研究了100个ChatGPT真实案例，这或是我们一生遭遇的最大的机会！

原始混沌学院混沌学院

“这可能是我们人生中遇到的最大的改变，也是最大的机遇。” 任鑫老师说。

横空出世，一股AI浪潮席卷全球。 技术研究、工具解读、社会学讨论、人工智能焦虑……各种与AI结合的解读层出不穷。 然而，人工智能应用的一个未受到真正关注的视角是商业视角。

这波人工智能浪潮会给商业世界带来什么？ 哪些奖金即将到来？ 如何提前谋划抢占红利？

任昕，混沌创新领军人物，原京东O2O副总裁，人工智能Get CEO。 作为为数不多的真正懂技术并亲自做过人工智能项目的产品专家之一，他对AI有着独特而深刻的理解。

在这次更新的课程内容中，他专注于人工智能商业新时代的营销和产品。 人工智能加持，从业者如何抓住短期红利？ 如何彻底改变长期的底层商业认知？ 任鑫老师结合“一”思维工具和丰富的AI新产品使用经验，一次把人工智能时代的营销方式和产品逻辑讲得清清楚楚。

“如果你恰好是一家小龙虾店的老板，你更感兴趣的是阅读一篇关于小龙虾老板可以用 AI 做的 10 件事的文章，还是一篇关于人工智能如何改变世界的文章？” 他说。 一定要选择前者，因为它更符合你的需求，也更有可能解决你的问题。”

在加速变革的时代，每个人都需要获得内心的确定性，本次分享不容错过。

以下内容整理自任鑫老师讲授的AI系列课程：

《AI·新商业洞察系列22讲》参会人数3681人。 这是一门全网课程，不仅讲AI的底层逻辑，还讲AI工具和应用，包括实际业务应用，以及组织和个人的生产力提升。 即日起，新生购物立减100元，早鸟价299元送22门课程！

短期内可以把握哪些AI红利？

今天我们讨论的是人工智能时代新的商业挑战和新的商机。 我将首先分享我对营销的看法。 探讨如何通过营销抓住人工智能带来的红利，快速获取流量。

AI的红利从何而来？

我觉得首先是来自关注度红利。 现在全世界都在关注和讨论人工智能。 无论是看新闻、看公众号，甚至是听身边人的聊天，都会经常听到关于AI的话题。 百度指数和微信指数都显示，数字化转型、互联网思维等曾经火爆的概念，远不如人类智能和这些词那么受欢迎，根本没人关心。

虽然大多数人已经开始关注人工智能，但只有极少数人非常了解它，这造成了巨大的信息鸿沟。 从营销的角度来看，这种信息鸿沟意味着巨大的红利。

对于搞营销的人来说，是一个很好的套利机会，因为注意力本身的红利往往会超过自己努力的效果。

那么，如何抓住这波红利呢？ 我认为有从浅到深的不同握法。

最浅显的方法就是用人工智能来制作广告。 比如下面这个广告就是飞猪出品的。 它将告诉观众“这就是AI想象中的埃及，你想亲眼看看埃及吗？” 营销方式。

一般情况下，我们可能对地铁站的广告已经麻木了，但是突然看到这样一个AI做的广告，是一幅很成熟的画。 理解构成了信息鸿沟，势必会激起乘客的好奇心，让乘客多看几眼。

想要更好的结果，就需要有更好的想法，必须充分让AI去解读一个想法，才有可能产生一些“不平凡”的想法。 例如，某用户为麦当劳做了很多看起来像古代神器的广告，并给出了一个噱头：“我们发现了麦当劳自古以来就存在的证据。因为我们发现了一个‘青铜巨无霸汉堡’，我们发现‘金辣翅古董’，甚至还有‘青花瓷可乐杯’。”

