このカンファレンスには、チーターモバイルの会長兼最高経営責任者（CEO）のフー・シェン氏、オリオンスターの会長、盛京嘉成基金のパートナーでAIGC産業インキュベーターの責任者であるヤン・ヤンチュン氏、Kuaizhi Labのパートナー、UWEB Educationのパートナーであるファン・ジュン氏、テンセント氏を招待しました。クラウド インテリジェンス アーキテクト ディレクターの Wang Wei 氏、Daodao Research Institute の創設者で iPIN の創設者である Yang Yang 氏、Shadow Knife RPA のパートナーである Zhao Fan 氏、Noteman の創設者 Ke Zhou 氏、その他多くの業界リーダーが参加しました。
会議では、著名なテクノロジー起業家、大手メーカーの AI リーダー、戦略コンサルティングのトップ専門家、業界のエコロジカルパートナーが、AI によってもたらされる生産性革命、基礎となるテクノロジーのアップグレード、新しいビジネス知識、組織構造の調整、およびその方法に焦点を当てました。トピックスでは、「AI の統合、未来に向けて」という大きなテーマについて議論します。
たとえば、Fu Sheng 氏は、ChatGPT が初期段階のメンタルワーカーの排除を加速すると信じています; Daodao Research Institute の創設者であり iPIN の創設者である Yang Yang 氏: 戦略があれば、人生は不正行為のようなものです; Shadow Knife RPA のパートナーである Zhao Fan 氏は次のように述べています。将来の企業の競争 それは人々の競争ではなく、デジタル従業員の競争です; Noteman 創設者 Ke Zhou 氏: 確固たるパターンを持つ偉大な人物は皆、暗い瞬間を経験しています。
AI ラウンドテーブル フォーラム (パート 1): 新しい機会が到来したとき、各企業は独自の変革方法を持っています。
プライベート・エクイティ・ファンド創設者、ザン・マン氏: AI は新しい時代にチャンスと課題をもたらしますが、変化にどう対処すればよいでしょうか? 企業の変革に関するご自身の考えや考えについてお話しいただけますか?
Fenwei Technology 創設者 Tan Xingxing 氏: AI は非常に急速に進化していますが、企業はどのようにして独自の堀を構築できるのでしょうか?中核事業はどこですか？独自の堀を築くべきでしょうか、それとも変化に少しずつ従うべきでしょうか？これらは企業が明確に考慮する必要がある問題です。
2 番目に、コピーライティングを使用してモーメントやコミュニティに投稿します。そのためには、AI をトレーニングする AI トレーナーが必要です。
第三に、スキルの壁はそれほど高くありません。たとえば、栄養製品を販売する人には栄養士が必要です。
One Brand Vision CEO、Hu Lei 氏: AI はすでに当社のプロジェクト プロセスの重要な部分を占めています。 AI は、コストの削減と効率の向上に非常に役立つツールです。ブランドベースの仕分けはAIに置き換えることはできません。しかし、AI は視覚表現のための素材を見つけたり、インスピレーションを解き放ったりするのに役立ちます。
Zhiban Quanyu Technology CEO、Lu You 氏: 衣料品業界では、モデルなしで AI ヒューマン モデルを直接生成できるようになりました。
One Brand Vision CEO、Hu Lei 氏: クリエイティブ業界にとって、AI の使い方を学ぶことが最も重要です。ビジネスモデルや生産モデルの面では必ず変化が起こるでしょう。
Xiaomuxian Wine Group 会長、Huang Zhenyu 氏: AI の核心は、私たちの手を解放し、新しいビジネス モデルや新しい価値観など、将来のことについて考える時間を確保できるようにすることです。これまではピラミッド型のビジネス構造だったが、将来的にはChatGPTを活用することでフラットな組織になる可能性があるため、組織構造も変化するだろう。
