技》了解,业内已经有不少公司开始将重复度比较高的业务交给AI处理,比如跑概念图、概念图转线稿、线稿人细化、线稿跑上色、上色人细化。
以目前的技术条件来看,让AI全权代理这些工作还不现实,画师需要兼修成品。但从产品交付层面来看,除了对美工要求高的,还得画师亲自操刀,AI所产出的成品已经能满足相当一部分更重视产量的客户。
“以前从没想过这种技术活都能被抢饭碗,公司里很多实习生都跟不上这个节奏。”从事美术外包的阙阙表示,“AI筛选了一批人,我们没离职的画师都在学用AI,也很愿意学,毕竟提升的工作效率是实打实的。”
“我们都开玩笑,以后简历上如果不写个会熟练运用AI,说不定都达不到人家的筛选条件。”
招聘平台上,求职者简历开始强调熟练应用AI工具的能力
另一边,率先掌握技术并且通晓技术原理的人,也在强调学习底层方法论的重要性。
为了提高营销文案产出的效率,李凛决定自己先做试验,先摸索出一套适合公司业务的通用“提示模板”,再让其他同事在此基础上发挥,调整细节。
按李凛的说法,公司会先观察一段时间AI生成文案的投放数据反馈,只要证明可行,团队重组会立马跟进。
曾可则认为,“熟练使用AI的人会逐渐成为超级个体,胜任很多工作。”现在很多卖课的教人怎么用GPT写文案、生成图片,看上去好像是授人以渔,但AI能够做到的事情不止这些,真正应该普及的是底层方法论,也就是怎么和生成式 AI 沟通——“会写prompt(提示词)”。
除了“表达清晰”这种人尽皆知的标准以外,曾可告诉《银杏科技》,这里面确实有一些更专业性的技巧存在。
比如会使用引号、反斜杠等分隔符,要求模型按照既定的结构输出。如果想得到非常具体的答案,你也可以用举例的方式引导模型给出对应结果。
再比如,如果我们需要AI回答讨论性问题,可以使用“迭代”的方法,得到详细且准确的反馈。
常规的设问方式示例如下。
“迭代”,是生成多个输出并评估其质量,选择最合适的输出继续设问,拓展文本。
逐步开始、逐步扩展,这种方法适用于需要生成更高质量的文本输出,且每个步骤都有修改空间。使用者要懂得“训练”AI,给它自我学习的时间和流程。AI生成不是魔法,一次反馈效果不佳,使用者可以把问题拆分成多个步骤,让AI给出每一步的思考过程。
换言之,想要更快的适应AI时代,与AI共存,就必须更新自己的语言系统,学会用程序设计语言与无机物对话,用人工智能的“思考”方式处理问题。
提示词越完善,给出的结果就越准确。在美术创作者的文化圈里,它被赋予了一个带有奇幻色彩的比喻:“咒语”。
古代,神话传说中掌握咒语的人被认为可与神灵沟通,借助神秘力量达成不可思议之奇迹。而今,能娴熟编写提示词的人成了职场上通灵之力的代表,借助人工智能的能力,达到过去难以想象的目标。
看似高维抽象的技术,本质还是人们手中的工具,仰视技术,不如学习如何驾驭技术。
手握AI工具怎么变成收入,是一个被所有人关注,并且足够现实,甚至紧迫的问题。
在这个话题下,利用AI生成内容变现是最具有操作可行性的策略,也是各大“AI搞钱指南”所教授的主要内容,这类策略的关键词有两个:低标准、量产。它的本质,依然是内容变现,依旧是流量生意。
作为有一定技术背景,且已经能熟练使用AI创收的“先锋人群”,王舒推荐的AI变现平台是互联网问答产品,“思路很简单,就是用AI去答题,赚取平台补贴。”
首先申请成为答主,然后通过内容养号,所谓的养号指的是抢题,逐步提升账号的权重,提高账号产出内容的被推荐几率,然后规模化的复制这种路径,刷题变现。
“我自己做了一段时间,现在还在带一批大学生当副业做。被封号的可能性很小,我们只是用AI让‘自己’的脑子转得更快,回答问题更多,这里面没有触犯到平台规则的东西。”
王舒的学员正在答题
王舒说,靠刷题赚补贴不是新鲜玩法,但AI加入后,刷题效率发生了质变。以往你可能需要思考、手动搜索、判断对错,会耗费一定时间,现在AI可以完美回答绝大多数问题,每道题的收入区间大致在1元到8元,只要你刷得够多,就能获得不错的收入。
王舒带的几个人里,每天刷四五个小时题,单日收入300左右不会太难。做这个讲究多劳多得,他提到,如果你肯花时间多养几个号,月入过万不在话下。过去人力答题、手动搜索的效率比不上AI辅助,要达到300的单日收入,至少得刷8个小时以上的题。
“现在的AIGC工具很多,ChatGPT、文心一言,你能用到什么就用什么。”王舒总结了一些经验,“主要是找好问题领域,比如生活、娱乐类题目,难度不会太大,验收标准也不高,AI可以轻松胜任答题助手。”
同样的思路在绘画与图像处理领域也能适用。以LOFTER、小红书等平台为例,已经出现了AI绘画接单的宣传,他们的共同特点是无法保证细节精确和风格独特,但是出稿效率快、单价低,成为“个体户”AI捞金的首选。
不难发现,无论是最基础的,用AI批量生成内容变现,还是更进阶的,玩概念、做品牌,其商业思路并没有多少神秘之处。AI变现这条路,除了基本的技术熟练度之外,头脑灵活、动作迅速的重要性胜过其他因素。
AI已不再是科幻电影中的假设,而是我们触手可及的技术。
站在这样一个时间节点,在新旧交替的裂隙中,神话AI,只会让它离你越来越远,不如拥抱它、了解它、改进它,让它真正为人所用。
(文中人名字皆为化名,如有雷同纯属巧合。)
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