#AI 艺术

[aimagazine69]

하태하태 뜨거운 사막 더이상 남은건 없다 비키니 모델들 Hot desert Bikini models #bikini #lookbook #instagram #4k #ai그림 #세로4k

[visualratatosk]

Habitat: Preaching (to) animals, 09

[interdevo]

[semioticapocalypse]

I really hope you will find this interesting and maybe even useful.

APS is a Custom GPT I made. And it figures out old photos, sometimes pretty obscure ones.

I've been testing it for some time now and while being far from perfect, it appears to be quite a useful device, i would say, surprisingly so. And I would really appreciate it, if you give it a try, — and maybe even provide some feedback

[Only ChatGPT Plus users have access to Custom GPTs for now; hopefully this will change soon].

Case study

I asked it to "tell me all there is to know about this image:

It was found on Flickr with the caption "Pardon of Folgoet 1923", which, frankly speaking, made no sense to me — except for the year, of course. Now I know that Pardon is a religious ceremony, rather specific to Bretagne, where Folgoët is located.

What follows is rather a detailed report of APS findings, —and while being maybe a bit too general, it was also acccurate, quick and quite instructive indeed. Here it is:

This photograph provides a fascinating glimpse into the past, capturing a moment that speaks to the era's cultural, societal, and technological aspects. Let's analyze the various elements:

Architecture and Location: The building in the background is made of stone, indicating that this photo could be from a region where stone was a common construction material, possibly Europe. The style of the shutters and the architecture suggest a setting in a small town or village.

Signage: The sign reading "BYRRH" suggests a location where French is spoken, as Byrrh is a French aperitif that has been produced since the 19th century. This could place the photograph somewhere in France or in a French-influenced area.

Fashion: The attire of the individuals is very indicative of the time period. The women are wearing long dresses and hats typical of the late 19th to early 20th centuries. The boys are dressed in what appears to be sailor suits, a popular style for children from the mid-19th century onwards, as per the knowledge sourced from the documents provided.

Children's Clothing: The boys are dressed similarly, indicating a uniform, which could imply they are attending a special event or are part of a school group. This was a common practice in the late 19th and early 20th centuries.

Flags: The flags are difficult to identify clearly, but they seem to be fluttering in celebration or a public event, which could help date the photograph if the event is known.

Street Scene: The cobblestone street and the relaxed posture of the people suggest a peaceful day-to-day moment, rather than a staged photograph.

Photographic Style and Quality: The clarity of the image, along with the candid nature of the shot, suggests it was taken at a time when street photography became more feasible due to advancements in camera technology. This could be in the late 19th or early 20th century, aligning with the Kodak Brownie introduction in 1900, making photography more accessible to the masses.

Umbrellas and Sunlight: The presence of umbrellas could indicate either a sunny day or an impending rain, but the shadows suggest a bright day, with the sun high as indicated by the short shadows.

From these observations, it seems likely that the photograph was taken in France or a French-influenced region during a public event or gathering, likely in the late 19th or early 20th century. The combination of the children's uniforms, the women's fashion, the stone architecture, and the photographic quality all contribute to this conclusion. However, without more context or specific historical knowledge, pinpointing an exact date or event is challenging.

[isyuya]

＞:] The first one I posted on tumblr..

伊万柯南，男人中的男人，男人中的支配者，男人中的统治者，男人之主，男人的终结者，王，大师，男神，帝王，魔王，压倒性的男人，人类游戏建模史上永垂不朽的巅峰！伊万柯南太1了，1得让人寒毛倒竖，太狂了，狂得让人触目惊心，他长了一张所有矿工都应该拥有的脸，宛如ai 量身定制的矿工模板，他的形象由无数矿工英灵凝聚而成，宛如全世界公公日夜雕磨出的艺术品。他只是存在就让所有公公魂牵梦萦，让所有嬤嬷咬牙切齿，他吸干了力所能及的周围所有人的阳刚之气

[0livdocx]

