ชื่อเรื่องต้นฉบับ: สถานะของ Consumer Tech ในยุค AI

แหล่งที่มาต้นฉบับ: a16z

ในทศวรรษที่ผ่านมา ผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคแทบทุกครั้งมีการสร้างรูปแบบทางสังคมใหม่ขึ้นมา: ตั้งแต่ไดนามิกของเพื่อนใน Facebook ไปจนถึงคำแนะนำตามอัลกอริทึมของ TikTok เราค่อยๆ เรียนรู้ที่จะใช้ผลิตภัณฑ์เพื่อกำหนดตัวตนและแสดงตัวตนของเรา

ในเวลานั้น ผู้คนแสดงออกและผลิตภัณฑ์ช่วยเหลือ แต่ตอนนี้ AI กำลังดำเนินการสลับบทบาทอย่างเงียบๆ ไม่ใช่เครื่องมือสำหรับผู้คนอีกต่อไป แต่ได้เริ่มกลายเป็นหัวข้อของการแสดงออก เป็นตัวกลางในการเชื่อมต่อ และแม้แต่ตัวถ่ายทอดอารมณ์ จาก ChatGPT สู่ Veo3 จาก 11 Labs สู่ Character.AI เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่เข้าใจผิดว่าเป็น "การปรับปรุงประสิทธิภาพ" แต่จริงๆ แล้วเป็น "การเอาต์ซอร์สบทบาทของมนุษย์"

ในการอภิปรายครั้งนี้ซึ่งจัดโดย Erik Torenberg, Justine Moore, Bryan Kim, Anish Acharya และ Olivia Moore ได้ร่วมกันเสนอคำตัดสินที่ไม่เคยมีมาก่อนว่า ผลิตภัณฑ์ AI ในปัจจุบันไม่ได้เป็น "เครื่องมือเหมือนเครื่องมือ" อีกต่อไป แต่เป็น "เครื่องมือเหมือนคน" และกำลังกลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่ "แทนที่มนุษย์"

ผู้ใช้เริ่มจ่ายค่าสมัครสมาชิกรายเดือนในราคาสูงถึง 200 ดอลลาร์ ไม่ใช่เพราะ AI แข็งแกร่งกว่า แต่เพราะ AI "ทำแทนคุณ" หรือแม้แต่ "เป็นแทนคุณ" Veos สามารถสร้างวิดีโอที่ปรับแต่งได้ภายใน 8 วินาที ChatGPT สามารถเขียนแผนธุรกิจ ให้คำปรึกษาทางจิตวิทยา และแทนที่การสารภาพทางอารมณ์ และ 11 Labs สามารถสร้างบุคลิกเสียงที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะสำหรับคุณได้ และทั้งหมดนี้ไม่จำเป็นต้องให้คุณทำด้วยตัวเองอีกต่อไป และคุณไม่จำเป็นต้องเป็น "คุณ" อีกต่อไป

การบริโภค AI ที่เพิ่มขึ้นเป็นสัญญาณอันตรายอย่างยิ่ง: การแสดงออกกำลังถูกจัดรูปแบบ การโต้ตอบทางสังคมกำลังถูกจำลอง และตัวตนกำลังถูกสร้างใหม่

ปัจจุบัน เรายังคงใช้ Reddit, Instagram และ Snapchat เพื่อแบ่งปัน "ตัวตน" ที่สร้างขึ้นโดย AI แต่แพลตฟอร์มเหล่านี้ก็เป็นเพียงไวน์ขวดเก่าเท่านั้น เครือข่ายโซเชียลที่เป็น AI อย่างแท้จริงยังไม่ปรากฏขึ้น เนื่องจาก AI สามารถสร้าง "สถานะ" ได้ แต่ไม่สามารถสร้าง "ความตึงเครียดทางอารมณ์" ได้ AI สามารถสร้างภาพลวงตาของความเป็นเพื่อนได้ แต่ไม่สามารถแทนที่การต่อสู้และความเปราะบางที่ควบคุมไม่ได้ในความสัมพันธ์ที่แท้จริงได้

ทั้งหมดนี้ทำให้เกิดการตัดสินที่น่าตกใจสามประการ:

ประการแรก สาระสำคัญของผลิตภัณฑ์ AI ไม่ได้อยู่ที่การปรับปรุงผู้ใช้ แต่เพื่อสร้าง "ตัวตนของผู้ใช้" ขึ้นมาใหม่

ประการที่สอง การเพิ่มขึ้นของพันธมิตร AI ไม่ใช่จุดเริ่มต้นของปฏิสัมพันธ์ทางสังคม แต่เป็นจุดสิ้นสุดของปฏิสัมพันธ์ทางสังคม

ประการที่สาม การเผยแพร่อวตาร AI ไม่ใช่การขยายการแสดงออก แต่เป็นการทำลายขอบเขตของบุคลิกภาพ

ในอนาคตอันใกล้ ผลิตภัณฑ์ AI ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจะไม่ใช่แค่ผลิตภัณฑ์ประเภทเครื่องมือเท่านั้น แต่เป็นผลิตภัณฑ์ประเภทบุคลิกภาพ พวกมันสามารถเข้าใจคุณ เลียนแบบคุณ เป็นตัวแทนคุณ ชี้นำคุณ และในท้ายที่สุด - แทนที่คุณ นี่ไม่ใช่ชัยชนะของประสิทธิภาพ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพของการดำรงอยู่

การปฏิวัติผู้บริโภคด้วย AI: การสมัครสมาชิกราคาสูงและการสร้างสังคมใหม่

Erik Torenberg: ขอบคุณทุกคนที่เข้าร่วมพอดแคสต์นี้ในด้านผู้บริโภค ดูเหมือนว่าทุกๆ สองสามปีจะมีผลิตภัณฑ์ที่ก้าวล้ำ ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Twitter, Instagram, Snap, WhatsApp, Tinder หรือ TikTok ทุกๆ สองสามปีจะมีแนวคิดใหม่ ความก้าวหน้าครั้งใหม่นี้ แต่ดูเหมือนว่าเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา แนวโน้มดังกล่าวก็หยุดชะงักลงอย่างกะทันหัน ทำไมมันจึงหยุดชะงัก หรือมันหยุดชะงัก คุณจะกำหนดคำถามใหม่อย่างไร คุณมองสถานการณ์ปัจจุบันอย่างไร อนาคตจะเป็นอย่างไร

Justine Moore: ฉันคิดว่า ChatGPT อาจเป็นเรื่องราวความสำเร็จของผู้บริโภคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นอกจากนี้ เรายังได้เห็นผลิตภัณฑ์ที่ก้าวล้ำมากมายเกิดขึ้นในรูปแบบ AI อื่นๆ เช่น Midjourney, 11 Labs และ Blackforce Labs ในด้านภาพ วิดีโอ และเสียง แม้ว่าจะมีผลิตภัณฑ์อย่าง Veo อยู่ในขณะนี้ แต่สิ่งที่น่าสนใจคือผลิตภัณฑ์เหล่านี้จำนวนมากขาดคุณลักษณะทางสังคมหรือคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิมที่คุณกล่าวถึง ซึ่งอาจเป็นเพราะ AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และผลิตภัณฑ์และนวัตกรรมใหม่ๆ ส่วนใหญ่ในปัจจุบันขับเคลื่อนโดยทีมวิจัย ซึ่งพวกเขาเก่งมากในการฝึกโมเดล แต่ในอดีตไม่เก่งในการสร้างชั้นผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภครอบๆ โมเดล เมื่อมองในแง่ดี โมเดลเหล่านี้มีความเป็นผู้ใหญ่เพียงพอแล้วที่นักพัฒนาสามารถสร้างผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิมได้มากขึ้นโดยอิงจากโมเดลเหล่านี้ผ่านอินเทอร์เฟซโอเพ่นซอร์สหรือ API

Bryan Kim: นี่เป็นคำถามที่น่าสนใจเพราะผมมองย้อนกลับไปในช่วง 15 ถึง 20 ปีที่ผ่านมา ดังที่คุณได้กล่าวไว้ บริษัทยักษ์ใหญ่เช่น Google, Facebook และ Uber เมื่อเราผสมผสานองค์ประกอบต่างๆ เช่น อินเทอร์เน็ต มือถือ และคลาวด์คอมพิวติ้งเข้าด้วยกัน ก็มีบริษัทที่น่าทึ่งมากมายเกิดขึ้นจริงๆ ฉันคิดว่าเทคโนโลยีคลาวด์บนมือถือได้เข้าสู่ระยะที่เติบโตเต็มที่แล้ว แพลตฟอร์มเหล่านี้มีอยู่มาแล้ว 10 ถึง 15 ปี และแต่ละส่วนก็ได้รับการสำรวจในระดับหนึ่ง ในอดีต ผู้ใช้จำเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับฟีเจอร์ใหม่ที่ Apple แนะนำ แต่ตอนนี้พวกเขาจำเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับการวนซ้ำและการอัปเดตอย่างต่อเนื่องของโมเดลพื้นฐาน นี่คือความแตกต่างประการแรก

