入口机会：AI 时代的「二维码」，在哪里？-天涯论坛

fny5jt9 发表于 2024-9-28 06:02:47

入口机会：AI 时代的「二维码」，在哪里？

在AI技术飞速发展的今天，咱们不禁思考，AI时代的“二维码”——那个能够作为人与信息、服务之间无缝连接的入口在哪里？本文经过复盘二维码的成功，探讨了AI时代下，怎样创新交互方式，让AI更自然地融入人类生活，并提出了有些富有洞见的观点和实践案例。

<img src="https://q4.itc.cn/q_70/images03/20240731/fca0601c0dc648a0bf89eac980b3f48b.png" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
2011 年 11 月，微X更新了 v3.1，首发在了诺基亚的塞班上，带来了「二维码」。1星期后，这一功能亦上线到了安卓和 iOS。
源自：微X官网
2012 年 5 月，张小龙发了一条伴侣圈：“互联网的入口在搜索框，移动互联网的入口在二维码。”
<img src="https://q2.itc.cn/q_70/images03/20240731/92f81764b76f44a185788039aa56caba.jpeg" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
张小龙发的伴侣圈
故事的结果大众都晓得，微X赢下全场。
那样，AI 时代的「二维码」，在哪里？
以及，在 AI 时代，会不会有能够深挖的地区，而不是简单粗暴的「卖课」？
1、二维码的复盘 
思考：移动互联网兴起的时候，咱们撞出了那些生态缺位？
我认为：新的流量，尚未与传统需要打通
智能手机兴起的时候，咱们起始有了即时信息交互的需要，并高位替代“打tel问问”。与 PC 流量相比，更能满足在区别场景下的所需，如：几个人起意决定去吃东西，经过手机能够快速搜索、预订、导航等。
但很显然，传统服务端尚未适应这一变化（亦无从满足），引起一系列的体验断层。而二维码的显现，借用手机的摄像头，经过扫码的方式，让信息能够「无人值守」的快速传递。
在实质落地中，「双边效应」是二维码能快速普及的一大原由。
回顾 2013～2015，微X支付刚才兴起，那时：非常多用户询问商贩是不是支持扫码付款；另一方面商贩主动向用户展示收款码。这种互动推动了「扫码」的快速普及，形成为了良性循环。
<img src="https://q3.itc.cn/q_70/images03/20240731/1d4c676478144090978f60069426518e.png" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
「我扫你」这个词，亦被出口了
从而，咱们发掘，倘若期盼一个东西快速承接新的场景流量，就有两条可行策略：需要绑定人与人、人与事儿之间的高频场景（导致行业自推广）
需要让用户，无需额外成本，用手里的东西就能够完成（降低推广门槛）于是，咱们看到了在支付、登录、加好友上，扫码成为了必然。同期，微X亦作为了大众通用的扫码枪。
2、AI 的区别 
在我看来，AI 从产业方向，带来的是信息处理的区别：互联网时期：你输入一个问题，由人或设备，把关联的材料找到，而后返回并展示给你
AI 的当下：你输入一个问题，AI 检索到材料（来自你的供给、AI 的训练数据，数据库或联网搜索），而后生成并展示给你因此呢，当有需要时，我能够把所有信息都供给给 AI，让它筛选和录入，并按照我的输入识别意图，以更好的方式把结果返回给我。倘若数据是实时、自动注入的，这便是所说的 Copilot 模式。
<img src="https://q5.itc.cn/q_70/images03/20240731/3d7f6afefc2245a59f9ee02bb1101289.png" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
我用 coze，搭了个公众号排版器
顺道提一嘴，在当前的路径下，AI 不存在「又变天了」。大模型从头到尾仅在做一件事：输入足够的信息，而后输出相应的内容。倘若用 y = f(x) 来暗示，大模型做的事情便是：

结果 = 大模型(提示词)

