Netflix的「AI顧客科學」
2021-03-04 14:33 聯合新聞網 / 能力雜誌
【文/廖志德 圖片提供/達志影像】
直接與消費者進行互動是企業的重要工作,唯有如此,我們才能深入理解顧客的需求、渴望、不安、疑慮與痛苦,並且從中尋求開發新產品及新服務的正確切入點,進而提昇顧客整體的消費體驗。因此,「直面顧客」是品牌創新的關鍵要點,絕對不能假手他人,一定要親力親為才能挖掘出隱藏於市場深處的成功祕笈。
過去,想要直接與顧客進行溝通與互動相對困難,企業不可能一一拜會或致電顧客,因為需要動員的人力及成本太高,往往只能退而求其次,採取間接的方式來與消費者進行互動。或是經由代理商、經營商、零售通路來負責銷售服務;或是由外包客服中心幫忙接聽顧客來電;又或者採取抽樣市場調查來理解顧客的基本圖像,這使得企業洞察顧客需求宛如瞎子摸象,往往只能知道市場部分的情況,不能全盤且深入的掌握市場全貌。
現在,隨著數位科技的快速推進,企業擁有越來越多元的訊息溝通管道與消費者直接互動,加上人工智慧(Artificial Intelligence, AI)從旁協助,市場的顧客圖像變得越來越清晰,越來越可視化,消費者的行為模式不再撲朔迷離且難以掌握。
根據微軟預測,到了2025年將有95%的顧客互動管道是通過AI來完成,如果預測成真,表示企業對於消費者旅程的理解能力將大幅度增強,無論是在搜尋、方案、選擇、下單、取貨、服務、維修、客訴的階段,顧客圖像都能夠取得更高的解析度,經營市場不用像過去一樣,在迷霧當中踽步前行。
市場藝術家vs.科學家
擁有清晰的顧客圖像,能幫助企業規劃出更加貼心的消費者旅程,屆時經理人評估經營績效時,不會再局限於單一層面,例如:訂單轉換率,而是可以更加細緻地從不同的角度與階段來剖析消費者的行為偏好。過去由於市場資訊嚴重不足,企業只能從銷售數字來評量市場成果,或者憑藉行業經驗與直覺來預估消費者的行為動向;現在由於人們對於數位科技的廣泛運用,使得企業更容易掌握顧客在實體與虛擬世界的數位足跡,無論是在實體商店、網站、APP、LINE、Facebook、Instagram、Youtube等線上線下互動點,我們都可以取得比過去更多元的消費數據。消費者瀏覽過那些商品資訊?關注的要點是什麼?考察過哪些「關鍵意見領袖」(Key Opinion Leader, KOL)的看法?分享的使用體驗是正面還是負面?是否進行重複採購?
實測驗證需求
唯有「直面顧客」才能了解顧客,然後做出正確的服務體驗設計。啟動永無止境的追蹤使用者的偏好與習慣,並且經由實地測試來驗證顧客洞察的結果,是影音串流龍頭Netflix能夠在市場異軍突起的關鍵要素。正確使用數位科技使得Netflix在殺成一片紅海的影音市場開創出新藍海,這是Netflix創辦人哈斯廷斯(Reed Hastings)刻意培養出來的企業傳承。如果說賈伯斯(Steve Jobs)是「市場藝術家」,那麼哈斯廷斯就是「市場科學家」。賈伯斯所帶領的Apple基本上不做市場調查與分析,而是著重於創建起獨特的美學風格及培養敏銳的顧客感知能力;哈斯廷斯認為自己並不具備與賈伯斯同等的市場洞察力,因此,在其掌舵下的Netflix另闢「顧客科學」(Consumer Science)的新航向以抵達賈伯斯的美麗境界。
同樣是「直面顧客」,Apple與Netflix的做法南轅北轍,不過條條道路通羅馬,只要能夠取得顧客歡心就是正確的道路,並沒有優劣之分,就像我們無法比較莫札特(Wolfgang Amadeus Mozart)與貝多芬(Ludwig Van Beethoven)的好壞;無法論斷李白與杜甫的高低,重點是找到適合自己的成長路徑,感性成分比較多的經理人可以考慮培養賈伯斯般的直覺感知;如果思維模式偏向於邏輯與數理思考,哈斯廷斯就是最佳的學習典範。學習不是全然的模仿,而是啟發自己內在本來就具備的潛能,至於採取何種直面顧客的演化路徑,最終還是要經營者不斷的在現場探索才能進行實證。
相對而言,賈伯斯的做法是比較難模仿的,除了認真、用心、努力外,多少要具備某種與生俱來的天賦。因此,我們鼓勵大部分的經理人採取類似Netflix「顧客科學」的做法來設計服務體驗,畢竟不需要感性天賦的標準作業流程比較容易學習、理解與模仿,包含蒐集資訊、形成假設、定性定量、市場調查、A/B測試等階段的「顧客科學」方法是有一定的邏輯可以掌握,可以不斷的進行複製並且形成相同結果,想要效法賈伯斯以心印心的感性思維模式,恐怕要有相當高的悟性,沒有一定的感性天賦很難求成。
