医疗专家黄效宁:AI重塑客服行业,数字化服务更高效!
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医疗专家黄效宁:AI重塑客服行业,数字化服务更高效!

时下,随着人工智能技术与医疗健康领域的应用不断加深,AI智能客服作为AI技术的重要分支,在医疗健康领域的市场规模不断扩大,帮助医疗机构降本增效的同时,也在不断提升医疗服务水平,让患者享受到AI科技带来的便捷服务。 对于AI技术在医疗客服领域的应用,螳螂科技医疗专家黄效宁认为,AI智能机器人可以完成简单重复的咨询工作,从而解放人工客服,进行更深度的客户沟通和服务,做更有价值的工作。同时,黄效宁从AI客服发展趋势、产品研发挑战、医院客服需求、产品差异化等维度,展现了AI智能客服在医疗场景的具体实践应用。 AI客服重构传统医疗客服体系是必然趋势 黄效宁深耕医疗领域23年,最早从上海中医学院毕业,在上海一家公立医院工作了几年之后,就跳槽到大型的医疗健康企业,从事医疗客服咨询的业务,曾在上海邦泰集团任职多年,对于AI产品设计、互联网到诊、医疗场景机器人优化有着深厚的实战经验,见证了传统医疗咨询向AI咨询体系的转变。 他提到,AI智能客服系统颠覆传统医疗客服体系,是一个必然的趋势。过往传统医疗客服体系,由大量初级医学知识的护士、大专生组成,这些人工客服只能完成简单的流程回复,例如,疾病问询、看病时间、医院地点等。然而实际患者咨询的场景维度非常丰富,他们希望得到更专业的回复,而与人工客服对话中,得到的病情信息有限,非常浅薄。 同时,很多民营医疗机构主要通过竞价广告来获取客户,获客成本非常高。原来,投放引流来的患者主要通过第三方对话平台和客服沟通,患者信息留存在第三方平台,很多人工客服需要手动从第三方平台摘录信息,数据量非常大,人工记录经常会出现错误。 现在,很多医院开始接入AI智能客服系统,而医院有了自有系统,可以把患者信息和资料长期留存下来,医生可以根据患者治疗的具体情况,可以提供更优质的服务,后续客服也可以跟进、回访,进行更多持续性的交流。 医疗客服市场对于AI产品要求严苛 不同于京东、淘宝,或者金融机构的AI智能客服,医疗机构对于AI客服产品要求更高。 黄效宁称,一些大的医疗机构,主要区域定位北上广深等一线城市,都是体量很大的连锁机构,有自己的技术和研发团队,可以自研AI智能客服。如果这些企业采用第三方AI智能客服,在功能上一定要强于自建,对于数据安全比较重视。而一些小型医疗机构,专注做专科病种,区域定位三、四线城市,招聘客服人员比较困难,所以想要接入AI智能客服,通过高效以及低成本方式,以及获取线索的能力。 此外,适合医疗客服体系的AI产品,一定要非常灵活,因为患者进行咨询某一个病种,提问方式经常以症状或者感受来询问,会问出千奇百怪的问题,这就需要AI智能客服给出合适、合理的回答。同时,能够提供专业水准的回答,又不能超越法律的规定,这需要背后专业AI优化师团队,收集、分析每个患者不同的诉求和习惯,从而提出一个共性的合理回答,这是非常有难度的。 AI+人工客服体系,助力医院快速降本增效 对于AI智能客服为医院带来的改变,黄效宁表示:“最初在人工客服回复的时候,都是一些比较简单的内容,现在使用AI智能客服之后,我们可以把一些优质的专业内容,快速的传递给患者。过去,回复信息都是由人工输入完成,速度比较慢,而短时间内根据患者提问,给出优质专业的回复则会更慢,这会导致患者咨询体验不好,影响客户到医院看病意愿。” 相反,医院客服部门使用AI智能客服回复,可以预存上千万种专业话术,能够在很短的时间,搜索到匹配患者的专业回复。在传统医院客服体系中,都会安排大夜班,原来都是靠人工客服来完成工作,不仅效率比较低,也会造成客服健康问题,导致客服离职率上升。