数年後には仕事に行かなくて済むかもしれない
原文: ノートマン
原題:「数年後には仕事に行かなくても済むかもしれない | Noteman AI Summit Compilation」
**内容出典：2023年6月10日、ノートマン主催「AI新ビジョン、新たな成長の可能性」新規ビジネス1000人カンファレンスより。 **
**注: 講演者によるレビューは行われていません。 **
注：ジュンは次のように言いました。
6月10日、ノートマンは広州で第1回「AIの新たなビジョン、成長の新たな可能性」新規ビジネスカンファレンスを開催した。
このカンファレンスには、チーターモバイルの会長兼最高経営責任者（CEO）のフー・シェン氏、オリオンスターの会長、盛京嘉成基金のパートナーでAIGC産業インキュベーターの責任者であるヤン・ヤンチュン氏、Kuaizhi Labのパートナー、UWEB Educationのパートナーであるファン・ジュン氏、テンセント氏を招待しました。クラウド インテリジェンス アーキテクト ディレクターの Wang Wei 氏、Daodao Research Institute の創設者で iPIN の創設者である Yang Yang 氏、Shadow Knife RPA のパートナーである Zhao Fan 氏、Noteman の創設者 Ke Zhou 氏、その他多くの業界リーダーが参加しました。
会議では、著名なテクノロジー起業家、大手メーカーの AI リーダー、戦略コンサルティングのトップ専門家、業界のエコロジカルパートナーが、AI によってもたらされる生産性革命、基礎となるテクノロジーのアップグレード、新しいビジネス知識、組織構造の調整、およびその方法に焦点を当てました。トピックスでは、「AI の統合、未来に向けて」という大きなテーマについて議論します。
たとえば、Fu Sheng 氏は、ChatGPT が初期段階のメンタルワーカーの排除を加速すると信じています; Daodao Research Institute の創設者であり iPIN の創設者である Yang Yang 氏: 戦略があれば、人生は不正行為のようなものです; Shadow Knife RPA のパートナーである Zhao Fan 氏は次のように述べています。将来の企業の競争 それは人々の競争ではなく、デジタル従業員の競争です; Noteman 創設者 Ke Zhou 氏: 確固たるパターンを持つ偉大な人物は皆、暗い瞬間を経験しています。
ここで思考の火花が衝突し、ここで認識の壁が破られ、ここで知識への渇望がほとばしる...
数千人規模の会議では、多くの参加者から「ゲストの話を聞いて、AIがこれほど私たちの生活に近づいているとは思わなかった」と感動の声も上がった。
以下に、Noteman が読者向けにこのミーティングのエキサイティングな内容をまとめています。
1. Fu Sheng: ChatGPT は初級精神労働者の排除を加速するでしょう
意味的理解は人工知能テクノロジーの頂点です。
原理レベルを見てみましょう. 意味を理解するには、ニューラル ネットワークの「教育」とニューラル ネットワークの「独学」という 2 つの技術的パスがあります。
「教育」ニューラルネットワーク：人間の言語理解によると、「教育」ニューラルネットワークの文法構造と知識グラフ。
これは、人間が外国語を学習するのと同じように、言語学習の論理的理解とより一致しており、投資の開始時から効果が見られるため、ほとんどの企業がこの方法を選択します。
しかし問題は、システムが一定レベルの言語能力（人間の言語能力よりもはるかに低い）に達した後は、どんなに最適化されていても、まったく無関係な質問に対する答えが依然としてたくさんあるということです。
ニューラル ネットワークの「自己学習」: ニューラル ネットワークに十分なテキストを学習させると、ニューラル ネットワークがテキスト間のルールを自動的に検出します。厳密な理論的裏付けはありません (そしてお金がかかります)。ほぼ OpenAI だけが 2 番目のルートを強く信じ (そしてお金があります)、最終的に成功しました。