看到这些AI做出来的搞笑内容，人们往往会心一笑，因为感觉挺搞笑的。 所以它的效果会比飞猪广告的例子更好。

那么AI能否做出更有趣的东西呢？ 这是一款由钟薛高制作的冰淇淋产品“Sa'Saa”，从命名到包装到口味，从图片到视频表演，全部由AI完成。 客户想体验这样一款完全由人工智能打造的产品吗？ 想尝尝人工智能的滋味吗？ 这也是一种营销噱头，但营销效果显然更好。

刚才我们提到了几种使用人工智能营销的方法，但它们只是粗浅的使用。 那么，营销能否不仅借用这个噱头，还能让用户对品牌产品产生更强的价值感呢？ 海因茨就是这样做的。

亨氏是一家番茄酱制造商。 他们曾在市面上展示过各种由人工智能绘制的番茄酱瓶。 结果发现，所有的瓶子都与亨氏的番茄酱瓶非常相似。 为什么？

因为实际上，亨氏卖的番茄酱很多，所以他们的产品图片也挺多的。 AI在训练时大量使用了这些图片作为语料库，因此生成图片中的瓶子与亨氏产品非常相似。 它真的没有什么神奇之处，然而广告公司却直截了当地夸大它是奇迹。 号称连人工智能都知道什么是正宗的番茄酱，不管你怎么问人工智能，它都会认为正宗的番茄酱是亨氏的。

虽然这是不靠谱的扯淡，但我觉得从这个角度来说，他们确实通过人工智能这个噱头强化了自己的品牌形象。

所以从短期来看，一些肤浅的营销方式是让人工智能帮我们做广告； 稍微深入一点的方式是将人工智能与产品使用和品牌关联起来，强化价值感。

那更深的是什么？ 是的，我们也可以使用一些小产品进行营销。 后面我们会详细讨论如何开发产品。 现在的情况是，用人工智能开发一个产品，成本很低，但效果很好； 再加上它目前非常火爆，所以这给我们提供了一个机会：我们可以开发一个AI小产品，帮助我们的主产品导流。

假设我要开一个招聘网站叫“人信招聘网”，大家会用吗？ 应该不会吧，因为老板直拼、拉狗等网站已经很多了，你不太可能会用一个陌生人创办的莫名其妙的小网站。

但是如果我开发一个专门用来完善​​简历的应用，比如说叫“AI简历”，用户只需要提供一份简历或者几句话的描述，我就可以帮你生成一份漂亮的简历。 然后你把你想应聘的公司的招聘要求告诉我，我可以根据每个公司的要求帮你修改打磨，为每个公司生成10份简历，并提供可能的面试题和答题建议。

那么这款应用的传播效果肯定比“人信智品”要好很多。 大家一定会转发这个新颖的AI应用，因为它产生的效果太神奇了，尤其是对于大多数没有接触过AI的人来说。 解释。 因此，通过这个小产品，我可以得到大量的介绍，收获大量的注册用户，从而丰富我的简历库，更容易开展To B业务。

像这样的小产品可能不会孤立无援，但它可能会帮助您获得更多关注，获得更多用户，并为您的业务带来不同。

二是AI的内容创作能力的红利，因为人工智能让我们的创作能力提升了十倍、一百倍，甚至一千倍。 比如我画画三分钟，我说我需要一张AI商务课的海报，我得到了这些图：

可能画的不是很好，但是作为一个不会PS，不会画画的普通人，我现在已经具备了基本的设计能力。 虽然可能只是40分的处理，但我所拥有的是大规模生成40-60分的图片和文字的能力，而且这个能力也是一个短期的红利。

除了绘画能力，写作能力也是一样。 比如我让AI帮我生成两份BMW活动的PR稿。 生成的质量不一定好，但数量和速度是人类无法企及的：

因此，基于这种新的图文生成能力，我们可以重新思考如何利用AI进行营销。 但是我们如何使用人工智能营销呢？ 例如，我们过去一次活动需要 10 张海报和 10 个文案。 既然有了AI，是不是应该考虑做10万张海报，10万份文案？ 当我们的能力变得丰富时，我们应该如何利用好这种能力呢？