其实,大部分患者咨询的问题是固定的,而且经过客服团队大量积累,对患者问题做了很专业的预判,这些工作完全可以靠AI智能客服完成,并可以第一时间回复患者,客户咨询体验非常好。 在优化人工客服繁杂工作量之外,企业还可以加强人工客服的专业培训,提升行业知识深度,面对广告投放引流过来的客户,人工客服可以通过电话和微信,进行更专业、深度的和患者沟通。 打造医疗优化师团队,切入复杂科目领域 目前,在医疗客服市场中,做AI智能客服产品的企业并不是很多,有一家进入这个领域时间比较长,主要是做白癜风、鱼鳞病类似单病种科目,这些疾病患者咨询场景比较简单,诉求也比较直接,这一类AI智能客服环节和流程设计非常简单。同时,这家企业研发的单病种的AI智能客服,比较简单粗暴,直接索取患者联系方式,对患者友好程度比较低,咨询体验非常差,这也导致了获客效果大打折扣。 相较于市场上的多数企业打法,螳螂科技在医疗客服领域,主要面向复杂的病种科目,是其他同类企业没有进入的领域,比如男科、妇科、皮肤科等。以男科为例,包含了几十个、上百个病种,咨询场景复杂多样,这就要求AI智能客服拥有更加专业的医疗知识。 黄效宁称:“螳螂科技之所以能够切入复杂病种,是由于组建了一支专业性强的医疗AI优化师团队,成员都是来自传统医疗机构的医生、护士和咨询人员,拥有非常深厚的医疗知识,非常了解医疗咨询场景和患者咨询诉求。基于这样优质AI优化师团队,不断根据患者咨询问题,进行AI客服专业回复优化,为患者提供了更有价值的问诊反馈,客户产生信赖感,然后再进入电话和微信索取阶段,患者咨询体验友好,有助于提升到院就诊率。” 对于AI智能客服的未来发展,黄效宁表示:“AI智能客服的创新迭代,不仅应该降低运营成本、提高管理效率,更要提升服务质量与温度,AI智能客服要具有与患者的共情能力,可以像真人一样根据患者咨询问题,给出多样化、个性化的解决方案。而螳螂科技作为一家“以人为本”的创新企业,将会不断提升AI智能客服交互能力,让更多人可以体验有温度的科技服务。 点击下图,关注螳螂科技 ▼
掌握平板绘画不迷路!从选笔到展览的全方位指南?
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掌握平板绘画不迷路!从选笔到展览的全方位指南?

本文主要指导如何学平板绘画,包括选择合适的设备(如配适的平板及专业软件如Photoshop或Clip Studio Paint)、熟悉软件操作、学习基础绘画知识以及参与社群和展览以提升技巧和交流互动。从设备选择到实践练习,全面覆盖了平板绘画的学习路径。
🚀人工智能的医疗革命?千禧一代的认知误区,深度学习的真相与潜在影响…
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🚀人工智能的医疗革命?千禧一代的认知误区,深度学习的真相与潜在影响…

本文探讨了医疗领域中人工智能和深度学习的应用及其潜在影响。许多人对这些技术持乐观态度,但并非所有人都充分意识到它们可能带来的后果。尤其是深度学习作为机器学习的分支,已经在语音识别、自然语言处理等多个领域展现出超越人类的专业水平。然而,这些技术也引发了隐私问题和对算法透明性的担忧。人工智能通过自动化来改善医疗服务,比如在医疗记录管理和疾病诊断中提高效率,甚至能够进行放射性读数和为患者提供直接帮助。然而,随着技术进步,个人隐私的保护和医生资源分配成为重要挑战。总的来说,人工智能正在医疗领域带来显著变革,但其合法性和伦理问题也不容忽视。
信息安全与数据合规 | 从法律实务角度漫谈Chat GPT
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信息安全与数据合规 | 从法律实务角度漫谈Chat GPT