ความแตกต่างประการที่สองก็คือ อย่างที่คุณได้กล่าวไว้ ผู้ชนะในประวัติศาสตร์ส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ในด้านข้อมูล (เช่น Google) และตอนนี้ ChatGPT ยังคงดำเนินต่อไปในทิศทางนี้อย่างชัดเจน ในด้านยูทิลิตี้ เราพลาดผลิตภัณฑ์อย่าง Box และ Dropbox แต่ตอนนี้เราเห็นแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคเกิดขึ้นมากขึ้น และบริษัทหลายแห่งกำลังแข่งขันกันเพื่อกรณีการใช้งานเหล่านี้ สิ่งเดียวกันนี้ก็เป็นจริงในด้านการแสดงออกทางความคิดสร้างสรรค์ ซึ่งเครื่องมือสร้างสรรค์กำลังเกิดขึ้นอย่างไม่สิ้นสุด ฉันคิดว่าสิ่งที่ขาดหายไปคือคุณลักษณะการเชื่อมต่อทางสังคม AI ยังไม่สร้างกราฟทางสังคมขึ้นมาใหม่ นี่อาจเป็นพื้นที่ว่างเปล่า และเราจำเป็นต้องสังเกตการพัฒนาต่อไป

Erik Torenberg: สิ่งนี้มีความน่าสนใจเนื่องจาก Facebook มีมานานเกือบ 20 ปีแล้ว บริษัทที่ Justine เพิ่งกล่าวถึง ยกเว้น OpenAI จะยังคงดำรงอยู่ต่อไปได้อีก 10 ถึง 20 ปีหรือไม่ บริษัทที่เรากำลังพูดถึงมีการป้องกันอย่างไร นอกจากนี้ สถานการณ์ทั้งหมดที่บริษัทเหล่านี้ให้บริการในปัจจุบันจะถูกแทนที่ด้วยผู้เล่นหน้าใหม่ในอีก 10 ปีข้างหน้าหรือไม่ หรือพวกเขาจะยังคงครองตลาดกระแสหลักทั้งหมดต่อไปหรือไม่?

Anish Acharya: สามารถพูดได้อย่างยุติธรรมว่า ChatGPT มีรูปแบบธุรกิจที่มีคุณภาพสูงกว่าบริษัทผู้บริโภคที่คล้ายกันในรอบผลิตภัณฑ์ที่ผ่านมา โดยราคาสูงสุดอยู่ที่ 200 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือน ในขณะที่ผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคของ Google อยู่ที่ 250 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือน แน่นอนว่ามีผลกระทบจากเครือข่ายที่สามารถป้องกันได้และปัญหาอื่นๆ ที่นี่ แต่บางทีนี่อาจเป็นเพียงการตอบสนองต่อข้อบกพร่องของรูปแบบธุรกิจในช่วงแรกเท่านั้น หากไม่มีองค์ประกอบเหล่านี้ คุณภาพของรูปแบบธุรกิจจะแย่ลง การเรียกเก็บเงินจากผู้ใช้โดยตรงในตอนนี้อาจเป็นสัญญาณว่าเรากำลังทำให้ปัญหาซับซ้อนเกินไปในอดีต

Erik Torenberg: บางทีคุณภาพของรูปแบบธุรกิจที่แย่อาจนำไปสู่การรักษาลูกค้าหรือความคงทนของผลิตภัณฑ์ในตลาดที่แข็งแกร่งขึ้น?

Anish Acharya: เป็นเช่นนั้น ในอดีต คุณต้องแต่งเรื่องขึ้นมาเพื่ออธิบายว่าคุณสะสมมูลค่าองค์กรได้อย่างไรโดยที่ไม่มีผลกำไรทันที แต่ตอนนี้ บริษัทจำลองเหล่านี้ทำกำไรได้โดยตรง นอกจากนี้ยังควรสังเกตประเด็นที่ Justine พูดไว้ด้วย: โมเดลพื้นฐานทั้งหมดกำลังเคลื่อนไปในทิศทางที่แตกต่างกัน โมเดลแนวนอนของ Claude และ ChatGPT กับโมเดล Gemini สามารถใช้แทนกันได้หรือไม่ นี่หมายถึงการแข่งขันด้านราคาหรือไม่ แต่ผู้ใช้แต่ละคนใช้สถานการณ์ที่แตกต่างกัน และสิ่งที่เราสังเกตได้จริง ๆ คือการขึ้นราคาแทนที่จะลดราคา ดังนั้น เมื่อเราพิจารณาให้ลึกลงไป เราจะพบว่ามีกลยุทธ์การป้องกันที่น่าสนใจอยู่บ้างแล้ว

Bryan Kim: เป็นเรื่องที่น่าสนใจที่ราคากำลังเพิ่มขึ้นแทนที่จะลดลง เนื่องจากโมเดลกำไรของบริษัทผู้บริโภคได้เปลี่ยนแปลงไปจากยุคดั้งเดิมไปสู่ยุค AI อย่างสิ้นเชิง และตอนนี้พวกเขาสามารถบรรลุผลกำไรได้ทันที ฉันคิดเกี่ยวกับเมตริกอัตราการรักษาลูกค้า - Olivia สามารถแก้ไขจุดของฉันได้ - เมื่อเราพูดถึงโมเดลการสมัครรับข้อมูลของผู้บริโภคก่อนยุค AI เราได้แยกความแตกต่างระหว่างการรักษาลูกค้าและการรักษารายได้จริงๆ หรือไม่ เนื่องจากโครงสร้างราคาในขณะนั้นค่อนข้างเสถียร ผู้ใช้จึงแทบไม่อัปเกรดแพ็คเกจของตนเลย ตอนนี้เราต้องแยกความแตกต่างระหว่างการรักษาผู้ใช้และการรักษารายได้อย่างชัดเจน เนื่องจากผู้ใช้จะอัปเกรดแพ็คเกจของตนอยู่เสมอ พวกเขาจำเป็นต้องซื้อแต้ม มักจะเกินการใช้งาน และปริมาณการใช้สุดท้ายก็เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้น อัตราการรักษารายได้จึงสูงกว่าอัตราการรักษาผู้ใช้อย่างมาก ซึ่งไม่เคยพบเห็นมาก่อน

Olivia Moore: ในอดีต ผลิตภัณฑ์สมัครสมาชิกระดับสูงสุดสำหรับผู้บริโภคมีราคาอยู่ที่ประมาณ 50 เหรียญสหรัฐต่อปี ซึ่งถือว่าสูง แต่ปัจจุบัน ผู้ใช้ยินดีที่จะจ่ายเงิน 200 เหรียญสหรัฐต่อเดือน และในบางกรณีก็บอกว่าราคาถูกเกินไปและเต็มใจที่จะจ่ายมากกว่านี้

Erik Torenberg: คุณอธิบายปรากฏการณ์นี้อย่างไร ผู้ใช้ได้รับคุณค่าอะไรที่พวกเขายินดีจะจ่ายมากขนาดนั้น

Olivia Moore: ฉันคิดว่าผลิตภัณฑ์เหล่านี้มีประโยชน์ต่อผู้ใช้ ในอดีต ผลิตภัณฑ์สมัครสมาชิกสำหรับผู้บริโภคมักมุ่งเน้นไปที่ด้านต่างๆ เช่น การเงินส่วนบุคคล การออกกำลังกาย สุขภาพ และความบันเทิง แม้ว่าผลิตภัณฑ์เหล่านี้อาจช่วยปรับปรุงตนเองหรือความบันเทิงได้ในระดับผิวเผิน แต่ผู้ใช้ต้องใช้เวลาค่อนข้างมากเพื่อให้ได้คุณค่า ปัจจุบัน ผลิตภัณฑ์อย่าง Deep Research สามารถทดแทนการทำงาน 10 ชั่วโมงของผู้ใช้ในการสร้างรายงานการตลาดของตนเองได้ สำหรับหลายๆ คน การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ถือว่าคุ้มค่าที่จะจ่ายเงิน 200 เหรียญต่อเดือน แม้ว่าจะใช้งานเพียงครั้งหรือสองครั้งก็ตาม

Justine Moore: ยกตัวอย่าง Veo3 ผู้ใช้จ่ายเงิน 250 เหรียญต่อเดือนแต่ไม่เคยเบื่อเลย เพราะเป็นเหมือนกล่องสมบัติวิเศษ คุณเปิดกล่องแล้วได้วิดีโอที่ต้องการ แม้ว่าจะยาวเพียง 8 วินาทีก็ตาม แต่ผลลัพธ์ที่ได้นั้นน่าทึ่งมาก ตัวละครสามารถพูดได้ และผู้ใช้สามารถสร้างเนื้อหาที่น่าทึ่งเพื่อแบ่งปันกับเพื่อนๆ เช่น การสร้างวิดีโอข้อมูลเฉพาะบุคคลพร้อมชื่อเพื่อน หรือแม้แต่การสร้างเรื่องราวที่สมบูรณ์เพื่อโพสต์บนแพลตฟอร์ม เช่น Twitter ผลิตภัณฑ์ประเภทนี้ที่สามารถสร้างเนื้อหาเฉพาะบุคคลและเผยแพร่ได้หลายแพลตฟอร์มนั้นมีพลังสำหรับผู้บริโภคมากกว่าผลิตภัณฑ์ใดๆ ที่เคยสร้างมา

Anish Acharya: ดูเหมือนว่าพื้นที่ผู้บริโภคทั้งหมดจะถูกแทนที่ด้วยซอฟต์แวร์

Erik Torenberg: คุณสามารถยกตัวอย่างเฉพาะเจาะจงได้หรือไม่

Anish Acharya: อย่างที่โอลิเวียพูดไว้ว่าวงการบันเทิงได้รับการปรับรูปโฉมใหม่ด้วยซอฟต์แวร์การแสดงออกเชิงสร้างสรรค์ ซึ่งการสร้างสรรค์ที่เคยทำแบบออฟไลน์นั้นตอนนี้ทำได้ด้วยซอฟต์แวร์ทั้งหมดแล้ว พื้นที่เช่น นายหน้าความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล ซึ่งเคยใช้รายได้ที่ใช้จ่ายได้ ก็ถูกแทนที่ด้วยซอฟต์แวร์เช่นกัน ทุกแง่มุมของชีวิตจะได้รับการไกล่เกลี่ยโดยโมเดล และผู้คนจะเต็มใจจ่ายเงินสำหรับสิ่งนี้