迷戀顧客的5種途徑
哈斯廷斯希望Netflix的產品經理能夠建立起大量實驗的組織文化,進而發展出令人驚嘆的顧客洞察力,從Netflix不斷的推進A/B測試就可以看出端倪。Netflix的產品團隊會由不同的市場定位與品牌展現方式發展出不同的行銷方案,並且每2個星期就要針對非會員拜訪的網頁進行A/B測試,借助消費者進行評價與判斷的反覆驗證,Netflix設法調整出有效的內容呈現方式,前Netflix產品副總裁吉布森(Gibson Biddle)表示,Netflix希望藉此持續不斷的提昇以下2項衡量指標:
1. 試用比率
非會員網頁的訪客中,約有2%選擇免費試用Netflix。
2. 付費轉換率
當免費試用結束,約有90%顧客會轉變成Netflix付費會員。
對於Netflix而言,提昇試用及轉換比率的做法不能僅止於「聚焦顧客」(Customer Focus),而是要發展到「迷戀顧客」(Customer Obsession)的更高經營標準,此時落實策略佈局的重點不單是傾聽顧客怎麼說,不再是停滯於顧客現在的渴望與需求,不再是只追求顧客滿意。吉布森表示,「迷戀顧客」是要善用「組合式的研究技巧」(Mix of Research Techniques),將顧客安放在你做的每一件事情上,並且開始透過顧客的視角來看產品。吉布森發現利用科學方法來形成及測試假設,正是建立「迷戀顧客」文化的最佳途徑,這項努力使得Netflix在取悅顧客的做法上很難被競爭者複製。想要發展出「迷戀顧客」的組織文化,企業可以參酌吉布森所提出的建議,採用5種不同的途徑來超越過去聚焦於顧客的做法:
1. 經由顧客科學的方法來進行測試與學習
2. 創造並落實非預期以及未來的市場需求
3. 追求長期的顧客喜悅
4. 成為新領域的先鋒以減少競爭
5. 顧客喜悅為先,確保難以複製,較高利潤就會來
這5個直面顧客的原則表面上很容易懂,不過要正確的執行並不簡單,因為有太多的主觀意識在影響經理人的判斷,Netflix的高層就曾經犯下這樣的思維錯誤。回顧2004年之際,Netflix在哈斯廷斯強力的支持下,推出Friends功能,Netflix的開發團隊堅信使用者必定樂於接受朋友的建議,而隨著使用這項功能的人越來越多,所形成的網絡效應就越強大。假設前提是藉由提昇顧客的好友推薦率,Netflix可以有效的降低行銷成本,取得穩固的市場口碑,建立起難以複製的品牌定位。
6年的失敗教訓
然而,事與願違,事後證明Netflix高層想當然耳的直覺判斷是錯誤的,其實該公司最終的績效目標是提昇「顧客留存率」,而好友推薦率似乎是最好的先行指標。當顧客將產品及服務至少推薦給1位好友的比率越高,應該「顧客留存率」就越高吧?這個命題並沒有經過測試證明是正確的,但是在眾人樂觀的想像之下,使得Friends社群開發專案得到長期的投資與支持,長達6年的時間裡,Netflix的高層都以為社群策略是相當值得投入的關鍵項目,絕對不能半途而廢,他們堅信只要下定決心就能做出成績來,更何況該公司已經在社群專案投資這麼多的時間與資金,加上沒有人願意將創始人充滿熱情的提案扼殺於搖籃之中,於是Friends這個專案就這麼堅持許久。
直到2010年,Netflix高層才痛下決心關閉這項功能,開發團隊終於意識到想要透過好友推薦來提高「顧客留存率」並沒有想像中容易,根據推算至少要達到20%的好友推薦率才有可能實現。但Friends上線的初期只達到2%推薦率,再經過4年的努力也不過達到8%而已,離理想目標可說是遙遙無期。如果Netflix早些採用顧客科學的驗證方法來評估Friends的市場價值,或許可以有效排除直覺的偏見,訂定類似迷戀顧客的5種途徑不會太難,但是要落實原則往往會遭到人性謬誤的干擾。
經營企業要完全不犯錯很難,關鍵是要建立起自我校正的管理機制,而直面顧客正是幫助我們不斷調整市場策略的最佳驗證途徑,Netflix在好友推薦上面的努力並沒有完全白費,最終證實使用者對於分享電影並沒有想像中熱切,況且有時候他們不過是根據自己的偏好來進行推薦,結果親友反過頭來吐槽使用者的品味太差,這一點恐怕是Friends開發團隊事前無法察覺的情境。同時,正因為如此,使得許多人並不太願意全然公開自己收視的影片。犯錯不一定是壞事,失敗是學習必然的過程,有助於我們察覺潛藏於市場深處的商業祕密,沒有Friends專案,誰知道朋友會吐槽我們自己呢?