《从法律实务角度漫谈Chat GPT》 主讲人:孙洪良律师、王馨悦律师 一、展开说说:Chat GPT面面观 (一)功能几何? (二)弱点何在? 二、潜在隐患:法律风险知一二 (一)数据安全风险 (二)知产侵权风险 (三)技术伦理风险 三、警钟长鸣:切莫违法惹事端 (一)律师用Chat GPT打官司遭制裁 (二)用Chat GPT制作虚假视频被抓捕 (三)擅自买卖Chat GPT账号涉嫌非法经营 一、Chat GPT面面观 01 孙律师:首先向大家介绍一下Chat GPT。Chat GPT是什么?为了回答这个问题,我向Chat GPT下达了指示,要求他做一个自我介绍,以下是Chat GPT的答复“我是一个由Open AI开发的大型语言模型,基于GPT-3.5架构训练而成。我被训练用于处理各种自然语言任务,包括回答问题、提供解释、生成文本等。 我在广泛的主题和领域上有一定的知识,但需要注意的是,我是在2021年9月进行训练的,因此我没有关于过去这个时间点之后发生的事件的信息。我可以提供一般性的知识、帮助解决问题和提供指导,但在某些特定领域的专业知识上可能有限。 我旨在与用户进行对话,并根据输入的上下文生成响应。尽管我经过了广泛的训练和优化,但并不意味着我的回答始终是准确和完美的。有时候,我可能会提供错误或不完全准确的信息。因此,在处理重要事务或需要专业意见的情况下,建议咨询相关专业人士。 总之,我是一个用于自然语言处理的语言模型,旨在帮助回答问题、提供信息和进行有意义的对话。如果您有任何问题,请随时提问!” 王律师:我们也可以从名字的角度了解Chat GPT。首先,我们把这个名字拆成两部分 : Chat 和GPT “Chat”( 聊天 ) :这个英文单词意味着与别人进行轻松地交谈。在这里,“Chat”用来表示这个人工智能的主要功能就是和人聊天,通过文字和您进行对话,回答您的问题,给您提供帮助。 “GPT”:这是一个缩写,代表了“Generative Pretrained Transformer”,这是一种很先进的人工智能技术。 我们来逐个解释这几个词: “Generative”( 生成式 ):意味着这个...
AI“复活”:慰藉心灵还是触碰禁忌?一文看懂技术与伦理的较量|TodayAI
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AI“复活”:慰藉心灵还是触碰禁忌?一文看懂技术与伦理的较量|TodayAI

· 点击蓝字,关注我们 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其应用领域也越来越广泛,不仅仅局限于数据分析、机器人自动化等传统领域,更是延伸到了一些人们曾经认为只存在于科幻小说中的领域。近年来,使用AI技术“复活”逝者的概念,便是这样一种领域,它挑战着我们对生命、死亡和记忆的传统认识。 这种技术,通常被称为“数字复活”或“虚拟复活”,是通过生成式人工智能技术,将逝者遗留下来的各种资料——包括照片、录音、视频、社交媒体帖子等——综合起来,再现逝者的面貌、声音、习惯乃至行为。通过这种方式,创造出一个可以与亲友进行交互的“数字化生命”,在一定程度上“复活”了逝去的亲人。 具体来说,这一技术首先需要收集逝者的资料。这些资料越全面,生成的数字化生命就越接近真人。随后,AI通过分析这些资料,学习逝者的面部特征、声音模式、言语习惯等,构建一个数字化的模型。在这个过程中,深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个人工智能技术被广泛应用。 在模型构建完成后,便可以通过特定的平台,如虚拟现实、增强现实或者简单的计算机界面,让用户与这个数字化生命进行交互。用户可以向它提问,它也能根据学习到的逝者资料进行回答,甚至模拟出逝者的某些行为和反应,从而达到与逝者“沟通”的效果。 