การปฏิวัติทางสังคมด้วย AI: การเติบโตของ “ตัวตนดิจิทัล” และจุดแตกหักของแพลตฟอร์มแบบดั้งเดิม

Erik Torenberg: ไบรอัน คุณกล่าวว่ายุคใหม่ของ AI ยังคงขาดคุณลักษณะการเชื่อมต่อทางสังคม และผู้คนยังคงพึ่งพาเครือข่ายทางสังคมแบบดั้งเดิม เช่น Instagram และ Twitter จุดเปลี่ยนแปลงจะเกิดขึ้นที่ใด

Bryan Kim: เมื่อคุณคิดถึงโซเชียลเน็ตเวิร์ก ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ผมตื่นเต้นมาก แก่นแท้ของมันคือการอัปเดตสถานะ Facebook, Twitter และ Snap ล้วนแต่เป็นช่องทางในการแสดง "สิ่งที่ผมกำลังทำ" การอัปเดตสถานะช่วยให้ผู้คนสร้างการเชื่อมต่อได้ รูปแบบสื่อของการอัปเดตสถานะนี้ยังคงพัฒนาต่อไป ตั้งแต่สถานะข้อความไปจนถึงภาพถ่ายจริงและวิดีโอสั้นๆ ปัจจุบัน ผู้คนสร้างการเชื่อมต่อผ่านวิดีโอสั้นๆ เช่น Reels ซึ่งถือเป็นยุคของการเชื่อมต่อทางสังคม คำถามตอนนี้คือ AI จะปฏิวัติการเชื่อมต่อนี้ได้อย่างไร AI จะสร้างการเชื่อมต่อระหว่างบุคคลและการรับรู้ชีวิตที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นได้อย่างไร หากเราเน้นที่รูปแบบสื่อที่มีอยู่ เช่น ภาพถ่าย วิดีโอ และเสียง ความเป็นไปได้ของสื่อเหล่านี้ก็ได้รับการสำรวจอย่างเต็มที่บนอุปกรณ์พกพาแล้ว

ที่น่าสนใจคือ แม้ว่าผมจะใช้ Google มากว่าสิบปีแล้ว แต่ ChatGPT อาจรู้จักผมมากกว่า Google เนื่องจากผมป้อนเนื้อหาและให้บริบทมากขึ้น เมื่อสามารถแบ่งปัน "ตัวตนดิจิทัล" นี้ได้แล้ว ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลรูปแบบใหม่จะถือกำเนิดขึ้นอย่างไร บางทีนี่อาจกลายเป็นรูปแบบสังคมยุคใหม่ โดยเฉพาะที่น่าดึงดูดใจสำหรับคนรุ่นใหม่ที่เบื่อหน่ายกับปฏิสัมพันธ์ทางสังคมแบบผิวเผิน

Justine Moore: เราเคยเห็นกรณีที่คล้ายคลึงกันมาแล้ว ตัวอย่างเช่น กระแสไวรัลที่ว่า "ให้ ChatGPT สรุปจุดแข็งและจุดอ่อน 5 อันดับแรกจากข้อมูลของฉัน" หรือ "สร้างภาพเหมือนที่แสดงถึงแก่นแท้ของฉัน" หรือแม้แต่ "บรรยายชีวิตของฉันด้วยการ์ตูน" ผู้ใช้แชร์เนื้อหาเหล่านี้ไปทั่วอินเทอร์เน็ต โดยมีคนจำนวนมากแชร์เวอร์ชันของตนเองภายในไม่กี่นาทีหลังจากที่ฉันโพสต์ ที่น่าสนใจคือ พฤติกรรมทางสังคมที่เกิดจากเครื่องมือสร้าง AI ยังคงเกิดขึ้นส่วนใหญ่ในแพลตฟอร์มโซเชียลแบบดั้งเดิมมากกว่าแพลตฟอร์ม AI ที่เพิ่งเกิดใหม่ ตัวอย่างเช่น ปัจจุบัน Facebook เต็มไปด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI

Bryan Kim: บางทีกลุ่มผู้ใช้บางกลุ่มอาจยังไม่ตระหนักถึงสิ่งนี้

Justine Moore: Facebook ได้กลายเป็นศูนย์กลางของเนื้อหา AI สำหรับผู้ใช้วัยกลางคนและผู้สูงอายุ ในขณะที่ Reddit และ Reels นำเสนอเนื้อหาที่สร้างโดย AI สำหรับคนรุ่นใหม่

Olivia Moore: ฉันเห็นด้วยอย่างยิ่ง ฉันมักจะรู้สึกสับสนว่าเครือข่ายสังคมออนไลน์ AI แห่งแรกจะมีลักษณะอย่างไร เราเคยเห็นความพยายามเช่น "ภาพส่วนตัวที่สร้างโดย AI" แต่ปัญหาคือเครือข่ายสังคมออนไลน์ต้องการการลงทุนทางอารมณ์อย่างแท้จริง - หากสามารถสร้างเนื้อหาทั้งหมดตามความชอบ (ภาพที่สมบูรณ์แบบ สถานะที่มีความสุข พื้นหลังที่เจ๋ง) ความตึงเครียดทางอารมณ์จากการโต้ตอบจริงก็จะหายไป ดังนั้น ฉันคิดว่าเครือข่ายสังคมออนไลน์ AI ดั้งเดิมที่แท้จริงยังไม่ปรากฏขึ้น

Bryan Kim: คำว่า "cumorphic" นั้นเหมาะสมมาก ผลิตภัณฑ์โซเชียล AI จำนวนมากใช้หุ่นยนต์/AI เพื่อเลียนแบบการไหลของข้อมูลของ Instagram หรือ Twitter นวัตกรรม "cumorphic" ประเภทนี้โดยพื้นฐานแล้วคือ "การใช้ AI เพื่อทำซ้ำรูปแบบเก่า" ความก้าวหน้าที่แท้จริงอาจต้องก้าวออกจากโหมดเทอร์มินัลมือถือ แม้ว่าผลิตภัณฑ์ AI ที่ยอดเยี่ยมจะต้องปรับให้เข้ากับอุปกรณ์มือถือ แต่โมเดลที่ล้ำสมัยยังคงต้องการความก้าวหน้าในการประมวลผลแบบเอจ/การใช้งานฝั่งเอนด์ ซึ่งอาจก่อให้เกิดรูปแบบใหม่ ฉันคาดหวังถึงความเป็นไปได้ในอนาคตอย่างเต็มที่

Erik Torenberg: การแนะนำระหว่างบุคคลเป็นสถานการณ์การใช้งานที่สำคัญอย่างเห็นได้ชัด - การค้นหาพันธมิตรทางธุรกิจ การหาเพื่อน การออกเดท ฯลฯ แพลตฟอร์มที่มีอยู่ได้รวบรวมข้อมูลผู้ใช้ไว้มากมาย

Anish Acharya: การได้ดูความพยายามของ LinkedIn ในการสร้าง AI ดั้งเดิมนั้นสร้างแรงบันดาลใจได้มาก LinkedIn แบบดั้งเดิมเป็นเพียงข้อมูลเชิงทิศทาง เช่น "ฉันรู้เรื่องนี้" ในขณะที่เทคโนโลยีใหม่สามารถสร้างคลังข้อมูลของแหล่งความรู้จริง เช่น การพูดคุยกับ "เวอร์ชันดิจิทัลของ Erik" เพื่อรับความรู้ทั้งหมด อนาคตของเครือข่ายโซเชียลอาจเป็นเช่นนี้ - เมื่อโมเดลมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับผู้ใช้ อาจเป็นไปได้ที่จะใช้ "อวตารดิจิทัล" สำหรับการโต้ตอบ

ความลับของบริษัท AI ที่เป็นผู้นำ: ความเร็วในการสร้างสรรค์นวัตกรรมและการแบ่งส่วนตลาด

Erik Torenberg: คุณกล่าวว่าบริษัทต่างๆ นำผลิตภัณฑ์ AI บางอย่างมาใช้ก่อนผู้บริโภค ซึ่งแตกต่างจากวงจรเทคโนโลยีก่อนหน้านี้ ปรากฏการณ์นี้บ่งชี้ถึงอะไร?