我在这里有一个想法。 比如推广创业课程，首先要考虑到目标用户主要是创业者。 那么创业者可能遇到的典型问题是什么？ 降低成本，提高效率等常见的东西。但是如果这样的软文写手来写的话，也写不出几篇，因为人家写的不是很具体。

但是用人工智能写作呢？ 这时候，我们首先需要转变思路。 我们应该让AI帮你思考，比如说这100个字适合这门课？ 那么这个目标用户可能不仅是创业者，还可能包括餐厅老板，甚至是小龙虾餐厅的老板。

那么，具体分析这位老板需要解决哪些业务问题呢？ 他可能需要判断小龙虾的大小、产地、新鲜度等，也可能需要判断自己每天准备多少斤小龙虾，也可能需要在公众号回复各种用户反馈问题评论，就连老板也在考虑如何进入老顾客的私域进行营销。

然后AI可以根据这些问题，比如混沌学院的风格或者海明威老舍等作家的风格，拆解100个100个人物的问题，按照100个风格写出这个文案，这样它就可以制作出10万份.

那么这10万文案的效果会不会比人工写的好呢？ 不一定，但如果你恰好是一家小龙虾店的老板，你更感兴趣的是阅读一篇关于小龙虾老板可以用 AI 做的 10 件事的文章，还是一篇关于人工智能如何改变世界的文章？ 你肯定会选择前者，因为它更符合你的需求，也更有可能解决你的问题。

所以当我们有新技术的时候，一方面要考虑在原来的流程和原来的营销方案上如何降本增效； 另一方面，我们也要反思如何重新定义我的制作流程。

AI的长期红利是什么？

我们讨论了如何在短期内捕捉到AI的营销红利，那么从长远来看有哪些机会呢？ 我觉得主要来自三个方面，第一是流量入口的变化； 二是内部生态的变化； 最后是新市场的可能性，接下来我会一一讨论。

首先是流量入口的变化。 让我们回想一下我们寻找事物的方式。 比如给孩子买玩具，是搜索还是浏览？ 你给自己买新手表的时候，是在淘宝上搜索还是在百度上搜索？ 当你在为你的妻子寻找礼物时，你会去哪里？ 请想一想，你的很多行为，比如搜索、浏览，其实都是在信息流中产生的。 那么如果未来大量的搜索流量和浏览流量转化为与人工智能助手的对话呢？ 比如你想给老婆买礼物，但是无论是搜索还是浏览都没有合适的选择，那么你就求助AI小助手，问：“哎，我老婆喜欢这些东西，比如杯子，盘子什么的，来我们家结婚纪念日，我之前给她买过东西，她很喜欢，你能给我一些建议吗？我应该买什么？” 然后AI小助手就会给出建议。

也许你会听从它的建议，或者对要求它修改它感到难过。 但如果我的采购流程和决策流程从百度搜索或淘宝浏览转变为与人工智能对话，让它帮我选择结婚纪念日的礼物，帮我安排桂林之旅和预订酒店，帮助我按照功能需要挑选了一块新手表。 那么在这场变革中，谁会被打乱和冲击，谁又会从中受益呢？ 我不知道，但每个人都需要考虑这个问题，尤其是如果他们想做长期规划的话。