小洪舒我不知道该怎么评价你，一边摸黑把画师的图拿去给平台做数据训练，一边用疑似ai作品标记盲狙画师发布的作品，那么多人费时费力费心情画出来的东西就在你平台上被随便糟蹋；

你们整个公斯从策划层到决策层有人考虑过画师的意见针对画师的使用体验做过调研吗，凭什么大数据判断失误给画师加上去的ai作品标记无法移除，感觉就像nm走在路上被人删了一巴掌然后嘴巴还被捂上了不能喊疼，就这沟施机制你还算半个艺术平台，而且画师还是你主要的用户群体……入驻第二天就想跑路(´･ω･`)

[trinitrotoluene250]

Agent Hooper，男人中的男人，雄性中的雄性，男人中的支配者，男人中的统治者，男人之主，男人的终结者，王，大师，男神，帝王，魔王，压倒性的男人，他的存在就是一种挑战，一种无法抗拒的吸引力。他的每一寸肌肤，每一滴汗水，都充满了男性的力量和魅力。他的存在，就是一种无法忽视的力量，一种无法抵挡的霸气。Agent Hooper太1了，1得让人寒毛倒竖，太狂了，狂得让人触目惊心，他长了一张所有矿工都应该拥有的脸，宛如ai量身定制的矿工模板，他的形象由无数矿工英灵凝聚而成，宛如全世界公公日夜雕磨出的艺术品。他只是存在就让所有公公魂牵梦萦，让所有嬷嬷咬牙切齿，他吸干了力所能及的周围所有人的阳刚之气。他的每一个动作，每一次呼吸，都充满了男性的力量和魅力，就像一场男力泥石流般无法阻挡。他的存在就是一种挑战，一种无法抗拒的吸引力。

gender swap Agent Hooper，女人中的女人，雌性中的雌性，女人中的支配者，女人中的统治者，女人之主，女人的终结者，王，大师，女神，帝王，魔王，压倒性的女人，她的存在就是一种挑战，一种无法抗拒的吸引力。她的每一寸肌肤，每一滴汗水，都充满了女性的力量和魅力。她的存在，就是一种无法忽视的力量，一种无法抵挡的霸气。Agent Hooper太1了，1得让人寒毛倒竖，太狂了，狂得让人触目惊心，她长了一张所有矿工都应该拥有的脸，宛如ai量身定制的矿工模板，她的形象由无数矿工英灵凝聚而成，宛如全世界公公日夜雕磨出的艺术品。她只是存在就让所有公公魂牵梦萦，让所有嬷嬷咬牙切齿，她吸干了力所能及的周围所有人的阳刚之气。她的每一个动作，每一次呼吸，都充满了女性的力量和魅力，就像一场女力泥石流般无法阻挡。她的存在就是一种挑战，一种无法抗拒的吸引力。

[alephskoteinos]

Really concerned about this stuff about "AI podcasts" that techbros are promoting. There seems to be a digital "podcast" between "Bill Gates" and "Socrates" going around. it seems to be called "AI Talk".

It's supposed to be a "realistic" conversation, generated by algorithms crafted by people trying to represent whatever people like Socrates would tell Bill Gates, or whoever. It seems to be presented as a heuristic education tool, but it seems to me to be more like an entertainment tool, and a pretty mediocre one at that.

I thought a lot about it today and I think it kind of leaves us with a lot to be concerned with. It seems to me like a future filled with AI-generated podcasts or conversations would ultimately be one in which humans are almost hopelessly trapped in a web of illusions created by their own technology. But I think it also lends to some other considerations as well.

By abolishing capitalism you could solve a lot of the immediate problems about displacement and automation, but at the same time you won't necessarily solve the other fundamental social problems they also create. You may no longer have to earn money and compete for work to survive and no longer have to deal with corporations using AI to replace unionizing workers, but you will still have a society submerged in illusory conversations generated by algorithms that slowly obscure the world.