Justine Moore: นี่น่าสนใจมากจริงๆ เมื่อ BK และฉันอยู่ที่ 11 Labs เราได้ลงทุนใน 11 Labs ล่วงหน้าและเข้าร่วมในรอบ A ประมาณหนึ่งเดือนหลังจากรอบแรกของการระดมทุน เราสังเกตว่าผู้ใช้ในช่วงแรกเริ่มเข้ามาเพื่อสร้างวิดีโอ/เสียงที่น่าสนใจ โคลนเสียงของตัวเอง และพัฒนาโมดูลเกม แต่ในกรณีส่วนใหญ่ ผลิตภัณฑ์ยังไม่เข้าถึงผู้บริโภคกระแสหลักที่แท้จริง ไม่ใช่ทุกคนในสหรัฐอเมริกาจะมีห้องทดลอง 11 แห่งหรือติดตั้งบริการสมัครสมาชิกบนโทรศัพท์ อย่างไรก็ตาม บริษัทได้รับสัญญาองค์กรจำนวนมากและมีลูกค้ารายใหญ่จำนวนมากในด้านต่างๆ เช่น AI เชิงสนทนาและความบันเทิง

ปรากฏการณ์นี้สะท้อนให้เห็นในผลิตภัณฑ์ AI จำนวนมาก: ก่อนอื่นมีการแพร่กระจายแบบไวรัลบนฝั่งผู้บริโภค จากนั้นจึงถูกแปลงเป็นกลยุทธ์การขายระดับองค์กร ซึ่งแตกต่างจากผลิตภัณฑ์รุ่นก่อนมาก ปัจจุบัน ผู้ซื้อในองค์กรมีความต้องการ AI อย่างจริงจัง (เช่น ความจำเป็นในการพัฒนากลยุทธ์ AI และใช้เครื่องมือ AI) พวกเขาให้ความสนใจกับข้อมูล Twitter, Reddit และ AI อย่างใกล้ชิด หลังจากค้นพบผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภค พวกเขาจะคิดถึงวิธีนำนวัตกรรมของตนไปใช้กับสถานการณ์ทางธุรกิจ จึงกลายเป็น "ผู้ช่วย" ในการส่งเสริมกลยุทธ์ AI ขององค์กร

Bryan Kim: ฉันเคยได้ยินกรณีการนำนวัตกรรม AI มาใช้ในลักษณะเดียวกันนี้: หลังจากที่บริษัทประสบความสำเร็จในการเผยแพร่สู่ผู้บริโภค บริษัทจะใช้ข้อมูลธุรกรรมของ Stripe เพื่อป้อนบันทึกการชำระเงินที่ไม่ระบุชื่อลงในเครื่องมือ AI เพื่อค้นหาบริษัทที่ผู้ใช้เป็นสมาชิกอยู่ เมื่อพบว่าจำนวนผู้ใช้ของบริษัทเกินเกณฑ์ เช่น 40+ บริษัทจะติดต่อกลับว่า "บริษัทของคุณมีพนักงานมากกว่า 40 คนที่ใช้ผลิตภัณฑ์ของเรา คุณพิจารณาความร่วมมือขององค์กรหรือไม่"

Erik Torenberg: คุณได้ระบุตัวอย่างบริษัทและผลิตภัณฑ์มากมายในการกล่าวเปิดงาน ฉันอยากรู้ว่าตัวอย่างเหล่านี้คือผู้สำรวจ "ยุค MySpace" ในยุคแรกหรือไม่ หรือว่ามีคุณค่าในระยะยาว เหมือนกับ 20 ปีต่อมา เราจะยังคงพูดถึงบริษัทเหล่านี้ในปัจจุบันหรือไม่?

Justine Moore: แน่นอนว่าเราหวังว่าบริษัท AI สำหรับผู้บริโภคที่สำคัญทั้งหมดในปัจจุบันจะสามารถพัฒนาต่อไปได้ แต่ความเป็นจริงอาจไม่น่าพอใจ ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างยุค AI กับวงจรผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคก่อนหน้านี้คือเลเยอร์โมเดลและความสามารถทางเทคนิคยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว ในหลายกรณี เรายังไม่ได้แตะศักยภาพของเทคโนโลยีเหล่านี้เลย ตัวอย่างเช่น หลังจากการเปิดตัว Veo3 บทสนทนาหลายอักขระ การประมวลผลเสียงดั้งเดิม และคุณสมบัติมัลติโหมดอื่นๆ ก็เป็นไปได้ทันที แม้ว่า LLM สำหรับข้อความจะค่อนข้างสมบูรณ์แล้ว แต่ก็ยังมีช่องว่างสำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในทุกพื้นที่ สังเกตได้ว่าตราบใดที่บริษัทต่างๆ สามารถอยู่ที่ "แนวหน้าด้านเทคนิค/คุณภาพ" ได้ นั่นคือ มีโมเดลหรือความสามารถในการผสานรวมขั้นสูงที่สุด พวกเขาจะไม่ทำซ้ำข้อผิดพลาดของ MySpace/Friendster หากมีความล่าช้าเล็กน้อยในการทำซ้ำเทคโนโลยี ก็สามารถกู้คืนได้ผ่านการอัปเดต

สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่าตอนนี้คือการเกิดขึ้นของกลุ่มตลาด: ไม่มีโมเดลที่ดีที่สุดเพียงตัวเดียวในด้านภาพอีกต่อไป นักออกแบบ ช่างภาพ และกลุ่มที่จ่ายเงินต่างๆ (10 ดอลลาร์สหรัฐ/เดือน เทียบกับ 50-100 ดอลลาร์สหรัฐ/เดือน) ต่างก็มีโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดของตนเอง เนื่องจากกลุ่มแนวตั้งแต่ละกลุ่มมีการลงทุนจากผู้ใช้ที่สูงมาก ตราบใดที่นวัตกรรมยังคงดำเนินต่อไป ผู้ชนะหลายรายก็สามารถอยู่ร่วมกันได้เป็นเวลานาน

Bryan Kim: ฉันเห็นด้วยอย่างยิ่ง สิ่งเดียวกันนี้ก็เป็นจริงในด้านวิดีโอเช่นกัน มีกลุ่มสำหรับวิดีโอโฆษณา วิดีโอโฆษณาแบบฝัง ฯลฯ เมื่อวานนี้ฉันเห็นบทความที่ชี้ให้เห็นว่าโมเดลต่างๆ นั้นเหมาะกับฉากต่างๆ เช่น การจัดแสดงผลิตภัณฑ์และการถ่ายภาพตัวละคร กลุ่มตลาดแต่ละกลุ่มมีศักยภาพมหาศาล

Erik Torenberg: การอภิปรายเกี่ยวกับคูน้ำขององค์กรและอุปสรรคการแข่งขันเปลี่ยนไปอย่างไรในยุค AI เราควรมองปัญหานี้อย่างไร

Bryan Kim: เมื่อไม่นานมานี้ ฉันได้ไตร่ตรองเรื่องนี้อย่างลึกซึ้ง คูน้ำแบบดั้งเดิม (เอฟเฟกต์เครือข่าย การฝังเวิร์กโฟลว์ การตกตะกอนข้อมูล) ยังคงมีความสำคัญ แต่มีการสังเกตพบว่าบริษัทที่ยืนกรานว่าต้อง "สร้างคูน้ำก่อน" มักจะไม่ใช่ผู้ชนะ ในพื้นที่ที่เรามุ่งเน้น ผู้ชนะมักจะเป็นผู้ที่แหกกฎและดำเนินการซ้ำอย่างรวดเร็ว พวกเขาเปิดตัวเวอร์ชันใหม่และผลิตภัณฑ์ใหม่ด้วยความเร็วที่น่าทึ่ง ในระยะเริ่มต้นของการพัฒนา AI ในปัจจุบัน ความเร็วคือคูน้ำ ไม่ว่าจะเป็นความเร็วของช่องทางที่ทะลุผ่านสัญญาณรบกวนในการส่งข้อมูลหรือความเร็วของการทำซ้ำผลิตภัณฑ์ ความเร็วคือกุญแจสู่ความสำเร็จ เนื่องจากการดำเนินการอย่างรวดเร็วสามารถคว้าส่วนแบ่งความคิดของผู้ใช้ แปลงเป็นรายได้จริง และสร้างวงจรเชิงบวกของการพัฒนาอย่างยั่งยืน

Erik Torenberg: น่าสนใจมาก Ben Thompson เขียนบล็อกโพสต์เมื่อประมาณ 10 ปีที่แล้ว ชื่อว่า "กลยุทธ์ Gingerbread ของ Snapchat" ซึ่งมีแนวคิดหลักว่า "อะไรก็ตามที่ Snap ทำได้ Facebook ก็ทำได้ดีกว่า แต่ Snap จะยังคงเปิดตัวแนวคิดใหม่ๆ ต่อไป หาก Snap ยังคงรักษาระดับนวัตกรรมนี้ไว้ได้ ก็อาจกลายเป็นคูน้ำสำคัญของบริษัทได้" เขาเรียกสิ่งนี้ว่ากลยุทธ์ Gingerbread

Bryan Kim: ผมคิดว่าการเข้าถึงผู้ใช้และผลกระทบจากเครือข่ายต่างหากที่ได้ผลในท้ายที่สุด Snap ยังมีข้อได้เปรียบในเรื่องนี้ด้วย เนื่องจากครองตำแหน่งแพลตฟอร์มการสื่อสารหลักสำหรับ Generation Z และผู้ใช้รุ่นเยาว์

Erik Torenberg: คุณมองการสร้างผลกระทบจากเครือข่ายสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่อย่างไร

Bryan Kim: ผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ยังคงอยู่ในขั้นตอนการสร้างเครื่องมือและยังไม่ได้สร้างวงจรปิดของ "ผลจากการสร้าง-การบริโภค-เครือข่าย" ในขณะที่ผลจากเครือข่ายที่แท้จริงยังไม่ปรากฏออกมา เรากำลังเห็นคูน้ำใหม่ ๆ เช่น 11 Labs: เข้าสู่ตลาดองค์กรด้วยความเร็วในการวนซ้ำที่รวดเร็วมาก ความแข็งแกร่งของผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยม และฝังลึกในเวิร์กโฟลว์ โมเดลนี้กำลังเป็นรูปเป็นร่างขึ้น ในขณะที่ผลจากเครือข่ายแบบดั้งเดิมยังคงต้องรอดู

