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為什麼 AI 需要一次 Web 2.0 式的革命?

2024-12-18 简体 HK SG TW

今天小編分享的科技經驗:為什麼 AI 需要一次 Web 2.0 式的革命?,歡迎閱讀。

大模型 AI 行業正在尋找 2.0 時代的入口。

因為 Web 2.0 的降臨,就是上一輪互聯網革命,最重要的爆發節點。行業在經歷了千禧年的泡沫破裂後,很多人一度認為計算機對大多普通人「沒有實用價值」。但随着 Web 2.0 革命,UGC、社交媒體開始出現,把所有人代入了「裂變傳播」的時代,之後的智能手機、移動互聯網革命,就建立在此之上。

自此之後,每一款互聯網產品的成功,都與「參與性」息息相關,只有能調動用戶的產品才是好產品。

但過去兩年,大模型 AI 產品面臨的,就是「參與」的難題。模型的性能越來越強,相關產品應用越來越多,但大多數普通用戶,依然沒有被調動起來。ChatGPT 完成了互聯網歷史上最快的冷啟動,又最快遇到了增長的瓶頸,其他聊天機器人產的命運也大多類似。

很大程度上,今天的大模型 AI,需要一場類似 Web 2.0 的革命。通過降低技術門檻,拓寬開發生态,激發出有效的用戶需求和產品供給。

11 月 28 日,扣子平台推出了今年最重要的更新,Project IDE。通過 UI Builder、應用模版,将 AI 應用的開發門檻進一步降低,且豐富了 AI 應用的互動範式,他們正在嘗試将大模型 AI 應用開發代入「2.0 時代」。

01

為什麼 AI 需要一次「2.0」更新?

要理解 AI 應用開發的 2.0 時代,我們需要先回到 20 年前。

2000 年以前,互聯網還是一個類似電視和廣播的「單向傳播系統」。在 Web 1.0 時代,大部分人用電腦上網,基本只進行「浏覽」,你可以閱讀上面的新聞、文章,查詢天氣等信息。

這時的網頁就像一張報紙,只不過設立一個頁面的成本比發行報紙要低得多。所以很多人都可以建立自己的主頁,整個互聯網上網站的數量很多。

定義 Web 1.0 時代的應用是搜索引擎,因為整個互聯網上有大量的網站,大家很難找到自己需要的信息,Google 通過關鍵詞搜索和網頁排序算法,建立了搜索引擎,人們就更容易找到自己想要的信息。

而今天的 AI 聊天機器人,它和搜索引擎在邏輯上有着很大的相似之處。它們的互動界面都是一個輸入框,讓用戶輸入關鍵詞、提示詞,AI 大模型生成内容的過程其實也就像一種「權重排序算法」,通過語言模型,把「權重最高」的詞語提取出來,生成連貫的語句。

這裡最大的問題在于,大部分用戶,并沒有自我挖掘需求的能力。在 Web 1.0 時代,他們可能并不知道自己想搜的是什麼,在 AI 大模型的時代,他們又難以編寫出完整嚴密的提示詞。

所以 2000 年以後,第一輪互聯網泡沫破裂,當時大部分互聯網公司的用戶和收入增長都不足預期,股價暴跌,包括雅虎在内的一大批互聯網巨頭都被時代重刷下去。

直到 2003 年後,MySpace、Facebook、Twitter 相繼上線,Web 2.0 的時代到來了。

Web 2.0 讓用戶不再只是内容的消費者,而是成為了創造者,「社交媒體」的概念誕生,平台的内容量得到極大充實。與此同時,圍繞各個社交媒體平台的「二次開發」也出現了,Web 2.0 時代的社交媒體,往往會開放很多產品接口,讓開發者可以基于這些產品,二次開發出更多功能,滿足用戶不同的需求。

其中最典型的案例之一就是 Twitter。早期的 Twitter 只是一個短内容發布平台,但因為有着開放的第三方開發生态,Twitter 迅速成為了「獨立開發者的遊樂場」,各種第三方客戶端、自動化 app 都被開發出來,使 Twitter 在早期競争中,戰勝了一大批對手。

2008 年,Twitter 的第三方客戶端 Twitteriffic 成為了 App Store 前十熱門應用

回到今天,大模型 AI 面臨的狀況其實與 Web 2.0 的前夜非常類似。當下大模型已經有了強大的生成能力,但大部分用戶利用它的效率依然不高,很多基于大模型能力的產品應用已展現出強大的能力,比如針對視頻的多模态實時字幕生成、并可以翻譯,但這顯然只是 AI 能做到事情的冰山一角。

特别是随着大模型訓練效率的提升,同性能模型的運算成本已經在飛速下降,AI 產品化的展開面正在被拓寬。

02

為 AI 應用開發「搭一座橋」

今天,AI 產品開發的主力軍是技術人員,其中有獨立開發者。

造成這種情況的主要原因是,AI 產品的代碼往往并不復雜,開發工作量不大,很多功能都是通過大模型的接口實現。但這個代碼門檻依然存在,過去「產品經理 + 程式員」的開發模式反而不适用了。第一批 AI 創業者裡,有很多都是自學代碼,以實現從 0 到 1 的產品開發。

這種現狀意味着,AI 開發社群裡還有很多潛在力量,沒有被調動起來。他們可能是產品經理、設計師,更懂產品需求、設計互動,但不一定有代碼經驗。如果能在大模型平台和他們之間搭一座橋,進一步降低 AI 產品的代碼門檻,就能給 AI 產品開發帶來更大勢能。

