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移动端

AI要to B还是 to C?

目前人工智能服务90%基于B端服务,它更多以技术形态出现在商业市场中,在资本和创业者不断追逐的过程中,出现了很多质疑的声音,除了“老调重弹”的技术、人才等话题,AI究竟要为谁服务?它是谁的市场?成为大家重新思考的话题。B端和C端对于AI有哪些考虑呢?本文作者的看法或许可以给您一些启发。

作者:杨滔来源:桃树科技|2018-05-29 10:54

AI是互联网2.0。之所以这么说,因为二者其实都是服务大众的。

许多人以为,AI是服务特殊企业特殊场景的黑科技。从表现看来的似乎如此,但是,那不是终点。

许多AI企业目前To B(服务企业),不是因为AI技术的能力仅限于此只是企业首先先得活着,而To B是相对来说产生业绩最快的途径。To B or Not To B ——是生存,还是作死呢。莎士比亚都犹豫过。

在我看来,最后,纯粹的AI都要To C。

让人无法自拔的AI

其实,今天许多互联网公司都使用了AI技术,然而博士们研究的算法,是如何让用户点广告。

你有没有经验,你一上了某个APP,就下不来了?——你被粘住了。你想买个连衣裙,发现旁边还有几个类似的连衣裙,你忍不住去搜一搜比一比。刚下定决心准备支付了不变了,又蹦出来几个可以搭配在一起买的促销品,让你又要去算一算比一比。

你是否计算过,你在淘宝买东西是更省时间了,还是更浪费时间了?平均消费,是更少了还是更多了?你们在淘宝上省钱,不过是为了在淘宝上放任。不过,你们不知道,你们放任的地方,是广告区。

嵌套在互联网平台之中的AI,就是让你粘在里面,不能自拔。

互联网的商业模式是对大众免费,并靠广告或其他办法赚钱。对于互联网公司,流量是评估其价值的一级指标。在移动互联网时代,用户访问频次和停留时间则是更关键的指标。

哪个APP高频次长时间粘住大部分人,谁就有机会潜移默化把一些广告/游戏/商品等等推送给大众,然后从中收费。因此,AI技术对于互联网公司的目标就是“粘住用户”或“想各种办法浪费用户的时间并让用户不自知”。

对于互联网公司,AI算法是提升收入的摇钱树;对于用户,AI算法是信息鸦片。曾几何时,你的时间都浪费在了各种APP上。你向自己忏悔,下次不浪费时间玩手机了。但是,转头你又为自己辩护,这不是玩,是正事。

“我不是在看新闻吗?我不是在买东西吗?我不是在学习行业达人的朋友圈精神语录吗?我不是在跟紧时代的变化吗?”——没错。越是正经八百的事情,越容易被拉长战线,理直气壮地浪费你的时间。

换个角度看,如果你一下子找到了你要的东西,互联网一下子满足了你的需求,那么互联网公司凭什么赚钱呢?

羊毛出在猪身上,前提是得给小猪喂足了羊奶。

嵌套在互联网平台中的AI算法,其终极目的是夺取用户的时间,换成平台的收入。

这是AI在互联网中的局限,却不是AI的局限。

AI 2.0是用户手中的终极武器

与互联网AI完全相反,AI 2.0,就是让用户省时间,让用户可以快速决策,该干什么干什么,唯一区别是干的更快更好。

AI 1.0,让用户重复在自己的历史里,不能自拔。AI 1.0的算法被嵌套在不同的平台中,数据仅归平台所有。

AI 2.0,则是从用户的角度出发,发现自己真正需要关注的人、事、物,算法和数据都直接为用户所有,服务用户自己。AI 2.0,是用户的最坚实的盔甲和盾牌,挡在许许多多榨取用户时间的应用和用户之间,帮用户最好的决策。

因此,AI 2.0的第一步并非个性化,而是判断哪些信息是有效信息。举个例子,一个吃了就会拉肚子的假货商品,有人会喜欢吗?这。一篇被证实为虚假消息的新闻,有人愿意读吗?这还谈不上也不需要个性化。

没错,互联网是长尾的,但不是烂尾。切掉烂尾,留下来的才值得“个性化”。

真正的个性化推荐,其实没那么难。不同的算法或工程化问题,其实是细节。至于使用协同过滤还是深度学习,往往就是换个算法包调一调便可以熬制出来的。

个性化推荐的目标,并非“准”,因为“准”随着人、事、物及时间的变化,根本没有标准。

真正的个性化是在机器与用户的交互中让算法逐渐了解用户。了解用户,就是辅助用户去掉无需进入眼帘的,加速用户决策哪些是可以勾选判断的,帮助用户发现他们愿意探索的。

一言以蔽之,个性化推荐的关键点在于交互,而非预测。这是一个产品问题,而非一个技术问题。

互联网给我们留下了不少数据,给我们打通了信息渠道,帮我们培养了用户习惯。接下来,真正意义上的人工智能应该帮助用户找到什么是自己真正想要的,明清晰自己的需求,深刻认识自己。

AI 2.0应该是纯粹To C的。是真正为用户体验所设计的技术,是用户将心甘情愿付费购买的技术。

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【责任编辑:吴金泽 TEL:(010)68476606】

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