从 Blockbuster 的失败中学到的整合 AI 的智慧，以及为何光靠✨（闪光表情符号）不够。
1996 年 10 月，Blockbuster 宣布他们即将推出的网站是一个“高速发展的在线平台，集聚了热门且充满活力的娱乐内容”。然而，一个月后推出的网站只能让你查看店内的热门新片。不久之后，Reed Hastings 成立了 Netflix。Blockbuster 花了七年的时间才推出了能够与 Netflix 的网络 DVD 租赁服务竞争的产品。他们最初的“高速发展”承诺似乎有些言过其实。
关于互联网最初被人们误解的情况，实在是不胜枚举。当时，大家普遍认为互联网的影响不会超过传真机。有人质疑，仅仅是草拟了一些软件的几个技术宅，真能颠覆像 Sears Roebuck 这样的商业巨头吗？电台的历史是否让我们有所警醒？这些误解的核心在于，人们将互联网仅仅视作一种“持续性创新”。按照 Clayton Christensen 的理论，持续性创新是对现有产品性能的改进。而与之形成鲜明对比的是颠覆性创新，它重新定义了规则，释放了全新的可能性。这些新能力最初往往不被看好，采用这些能力的产品通常更便宜，整体性能也不尽如人意。但随着时间的推移，比如不用离家就能订购 DVD 的便利，这类新能力逐渐变得极其重要，颠覆了原有的市场格局。
自 90 年代以来，我们学到了很多——感谢 Clay。但在今天的软件即服务（SaaS）领域，却出现了类似 Blockbuster“娱乐中心”的现象。这就是使用闪光表情符号✨来代表的功能。你只需点击这个表情，就能轻松获取 AI 服务。这正是一种非常棒的持续性创新，它不仅简化了操作，还为用户提供了便捷的技术体验。
通用人工智能已然降临，只是尚未达到完美
本周早些时候，Des Traynor 在 X 平台上提到，早期电影都是单镜头拍摄的，因为那时候我们只知道戏剧是这样的。但后来人们逐渐认识到，旧的规则不再适用，好的创意随之涌现。Des 的这番话虽然是在谈论苹果视觉专业版，但其实同样适用于当前 AI 领域的发展。
GPT-4 能够编写代码、诊断医疗问题、总结科学文章、进行语言间的翻译、创造图像——这些只是冰山一角。这正是通用人工智能的体现。Deepmind 团队把现阶段的大语言模型定义为“涌现中的通用人工智能”。
我们如今已经能够将类似于“非专业人类”水平的智能融入到各种应用中。其实，称这些大语言模型为“非专业”并不公正。它们就像一个阅读过全世界所有书籍的聪明本科生，但注意力只能持续十秒。难道我们能想到的最佳用途，仅仅是一个能生成更多文字的闪烁表情符号✨吗？毕竟，我们已经有了 ChatGPT。
一种新的创新基础
迄今为止，最引人入胜的人工智能应用并不是将 AI 视为独立的功能，而是把它看作构建新功能的基石。我们最初尝试使用 AI 时，理解有所偏差。我们引入了一个新动作 CMD+J，用于生成查询和公式：
这种做法虽然有效，但总感觉有些格格不入。AI 的这种独立使用方式，似乎与我们的产品格格不入。这不就是我们的命令调色板 Command+K 吗？实际上，这确实是 Command+K。去年 12 月，我们将这两者合并后，AI 终于成为了我们产品考虑的一部分，而不再是简单的附加物：
因此，AI 的应用位置极为重要。然而，仅仅“输入文本得到更多文本”的做法，对这项技术来说还显得有些平谈无奇。虽然这很实用，但我们需要记住，我们手头有一位像读过全世界所有书籍的大学生那样智能的 AI。真正有趣的 AI 应用，是那些与产品深度融合，并且能够在不被询问的情况下提供智能服务的应用。
一个我非常喜欢的例子是 Superhuman 的 AI 邮件摘要。在每封邮件的主题下方，都有一句概括整个邮件线索的摘要语。这个功能虽小，却做到了精准和高效。它并不是在夸耀自己的 AI 身份，而是默默融入产品之中：
另一个例子是 Equals 提供的主动错误协助。当你在编写查询或公式时出现错误，我们会利用 GPT-4 帮助调试，并在你的文档中弹出一条“评论”。这种体验仿佛魔法般奇妙。当然，还有一个经典案例是 Github Copilot。它无需特别提示，只要判断能够提供帮助，就会自动添加代码。
我希望这些例子在未来几年看起来会显得保守，但它们都展示了 AI 如何深度融入产品体验。我认为这种趋势将持续下去。AI 不会是一个单独的体验，而是成为产品本身的一部分。AI 不仅仅是一个功能，它是功能的开启者。如果你还没开始用 AI 构建你的产品，现在就是时候了。如果你已经在用 AI 构建产品，确保你不仅仅是在打造一个时髦的“娱乐中心”，而是要打造一个像 Netflix 那样的产品。
