每個人都會在自己原有認知體系下對AI進行解讀，但當(dāng)這種解讀偏離智能的基礎(chǔ)特征，結(jié)論往往就是荒謬的。

真做產(chǎn)品，荒謬的結(jié)論就是死亡的開始。

如果把AI看成和人并列的智能體，那思考AI應(yīng)用的時候必然要回到在價值創(chuàng)造過程中：

1）AI負責(zé)干什么，人類負責(zé)干什么?

2）在AI負責(zé)干什么范疇中又需要區(qū)分基礎(chǔ)的大模型干什么，AI應(yīng)用負責(zé)干什么？

這倆問題不清楚，可以先不做應(yīng)用。

如果用探索迷宮來類比產(chǎn)品過程，這倆問題的思考結(jié)果大致等于迷宮出口在東南西北的那個方向，大致不差摸索才產(chǎn)生價值。

要想回答這類邊界問題要回到AI大模型的技術(shù)特質(zhì)。

AI大模型注定在通用信息儲備和通用智能上會超過人類，所以底層邏輯特別簡單：

當(dāng)AI大模型起作用需要消耗的數(shù)據(jù)沒有邊界的時候，那不存在應(yīng)用的，也不需要人類的介入。

這時候AI大模型≈everything。

在這個大模型可輻射的數(shù)據(jù)邊界里面，只要AI大模型配上搜索，所有過去的應(yīng)用以及相關(guān)人的工作都會被折疊到模型的內(nèi)面。

所以這是模型的領(lǐng)域，也是模型公司必然去爭奪的局點，沒有底層模型能力就沒有入場券。

那什么構(gòu)建數(shù)據(jù)的邊界？

所有權(quán)構(gòu)建數(shù)據(jù)的邊界，動態(tài)知識擴展數(shù)據(jù)邊界。

什么意思呢？

比如店鋪信息僅屬于某個企業(yè)，這種所有權(quán)構(gòu)建數(shù)據(jù)邊界。

企業(yè)中本來沒有怎么創(chuàng)建下代大模型的知識，人的研發(fā)擴展這部分能力，所以創(chuàng)新能力形成新知識，新知識擴展數(shù)據(jù)邊界。

這兩種數(shù)據(jù)各種交疊就構(gòu)成一個組織或者企業(yè)存在的意義。

如果你沒有獨特的數(shù)據(jù)所有權(quán)或者創(chuàng)造新知識的能力，那企業(yè)相當(dāng)于是AI大模型的一部分，沒有存在的必要。

比如當(dāng)AIGC能力大到一定程度，外包軟件公司就沒有必要--它沒有自己的數(shù)據(jù)，也沒有創(chuàng)造能力。

那這會導(dǎo)致什么樣的未來圖景呢？

每個企業(yè)有一只多智能體組成的類似章魚的系統(tǒng)。

所有私有的數(shù)據(jù)和知識在這套系統(tǒng)里面，同時人、系統(tǒng)也不停的共創(chuàng)自己的私有知識和數(shù)據(jù)。

在全局上N個這樣的復(fù)合體不停碰撞并且進行各種歸一化。理論上差異化消失的兩個主體會迅速歸并，但地域等現(xiàn)實因素減緩發(fā)生的過程。

它們的碰撞結(jié)果，是公共的認知空間持續(xù)增加。很多知識不停的從私域流向公域，最終流入AI大模型，拉高企業(yè)存續(xù)的基線。

推論是什么呢？

企業(yè)內(nèi)部必須具有一種生生不息的力量，否則一旦沉沒到AI大模型的公共基線以下就會失去存在價值。在這里人、文化、價值創(chuàng)造的能力成為統(tǒng)一體。支撐這個統(tǒng)一體的是應(yīng)用，不是AI大模型。

下面我們舉個例子來說明下幾個常用詞和上面這個進化過程的關(guān)系：

第一代應(yīng)用產(chǎn)品是Copilot，這時候人是某個角色的主體，AI應(yīng)用扮演的是放大主體能力的觸手。比如招聘，最終招聘的時候要考慮多少維度才能提升招聘的成功幾率是人確定的。如果按優(yōu)秀、良好、及格等來評定這個角色的Performance，那起決定作用的還是當(dāng)事人本身。

第二代產(chǎn)品就是近來常說的Agent。Agent可以用來覆蓋單一角色，比如上面說的這個招聘的角色，那可以把一個優(yōu)秀招聘人員需要考慮的20個維度抽象出來，然后基于AI大模型來復(fù)刻他/她。這時候如果復(fù)刻的人類本身是80分，那復(fù)刻好了就也是80分。這時候最終的Performance則是數(shù)據(jù)、AI、人的模型共同決定的了。人是推動AI效能的動力之一。

第三代產(chǎn)品有人試圖叫MAS(Multi-Agent System)，但其實不對，還是應(yīng)該叫Autopilot。是不是多智能體只是個形式，并非本質(zhì)特征。本質(zhì)應(yīng)該是可以自我改進和優(yōu)化。當(dāng)反饋、關(guān)系完全數(shù)字化并且可以聯(lián)動的時候，在單個Agent復(fù)刻對象為80分的基礎(chǔ)上，整套系統(tǒng)運作可以通過數(shù)據(jù)維度的擴展（把固定的20個維度擴展成30個等）等優(yōu)化手段讓角色的Performance變成85分或者90分。在這樣他產(chǎn)品中，每個角色都先是逼近人類的最優(yōu)秀值，然后超越。這個過程歷史數(shù)據(jù)就是自身的養(yǎng)料。體現(xiàn)的正是AlphaZero那類的持續(xù)進化。只不過在大模型的基礎(chǔ)上更加普遍化了。

這個系統(tǒng)中人和AI的邊界體現(xiàn)在價值設(shè)定以及補充特定時期AI的不足上。形式可能更像三明治，除了經(jīng)常說的System1（快思考）和System2（慢思考，要和人打交道確定價值設(shè)定），還會有System3，System3負責(zé)把需要人進行補足部分導(dǎo)入到整個系統(tǒng)中來。

基于大模型可以根據(jù)新數(shù)據(jù)優(yōu)化自己的下代應(yīng)用，產(chǎn)生類似智能飛輪的效果。這時候一般的排列組合的型的創(chuàng)新估計沒價值了，需要發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)造之前沒有的要素。

幾種極端情況

公有空間覆蓋所有私有空間，那就是單一體，這時候沒有企業(yè)，整個人類共享一個基礎(chǔ)設(shè)施。所有人都站在人類認識的邊界上，所有人都是創(chuàng)建者。

私有空間只有一人/一個企業(yè)具有并且不公共化。獨門武功。

小結(jié)

總結(jié)起來就是數(shù)據(jù)的邊界是應(yīng)用的邊界，作為應(yīng)用如果不能鞏固和擴張自己的數(shù)據(jù)邊界，那存在價值會被AI大模型的進展所削弱。與此同時，人需要在這個過程中設(shè)定價值取向，并且輔助拓展數(shù)據(jù)邊界，否則人也不存在價值。在這里一定程度上效率優(yōu)先和智能優(yōu)先是等價的。