AI顧客科學
經營過程中的失敗是常態,通常只要大方向是正確的,並不會影響企業在市場上的藍海佈局。多年來Netflix運用「顧客科學」針對直面顧客的行銷方案進行測試,充分發揮去蕪存菁的功能,有助於積極推升Netflix的品牌形象及產品開發的成效,該公司的影音串流服務因而獲得無數消費者的選擇與青睞。此外,近年因為新冠肺炎(COVID-19)肆虐,導致許多人寧願待在家裡觀看影集打發時間,Netflix的影音服務平台因此成為市場最佳的選擇方案,光是2020年的第1季,Netflix就增加了1,600萬名顧客,使得該公司全球使用者增加到1.8億名,更有效將Netflix的股價一舉推上492美元的歷史新高峰。
談完失敗個案,讓我們來談談Netflix的成功故事,除吉布森所強調的「消費者試用率」及「付費轉換率」,如果再加上前文提及的「顧客留存率」,這3大績效衡量指標可說是Netflix最重視的市場經營指導方針,其中又以「顧客留存率」最為多數公司所經常採用,由於Netflix採取的是按月扣款的訂閱模式,如果訂戶對於平台所提供的服務感到不滿意就很容易退訂,因此,如何避免顧客流失就成為Netflix經營的關鍵要務,其實最簡單易懂的做法就是讓使用者永遠有好戲可看,保持每天追劇的良好習慣,然而說來容易,做起來可是困難重重。
Netflix運用的是大數據追蹤術,每當用戶進入Netflix的影音平台,他的一舉一動就被「顧客科學」完全掌握,無論是活動時段、搜尋電影、觀賞類型、收看清單、中斷收看、觀賞時長、演員喜好、內容評論等都將會列入追蹤,種種數據經過AI演算法處理之後,Netflix就會自動生成推薦內容,就算是推薦同一部電影給不同的人,電影選單所展現的演員介紹海報也是擁有個別化差異的。其實Netflix的底層基因和Google很類似,2家公司主要目的都是讓顧客很容易找到自己想看的內容,當然最好是能達到完全不用找,想要看的內容就能自動上門來的境界。
根據使用者的數位旅程來分析顧客的行為偏好是目前的顯學,有助於企業創造個人化的貼心服務體驗,而且隨著AI工具的越來越平民化,顧客科學不再是Amazon、Google、Netflix這樣的大公司才能實踐的商業模式,未來有一天,就算是最不起眼的小公司也能操作同樣的工具。不過或許Netflix提出的「迷戀顧客」的5大途徑才是策略求勝的最終決戰點,畢竟取悅顧客才是最高指導原則,顧客科學則是強大的管理工具,誰是主,誰是從,我們應該分辨清楚才成。
資料來源:https://udn.com/news/story/6868/5294010?from=udn-relatednews_ch1015
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過3,020的網紅你的鏡頭教練洪婉蒨Anne H.,也在其Youtube影片中提到,專訪我的多年好友—艾爾文,他有多種身份,包括「財經部落客」、「暢銷書作家」,同時也是「YouTuber」,他在YouTube上分享的影片,陪伴、激勵、啟發了好多跟我一樣的網友,當我們受挫,他激勵,當我們缺乏,他啟發,當我們焦慮,他說:「沒事的,你很好」。 但其實那些都是他在無數個自我懷疑、受挫、焦慮...