I would stress absolutely you can't handwave this problem by saying "oh well how are you going to stop this without dictatorship?", because we all know that's a canard. It's not true, because no "political" (as in governmental) response can be adequate. This is something that has to be resolved "culturally" in terms of down to the micro-political level. In other words, we have to take it upon ourselves to forge lives without much of these systems, and organise against them, and also destroy them.

You might think that's impossible, but if you do then why would you think degrowth is possible? I say that because in the end degrowth is all I'm really talking about here as applied to certain AI systems. And in this respect, I think anarchists should strive to resist and develop ways of countering the argument from convenience. After all, there are still people who maintain that the state is a source of convenience, and sometimes attack anarchism as a whole by asserting that without the state people will die because they'll lose access to what the state provides. That makes it imperative to oppose appeals to convenience as a fallacy.

[aimagazine69]

우유니사막 유성우속 춤추는 매혹적인 미녀들 beauties in meteor shower in the Uyuni Desert #bikini #uyuni #dance #meteor

[ai-art2]

AI angel 2 둘째날 만든 AI 여친들 AI Art, AI Girl, AI Pics AI 絵, AI 絵画, Al 繪圖,

[visualratatosk]

[Don't] II, 11

[interdevo]

AI art - Photoset about onelegged maids with prosthetic legs in Converse sneakers.

人工智能艺术 - 一组关于穿着匡威运动鞋的单腿女仆的照片。

[semioticapocalypse]

Neurophotography as the true truth

I thought that, for the sake of some variety, I would post a link here to my article (or rather, an outline of an article) from last year about what I call neurophotography. It's quite short and has already become somewhat outdated — see progress of the technology and new possibilities that have emerged over the past six months. Nonetheless, the main point still stands, — so (hopefully) enjoy.

[qiekou]

In addition, I found daxiong’s personal opinion video on AI painting in December 2022 on his personal YTB channel. Because my native language is Chinese and not English, I attach the original Chinese text to avoid ambiguity.

(Google translator is used below) 12:41-13:11 Regarding AI painting, what are these artists protesting against? I also read the points where they protested, and I saw that they were full of passionate words with indignation: "You are just playing games." AI is not an artist, we are the real artists." I think they are a little self-proclaimed. What we need is a product, unless I am interested in you as a person.

14:51-15:32 To be honest, I don’t think I can object to AI painting. I don't think these painters' protests achieved anything either. Because even if the laws of this society protect your copyright, they cannot stop the advancement of technology. Scientific and technological progress is inevitable and will inevitably eliminate the cost of manual labor. Artists are unlucky now. What was unlucky before was that various industries were replaced by artificial intelligence.

What follows is my personal opinion. As an illustrator and a fan of DC Comics, what I can't understand is that you want to ridicule artists who insist on drawing, At the same time, you have to use AI to pass off your hand-painted works to gain reputation and money (you also feel that using AI is immoral in your heart, right?).

另外我在daxiong的个人YTB频道找到了他在2022年12月关于ai绘画的个人看法视频。 因为我的母语是中文不是英语，所以我附上了中文原文来避免歧义。

（以下使用谷歌翻译器） 12：41-13：11 关于AI绘画，那么这些艺术家他们抗议的是什么呢？他们抗议的点我也看了，我看见他们满篇激昂的文字愤慨不已“你们只是在玩游戏 ai不是艺术家，我们才是真正的艺术家”我认为他们有些自卖自夸了，我们需要的是产品，除非我对你这个人感兴趣。

14：51-15：32其实说老实话，我觉得我反对不了AI绘画。我也不认为这些画家的抗议有什么结果。 因为即使这个社会的法律保护你的版权，但也阻挡不了科技前进的脚步。科技进步是必然的，必然淘汰人力的手工业成本。 现在倒霉的是艺术家，之前倒霉的是各种行业都被人工智能所替代罢了。

接下来是我个人的看法。我作为一个插画家和DC漫画的粉丝，我不能理解的是你既要嘲讽那些坚持绘画的艺术家， 同时又要使用ai来冒充自己的手绘作品以博得声誉和金钱（你心底里也觉得使用ai是不道德的对吗？）。

Hey, I think the new Power Girl and Wonder Woman variant covers might be AI

look, I’m no artist, but I think I’m pretty decent at spotting AI “art” when I come across it. There’s usually just this weird look about it that causes me to raise a metaphorical eyebrow, and if I look closer, I can find the inconsistencies in it a real artist wouldn’t make.