如果以后只有一个出入口，现在酒店怎么办出入境手续？ 这笔钱是付给 Siri 的吗？ 还是发自内心的话？ 如何绕过移植过程，在另一边建立优势，未雨绸缪？

如果我们想着眼长远，就必须比任何人更早地考虑这些复杂的问题。

为什么思考这些复杂的问题是有用的？ 因为我们要从历史中吸取教训，比如电子商务，过去人们普遍认为它只是把商品从线下转移到线上销售。 但不仅如此。

以大众点评为例。 现在出去吃饭，朋友经常在街角小店碰面。 为什么这些餐厅都开在角落里？ 因为这些街角的店铺租金都比较低。 但为什么 20 年前没有在这些租金便宜的地方开设许多餐馆呢？ 这是因为大众点评兴起后，消费者习惯在选择餐厅时先看大众点评，而不是到达目的地后再看附近的餐厅哪家人多、更有吸引力。 因此，在这种情况下，店面是否位于繁华的街角就变得不那么重要了。

当人工智能被广泛应用时，它是否会发挥新的能力，产生新的可能性和产品？ 不考虑这个问题，就很难做出准确的判断，也很难抓住这个红利。

除了总结过去的经验，我们还可以畅想未来。 我们可以想象一下，用户在未来的购物决策过程中会发生什么。 比如用户想去旅游，现在可能会去不同的平台查看旅游攻略，然后自己规划行程，在携程上预定。 但是以后他们可能都会找自己的私人助理说，“我想去旅游，想找个风景好的地方；我也想带爸妈带孩子，别太累；”最好在酒店多休息，偶尔去景点玩玩；打车最好，不想租车……”等等。

我们不得不思考未来用户将如何与人工智能交互来做出购买决定。 对这种情况的详细描述将有助于我们提出未来商业机会的前沿。 例如，如果未来人工智能会根据在线评论和情景化描述进行推荐，您是否可以开始要求客户在线留下更多情景化产品相关描述？ 比如带了三个孩子，一家人玩的很开心，还带了老人。 这留下了更多的语料库来训练机器人。

因此，深观历史，畅想未来，有助于我们更好地把握这一长期浪潮。

以前所有的营销人都有一个不言而喻的营销假设，就是我们要影响的目标一定是我们的用户，即使他不是User，但至少也一定是Buyer。

但如果未来的购物决定不是由用户自己做出，而是由他的 AI 助手做出呢？ 然后我们的基本营销假设会发生变化。 所以这种情况可能意味着我们要从头开始重新思考营销。

二是关于内容生态的变化。 前面我们提到通过人工智能可以写出10万篇软文，但是如果内容生产力提升10亿倍，我们是否一定要写出10亿篇软文？ 乍一看这似乎很荒谬，但在充满文章、图片和视频的未来世界中，情况可能确实如此。

因为现在的人工智能可以快速生成图片和文字，未来可能可以根据每个用户的喜好生成适合每个用户的场景或图像，而且这些内容是实时生成的。 在这种情况下，过去的营销方式是创造一种内容，然后分发给大的群体，比如1对10万，1对100万。 未来的营销方式可能是一对一，为每个人生成专属的个人内容。

在这种情况下，如果你要销售一门课程，AI 可以生成 10 万种或更多的营销方式。 并且针对每个用户的痛点，提供个性化的教学方式。 现在很多直播间的主播都已经是人工智能了，但是这些主播还不能和观众进行单独的对话和交流，但是未来这些虚拟主播会和每一个观众对话，它会对每一个观众做出回应观众提问，直播间的很多营销活动都可以定制推送，大大提高营销效率。 因此，虽然这些特点在今天无法实现，但必须提上议事日程。

因此，未来我们面临两种情况：一是内容生产极度碎片化，成本将无限降低； 其次，营销渠道将不再单一或相对多元化，而是针对每一个可以精准匹配的用户。 在这种情况下，我们必须突破传统营销的认知，思考如何在渠道和内容精准匹配的情况下，呈现出个性化的营销方案。 这是未来新AI商业时代抢占营销红利的主要方式。