ChatGPT は、膨大なテキストから学習することで数千億のパラメータを持つ大規模なモデルを自動的に構築し、世界の基本的な論理認識を確立し、論理に基づいた推論能力を生成します。
したがって、ChatGPT が登場する前は、対話システムはオウム学習に似ており、部分的に内容と一致することはあっても、システムは具体的な意味を完全には理解していません。
ChatGPT の出現後: 対話システムはセマンティクスの理解に基づいています。間違いを犯すこともありますが、それらはすべて「重大な」ナンセンスです。
かつては人間が機械の周りを回っていましたが、初めて機械が人の周りを回るようになりました。
ChatGPT の出現は、インタラクションと生産性において革命をもたらしました。
インタラクティブ革命: 自然言語をインタラクティブ インターフェイスとして使用する時代がついに到来しました。アプリケーション中心のインターネットは人間中心のインテリジェントなインターネットに変わり、人々はソフトウェアの使い方を学ぶ必要がほとんどなくなります。
生産性革命: チャットは ChatGPT の能力のデモにすぎません。大きなモデルの本質は論理と推論能力であり、精神的な活動が必要な場所であればどこでも使用できます。人工知能の創造とイノベーションの時代が到来しています。
Ma Huateng 氏は、ChatGPT は 10 年に 1 度の機会だと考えていましたが、今では 100 年に 1 度の機会だと考えています。 ChatGPT には推論能力があるため、一般知性の出現です。つまり、電気を接続すると従業員がさらに増えます。
今後の業界の変化は？
プラットフォーム核戦争: まもなく始まります。超大型モデルを持たない大企業はプラットフォーム企業ではなくなります。
大規模モデルの普及: オープンソース コミュニティの熱狂の波により、基本的な機能を備えた大規模モデルが普及するでしょう。
効率が大幅に向上します。すべての企業の組織形態が変わり、効率が大幅に向上します。
伴奏 + 生成されたコンテンツ: あらゆる階層が深刻な影響を受け、「生成されたコンテンツ」が「リンク情報」に置き換わります。
排除の加速：初心者のメンタルワーカーはすぐに AI に置き換えられ、テクノロジー、経験、創造性に対する障壁は大幅に弱まるでしょう。
以前は5年で小さな変化、10年で大きな変化がありましたが、今は1～2年で大きな変化が起こるかもしれません。
テキストが生成できれば、写真や動画の生成も当たり前になります。スピーチの冒頭で文章を入力すると、PPT ではなくムービーが生成されることを想像してください...
この変化に対して個人は何をすべきでしょうか?
オンライン: 積極的、オープン、学習態度が AI の推進力となります。
オフライン: 受動的、閉鎖的、正しいか間違っているかを証明し、徐々に AI に置き換えられます。
起業家は何をすべきでしょうか？
2.運転熟練度：AI製品の制御に熟練し、新時代の魔術師となる。
熱意を維持する：人類の利点を活用し、熱意、好奇心、想像力を維持します。現時点では、頭脳ホールが依然として利点です。
横にならないでください: 生産性革命の時代において、睡眠は時間の無駄です。
2. ヤン・ヤンチュン: AIGC は 3 つの新たな構造的配当をもたらすでしょう
ChatGPT の出現により、100 兆米ドルのスーパー トラックが開かれました。そして AIGC の生成型人工知能は全世界を再インストールし、その結果 3 つの新たな構造的配当がもたらされます。
将来的には、誰もが複数のアバターを持つようになり、ChatGPT は 80 億人の人類に、アバター アバター + AI デジタル ヒューマナイゼーション + ヒューマノイド ロボットの 3 種類の生活を獲得できるようにします。
たとえば、Karin には Snapchat のソーシャル プラットフォームに 200 万人のフォロワーがいますが、各フォロワーに 1 対 1 で応答する方法はなく、彼女はひどい気分になっています。そこで、彼女は ChatGPT-4.0 を利用して独自のデジタル クローン「Karin AI」を生成し、1 分あたり 1 ドルの料金でチャット サービスを提供しました。
