2024年科技偉大創(chuàng)意猜想：生成式AI將改變兒童教育格局

　　(來自Anish Acharya ，他是 Andreessen Horowitz 的普通合伙人，專注于消費(fèi)技術(shù)領(lǐng)域)

　　2）垂類AI的解決方案將更多

　　我預(yù)測到 2024 年，我們將看到垂類的AI解決方案。雖然 ChatGPT 可能是一個(gè)出色的通用AI助手，但它不太可能精通每個(gè)領(lǐng)域。我預(yù)計(jì)我們將看到一個(gè)專門為研究人員構(gòu)建的AI平臺，比如一個(gè)針對記者的寫作生成工具，或者一個(gè)專門為設(shè)計(jì)師的渲染平臺。

　　從長遠(yuǎn)來看，我認(rèn)為將會根據(jù)不同人群實(shí)際使用情況來定制大模型，無論是構(gòu)建專有的底層模型還是圍繞它構(gòu)建特殊的工作流。這些公司將有機(jī)會擁有新技術(shù)時(shí)代的數(shù)據(jù)和工作流程，他們會先鎖定一個(gè)垂直類別，然后再擴(kuò)展。對于初始產(chǎn)品，越垂直越好。

　　(來自O(shè)livia Moore ，她Andreessen Horowitz 消費(fèi)者技術(shù)團(tuán)隊(duì)的合伙人，她專注于市場初創(chuàng)公司。)

　　3）AI工具將用于教育兒童

　　2023 年，估計(jì)有30%的大學(xué)生使用 ChatGPT 等工具完成作業(yè)(考慮到是抽樣調(diào)查報(bào)告，實(shí)際數(shù)字可能更高)。然而，在來年，生成式AI將開始改變兒童教育的格局。

　　生成式AI為年輕人提供了巨大的潛力，可以促進(jìn)創(chuàng)新并激發(fā)想象力。與普遍關(guān)注學(xué)術(shù)誠信的高等教育不同，兒童教育可以利用AI創(chuàng)建一個(gè)無限探索的沙箱。這里的關(guān)鍵在于設(shè)計(jì)出不僅能吸引年輕學(xué)習(xí)者，還能保護(hù)年輕學(xué)習(xí)者的產(chǎn)品。這就需要內(nèi)容審核、以用戶為中心的限制和適合年齡段的界面相結(jié)合。2024 年，我們可能會看到專為兒童精心設(shè)計(jì)的突破性新AI工具，這些平臺將使兒童能夠安全地使用AI和互聯(lián)網(wǎng)，探索更多功能。

　　(來自Zach Cohen，他是 Andreessen Horowitz 消費(fèi)者技術(shù)團(tuán)隊(duì)的合伙人，他專注于在生成AI應(yīng)用層構(gòu)建的公司。)

　　4）無代碼AI生成器激發(fā)新行為

　　隨著最先進(jìn)的生成式AI技術(shù)將創(chuàng)造的邊際成本推向接近于零，我們將看到全新的消費(fèi)者行為的出現(xiàn)。Midjourney 和 Ideogram 這樣的平臺已經(jīng)允許我們創(chuàng)建令人難以置信的圖像，而這些圖像在以前需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)和數(shù)千美元才能完成。Eleven Labs可以通過語音克隆和音頻配音在幾秒鐘內(nèi)翻譯內(nèi)容，且可以翻譯數(shù)十種語言(這是我在看著配音不佳的外國電影長大時(shí)無法想象的!)。即使是非開發(fā)人員現(xiàn)在也可以將一系列生成式 AI 工具組合在一起創(chuàng)建出令人難以置信的輸出，且無需編碼技能。例如，Glif是一個(gè)多媒體平臺，用戶可以通過簡單的提示生成藝術(shù)作品、漫畫、自拍照等。

　　(來自Bryan Kim ，他是Andreessen Horowitz 的合伙人，專注于消費(fèi)者技術(shù)和應(yīng)用層AI投資。)

　　5）創(chuàng)造力得到增強(qiáng)

　　AI創(chuàng)意工具縮小了從想法到執(zhí)行的差距。您不需要專門的技能和多年的培訓(xùn)來創(chuàng)作美麗的繪畫、詩歌或歌曲。然而，這里的早期產(chǎn)品主要集中在簡單的生成行為：創(chuàng)建圖像、撰寫文章或創(chuàng)作曲目。更具交互性的工具具有巨大的潛力，可以充當(dāng)創(chuàng)意copilot并實(shí)現(xiàn)與AI的真正對話，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我們今天看到的基本修復(fù)功能。

　　例如，這些產(chǎn)品可能能夠生成可編輯的輸出，并參與迭代過程來完善您的工作。它們可能允許您針對特定風(fēng)格、主題或角色訓(xùn)練模型，以隨著時(shí)間的推移生成一致的輸出?；蛘咚鼈兛梢詭椭鷮F(xiàn)有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為新內(nèi)容，無論是將照片制作成動畫、將現(xiàn)實(shí)世界的視頻轉(zhuǎn)換為動畫，還是將 2D 圖像轉(zhuǎn)換為 3D 格式。

