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只有18人,沒產(chǎn)品,卻拿到4.8億美元融資!這家公司重新定義了AI!

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抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn):AI應(yīng)用新時代的起點(diǎn)

你好,我是王煜全,這里是王煜全要聞評論。

一家公司僅有18人,沒有推出任何產(chǎn)品,就拿到了4.8億美元的種子輪投資,估值高達(dá)44.8億美元??吹竭@個消息,你的第一反應(yīng)會是什么?這究竟是泡沫,還是背后真的有什么值得關(guān)注卻又不為人所知的突破?

這家初創(chuàng)公司名為Humans&,在1月21日,他們從英偉達(dá)、亞馬遜創(chuàng)始人貝索斯、谷歌風(fēng)投等頂級機(jī)構(gòu)手中拿到了這筆巨額投資。

值得注意的是,即便是在最炙手可熱的AI領(lǐng)域,種子輪融資通常也很難超過5000萬美元,而Humans&在一開始拿到的錢就比很多科技公司上市前融到的資金總和還要多。


可他們究竟做了什么?

不少報道稱,他們要推出AI版微信。

但其實(shí)Humans&不是要開發(fā)一個新的聊天軟件,而是一套協(xié)作AI系統(tǒng)。他們內(nèi)部將這套系統(tǒng)稱為“H& Core”,目標(biāo)是作為插件植入現(xiàn)有協(xié)作平臺。

在我們看來,Humans&的高額融資并不是泡沫,他們是要打造一位隱形的數(shù)字同事,理解對話的上下文,保持長效記憶,并主動探詢信息和滿足需求,這遠(yuǎn)比做一個聊天工具更重要。這標(biāo)志著AI將從被動應(yīng)答轉(zhuǎn)向主動服務(wù),而這也將是復(fù)雜服務(wù)的開端。

主動服務(wù)

首先,我們認(rèn)為,要注意的是,Humans&的核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)主動服務(wù),而這將是AI從工具變成服務(wù)的關(guān)鍵一躍。

當(dāng)前絕大多數(shù)AI,都是你問它答,對話結(jié)束,服務(wù)停止。這種交互模式就意味著AI始終是被調(diào)用的工具,而不是持續(xù)存在的伙伴。

我們反復(fù)指出,真正有價值的復(fù)雜服務(wù),需要具備四個特點(diǎn),即專家級、個性化、持續(xù)性、普惠性。其中,持續(xù)性是當(dāng)前絕大多數(shù)AI工具難以解決的問題。

但這無疑難以滿足用戶的需求。

就以健康管理為例,如果AI只針對用戶某個時間點(diǎn)的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行回答,那么它很難為用戶提供持續(xù)、可靠的健康監(jiān)護(hù);只有當(dāng)AI能主動分析數(shù)據(jù)并每日給出個性化建議,特別是你用得越久,它對你的了解就越深,提供的建議就越準(zhǔn),才能形成持久的用戶依賴與價值。


雖然Humans&還沒發(fā)布新產(chǎn)品,但從已有信息可以判斷,他們的目標(biāo)正是解決這個問題——賦予AI主動性,從而為用戶提供連續(xù)的服務(wù)。

Humans&的CEO Eric Zelikman,此前曾參與研發(fā)名為STaR(自我教導(dǎo)推理者)的算法。現(xiàn)在,他們在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了升級,讓AI不僅能預(yù)測下一個字,還能預(yù)測缺了什么關(guān)鍵信息。這是目前大多數(shù)大模型所匱乏的。

例如,在持續(xù)接收了用戶提供的健康監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、體檢報告以及用戶和醫(yī)生的溝通記錄后,或者當(dāng)用戶很久沒有更新數(shù)據(jù)時,Humans&會主動分析,發(fā)現(xiàn)其中缺失的信息,并向用戶發(fā)出提醒。這就一定程度上實(shí)現(xiàn)了持續(xù)的主動服務(wù)。

當(dāng)然,為實(shí)現(xiàn)連續(xù)服務(wù),僅有主動性還不夠,還需要長效記憶和對用戶有足夠的理解。

不同于傳統(tǒng)大模型有限的上下文窗口,或RAG檢索技術(shù),Humans&會把關(guān)鍵信息按照關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲,從而可隨時調(diào)用。

他們還應(yīng)用了“長程強(qiáng)化學(xué)習(xí)”技術(shù)(Long-horizon RL)。傳統(tǒng)AI只能處理短期任務(wù),在長對話或多步驟任務(wù)中就會喪失目標(biāo)感。Humans&能讓AI執(zhí)行數(shù)小時甚至數(shù)天的復(fù)雜任務(wù),不會因?yàn)槿蝿?wù)的時間跨度變長就失去連貫性。