あらゆる生命は、あらゆる人間、またはあらゆるブランドの生きた具体化である可能性があります。
それは単なるリリースされたコードではなく、メタバースで生まれ、メタバースで育ち、メタバースを歩き回る別の生命であり、メタバースの原住民です。
①消費メタバースは人とモノのヤードを再構築する
メタバースは人々の生活や生き方を変え、ブランドが消費者と感情的につながる方法も変えるでしょう。
② インダストリアルメタバース
スマートマニュファクチャリングからブラックライトファクトリーへの工場の変革を加速し、3Dプリンティング+インテリジェントデジタルファクトリーを実現します。
たとえば、中国の越境電子商取引大手SheIn（西銀）だ。
2022 年には、SheIn の流通総額は 300 億米ドルを超え、収益は 227 億米ドル、純利益は 7 億米ドル、最新の評価額は 700 億米ドルとなる見込みです。
7 年間で、同社は国境を越えたウェディング ドレスから世界最大のファスト ファッション業界コミュニティに成長しました。その背後には、次の 2 つのポイントを達成する必要があります。
まず、ランダムな性格が必要です。
2つ目は、サプライチェーンへの迅速な対応です。 SheInの注文を受けてから生地をSheInの倉庫に届けるまで、わずか5日しかかかりません。つまり、生地の生産に1日、裁断、縫製、仕上げに3日、二次加工（刺繍とプリント）に1日かかります。
総じて、すべての業界にはやり直す価値があり、すべてのアプリには書き直す価値があります。
私たちが経験した過去3回の比較的大きな波から判断すると。まず、情報化の波です。その後、ネットワーク化の波がやって来ました。
今、私たちは第 3 の波、つまり知性の波に来ています。
次に、私たちの環境を見てください。かつて、コンピューティングはすぐに利用できました。以前は、情報はすぐに入手できました。
年の初めまでに、知識はすぐに手に入るようになります。たとえば、専門的な知識がすぐに得られ、ライティングスキルがすぐに得られ、画像制作が簡単に得られます...
本当のテクノロジートレンドが到来しました。 ChatGPT は、わずか 5 日で 100 万ユーザーを突破し、2 か月で 1 億ユーザーに達しました。この速度は、これまでのすべてのアプリケーションを上回ります。
転換点は、2022 年末から 2023 年の初めにかけて、AI が一般に利用できる製品になることです。
では、どうやって使うのでしょうか？
基本原理を理解することで、使い方を知り、エントリーポイントを見つけることができます。
生成 AI には、画像モデルと言語モデルが含まれます。どちらのモデルにもモデル、開発、アプリケーションが含まれます。
生成 AI の本質は、テキストとグラフを生成することです。ビデオとは、ダイナミックな画像に音声を加えたものです。 PPTは画像とテキストを組み合わせたものです。等々。
人の成長に例えると、言語モデルはどのようにして「成長」するのでしょうか?
まず、事前トレーニングとして、たくさんの知識（確率）を学びます。
次に、テキストが完成し、次の単語が予測されます。
次に、キューは、キューを通じて知識を呼び出します。
最後に、質問に答えるか、コマンドを実行します。
以前は、私があなたに指示を出し、あなたはそれを実行しました。さて、私があなたに指示を出します。そうすればあなたは次に何をすべきか分かるでしょう。
では、GPT を上手に使うにはどうすればよいでしょうか?重要なのは、質問するスキルを習得することです。まず、問題を明確にします。次に、サンプルを提供し、タスクを分割します。
「生成 AI」を使用するための鍵は、プロンプト (GPT への質問) です。質問は3つのレベルに分かれています。
GPT の質問には 3 つの要素があります。詳細な背景情報、具体的な問題の説明、明確な回答要件です。
高度な質問スキル: サンプルが少ないプロンプト、質問を繰り返すように調整されたプロンプト、タスクを分解して段階的に質問する。
高度な質問スキル: プラグインの知識ベース、他のツールとの共同使用、複雑なタスクを完了するための複数ラウンドの対話。
その長所と短所は何ですか?