第三是新市场的可能性。 以内容处理领域为例，有一款软件叫做“Gamma”，可以帮助人们做PPT。 使用这个软件，用户只需要回答几个问题，就可以生成一个完整的演示文稿。 这实际上打开了一个巨大的新市场，为什么呢？ 因为虽然这个软件制作的演示文稿质量可能很粗糙，但它为那些不会使用演示文稿的人打开了一个市场。 现在他们可以很方便的做演示，甚至可以通过语音命令来控制软件，比如第三页换一张图片，第五页删一段文字等等。这开辟了一个新的市场，它的目标不是为不会做演示的人做更好的演示，而让不会做演示的人通过——这可能是一个更大的市场。

有类似的例子。 很多人认为它功能强大，但实际上更多人使用美图秀秀这样的软件。 这些软件不是更好用，而是因为更易用，开辟了一个新的市场，让更多以前不会给照片贴图或修改照片的人，能够进行简单的照片编辑。 这种软件并没有取代专业设计师使用的专业软件市场，而是为非专业设计师开辟了一个大众市场。 这是真正有效的营销，因为它降低了技术门槛。

但我们也会看到这样一种情况，人们可能认为市场上有些服务没有需求，但实际上以现在的价格来看是没有需求的，一旦价格下降，就会释放出足够的需求。

举个例子，在美国有一家很火的公司叫 ，主要提供法律服务。 当我们想到法律服务时，我们通常会想到这个领域的许多大诉讼和许多大公司。 但事实上，还有无数人急需法律帮助，却始终没有聘请律师。 为什么？ 因为这些事情通常都是小事，比如你在美国得到一张 100 美元的停车罚单，你会去法院吗？ 大多数人会觉得不值得，因为花在诉讼上的时间和金钱与这笔罚款相比根本不值。

但这家公司将整个法律程序系统化。 他们用机器人问你几个问题，然后自动帮你发邮件，写法律信函和申诉信。 他们只需支付少量费用，甚至只是节省的一部分，就可以搞定一切。 这种情况下，传统的律师市场不太可能受理这么小的案子，因为律师需要花时间了解你的情况，这对他们来说不划算。 但现在，在人工智能的帮助下，他们甚至可以接受价值 5 美元的订单。

通过降低成本，原本无法获得的服务变得负担得起，并且每个人都可以使用。 在这种情况下，营销就会变得非常容易，因为它不再局限于传统的市场竞争，而是开辟了一片没有竞争对手的蓝海。 在这片蓝海中，您可以用新的成果事半功倍地做更多的营销。

这个蓝海市场类似于一个新市场。 在更先进技术的帮助下，一些原本因技术壁垒而被排除在外的人也可以进入这个市场。 在所有市场中，由于技术限制，我们往往会忽略很多很多潜在市场。 如果我们能够去除这些技术的限制，我们就能在这些市场取得成功，不仅能取得商业上的成功，还能为世界创造真正的价值。

短期 AI 产品：不要不可预测，但要有帮助

接下来我们重点关注产品领域，我们也分为短期和长期两个模块进行讨论。 一是探讨如何抓住人工智能的红利，在短期内快速包装产品。

那么，短期内如何抢红利呢？ 这个其实很简单，关键是知道bonus在哪里。 而bonus其实就在我们眼前的这个对话框中。 当你使用、文心一言或其他各种人工智能工具时，你会发现它们都提供了一个对话框。 这个对话框有什么好处？ 好处是你可以向他们表达任何想法，他们会给予反馈。 你可以找他们帮忙写情书、写营销计划、写标语、规划桂林之行等等，什么都可以说，而且似乎没有限制。

但它也会给用户带来很多困惑和焦虑。 因为这个对话框就像一张白纸，所以很多人面对这张白纸不知道如何使用。 如果给用户一个非常宽泛的界面和无限的可能性，其实会让很多用户感到困惑。 如果给出一个具体的场景和明确的要求，大家马上就可以知道如何操作。

因此，对话框是一种非常好的交互方式，但对用户的要求也很高，并不是适合所有场景。 如果不能通过对话框挖掘模型适应特定场景的能力，很多用户将无法从人工智能中获得满足自己需求的能力。