值得注意的是,这种技术并不是简单地复制一个逝者的外貌或者声音,而是尝试还原一个人的思维方式、行为模式和情感反应,使其尽可能地接近一个真实的个体。这种技术的发展,无疑为人们提供了一个新的、前所未有的与逝者沟通和缅怀的方式。 然而,这种技术的应用也引发了广泛的伦理和道德争议,包括但不限于个人隐私保护、数据安全、逝者意愿尊重等问题。因此,虽然“数字复活”技术为人们提供了一种全新的与逝者连接的方式,但它的发展和应用还需要社会各界的共同探讨和监管。 技术与情感的交织:“数字复活”的情感价值 对于使用人工智能技术“复活”逝者这一做法,正面的观点主要集中在其为悲痛中的人们提供了一种全新的心理慰藉和情感疗愈的可能性。当面对亲人的离世,尤其是那种突如其来的、让人措手不及的失去时,人们往往会陷入深深的悲伤和难以自拔的痛苦之中。在这种背景下,能够通过技术手段“再见”逝去的亲人,哪怕只是一种虚拟的、生成式的交流,也可能成为一剂强有力的心灵安慰剂。 首先,这种技术的应用可以帮助悲痛的人们缓解对逝者的怀念之情。通过与逝者的数字化形象进行交流,人们可以表达自己未曾来得及说出口的话,倾诉自己的哀思和思念,这种沟通虽非真实,但能在一定程度上满足人们内心深处的情感需求,让他们感到亲人仿佛并未真正远去,从而在精神上获得慰藉。 其次,对于难以接受亲人离世现实的人来说,这种技术提供了一个渐进的缓冲过程。突然失去亲人往往会让人难以立刻接受这一残酷的现实,心理上的重大创伤甚至会影响到日常生活和身心健康。通过与逝者的数字化形象交流,可以让这些人在虚拟与现实之间找到一种平衡,逐步适应亲人离开的事实,有助于他们在心理上更好地准备接受并适应这一改变。 最后,从心理疗愈的角度来看,这种技术也为专业的心理治疗提供了新的辅助工具。心理治疗师可以在治疗过程中适当引入逝者的数字化形象,帮助患者在安全的环境中面对和处理与逝者有关的复杂情绪,如愧疚、遗憾和未完成的情感事务等,进而促进情感的释放和心理的疗愈。 综上所述,正面观点认为,虽然使用AI技术“复活”逝者无法改变生死的事实,但在一定程度上,这种技术为悲痛中的人们提供了一种创新的慰藉方式,有助于他们在情感和心理上得到疗愈和安慰。 技术突破:AI如何实现“数字复活” 从技术角度来看,使用人工智能技术“复活”逝者这一做法不仅展现了AI在模仿人类行为和情感上的巨大潜力,而且对于整个AI技术的研究和应用探索具有深远的积极意义。这一应用的实践不仅是对AI技术能力的一次重要考验,也是推动其在更广泛领域发展的一个关键步骤。 首先,这种应用需要AI系统能够准确地理解和再现人类的行为模式和情感表达,这涉及到自然语言处理、图像和声音识别、情感分析等多个AI子领域的技术。为了达到让人们感到逼真的交互效果,AI系统必须能够捕捉到细微的情感变化和复杂的社会交往规则,这对于算法的设计和训练提出了更高的要求。通过这种应用的实践,可以有效推动这些子领域技术的研究和发展,提高AI系统在情感识别和处理上的能力。 其次,这种应用对于AI技术的数据处理能力也提出了更高的要求。为了“复活”一个逝者的数字化形象,需要处理和分析大量的个人数据,包括照片、视频、语音记录等,这不仅需要强大的数据处理能力,还需要精准的数据分析技术以提取有用的信息并转化为AI系统能够利用的知识。这对于提升AI系统在数据挖掘和知识提取方面的能力具有重要意义。 最后,这种应用的实践还可以为AI技术在其他领域的应用提供宝贵的经验和数据支持。比如,在医疗健康、教育、娱乐等行业,AI技术同样需要理解和模仿人类的行为和情感,通过在“复活”逝者这一应用中积累的技术经验和数据,可以更好地指导AI技术在这些领域的应用开发和优化,推动AI技术的广泛应用和发展。 总的来说,从技术角度看,利用人工智能技术“复活”逝者这一领域的探索和实践,不仅展现了AI在模仿人类情感和行为上的巨大潜力,也对推动AI技术的研究和应用具有积极的促进作用。