在制品里，这个过程可能会持续重复，例如在 agent 场景中的反思，便是让它先用 f(x) 输出一个结果，再用 g(x) 来检测。而多轮对话，便是把 f(x) 中的 x 改成历史对话。
再多嘴一句，绝绝绝大都数的 AI 制品，都只是对大模型 API 进行简单封装，找到着力的业务场景，结合行业 knowhow 和交互优化，来做品牌创新。
AI 在应用层，从来不是技术驱动。
3、AI 的缺位 
首要，我提一个暴论：人类对AI的运用，既无先天的基因，亦无后天的学习。因此呢运用门槛极高，存在巨大的差距。要弥补这一差距，需要在交互上进行创新。
怎样理解“先天基因无”？
在历史上，倘若有两批男性，一批对军事和政治更感兴趣，而另一批则兴致寥寥，那样咱们会认为，前者更适应人类社会的竞争，并会更广泛地传播自己的基因。从而，此刻的男性广泛更爱好竞技类和策略类的事物，亦更爱好看关联视频和玩这类游戏。
相比之下，AI是一个全新的事物，无经过这般的社会达尔文过程，因此呢无人天生会运用AI。
<img src="https://q1.itc.cn/q_70/images03/20240731/cd5ae1457a3e4abe8bfb6d508ae9fed5.png" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
咱们终其一辈子，在学习和基因共存
怎样理解“后天学习无”？
骑自动车是一个反直觉的技能，与AI有些类似。人们需要经过长期的学习和训练才可把握骑自动车的技巧。自动车经过了长时间的发展，虽然不在学校课程中，但咱们从小就看到身边的人在运用，亦有各样各样的辅助工具（例如侧边的小轮子）。
而AI呢？刚才崛起，变化快速，无现成的学习工具和环境。因此呢，咱们需要创造一种新的方式，将AI的运用与咱们已然熟练的事物相结合，降低学习成本，让更加多人能够容易运用AI，真正发挥它的潜能。
<img src="https://q8.itc.cn/q_70/images03/20240731/d722f285ded04e31b0a7d3907c82c7bb.png" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
iPhone 在最初期，海量运用了拟物设计，方便人们理解
额外
做制品的时候，要顺人性，有一个事实是：咱们在接受教育的广泛过程，是被动灌输，而非主动提问。
那样，一个更符合当下用户需要的制品，不该让用户主动提问：应该预设一个场景，让用户参与。
<img src="https://q0.itc.cn/q_70/images03/20240731/e6bc6e6dfd33446b8903c6988b5aba69.png" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
截图来自知乎
4、我的实践 
做为 AI 从业者，我自己亦在思考，怎样更好的和 AI 进行交互。亦尝试贡献了有些方法：前几天热榜的「浏览器滑词弹框」交互，可能是我最早用在 AI 上的。去年 2 月，我写了款开源程序 Fluentify，可能是最早一批“AI 浏览器插件”，带来了划词弹框和右边栏的交互。
去年收到 OpenAI 的邀请，在 ChatGPT 里实现了联网和搜索。
应该下周的时候，我还会带来有些新的交互Fluentify 带来了「划词+侧边」，大概是去年 2 月
<img src="https://q1.itc.cn/q_70/images03/20240731/3fb9a5a628dd4a65a6b23086d06b3813.png" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
Fluentify 被 FuturePedia 评为了本周最有趣的项目
于此同期，做为制品经理的我，亦在寻找更加多更好的处理方法：

更好的陪同响应
更好的信息输入（不该该是让用户主动发问）
更好的信息呈现

无需用户额外购买设备
5、好的探索 – PC 
先说 PC 端，这儿我认为最佳实践是俩：

Copilot
Copilot

你没看错，都叫 copilot – 微软这胡闹的品牌分部，简直瞎搞 ahhhhhh
前者是 Github Copilot，代码补全工具，或说是这一类工具（例如前段时间我介绍到的 MarsCode）
<img src="https://q6.itc.cn/q_70/images03/20240731/79b9520fad9348e09ca8f89187abae89.gif" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
他懂 114514，很牛逼
后者是 Windows 里的期货，能够帮你自动操作电脑
<img src="https://q9.itc.cn/q_70/images03/20240731/f26faefa717d4dabb783526f599af650.gif" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
注1：夸赞仅针对发布会里的演示视频
注2：制品以实物为准，谨防电信诈骗
这俩都有相同的特点：在不破坏原有流程的前提下，集成到了工作环境中
AI 自动进行实时的数据录入
以用户熟练的方式，进行处理结果交付（例如代码自动补全在各样 ide 里都有）咱们一般认为，PC 负责生成，工具要偏向于生产力工具；手机负责消费，让你快速的奶头乐。因此呢在落地的时候，会看到移动端的有些区别：优良：更加一致&有效的交互方式，例如语音输入；更加多传感器
限制：不可常驻后台，但要处理各样即时拜访（倘若做高频场景）
挑战：处理输入问题，处理跨应用的结果交付问题
6、好的探索 – 手机移动端中，在过去一年里，我看到的2个有趣的尝试：