这里有一个缺口。 用户无法很好地利用这种能力，通过对话框来满足自己的需求。 而这个差距就是一个机会，一个产品机会。 在我看来，这个产品机会有三种可能：

首先是我们已经具备了能力，我们只需要再朝着用户需求迈出一步，填补一些能力上的不足，就可以开发出好的产品。 比如有一个公司叫，它的功能是你可以上传一个很长的文档，然后通过和AI的对话，向它要一个摘要或者具体的内容，让AI去解读这篇论文。 这很实用吗？ 它的重点是，比如我需要传递更多的信息给我，比如一个PDF文档，希望它能根据这些资料与我交流； 但是，界面上未提供此类功能。 那么该怎么办？

该产品是公司抓住这一机会的一个例子。 这个机会的美妙之处在于，一旦推出，它可以迅速吸引许多现有用户和大型语言模型的用户。 它的缺点是它很容易被模型接口本身的升级所取代。 因为这项工作对GPT、文心一言等来说难度不大，很有可能明天一觉醒来，你会发现自己已经有了上传文档的功能。 所以，在这方面，我们需要做好心理准备，不要局限于这一个功能。 这是第一步，从模型能力到需求场景的过程。

第二个产品机会是什么？ 它涉及将需求场景与模型功能相结合，以提高用户界面的可用性。 例如，我们刚才提到的对话框可能会让用户感到困惑。 但是，如果换成思维导图，用户可能会觉得使用起来不那么混乱，为什么呢？ 因为思维导图只需要你写第一个句子，它就会为你生成四种可能，然后你可以选择其中一种，展开，再选择。 在接下来的内容中，您可以通过选择和点击的方式传播您的想法，这实际上大大降低了用户的交互成本。 这是一种通过为场景中的用户赋能来提升用户体验的方式。

另一种方法是将模型能力与更具体的场景需求相结合，实现全面对接。 不仅仅是改进界面，还应该改进模型能力。 这种方式让场景需求更加清晰和聚焦，而不是什么都做，而是只专注于一件事。 从表面上看，它似乎功能较少，但真正的好处是什么？ 好处是用户一眼就知道你的产品能做什么，用起来更顺手。 例如，我想到了一个名为 的产品。 您可以使用它来生成每周报告，但您可能没有意识到它可以做到这一点。 如果预先设置好周报的格式和提示词，然后打包到产品中，就可以创建一个单独的产品，叫做周报生成器。

本质上是封装了一些提示词，但是这个产品单独使用的时候易用性更好。 这样周报生成器就会被无数人分享到各个群里，它的传播会更好。 想一想，当您听到每周报告生成器时，您会立即了解它可以做什么，但是对于您来说，您可能不会立即了解它的潜力。 所以，从这个角度来说，我们应该更精准地定位我们的产品，不仅仅是提供强大的能力，还要告诉用户我们能为他们做什么，为他们提供完整的解决方案，这比能力本身更重要。

在寻找产品机会时，我们需要更加关注具体的场景需求。 目前的人工智能技术已经可以满足这些需求，我们需要找到一个合适的接口，让用户能够轻松获得这种能力，解决自己的问题。 这是产品机会的核心。 有时候，一个产品机会可能只是一个简单的提示词，但是这个提示词可以在特定的场景中发挥作用，从而产生效果。

再举个例子，有一家公司叫，目前估值15亿美元。 它的作用是帮助您编写各种营销文案。 当然，你也可以写这样的文案，但你可能不知道如何写出适合小红书的文案，抖音前3秒的重要性，文案要求的字数限制。 它不一定具有行业知识。 您需要自己调整每个副本中的提示词，这可能需要反复迭代。