GPTは何に使うのですか？ - 現在: 高速なテキスト処理。
何が得意ですか?何が苦手ですか？ ——情報は苦手です。
一体どんな大きな穴があるのでしょうか？ — 幻覚（ナンセンス）。
使用するための鍵 - 洞察力 (それは良い答えですか)。
次の世界では、知識はどこにでもあり、すぐに手に入るようになります。 AIをうまく使えば誰でも参入できる。
Fenwei Technology 創設者 Tan Xingxing 氏: AI は非常に急速に進化していますが、企業はどのようにして独自の堀を構築できるのでしょうか?中核事業はどこですか？独自の堀を築くべきでしょうか、それとも変化に少しずつ従うべきでしょうか？これらは企業が明確に考慮する必要がある問題です。
Weiling Technology 創設者兼 CEO、Yang Jiongwei 氏: 今日のコンピューティング能力は、すべての一般人を助けることができます。
Dianjinshou 創設者兼放送メディア グループ会長の Fengnian 氏: まず、すべての企業は単なる電子商取引企業ではなく、独自の AI 生産性センターを構築する必要があります。チームのスムーズな移行、一度に全員を解雇しないでください。
第二に、AI は、主にテキスト、画像、ビデオの「ライブ ブロードキャスト」という 3 つの観点から、コンテンツ業界に影響を与える最初の波です。ショート ビデオのライブ ブロードキャスト組織は、この波からまったく逃れることができません。あなたの現在の経験は良くありません。 , それは純粋に、正しい姿勢、正しいソフトウェア、正しい方向性を見つけられなかったことが原因であり、カメラマン、ショートビデオディレクター、グッズを持ったアンカーの人件費モデルは覆されるでしょう。
第三に、中小企業は大きなモデルに手を出すべきではなく、小規模なモデルのイノベーションや大規模なアプリケーションを自社の業界で試すことができ、特定の機能の応用も実現することができます。 AI における大きな変化への中国の参加が鍵となる。
第四に、垂直産業の知財とオピニオンリーダーを事前に予約してバンドルし、事前に契約を締結するか、AIと長期的に関連付けることで、実際の知財コンサルティングビジネスによれば、低コストで無数に拡大できる大規模ビジネスになります。 AIによる。
Noteman 共同創設者 Zhang Wenlong 氏: 新しい機会が訪れるたびに、どの企業も独自の方法で変化を遂げます。
まず、チームのコンセンサスが最も重要です。
次に、実行は非常に重要であり、正しい方法を使用する必要があります。
第三に、誰もが自分の居場所を見つけなければなりません。
Kuaizhi Lab パートナー兼 UWEB Education パートナー Fang Jun 氏: AI によってもたらされる変化に対応するには、攻撃的になりすぎないように注意する必要があります。
Shengjing Jiacheng Fund のパートナーで AIGC Industrial Incubator の責任者、Yan Yanchun 氏: AI の新時代に直面して、企業は次の 2 つのことを行う必要があります: 1. データを有効活用する; 2. 適切な人材を見つける。
プライベート・エクイティ・ファンド創設者、ザン・マン氏「素晴らしい情報を共有してくださった先生方に感謝します。また、私自身の意見も述べます。テクノロジーの力に関する現在のコンセンサスが、資本市場におけるエヌビディアとテスラの繁栄を促進したことがわかります」 。
そして、私たちが時代の波にさらされているどの企業も、自らの発展の変革期を経験しており、もちろん苦しい時期もあるでしょうが、現状を心配するよりも、変化を受け入れた方が良いのです。一生懸命走れば、必ず自分に合ったものが見つかるはずです。
デジタルヒューマンとは、デジタル空間にデジタル形式で存在し、擬人化または現実の人間の外観、動作、特徴を持つ仮想キャラクターを指し、アバター、デジタル仮想ヒューマン、仮想デジタルヒューマンなどとも呼ばれます。
デジタルヒューマンのコア技術には主にコンピュータグラフィックス、モーションキャプチャ、画像レンダリング、AIなどが含まれます。デジタル担当者は、より完璧な個性を生み出し、ブランドにポジティブな価値をもたらすことができます。
キャラクター グラフィック リソースの寸法に従って、デジタル ヒューマンは 2D と 3D の 2 つのカテゴリに分類でき、2D リアル ピープル、2D 漫画、3D 漫画、3D スタイライズド、3D リアル、3D スーパー リアル、3D 高解像度に分類できます。忠実度など色々。
運転の次元により、人間による運転とAIによる運転の2種類に分けられます。
ビジネスと機能の側面に応じて、コンテンツ/IP タイプ、機能サービスタイプ、バーチャルアバターの 3 つのタイプに分類できます。
サピエンスは、外見は美しく、内面は興味深い魂を持っています。
次の 3 つの特徴があります。
人の外見には、その人の容姿、性別、性格などの性格特性があります。
言語、顔の表情、体の動きなどの人間の行動。
人間の心は、外部環境を認識し、人々とコミュニケーションし、対話する能力を持っています。
私たちはいつも人生は難しいと感じていますが、なぜ多くの人はゲームをするのが好きなのでしょうか?
