生成式 AI：下一个消费者平台

原文地址：https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/

发表时间：2023 年 2 月 7 日

作者：Connie Chan & Justine Moore

翻译：通往 AGI 之路，若有瑕疵之处，请在段落评论中斧正，谨此致谢​

我们已经进入了生成式 AI 的时代。它的应用场景无处不在——从写作文到创建漫画再到编辑电影——其采用速度已经超过了过去十年的每一项消费技术趋势。文本生成器 ChatGPT 在短短五天内就超过了一百万用户，数千万的消费者已经创建了 AI 头像。

每当新技术如此迅速地吸引消费者的注意时，都会引发一个问题：这里是否真有实质性的价值？我们相信答案无疑是肯定的。生成式 AI 将成为创始人构建具有定义性产品类别的下一个重要平台。​

就像 iPhone 革命性地改变了我们与技术的日常互动方式——催生了 Uber、DoorDash 和 Airbnb 等产品一样——生成式 AI 将改变我们的日常生活。​

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除了创造新的产品类别，AI 还将对现有产品进行超级增强，改善消费者体验并使其更易于扩展。​

关于 AI 的最强大之处之一是它能使产品个性化用户体验。这方面的早期应用已经出现在教育科技和搜索中——如果你在解释为什么会下雨，那么对八岁儿童和高中生使用的语言将会不同。我们预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。

在这里，我们探讨了我们看到机会的主要消费者类别。在后续的文章中，我们将更深入地研究这些领域，并分享我们在评估消费者 AI 公司时所提出的问题。

语言模型

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人工智能语言模型有可能彻底改变互联网的核心功能之一：搜索。​

我们都经历过在 Google 中输入一个问题，然后被一大堆链接淹没的困境，其中一些链接还有相互冲突或不准确的信息。这实际上就是一个无尽的滚动。如果你可以得到一个用自然语言写成的简洁答案，并且在你感兴趣的时候可以点击链接阅读更多内容，那将是多么美好？由大型语言模型（LLM）驱动的搜索引擎使这成为可能。

如 You 和 Neeva 这样的公司正在为一般搜索查询提供这种服务。其他公司则采取更垂直化的方法：Consensus 跨越研究论文进行搜索，以提供有依据的答案，而 Perplexity 的 Bird SQL 产品则针对 Twitter （例如：“关于金球奖时尚的最热门推文”）。

这种搜索方式对于产品推荐尤为有价值。今天，做出明智的购买选择通常需要浏览数十个链接和数百条评论。如果你可以根据你的特定需求得到一个策划过的选项列表，那会怎样呢？例如，一些可能的提示：“为一只六个月大、胃部敏感的拉布拉多贵宾犬推荐的最佳狗粮”，或者“纽约冬天低于 250 美元的骆驼色大衣”。​

此外，我们看到企业内部搜索的应用中具有巨大潜力。现在，大多数公司使用一系列通信应用和数据库，如 Gmail、Slack、Drive、Asana 等。在所有这些工具中找到单一的文档、消息或指标可能是一个挑战。像 Glean 这样的产品允许团队跨应用搜索，而 Vowel 允许用户查询他们的视频会议记录。

教育

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