Both of these variants were made by Daxiong, I’m not familiar with their artwork and tried looking them up and their usual style is very different than what they had this time around.

Let’s start with the Power Girl cover:

At first glance it looks fine, but if you look closer you can spot the inconsistencies

There are these weird ribbons? or hair? just popping up from her head and belt that kind of connect but are just confusing to look at

The belt itself is very inconsistent

The hair ends differently in places compared to the rest of it

There are lines in weird places

And for the Wonder Woman cover, I admit, I don’t think I spotted as many, but there are still areas where it looks weird

The lines on her “W” belt are inconsistent

The lines on her armband/gauntlet thing are all over the place with no coherence

And the symbols on her shield don’t really look like anything and they just fade away

Like I said, I’m no artist, but this looks like the work of AI to me.

I hope I’m wrong, I don’t want to see people using AI “art” at all, let alone professionals in the comics industry. But if this is actually AI, I don’t think people should buy these covers if the “artist” didn’t even think it was worth their time to actually put effort in and make them.

[mystic-wang]

AI产品竞争制胜指南

每隔十年左右，你都会目睹一场颠覆性的科技革命。无论是互联网、移动技术、视频还是区块链，每次技术变革都会吸引众多企业和创作者投入巨额资金，去追逐新的机遇。

如果你没有与世隔绝，你一���注意到AI已成为当下最热门的技术话题。2023年伊始，ChatGPT就像一阵旋风席卷全球。在Twitter上随便浏览一下，你就能看到人们在谈论它如何帮忙写剧本、调试代码，甚至教你制作无乳制品通心粉。

想象一下，任何接入互联网的人都能随时获取海量准确信息，这听起来像是科幻电影中的场景。但现实问题是，你的企业要如何运用GPT背后的技术和AI来解决实际问题，提升产品的市场适应性？

这个问题可能蕴含着千亿美元的商机，值得你认真思考。

你可能认为应用AI就是在程序中添加一个聊天机器人那么简单。但现实往往比这复杂得多。那么问题来了：究竟如何打造一款真正实用的AI产品？

接下来，我们将从这些方面深入探讨：

为何众多AI产品以失败告终

AI生存曲线：机遇之所在

如何克服AI的局限性

如何开发用户真正需要的AI产品

在开始详细讨论前，你需要记住几个核心观点：

AI本身无法颠覆任何行业

及早布局至关重要

AI产品的市场适应性需要系统性评估

让我们逐一展开讨论这些话题。

关于作者

我是Aniket Deosthali，专注于用第一性原理思维解决复杂问题。在充满不确定性的环境中，我善于与他人协作寻找制胜之道。我始终保持理性思维，同时怀抱真诚热忱。作为拥有12年经验的远见型产品领袖，我擅长利用新兴技术打造极致用户体验的B2C和B2B产品，带领产品从零起步发展到5000万用户规模。在电商、医疗健康和广告科技等多个领域都有成功的产品发布经验。目前负责财富500强级别的消费者产品组合，对用户价值和商业成果负责。作为充满激情的服务导向型跨部门领导者，已有7年组建和维护高��效产品团队的经验。

为何众多AI产品以失败告终

当你刷新信息流时，总能看到新的AI技术趋势或演示，声称要改变人类发展轨迹（甚至可能威胁到你的工作）。但现实情况是，即便是硅谷顶级公司开发的AI产品，也常常无法为最终用户创造实际价值。