通过这种应用的实践,可以加深我们对AI技术能力的理解,促进相关技术的进步,为AI技术的广泛应用奠定更坚实的基础。 伦理挑战:尊重逝者的权利与意愿 然而,人工智能技术用于“复活”逝者的应用在给予悲痛者安慰的同时,也引发了一系列深层次的伦理和道德争议。这些争议触及人类对生命、死亡、记忆以及尊严的根本认知,要求我们在追求技术进步的同时,也需要深刻反思其带来的社会影响和伦理责任。 首先,使用AI技术“复活”逝者可能会扰乱人们对生死的自然认知。死亡是生命不可避免的一部分,学习接受亲人的离世是每个人成长过程中重要的一环。然而,通过技术手段让逝者以某种形式“回归”,可能会使人们产生错觉,认为死亡不再是终结,从而影响到人们面对生命终结的态度和准备。这种扭曲可能会延长人们的悲伤过程,因为他们可能会更加依赖于与逝者的“交流”,而难以接受现实,走出悲伤。 其次,关于逝者的数字化形象是否能真正代表其本人,这也是一个重要的伦理问题。尽管技术可以模拟逝者的外貌和声音,但逝者的思想、情感和经历却无法完全由AI复刻。这种技术创造的只是一个空壳,缺乏逝者生前的丰富性和独特性。在与这种数字化形象交流时,生者实际上是在与一个虚构的存在互动,这可能会引发关于真实性、身份认同和记忆真实性的深层次思考。 此外,逝者的数字化形象的使用是否尊重了逝者的意愿和尊严,这也是一个需要深思的问题。逝者在生前可能并未表达希望以这种形式“存续”的意愿,未经其同意而制作和使用其数字化形象,可能侵犯了逝者的隐私权和人格权。此外,如果逝者的数字化形象被用于不适当的场合或目的,可能会对逝者的形象和名誉造成伤害。 总而言之,虽然使用人工智能技术“复活”逝者在技术层面展现了巨大的可能性,为悲痛者提供了一定的慰藉,但其背后所引发的伦理和道德争议也同样重大。这要求我们在追求技术创新的同时,也必须审慎考虑其可能带来的社会影响和伦理责任,确保技术应用与人类的基本价值观和尊严相协调。 反方观点:技术滥用与社会影响 伦理学家对于使用人工智能“复活”逝者的技术不仅在道德层面表示担忧,他们还警告说,这种技术的潜在滥用可能引发一系列复杂的社会问题。这些问题不仅影响到逝者家属的情感和利益,还触及到更广泛的法律和伦理领域,需要社会、法律和科技界共同努力,以确保技术应用的正当性和道德性。 首先,使用逝者形象进行欺诈或不当利用是一个严重的问题。随着技术的发展,生成逝者形象变得越来越容易,不法分子可能利用这一点,通过创建逝者的数字化形象进行诈骗,仿冒逝者与家属或亲友进行沟通,从而达到非法牟利的目的。这种行为不仅侵犯了逝者和家属的权益,也对社会的道德底线造成了冲击。 其次,逝者数字化形象的所有权和控制权问题也需要被严肃考虑。目前,关于数字生命的法律框架尚不完善,逝者的数字化形象究竟归谁所有,以及家属是否有权决定其使用方式等问题都存在争议。如果未经逝者家属同意,第三方机构或个人私自利用逝者形象进行商业活动,不仅伤害了家属的情感,也涉嫌侵权。 再者,数字化逝者的隐私权问题同样不容忽视。即使是逝去的人,其形象、声音和特征等个人信息仍然应该受到保护。未经授权而擅自利用这些信息,可能会侵犯逝者的隐私权和尊严,引发道德上的质疑。 因此,为了防止这种技术的滥用,并保护逝者及其家属的权益,迫切需要建立相应的法律规范和伦理准则。这包括明确规定关于数字生命的产权归属、使用权限、隐私保护等方面的法律条款,以及制定相关技术应用的伦理标准和审查机制。同时,加强公众对这一问题的认识和教育,促进社会对技术应用的健康审视和理性讨论,也是确保技术健康发展的重要途径。 社会需求:面对失去的健康态度 从需求角度看,人们对于使用AI技术“复活”逝者的渴望,不仅仅揭示了人们对亡者深深的思念之情,更深层地反映了当代社会在面对死亡这一终极话题时的种种回避倾向,以及当前社会悲伤疗愈机制的某些缺失。