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？，歡迎閲讀。
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，只有能調動用户的產品才是好產品。
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，但大多數普通用户，依然沒有被調動起來。ChatGPT 完成了互聯網歷史上最快的冷啓動，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，激發出有效的用户需求和產品供給。
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」，你可以閲讀上面的新聞、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，讓用户輸入關鍵詞、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。
這裏最大的問題在于，大部分用户，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户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 讓用户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，滿足用户不同的需求。
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」，各種第三方客户端、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 的第三方客户端 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，但大部分用户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 創業者裏，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 開發社群裏還有很多潛在力量，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，來規範用户輸入。
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、标注化的場景裏，對話不應是唯一的互動方式。
比如在一個行程規劃的 AI 應用裏，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，用户體驗反而不好。這裏完全可以固定好一個模版，形成菜單、選項，供用户填寫選擇，通過這種方式避免 prompt 裏的信息錯漏。
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，這樣用户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，大部分用户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 產品的用户數據庫，往往都比較簡陋，且有明顯的「稀釋」問題。用户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，最終偏離用户最初的意願。
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，用户輸入的内容，不再只是模糊的 prompt，而是可以成為确切的數據，被寫進應用。這裏的數據可以是确切的時間、日期、行為，也可以是用户的特定想法，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」，用户可以通過拍照，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。比如用户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」，才能為用户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」，彌合模型和用户之間的距離，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户，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。比如用户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，可供用户調用、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，即便是普通用户也能上手。
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。
如果説當下的 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户來創造 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。
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