　　我們對構(gòu)建消費(fèi)者 UI 來實(shí)現(xiàn)這些類型的體驗(yàn)的公司感到興奮，無論他們是訓(xùn)練自己的模型還是利用開源模型。

　　(來自Justine Moore ，她是 Andreessen Horowitz 消費(fèi)者技術(shù)團(tuán)隊(duì)的合伙人，她專注于AI公司。)

　　02

　　成長期科技(Growth-Stage Tech)：“消費(fèi)者AI戰(zhàn)場從模型轉(zhuǎn)向用戶體驗(yàn)”

　　有關(guān)Growth-Stage Tech的預(yù)測：

　　1）超越文本聊天的新講故事模式

　　Character.AI 首席執(zhí)行官 Noam Shazeer 將娛樂稱為“AGI 的第一個(gè)用例”，利用AI通過文本、音頻和視覺格式講述故事的能力持續(xù)快速提高。在接下來的一年里，AI將從基于文本的聊天發(fā)展到多模式模式。用戶的個(gè)性化和微調(diào)將加深我們與AI的互動方式，并帶來更令人興奮、更有趣、更吸引人的體驗(yàn)。這取決于創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)造這些新的講故事的形式。

　　(來自Sarah Wang，她是Andreessen Horowitz 增長團(tuán)隊(duì)的普通合伙人，專注于企業(yè)技術(shù)公司。)

　　2）CRM(客戶關(guān)系管理) 將由AI收集數(shù)據(jù)提供支持

　　銷售代表數(shù)據(jù)是進(jìn)入市場組織的原子單位，而糟糕的數(shù)據(jù)幾乎是每個(gè)GTM(貿(mào)易總經(jīng)理)領(lǐng)導(dǎo)者的問題。無論你在CRM平臺上投入了多少工具或插件，你仍然有同樣的基本問題：你的代表需要輸入準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，如果代表輸入糟糕的數(shù)據(jù)，你就會得到糟糕的結(jié)果。

　　雖然我們已經(jīng)看到一些銷售技術(shù)公司在邊緣試驗(yàn)生成AI，但下一代銷售技術(shù)將使用生成AI來正面解決這個(gè)核心數(shù)據(jù)問題。這些AI原生公司將建立在源數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，而不是依賴于代表對客戶會議的回憶或解釋，這些數(shù)據(jù)將由AI從會議記錄、電子郵件和電話錄音等實(shí)際客戶互動中自動捕獲或生成。

　　我們可能會看到大量自下而上的采用這些銷售工具，因?yàn)樗鼈儗⑼苿由a(chǎn)力的顯著提高。最終，這些新的AI原生銷售技術(shù)公司可能會為完全AI原生的CRM鋪平道路。

　　(來自Joe Morrissey ，他是 Andreessen Horowitz 增長團(tuán)隊(duì)的普通合伙人，專注于企業(yè)技術(shù)公司。)

　　3）消費(fèi)者AI戰(zhàn)場從模型轉(zhuǎn)向用戶體驗(yàn)

　　2023年無意中聽到:“不花一分鐘建造模型就是浪費(fèi)一分鐘。建立最好的模式，用戶就會來。”

　　到目前為止，最受歡迎的消費(fèi)類AI公司都是自己的模型生產(chǎn)商，比如ChatGPT、Character、Bard和Midjourney。差異化來自于在他們的領(lǐng)域中成為最好的模型：Midjourney的圖像，Character的娛樂，ChatGPT的文本。用戶體驗(yàn)在很大程度上取決于如何以最快的速度將模型交付給用戶。

　　但是，由于多種因素的綜合作用——芯片短缺緩解的可能性，通過API獲得的大多數(shù)基礎(chǔ)模型的可用性，以及日益強(qiáng)大的開源模型——在別人的模型上構(gòu)建突破性的消費(fèi)者應(yīng)用程序的基礎(chǔ)已經(jīng)存在。

　　到2024年，消費(fèi)者AI應(yīng)用將圍繞獨(dú)特的場景提供最佳的用戶體驗(yàn)，而不僅僅是模型性能。我對消費(fèi)者AI應(yīng)用程序特別感興趣，這些應(yīng)用程序可以找出如何包括共享體驗(yàn)和多人模式，將多個(gè)模型聚合到單個(gè)界面中，或者構(gòu)建更專注的解決方案，其中工作流和流程驅(qū)動價(jià)值，大模型可以成為差異化的來源。今天，它們可能會提供先發(fā)優(yōu)勢，但網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、高轉(zhuǎn)換成本、規(guī)模和品牌等老式護(hù)城河仍有可能長期勝出。

　　(來自Alex Immerman ，他是 Andreessen Horowitz 增長團(tuán)隊(duì)的合伙人，他專注于金融科技、消費(fèi)、企業(yè)和加密/Web3 公司。)

　　03

　　基礎(chǔ)設(shè)施 + 企業(yè)：“更多AI原生產(chǎn)品嵌入到工作流中”

　　在企業(yè)級基礎(chǔ)架構(gòu)方面，有這些預(yù)測：

　　1）AI可解釋性

　　可解釋性(“逆向工程reverse engineering”AI模型)將在2024年成為一個(gè)重要的方向。在過去的幾年里，AI一直被擴(kuò)展所主導(dǎo)。 這是一個(gè)探索的過程，看看如果將大量計(jì)算和數(shù)據(jù)投入到這些模型的訓(xùn)練中，會發(fā)生什么?，F(xiàn)在，隨著這些模型開始在現(xiàn)實(shí)世界中得到應(yīng)用，一個(gè)重要的問題是：為什么?為什么這些模型會說出它們說的話?為什么一些提示比其他的產(chǎn)生更好的結(jié)果?而且，或許最重要的是，我們?nèi)绾慰刂扑鼈?

