这是鼎叔的第五十九篇原创文章。行业大牛和刚毕业的小白，都可以进来聊聊。

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每段时期都会有一些新技术或新产品横空出世，让普通人感到震撼，让很多行业传来焦虑的声音。chatGPT 无疑是这几年让普通人感受最直接的 AI 技术落地的产品。一时间，大量行业从业人员将失业的说法又喧嚣尘上。

这一篇文章不介绍 chatGPT 这类算法产品的技术和设计等具体内容，也不去预言其应用到各种行业的巨大冲击，仅仅从软件服务发展的基本规律来聊聊，普通人应该怎么看待这场 AI 革命，应该采用什么原则去适应变化。

注意，这里的普通人不只是普通老百姓，也包括普通的工程师，设计师，产品经理，运营人员......

先抛出本文的核心观点：人永远是软件的 “决策者”，因为人能负责，而软件不能。（聊聊混沌工程的企业实践 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzI3NDYzNw==&mid=2247484184&idx=1&sn=92491818b47161e476496e7bb37d7d03&chksm=c24fb67af5383f6c57a3559732e52a8847beae880ad8f2b7f337bef6509ea962cea17cf6c1ad&scene=21#wechat_redirect）

chatGPT 和搜索引擎

多年前，当搜索引擎横空出世时，也有一些人（有识之士）惊呼，很多普通人要失业了。只是当年的计算机网络普及度距离今天差距极大，这种声音没有给老百姓带来多大冲击。

事实证明，搜素引擎会给普通人带来极大的便利，但是并没有改变普通人的工作和生活。经常上网的人，把搜索引擎作为高效获取知识的神器，提升了自己的知识面（Bi Ge)，并在工作和交流中获得了加成。但就社会整体而言，它只是科技发展中的重要领域之一，并没有重塑太多行业格局。

chatGPT，本质上，是新一代的搜索引擎，它是复合型引擎，集中了 AI 算法在其他领域中的进展（大杂烩），在一个对话窗口中集中呈现出来，也可以说，是一个面向懒人的搜索引擎。相对于已有的 AI 创新领域，它做的更好的是整合和体验，并没有体现革新。

体验的进步让普通人有更直观的感受，一次回答一个结果，让人机对话方式更容易使用和普及。我认为这是它 “火” 的核心原因。因为结果聚焦，使用者和查询数据都在集中爆发，chatGPT 算法就可以在这个聚焦模式下高效进化,用户和数据就是滋养它的养分。

chatGPT 不像其他 AI 产品要与用户进行各种互动探索,以寻找持续提高用户活跃度的出路，而且暂时也不需要承担商业压力而推出广告，降低体验，在迭代发展上便势如破竹。

理论上，不同大公司的 AI 工程师，以及不同大学的 AI 大牛，其水平不会有显著差异，这是 AI 领域的开放性决定的。ChatGPT 只是让用户从单领域体验到的 “AI 冲击”，变成了多领域的 “AI 冲击”，加深了冲击力。ChatGPT 团队和一线搜索引擎团队，在算法模型和产品能力上不会有显著差异，这也是谷歌，百度等公司可以快速推出竞品的原因。

消费者的需求是什么

当我们谈论，普通人的工作是否会被冲击时，首先要思考，买单的消费者，到底需要什么？

消费者并不缺乏信息和内容，这早就是个信息爆炸的年代，无数的信息千方百计得被推送给用户（信息消费者）眼前，早就让用户心智过载了。

消费者需要的是简单的解决 - 答案。

如果这个答案是精准的（唯一），那 chatGPT 绝对不会比搜索引擎类的产品结果更好，也就毫无革新可言。毕竟搜索引擎是常年专业干这个的，最多就是塞得广告多了导致体验不佳，这个是可以改进的。

所以，chatGPT 能影响的是答案不唯一的问题解决。这种问题可能的答案是海量的，好不好见仁见智。虽然提供解决方案的工程师团队可以在后台设置一大批评价指标，但是对用户而言，评价答案好坏依然是感觉。

好，既然 chatGPT 要从海量候选答案中给用户挑选出最佳答案，而它的算法工程师也没有三头六臂，超越同行，那么可以判断，chatGPT 并不是革命性的平台解决方案，更多是产品体验引爆了普通人阶层。