ゲームには戦略があるので楽しく遊べますが、人生にはアクシデントがつきもので、戦略を立てるのは難しく、予測不可能なところもたくさんあります。
私たち人間の情報利用は、知覚、認知、分析、意思決定の 4 つのステップに分かれています。
認知は外向きの認知と内向きの認知に分けられます。
小説を書く、試験を受ける、ゲームを開発するなどの外部認知。
内向きの認知とは、思考、心理学、思考のことです。うつ病の治療、集中力の向上、習慣の構築、チームの管理など。
この AI の波は実際に外面的な認識を突破し、人間の常識と言語の理解を実現します。内向きのAIは解決できません。
大学の専攻選択を例にとると、AIに頼ることはできません。
大学の各専攻は人間の成長にどのような貢献をしているのでしょうか？この点はAIにとって理解するのが難しいです。
例えば、吉林大学の哲学専攻では、卒業後は人事を担当することがほとんどです。
もう一つの例は、南中民族大学の社会民族専攻で、卒業後はインターネット企業に就職してプロダクトマネージャーとして働く人がほとんどです。
なぜこのような現象が起こるのでしょうか？これが認知的な課題です。
2019年、ユー・ミンホン氏は中国の教育モデルには何か問題があると感じていると私に語った。例えば、補習の有効率は24％で、残りの76％は全く進歩がありません。
彼は、教育は医療と同様であり、まず問題を診断し、次に的を絞った解決策を与えるべきであると信じています。
現在、教育業界のテクノロジーレベルは極めて低く、人々の判断力もまだ「呪術師」の時代にあるため、テクノロジーで教育をやり直す必要がある。
AI 精密医療により、認知的成長をやり直し、AI を対象とした成長計画をすべての人に合わせてカスタマイズします。目的は 3 つあります。
まず、一人ひとりの個性を正確に認識すること。
次に、AI 診断の助けを借りて、TA の問題を正確に特定し、ターゲットを絞った改善計画をカスタマイズします。
第三に、優秀な実験機になることよりも、TAの成長能力を覚醒させることが重要である。
具体的な手順は、包括的な検出、対象の診断、対象を絞った処方、対象を絞った監督です。
誰もが自分の素晴らしい人生を生きられるのであれば、登録する必要はありませんが、今は登録することしかできません。
AI の助けを借りて、私たちは自分自身の人生戦略を設計することができます。人生戦略を立てると、人生全体がうまくいくでしょう。
たとえば、キャリアを選択します。人のゴールデンキャリアの方向性には、C、適した性格、A、優れた才能、M、満足のいく収入、I、好み、Q、能力（学習価値＝学歴＋スキル）の5つのポイントがある。
したがって、私たち一人ひとりが AIGC の成長戦略をカスタマイズする必要があります。
7. Shadow Knife RPA パートナー、Zhao Fan: 未来の企業の競争は人材の競争ではなく、デジタル従業員の競争です
RPA はこれまで多くの企業でトレンドを引き起こしてきましたが、現在では ChatGPT の影に隠れています。
ソフトウェア ロボットとして、RPA は人的資源を大幅に解放し、ホワイトカラーの従業員に代わって論理的で反復的なタスクを完了させることができます。たとえば、自動財務調整、マーケティングのための自動収集、顧客サービスのための注文のバッチ処理、人事部門のための自動入退出プロセスなどに役立ちます。
企業間の競争は本質的には効率性の競争であり、最終的には企業従業員の総時間効率の浸透率であることがわかっています。ソースは全員の手を解放することから始まり、技術的な反復の各ラウンドで効率が大幅に向上します。
明確なビジネス プロセスに依存する RPA は、企業のデジタル従業員です。したがって、将来の企業の競争はもはや人材の競争ではなく、デジタル従業員の競争になります。
「RPA＋ビッグモデル」で何が実現できるのか？
生産性の解放を最大化します。大きなモデルが頭、RPAが胴体と手足です。
大規模なモデルの場合は、依然として重大な制限があります。
1.ChatGPT: 世界観を持ち、論理的な推論能力を持っていますが、理解にはまだ限界があります。