Olivia Moore: 11 Labs เป็นตัวอย่างคลาสสิก เมื่อวันก่อน ฉันต้องสร้างเสียงพากย์สำหรับวิดีโอที่สร้างโดย AI เนื่องจากพวกเขามีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในการเป็นผู้นำ มีโมเดลที่ดีที่สุด และมีฐานผู้ใช้จำนวนมากที่นำข้อมูลมาสู่ล้อหมุน ตอนนี้พวกเขาจึงได้สร้างคลังเสียงขึ้นมาแล้ว โดยผู้ใช้ได้อัปโหลดเสียงและตัวละครที่กำหนดเองจำนวนมาก เมื่อฉันเปรียบเทียบผู้ให้บริการเสียงหลายราย หากฉันต้องการประเภทเฉพาะ เช่น เสียงของพ่อมดเก่า 11 Labs อาจให้ตัวเลือกได้ 25 ตัวเลือก ในขณะที่แพลตฟอร์มอื่นอาจมีเพียง 2-3 ตัวเลือก แม้ว่าจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่โมเดลนี้ก็คล้ายกับเอฟเฟกต์เครือข่ายแพลตฟอร์มแบบดั้งเดิม ไม่ใช่รูปแบบใหม่

AI เสียง: ความต้องการเสียง AI ระดับองค์กรกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

Erik Torenberg: เราให้ความสนใจกับการโต้ตอบด้วยเสียงมาเป็นเวลานานแล้ว ส่วนใดของแนวคิดเริ่มต้นที่ได้รับการพัฒนาแล้ว แนวโน้มในอนาคตคืออะไร Anish ทำไมคุณถึงมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับการโต้ตอบด้วยเสียงมากขนาดนั้น

Anish Acharya: สิ่งที่สร้างแรงบันดาลใจให้เราในตอนแรกก็คือ เสียงในฐานะสื่อพื้นฐานที่ดำเนินมาตลอดประวัติศาสตร์ของการโต้ตอบของมนุษย์ แต่ไม่เคยกลายมาเป็นสื่อหลักของแอปพลิเคชันเทคโนโลยี ในอดีต เทคโนโลยียังคงไม่พัฒนาเต็มที่ ไม่ว่าจะเป็น Voice XML ไปจนถึงแอปพลิเคชันเสียง ไปจนถึงผลิตภัณฑ์อย่าง Dragon NaturallySpeaking ในช่วงทศวรรษ 1990 สิ่งเหล่านี้มีความน่าสนใจแต่ไม่สามารถสร้างรากฐานทางเทคนิคได้ การเกิดขึ้นของโมเดลเชิงสร้างสรรค์ทำให้เสียงกลายเป็นองค์ประกอบทางเทคนิคดั้งเดิม ยังคงมีช่องว่างอีกมากสำหรับการสำรวจในพื้นที่สำคัญนี้ของชีวิต ซึ่งแน่นอนว่าจะก่อให้เกิดแอปพลิเคชัน AI ดั้งเดิมจำนวนมาก

Olivia Moore: ฉันคิดว่าความตื่นเต้นเบื้องต้นของเราเกี่ยวกับเสียงมาจากมุมมองของผู้บริโภคมากกว่า ลองนึกภาพโค้ช/นักบำบัด/เพื่อนคู่ใจที่คอยให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน แนวคิดเหล่านี้เริ่มเป็นรูปเป็นร่างขึ้นแล้ว และมีผลิตภัณฑ์จำนวนหนึ่งที่นำคุณลักษณะเหล่านี้ไปใช้แล้ว แต่สิ่งที่ทำให้ฉันประหลาดใจก็คือ เมื่อโมเดลนี้พัฒนาขึ้น แอปพลิเคชันสำหรับองค์กรก็พัฒนาเร็วขึ้น พื้นที่ที่สำคัญอย่างยิ่ง เช่น สถาบันทางการเงินได้นำเทคโนโลยีเสียงมาใช้แทนหรือเสริมบริการลูกค้าโดยมนุษย์อย่างรวดเร็ว ซึ่งก่อนหน้านี้ บริษัทเหล่านี้ก็เคยมีปัญหาเรื่องการปฏิบัติตามข้อกำหนดบางประการ อัตราการสูญเสียลูกค้าสูงถึง 300% ต่อปี และศูนย์รับสายนอกประเทศก็จัดการได้ยากมาก

ประสบการณ์การใช้เสียงของผู้บริโภคที่ก้าวล้ำอย่างแท้จริงยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้น มีตัวอย่างในช่วงแรกๆ เช่น ผู้ใช้ขยายโมเดลเสียงขั้นสูงของ ChatGPT ไปสู่แอปพลิเคชันใหม่ๆ หรือผลิตภัณฑ์อย่างกราโนล่าที่สร้างมูลค่าเพิ่มด้วยข้อมูลเสียงตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ความงามของตลาดผู้บริโภคคือความไม่แน่นอน ผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดมักจะออกมาจากที่ไหนก็ไม่รู้ ไม่เช่นนั้นผลิตภัณฑ์เหล่านั้นคงได้รับการพัฒนาไปนานแล้ว เป็นเรื่องคุ้มค่าที่จะเฝ้ารอนวัตกรรมใหม่ๆ ในพื้นที่ผู้บริโภคที่ใช้เสียงในปีหน้า

Anish Acharya: อันที่จริงแล้ว เสียงกำลังกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญสำหรับ AI ในการเข้าสู่ตลาดองค์กร ปัจจุบัน คนส่วนใหญ่มีจุดบอดทางปัญญา พวกเขาคิดว่าเสียง AI เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงต่ำเท่านั้น เช่น การบริการลูกค้า แต่ในมุมมองของเราคือ การสนทนาประจำวัน/สัปดาห์/ปีที่สำคัญที่สุดในองค์กร เช่น การเจรจาธุรกิจ ข้อเสนอการขาย การโน้มน้าวใจลูกค้า และการรักษาความสัมพันธ์ จะถูกครอบงำโดย AI เนื่องจาก AI ทำงานได้ดีกว่าในพื้นที่เหล่านี้

Erik Torenberg: เมื่อไหร่ผู้คนจะเริ่มมีปฏิสัมพันธ์อย่างต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพกับ "อวตารดิจิทัล" ที่สร้างโดย AI ตัวอย่างเช่น สถานการณ์ที่มี AI Justine, AI Anish หรือ AI Erik

Justine Moore: เราได้เห็นต้นแบบบางส่วนแล้ว ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ เช่น Delphi สามารถสร้างตัวละคร AI โคลนนิ่งตามฐานความรู้ และผู้ใช้สามารถรับคำแนะนำหรือคำติชมได้ ดังที่ Brian กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ คำถามสำคัญคือ: จะเป็นอย่างไร หากเราสามารถเปิดให้ทุกคนเข้าถึงได้ แทนที่จะมีเพียงคนดังที่มี AI โคลนนิ่งที่โต้ตอบกันผ่านข้อความ/เสียง (หรือวิดีโอในอนาคต) ในพื้นที่ผู้บริโภค เรามักคิดว่า: หลายคนมีทักษะหรือความเข้าใจที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น เพื่อนของคุณสมัยมัธยมปลายที่มีอารมณ์ขันดีและสามารถสร้างรายการทำอาหารตลกได้แต่ไม่เคยประสบความสำเร็จ หรือที่ปรึกษาที่ให้คำแนะนำชีวิตอันมีค่า เราจะขยายอิทธิพลของพวกเขาไปสู่ระดับที่ไม่เคยมีมาก่อนผ่าน AI โคลนนิ่ง/บุคลิกได้อย่างไร

แอปพลิเคชันที่สังเกตพบจนถึงขณะนี้ส่วนใหญ่เน้นที่คนดัง/ผู้เชี่ยวชาญ หรืออีกทางหนึ่งคือ ตัวละครเสมือนจริงที่มีความสามารถในการรับรู้อยู่แล้ว (เช่น รูปแบบแรกของ Character.ai หลังจากเพิ่มโหมดเสียง) เมื่อลองใช้เทคโนโลยีใหม่ ผู้ใช้มักจะโต้ตอบกับตัวละครที่คุ้นเคย เช่น ตัวละครอนิเมะที่ชื่นชอบ แต่ในอนาคต เราจะมาเติมเต็มช่องว่างตรงกลาง ไม่ใช่ตัวละครสมมติหรือคนดัง แต่เป็นตัวละครคู่แฝดของ AI ที่ครอบคลุมบุคคลจริงทั้งหมด

Olivia Moore:ฉันคิดว่าผู้คนเรียนรู้ต่างกัน และผลิตภัณฑ์เสียง AI สามารถตอบสนองความหลากหลายนี้ได้ดีมาก Masterclass เพิ่งเปิดตัวเบต้าที่น่าสนใจ: มันเปลี่ยนผู้สอนหลักสูตรที่มีอยู่บนแพลตฟอร์มให้กลายเป็นตัวแทนเสียง และผู้ใช้สามารถถามคำถามที่ปรับแต่งได้ เท่าที่ฉันเข้าใจ ระบบใช้เทคโนโลยี RAG เพื่อวิเคราะห์เนื้อหาหลักสูตรทั้งหมดของผู้สอนและให้คำตอบที่ปรับแต่งได้และแม่นยำสูง สิ่งนี้มีความน่าสนใจมากสำหรับฉัน แม้ว่าฉันจะเป็นแฟนของบริษัท แต่ฉันก็ไม่เคยมีความอดทนหรือเวลาที่จะนั่งเรียนหลักสูตร 12 ชั่วโมง แต่ฉันได้แนวคิดที่เป็นประโยชน์ผ่านการสนทนา 2-5 นาทีกับตัวแทนเสียงของ Masterclass นี่แสดงให้เห็นกรณีทั่วไปของคนจริงที่ถูกแปลงร่างเป็นโคลน AI ที่ใช้งานได้จริง