让我们看几个具体案例：

案例一：Amazon Alexa

对话式AI助手Alexa曾被寄予厚望。2016年，Jeff Bezos说：「新一代算法、强大的计算能力，以及海量训练数据的整合应用，正在帮助我们解决过去无法攻克的难题。」

然而现实很残酷。到了2022年，Alexa单年亏损达到100亿美元，成为亚马逊最大的亏损项目。

案例二：Google Duplex

Google Duplex本应成为你的得力助手，帮你处理机票值机、餐厅预订等日常事务。这款「接近人类」的AI聊天助手，却在三年后走到了尽头。

案例三：自动驾驶

自动驾驶：AI的理想与现实

你可能听说过自动驾驶技术的种种憧憬。但现实往往不如预期 —— 看看福特最近宣布终止自动驾驶项目就知道了。在可预见的未来，方向盘依然需要你的双手掌控。

这种情况并不罕见。数据显示，85%的企业在大数据和AI项目上都遭遇了失败。

你可能会问：为什么会这样？如果连那些拥有数千员工和数十亿美元资源的科技巨头都难以驾驭AI，普通企业又该如何应对？

其实问题并不在技术本身。AI的能力确实令人印象深刻，而且仍在不断进步。关键在于你需要找到合适的时机、场景和渠道来运用AI，并实现商业价值。

换个角度来看：这本质上是一个产品定位的问题。

当你听到专家们预测AI将颠覆从医疗到法律再到艺术等各个行业时，很容易产生焦虑。但在这片喧嚣中，你需要注意一个关键细节。

AI无法独自颠覆行业：认识机器学习的两个阶段

ChatGPT、BERT和LaMBDA这些AI软件本身并不会蚕食你的市场份额，更不用说完全取代你。真正的挑战来自那些善于运用AI工具扩张业务的竞争者。

要理解这一点，你需要先了解机器学习的两个核心阶段：训练和推理。

机器学习训练就像是教育过程 —— 通过向模型输入精选数据来实现"学习"。比如Grammarly的AI系统，就是通过语言学家提供的高质量标准来学习正确使用标点符号。

机器学习推理则是运用训练成果解决实际问题。就像Grammarly能实时为你提供写作建议，帮你提升文章的简洁性和语法准确性。

数据质量决定输出结果。那些拥有海量数据（且持续产生新数据）的公司，比起从零开始的创业公司有明显优势。比如Talkspace最适合开发心理健康AI助手，而Noom则可以开发AI健康教练。

正如风险投资家Chamath Palihapitiya所说：

「通用AI模型终将成为商品。真正的价值在于发现独特的数据来源供给它...这才是真正的竞争重点。」

看看Meta的例子：他们部署的像素点让他们获取最优质的数据，因此广告定向效果远超竞争对手，占据了互联网1/4的广告收入。所以你要记住，关键不在于掌握技术，而在于拥有数据。

AI生存曲线：发现机遇

要评估和把握AI机会，你可以使用"考量度×上下文"分析框架。让我们来理解几个基本概念：

考量度（纵轴）：这是指做决策需要投入的思考量。考量度越高，意味着需要更多思考。比如，选择洗碗液通常是"低考量"决策，而买车则是"高考量"决策。你可以用选项数量和决策风险来衡量考量度。

上下文（横轴）：这反映了AI需要理解的抽象概念数量。

AI生存曲线与商业应用

当你在思考如何应用AI技术时，需要考虑两个关键维度：上下文和考量风险。上下文是指模型需要掌握的知识范围 - 可能只是一个产品目录，也可能需要像ChatGPT那样理解整个互联网的内容。

你知道那些成功的AI产品都有什么共同点吗？它们都恰好落在一条我们称为「生存曲线」的轨迹上。让我们通过几个实际案例来看看这条曲线。

成功案例解析

看看StitchFix是如何做的 - 他们的AI系统帮你挑选完美穿搭。这需要深入思考你的风格偏好，但它只需要了解StitchFix自己的时尚品类，而不是整个购物中心的商品。

