关于 AI Native

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Ways to add AI to a system

图片来源 [^1]

  • AI-based：利用 AI 提供新功能的现有产品，AI 是一个附加组件（refers to existing products that implement AI to offer new features to users. It’s basically an add-on. ）
  • AI Native：产品的内核是 AI，如果没有 AI，产品将不存在 (refers to products with AI embedded into their core. In other words, if AI wasn’t a part of the product, the product wouldn’t exist. [^2]

AI First

AI Native 与 AI Based 产品的最显著区别是，AI Native 的产品和服务在设计和开发过程中，将 AI 放在首位。

从用户适应产品到产品适应用户。（典型的例子，传统产品是产品上设计了一大堆功能，需要用户学习，在新的 AI Native 时代，打破使用流程上的步骤，最直接的促成需求端和实现端的达成。）

1. 交互的重构

在新的产品形态下，原来古典产品经理依赖的图形界面的交互形式将被打破，复杂的图形交互过程变成了语言交互。PC 端将远离键盘鼠标的操作体验，手机端的触摸、捏合等操作也将被重新解构。

对于原来 Photoshop 复杂的键鼠操作，变成了语言的表述。对于用户而言，对产品细致颗粒（高光、虚化、模糊等）概念理解不再存在，转而由人机对话的 Promote 替代。[^3]


Firefly

Runway

2. 数据的重构

结构化的数据获取和处理方式也将被重新定义。过去为了数据结构化，而人为迁就流程化的操作流，以及一系列的输入框都将被抛弃，取而代之的是非结构化的输入以及上下文的理解。

过去互联网社会的发展，人们通过产品或自身的约定来提高数据产品的稳定性，究其还是人类行为向程序妥协。但是在 AI First 背景之下，产品回归到产品，结构化的产品设计理念也可能被重写。


ChatGPT，就放弃传统产品设计上输入结构，在一个大输入框内完成所有的上下文信息（且是非约定的信息要素），在返回端也是非结构的信息逻辑。

3. 决策权的重构

在 AI 2.0 的产品形态下，用户将尽可能少的与产品发生交互，以至于 AI Native 将从头到尾的完成工作，用户的产品操作决策权将让渡给 AI。

很多 AI 产品逐步体现出他的推演能力，比如 Auto-GPT，在接受到用户需求后，他可以自发的思考这个需要所需要的依赖的外部工具，比如搜索，网页等，并在依赖工具串联完成工作。

LLM 调用外部工具的应用模式

图片来源 [^4]


ACT-1，David Luan 所构建 ACT 模型，就希望打破互联网虚拟世界与现实世界的隔阂。

Auto-GPT

4. 交易模式的重构

传统互联网的巨头都是从混沌中创造秩序的「熵贩子」。[^5]

  • 谷歌：是对互联网信息的减熵
  • 淘宝：是对商品撮合交易的减熵
  • Uber：是对司机和乘客撮合的减熵

笼统来说，都是通过互联网实现了对信息的低成本分发，而 AI 2.0 将实现对智能的低成本分发。[^6] 可以预见传统的信息平台将从组织、撮合变成直接提供服务。


Sidekick

参考阅读

[^1]: Defining AI native: A key enabler for advanced intelligent telecom networks
[^2]: Become AI Native: What It Means (& How to Do It) | Copy.ai
[^3]: 拾象大模型及OpenAI投资思考
[^4]: AutoGPT与LLM Agent解析
[^5]: L31_利润转化价值链
[^6]: AI 2.0 与基础模型应用

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