啟發式演算法有哪些 在 旅行熱炒店Podcast Facebook 的精選貼文
不知道有沒有人發現昨天其實一口氣上架了兩集呢?沒錯,說好的加倍奉還來惹!這集講的不是旅行經驗,而是兩位創作者的對談。
隨著自助旅行的風氣盛行,過去10多年裡「旅行部落格」成為熱門的創作形式,許多人透過這種方式分享旅行,其中一些還因此成為知名部落客;但話說回來,創作之路究竟是如何開始的?在這一路上有什麼樣的挑戰?在能見度完全被演算法宰制的2020年,能如何突破網路生態的限制、讓自己的作品被看見?
本集的對談來賓Angel算是我的「同梯」,我們差不多時間開始在社團分享旅行文章,也在這一年裡藉由創作有所成長。這集的內容,可以想成是我們的「同梯聚會」——我們聊的不是「如何當一個成功的網紅」或「如何讓粉專在三個月內破萬」,而是我們一路走來的成長與學習。
如果你也是喜歡分享旅行的人,或者也正在創作的路上努力著,歡迎進來跟我們一起取暖 :)
【EP30 旅行圖文創作者的取暖對談 ft. 旅行鴨 Angel 】
🎙️ 來賓簡介:
旅行鴨 Angel (angelealoop.com),旅行部落客與圖文創作者。曾於德國交換學生、瑞典修習學程、以色列與中國實習、菲律賓沙發衝浪。去過30個國家,認為旅行是一種啟發,開啟人生更多選擇和看見想追求的未來。
✅ 本集重點:
03:17 為什麼會開始創作?剛開始碰到最大的困難是?
07:28 如何構思一篇貼文?會使用哪些方便的工具?
13:00 創作者心中的大魔王:關於文章的能見度與觸及率
16:25 透過創作,強化與讀者的互動
20:11 創作者的超重要基本功:時間管理
23:05 對於圖文創作的未來展望
26:00 旅行鴨Angel平台介紹
(節目總長 27:02)
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啟發式演算法有哪些 在 Facebook 的最佳解答
「今年參加了1400場視訊會議,沒有交到一個朋友」
疫情對AI行業所帶來的最大影響,是什麼?
今年最令人興奮的AI新技術、新應用,有哪些?
甚至未來10年、20年,AI發展的方向,又該何去何從?
針對這幾點,前陣子做了個有點意思的 MEET2021 年度對話,也在這裡分享,原文來自「量子位」微信公眾號:
……
站在2020年,如此不平凡一年的歲末,AI業界有太多諸如上述的問題急需回答。
要點
• 疫情帶來最大的影響,就是加快了資料化,加速了線上化和AI化。
• 疫情是巨大的災難,同時也極大推動了AI的進一步落地,這一年可能相當於三年的進程。
• 最讓人振奮的黑科技,是AlphaFold和GPT-3,後者對行業更具有潛在的顛覆力量。
• AI給社會帶來最大的價值,肯定不是黑科技。
• 擁抱AI是大家最大的機會,而且越早擁抱AI,就會擁有更大的競爭力。
• 大陸的新基建會進一步推動AI新經濟,這會是一個新的時代,一次新的文藝復興。
• AI從業者們需要記得:權力越大,責任越大。
▎疫情加速AI化,一年相當於三年
李根:再次感謝開復老師來幫我們總結這一年,與往年相比,今年最大的不同是什麼?
李開復:今年的工作節奏改變了,我一共參加了1400次線上會議,非常有效率,進行了特別多的開會和演講。但是1400次這樣的會議,沒有讓我交到一個朋友。所以我覺得線上會議雖然帶來了效率,但是還是要回歸面對面的本質交流。
李根:但受疫情影響的這個過程,也是線上化被加速的過程?
李開復:這是疫情帶來的最大的影響——加快了資料化、線上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的資料,可以催化更多新的應用。
比如線上會議,我們並不見得那麼容易區分視訊會議中的那個人,是不是真人。所以有時候線上講座或者網路不穩定的時候,我們會選擇錄製,而且錄製一次,也可以用很多次。由此延伸,以後線上上,比如你做推銷,做客服,甚至做電視節目,其實都是可以用虛擬人來替代的。我們現在還無法造出一個讓你分不出來的3D虛擬人,但是在視頻裡完全可以。DeepFake不是一個向善的應用,但是把它的技術應用在建設性、有益的方向,我覺得可以帶來特別多的應用。而且有了資料,各行各業就可以評估哪些工作或者流程,可以進一步數位化。數位化以後,重複性的工作就可以被AI取代了。
此外,除了社交距離縮短,可以發現機器人出現的頻率越來越高。比如,我們去餐館時,會有機器人送餐到客人那裡。很多機器人產品遍佈很廣,無論是倉庫、工廠,甚至我住的公寓裡面,每次最後配送都是機器人了。在美國情況也很相近。美國以前也沒有支付寶,也沒有美團,現在都開始有了。所以總結起來,我覺得新冠疫情是巨大的災難,但與此同時,也極大推動了AI的進一步落地,帶來數位化、IT化,帶來AI化,可能這一年相當於過去的三年。
▎AI最大的經濟價值並非“黑科技”
李根:今年依然有令人興奮的技術進展?