這就是扣子過去一年花精力最多,致力于實現的事:幫助創業者以最快的速度實現從 0 到 1 的應用搭建和迭代。

扣子實現的最大改變,就是對「互動」的颠覆,通過 UI Builder,AI 產品的互動不再局限于對話,而是可以加入更多按鈕、菜單、選項,來規範用戶輸入。

當然,對話式互動是大模型 AI 應用最重要的特點和優勢,因為自然語言是人類最天然的表達方式。但在很多高頻、标注化的場景裡,對話不應是唯一的互動方式。

比如在一個行程規劃的 AI 應用裡,模型需要參考的目的地、旅行時間、人數、預算……如果只用對話式 UI,就需要多輪追問,用戶體驗反而不好。這裡完全可以固定好一個模版,形成菜單、選項,供用戶填寫選擇,通過這種方式避免 prompt 裡的信息錯漏。

同樣的邏輯同樣适用于寫作助手應用,針對不同體裁的文章,可以直接提前進行功能劃分,并提前在寫作要求等要填寫「提示信息」的地方填入範例,這樣用戶只需要基于範例修改,就可以輸入更高質量的提示詞。

提示詞的輸入效率和質量,正是目前 AI 產品面臨的最大難題之一,大部分用戶都很難編寫出詳盡完整的提示詞。扣子通過在開發端加入 UI Builder,基于工作流的開發思路,将很多提示詞的編寫都拆抽成產品功能,為 AI 產品鋪好了台階。

除此之外,扣子還在嘗試解決 AI 產品的另一個難題,記憶。

目前大部分 AI 產品的用戶數據庫,往往都比較簡陋,且有明顯的「稀釋」問題。用戶在一個對話的前半段輸入的信息,随着對話的不斷進行,會迅速被稀釋,AI 大模型會忘掉這些關鍵信息,最終偏離用戶最初的意願。

針對這個問題,扣子在工作流中加入了知識庫寫入、SQL 數據庫查詢的能力,用戶輸入的内容,不再只是模糊的 prompt,而是可以成為确切的數據,被寫進應用。這裡的數據可以是确切的時間、日期、行為,也可以是用戶的特定想法,輸入後這些數據就能夠被反復調取,且不會被神經網絡稀釋。

比如之前一度很火的 App「胃之書」,用戶可以通過拍照,讓 AI 來記錄每天的食譜,分析營養攝入。在加入了數據讀寫能力後,App 就可以将每天的食譜信息、營養,以數據的形式儲存,之後進行多次調用。比如用戶就可以知道自己每周、每個月的飲食健康程度,回顧自己「這個月吃了幾次薯條」,「有多少天熱量超标」。

大模型 AI 的一個特征,也是弱點,就在于它輸出的内容的保質期太短了,需要轉化為「數據」,才能為用戶提供更長期的效用和價值。通過扣子的 UI Builder 和數據庫能力,獨立開發者可以将 AI 大模型與更多場景結合,比如「運動書」、「旅行書」、「星座命理書」,通過完整長效的前後端,形成長期的互動循環。

而這些,還只是當下扣子平台新功能的幾個應用範例。這些新的開發功能,将為大模型 AI 應用開發「搭一座橋」,彌合模型和用戶之間的距離,解鎖更多 AI 應用的可能性。

03

AI 應用的未來需要「UGC」

Project IDE 的推出,不僅意味着扣子搭建起了一個更完整的 AI 應用開發平台,還降低了 AI 開發的門檻。

通過「AI 應用模版」和「工作流」,扣子已經能夠實現近似「零代碼」的 AI 應用開發。即便是沒有代碼能力的愛好者,也能夠通過扣子可視化的工作流界面,将不同的 AI 功能組合在一起,還可以對功能模版進行修改。

扣子工作流的界面,有點像當年 iOS 的 Workflow 應用,或 IFTTT,它們分别是針對 iPhone 和線上互聯網服務的自動化工具,通過圖形化的界面,将不同的軟體功能整合到一起,形成一個新的「程式」。

通過這種門檻較低的「二次開發」,即便是沒有專業代碼能力的用戶,也可以做出滿足自己的個性化需求的程式,且還可以互相分享。某種程度上,這就是應用程式領網域的「UGC」。

而現在,扣子通過對 AI 應用模版的可視化,也打造了一個「人人可參與」的 AI 應用生态。比如用戶可以下載一個練習英語寫作的 AI 應用模版,通過修改其中的提示詞,将它進行更細化的調整。比如要求它着重優化語法錯誤,或者是着重将過于簡單的用詞換成更專業的詞匯……當然也可以把練習英語換成其他語言。

目前扣子平台上已經有上百個模版,可供用戶調用、編輯。因為這些模版的核心往往都是一系列流程加上一個或數個「提示詞文檔」,所以它們的可編輯空間很大,理解門檻也并不高,即便是普通用戶也能上手。

而且,「應用模版」本身也是扣子開發生态的一部分,開發者可以将自己編寫的應用模版上架商店,進行變現。這種模式已相當成熟,此前 notion 在上線了 AI 功能之後,也迅速湧現了上百個工作模板,其中一半以上均為付費模版,形成了健康的商業生态。

正因為 AI 大模型能力是一種抽象的智能,并不針對任何具體的需求、功能,所以在将 AI 產品化的過程中,很需要這樣的「二次開發」,将抽象的大模型能力,捏合成具體的形狀,最終滿足特定的需求。

如果說當下的 AI 需要一次 Web 2.0 式的革命,它的實現方式或許就是鼓動用戶來創造 AI 應用的「UGC」。

朝着這一目标,扣子也建立了自己的開發者社群,并且将于 12 月 19 日,在火山引擎上海冬季 FORCE 原動力大會上,進行 「扣子開發者日(Coze AI Developer Day)」 分論壇活動。開發者有機會和團隊面對面,聽到資深扣子開發者的案例分享,并且一起探讨 AI 應用開發的更廣闊未來。

點擊「閱讀原文」,立即報名 「扣子開發者日」 活動。

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