这种现象提示我们,应当从更加广泛的社会文化维度出发,对于如何健康地面对和处理失去亲人所带来的悲痛,进行深入的探讨和反思。 首先,社会对于死亡的回避,往往使得悲伤和哀悼变成了一种被边缘化的体验,这不仅加剧了悲痛者的孤独感,也阻碍了健康的悲伤疗愈过程。在很多文化中,死亡被视为一个不吉利或是不宜公开讨论的话题,这种观念使得许多人在面对亲人逝去时,缺乏足够的表达和分享悲痛的空间和机会。 其次,社会对于悲伤疗愈机制的不足,表现在缺乏系统性和多元化的心理支持和干预措施。在失去亲人的创伤面前,个体需要的不仅仅是时间的疗愈,更需要来自家庭、朋友、社区乃至专业心理咨询师的理解、支持和陪伴。然而,现实中这样的支持系统往往存在诸多不足,使得许多人在悲伤中感到无助和迷茫。 因此,我们需要在更广泛的社会文化层面上,倡导一种更加开放、包容和理解的态度来面对死亡和悲痛,鼓励公开的讨论和分享失去亲人的经历和情感,以减少悲伤者的孤立感和羞耻感。同时,应当建立更为完善和多元的悲伤疗愈支持体系,包括但不限于提供专业的心理咨询服务、悲伤支持小组、纪念和哀悼的公共空间等,以帮助人们以更健康的方式经历悲伤过程,最终接受失去亲人的现实,并继续前行。 综上所述,虽然AI复活逝者技术在技术层面上不断进步,为人们提供了一种独特的慰藉方式,但其背后所涉及的伦理、道德和社会问题要求我们必须采取更加谨慎和深入的态度来进行讨论和研究。这不仅仅是对技术进步的追求,更是对人类情感、价值观和社会责任的深刻反思和审视。在探索和应用这一技术的过程中,我们需要平衡技术的潜力与可能带来的风险,确保技术的发展能够服务于人类的整体福祉和社会的可持续发展。 END  往期推荐   REVIEW 文心一言发布新功能:仅需数秒即刻拥有AI专属声音,革新还是噱头? Facebook和Instagram将对AI制作的内容贴上“由人工智能制作”标签 埃隆·马斯克的X平台误推“伊朗袭击以色列”虚假头条,AI聊天机器人Grok制造假新闻 超200位音乐明星联名抗议AI侵权,呼吁保护创意不被掠夺‍‍‍‍‍‍‍‍ 当AI学会读懂人类情感:GPT-4的说服力超越人类‍‍‍‍‍‍‍‍...
如何?试试AI塔罗日签解析,页面刷新后视频加载成功吗?
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如何?试试AI塔罗日签解析,页面刷新后视频加载成功吗?

这篇文章主要探讨了三个与视频加载失败相关的主题。首先,它建议读者在遇到问题时刷新页面重试。其次,文章提到了一个使用AI技术解读塔罗日签的测试环节,展示了科技在塔罗占卜领域的应用。最后,也重复强调了处理加载失败的常见解决方式。整体上,文章围绕网络故障和现代科技进行了简要阐述。
直播电商究竟是怎样’带货王’?2000万人见证5000万销售额背后的情感缺失,行业现状与未来趋势解
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直播电商究竟是怎样’带货王’?2000万人见证5000万销售额背后的情感缺失,行业现状与未来趋势解

直播电商以其实时互动和广告减少等特点,吸引了超过2000万观众,整场销售额破5000万。行业自2017年起迅速扩张,2023年预计交易规模将超4万亿,服饰、日用品和美妆是消费者主要购买类别。技术进步、供需变化及政策支持是中国直播电商加速发展的关键驱动力。微播易和蝉妈妈的报告揭示了用户购物偏好,更多详情可在前瞻产业研究院的相关报告中获得,该机构还提供行业咨询服务。
刘强东数字人带货首秀,‘感情’缺失下的流量与挑战?
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刘强东数字人带货首秀,‘感情’缺失下的流量与挑战?