　　(來自Anjney Midha ，他是 Andreessen Horowitz 的普通合伙人，投資AI、基礎(chǔ)設(shè)施和開源技術(shù)。)

　　2）創(chuàng)造新創(chuàng)意

　　創(chuàng)造力是人類表達(dá)的最本質(zhì)的方式，但想法是抽象的——清晰地表達(dá)它們需要時(shí)間和技巧。生成式AI開辟了一條真正使創(chuàng)造手段民主化的道路。從寫作到繪畫再到電影制作，過去團(tuán)隊(duì)需要幾個(gè)月才能完成的工作現(xiàn)在只需要幾分鐘，甚至幾秒鐘。它賦予每個(gè)人，無論是否熟練都有創(chuàng)造的能力。

　　創(chuàng)意工作流程得到了根本性的改進(jìn)，原型和構(gòu)思是非?；拥摹，F(xiàn)在，作家的難題可以通過與copilot的迭代來解決，美術(shù)技能可以通過迭代而不是重復(fù)來磨練。在這個(gè)新的范例中，一套新的工具正在出現(xiàn)，使我們能夠以多維的方式表達(dá)我們的創(chuàng)造力。這里的關(guān)鍵要素將是學(xué)習(xí)以不同的方式撰寫，包括文本、視覺形式和音頻。到2024年，這些新的AI工具將使創(chuàng)造性表達(dá)更加廣泛。

　　(來自Jennifer Li ，她是 Andreessen Horowitz 的合伙人，專注于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和分析、開源、開發(fā)人員工具和協(xié)作應(yīng)用程序方面的企業(yè)投資。)

　　3）嵌入工作流程中的 B2B AI 產(chǎn)品

　　2024年，我對看到AI原生產(chǎn)品更深度嵌入工作流中感到樂觀，執(zhí)行像主動留下評論、更新記錄和在用戶簡單批準(zhǔn)后完成操作任務(wù)等任務(wù)。我們已經(jīng)看到工作流本地的AI產(chǎn)品更直接地代表用戶采取行動。例如，AI工具可以主動標(biāo)記關(guān)鍵部分，而不是等待用戶查詢長文檔以獲取相關(guān)信息。

　　與此同時(shí)，在B2B產(chǎn)品中，我希望看到聊天用戶體驗(yàn)的轉(zhuǎn)變。Chat有助于展示大模型的有用性，但提示界面最終會斷開用戶的工作流程。在2024年，我相信我們將看到創(chuàng)新的AI產(chǎn)品，旨在滿足現(xiàn)有用戶的需求。

　　(來自Zeya Yang，他 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，專注于早期企業(yè)和 SaaS 公司。)

　　4）新的“分工”

　　隨著技術(shù)的發(fā)展，它將增強(qiáng)我們的創(chuàng)造力和解決問題的能力。

　　最大的問題是：新的創(chuàng)作方式會是什么樣子?

　　(來自Yoko Li ，她是 Andreessen Horowitz 的合伙人，專注于企業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施。)

　　5）大模型推進(jìn)機(jī)器人過程自動化系統(tǒng)

　　在2024年，我將很期待看到以大模型驅(qū)動的機(jī)器人流程自動化（RPA）公司市場蓬勃發(fā)展。如今，企業(yè)通常在難以替換或深度集成的老化軟件系統(tǒng)上執(zhí)行手動流程。在這些情況下，RPA(其中小型“機(jī)器人”被部署來自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，如數(shù)據(jù)輸入)目前是最佳解決方案。然而，RPA通常仍然非常手動且經(jīng)常出現(xiàn)故障;它通常需要大量的定制實(shí)施和服務(wù)來運(yùn)行。

　　借助LLM，有機(jī)會構(gòu)建一個(gè)更智能的RPA系統(tǒng)，能夠上下文地理解其輸入和操作，并能夠動態(tài)調(diào)整以創(chuàng)建更強(qiáng)大的解決方案。很可能會出現(xiàn)多個(gè)垂直化的解決方案，針對特定類型的自動化任務(wù)，無論是為了財(cái)務(wù)組織處理發(fā)票，還是為了支持組織回應(yīng)客戶服務(wù)查詢 —— 因?yàn)橘徺I者會購買最符合其工作流程和需求的解決方案。

　　(來自Kimberly Tan ，她是Andreessen Horowitz 的合伙人，她專注于企業(yè)和美國活力公司。)

　　參考資料：https://a16z.com/big-ideas-in-tech-2024/

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　　編譯：Penny