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4000萬(wàn)+用戶!測(cè)測(cè)CEO任永亮:一個(gè)職業(yè)既不能離AI太近也不能太遠(yuǎn)

發(fā)布時(shí)間:2024-12-15 文章來(lái)源:本站  瀏覽次數(shù):208
以下是對(duì)測(cè)測(cè) CEO 任永亮觀點(diǎn) “一個(gè)行業(yè)既不能離 AI 太近也不能太遠(yuǎn)” 的詳細(xì)解讀:

觀點(diǎn)背景


  • 測(cè)測(cè)是一個(gè) AI 驅(qū)動(dòng)的泛心理 APP,目前已擁有約 4000 多萬(wàn)用戶,是中國(guó)最活躍的泛心理在線社區(qū)之一.
  • 任永亮在 2024 年量子位 MEET 2025 智能未來(lái)大會(huì)上分享了測(cè)測(cè)在 AI 化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)和感悟,提出了這一觀點(diǎn).

不能離 AI 太近的原因


  • 避免過(guò)度依賴導(dǎo)致同質(zhì)化:如果一個(gè)行業(yè)過(guò)度依賴 AI,很容易導(dǎo)致產(chǎn)品和服務(wù)的同質(zhì)化。以泛心理行業(yè)為例,如果僅僅依靠 AI 提供的通用心理建議和回答,而沒(méi)有自身的專業(yè)特色和個(gè)性化服務(wù),那么很容易被其他類似的產(chǎn)品所替代,在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中失去優(yōu)勢(shì)。就像現(xiàn)在市場(chǎng)上很多基于 AI 的寫作工具,如果都只是依靠基礎(chǔ)的語(yǔ)言生成模型,而沒(méi)有各自的獨(dú)特功能和優(yōu)勢(shì),用戶就很難區(qū)分和選擇,最終可能導(dǎo)致價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)等不良后果.
  • 防止被技術(shù)變革淹沒(méi):AI 技術(shù)發(fā)展迅速,新的模型和算法不斷涌現(xiàn)。如果一個(gè)行業(yè)過(guò)于緊跟 AI 的每一個(gè)新發(fā)展,而沒(méi)有自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力和穩(wěn)定的業(yè)務(wù)基礎(chǔ),就很容易被技術(shù)的快速變革所淹沒(méi)。比如一些小型的 AI 創(chuàng)業(yè)公司,可能因?yàn)檫^(guò)于追求最新的技術(shù),而沒(méi)有足夠的時(shí)間和資源去完善產(chǎn)品和商業(yè)模式,當(dāng)新的技術(shù)出現(xiàn)時(shí),就會(huì)面臨被淘汰的風(fēng)險(xiǎn).
  • 應(yīng)對(duì) AI 的局限性:雖然 AI 在很多方面表現(xiàn)出色,但它仍然存在一些局限性,如缺乏情感理解、深度思考和創(chuàng)造性等。在一些需要高度專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域,如心理咨詢,AI 只能作為輔助工具,而不能完全替代人類專業(yè)人員。如果行業(yè)過(guò)度依賴 AI,可能會(huì)忽視這些局限性,導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量下降,無(wú)法滿足用戶的真正需求.

不能離 AI 太遠(yuǎn)的原因


  • 錯(cuò)失技術(shù)帶來(lái)的機(jī)遇:AI 具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析、處理和預(yù)測(cè)能力,可以為行業(yè)帶來(lái)更高效的運(yùn)營(yíng)模式、更精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和更個(gè)性化的產(chǎn)品服務(wù)。如果一個(gè)行業(yè)離 AI 太遠(yuǎn),就無(wú)法充分利用這些技術(shù)優(yōu)勢(shì),錯(cuò)失發(fā)展的機(jī)遇。以醫(yī)療行業(yè)為例,通過(guò) AI 輔助診斷系統(tǒng),可以快速準(zhǔn)確地分析醫(yī)學(xué)影像,輔助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷,提高醫(yī)療效率和質(zhì)量.
  • 難以滿足用戶對(duì)智能化的需求:隨著科技的發(fā)展,用戶對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的智能化程度要求越來(lái)越高。如果一個(gè)行業(yè)不能及時(shí)引入 AI 技術(shù),滿足用戶的這些需求,就可能會(huì)失去用戶的青睞。比如在金融行業(yè),用戶希望能夠通過(guò)智能客服快速解決問(wèn)題,通過(guò)智能投資顧問(wèn)獲得個(gè)性化的投資建議,如果金融機(jī)構(gòu)不能提供這些 AI 驅(qū)動(dòng)的服務(wù),就會(huì)影響用戶體驗(yàn)和滿意度.
  • 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力下降:在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,AI 已經(jīng)成為提升行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素之一。如果一個(gè)行業(yè)不積極探索 AI 的應(yīng)用,就會(huì)在與其他行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。例如,電商行業(yè)通過(guò) AI 推薦算法,可以為用戶提供更精準(zhǔn)的商品推薦,提高銷售額和用戶忠誠(chéng)度,而那些沒(méi)有采用 AI 技術(shù)的電商平臺(tái),可能會(huì)逐漸失去市場(chǎng)份額.

測(cè)測(cè)的實(shí)踐與平衡之道


  • 早期探索與技術(shù)積累:測(cè)測(cè)早在 2019 年就上線了首個(gè)基于 BERT 的泛心理領(lǐng)域問(wèn)答模型,開(kāi)始了 AI 在泛心理領(lǐng)域的應(yīng)用探索,并獲得了超出預(yù)期的用戶反響。這表明測(cè)測(cè)在 AI 技術(shù)的應(yīng)用上具有一定的前瞻性,能夠及時(shí)抓住技術(shù)發(fā)展的機(jī)遇,為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù).
  • 引入大模型與行業(yè)知識(shí)結(jié)合:2023 年,測(cè)測(cè)正式引入大模型,并將其與泛心理行業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合,升級(jí)了自己的大模型。通過(guò)這種方式,測(cè)測(cè)既充分利用了大模型的強(qiáng)大能力,又保持了自身在泛心理領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了 AI 技術(shù)與行業(yè)特點(diǎn)的有機(jī)融合,為用戶提供了更加個(gè)性化、精準(zhǔn)的心理服務(wù).
  • 組織工程與團(tuán)隊(duì)協(xié)作:任永亮強(qiáng)調(diào) AI 化不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題,更是一整套組織工程,需要集全公司之力。這意味著在 AI 的應(yīng)用過(guò)程中,不僅要有專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì),還需要產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等各個(gè)部門的協(xié)同配合,共同推動(dòng) AI 技術(shù)在行業(yè)中的落地和應(yīng)用,從而找到行業(yè)與 AI 的最佳平衡點(diǎn).

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