ChatGPT 小组件
海螺的悬浮球

先说 ChatGPT 的小组件，准许你将 ChatGPT 放到锁屏页面下，点一下就能打开，在这儿：

缩短了用户「从现实业务」（手机并无被打开），到 AI 询问之间的路径
变相实现了「AI」常驻前台

但亦存在一个问题：这种操作还是颇为小众，因此相信用过的人不多。

大概长这般
海螺的悬浮球，算是小组件的升级版：准许 AI 长期处在待命状态，放在屏幕最上层。形态便是系统层级的 Assistive Touch，辅助触控。便是这个小圆圈，点一下就能呼起自定义功能。
我假定：你晓得海螺是 MiniMax 旗下的 ChatBot

冷知识：辅助掌控是为了帮忙肌无力，没法按下 Home 键的伴侣设计的，之后广受好评。

我能够把唤起行径，改成海螺供给的「识别屏幕」
这儿有几个设计上的巧思：

屏幕上的小圆圈，这个交互来自乔帮主，iPhone4 时代的产物，iPhone 用户挺熟练的
唤起的办法，是经过捷径实现，过程是明牌，避免了隐私麻烦
默认的交互是发送当前页面截图（有手机上 copilot 的感觉了）

用起来的话，典型的场景是… 我拿他去写评估，薅个代金券

点评/美团/饿了么，完美伴侣
另有些我认为比较合适的用法，包含不仅限于教你打游戏，帮你算满减，帮你规避招数，等等。毕竟这些场景下的所有信息，都没办法直接复制，只能截屏。

杀戮尖塔 yyds
但还是得说一下，日前大模型针对图像的识别，以及指令遵循，还无到非常好的程度。但我相信他会火速进化的，等风来就好了。
我再顺着给悬浮窗多设计一个交互 – 长按（这个不必定能经过「捷径」实现）：长按后，唤起语音对话
长按结束后，将语音和当前屏幕内容发送（上下滑动，决定是不是发送屏幕信息）
获取到 AI 的反馈后，能够一键复制，并进行包含不仅限于：进入对话，修改文字和追问等操作例如在我炉石的时候（马上回归了！），面对一年没打的手牌，就能够让 AI 随时 copilot 的为我服务了。

停服？什么时候停服过？
7、SuperAPP，在哪里？ 
提问：SuperAPP 的机会，在哪里？
我的回答：机会可能不多
这个问题，在过去的一年里，我被非常多伴侣问过。我的思考很简单:
在以往，一个准 SuperAPP 在崛起的之初，因其先发优良，心智势能和资本开挂，在进入公众视野的前几周、几个月，能够快速得到市场认可，从而作为头部明星。
在当下，因为 AI 和类 Coze 制品的显现，点子能够被快速复制&落地，其流量亦将被快速分化，从而没法形成品牌合力（因此呢我始终在关注 Coze，并常与人说：Coze 是 VC 最大的竞争对手 – 它猎食了独角兽）

glif做了个爆火的梗图生成器，几个小时后 coze 上到处是
8、复刻时代机会，在哪里？ 
我觉得：在「超级入口」，人与 AI 共生的超级入口。
当功能本身再也不是壁垒时，心智资源则变得弥足重要，要让你的制品作为用户的肌肉记忆，例如扫码微X

去年二月，我做了一场分享「与AI共生」
在将来的时间里，AI应用将更加注重怎样无缝地融入用户的生活、工作以及其他场景，以更直观有效的方式与用户进行交互。这种交互，或许是类似 copilot 的实时弥补，亦或许会像锁屏按钮同样，不打扰地守在用户身边，直到一次触摸出现。
但最佳实践是什么，依然需要咱们这些从业者持续地从各方面进行试探：无论是 transformer 的路线创新，还是 openai 的工程实践，又或是上文中所说到的悬浮球交互。
当下似不起眼，若以十年后回望，或是人与 AI 的指尖，首次相触。
本文由人人都是制品经理作者【赛博禅心】，微X公众号：【赛博禅心】，原创/授权发布于人人都是制品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自 Pixabay，基于 CC0 协议。<a style="color: black;">返回外链论坛： http://www.fok120.com，查看更加多</a>

责任编辑：网友投稿

页: [1]

天涯论坛's Archiver

入口机会：AI 时代的「二维码」，在哪里？