李開復:今年最讓人振奮的技術是DeepMind的AlphaFold,還有OpenAI的GPT-3。其中,我認為可能對行業更有潛在顛覆力量的是GPT-3。不見得說是用它生成小說什麼的,而是用特別大的海量、自然語言資料,訓練一個預訓練模型,這個模型是可以應用到很多新領域,比如說寫詩、做對話,或者是寫小說等等。而且這個新技術一推出,其他公司很快就採用了,比如說搜尋引擎,因為這個技術已經能提高了好幾點的精確度;此外,OCR在提升,客服也在提升,微軟小冰也在繼續提升對話精確度。
所以我覺得這種預訓練語言模型,它可能帶來的就是一次性訓練一個巨大的模型,然後快速產生AI應用。當然,也存在很多的問題:
• 它做一個模型要花1200萬美金,一般的創業公司該怎麼辦?教授學者該怎麼辦?
• 此外,訓練一個模型就要燒掉好多能量,這對於我們節能的未來又怎麼辦?
• 還有,巨頭會不會產生壟斷,只有巨頭公司等才能做這麼巨大的模型。
當然,GPT-3本身還沒有驗證足夠多的商業價值,但毋庸置疑這是一個最大的科技創新。不過我想強調的是,AI給社會帶來最大的價值,或者帶來最大的經濟價值,肯定不是這種黑科技。黑科技會有很多,我們也在繼續投機器人等項目。但是,我覺得今天AI的技術已步入成熟,可以被傳統公司擁抱。比如剛成為AI獨角獸的創新奇智,就可以看到AI給傳統行業,無論是製造、健康、醫療、零售、金融、保險、物流等等,都可以帶來立竿見影的巨大效果。所以今天我在這裡呼籲一下,擁抱AI是大家最大的機會,而且越早擁抱AI,就會擁有更大的競爭力;越晚擁抱AI,生存的空間可能會被進一步壓縮。
李根:怎麼樣才能大家擁抱AI?
李開復:還是要有資料,說了這麼多打雞血的話,但是務實的來說,是不是今年傳統公司擁抱AI就會帶來價值?大部分是不會的。
因為AI是要吃資料的,所以就要求公司擁有海量的、結構化的、有標注的,達成商業目標的脫敏精確資料,而且最好是只有你有,別人沒有的,那你的機會就來了。
什麼樣的公司有呢?比如說銀行、保險公司天然就有,金融領域的資料必須要符合要求。而有些領域就會難一點,比如說做工業製造等等,需要先把你的工業製造替換成機械臂、替換成無人叉車,可能要放很多的感測器,才能瞭解機器出了什麼問題。所以對有些公司是很容易的,但一些公司卻是很難的。如果今天你有資料,趕快想怎麼去應用;如果你沒有資料,快想想怎麼把資料累積出來。
新基建推動AI新經濟
李根:剛才都在談這一年,而新基建被認為會奠定下一個十年的發展?
李開復:我們回顧中國人工智慧奇跡般地崛起之路,可以發現其中的創業者、移動互聯網、資料,還有大陸優秀高校培養的高科技人才,這些是最重要的。但其實,還有非常英明的政策。這不是一件容易的事。這在很多國家都有討論,例如美國,奧巴馬政府當時大力支持了一個新能源的公司結果沒有做成,受到了很多的垢病。
而中國就有很鮮明的對比,大陸的科技政策整體來說應該是讓民間、業界做他們擅長的事情,用市場經濟來競爭,而政府幫助他們做民間做不了的事情。比如說我們AI的崛起,很大的程度是因為各地有政府引導基金支持,這樣可以選擇性的去做LP,幫助早期的AI產業能夠創立起來。
另外,“新基建”政策的落實也是非常大的利好。新基建除了5G和大資料中心,還有IoT、人工智慧、智慧城市等多方面的落實,利好的政策會進一步的拉動中國經濟進一步地往數位化、智慧化方向轉型升級。所以,當政府把上述的事情做成並且形成一個平臺,讓創業公司以及大公司能用到,我覺得這就是非常明智的。
當然,新基建裡AI涵蓋的範圍有多大,一些新技術是否有機會納入?可能值得進一步探討。比如類似GPT-3等需要大量資源去做訓練,才能進一步推動起來的潛力新技術等。我們發現AI的訓練越來越貴了,已經不是一個教授團隊和創業公司可以承受的。對於這樣存在類似潛在爆發性成長的技術,是否能有機會能從更高的維度推動,值得期待。
李根:您最近也旗幟鮮明提出了“AI新經濟”,所以是時候用這個新概念來定義這個時代了嗎?
