大模型火起來之后，看到一些產(chǎn)品和現(xiàn)象，串起來想發(fā)現(xiàn)蠻有意思。

迷惑行為一

阿里張勇說，所有行業(yè)都值得用AI重做一遍，的確很多行業(yè)都已經(jīng)開始這么做了，于是，不但卷大模型、還卷行業(yè)落地。

現(xiàn)在的情況是，公司大量花錢購買硬件、雇人研發(fā)，用戶也需要花更多錢去使用這些產(chǎn)品和功能，周而復(fù)始，BC兩端都在大量投入，但最受益的是誰？只有AI本身迅速發(fā)展壯大了，細思極恐啊！

迷惑行為二

現(xiàn)在一些創(chuàng)作者在大模型上盡可能簡短精準的 Prompt 生成長內(nèi)容，發(fā)布成長文或者播客，而讀者則用 Kimi chat 和 Gamma 這樣的大模型分別把長文和播客歸納成摘要文字，AI如果能思考的話，可能會想這幫人逗我玩呢，你們直接對接提供 Prompt 不好嗎，非要我做牛做馬。

這讓我想起小時候就熟悉的一個對聯(lián)“天上下雪不下雨，雪在地上變成雨，變成雨來多麻煩，不如當初就下雨”，至于下聯(lián)，如果不知道就自行搜索吧。

迷惑行為三

在短視頻平臺和小紅書等社交平臺上，不少人用AI生成圖文和視頻，有的甚至還收獲了不少流量和粉絲，然后平臺不得不研發(fā)AI技術(shù)來識別這些內(nèi)容是否由AI生成，并給人類以提醒……

迷惑行為四

即刻上看到一個段子，大概是說某人斥巨資報了一個大師付費咨詢課，感覺收獲滿滿，甚至醍醐灌頂，然后某次課的時候，他的朋友在他旁邊打開了ChatGPT，同步輸入他的問題，對照大師的回答，不能說很相似，簡直是一模一樣……

以上純屬個人胡思亂想，最后放點有用的。

網(wǎng)友總結(jié)了一個AI效率工具合集圖（未找到原出處，侵刪）。

我看了下，的確是目前各個賽道做得比較好的，而且都免費，比如把播客鏈接丟給Podwise ，就會自動梳理出重點摘要，我看許多產(chǎn)品自己也在做類似功能，比如微信讀書在內(nèi)測對一本書劃重點（樊登讀書危險了），蘋果的podcast也有了總結(jié)播客摘要的功能，相信小宇宙之類的產(chǎn)品很快會跟進，下一步估計還會有給視頻劃重點的產(chǎn)品出現(xiàn)。

看上去，AI工具進一步提高了效率，其背后反映的是人類在信息爆炸時代渴望快速獲取更多知識與信息的焦慮，但效率的提高并不代表工作生活更加輕松，正如尤瓦爾·赫拉利在《人類簡史》中所說：

我們從農(nóng)業(yè)革命能學到的最重要的一課，很可能就是物種演化上的成功并非代表個體的幸?！慨斎祟愓w的能力大幅增加、看起來似乎大獲成功，個人的苦痛也總是隨之增長。 ——尤瓦爾·赫拉利《人類簡史》

從“認知革命”、“農(nóng)業(yè)革命”，到“科學革命”，再到現(xiàn)在可能的“AI革命”，概莫能外。