GPT4.0: マルチモダリティをサポートし、画像を理解できますが、主にテキストと絵画コンテンツで使用され、多くの形式の制作およびランディング機能を強化する必要があります。
大規模モデル + シャドウナイフ RPA: ツールを理解し、推測して使用することができますが、実行できる範囲には要件があります。
RPA + 大規模モデルを組み合わせることで、RPA の機能の境界を拡張できます。
たとえば、大きなモデルは思考が得意で、意図の特定、論理的推論、抽象的な要約の能力を備えていますが、RPA はツールと接続の使用が得意で、定期的かつ反復的な作業を処理できます。
8. AI ラウンドテーブル フォーラム (パート 2): AI ツールを常に使用するのは自分自身です
鄭陽広報創始者賈大宇氏： まず第一に、人々の精神が大きく変化します。
例えば、クライアント向けにプレスリリースを書く場合、AIが書くものと人間が書くものがありますが、AIで書くことを選択するのはクライアントです。これは、コピーライティングやデザイナーなどの頭脳労働の多くが置き換えられることを示しています。
生産方法が変わると見積制度も変わります。 ChatGPT ですぐに完成する製品に対して、顧客は高い価格を支払うことはありません。
見積制度が変わると商品も変わります。将来的に顧客に何を販売するのか?顧客にとってより高い価値を生み出すにはどうすればよいでしょうか?
これらはすべて考えるべき質問です。したがって、500日後には、地球を揺るがす変化が起こると思います。
Zhiban Quanyu Technology CEO、Lu You 氏: 今後、自動化はますます便利になります。
まず、プライベート ドメインの運用には多くの従業員が必要となるため、難点があります。私たちは現在 10,000 のグループに取り組んでおり、GPT を使用してそれを行う人は必要ありません。
2 番目に、コピーライティングを使用してモーメントやコミュニティに投稿します。そのためには、AI をトレーニングする AI トレーナーが必要です。
第三に、スキルの壁はそれほど高くありません。たとえば、栄養製品を販売する人には栄養士が必要です。
One Brand Vision CEO、Hu Lei 氏: AI はすでに当社のプロジェクト プロセスの重要な部分を占めています。 AI は、コストの削減と効率の向上に非常に役立つツールです。ブランドベースの仕分けはAIに置き換えることはできません。しかし、AI は視覚表現のための素材を見つけたり、インスピレーションを解き放ったりするのに役立ちます。
常に AI ツールを使用する側であり、置き換えられる側ではありません。
Xiaohuxian Wine Group会長、Huang Zhenyu氏: 大きな言語モデルが確立されると、人間と機械の境界はなくなります。将来的には、私たち一人ひとりが自分の仮想人物を訓練して、自分の代わりに会議を開催したり、仕事を処理したりできるようになります。
コトラー中国パートナーの王彩氏（司会）：コスト削減と効率化は小さな戦略ですが、その上でモデルチェンジなどの大きな変化はあるのでしょうか？
鄭陽広報創始者賈大宇氏：どんな業界でも、注意を払わなければ、取って代わられる可能性があります。将来的にはマンパワーが大幅に解放され、経験とオーラを持った専門家を筆頭に、その中間にいる精神労働者は新しい生活環境に早く適応しないと生きていけないため、仕事の能力が高いからです。大きなモデルと一緒に。
Zhiban Quanyu Technology CEO、Lu You 氏: 衣料品業界では、モデルなしで AI ヒューマン モデルを直接生成できるようになりました。
One Brand Vision CEO、Hu Lei 氏: クリエイティブ業界にとって、AI の使い方を学ぶことが最も重要です。ビジネスモデルや生産モデルの面では必ず変化が起こるでしょう。
