人人都是产品经理社区在过去一年举办了数十场「AI 行动派」线上、线下分享交流会,我把每场交流会收集到的参会者的问题做了简单的整理,一共 300 个问题。
这 300 个问题,狠狠的暴露了从业者们对 AI 大模型的认知水平。
简单归个类:
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对AI原理认知严重不足
从很多问题的提问方式上看,完全是因为不清楚大模型是个什么、如何运转导致的。
像“围城”一样,懂原理的人肯定不会这么问,而不懂原理的人完全无从下手(他们甚至不知道自己在问什么,照猫画虎提问)。
在 AI 应用下,如果确保人的思考能力不退化
这个问题,显然是不知道大模型的生成原理是基于有效的提问。
越多使用 AI,越能激发思考和表达,无论如何都不会让思考能力退化。
怎么克服大模型不百分百准确的问题呢?
大模型的原理决定了它无法生成 100% 准确的答案,当你了解的大模型是如何生成答案的,就会知道这个问题就不应该被提出来,别说克服它了。
如何让 AI 更智能,比如抛开既定答案程序,它可以自主发挥
首先,智能和自主发挥是两回事。
更重要的是,大模型是“从问题里找答案”,不存在没有问题“自主发挥”。
类似问题大概有十几个,完整的 300 个问题列表我已经放在 AI 学习圈,你可以扫码领券加入获取
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场景应用迷迷糊糊
从另外一个角度看,很多问题不是因为不懂如何在业务中用 AI,确切说是自己不懂业务,或者单纯就是迷糊……
如何将大模型技术应用于现有业务流程中,助力产品创新和业务效率提升
没有具体说明业务流程是什么,大模型如何助力……
这属于不会问问题,但凡用过 AI,都不会这么问问题。
这种问法发给 AI,AI 只会一本正经胡说八道,然后提问的人就会说“AI 不过如此”云云……
相似的问题还有:
大模型在工业领域的应用场景
大模型在网络安全领域有哪些应用
Ai 如何应用到实际的应用场景中
吐槽归吐槽,你可以从这些问题中看到哪些行业的从业者正在关注 AI、面对 AI 他们有什么样的疑问。
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对大模型的商业化期待高到离谱
今天 AI 在商业化上最大的价值是营销赋能:帮你获得更多行业注意力。
技术不能直接转化成商业,需要载体。
这个载体可能是一项过去不成立的商业形态,因为有了新技术可行了(比如短视频需要算法推荐技术+低价高速的移动网络技术)。
「大模型商业化」这个词,只对“大模型厂商卖 API 接口”成立。
比如这个问题,其实跟大模型无关
大模型应用的商业化路径
以及这个问题,能与业务结合了,不就是商业化了么?难不成你的业务还没商业化?
做 B 端产品业务时,如何找到 LLM 与业务结合的商业化落地场景
我理解大部分同学关注的是大模型对业务和商业化效率的赋能。
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小公司对“借 AI 翻身”的不合理预期
不管大小公司, 张嘴就“微调”、“训练”大模型的,强烈建议好好去学学 AI,少看新闻和资讯。
大模型的应用对“人才”的要求高到离谱。
应用 ≠ 使用。
“使用”能表达清楚需求就好了,“应用”需要控制大模型。
“小公司”在试图应用 AI 大模型来赋能业务之前,先看看身边有没有足够强的“人才”。
比如,这个大胆的问题:
小企业的 ai 产品如何与 chatGPT 形成差异化。
如果我回答的话,你努力做就行,你做出来的产品跟 ChatGPT 一定有足够大的差异。
当然也有很多问题特别落地:
中小企业在应用 AI 项目时需要哪些准备、评估和内外部支持
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问题是思考的起点
把时间投入进纷乱的 AI 新闻资讯上,只会让自己更焦虑。
思考一些具体的问题,才能真正有所得。
这 300 个问题非常适合在空余时间拿来跟自己的业务结合、映射,想一想有何解、如何解。扫码加入学习圈,跟 3000+个从业者一起交流探讨聊一聊就更好了~