但是，如果你使用它，它已经在每个细分场景中进行了调整，例如亚马逊产品描述、小红书产品描述等，它可以为你生成调整后的、经过验证的、有效的提示词。 这样，你的工作效率就会大大提高。 在广告视频中，您可以看到它如何帮助您在各种不同的营销文案场景中写作。 这是行业专业知识的体现。 因此，通过将行业专业知识包装成提示词并将其构建到产品中，可以增加其商业价值。

Why can the reach 1.5 US ? it to its value. For , the price of GPT3.5-turbo is $0.002 per 1000 , but the fee is 300,000 , which is to a fee of $232. to the , the price of 300,000 is about 0.6 US , so it can be sold for 232 US , and the is very high. Why can it have such a high gross ? It's not users are , but users don't care how much the AI ​​you costs, but think about how to save money by the labor cost of . So even a thin of cue words has value.

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by IP. IP also holds great value. For , we can an AI that the "one" of Chaos , and can use "one" to help users think about and help them see the . that such an AI is and by , may buy it , in . But if I come out to say this, the of who may buy it will be by 90%; and if who has to do with Chaos comes out to sell this , then maybe even 1% of will not buy it.

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长期AI产品：授人以渔不如授人以听话渔夫

那么，从长远来看AI的产品开发需要注意哪些问题？我觉得还是要先看本质。那么，什么是AI时代产品的本质？有一句大家耳熟能详的话可以解释，即“用户需要的不是一个1/4英寸的电钻，而是一个1/4英寸的洞”。这句话的意思是，用户真正需要的不是我们的产品本身，而是我们的产品能够帮助他们完成任务、工作或达到目标。或者更具体地说，如果你曾经玩过超级马里奥游戏，你会发现当马里奥吃了一个蘑菇后，他会变大。这让我们思考，用户到底需要的是那个蘑菇，还是变大后的自己？那朵花只是实现目的的手段，而我真正追求的并不是这个手段，而是完成任务、实现自我变化的愿望。产品的本质就在于此。

因此，当我们以“一”思维来看待产品时，我们会发现，当我们对产品的认知是给用户提供好东西的时候，我们所要做的一切都会集中在优化产品上。但是，当我们认识到产品本身并不重要，重要的是帮助用户实现目标时，我们的关注点就会转向优化成果，而不是优化产品。一旦我们的认知发生改变，我们的工作方法和重心也会相应变化。

这种变化可以让我们发现哪些用AI来创新产品的机会呢？有三个步骤，即功能任务、情感任务和任务场景。首先是功能任务，我们不应该考虑如何优化产品，而是思考用户雇佣我们的产品是为了完成什么工作，获得什么成果。我们应该思考如何利用AI帮助用户更有效地实现这些成果。我举几个例子：

第一个例子关于拖拉机。我们通常认为，将AI应用于拖拉机只会在自动驾驶等机械操控方面，但美国一家名为John Deere的大型拖拉机制造商就做的更广。他们的CTO在一次采访中提到，从收割开始人工智能就在发挥作用了。收割每一平方英尺的农田，他们可以得知在这个区域具体收割了多少粮食，然后可以与去年在同一区域播种的农作物产出进行对比；他们还可以结合该地区的天气预报数据，以及未来短期各种谷物期货市场的价格预测等信息来分析，为购买拖拉机的农民提供建议，告诉他们未来一年应该在这片土地上种植什么作物，使用哪个品牌的种子，以及为什么要这样做。而这个数据报告则是以单独的形式销售的，他们通过这种方式额外获得了收益，同时农民也从中获得了更多回报。

因此，一旦打开思路，我们会发现，农民使用拖拉机不仅仅是为了耕地，更本质的目标是省力和增加收益。如果能够通过人工智能帮助他们增加收益，更好地综合数据并做出决策，这对农民与企业都是有益的。

一个更极端的例子是教育课程。中国有句古话叫做"授人以鱼不如授人以渔"，但到了今天，如果我要教授一个关于如何写小红书爆款文案的课程，我讲解它的原则、开头应该如何写、中间部分应该如何写、结尾应该如何写，以及风格应该是怎样的。这就是授人以渔的理念。