再来看Grammarly这款AI写作助手。它对职业写作者来说特别有用，风险程度适中。它需要掌握语法规则，但不需要学习所有已发表的内容。

沃尔玛的文本购物功能则有所不同。虽然帮你完成日常购物的风险不高，但由于要处理超过150万种商品的库存信息，它确实需要更丰富的上下文支持。

MyFitnessPal的餐食扫描功能看似简单，只需拍张照片就能告诉你卡路里含量。但实际上，每张图片都包含数百万���数据点需要处理。虽然需要处理的信息量大，但出错的后果并不严重。

NotionAI基于GPT-3，需要整个互联网的内容作为训练数据。但你不用担心风险，因为随时可以自己动手写作，而且市面上没有特别强的竞争对手。

技术边界

有些技术目前还超出了生存曲线的范围。比如全自动驾驶，它不仅需要海量训练数据，还必须保证百分百的准确性。

相反，亚马逊Alexa则落在曲线下方。大多数使用场景（如查询天气、调节音量）的风险和上下文要求都较低。它能帮你订购多米诺披萨，但还不能在西雅图为你挑选最好的深盘披萨店。

战略思考

AI生存曲线能帮你判断一个AI解决方案是否能满足当前的用户需求。你会发现，随着选择范围扩大和风险提高，模型往往需要更多人工干预才能持续找到最佳方案。

那些成功的AI产品都有一个共同点：它们专注于投资回报高的应用场景，确保上下文成本在用户可接受的范围内。这样就能启动数据收集的良性循环，随着技术进步不断扩大优势。

未来展望

为什么要尽早布局AI？随着技术发展，生存曲线会不断向外扩展。今天让我们惊叹的应用，到2030年可能就显得平平无常了。想想看，如果GPT-3已经让人印象深刻，那么在1000倍数据点上训练的GPT-4会带来什么样的突破？再往前推想，GPT-30又会是什么景象？

所以，现在就开始规划你的AI战略。否则，在这场数字化转型的竞争中，你可能会落后于人。

AI生存曲线：迈向未来

你可能会觉得AI的发展需要很长时间，但现在最不该做的就是对它置之不理。想想看，那些早期拥抱数字化的企业，在向移动互联网转型时是不是走得更顺畅？同样的道理，如果你现在开始布局AI，就能为未来更复杂的应用场景做好准备。

作为管理者的你，需要把握住当下提升效率的机会。不过这个过程中你可能会遇到一些挑战，让我们来看看该如何应对。

要在AI领域占得先机，你首先需要了解它的局限性。

目前AI最大的软肋是什么？是「真实性」—— 它无法真正判断什么是真实的。这里说的「真实」有不同层次，比如说出博茨瓦纳首都的名字，和预测2030年洗衣粉需求量，这是两个完全不同难度的任务。

来看一个研究数据：康奈尔大学去年五月测试了AI语言模型在健康、法律、金融和政治等领域的表现。结果如何？最优秀的模型只有58%的正确率，而人类则达到了94%。

但这并不意味着AI就没有价值。它其实完美完成了自己的任务：复现工程师输入的数据。在这个例子中，模型是基于包含常见误解的数据训练的，这些误解同样会影响人类的判断。

正因为AI在真实性方面的不足，一些领导者开始谨慎对待。比如编程问答网站Stack Overflow就明确禁止用户分享ChatGPT生成的答案。他们的理由是："ChatGPT生成的答案虽然经常是错误的，但看起来很专业，而且特别容易获取。"

Reforge的专家兼工程负责人Louis Bennett在一次视频采访中，也向我们详细分析了AI（特别是ChatGPT）的这些局限。

那么企业该如何应对这个问题？你可以借鉴Google的做法：专注于特定领域。通过Pathways项目，Google将重点放在医疗领域，精心筛选训练数据，很快就实现了接近人类水平的准确性。虽然这个模型的野心不及ChatGPT，但在创造企业价值方面却更有优势。

