大家好，我是蓝色蒜头。
2024 年 3 月 4 号，新一周的周一，短播客第 90 期
从这一期开始，尝试若干期不同的制作策略
主要的变化是降低字数，提升信息密度，以及增加少量剪辑内容
主要的目的是提升单位制作时间的信息表达效率
对目前在同步更新的纯声音播客平台
收听体验可能有一定影响，先表示抱歉，之后再想办法改善
上个月月底，传出「天涯社区已经申请破产审查」的消息
由于没有人进行相关议题设置和扩散
消息过时的很快。蒜头播客这里早一点进行讨论
在去年年末的一些消息里
天涯社区声称要利用 AI 技术，将积累的旧资源
转化为视频短剧等形式，以尝试进行服务重启
目前看来，这显然 是失败的
业务运行和营收出现问题的企业
将 AI 当成救命稻草或解药
尝试以对于 AI 的错误理解去盘活业务
最终失败的例子
天涯社区不是第一个，也不会是最后一个
AI 是否能成为很多业务的解药
回答是是，但是前提是对于 AI 要有正确的理解
2023 年整个一年，AI 技术进步极快
但是许多媒体的议题设置，以及许多挂羊头卖狗肉的团队的故事包装
建立起来的所有的对于 AI 的错误认知，增长更快
实际上，直到目前为止，AI 始终处于落地实践
没有跟上技术前沿的状态
如果问 AI 能不能对多数产业形成改变
答案是肯定的
但如果问有没有清晰明确且容易量化的落地手段
答案是否定的
AI 话题大规模进入公众视野
大概是从 2016 年 AlphaGO 开始
实际上已经过去了将近八年
中间甚至隔了围绕区块链和元宇宙
营造出来的大型综合伪概念泡沫
除非一直持续不间断关注前沿变化
否则多数人对于 AI 的当下认知
充满了错误的概念碎片以及已经过时的某些观点
AI 产生的美好预期很多
但向来不是一个容易落地的事情
在 GPT 这样的大模型产生之前
要在特定业务中用好 AI 能力
需要在多达几十个步骤里，每个步骤都做到位
这其中的复杂度，持平乃至超过传统软件工程
在 2023 年 GPT 的能力被广泛认知之后
几十个步骤可能会被 GPT 这样的基础模型简化成十几个
复杂度已经显著降低
目前百度文心，阿里通义，讯飞星火，华为盘古，腾讯混元
等等类似思路的基础模型均在积极推进
因为对于此类技术公司而言，这种程度的复杂度降低
已经有了明确的说服力，让力量收缩到基础大模型底座这样一个业务方向上
但是，对于天涯社区以及绝大多数的非技术团队而言
复杂度虽然降低，但降低的远远不够
实际情况是当前还不存在一般意义上的开箱即用
简单配置后立即产生效益的相关服务实现
无论是此前一些游戏媒体单位设想的
把编辑全部开除掉，仅用爬虫 + AI 撰稿
就能满足每天的 timeline 更新
还是天涯社区设想的
用 AI 生成短剧去盘活业务
都只是一种过分美好的幻想
对于这类工作
AI 去高效率的制作平均质量低于人类编辑的内容
目前是没有问题的
辅助人类编辑去制作质量更高的内容
也是经过磨合可以做到的
但是如果期望能够以更高的效率制作持平于人类编辑
甚至高于人类编辑的内容
同时成本还比聘用人类编辑更低
这在目前，也就是 2024 年 3 月，仍然是幻想
这种幻想一方面来自于傲慢的决策者
对于搬砖类工作和主观创造类工作的简单代换
另一方面还来自与现在充斥在各地的骗子团队
很多骗子团队，一般是没有持续的核心研发能力
或者是已经把核心研发团队清空
想去以手头的可能已经是过时的技术资源去尽快变现的团队
经常会把过时很久的技术资源
包装成当下最时髦的说法
制造最夸张的预期
在 AI 领域的过去若干年
由于技术换代很快
一个技术方向对于多个技术方向的替代发生的也很快
导致很多此前有投入的团队，技术实现变得过时
这是一个事实
于是现在出现大量的此类过时技术团队
找到病急乱投医的类似天涯社区的这样的业务出现问题的团队
把过时的，已经没有多大用的，甚至假的技术实现
打包卖出去，只管杀不管埋
会是接下来的 2-3 年转型期里发生的常态
打一个简单的比方更容易理解
就是卖假药的人为了卖假药而编造出来的话术
那些真正走投无路需要救命的人，会更容易落入陷阱
蒜头在这里甚至可以断言
会有 60-70% 的业务
经历这种认知不足，认知错误
而匆忙转型出现问题的局面
经过了 2023 年，这种认知错误面对实际情况的偏差程度
其实不是减小了，而是放大了
目前从主流政策方向来看
去进行大规模的 AI 技术研发，AI 落地推动已经是高层共识
但是如果在资源分配方面
全部倾向于相关题材的项目上马
而没有分配资源给相关的教育、科普、大众传媒
那么这种认知偏差还会再进一步的扩大
最终的结果就是以前出现过的骗子横行
无效项目横行
目前的事实情况是，围绕 AI 去做错误解读，做夸张宣传
甚至直球进行诈骗的内容，在视频平台，自媒体平台上缺乏限制
而有效有用内容的当下传播力不如这些错误内容
当然随着自然发展，有效内容经历挣扎还是能最终站得住脚
但是这中间的时间代价，资源代价就会变得很大
因此，在 AI 教育，AI 科普这方面
是否需要行政力量调动资源形成干预
应该是一件需要思考的事情
否则很多所谓的「AI 落地」
就会变成这样的「向危重病人卖假药」的局面
毫无任何推动意义
这一期就聊到这里
祝大家进步，工作和生活顺利，再见！