今年 3 月以来,全球各大厂商陆续发布大语言模型,无数人欢欣鼓舞,庆祝沉寂了几年的 AI 领域重新焕发生机。然而热闹过后,一个现实的问题摆在面前:大语言模型的商业化价值该如何挖掘?来自美洽的资深产品经理:Zenobia,就大语言模型商业化价值等一系列问题,谈了谈自己的想法。

Zenobia在采访中表示,大语言模型问世后,身为产品经理的她跟许多人一样,目前的状态还是探索为主:“虽然看到了它的强大能力,比如在文本生成方面,但我们还是坚持大胆假设,然后小心地去求证落地。”在Zenobia看来,大语言模型可以和智能客服系统结合的地方有很多,值得想象的空间也很大,但在落地的过程中,团队还是愿意从相对容易的点切入,由浅入深地进行挖掘。

不过,Zenobia也承认,有了大语言模型的加持,产品经理或者团队的日常工作也确实提升了不少的效率。比如,大语言模型不仅能够帮研发写代码,它还能够帮助产品经理完成调研、竞品分析、信息收集等工作——这也是产品经理眼里,大语言模型最容易产生效用的地方。她解释道:“我们的客服产品本身就是降本增效的效率工具,但有了大语言模型的加持,效率提升我们就可以做得更极致。”

她举了一个例子:在客服系统知识库的搭建上,美洽希望能够摒除原来复杂的标准问法、相似问法、默认答案等一套数据结构,因为对于企业来说,知识库搭建确实也是很费时间的。利用大语言模型,只需要基于企业原本的一些内部的操作手册或者一些产品文档,它就能快速形成一套可用的文档库和资料库,稍加调优后,就可以进行与用户的问答咨询。

在智能客服领域与之外,Zenobia也在观察和寻找能够带来启发或者灵感的大语言模型应用。例如,一个名为 Jasper AI 的产品在市场上非常火爆,它可以帮助撰写各种风格的营销文案,比如小红书风格的文案——这也直接使得其背后的公司,一度赚到了比 OpenAI 还要多的钱。

这也是不少个人或企业试图使用大语言模型实现的终极目标——商业化。有关这一点,Zenobia的态度跟简单直接:商业化肯定是跟随着产品价值而来的,只要能真正抓住用户的痛点,用户就会为产品的价值而买单。当然,并非所有企业都在追随这个大潮,Zenobia注意到,一些可能随着大型语言模型的出现而出现的问题,也给了一些公司新的灵感。

例如,由于大型语言模型的发展可能使得 AI 在声音和图像合成方面更加逼真,这会让反欺诈变得更加困难,于是,有一家专注于反诈骗和反欺诈的公司另辟蹊径,开发了一种静脉识别技术,成功开拓了一个新的方向。又比如,一家公司在原创版权保护上采用添加噪声数据的方法,以使 AI 生成的图片无法模仿原作者的风格,从而形成了一种版权保护机制。

Zenobia说:“从我的角度来看,我们可以积极利用这些能力,同时也可以思考是否有一些延申服务或产品落地场景可以与之结合。”

结束语

大语言模型虽然很强大,但现阶段仍有许多问题亟待解决,其商业化价值也需要更多企业不断地尝试,并向市场验证。正如Zenobia所说:只要能真正抓住用户的痛点,用户就会为产品的价值而买单。相信未来,我们可以收获更多真正抓住用户痛点的大语言模型产品。