消费者为啥要接受你的答案

进一步思考，面对不同算法产品对于同一个问题给出的答案，甚至同一个算法产品每次给的答案也不同，消费者会接受么？

理论上，消费者会进入选择困难的纠结状态，或者对机器不信任的状态。

算法对我（用户）是个黑匣子。这个回答引擎背后的公司，会不会夹带私货？它会不会被人为训练出了提高公司收益的答案，或者让我接受某个政治倾向的答案。

事实上，持有不同立场的用户，从不同角度询问产品，是有可能得到不一致答案的。

当新一代的 AI 问答引擎普及，我们就会发现，消费者得到的答案本身不值钱，因为太容易获取，成本极低，还不唯一，供应大于需求。

近期，我在知乎上看到，不少问题的答案，似乎是利用 “chatGPT” 的结果提交的，这类答案很容易得到其他读者的讽刺和自动过滤。“答案” 并不是越多越好。

那么，消费者愿意成为你的产品的忠实用户，只能是出于信任，信任产品背后的团队 - 工程师或者运营人员。客户的信任就会形成商业实体的心智定位。（聊聊定位 - 如何占领用户心智）没有信任，海量的 AI 生产信息会被用户当成垃圾从心里自动屏蔽。

一个标榜人类大同的 AI 服务产品，是没有商业投资价值的，因为 AI 生产的信息不值钱，产生答案的被信任度才值钱。

AI 服务产品的爆发必然导致强监管

chatGPT 的爆火，必然带动所有有 AI 能力的公司蜂拥而至，各种内容产出让用户应接不暇。海量服务内容的千奇百怪，必然加剧了不信任感，包括个人和厂家之间，不同厂家之间，不同价值观派别之间，不同道德观点之间，不同信仰之间，不同地区之间，机器的自动回答不可能让所有人满意，一旦言辞有缺失，就是个舆论公关事件。

因此，对 AI 服务内容的法规也必然越来越健全和严格，防止 AI 大企业搜集用户隐私，在结果中夹带经济利益和政治立场的私货，禁止体现各种歧视结果，以及对传统道德的冒犯。

AI 产品的一个特征就是，没法制约用户问什么问题，用户可能把 AI 产品的回答当成企业的 “别有用心”，甚至以 “钓鱼执法” 和 “公开羞辱” 为乐。

AI 法规的出台，是为了解决线上事故的责任归属问题。非 AI 产品，产品输出结果和开发者意图高度一致，责任很容易判断。而 AI 产品输出内容有一定的非预见性，带来负面结果时，开发者可能有充分的免责理由。新法规就是要事先界定责任范围。

企业承受不了负面输出结果的舆论和法律处罚，必然付出巨大的成本进行模型训练和结果治理。

普通人的进击 - 价值观和一致性

chatGPT 是一个有着优秀体验的 AI 产品，但本质上和早期的搜索引擎没有什么不同，普通人的工作，总会被科技改变的，以前会，现在也会，那就不算是冲击，而是一个常识：普通人应顺趋势而动，新的机会就会借助新工具的高效率而出现。

普通人如何在 AI 加速发展的科技变化时代不受冲击，甚至更上一层楼呢？除了积极学习，更重要的，是本文中强调的，体现人的价值观和一致性。

既然内容泛滥，获取成本低到零，那么，取得用户的信任才是这类 AI 产品的关键，而用户通常是倾向于特定价值观的内容产出，背后有团队或个人的 IP 背书，这是很多行业证明过的规律。

AI 产品爆发的未来，企业依然会大量雇佣坚持价值观的 “普通” 员工，因为 AI 生成的内容有高度的弹性，需要人工训练和调教。

基于同样的价值观，输出的结果就要有一定程度的一致性，对同一个问题，有完全相反的价值结论，必然导致产品成为用户调侃的笑料，伤害产品口碑。随着 AI 产品的爆发，这个一致性的治理难度也是指数及提升，也需要大量 “普通员工” 去挖掘和验证。

个人创业者也是如此。AI 解答的获取成本极低，但是每个个体 IP 的输出是有价值观的，有前后一致的个性化特征，吸引特定的粉丝群体，提供独一无二的情绪价值。普通的 “个人创作者” 可以基于工具的高效输出，基于自己一贯的价值观和喜好，来筛选结果并改造结果，最终呈现给用户。用户也因为有确定的 “价值观” 和稳定的人格化（一致性），而对服务产品产生信任感。

有读者可能会质疑，个体的独一无二是可以被 AI 量化和复制的，让 AI 发展出千人千面的服务能力就好了呀。我认为不会，从法规建立来看就是要阻止 AI 公司对个体独有信息的保存和商业挖掘，从个人意愿来说，大多数人也不愿意自己的个性化数据库被机器复制和商业使用，其后果细思极恐。另外，面对几乎零成本的 AI 拟人服务，和真实的人提供服务，后者总是有庞大需求的，市场价码也更高。人和人的互动无可取代，人永远有和真实的同类交流的愿望，尽管会遇到各种偏见和谬误。

从生产力来说，先进 AI 工具提供的是生产力数值后面的 “0”，而普通人是这个数值前面的 “1”，只有方向明确，自我担责，这个生产力才能持续产生价值。企业不会给 AI 支付工资，但是会给担责的人支付工资。