李開復:對,雖然很正面的描述,但是時候了,我最近在《紐約時報》寫了一篇專欄文章,裡面談到的就是說剛才講的疫情促進了資料化、IT化、AI化。疫情推動了各行業的數據化,其實一個隱憂就是“工作被資料化”了,可以被外包或者AI取代。當我們有這麼多機器人的時候,它也會取代很多藍領的工作,白領其實也是一樣的,很多後臺、BPO的工作,在做檔處理的,或者是做客服的,這些工作都會被挑戰。有些人會說我們要把技術發展的慢一點,但這些絕對不符合實際,因為沒有技術是會慢下來的。
AI新經濟一方面我們要擁抱這些技術進步,讓它儘快觸達每一個角落。但同時,它所帶來失業的問題,我們需要有一些針對性的應對措施。所以我的文章主要談的就是,怎麼樣能夠快速地讓社會認知,繁複的、無技巧的重複性的工作將會消失,然後如何重新訓練這一批人,幫助他們快找到新的方向,去做更有價值也更擅長的事情。與此同時,大家就能花寶貴的時間在我們更有價值、更熱愛的事情,比如藝術、公益等創意和決策類的工作,或者是多和親友相處,結交認識新朋友等等。
這將發揮人類的光芒,我把他稱為一個新的文藝復興,讓人可以再一次找到意義——人為什麼而存在?
▎全球化依然是必然之路,中國大陸軟體將占世界半壁江山
李根:上一次文藝復興伴隨著第一次全球化開端,但這幾年全球化進程似乎受阻?中國創業者想做80億人的生意,但事實證明很難。
李開復:全球化是必然之路,很多“美國至上”的人說中國是沒有創新的,只有中國人用中國的軟體,但是我們在座的每一位都知道,中國大陸過去10年發生了巨大了改變,這句話在今天是完全錯誤。因為中國的創新從TikTok到華為,到小米,到美團,還有很多創新的公司,包括我們AI四小龍,這些都是美國沒有的。所以我們應該非常的自豪,今天中國的創新至少在IT、AI的領域是有機會彎道超車的。有一些地方美國更強,技術更深,但是我們的商業化做得更快。在這種前提之下,我們自然也必然會走向全球。
我們怎麼樣走向全球呢?這裡我還要比較務實的說一下,其實很多國家的使用習慣和語言文化是有巨大差別的。如果今天要把中國所有好的產品都推到歐美,這其實不現實,因為歐美的使用習慣已經固化了。他們用的那一套無論是To C還是To B都很難去改變,但是我覺得其他的國家和地區,例如從東南亞到“一帶一路”所有的國家和地區,包括了中東、非洲、南美等,這些國家的用戶其實更像我們的年輕用戶。而且,他們使用美國產品的習慣還沒有固化,與此同時,美國公司不太重視這些市場,但是這些國家的經濟,我們認為未來都會起來的。
所以你剛剛說的“走向80億”,我覺得不現實,但是走向60億是可以的,應該是世界GDP的1/4,人口的3/4。我們的創業者是願意走出去的,所以我覺得出海會變得非常重要。我們的軟體出口、技術出口,人工智慧出口,這些一定會發生。在我寫的《AI·新世界》出版的時候我就說過,在10年之內,中國將占世界軟體的半壁江山。當時很多人也認為這是一個非常樂觀的預測,但是現在看來我們正在往這個方向去做,而且當時還沒有看到TikTok這樣的產品。但是我們要謹慎,不是說歐美這些國家還是相當牛,而是TikTok在歐美的成功,不是那麼容易複製的。
“+AI”會在各個行業開花結果
李根:剛才開復老師談到現在技術創業越來越難,您還會投技術公司嗎?