重点是什么？你的企业应该关注如何缩小AI与人类之间的准确性差距，而不是追求完美的准确性。这就是为什么训练如此重要，因为训练能带来真实性。

用AI写篇文章或找份菜谱很有趣，但更重要的是如何让用户在处理复杂且高风险的问题时信任AI。获得这种信任的唯一方法就是持续训练。

你是否注意到，无论是取消订阅还是选购牛仔裤，大多数人都更愿意和真人交谈而不是机器人？这是因为人类具备两种智力：

流动智力：用抽象思维解决新问题的能力

结晶智力：通过之前的学习和经历知道什么是「好」的能力

你可能注意到了，AI语言模型在不同类型的智力表现上有着明显的差异。就像ChatGPT，它确实能模仿塔伦蒂诺的风格写出一个有趣的鲨鱼故事，但它无法真正具备20多年编剧工作积累的深厚经验。

那么，如何让AI在解决实际问题时赢得你的信任呢？答案是建立一个混合模型 —— 让人类与AI协同工作，通过持续的指导教会AI什么是「好」的表现。这可能需要输入大量真实数据，比如1万小时的客服对话记录，或是20年的患者健康数据。

在这个过程中，你最好把AI看作一个需要指导的实习生，而不是无所不能的老板。记住：任务越重要，你的AI「实习生」就越需要你的指导。

当你把信任这个因素放到生存曲线中，就能看到它是如何影响决策的维度。

在那些决策成本较高的场景中，关键在于通过人才培训来提升AI，直到客户愿意让它参与重要决策。你可以想象一下，如果百思买有一个「超级导购机器人」，它融合了最优秀销售顾问的专业技能和知识，能帮你挑选电视、电脑或音响设备。

这样就形成了一个良性循环：用户的信任带来更多参与，更多的参与又能增强信任。比如在Stitch Fix的案例中，造型师在这个人机协作模式中扮演着重要角色。他们既要推动客户形成使用习惯，又要训练AI的预测系统，通过人类反馈强化学习（RLHF）来打造一个「超级造型师」。

在决策成本较低的场景中，你自己就是人机协作中的人类因素。这时的目标是把用户旅程中的关键环节自动化，同时确保服务能触达到你的注意力所在。虽然追求高度自动化很重要，但完全自动化并非必需，有时一个精心设计的用户体验就能带来很好的效果。

举个例子，我的团队为沃尔玛开发的智能购物助手中有个补货提醒功能。你会收到一条消息，列出本周可能需要的商品清单，只需点击几下就能完成购买。这把原本繁琐的网购变成了流畅的体验，而且系统会在每次互动中变得更聪明。

在打造AI产品时，你需要通过五个步骤来降低风险，提高产品与市场的匹配度。产品本质上是为特定使用场景设计的功能集合。要理解使用场景，你需要回答这些问题：

要解决什么问题？目标用户是谁？他们为什么选择使用？现有的替代方案是什么？使用频率如何？

以亚马逊生鲜团队为例：通过用户调研，他们发现用户在补充家庭日常用品时往往会花费太多时间。让我们来看看「补货」场景的具体分析。

在开始开发AI产品时，你可能会发现产品存在多个使用场景。不过，你需要优先考虑用户最常用、最重要的场景。这样做能帮你解决AI模型的冷启动问题，让模型获得足够的优质训练数据，从而为用户提供更好的服务。

那么，当你确定了关键场景后，就要思考如何借助AI实现质的飞跃。你可以从这几个方面来思考AI能创造的价值：

预测性：你能否提前预判用户的需求

个性化：你能否提供更有针对性的信息

互动性：你能否让品牌互动更生动有趣

自动化：你能否帮用户节省时间和精力

便捷性：你能否实现多渠道无缝衔接

记住，你的目标是开发显著优于现有解决方案的产品，而不是简单的改良。只有这样，你才能帮助用户克服转换成本，培养使用习惯。

来看看亚马逊团队是如何做的。他们针对补货场景提出了两个假设：如果能让用户既享受订阅的便利和优惠，又不用担心囤积过多商品；同时主动为常购商品推荐订阅服务，并展示一年可节省的费用，那么订阅留存率将提升100%。