การอยู่ร่วมกันแบบเสมือนและจริง: อวตาร AI และผู้สร้างมนุษย์

Anish Acharya: คำถามที่ลึกซึ้งกว่าคือ: ผู้ใช้ต้องการพูดคุยกับบุคคลที่ตนสนใจในรูปแบบโคลนหรือโต้ตอบกับ "ประเภทอุดมคติที่สมบูรณ์แบบ" ที่สมมติขึ้นทั้งหมดมากกว่ากัน อย่างหลังอาจคุ้มค่าแก่การสำรวจมากกว่า "การจับคู่ที่สมบูรณ์แบบ" นี้อาจมีอยู่จริงแต่ไม่เคยพบเห็น และเทคโนโลยีสามารถทำให้มันเป็นรูปธรรมได้ รูปแบบการดำรงอยู่นี้จะเป็นอย่างไร นี่คือทิศทางที่ควรค่าแก่การพิจารณามากกว่า

Erik Torenberg: เป็นเรื่องที่ควรพิจารณา: ในสถานการณ์ใดที่มนุษย์ยังคงต้องใช้มนุษย์ในการปฏิบัติงาน และในสถานการณ์ใดที่ AI จะได้รับการยอมรับมากกว่า เส้นแบ่งนี้จะถูกวาดขึ้นอย่างไร

Anish Acharya: กรณี Masterclass ที่ Olivia กล่าวถึงนั้นเป็นการขยายความเชื่อมโยงทางอารมณ์แบบทางเดียว คุณค่าของการพูดคุยกับตัวละครโคลนเฉพาะนั้นอยู่ที่การตอบสนองความต้องการในการสื่อสารของผู้ใช้สำหรับวัตถุที่เป็นรูปธรรม มากกว่าการโต้ตอบกับแนวคิดนามธรรมของ "คนแปลกหน้าในอุดมคติที่สุด"

Bryan Kim: สิ่งนี้ทำให้ฉันนึกถึงทวีตไวรัลที่เกี่ยวข้องกับ ChatGPT - มีคนในรถไฟใต้ดินนิวยอร์กใช้เสียงเพื่อพูดคุยกับ ChatGPT ตลอดการเดินทาง ราวกับว่ากำลังคุยกับแฟนสาวของเขา

Justine Moore: อีกตัวอย่างหนึ่ง: ผู้ปกครองคนหนึ่งรู้สึกหงุดหงิดที่ลูกของเขาถามคำถามเกี่ยวกับโทมัสเดอะแทงค์เอ็นจิ้นนานถึง 45 นาที จึงเปิดโทรศัพท์และส่งให้ลูกของเขา สองชั่วโมงต่อมา เขาพบว่าลูกของเขายังคงคุยเรื่องโทมัสเดอะแทงค์เอ็นจิ้นกับ ChatGPT อยู่ เด็กไม่สนใจว่าอีกฝ่ายกำลังคุยกับใคร แต่สนใจเพียงว่า “บุคคล” นี้จะสามารถตอบสนองความสนใจและการสำรวจของเขาได้

Erik Torenberg: หากฉันใช้ ChatGPT หรือ Claude สำหรับการให้คำปรึกษา/อาชีพในปัจจุบัน ฉันคงเลือกนักบำบัด/โค้ชด้าน AI เฉพาะทางมากกว่า ในอนาคต ฉันอาจรวบรวมข้อมูลโดยการบันทึกกระบวนการให้คำปรึกษา หรือใช้คลังเนื้อหาออนไลน์ของนักบำบัด/โค้ชโดยตรงเพื่อสร้างอวตารดิจิทัลของพวกเขาขึ้นมาใหม่

กลับมาที่คำถามหลักของคุณ ในอีก 5-10 ปีข้างหน้า ศิลปินชั้นนำจะเป็นคนรุ่นใหม่ที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI เช่น Lil Machaela หรือไม่ หรือ Taylor Swift และกองทัพ AI ของเธอ ในทำนองเดียวกัน Kim Kardashian คนต่อไปในวงการโซเชียลมีเดียจะเป็นคนจริงหรือเป็นผลิตภัณฑ์ AI คุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับเรื่องนี้

Justine Moore: ฉันคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้มาหลายปีแล้ว เราได้เห็นการเติบโตของ Little Machela และให้ความสนใจกับกลุ่ม K-pop ที่เป็นผู้บุกเบิกการใช้ตัวละครโฮโลแกรม AI ปรากฏการณ์นี้มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการพัฒนาเทคโนโลยีภาพ/วิดีโอที่สมจริงมาก - มีผู้มีอิทธิพลที่สร้างโดย AI อยู่แล้วซึ่งได้รับความสนใจอย่างมากด้วยภาพที่สมจริง และมักมีการพูดถึงความแท้จริงของพวกเขา ฉันคิดว่าในอนาคต ผู้สร้าง/คนดังจะถูกแบ่งออกเป็นสองประเภท: หนึ่งคือ "ประเภทประสบการณ์ของมนุษย์" สไตล์ Taylor Swift ซึ่งเสน่ห์ทางศิลปะไม่ได้มาจากผลงานเท่านั้น แต่ยังผูกพันอย่างลึกซึ้งกับประสบการณ์ชีวิต การแสดงสด และองค์ประกอบอื่นๆ ที่ AI ยังไม่สามารถจำลองได้ อีกประเภทหนึ่งคือ "มุ่งเน้นความสนใจ" คล้ายกับกรณีของบทสนทนาระหว่าง ChatGPT กับ Thomas the Tank Engine - ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานในชีวิตจริง เพียงแค่มีความสามารถในการผลิตเนื้อหาคุณภาพสูงอย่างต่อเนื่องในสาขาเฉพาะ ทั้งสองอย่างอาจอยู่ร่วมกันได้เป็นเวลานาน

Olivia Moore: เรื่องนี้ทำให้ฉันนึกถึงความขัดแย้งที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับศิลปะ AI แม้ว่าเกณฑ์สำหรับศิลปะสร้างสรรค์จะลดลงแล้ว แต่การสร้างผลงาน AI ที่ยอดเยี่ยมก็ยังต้องใช้เวลาค่อนข้างมาก เมื่อเราจัดงาน AI artist เมื่อฤดูร้อนที่แล้ว เราพบว่าเวิร์กโฟลว์ของผู้สร้างภาพยนตร์ AI ใช้เวลานานพอๆ กับการถ่ายทำแบบดั้งเดิม แต่ความแตกต่างก็คือพวกเขาอาจขาดทักษะด้านภาพยนตร์และโทรทัศน์แบบดั้งเดิม ดังนั้นพวกเขาจึงไม่สามารถสร้างสรรค์ผลงานในอดีตได้ มีผู้มีอิทธิพลที่สร้างโดย AI เพิ่มมากขึ้น แต่มีเพียงไม่กี่คนที่โดดเด่นเหมือน Little Machaela คาดว่าจะมีกลุ่มผู้มีความสามารถด้าน AI และมนุษย์สองกลุ่มในอนาคต และกลุ่มที่เก่งที่สุดของแต่ละกลุ่มจะครองกลุ่มที่เก่งที่สุด แต่โอกาสที่ทั้งสองกลุ่มจะประสบความสำเร็จนั้นต่ำมาก ซึ่งอาจเป็นสถานะที่สมเหตุสมผล

Justine Moore: หรือ "ผู้มีความสามารถที่ไม่ใช่มนุษย์" ปรากฏการณ์ที่น่าสนใจได้เกิดขึ้นบนแพลตฟอร์ม Veo3: ในรูปแบบของการสัมภาษณ์บนท้องถนน ผู้ให้สัมภาษณ์อาจเป็นเอลฟ์ พ่อมด ผี หรือตัวละครสัตว์ประหลาดที่คนรุ่น Z ชื่นชอบ สิ่งมีชีวิตเหล่านี้อาจเป็นสิ่งมีชีวิตเสมือนจริงที่สร้างขึ้นโดย AI และรูปแบบที่สร้างสรรค์นี้มีศักยภาพอย่างมาก

Anish Acharya: ปรากฏการณ์นี้ยังมีอยู่ในสาขาของดนตรีด้วย ดนตรีที่สร้างโดย AI ในปัจจุบันนั้นโดยทั่วไปแล้วมีคุณภาพปานกลาง ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นผลมาจากค่าเฉลี่ยทางวัฒนธรรม ในขณะที่วัฒนธรรมที่แท้จริงควรเป็นแนวหน้า ปัญหาหลักอยู่ที่คุณภาพที่ต่ำมากกว่าประเภทของผู้สร้าง เรามักมองว่า AI เองเป็นปัญหา แต่ในความเป็นจริงแล้ว เราควรเน้นที่คุณภาพของผลงาน

Erik Torenberg: หากถือว่าคุณภาพของผลงานเท่ากัน คุณคิดว่าผู้คนยังคงชอบผู้สร้างที่เป็นมนุษย์มากกว่าหรือไม่

