AI总结性产品是不是鸡肋?

日期:2024-06-11  作者:小天  来源:www.txunda.com  人气:504

        一开始,人工智能的解读并不受欢迎。我之所以用 AI来解读,是因为我在朋友圈里,看到别人发了一张海报,然后添加了一条企业微信,然后转发给他,他就会自动产生内容。有了经验,也有了 AI总结的欲望,我开始搜索其他的东西,不久,我就找到了百度网盘的一个软件;这个工具的功能和操作都是一样的,使用起来也非常的简单,所以苏洋也没花多少时间。然而,这种幸福并没有持续太久。当我订阅了更多的文档,视频和播客之后,我就在想,有没有一个视频 podcast可以做摘要,帮助阅读分析?不过,过了一会儿,他又遇到了一个新的问题。总是在三四个 app里切换,到了晚上,本来专心看书的时间并没有做太多正经事,反倒是精力大耗;这使我们意识到,如果有更多的工具,而不能提高工作的效率,那么,我们的注意力就会被分散。
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        阿里的“通义千问”和“讯飞星火”的“讯飞星火”,都是由科大讯飞的人工智能技术开发的。当时我试了好几个,都觉得很好,一次就能把所有的问题都解决了。但是,使用一段时间之后,一个新的问题出现了,我发现:我所关注的一部分,并不属于 AI的概括范畴,对其所概括的内容,并非我不在意,而是需要我主动提出问题,它才会给出相关的信息。真是让人头痛。经过从零到有,再到增加要求,我意识到人工智能使我忽视了一些有用的信息。
        因为我用AI阅读的目的,是希望它能快速给我想要的信息,让我明白作者想说什么,背后的原因是什么。如果AI不能把不重要的东西去掉,只给我关键的信息,那么,它给出的信息可能就不够准确。所以说,准确性对于信息的价值非常关键。但是,我怎么去衡量AI给出答案的准确性呢?后来发现,每个人、每个AI,对“准确”的看法都不太一样。有时候,我觉得重要的东西,AI觉得不重要;反过来也是一样。
        总结出来的内容是‘老生常谈’的大道理,看起来千篇一律,会让人错过很多真正好的内容,学知识,获取智慧,是没有捷径的。最重要的,并不是所有内容适合AI总结。前一段时间,我听一个播客,听着很爽,有音乐有聊天,可AI总结出来却令我大跌眼睛,因为聊天的口语加上杂糅的音乐,AI总结给的答案存在偏差。所以,很难去评判。因此,我为什么还要总结一遍呢?直接看目录,看摘要不好吗?这种看似具体,但仔细审视却高度抽象的「内容筛选器」产品到底价值在哪?后来我跳出产品看产品,发现答案不在AI里,而在阅读行为本身。
        AI总结最大好处是给做总结的人,而不是读总结的人。如果跳过了过程(认真学习的步骤)进行总结,那真和猪八戒吃人参果一样。如果你的目标是理解知识,那么,阅读后的总结可以加深学习效果。因此,AI总结工具的目的,有两点:一,它是帮助我们在开始前和结束后提高效率的工具,不为过程负责;二,使用这类工具,是为了更高效地筛选信息。更直接一些,AI总结不能替代“阅读行为”。
        我把一篇文章给AI,AI给了我反馈,我发现里面有两三个有价值的点,停下来学习一下,这就是阅读。所以,如果你把AI总结工具当阅读,则会陷入获得性陷阱(learned helplessness)中。从产品经理角度看,开发「AI总结类产品」时,应该超越从传统的提供开始前、结束后的总结思维中跳出来,涉及到过程环节。前几天,我做过一个调研。一家资讯平台技术负责人告诉我,从数据和用户反馈看,总结功能使用频率,低于其他功能。这是为什么?用户想要的并不是总结性服务,而是过程性指标。想象一下:你看到了一篇写得很好的文章,你想让AI帮你总结。我猜,你真正想要的不仅是AI给出的一两句简单结论(What,是什么不分),而是,想了解文章的核心理由(Why,即为什么)和方法(How,即怎么做)。
        所以,产品经理设计的AI工具,不应该只简单地压缩信息,而应该是一个促进学习行为的动态工具。而用户,想用工具提炼出关键信息,并帮助自己深入分析来学习、吸收知识。不信,再看看我的行为,就是最好的例子。因为实在受不了各大平台的AI总结,后来我放弃了。然后,就在想,为什么不自己开发一个AI应用?但想到自己不会敲代码,想法有点不太现实。AI总结类的产品经理,要把时间给到“过程指标”,在开发时,可以多写几行关于“总结”的规则进去。当然,作为使用者,不能完全依赖AI给的总结,有价值内容,可以多看几眼。总结而言,到场景中,才有答案。相信随着人们需求的变化、技术也会进步,总有一天,AI会帮到我们,切记,也不要完全依赖AI学习,让自己丢失了独立思考的能力。
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