Xiaomuxian Wine Group 会長、Huang Zhenyu 氏: AI の核心は、私たちの手を解放し、新しいビジネス モデルや新しい価値観など、将来のことについて考える時間を確保できるようにすることです。これまではピラミッド型のビジネス構造だったが、将来的にはChatGPTを活用することでフラットな組織になる可能性があるため、組織構造も変化するだろう。
Noteman 共同創設者、Zhang Wenlong 氏: 生産性を変える要因は、社会的分業の変化につながります。昔は新郎、将来はタクシー運転手。同時に、社会の分業も変化し、インフラも変化し、顧客ニーズも変化し、ユーザーはより効率的でより適切な製品やサービス形態を選択するようになります。これにより、現在の企業のビジネスモデルも変更せざるを得なくなります。
いつの時代にも波に乗る人はいる。
AI 時代の波の中で、グレート パターンの概念をしっかりと実践するグループがすでに最前線に立っていました。たとえば、Li Zhifei と Going out to ask、Sam Altman と OpenAI、Huang Renxun と NVIDIA などです。
素晴らしいパターンを持つ人は皆、暗い瞬間を経験したことがあります。
信念の力を信じ、苦しみながらも楽しむことでのみ、私たちは毅然とすることができ、変化を積極的に受け入れ、積極的に進化することでのみ、時代に追いつくことができ、常に認識を更新し、継続的に学習することでのみ、窮地から抜け出すことができます。包囲。
自分自身を変えることが、人の未来への唯一の道です。
偉大なパターンの忠実な実践者から、最も重要な能力は世界の見方であることがわかります。同時に、革新したいのであれば、リスクと結果を負わなければなりませんが、これは正常なことです。
イノベーションは一歩一歩の探究から生まれますが、100%確実なものなどこの世にはありません。
AI は私たちに 100 年に一度のチャンスをもたらします。対応が早い企業はAI技術を活用して競争力を高める一方、AIを活用できない企業は衰退することになる。
AI はビジネスを変革します。たとえば、BlueFocus 中国東部本社の業務購買部門は 4 月、クリエイティブ デザイン、プログラム作成、コピーライティング、および短期従業員に関連する外注費を無期限で完全に停止すると発表しました。
AI はマーケティングを変革します。たとえば、コカ・コーラはAI広告ビデオを公開しました。顧客需要のマイニング、デジタル広告の作成と配信、売上予測などもあります。マーケティングにおける人工知能は間違いなく利益をもたらします。
AIは個人を変える。情報統合の方法も、個人のスキルのレベルも、認知の仕方もすべて変わりました。
今はパソコンが登場したときと同じように、スマートフォンが登場したときと同じように、最高の時代です。私たちは皆、AI において同じスタートラインに立っています。
あらゆる業界や企業が変革と再生を遂げるでしょう。では、どのトレンドを受け入れるべきでしょうか?
まず、インテリジェントな顧客サービスです。
人工知能、インテリジェントエージェント、インテリジェント分析の 3 つのタイプに分類されます。
2つ目はデジタルアシスタントです。
AI アシスタントには、通知アシスタント、FAQ アシスタント、コンテキスト アシスタント、パーソナライズされたアシスタント、自動化された組織の AI アシスタントの 5 つのレベルがあります。
ここでは、人々が主導権を握り始め、人々が主催者となってタスクを割り当て、徐々にアシスタントが主導し、タスクを整理し、割り当てるようになります。
第三に、エコロジーチェーン企業。
私たちは今、何十年も続くであろう波の始まりに立っているのです。人工知能を前にして、人類は自らの欠点を認め、それが進化の一部にすぎず、終わりではないことを認めなければなりません。
黄仁勲が言ったように、走れ、速度を落とさないでください。「食べ物を求めて走っているのか、他人から食べ物として扱われないのか、自分がどのような状況にあるのかわからないことがよくあります。しかし、何があろうとも、とにかく走り続けてください。」
*記事は著者の独自の意見であり、Notemanの立場を代表するものではありません。