李開復:當然投技術公司,我剛剛講的每一句話,都是我們投資的策略,我講了那麼多對機器人看好,我講了對大語言模型特別看好,還會投的。只是說我們不能夠期待像過去出來那麼多,創新工場在過去的4年,我們的AI領域一共出了7家AI獨角獸;未來4年的小目標,先定個3家AI獨角獸公司吧。
李根:但AI深入傳統行業已是趨勢?最近創新工場還投了“農業”領域的公司,這是以前很難看到的。
李開復:你指的是極飛科技吧?但極飛不能按農業來定義,極飛科技的產品是很高科技的無人機和自動駕駛,場景是把農業工業化。
工業製造和農業生產大有不同,比如你想做智慧製造,用AI來做機器人,或者做一個iPhone,做衣服,做鞋子,場景不同要求是完全不同的。但是農業播種或者施肥等場景較容易標準化。比如棉花田、稻田等,較容易批量化大規模作業。
不但大陸是這樣,國外也是如此。目前,農業市場AI滲透率只有大約5%,我們對極飛本身不但非常認可,而且也認為這是非常好的國際化的產品。因為農業場景比如播種子等,在全球幾乎通用,沒有太多語言的障礙。
李根:可以解決80億人的吃飯問題。
李開復:是。(笑)
李根:剛才談論的都是傳統領域“+AI”的話題,不妨讓我們更發散一些,請您談談以下幾個領域可以如何“+AI”?比如今年最受關注的“線上教育”。
李開復:線上教育中國做的是非常好,互動化很強,而且是孩子真的很喜歡。但是一些課程,尤其是小朋友的,用一些卡通人物AI或許更有效果。我們可以想像,未來會是一些可愛的卡通人物作為孩子的老師,甚至可能有一些同學是虛擬同學。有氛圍,也更高效。
這種情況下,不但你的成本更低,而且小朋友考試分數更高,也提高了學習興趣。所以“+AI”後的人機互動模式,不僅可以降本提效,還能提升孩子趣味性。
李根:這個領域聽起來對開復老師挑戰不是很大,我們出一個難的,我們說一個雞尾酒如何“+AI”?
李開復:其實雞尾酒肯定是機器調得比人好,因為雞尾酒有不同的成分,機器可以算得更准。但是,我們要考慮的是,如果去酒吧喝酒,可能醉翁之意不在酒,而是要有一個非常善解人意的酒保來跟你聊天。所以我覺得以後酒保跟你聊一聊就可以了,酒還是要機器來做,歸根結底,機器調酒師替代不了人之間的交流和陪伴。
▎找對象也能“+AI”,媒婆AI知道誰最適合你
李根:不知道在酒吧,能不能順便把找對象的問題,用“+AI”的方式解決了?
李開復:這可能會在下一代成真——不過不是我的下一代,我的下一代已經有對象了。你們的下一代找對象,可能會跟今天傳統的方式完全不同。就像今天美團比你更知道你想吃什麼,攜程比你更知道你想去哪裡,今日頭條更知道你想看什麼,未來你的媒婆AI一定知道誰最適合你。
每一個人這一輩子找對象,可能就是周圍認識的人裡面找,無論怎麼算都是幾萬人,最多幾十萬人。但是,以後AI可能會更瞭解你,瞭解你是什麼人,瞭解你會喜歡什麼物件,它幫你推薦的人,一定比你自己找的人,或者朋友幫你推薦的人更靠譜,更合適。也就是說,你選擇的範圍可能不是從幾萬人裡面選一個,可能是在80億人中幫你選。
當然,最後的選擇權在你手裡,今天你靠朋友幫你推薦5個對象你選一個;未來AI幫你推薦的5個對象,會來自於80億人,會更貼近於你的需求。所以你們孩子的未來,一定會更幸福!
▎AI從業者也得有“希波克拉底誓言”
李根:謝謝開復老師,今天時間也差不多了,最後再請您站在明天給一些建議吧?比如站在20年後(2041年)思考,我們該有怎樣的責任和使命?
李開復:對於AI的工作者,我們今天都低估了AI道德帶來的一些影響。我們可能看到網上說隱私問題、公平問題,或者大公司掌握太多資料左右我們思考問題。但隨著大公司對AI資料的掌控,其實這些問題越滾動越嚴重,我們去怎麼處理?我覺得我們一定要做AI的從業者,就像醫療的從業者有一個叫做希波克拉底誓言,作為一生我要把人的生命作為最神聖的事情,我一定要捍衛。
做AI工作者其實不是一個工程師,你要考慮到所做的每一個演算法,你的每一個貢獻都有可能造成因某一個人種或者性別帶來的不公平待遇;可能會帶來某一些人不能夠被公司雇傭;可能會造成某些人終身可能沒法往上爬;可能會造成一些醫療錯判傷害人、會造成無人駕駛撞到人。
所以每個工程師應該有一個神聖的誓言,應該認真的去用各種工具,來確保自己做出來的軟體帶給人類的是進步,而不是帶來各種的這種不好的後果。我覺得要特別認真的看待自己的責任,With great power, comes with great responsibility. 我非常認可 “權力越大,責任越大”這句話。
其實AI的工程師、AI的從業者,你們的權力是巨大的,一定要重視自己的責任。同時,確保以後的用戶得到的是幫助和福利,而不是被傷害。
▎One More Thing
最後的最後,還有一個小小小環節,來一次今年的快問快答。
李根:今年最成功的個人股票投資?