京东创始人刘强东以AI数字人形象首秀带货,尽管存在机械背稿等不足,引发观众对“人性化”的讨论;直播带货中互动与人性化成为关键,显示在物质丰富时代‘人’的重要性,部分商家采用真人与数字人组合销售,以兼顾两者优势。然而,数字人商用还需面对消费者权益保护和法律界定的挑战。
20240225 AI陪伴产品思考笔记
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20240225 AI陪伴产品思考笔记

ChatGPT出来后,你发现大部分人不具备提问的能力; Sora出来后,你发现大部分人并没有真正想表达的东西; 所以好奇心和表达欲,仍然是你最美好的品质,保护好它。 — 什么才算情感陪伴? 很多人对AI情感陪伴产品的最大误解,是觉得只有半夜情绪系统崩盘后的抑郁孤独寂寞,才叫情感陪伴痛点,然后讲个童话来抚慰你。 但我一直觉得,你每一次在下班地铁上无意识解锁手机乱划屏幕,每一次想憋出点金句发朋友圈,每一次在群里发烧,每一次看到梗图表情包思考能转发给谁,每一次点赞女神动态,每一次想刷存在感,都是情感陪伴需求痛点。 哆啦A梦不能直接取代静香满足大雄对静香的爱慕,但可以帮助大雄争取静香的注意力。没必要把需求理解的那么狭义,别难为自己。 利用大模型的幻觉,惊喜就是信息 有情感和情绪寄托的AI ChatBot,用户潜意识里就降低了预期,动辄就觉得它们真聪明、真性感、太贴心。 而面对生产力工具型的GPT们,用户潜意识里就提高了预期,只要出了一些差错,立即就觉得它们白痴、笨拙、无用。 在现阶段,AI在解放生产力发展生产力方面越进步,人类对AI工具的死亡凝视就越深邃。任何大语言模型都没解决“AI幻觉(Hallucinations)”,也就是胡说八道的问题。但这些胡说八道搁 AI女友男友身上,弄不好就制造个甜蜜小惊喜,换成智能办公助手和写作机器人,就只能是灾难。 AI产品需要适当留白 现阶段的AI产品基于大模型底座,而大模型内部本身的不确定性,给我们带来了足够多的开放性。和传统互联网产品不同的是:互联网产品经理一上来就要精准定义一个产品,会丈量技术实现能力,计算成本,然后聚焦到一个点。 但AI产品应该适当留白,让用户应用的过程中留给我思考的空间。当然,很多人还是会问我:你们的用户是谁,画像是怎样的,有什么样的 use case,我承认有些问题现阶段我很难回答,但这并不是二极管,AI产品当然也需要预测需求轮廓,但内部更精确的需求,某种程度上是可以由用户来定义的。 现阶段,锤子就是这个锤子,你需要开始定义并且寻找合适的钉子,而不是等锤子被磨合适后再下场。所以这里的假设是:AI 时代产品需求的精准程度,和以前是不一样的。 做AI产品,还是做AI的外卖小哥? 基于大模型的产品如果不采取按量定价,就一定会陷入困境:1% 的人消耗了 99% 的 token。 我真实遇到过这样的情况,内测期间,有用户连续跟我们的Bot聊了12个小时,导致这个用户的 API 调用成本超过第二到第十名用户的总和,真的很痛… 但相较于按使用量计费,个人更喜欢打包订阅,前者会让用户在使用时倍感压力。这就导致面前只有两条路可选:要么提高月费,让全体用户共同买单;要么限制最高使用量。 我倾向于后者:你可以设置一个超出日均日均消耗token30%-50%之间的用量上限数值,这既照顾到了大部分中、轻度用户,也能保证产品在不提高价格的情况下避免亏本运营。 但说实话,这都是短期方案,目前AI这种以实际用量来收费的方式,就像美团的动态份子钱一样,他们会拿走你的超额利润,导致你永远无法完成积累,只能给模型公司打工。 所以一个暴论是:ChatBot类产品,聊天本身溢价能赚的有限(token成本限制),ChatBot UI 上的高级功能收费利润才有保障。 优先思考PTF,然后才是PMF 现阶段做AI产品,优先是思考“PTF”,远没有到“PMF”,你需要对技术有充分的的理解,能够找到Technology-Product Fit,明确当前不完美的技术适合做什么样的产品。 这里需要产品经理自己就是一个大模型的超级用户,每天把自己泡在大模型的各种使用场景里,深度了解现有模型能力的边界。 时刻问自己:这件事为什么现在做,两年前能不能做? 什么时候会有网络效应? 做AI产品这段时间,经常会被问到的另外一个问题是:“有网络效应吗?壁垒在哪里?”脑袋一拍!好像是没网络效应! 但仔细想想:AI应用目前不具备网络效应,是因为行业还在极早期,Agent还没出来,Agent之间还没连通。等跨越鸿沟后,应该是购物助手和导购助手交流,小秘书之间相互约时间。 这就像在互联网早期,门户时代,是没有网络效应的。到了中期,网页多了、商品多了,搜索、电商、社交出来后,才有了网络效应。 AI时代的产品设计,也重视“情感壁垒”...