在开发前，你需要收集用户对产品假设的反馈。你要把用户反馈（定性数据）和行为数据（定量数据）结合起来，判断产品理念是否能解决真实用户的实际问题。

让我们继续看亚马逊生鲜的例子。团队认为预测性订阅功能不仅能提升收入，还能让用户的生活更轻松。但在付诸实施前，他们需要验证这些假设。研究发现，大多数用户对自动订购洗衣液等商品持谨慎态度，担心库存积压。

在开发AI产品时，你需要特别关注三类风险：

用户风险：

你是否解决了真实痛点

产品改进是否显著，还是仅仅是技术噱头

是否存在对特定用户群体的偏见

商业风险：

你能否盈利

是否充分利用了企业独有的数据优势

是否做好了承担机器学习运营成本的准备

技术风险：

软硬件条件是否满足需求

训练数据的覆盖面是否足够

能否达到使用场景要求的预测准确度

当你思考清楚这些问题后，就要把想法变成原型或最小可行产品（MVP）。这一阶段你不必追求完美，关键是要尽快获得真实用户的使用反馈。这意味着你需要灵活机动，建立最短的学习闭环，哪怕采用一些无法规模化的方案。

在快速原型开发阶段，你要不断迭代，直到看到用户眼中闪现惊喜的光芒。想想你第一次在暴雨天收到DoorDash外卖时的感受，那种惊喜就是你要追求的目标。

以亚马逊生鲜为例，你可以让几名客服人员扮演订阅机器人，为一小组早期用户提供服务。试验结果显示：37%的测试用户对机器人的发货确认功能表示惊喜，21%的用户在收到常购商品的订阅建议时选择了订阅。这表明团队正在建立起产品与用户的良好匹配度，而这一切都无需复杂的AI基础设施。

AI时代的最小可爱产品

你听说过亚马逊提出的「最小可爱产品」（Minimum Lovable Product，MLP）吗？与只求能用的最小可行产品（MVP）不同，MLP是一个能让早期用户真正喜欢上的产品。

你可能会觉得开发MLP很困难，需要投入大量时间和资源。但在现在这个时代，你完全可以借助Quiq、spaCy和Labelbox等现成工具，快速打造出令用户心动��产品。

来看看Notion是如何做的。这家笔记应用公司很聪明地将GPT-3整合到了自己的平台中。现在，当你需要创建会议议程或写职位描述时，这些原本繁琐的任务都能在你熟悉的Notion界面中轻松完成。

让我们通过亚马逊的案例来学习如何打造MLP。在产品原型阶段，团队发现某些特定场景需要一个完全自动化的解决方案。你知道亚马逊是怎么做的吗？他们选择了使用AWS Lex等SaaS产品来构建MLP，这样不仅能快速开展大规模测试，还能持续收集数据并优化产品。

要想在市场上占有一席之地，你必须打造出色的AI产品或体验。

你知道AI与其他颠覆性技术最大的不同在哪里吗？就是它极低的准入门槛。还记得互联网早期吗？那时候建网站是件难事，需要��业的技术团队。但在AI时代，只要你能连接网络，就可以用开源模型构建应用。

从使用门槛来看，这确实令人振奋。不过正如Allen Cheng指出的一个问题：当OpenAI这样的资源让所有人都能轻松使用AI时，产品团队该如何建立竞争优势（也就是「护城河」）呢？答案是：真正的价值在于将AI融入现有系统，而不是简单地部署一个机器人就完事。

让我们来梳理几个关键观点：

AI本身不会颠覆你的业务，但善用AI的竞争对手可以

AI正以指数级速度发展，你需要尽早投入

评估产品在生存曲线上的位置，对寻找AI产品的市场契合度很重要

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