李開復:Zoom。
李根:今年最想推薦的一本書或者電影?
李開復:《皇后的棋局》(The Queen’s Gambit)。
李根:今年最有啟發的一次交流?
李開復:跟尤瓦爾·赫拉利,《未來簡史》作者的一對一交流。
李根:到底米其林靠譜還是黑珍珠靠譜?
李開復:中國黑珍珠靠譜,國外還是要靠米其林。
李根:為什麼從一開始就不看好馬斯克的2020年百萬RoboTaxi?
李開復:馬斯克有一句名言,我認為最貼近他的個性。他說他一切預測都會成真,只是時間上別聽他的。所以我相信他會成功,只是可能會需要5年或者10年。
啟發式演算法有哪些 在 你的鏡頭教練洪婉蒨Anne H. Youtube 的最讚貼文
專訪我的多年好友—艾爾文,他有多種身份,包括「財經部落客」、「暢銷書作家」,同時也是「YouTuber」,他在YouTube上分享的影片,陪伴、激勵、啟發了好多跟我一樣的網友,當我們受挫,他激勵,當我們缺乏,他啟發,當我們焦慮,他說:「沒事的,你很好」。
但其實那些都是他在無數個自我懷疑、受挫、焦慮的夜晚,用來鼓勵和支持自己的方式。
曾是工程師的他,因一場突如其來的疾病,徹底使他的生命轉彎,沒想到,也開啟了他往後不斷轉彎、跨出舒適圈的人生。先是以理財知識獲得廣大讀者愛戴,接著出了兩本勵志暢銷書,轉而分享生命感觸,而現在他已是訂閱數近40萬的YouTuber,說到這裡,你發現了什麼嗎?
理財觀念/生命勵志故事/部落客/暢銷書作家/影音創作者,從每個角色中不斷做出新挑戰,並且「同時進行」,專訪中,我們聊兩個問題:
💡為什麼創作的內容,會從文字進展到影音?
💡為什麼不是創作更多理財內容,而是以成長激勵為主?
(可以點選下面的時間戳,直接觀看最有興趣的內容)
00:36 歡迎來賓 #艾爾文
01:03 我和艾爾文怎麼認識的
04:03 沒有勇氣 #跨出舒適圈 怎麼辦?
07:27 離開舒適的環境,很難不後悔
覺得自己怎麼這麼笨?懷疑自己?
09:07 離開舒適圈,是害怕安於現狀?還是想要有新挑戰?
擔心自己安於現狀,不會害怕安於現狀。但是是滿意目前生活的。
12:13 其實沒有離開舒適圈,也沒那麼可怕
14:53 離開舒適圈,必須先問自己的一句話?
「你要離開的是自己的舒適圈,還是別人圈出來的舒適圈?」
「問自己,你到底想要的是什麼?」
16:28 這個世代必備技能:如何辨別雜音?
17:06 經營YouTube的初衷,是自己想要?或趨勢所逼?
19:12 在YouTube上,其實我只是nobody
21:50 如何在經營YouTube的初期,仍有成長感?
27:25 艾爾文如何克服自我懷疑?
31:44 記錄個人里程碑,建立「愛自己」的存款
35:24 文字創作橫跨影音,艾爾文經營YouTube的挑戰
41:00 上鏡頭後,口條發音問題被放大
43:27 轉變的邏輯:確認自己想要轉變(心態),面對這個轉變(態度)
44:39 近期新挑戰:全英文訪談子彈筆記創始人
「不敢做的事情,頭先洗下去再說」
50:29 「感謝當初不要臉的自己」
53:50 不要為了你沒辦法掌控的事情,影響你的心情
54:44 網友留言Q&A
55:48 如何規劃每天規律的生活?
01:01:10 會出新書嗎?
01:01:48 如何自由自在的交朋友?
01:04:04 做事情會因為心情或感情受影響嗎?
01:05:50 網友表達感謝時間
《艾爾文》頻道:https://www.youtube.com/user/17richfriend/
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