Anish Acharya: เป็นไปได้อย่างแน่นอน สิ่งนี้นำไปสู่การอภิปรายเชิงปรัชญาที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น: หากโมเดลได้รับการฝึกฝนด้วยดนตรีทั้งหมดก่อนที่ฮิปฮอปจะเกิดขึ้น โมเดลนั้นจะสร้างสไตล์ฮิปฮอปได้หรือไม่ ฉันคิดว่าไม่ เพราะดนตรีเป็นผลผลิตของการผสมผสานระหว่างการสะสมทางประวัติศาสตร์และบริบททางวัฒนธรรม ดนตรีที่สร้างสรรค์อย่างแท้จริงจำเป็นต้องก้าวข้ามขอบเขตของข้อมูลการฝึกอบรม และโมเดลปัจจุบันขาดการพัฒนาครั้งสำคัญนี้

การปฏิวัติ AI Companion: ระบบนิเวศแนวตั้งและการเสริมพลังทางสังคม

Erik Torenberg: ฉันรู้จักเพื่อนที่มีความสามารถไม่กี่คนที่กำลังพัฒนาแอป AI คู่หูเกย์ ถ้าฉันได้ยินไอเดียนี้ในปี 2558 ฉันคงตกใจมาก แต่ตามที่พวกเขาบอก แอป 11 อันดับแรกจาก 50 แอปยอดนิยมในรายการปัจจุบันเป็นแอปคู่หู สิ่งนี้ทำให้เราคิดว่า เราอยู่ในจุดเริ่มต้นของเทรนด์นี้หรือไม่ จะมีแอปคู่หูแนวตั้งต่างๆ ในอนาคตหรือไม่ รูปแบบสุดท้ายของแอปดังกล่าวจะพัฒนาอย่างไร เราควรเข้าใจแนวโน้มการพัฒนานี้อย่างไร

Justine Moore:เราได้ลงทุนวิจัยอย่างมากในสถานการณ์ต่างๆ ของเพื่อน - ตั้งแต่จิตบำบัด การให้คำแนะนำด้านชีวิต การเข้าสังคมกับเพื่อน ไปจนถึงผู้ช่วยในที่ทำงาน คู่รักเสมือนจริง ฯลฯ ซึ่งครอบคลุมเกือบทุกมิติ ที่น่าสนใจคือ นี่อาจเป็นสถานการณ์การใช้งานหลักครั้งแรกสำหรับ LLM เราพูดเล่นๆ เสมอว่าไม่ว่าจะเป็นฝ่ายบริการลูกค้าของตัวแทนจำหน่ายรถยนต์หรือแชทบอทอื่นๆ ผู้ใช้มักจะพยายามเปลี่ยนพวกเขาให้เป็นนักจิตวิทยาหรือแฟนสาว เมื่อดูบันทึกการแชท คุณจะพบว่าผู้ใช้จำนวนมากมีความกระตือรือร้นที่จะคุยกับใครสักคน

ขณะนี้ คอมพิวเตอร์สามารถตอบสนองได้ทันที ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน และไม่ซ้ำใคร นับเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญสำหรับผู้คนจำนวนมากที่ไม่เคยมีใครรับฟังมาก่อนหรือรู้สึกว่าตนเองกำลัง "ตะโกนออกมาในความว่างเปล่า" ฉันคิดว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากผลิตภัณฑ์ปัจจุบันส่วนใหญ่เป็นผลิตภัณฑ์ทั่วไปและพึ่งพาผู้ให้บริการรุ่นพื้นฐานเป็นอย่างมาก (เช่น ผู้ใช้ที่ใช้ ChatGPT สำหรับสถานการณ์ที่ไม่ได้ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า) มีกรณีที่บริษัทเดียวสามารถสร้างบุคลิกให้กับตัวละครและสร้างเกมหรือโลกเสมือนจริงผ่านภาพดิจิทัลและกระตุ้นให้วิศวกรรมมีส่วนร่วมสูงมาก ตัวอย่างเช่น Tolen ให้บริการกลุ่มเยาวชน ในขณะที่แอปพลิเคชัน "เพื่อนคู่ใจ" อีกประเภทหนึ่งช่วยให้ผู้ใช้ถ่ายภาพอาหารและให้คำแนะนำด้านสุขภาพและการสนับสนุนทางอารมณ์ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลโภชนาการ เนื่องจากสำหรับผู้คนจำนวนมาก ปัญหาด้านโภชนาการมักจะเกี่ยวพันกับปัญหาทางจิตใจ และโดยทั่วไปต้องได้รับการรักษาจากผู้เชี่ยวชาญ

สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือคำจำกัดความของ "เพื่อน" ได้ขยายอย่างรวดเร็วจากเพื่อน/คนรักไปสู่คำแนะนำ ความบันเทิง หรือบริการให้คำปรึกษาใดๆ ที่เดิมทีจัดทำโดยมนุษย์ ในอนาคต เราจะเห็นการเกิดขึ้นของแอปเพื่อนมากขึ้นในกลุ่มแนวตั้ง

Bryan Kim: เมื่อผมทำงานที่บริษัทโซเชียล ผมสังเกตเห็นแนวโน้มที่ชัดเจน นั่นคือ จำนวนเพื่อนที่เราสามารถระบายความในใจได้ลดลงอย่างต่อเนื่อง ค่าเฉลี่ยสำหรับคนรุ่นใหม่จะสูงกว่า 1 เล็กน้อย ซึ่งแสดงให้เห็นว่าความต้องการแอปเพื่อนจะมีอยู่เป็นเวลานานและมีความสำคัญต่อผู้คนจำนวนมาก ดังที่ Justine กล่าว แอปดังกล่าวจะมีมาในหลายรูปแบบ แต่ความต้องการหลักในการสร้างความเชื่อมโยงทางอารมณ์ที่ลึกซึ้งจะไม่เปลี่ยนแปลง บางทีอย่างที่เราได้พูดคุยกัน การเชื่อมต่อระหว่างบุคคลเป็นพื้นที่ที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง และเพื่อน AI กำลังเติมเต็มช่องว่างนี้ โดยเน้นที่การสร้างความรู้สึกเชื่อมโยง และวัตถุไม่จำเป็นต้องเป็นมนุษย์เสมอไป

Erik Torenberg: หลายคนจะกังวลเมื่อได้ยินการสนทนานี้: เพื่อนแท้ลดน้อยลง ความสัมพันธ์โรแมนติกสิ้นสุดลง อัตราภาวะซึมเศร้าเพิ่มขึ้น อัตราการฆ่าตัวตายเพิ่มขึ้น และอัตราการเจริญพันธุ์ต่ำอย่างต่อเนื่อง

Justine Moore:ฉันไม่เห็นด้วยกับมุมมองนี้ สิ่งนี้ทำให้ฉันนึกถึงโพสต์ที่ดีที่สุดที่ฉันเคยเห็นในชุมชน AI Character Subreddit - ควรสังเกตว่าฉันใช้เวลาค้นคว้าชุมชนนี้มาก นักเรียนมัธยมต้น มัธยมปลาย และมหาวิทยาลัยจำนวนมากที่ผ่านวัยรุ่นในช่วงมงกุฎใหม่กำลังเผชิญกับการขาดทักษะในการเข้าสังคมเนื่องจากขาดปฏิสัมพันธ์ทางสังคมในชีวิตจริง นักศึกษาชายมหาวิทยาลัยที่แบ่งปันปฏิสัมพันธ์ของเขากับแฟนสาว AI ของเขาโพสต์วันหนึ่งว่าเขาพบ "แฟนสาว 3 มิติ" ในความเป็นจริงและจะออกจากชุมชนชั่วคราว เขาขอบคุณ Character AI เป็นพิเศษที่สอนให้เขาสื่อสารกับผู้อื่น โดยเฉพาะการจีบผู้หญิง ถามคำถาม และพูดคุยเกี่ยวกับความสนใจ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงคุณค่าสูงสุดของ AI: การส่งเสริมการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นระหว่างมนุษย์

Erik Torenberg: ผู้ใช้ชุมชนมีความสุขกับเขาหรือไม่ หรือเรียกเขาว่าคนทรยศ

Justine Moore: คนส่วนใหญ่หวังดีกับเขาจริงๆ แม้ว่าจะมีความเห็น "องุ่นเปรี้ยว" ไม่กี่คนที่ยังไม่พบคู่ชีวิตที่แท้จริง แต่ฉันเชื่อว่าในที่สุดแล้วพวกเขาจะสมหวัง

Olivia Moore: สิ่งนี้มีพื้นฐานมาจากความเป็นจริง โดยใช้ผลิตภัณฑ์ Replica เป็นตัวอย่าง การวิจัยจริงแสดงให้เห็นว่าภาวะซึมเศร้า ความวิตกกังวล และแนวโน้มการฆ่าตัวตายของผู้ใช้ลดลง แนวโน้มปัจจุบันคือผู้คนจำนวนมากขาดความรู้สึกว่าตนเองเข้าใจและปลอดภัย ซึ่งทำให้พวกเขามีส่วนร่วมในปฏิสัมพันธ์ทางสังคมที่แท้จริงได้ยาก หาก AI สามารถช่วยผู้ที่ไม่มีเวลาหรือค่าใช้จ่ายทางการเงินในการทำจิตบำบัดเพื่อเปลี่ยนแปลงตัวเองได้ ในที่สุดพวกเขาก็จะสามารถดำเนินการในโลกแห่งความเป็นจริงได้มากขึ้น