但是，我给大家讲了一大堆关于如何写小红书文案的内容，你能够真正吸收进去吗？即使你听懂了，你会立刻去尝试写吗？实际上，大部分人仍然不会写。所以在这种情况下，所有的课程都应该重新设计，变成“授人以渔不如授人以鱼”，不如一个AI渔夫帮你打鱼。这就意味着你更需要的是一个人工智能机器人，你其实并不需要知道那些原则、特点、方法，你需要的是AI机器人可以按照我的课程方法帮你写文案，这样才能真正实现课程的应用和落地。因此，从给出结果到给出方法论，再到给出一个可以按照方法论工作的机器人，一步步地帮助用户解决真实问题，这样每一步都是产品创新的机会。

所以上面这些例子其实背后都在将理论转化为工具，进一步简化用户解决问题的过程，帮助用户更好地实现目标，这是功能任务角度的思考。

除了功能任务之外，用户使用我们的产品经常不仅仅是为了完成某个具体功能，更希望扮演一个角色，体验一种情感。我们如何利用人工智能帮助用户更好地沉浸在情感体验中？如何满足他们的情感需求？前面提到的帮助用户画头像的Lensa就是一个例子。为什么人们愿意花10美元让人工智能来画头像？实际上是因为大家希望看到一个更美好的自己、一个更好的形象。在现实世界中，我们可能有长得不帅、个子不高等各种问题，但每个人都期待着成为一个更好的自己。因此，头像成为了一个很好的表达方式。尽管看似是一个狭窄的功能品类，但它击中了人们内心的自我表达和对社交的渴望。

正是因为这个原因，这个产品才能够创造每月7000万美元的收入。我们也有很多类似的例子，比如在疫情期间，很多老年人不会使用智能手机，导致生活中出现了很多困难。但其中一部分原因并不是他们学不会使用手机，而是在学习过程中，年轻人会变得不耐烦。在这种情况下，老年人会感到挫败，产生自我怀疑和自我贬低的情绪。因此，结合了人工智能以后，是否可以有一些新产品来帮助老年人跳过这些令他们感到挫败的环节，直接体验许多功能，这样他们会感到自信，产生积极的自我肯定。这种自我肯定的价值一定不亚于产品的功能价值。

总之，无论是从功能任务的角度还是情感体验的角度，我们都可以思考如何更好地满足用户的需求，帮助他们实现目标，并将理论转化为实用工具。这种思考方式将为产品创新提供更多机会。

最后，我们需要考虑具体的场景，因为所有任务都需要结合场景来理解用户的需求，从而提供相应的服务。我常举的例子是软件“凯叔的故事”，作为一款哄孩子睡觉的讲故事软件，它的应用非常依赖场景。现在有了AI，能否更细分地根据场景提供定制化的服务呢？

当然也是可以的，比如说作为一个“阴暗”的家长，我可以告诉我孩子最近学了三个新词，希望它在编故事时加入这些词。我还可以告诉它，我希望孩子不再赖床，能否把这个道理编入下次的故事中，例如因为赖床，超级英雄没起床就被灭霸打败了，通过这样的故事我可以向孩子传达道理。

如果我们能够根据场景定向地个性化生成内容，将所有的内容服务形态变成服务，并且实现一对一的交互，那么整个世界就会变得更加开放，我们也可以发明出更多的创新产品和服务。

因此，总体而言，短期的机会是迅速抓住红利，快速地打造一个产品，并结合资源、品牌、数据、洞见、流程和工程来实施。长期而言，我们应该从本质出发，将产品视为帮助用户完成任务的工具，而不仅仅是产品本身。我们的优化点不是产品本身，而是优化用户的成果，从中寻找长期的机会。结合人工智能，我们可以创造出可能是第二曲线的新的竞争优势，实现持久的竞争优势。