例如,在團(tuán)隊(duì)協(xié)作過程中,Humans&會把團(tuán)隊(duì)的決策邏輯、成員偏好、歷史共識等信息沉淀下來,自動觀察團(tuán)隊(duì)溝通動態(tài),在合適的時機(jī)主動提出建議,并從頭腦風(fēng)暴一直跟進(jìn)到方案落地,陪伴整個流程。

這種自發(fā)獲取信息、自主糾偏、持續(xù)記錄并主動溝通的能力,共同構(gòu)成了連續(xù)服務(wù)的基礎(chǔ),讓AI有望真正成為一個有持續(xù)性記憶和自主交互能力的同事或助理。

價值

理解了Humans&在做什么,我們也就能發(fā)現(xiàn),它比其他AI更具商業(yè)價值。

目前AI產(chǎn)業(yè)的競賽焦點(diǎn)還集中在提升模型的智商上,OpenAI的ChatGPT智商180了,谷歌的Gemini智商就要200。然而,對于大部分用戶而言,AI的智商早已足夠應(yīng)對日常任務(wù)。那么AI究竟該如何繼續(xù)為我所用呢?

那就是補(bǔ)足短板。

從組織的層面看,個體智力的提升,所帶來的價值遠(yuǎn)不如對群體協(xié)作效率進(jìn)行優(yōu)化。如果內(nèi)部溝通低效、共識難以達(dá)成,那么再聰明的人湊在一起也是徒勞。

目前看,Humans&準(zhǔn)備要解決的正是團(tuán)隊(duì)協(xié)作的問題。它們不準(zhǔn)備再為市場增加一個智商超高的AI,而是要打造一個高情商的AI,通過分析對話語境、語氣及歷史互動,成為溝通的潤滑劑。

例如,當(dāng)一名成員說“這個方案我有些擔(dān)心”,這樣模糊的表達(dá)容易導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)其他成員的誤解,影響協(xié)作效率。

Humans&則將基于對該成員一貫風(fēng)格和項(xiàng)目背景的了解,主動分辨這種“擔(dān)心”的可能原因,究竟是預(yù)算、還是可行性、還是其他什么風(fēng)險,并適時給出行動建議,讓討論聚焦。

要知道,人類受認(rèn)知限制,能夠維持穩(wěn)定、深度協(xié)作關(guān)系的圈子大小存在上限。比如基于“鄧巴數(shù)”理論,一般認(rèn)為這個上限約為150人。而這從根本上制約了大規(guī)模深度協(xié)作的效率。

Humans&有望打破這一限制。未來,大家再也不用頻繁對齊顆粒度了,大規(guī)模的團(tuán)隊(duì)也能像小團(tuán)隊(duì)一樣默契和高效。這本身就具有極大的商業(yè)價值。


更進(jìn)一步看,未來企業(yè)中必然會出現(xiàn)越來越多專業(yè)AI工具,用于文案、編程、設(shè)計(jì)等具體任務(wù)。若將這些AI也視為協(xié)作伙伴,我們也無疑需要一個高情商的AI來協(xié)調(diào)人和AI、以及AI和AI的協(xié)作,避免信息混亂,答非所問。

以我們自身為例,我們一直希望把多年積累的科技產(chǎn)業(yè)分析框架與方法論,系統(tǒng)化地融入課程與內(nèi)容創(chuàng)作中。但這個過程依賴持續(xù)的手動總結(jié)、編寫提示詞和反復(fù)調(diào)試,不僅要耗費(fèi)大量人力,效果也不盡如人意,最關(guān)鍵的是無法自動化。

而Humans&就有可能滿足我們的需求,能持續(xù)理解我們的知識體系、創(chuàng)作意圖和協(xié)作流程,提升我們的協(xié)作效率,并能調(diào)用各個AI工具自動化輸出符合我們特點(diǎn)的內(nèi)容,我們自然也愿意為此付費(fèi)。

所以,盡管短期內(nèi)Humans&將主要服務(wù)各大企業(yè),公眾或許很難接觸到他們的產(chǎn)品,但它將創(chuàng)造一個新賽道,給用戶帶來可衡量、可感知的價值,也就將獲得對應(yīng)的豐厚商業(yè)回報。而且,也許個人版的Humans&也會很快出現(xiàn)。

我們認(rèn)為,Humans&也標(biāo)志著一類新公司即將涌現(xiàn),它們不再局限于舊有路徑,而是要用AI解決過去無法解決的痛點(diǎn)。而這種AI應(yīng)用范式的轉(zhuǎn)變也注定會孕育出巨大的商業(yè)成果,這恰恰是這個時代真正令人興奮之處!

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