Erik Torenberg: สิ่งที่ทำให้ผมตระหนักถึงอิทธิพลของแอปคู่หูคือการตอบสนองต่อการสัมภาษณ์ครั้งแรกของผมกับผู้ก่อตั้ง Replica หลังจากการสัมภาษณ์ ผู้ก่อตั้งได้ปิดพื้นที่สนทนาที่เกี่ยวข้อง แต่ความคิดเห็นของผู้ใช้จำนวนมากปรากฏขึ้นในพื้นที่แสดงความคิดเห็นในวิดีโอ เช่น "นี่เหมือนกับภรรยาของผมหลังจากที่ผมเลิกมีเซ็กส์" คำสารภาพในชีวิตจริง ในเวลานั้น ผมตกใจมากเมื่อได้รู้ว่าแอปนี้มีบทบาทสำคัญต่อชีวิตของผู้ใช้อย่างไร

Justine Moore: อันที่จริงแล้วนี่คือการสานต่อรูปแบบสังคมของมนุษย์ที่ดำเนินมาอย่างยาวนาน Generation Z พัฒนาความสัมพันธ์ออนไลน์ผ่าน Discord เช่นเดียวกับที่เราสร้างความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้งกับคนแปลกหน้าบนเว็บไซต์โปสการ์ดที่ไม่เปิดเผยตัวตนในอดีต - คุณไม่มีทางรู้ตัวตนที่แท้จริงของอีกฝ่ายได้ และคุณอาจพัฒนาความผูกพันทางอารมณ์ที่ลึกซึ้งด้วยซ้ำ AI ช่วยให้ประสบการณ์นี้ดื่มด่ำและลึกซึ้งยิ่งขึ้น

Anish Acharya: ฉันคิดว่าประเด็นสำคัญคือ AI ไม่สามารถยอมจำนนมากเกินไป ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลที่แท้จริงต้องเผชิญหน้ากัน และ AI ที่ยอมจำนนมากเกินไปไม่เอื้อต่อการฝึกฝนความสามารถนี้ ดังนั้น จึงจำเป็นต้องหาสมดุลระหว่าง "การเผชิญหน้าในระดับปานกลาง" เพื่อช่วยให้ผู้ใช้พัฒนาทักษะทางสังคมและ "การปฏิบัติตามที่มากเกินไป" เพราะอาจนำไปสู่การเสื่อมถอยของความสามารถได้

การปฏิวัติการรับรู้สิ่งแวดล้อม: AI ที่สวมใส่ได้ช่วยสร้างยีนทางสังคมขึ้นมาใหม่

Erik Torenberg: สุดท้ายนี้ เรามามองไปข้างหน้าถึงความเป็นไปได้ในอนาคตกันเถอะ บางทีเราอาจจินตนาการถึงแพลตฟอร์มหรือรูปแบบฮาร์ดแวร์ใหม่ๆ ที่อาจเปลี่ยนกฎของเกมได้ เช่น การที่ OpenAI เข้าซื้อบริษัทของ Jony Ive เมื่อไม่นานนี้ Brian คุณได้กล่าวถึงความคาดหวังของคุณสำหรับรูปแบบของแว่นตาอัจฉริยะหลายครั้งแล้ว ดังนั้น มาขยายความเรื่องนี้กัน แต่ฉันหวังว่าจะได้ยินจินตนาการของคุณเกี่ยวกับอุปกรณ์พกพาด้วย

Bryan Kim: ปัจจุบันมีโทรศัพท์มือถือ 7 พันล้านเครื่องทั่วโลก แต่ยังมีอุปกรณ์ไม่กี่ชิ้นเท่านั้นที่เข้าถึงระดับที่เหมาะสมจริงๆ ฉันคิดว่าอนาคตอาจยังคงต้องพึ่งพาการพัฒนาอุปกรณ์พกพาต่อไป และมีความเป็นไปได้มากมาย เช่น การสร้างกำแพงป้องกันความเป็นส่วนตัว หรือการทำให้ข้อมูลด้านอุปกรณ์ถูกปิดโดยใช้โมเดล LLM/โมเดลท้องถิ่น ดังนั้น ฉันจึงยังคงมีความคาดหวังสูงสำหรับชั้นการพัฒนาโมเดล ซึ่งเป็นพื้นที่ที่ฉันให้ความสำคัญมากที่สุด อย่างที่โอลิเวียพูด โทรศัพท์เปิดใช้งานตลอดเวลา แต่เครื่องมืออื่นๆ ก็เปิดใช้งานเช่นกัน มีความเป็นไปได้อะไรบ้างสำหรับอุปกรณ์ใหม่หรือ "อุปกรณ์เทียมดิจิทัล" ซึ่งเป็นอุปกรณ์อัจฉริยะที่ติดกับสิ่งของของคุณ?

Erik Torenberg: คุณมีแนวคิดเฉพาะเจาะจงใดๆ หรือไม่? ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์สวมใส่ อุปกรณ์พกพา ไม่ว่าจะเป็นอุปกรณ์เสริมโทรศัพท์หรืออุปกรณ์เดี่ยว รูปแบบฮาร์ดแวร์ใดที่สามารถทำให้วิสัยทัศน์เหล่านี้เป็นจริงได้?

Olivia Moore: ฉันคิดว่า AI ได้รับความนิยมอย่างมากในฝั่งผู้บริโภคแล้ว แม้ว่าปัจจุบันจะประสบความสำเร็จส่วนใหญ่ผ่านการโต้ตอบผ่านกล่องข้อความบนเว็บ ฉันมองในแง่ดีเป็นพิเศษเกี่ยวกับรูปแบบ AI ที่สามารถติดตามผู้ใช้และรับรู้สภาพแวดล้อมได้อย่างแท้จริง ที่น่าสนใจคือ คนหนุ่มสาวจำนวนมากที่มีอายุต่ำกว่า 20 ปีในงานปาร์ตี้เทคโนโลยีตอนนี้สวมป้ายอัจฉริยะที่บันทึกคำพูดและการกระทำของพวกเขาและได้รับคุณค่าที่แท้จริงจากสิ่งเหล่านั้น ผลิตภัณฑ์ดังกล่าวกำลังเกิดขึ้น เช่น ผู้ช่วย AI ที่สามารถรับรู้เนื้อหาบนหน้าจอและช่วยเหลืออย่างแข็งขัน นอกจากนี้ ความก้าวหน้าของโมเดลตัวแทนก็น่าตื่นเต้นเช่นกัน ตั้งแต่การแนะนำการอัปเกรดไปจนถึงตัวแทนที่ใช้งานได้จริง เช่น การส่งอีเมลแทนผู้อื่น

Justine Moore: ด้านมนุษย์ก็มีความสำคัญเช่นกัน ในปัจจุบัน เราขาดมาตรฐานที่เป็นกลางสำหรับการประเมินตนเอง หาก AI สามารถวิเคราะห์บทสนทนาและพฤติกรรมออนไลน์ทั้งหมดได้ และให้คำแนะนำ เช่น "ใช้เวลาเพิ่มอีก 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์เพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้" หรือแนะนำคู่ครองที่เป็นไปได้ คู่ครองผู้ประกอบการ หรือแม้แต่คู่เดทโดยอิงจากเครือข่ายระหว่างบุคคลขนาดใหญ่ สถานการณ์การใช้งานในระดับนิยายวิทยาศาสตร์แบบนี้คือสิ่งที่ฉันตั้งตารอมากที่สุด

Olivia Moore: สิ่งนี้เกิดจากความเป็นเพื่อนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันของ AI ไม่ใช่แค่โหมดโต้ตอบกล่องข้อความแบบ ChatGPT เท่านั้น

Anish Acharya: อุปกรณ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดรองจากโทรศัพท์มือถือคือ AirPods อุปกรณ์ที่ดูเหมือนธรรมดานี้อาจซ่อนโอกาสไว้ได้ แน่นอนว่ามันเกี่ยวข้องกับปัญหามารยาททางสังคม - ตัวอย่างเช่น การสวม AirPods ขณะทานอาหารเย็นนั้นแปลกจริงๆ แต่บางทีอาจมีโซลูชันที่ผสาน AI เข้ากับมารยาททางสังคมที่มีอยู่ ซึ่งน่าสนใจ

Erik Torenberg: คุณกล่าวถึงปรากฏการณ์ที่คนหนุ่มสาวบันทึกการชุมนุมซึ่งคุ้มค่าแก่การศึกษาวิจัยเพิ่มเติม การสนทนาทั้งหมดจะถูกบันทึกไว้ในอนาคตหรือไม่ คุณคิดว่าคนรุ่นใหม่ยอมรับความปกติใหม่นี้หรือไม่

Olivia Moore: ใช่ บรรทัดฐานทางสังคมใหม่จะเกิดขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมนี้ แม้ว่าหลายคนจะไม่สบายใจเกี่ยวกับเรื่องนี้ แต่แนวโน้มนี้ได้ก่อตัวขึ้นแล้วและไม่สามารถย้อนกลับได้เนื่องจากคุณค่าที่แท้จริงของมันกำลังถูกเปิดเผย นี่คือเหตุผลที่บรรทัดฐานทางวัฒนธรรมใหม่จะเกิดขึ้น เช่นเดียวกับเมื่อโทรศัพท์มือถือได้รับความนิยมในช่วงแรก ผู้คนค่อยๆ สร้างมารยาทในการ "หลีกเลี่ยงการโทรดังในที่สาธารณะ" บรรทัดฐานทางสังคมใหม่ที่คล้ายกันจะเกิดขึ้นเกี่ยวกับอุปกรณ์บันทึกเสียง

ลิงก์ต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia