Tiêu đề gốc: Tình hình công nghệ tiêu dùng trong thời đại AI

Nguồn gốc: a16z

Trong thập kỷ qua, hầu như mọi sự bùng nổ của các sản phẩm tiêu dùng đều đi kèm với sự tái thiết của mô hình xã hội: từ động lực kết bạn của Facebook đến các đề xuất thuật toán của TikTok, chúng ta đã dần học cách sử dụng các sản phẩm để xác định bản thân và thể hiện bản sắc của mình.

Vào thời điểm đó, con người đang thể hiện và các sản phẩm đang hỗ trợ; nhưng giờ đây, AI đang âm thầm hoàn thành một sự đảo ngược vai trò - nó không còn là một công cụ dành cho con người nữa mà đã bắt đầu trở thành chủ thể của sự thể hiện, trung gian kết nối và thậm chí là phương tiện truyền tải cảm xúc. Từ ChatGPT đến Veo3, từ 11 Labs đến Character.AI, chúng ta đang chứng kiến một sự chuyển đổi sâu sắc bị nhầm lẫn là "cải thiện hiệu quả" nhưng thực chất là "gia công ngoài các vai trò của con người".

Trong cuộc thảo luận này do Erik Torenberg tổ chức, Justine Moore, Bryan Kim, Anish Acharya và Olivia Moore đã cùng nhau đưa ra một phán quyết chưa từng có: Các sản phẩm AI ngày nay không còn là "công cụ giống như công cụ" nữa mà là "công cụ giống như con người" và thậm chí đang trở thành những sản phẩm "thay thế chính con người".

Người dùng bắt đầu trả phí đăng ký cao là 200 đô la mỗi tháng cho AI, không phải vì nó mạnh hơn mà vì nó có thể "làm thay bạn" hoặc thậm chí "là thay bạn". Veos có thể tạo video tùy chỉnh trong 8 giây, ChatGPT có thể viết kế hoạch kinh doanh, tư vấn tâm lý và thay thế lời thú nhận cảm xúc, và 11 Labs có thể tạo ra một tính cách giọng nói độc đáo cho bạn. Và tất cả những điều này không còn yêu cầu bạn phải tự mình làm nữa, và bạn không còn cần phải là "bạn" nữa.

Sự gia tăng tiêu thụ AI báo hiệu một tín hiệu cực kỳ nguy hiểm: biểu đạt đang được định dạng, tương tác xã hội đang được mô phỏng và danh tính đang được tái thiết.

Ngày nay, chúng ta vẫn đang sử dụng Reddit, Instagram và Snapchat để chia sẻ "cái tôi" do AI tạo ra, nhưng những nền tảng này chỉ là rượu mới trong bình cũ. Các mạng xã hội thực sự gốc AI vẫn chưa xuất hiện, vì AI có thể tạo ra "địa vị" nhưng không thể tạo ra "căng thẳng cảm xúc"; nó có thể cung cấp ảo giác về tình bạn, nhưng không thể thay thế cuộc đấu tranh không thể kiểm soát và sự mong manh trong các kết nối thực tế.

Tất cả những điều này dẫn đến ba phán đoán gây sốc:

Đầu tiên, bản chất của các sản phẩm AI không phải là cải thiện người dùng, mà là tái cấu trúc "người dùng là ai";

Thứ hai, sự trỗi dậy của các đối tác AI không phải là sự khởi đầu của tương tác xã hội, mà là sự kết thúc của tương tác xã hội;

Thứ ba, sự phổ biến của các avatar AI không phải là sự mở rộng của biểu đạt, mà là sự xóa bỏ ranh giới tính cách.

Trong tương lai gần, các sản phẩm AI thành công nhất sẽ không chỉ là các sản phẩm dạng công cụ, mà là các sản phẩm dạng tính cách. Chúng có thể hiểu bạn, bắt chước bạn, đại diện cho bạn, hướng dẫn bạn và cuối cùng - thay thế bạn. Đây không phải là chiến thắng của hiệu quả, mà là sự thay đổi về chất của sự tồn tại.

Cách mạng người tiêu dùng AI: đăng ký giá cao và tái thiết xã hội

Erik Torenberg: Cảm ơn tất cả mọi người đã tham gia podcast này về lĩnh vực người tiêu dùng. Có vẻ như cứ vài năm lại có một sản phẩm đột phá, từ Facebook, Twitter, Instagram, Snap, WhatsApp, Tinder đến TikTok. Cứ vài năm lại có một mô hình mới, một bước đột phá mới. Nhưng có vẻ như vài năm trước, xu hướng đó đột nhiên dừng lại. Tại sao nó dừng lại? Hay nó đã dừng lại? Bạn sẽ định nghĩa lại câu hỏi như thế nào? Bạn nhìn nhận tình hình hiện tại như thế nào? Tương lai sẽ đi về đâu?

Justine Moore: Tôi nghĩ ChatGPT có lẽ là câu chuyện thành công lớn nhất của người tiêu dùng trong vài năm qua. Chúng tôi cũng đã thấy rất nhiều sản phẩm đột phá xuất hiện trong các phương thức AI khác, chẳng hạn như Midjourney, 11 Labs và Blackforce Labs trong lĩnh vực hình ảnh, video và âm thanh. Mặc dù hiện có những sản phẩm như Veo, nhưng điều thú vị là nhiều sản phẩm trong số này thiếu các thuộc tính xã hội hoặc đặc điểm sản phẩm tiêu dùng truyền thống mà bạn đã đề cập. Điều này có thể là do AI vẫn đang ở giai đoạn tương đối sớm và hầu hết các sản phẩm và cải tiến mới hiện đang được các nhóm nghiên cứu thúc đẩy - họ rất giỏi trong việc đào tạo các mô hình, nhưng trước đây lại không giỏi trong việc xây dựng các lớp sản phẩm tiêu dùng xung quanh các mô hình. Về mặt lạc quan, các mô hình hiện đã đủ trưởng thành để các nhà phát triển có thể xây dựng nhiều sản phẩm tiêu dùng truyền thống hơn dựa trên chúng thông qua giao diện nguồn mở hoặc API.

Bryan Kim: Đây là một câu hỏi thú vị vì tôi đang nhìn lại 15 đến 20 năm qua. Như bạn đã đề cập, những gã khổng lồ như Google, Facebook và Uber, khi chúng ta kết hợp các yếu tố như Internet, thiết bị di động và điện toán đám mây, thực sự đã có rất nhiều công ty tuyệt vời. Tôi nghĩ rằng công nghệ đám mây di động đã bước vào giai đoạn trưởng thành. Những nền tảng này đã tồn tại trong 10 đến 15 năm và mỗi phân khúc đều đã được khám phá ở một mức độ nào đó. Trước đây, người dùng cần phải thích nghi với các tính năng mới do Apple giới thiệu, nhưng bây giờ họ cần phải thích nghi với việc lặp lại và cập nhật liên tục của mô hình cơ bản. Đây là sự khác biệt đầu tiên.

Điểm khác biệt thứ hai là như bạn đã đề cập, những người chiến thắng trong lịch sử chủ yếu tập trung vào lĩnh vực thông tin (như Google), và hiện tại ChatGPT rõ ràng đang tiếp tục theo hướng này. Trong lĩnh vực tiện ích, chúng ta đã bỏ lỡ các sản phẩm như Box và Dropbox, nhưng hiện tại chúng ta thấy nhiều ứng dụng dành cho người tiêu dùng hơn đang nổi lên và nhiều công ty đang cạnh tranh cho các trường hợp sử dụng này. Điều tương tự cũng đúng trong lĩnh vực biểu đạt sáng tạo, nơi các công cụ sáng tạo đang xuất hiện theo dòng bất tận. Tôi nghĩ rằng điều còn thiếu là thuộc tính kết nối xã hội. AI vẫn chưa xây dựng lại biểu đồ xã hội. Đây có thể là một vùng trống và chúng ta cần tiếp tục quan sát sự phát triển.

Erik Torenberg: Điều này thật thú vị vì Facebook đã tồn tại gần 20 năm. Các công ty mà Justine vừa đề cập, ngoại trừ OpenAI, có thể tiếp tục tồn tại trong 10 đến 20 năm nữa không? Khả năng phòng thủ của các công ty mà chúng ta đang thảo luận là gì? Ngoài ra, liệu tất cả các kịch bản hiện đang được các công ty này phục vụ có bị thay thế bởi những công ty mới nổi trong 10 năm nữa không? Hay họ sẽ tiếp tục thống trị tất cả các kịch bản chính thống?

Anish Acharya: Có thể nói rằng ChatGPT có mô hình kinh doanh chất lượng cao hơn nhiều so với các công ty tiêu dùng tương tự trong các chu kỳ sản phẩm trước đây. Mức giá cao nhất của công ty là 200 đô la/tháng, trong khi sản phẩm tiêu dùng của Google có mức giá cao nhất là 250 đô la/tháng. Chắc chắn, có những hiệu ứng mạng có thể bảo vệ được và các vấn đề khác ở đây, nhưng có lẽ đây chỉ là phản ứng trước những sai sót của mô hình kinh doanh ban đầu - nếu không có những yếu tố này, chất lượng mô hình kinh doanh sẽ tệ hơn. Việc tính phí trực tiếp cho người dùng hiện nay có thể là dấu hiệu cho thấy chúng ta đã làm phức tạp vấn đề trong quá khứ.

Erik Torenberg: Có thể chất lượng mô hình kinh doanh kém có thể dẫn đến khả năng duy trì tốt hơn hoặc độ bền của sản phẩm trên thị trường?

Anish Acharya: Đúng vậy. Trước đây, bạn phải bịa ra một câu chuyện để giải thích cách bạn tích lũy giá trị doanh nghiệp mà không có lợi nhuận ngay lập tức, nhưng giờ đây các công ty mô hình này có lợi nhuận trực tiếp. Cũng đáng lưu ý đến quan điểm mà Justine đưa ra: tất cả các mô hình cơ bản đều đang di chuyển theo các hướng khác nhau. Các mô hình ngang của Claude và ChatGPT và mô hình Gemini có thể hoán đổi cho nhau không? Điều này có nghĩa là cạnh tranh về giá không? Nhưng những người dùng khác nhau sử dụng các kịch bản khác nhau và những gì chúng ta thực sự quan sát thấy là giá tăng chứ không phải giá giảm. Vì vậy, khi chúng ta xem xét sâu hơn, chúng ta thấy rằng đã có một số chiến lược phòng thủ thú vị.

Bryan Kim: Thật thú vị khi giá tăng chứ không phải giảm vì mô hình lợi nhuận của các công ty tiêu dùng đã thay đổi cơ bản từ kỷ nguyên truyền thống sang kỷ nguyên AI và giờ đây họ có thể đạt được lợi nhuận ngay lập tức. Tôi đã nghĩ về số liệu tỷ lệ duy trì - Olivia có thể sửa lại quan điểm của tôi - khi chúng ta thảo luận về các mô hình đăng ký của người tiêu dùng trước kỷ nguyên AI, chúng ta có thực sự phân biệt giữa giữ chân người dùng và giữ chân doanh thu không? Vì cấu trúc giá ổn định vào thời điểm đó nên người dùng hiếm khi nâng cấp gói của họ. Bây giờ chúng ta phải phân biệt rõ ràng giữa giữ chân người dùng và giữ chân doanh thu vì người dùng chủ động nâng cấp gói của họ. Họ cần mua điểm, thường vượt quá mức sử dụng của họ và lượng tiêu thụ cuối cùng tiếp tục tăng. Do đó, tỷ lệ giữ chân doanh thu cao hơn đáng kể so với tỷ lệ giữ chân người dùng, điều chưa từng thấy trước đây.

Olivia Moore: Trước đây, các sản phẩm đăng ký dành cho người tiêu dùng cao cấp nhất có giá khoảng 50 đô la một năm, được coi là cao. Bây giờ, người dùng vui vẻ trả 200 đô la một tháng và trong một số trường hợp, họ nói rằng giá thấp và sẵn sàng trả nhiều hơn.

Erik Torenberg: Bạn giải thích hiện tượng này như thế nào? Người dùng nhận được giá trị gì mà họ sẵn sàng trả nhiều như vậy?

Olivia Moore: Tôi nghĩ những sản phẩm này đang phát huy tác dụng đối với người dùng. Trước đây, các sản phẩm đăng ký dành cho người tiêu dùng tập trung vào các lĩnh vực như tài chính cá nhân, thể dục, sức khỏe và giải trí. Mặc dù chúng có thể giúp cải thiện bản thân hoặc giải trí trên bề mặt, nhưng chúng đòi hỏi người dùng phải đầu tư nhiều thời gian để nhận được giá trị. Bây giờ, các sản phẩm như Nghiên cứu sâu có thể thay thế 10 giờ làm việc để người dùng tự tạo báo cáo thị trường của riêng họ. Đối với nhiều người, mức tăng hiệu quả này rõ ràng xứng đáng với số tiền bỏ ra 200 đô la mỗi tháng, ngay cả khi họ chỉ sử dụng một hoặc hai lần.

Justine Moore: Lấy Veo3 làm ví dụ, người dùng trả 250 đô la một tháng nhưng không bao giờ chán vì nó giống như một chiếc hộp kho báu kỳ diệu - bạn mở ra và nhận được video mình muốn, ngay cả khi chỉ có 8 giây, nhưng hiệu ứng thì thật tuyệt vời. Các nhân vật có thể nói và người dùng có thể tạo nội dung tuyệt vời để chia sẻ với bạn bè, chẳng hạn như tạo video thông tin được cá nhân hóa với tên của bạn bè hoặc thậm chí tạo ra các câu chuyện hoàn chỉnh để đăng trên các nền tảng như Twitter. Loại sản phẩm này có thể cho phép tạo nội dung được cá nhân hóa và phổ biến trên nhiều nền tảng có sức mạnh lớn hơn nhiều đối với người tiêu dùng so với bất kỳ sản phẩm nào từng trao quyền trước đây.

Anish Acharya: Có vẻ như tất cả các lĩnh vực của người tiêu dùng sẽ được thay thế bằng phần mềm.

Erik Torenberg: Bạn có thể đưa ra một ví dụ cụ thể không?

Anish Acharya: Như Olivia đã nói, lĩnh vực giải trí đã được định hình lại bằng phần mềm thể hiện sáng tạo - những sáng tạo trước đây cần phải thực hiện ngoại tuyến thì giờ đây đã được thực hiện hoàn toàn bằng phần mềm. Các lĩnh vực như môi giới quan hệ giữa các cá nhân, vốn từng tiêu tốn thu nhập khả dụng, cũng đang được thay thế bằng phần mềm. Mọi khía cạnh của cuộc sống sẽ được các mô hình trung gian hóa và mọi người sẽ sẵn sàng trả tiền cho điều đó.

Cách mạng xã hội AI: Sự trỗi dậy của "Bản ngã kỹ thuật số" và Điểm đột phá của các nền tảng truyền thống

Erik Torenberg: Brian, anh đã đề cập rằng kỷ nguyên AI mới vẫn thiếu các thuộc tính kết nối xã hội và mọi người vẫn dựa vào các mạng xã hội truyền thống như Instagram và Twitter. Điểm đột phá sẽ xuất hiện ở đâu?

Bryan Kim: Khi bạn nghĩ về lĩnh vực xã hội, một lĩnh vực khiến tôi rất hứng thú, thì cốt lõi của nó là cập nhật trạng thái. Facebook, Twitter và Snap đều nhằm mục đích thể hiện "những gì tôi đang làm". Thông qua các bản cập nhật trạng thái, mọi người thiết lập kết nối. Hình thức phương tiện truyền thông của bản cập nhật trạng thái này tiếp tục phát triển: từ trạng thái văn bản đến ảnh thật, đến video ngắn. Hiện tại, mọi người thiết lập kết nối thông qua các video ngắn như Reels, tạo nên kỷ nguyên kết nối xã hội. Câu hỏi bây giờ là: AI có thể cách mạng hóa kết nối này như thế nào? AI có thể đạt được kết nối giữa các cá nhân sâu sắc hơn và nhận thức cuộc sống như thế nào? Nếu chúng ta tập trung vào các hình thức phương tiện truyền thông hiện có như ảnh, video và âm thanh, thì khả năng của chúng đã được khám phá đầy đủ trên các thiết bị di động.

Điều thú vị là mặc dù tôi đã sử dụng Google hơn mười năm, ChatGPT có thể hiểu tôi hơn Google - vì tôi nhập nhiều nội dung hơn và cung cấp nhiều ngữ cảnh hơn. Khi "bản thân kỹ thuật số" này có thể được chia sẻ, những mối quan hệ giữa các cá nhân mới nào sẽ ra đời? Có lẽ đây sẽ trở thành thế hệ tiếp theo của hình thức xã hội, đặc biệt hấp dẫn đối với thế hệ trẻ, những người đã chán tương tác xã hội hời hợt.

Justine Moore: Chúng tôi đã thấy những trường hợp tương tự. Ví dụ, "Hãy để ChatGPT tóm tắt năm điểm mạnh và điểm yếu hàng đầu dựa trên dữ liệu của tôi", hoặc "Tạo chân dung thể hiện bản chất của tôi", hoặc thậm chí là "Mô tả cuộc sống của tôi bằng truyện tranh". Người dùng chia sẻ những nội dung này trên khắp Internet - hàng chục người đã chia sẻ phiên bản của họ chỉ trong vài phút sau khi tôi đăng. Điều thú vị là hành vi xã hội được kích hoạt bởi các công cụ tạo AI vẫn chủ yếu diễn ra trên các nền tảng xã hội truyền thống thay vì các nền tảng AI mới nổi. Ví dụ: Facebook hiện tràn ngập nội dung do AI tạo ra.

Bryan Kim: Có thể một số nhóm người dùng vẫn chưa nhận ra điều này.

Justine Moore: Facebook đã trở thành trung tâm nội dung AI dành cho người dùng trung niên và cao tuổi, trong khi Reddit và Reels mang nội dung do AI tạo ra dành cho thế hệ trẻ.

Olivia Moore: Tôi hoàn toàn đồng ý. Tôi luôn băn khoăn không biết mạng xã hội AI đầu tiên sẽ trông như thế nào. Chúng ta đã thấy những nỗ lực như "ảnh cá nhân do AI tạo ra", nhưng vấn đề là mạng xã hội đòi hỏi sự đầu tư cảm xúc thực sự - nếu tất cả nội dung có thể được tạo ra theo sở thích (hình ảnh hoàn hảo, trạng thái vui vẻ, nền đẹp), thì sự căng thẳng về mặt cảm xúc của tương tác thực sự sẽ mất đi. Do đó, tôi nghĩ rằng mạng xã hội AI gốc thực sự vẫn chưa xuất hiện.

Bryan Kim: Từ "cumorphic" rất phù hợp. Nhiều sản phẩm xã hội AI chỉ sử dụng robot/AI để mô phỏng luồng thông tin của Instagram hoặc Twitter. Loại cải tiến "cumorphic" này về cơ bản là "sử dụng AI để tái tạo hình thức cũ". Bước đột phá thực sự có thể đòi hỏi phải thoát khỏi chế độ thiết bị đầu cuối di động - mặc dù các sản phẩm AI tuyệt vời cần được điều chỉnh cho phù hợp với thiết bị di động, các mô hình tiên tiến vẫn cần có bước đột phá trong điện toán biên/triển khai phía đầu cuối, điều này có thể tạo ra các hình thức mới. Tôi rất kỳ vọng vào các khả năng trong tương lai.

Erik Torenberg: Đề xuất giữa các cá nhân rõ ràng là một kịch bản ứng dụng quan trọng - tìm kiếm đối tác kinh doanh, kết bạn, hẹn hò, v.v. Các nền tảng hiện có đã tích lũy được rất nhiều dữ liệu người dùng.

Anish Acharya: Thật truyền cảm hứng khi quan sát những nỗ lực của LinkedIn trong việc đưa AI trở thành AI bản địa. LinkedIn truyền thống chỉ là thông tin định hướng, chẳng hạn như "Tôi biết điều này", trong khi các công nghệ mới có thể tạo ra kho lưu trữ kiến thức thực sự, chẳng hạn như nói chuyện với "phiên bản kỹ thuật số của Erik" để có được mọi kiến thức. Tương lai của mạng xã hội có thể giống như thế này - khi mô hình hiểu sâu sắc về người dùng, có thể triển khai "hình đại diện kỹ thuật số" để tương tác.

Bí quyết của các công ty AI dẫn đầu: tốc độ đổi mới và phân khúc thị trường

Erik Torenberg: Ông đã đề cập rằng các công ty áp dụng một số sản phẩm AI sớm hơn người tiêu dùng, điều này khác với các chu kỳ công nghệ trước đây. Hiện tượng này chỉ ra điều gì?

Justine Moore: Điều này thực sự rất thú vị. Khi BK và tôi ở 11 Labs, chúng tôi đã đầu tư vào 11 Labs sớm và tham gia vòng A khoảng một tháng sau vòng tài trợ đầu tiên. Chúng tôi nhận thấy rằng trước hết, những người dùng tiêu dùng đầu tiên đã đổ xô vào để tạo ra các video/âm thanh thú vị, sao chép giọng nói của chính họ và phát triển các mô-đun trò chơi. Nhưng trong hầu hết các trường hợp, các sản phẩm vẫn chưa đến được với người tiêu dùng chính thống thực sự - không phải ai ở Hoa Kỳ cũng có 11 Labs hoặc dịch vụ đăng ký được cài đặt trên điện thoại của họ. Tuy nhiên, công ty đã giành được một số lượng lớn các hợp đồng doanh nghiệp và có nhiều khách hàng lớn trong các lĩnh vực như AI đàm thoại và giải trí.

Hiện tượng này được phản ánh trong nhiều sản phẩm AI: đầu tiên là sự lan truyền lan truyền ở phía người tiêu dùng, sau đó nó được chuyển thành chiến lược bán hàng của doanh nghiệp - điều này rất khác so với thế hệ sản phẩm trước. Ngày nay, người mua doanh nghiệp có nhu cầu bắt buộc đối với AI (chẳng hạn như nhu cầu phát triển các chiến lược AI và sử dụng các công cụ AI). Họ rất chú ý đến thông tin trên Twitter, Reddit và AI. Sau khi khám phá ra các sản phẩm tiêu dùng, họ sẽ nghĩ về cách áp dụng các sáng kiến của mình vào các tình huống kinh doanh, do đó trở thành "người trợ giúp" để thúc đẩy các chiến lược AI của doanh nghiệp.

Bryan Kim: Tôi đã nghe nói về các trường hợp ứng dụng đổi mới AI tương tự: sau khi một công ty đạt được sự lan truyền thông qua phía người tiêu dùng, công ty đó sử dụng dữ liệu giao dịch Stripe để nhập hồ sơ thanh toán ẩn danh vào các công cụ AI để xác định công ty mà người dùng đó thuộc về. Khi phát hiện ra rằng số lượng người dùng của một công ty vượt quá ngưỡng, chẳng hạn như 40+, công ty sẽ chủ động liên hệ: "Công ty của bạn có hơn 40 nhân viên sử dụng sản phẩm của chúng tôi. Bạn có cân nhắc hợp tác với công ty không?"

Erik Torenberg: Bạn đã liệt kê nhiều ví dụ về công ty và sản phẩm trong bài phát biểu khai mạc của mình. Tôi tò mò liệu đây có phải là những nhà thám hiểm đầu tiên của "kỷ nguyên MySpace" không? Hay họ có giá trị lâu dài? Giống như 20 năm sau, chúng ta có còn thảo luận về những công ty này ngày nay không?

Justine Moore: Tất nhiên, chúng tôi hy vọng rằng tất cả các công ty AI tiêu dùng quan trọng hiện nay có thể tiếp tục phát triển, nhưng thực tế có thể không như mong đợi. Sự khác biệt chính giữa kỷ nguyên AI và các chu kỳ sản phẩm tiêu dùng trước đây là lớp mô hình và khả năng kỹ thuật vẫn đang phát triển nhanh chóng. Trong nhiều trường hợp, chúng ta thậm chí còn chưa chạm đến tiềm năng của các công nghệ này. Ví dụ, sau khi phát hành Veo3, hội thoại nhiều ký tự, xử lý âm thanh gốc và các tính năng đa phương thức khác đột nhiên trở nên khả thi. Mặc dù LLM văn bản tương đối hoàn thiện, vẫn còn chỗ để cải tiến liên tục trong mọi lĩnh vực. Người ta nhận thấy rằng miễn là các công ty có thể duy trì "vị trí hàng đầu về kỹ thuật/chất lượng" - tức là có các mô hình hoặc khả năng tích hợp tiên tiến nhất, họ sẽ không lặp lại sai lầm của MySpace/Friendster. Nếu có độ trễ ngắn trong quá trình lặp lại công nghệ, có thể khôi phục thông qua các bản cập nhật.

Điều thú vị hơn bây giờ là sự xuất hiện của các phân khúc thị trường: không còn một mô hình tốt nhất nào trong lĩnh vực hình ảnh nữa. Các nhà thiết kế, nhiếp ảnh gia và các nhóm trả tiền khác nhau (10 đô la Mỹ/tháng so với 50-100 đô la Mỹ/tháng) đều có các giải pháp tối ưu của riêng họ. Bởi vì mỗi lĩnh vực dọc đều có mức đầu tư của người dùng cực kỳ cao, miễn là sự đổi mới tiếp tục, nhiều người chiến thắng có thể cùng tồn tại trong một thời gian dài.

Bryan Kim: Tôi hoàn toàn đồng ý. Điều tương tự cũng đúng trong lĩnh vực video - có các phân khúc dành cho video quảng cáo, video quảng cáo nhúng, v.v. Tôi đã thấy một bài báo ngày hôm qua chỉ ra rằng các mô hình khác nhau sẽ tốt ở các cảnh khác nhau như hiển thị sản phẩm và quay nhân vật. Mỗi phân khúc thị trường đều có tiềm năng rất lớn.

Erik Torenberg: Cuộc thảo luận về hào kinh doanh và rào cản cạnh tranh đã thay đổi như thế nào trong kỷ nguyên AI? Chúng ta nên xem xét vấn đề này như thế nào?

Bryan Kim: Gần đây tôi đã có một sự suy ngẫm sâu sắc về vấn đề này. Các hào kinh doanh truyền thống (hiệu ứng mạng, nhúng quy trình làm việc, lắng đọng dữ liệu) vẫn quan trọng, nhưng người ta nhận thấy rằng các công ty khăng khăng "xây dựng hào kinh doanh trước" thường không phải là người chiến thắng. Trong các lĩnh vực chúng tôi tập trung vào, những người chiến thắng thường là những người phá vỡ các quy tắc và lặp lại nhanh chóng - họ tung ra các phiên bản và sản phẩm mới với tốc độ đáng kinh ngạc. Trong giai đoạn đầu phát triển AI hiện tại, tốc độ là hào nước. Cho dù đó là tốc độ của kênh phá vỡ tiếng ồn truyền tải hay tốc độ lặp lại sản phẩm, thì đó là chìa khóa thành công. Bởi vì hành động nhanh chóng có thể nắm bắt được thị phần của người dùng, chuyển đổi nó thành doanh thu thực tế và hình thành một chu kỳ phát triển bền vững tích cực.

Erik Torenberg: Điều này thật thú vị. Ben Thompson đã viết một bài đăng trên blog cách đây khoảng mười năm có tiêu đề "Chiến lược bánh gừng của Snapchat", ý tưởng cốt lõi của bài đăng là "bất cứ điều gì Snap có thể làm, Facebook có thể làm tốt hơn, nhưng Snap sẽ tiếp tục đưa ra những ý tưởng mới. Nếu duy trì tốc độ đổi mới này, nó có thể trở thành hào nước của chính mình". Ông gọi đó là Chiến lược bánh gừng.

Bryan Kim: Tôi nghĩ rằng phạm vi tiếp cận người dùng và hiệu ứng mạng lưới cuối cùng sẽ có hiệu quả. Snap cũng có lợi thế về mặt này - nó chiếm vị trí nền tảng truyền thông cốt lõi cho Thế hệ Z và người dùng trẻ.

Erik Torenberg: Bạn nhìn nhận thế nào về việc xây dựng hiệu ứng mạng lưới cho các sản phẩm mới?

Bryan Kim: Hầu hết các sản phẩm vẫn đang trong giai đoạn công cụ sáng tạo và chưa hình thành vòng khép kín của "hiệu ứng sáng tạo-tiêu dùng-mạng lưới". Trong khi hiệu ứng mạng lưới thực sự vẫn chưa xuất hiện, chúng ta đang thấy những hào nước mới như 11 Labs: thâm nhập thị trường doanh nghiệp với tốc độ lặp lại cực nhanh, sức mạnh sản phẩm tuyệt vời và được nhúng sâu vào quy trình làm việc. Mô hình này đang định hình, trong khi hiệu ứng mạng lưới truyền thống vẫn chưa được nhìn thấy.

Olivia Moore: 11 Labs là một ví dụ điển hình. Hôm nọ, tôi cần tạo giọng nói cho một video do AI tạo ra. Vì họ có lợi thế đi đầu rõ ràng, mô hình tốt nhất và lượng người dùng lớn mang lại bánh đà dữ liệu, nên hiện họ đã thiết lập một thư viện giọng nói - người dùng đã tải lên một số lượng lớn giọng nói và ký tự tùy chỉnh. Khi tôi so sánh nhiều nhà cung cấp giọng nói, nếu tôi cần một loại cụ thể, chẳng hạn như giọng nói của một phù thủy cũ, 11 Labs có thể cung cấp 25 tùy chọn, trong khi các nền tảng khác chỉ có thể có 2-3. Mặc dù vẫn còn sớm, nhưng mô hình này tương tự như hiệu ứng mạng nền tảng truyền thống, không phải là một hình thức mới.

AI giọng nói: Nhu cầu về giọng nói AI cấp doanh nghiệp đang bùng nổ

Erik Torenberg: Chúng tôi đã chú ý đến tương tác bằng giọng nói trong một thời gian dài. Những phần nào của khái niệm ban đầu đã được hiện thực hóa? Xu hướng trong tương lai là gì? Anish, tại sao bạn lại lạc quan về tương tác bằng giọng nói như vậy?

Anish Acharya: Điều ban đầu truyền cảm hứng cho chúng tôi là giọng nói, như một phương tiện cơ bản, chạy qua lịch sử tương tác của con người, nhưng chưa bao giờ trở thành phương tiện cốt lõi của các ứng dụng công nghệ. Trước đây, công nghệ luôn còn non trẻ - từ Voice XML đến các ứng dụng giọng nói, đến các sản phẩm như Dragon NaturallySpeaking vào những năm 1990, chúng rất thú vị nhưng không thể hình thành nền tảng kỹ thuật. Sự xuất hiện của các mô hình tạo ra đã biến giọng nói thành một yếu tố kỹ thuật bản địa. Vẫn còn rất nhiều chỗ để khám phá trong lĩnh vực quan trọng này của cuộc sống, chắc chắn sẽ tạo ra một số lượng lớn các ứng dụng AI gốc.

Olivia Moore: Tôi nghĩ sự phấn khích ban đầu của chúng tôi về giọng nói xuất phát nhiều hơn từ góc nhìn của người tiêu dùng - hãy tưởng tượng một huấn luyện viên/chuyên gia trị liệu/người bạn đồng hành bỏ túi 24/7. Những ý tưởng này đang bắt đầu thành hiện thực và đã có một số sản phẩm triển khai các tính năng này. Nhưng điều khiến tôi ngạc nhiên là khi mô hình tiến triển, các ứng dụng doanh nghiệp phát triển nhanh hơn: các lĩnh vực cực kỳ quan trọng như các tổ chức tài chính nhanh chóng áp dụng công nghệ giọng nói để thay thế hoặc tăng cường dịch vụ khách hàng của con người, nơi mà trước đây các công ty này gặp phải một số vấn đề về tuân thủ, tỷ lệ khách hàng bỏ đi cao tới 300% mỗi năm và các trung tâm cuộc gọi ở nước ngoài rất khó quản lý.

Trải nghiệm giọng nói của người tiêu dùng đột phá thực sự vẫn đang trong quá trình tạo ra. Có những ví dụ ban đầu ở đây, chẳng hạn như người dùng mở rộng mô hình giọng nói tiên tiến của ChatGPT sang các ứng dụng mới và độc đáo hoặc các sản phẩm như granola tạo ra giá trị thông qua dữ liệu giọng nói 24/7. Vẻ đẹp của thị trường tiêu dùng là sự không thể đoán trước - những sản phẩm tốt nhất thường xuất hiện từ hư không, nếu không thì chúng đã được phát triển từ lâu. Thật đáng để mong đợi sự đổi mới trong không gian người tiêu dùng giọng nói trong năm tới.

Anish Acharya: Thật vậy, giọng nói đang trở thành bước đột phá để AI thâm nhập vào thị trường doanh nghiệp. Hiện tại, hầu hết mọi người đều có điểm mù về nhận thức: họ nghĩ rằng giọng nói AI chỉ phù hợp với các tình huống rủi ro thấp, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng. Nhưng quan điểm của chúng tôi là các cuộc trò chuyện hàng ngày/hàng tuần/hàng năm quan trọng nhất trong các doanh nghiệp, chẳng hạn như đàm phán kinh doanh, đề xuất bán hàng, thuyết phục khách hàng và duy trì mối quan hệ, sẽ do AI thống trị, vì AI hoạt động tốt hơn trong các lĩnh vực này.

Erik Torenberg: Khi nào mọi người sẽ bắt đầu có các tương tác liên tục và hiệu quả với "hình đại diện kỹ thuật số" do AI tạo ra? Ví dụ, các tình huống với AI Justine, AI Anish hoặc AI Erik.

Justine Moore: Chúng tôi đã thấy một số nguyên mẫu. Ví dụ, các công ty như Delphi có thể tạo bản sao AI của các nhân vật dựa trên cơ sở kiến thức và người dùng có thể nhận được gợi ý hoặc phản hồi. Như Brian đã đề cập trước đó, câu hỏi chính là: nếu thay vì chỉ những người nổi tiếng có bản sao AI tương tác qua văn bản/giọng nói (hoặc video trong tương lai), thì sao, chúng ta có thể mở rộng điều này cho tất cả mọi người? Trong không gian người tiêu dùng, chúng ta thường nghĩ về: nhiều người có kỹ năng hoặc hiểu biết độc đáo, như bạn của bạn ở trường trung học có khiếu hài hước tuyệt vời và có thể đã tạo ra một chương trình nấu ăn hài hước nhưng không bao giờ thành công, hoặc một người cố vấn có lời khuyên giá trị trong cuộc sống, làm thế nào chúng ta có thể mở rộng ảnh hưởng của họ ở mức độ chưa từng có thông qua bản sao/tính cách AI?

Các ứng dụng được quan sát cho đến nay chủ yếu tập trung vào những người nổi tiếng/chuyên gia hoặc ở thái cực khác - các nhân vật ảo có nhận thức hiện có (chẳng hạn như hình thức ban đầu của Character.ai sau khi thêm chế độ giọng nói). Khi thử các công nghệ mới, người dùng có xu hướng tương tác với các nhân vật quen thuộc, chẳng hạn như các nhân vật anime yêu thích. Nhưng trong tương lai, chúng ta sẽ lấp đầy khoảng trống ở giữa - không phải là những nhân vật hư cấu hay người nổi tiếng, mà là những bản sao AI bao gồm tất cả những cá nhân có thật.

Olivia Moore:Tôi nghĩ mọi người học khác nhau và các sản phẩm giọng nói AI có thể đáp ứng rất tốt sự đa dạng này. Masterclass gần đây đã ra mắt phiên bản beta thú vị: nó biến những người hướng dẫn khóa học hiện tại của nền tảng thành các tác nhân giọng nói và người dùng có thể đặt câu hỏi được cá nhân hóa. Theo như tôi hiểu, hệ thống sử dụng công nghệ RAG để phân tích toàn bộ nội dung khóa học của người hướng dẫn và cung cấp các câu trả lời được tùy chỉnh và chính xác cao. Điều này rất thú vị đối với tôi - mặc dù tôi là người hâm mộ công ty, nhưng tôi chưa bao giờ có đủ kiên nhẫn hoặc thời gian để ngồi xem một khóa học kéo dài 12 giờ, nhưng tôi có được những ý tưởng hữu ích thông qua cuộc trò chuyện kéo dài 2-5 phút với tác nhân giọng nói Masterclass. Điều này cho thấy một trường hợp điển hình về một người thật được biến thành bản sao AI thực tế.

Sự cộng sinh ảo và thực: Avatar AI và người sáng tạo con người

Anish Acharya: Câu hỏi sâu sắc hơn là: người dùng sẽ thích nói chuyện với phiên bản nhân bản của người mà họ quan tâm hay tương tác với một "kiểu mẫu lý tưởng hoàn hảo" hoàn toàn hư cấu? Câu hỏi sau có thể đáng để khám phá hơn - "sự kết hợp hoàn hảo" này có thể tồn tại trong thực tế nhưng chưa bao giờ gặp nhau và công nghệ có thể biến nó thành hiện thực. Hình thức tồn tại này sẽ như thế nào? Đây là hướng đáng để suy nghĩ hơn.

Erik Torenberg: Điều đáng để suy nghĩ: trong những trường hợp nào chúng ta vẫn cần con người thực hiện nhiệm vụ và trong những trường hợp nào AI sẽ được chấp nhận hơn? Đường phân chia này sẽ được vạch ra như thế nào?

Anish Acharya: Trường hợp Masterclass mà Olivia đề cập về cơ bản là sự mở rộng của kết nối cảm xúc một chiều. Giá trị của việc nói chuyện với một bản sao nhân vật cụ thể nằm ở việc đáp ứng nhu cầu giao tiếp của người dùng đối với các đối tượng cụ thể, thay vì tương tác với khái niệm trừu tượng về "người lạ lý tưởng nhất".

Bryan Kim: Điều này làm tôi nhớ đến dòng tweet lan truyền liên quan đến ChatGPT - một người nào đó trên tàu điện ngầm New York đã sử dụng giọng nói để nói chuyện với ChatGPT trong suốt hành trình, như thể đang trò chuyện với bạn gái của mình.

Justine Moore: Một ví dụ khác: Một phụ huynh cảm thấy khó chịu vì con mình liên tục hỏi 45 phút về Thomas the Tank Engine, vì vậy anh ta đã bật điện thoại và đưa cho con mình. Hai giờ sau, anh ta phát hiện ra rằng con mình vẫn đang thảo luận về Thomas the Tank Engine với ChatGPT. Đứa trẻ không quan tâm người đó đang nói chuyện với ai, mà chỉ quan tâm rằng "người" này có thể thỏa mãn sở thích và sự khám phá của mình.

Erik Torenberg: Nếu tôi sử dụng ChatGPT hoặc Claude để tư vấn/tham vấn nghề nghiệp ngày nay, có lẽ tôi sẽ thích một nhà trị liệu/huấn luyện viên AI chuyên dụng hơn. Trong tương lai, có lẽ tôi có thể tích lũy dữ liệu bằng cách ghi lại quá trình tư vấn hoặc trực tiếp sử dụng thư viện nội dung trực tuyến của nhà trị liệu/huấn luyện viên để tạo lại hình đại diện kỹ thuật số của họ.

Quay lại cốt lõi câu hỏi của bạn, trong 5-10 năm nữa, những nghệ sĩ hàng đầu sẽ là thế hệ người mới do AI tạo ra như Lil Machaela? Hay Taylor Swift và đội quân AI của cô ấy? Tương tự như vậy, Kim Kardashian tiếp theo trong lĩnh vực truyền thông xã hội sẽ là một người thật hay một sản phẩm AI? Bạn nghĩ gì về điều này?

Justine Moore: Tôi đã nghĩ về điều này trong nhiều năm. Chúng ta đã chứng kiến sự trỗi dậy của Little Machela và cũng đã chú ý đến các nhóm nhạc K-pop tiên phong trong việc sử dụng các nhân vật ba chiều AI. Hiện tượng này có liên quan chặt chẽ đến sự phát triển của công nghệ hình ảnh/video siêu thực - đã có những người có sức ảnh hưởng do AI tạo ra thu hút được nhiều sự chú ý với những hình ảnh chân thực và tính xác thực của họ thường được thảo luận. Tôi nghĩ rằng trong tương lai, những người sáng tạo/người nổi tiếng sẽ được chia thành hai loại: một là "kiểu trải nghiệm con người" theo phong cách Taylor Swift, có sức hấp dẫn nghệ thuật không chỉ đến từ tác phẩm mà còn gắn liền sâu sắc với những trải nghiệm cuộc sống, buổi biểu diễn trực tiếp và các yếu tố khác mà AI vẫn chưa thể sao chép; loại còn lại là "hướng đến sở thích", tương tự như trường hợp đối thoại của ChatGPT với Thomas the Tank Engine - không yêu cầu bối cảnh cuộc sống thực, chỉ cần khả năng liên tục tạo ra nội dung chất lượng cao trong một lĩnh vực cụ thể. Cả hai có thể cùng tồn tại trong một thời gian dài.

Olivia Moore: Điều này làm tôi nhớ đến cuộc tranh cãi đang diễn ra về nghệ thuật AI - mặc dù ngưỡng cho nghệ thuật tạo sinh đã được hạ thấp, nhưng vẫn cần rất nhiều thời gian để tạo ra những tác phẩm AI xuất sắc. Khi chúng tôi tổ chức sự kiện nghệ sĩ AI vào mùa hè năm ngoái, chúng tôi thấy rằng quy trình làm phim AI của nhiều nhà sáng tạo mất nhiều thời gian như quay phim truyền thống, nhưng điểm khác biệt là họ có thể thiếu các kỹ năng làm phim và truyền hình truyền thống, vì vậy họ không thể sáng tạo trong quá khứ. Có một sự gia tăng về số lượng người có ảnh hưởng do AI tạo ra, nhưng ít người nổi bật như Little Machaela. Dự kiến sẽ có hai phe tài năng AI và tài năng con người trong tương lai, và những người đứng đầu mỗi phe sẽ chiếm vị trí cao nhất, nhưng khả năng thành công của cả hai sẽ cực kỳ thấp - đây có thể là trạng thái hợp lý.

Justine Moore: Hoặc "tài năng phi con người". Một hiện tượng thú vị đã xuất hiện trên nền tảng Veo3: dưới hình thức phỏng vấn đường phố, những người được phỏng vấn có thể là yêu tinh, phù thủy, ma hoặc các nhân vật sinh vật nhồi bông được Thế hệ Z yêu thích. Đây có thể là những sinh vật ảo do AI tạo ra và hình thức sáng tạo này có tiềm năng lớn.

Anish Acharya: Hiện tượng này cũng tồn tại trong lĩnh vực âm nhạc. Âm nhạc do AI tạo ra hiện tại nhìn chung là tầm thường, về cơ bản là sản phẩm của sự trung bình hóa văn hóa, trong khi văn hóa thực sự phải đi đầu. Cốt lõi của vấn đề nằm ở chất lượng kém chứ không phải loại người sáng tạo - chúng ta thường coi bản thân AI là một vấn đề, nhưng trên thực tế, chúng ta nên tập trung vào chất lượng của các tác phẩm.

Erik Torenberg: Giả sử chất lượng của các tác phẩm là như nhau, bạn có nghĩ mọi người vẫn thích những người sáng tạo là con người hơn không?

Anish Acharya: Hoàn toàn có thể. Điều này dẫn đến một cuộc thảo luận triết học sâu sắc hơn: Nếu mô hình được đào tạo với tất cả các bản nhạc trước khi hip-hop xuất hiện, liệu nó có thể tạo ra phong cách hip-hop không? Tôi nghĩ là không, vì âm nhạc là sản phẩm của sự giao thoa giữa tích lũy lịch sử và bối cảnh văn hóa. Âm nhạc thực sự sáng tạo cần phải phá vỡ ranh giới của dữ liệu đào tạo và mô hình hiện tại thiếu bước đột phá này.

Cuộc cách mạng bạn đồng hành AI: Hệ sinh thái theo chiều dọc và trao quyền xã hội

Erik Torenberg: Tôi biết một vài người bạn tài năng đang phát triển một ứng dụng bạn đồng hành AI dành cho người đồng tính. Nếu tôi nghe ý tưởng này vào năm 2015, tôi sẽ rất sốc. Nhưng theo họ, 11 trong số 50 ứng dụng hàng đầu trong danh sách hiện tại là ứng dụng bạn đồng hành. Điều này khiến chúng ta phải suy nghĩ, liệu chúng ta có đang ở điểm khởi đầu của xu hướng này không? Liệu sẽ có nhiều ứng dụng bạn đồng hành theo chiều dọc trong tương lai không? Hình thức cuối cùng của các ứng dụng như vậy sẽ phát triển như thế nào? Chúng ta nên hiểu xu hướng phát triển này như thế nào?

Justine Moore:Chúng tôi đã đầu tư rất nhiều nghiên cứu vào nhiều tình huống bạn đồng hành khác nhau - từ liệu pháp tâm lý, hướng dẫn cuộc sống, giao lưu với bạn bè, đến trợ lý nơi làm việc, người yêu ảo, v.v., bao gồm hầu hết mọi khía cạnh. Thật thú vị, đây có thể là tình huống ứng dụng chính thống đầu tiên cho LLM. Chúng tôi thường nói đùa rằng dù là dịch vụ chăm sóc khách hàng của đại lý xe hơi hay các chatbot khác, người dùng luôn cố gắng biến họ thành nhà tâm lý học hoặc bạn gái. Khi xem nhật ký trò chuyện, bạn sẽ thấy rằng một lượng lớn người dùng về cơ bản là háo hức được nói chuyện với ai đó.

Bây giờ máy tính có thể phản hồi ngay lập tức, 24/7 và theo cách nhân hóa, đây là một bước đột phá mang tính cách mạng đối với nhiều người trước đây không được lắng nghe hoặc cảm thấy rằng họ đang "la hét vào hư không". Tôi nghĩ rằng đây chỉ là khởi đầu, đặc biệt là vì hầu hết các sản phẩm hiện tại đều mang tính chung chung và phụ thuộc nhiều vào các nhà cung cấp mô hình cơ bản (chẳng hạn như người dùng sử dụng ChatGPT cho các tình huống không được thiết lập trước). Đã có những trường hợp một công ty duy nhất có thể tạo ra tính cách cho các nhân vật và xây dựng trò chơi hoặc thế giới ảo thông qua hình ảnh kỹ thuật số và kỹ thuật nhắc nhở để đạt được mức độ tương tác cực cao. Ví dụ, Tolen phục vụ nhóm thanh thiếu niên, trong khi một loại ứng dụng "đồng hành" khác cho phép người dùng chụp ảnh đồ ăn và cung cấp lời khuyên về sức khỏe cũng như hỗ trợ về mặt cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu dinh dưỡng - vì đối với nhiều người, các vấn đề về chế độ ăn uống thường gắn liền với các vấn đề về tâm lý và theo truyền thống cần được điều trị chuyên nghiệp.

Điều thú vị nhất là định nghĩa về "người bạn đồng hành" đã nhanh chóng mở rộng từ bạn bè/người yêu sang bất kỳ dịch vụ tư vấn, giải trí hoặc tư vấn nào ban đầu do con người cung cấp. Trong tương lai, chúng ta sẽ thấy sự xuất hiện của nhiều ứng dụng đồng hành hơn trong các phân khúc dọc.

Bryan Kim: Khi làm việc tại một công ty xã hội, tôi nhận thấy một xu hướng rõ ràng - số lượng bạn bè mà mọi người có thể tâm sự tiếp tục giảm. Mức trung bình của thế hệ trẻ chỉ cao hơn 1 một chút. Điều này cho thấy nhu cầu về các ứng dụng đồng hành sẽ tồn tại trong một thời gian dài và rất quan trọng đối với nhiều người. Như Justine đã nói, những ứng dụng như vậy sẽ xuất hiện dưới nhiều hình thức, nhưng nhu cầu cốt lõi là thiết lập mối liên hệ tình cảm sâu sắc sẽ không thay đổi. Có lẽ như chúng ta đã thảo luận, kết nối giữa các cá nhân là một lĩnh vực chưa được đáp ứng và những người bạn đồng hành AI đang lấp đầy khoảng trống này - trọng tâm là thiết lập cảm giác kết nối và đối tượng không nhất thiết phải là con người.

Erik Torenberg: Nhiều người sẽ lo lắng khi nghe cuộc thảo luận này: ít bạn bè thực sự hơn, các mối quan hệ lãng mạn kết thúc, tỷ lệ trầm cảm gia tăng, tỷ lệ tự tử tăng và tỷ lệ sinh tiếp tục thấp.

Justine Moore: Tôi không đồng ý với quan điểm này. Điều này làm tôi nhớ đến bài đăng hay nhất mà tôi từng thấy trong cộng đồng Subreddit Nhân vật AI - cần lưu ý rằng tôi đã dành nhiều thời gian để nghiên cứu cộng đồng này. Nhiều học sinh trung học cơ sở, trung học phổ thông và đại học đã trải qua tuổi dậy thì trong thời kỳ mới đang phải đối mặt với tình trạng thiếu kỹ năng giao tiếp giữa các cá nhân do thiếu tương tác xã hội ngoài đời thực. Một chàng trai đại học đã chia sẻ những tương tác của mình với bạn gái AI của mình đột nhiên một ngày nọ đăng rằng anh ấy đã tìm thấy một "bạn gái 3D" ngoài đời thực và sẽ tạm thời rời khỏi cộng đồng. Anh ấy đặc biệt cảm ơn Nhân vật AI đã dạy anh ấy cách giao tiếp với mọi người, đặc biệt là cách tán tỉnh phụ nữ, đặt câu hỏi và thảo luận về sở thích. Điều này cho thấy giá trị cao nhất của AI: thúc đẩy các kết nối tốt hơn giữa con người.

Erik Torenberg: Người dùng cộng đồng có vui mừng cho anh ấy không? Hay gọi anh ấy là kẻ phản bội?

Justine Moore: Phần lớn mọi người đều chân thành chúc anh ấy mọi điều tốt đẹp. Mặc dù có một vài lời nhận xét "chua chát" rằng anh ấy vẫn chưa tìm được một người bạn đời thực sự, nhưng tôi tin rằng cuối cùng họ sẽ đạt được mong muốn của mình.

Olivia Moore: Điều này có cơ sở thực tế. Lấy sản phẩm Replica làm ví dụ, nghiên cứu thực tế cho thấy rằng chứng trầm cảm, lo lắng và xu hướng tự tử của người dùng đã giảm. Xu hướng hiện tại là nhiều người thiếu cảm giác được thấu hiểu và an toàn, khiến họ khó tham gia vào các tương tác xã hội thực sự. Nếu AI có thể giúp những người không đủ khả năng chi trả thời gian hoặc chi phí tài chính cho liệu pháp tâm lý đạt được sự tự chuyển đổi, cuối cùng họ sẽ có khả năng hành động tốt hơn trong thế giới thực.

Erik Torenberg: Điều thực sự khiến tôi nhận ra ảnh hưởng của các ứng dụng đồng hành là phản hồi cho cuộc phỏng vấn đầu tiên của tôi với người sáng lập Replica. Sau cuộc phỏng vấn, người sáng lập đã đóng khu vực thảo luận có liên quan, nhưng một số lượng lớn bình luận của người dùng đã xuất hiện trong khu vực bình luận video, chẳng hạn như "Điều này giống như vợ tôi sau khi tôi ngừng quan hệ tình dục." Những lời thú nhận trong đời thực. Vào thời điểm đó, tôi đã bị sốc khi nhận ra vị trí quan trọng của ứng dụng này trong cuộc sống của người dùng.

Justine Moore: Đây thực sự là sự tiếp nối của mô hình xã hội lâu đời của con người. Thế hệ Z phát triển các mối quan hệ trực tuyến thông qua Discord, giống như chúng ta đã thiết lập các kết nối sâu sắc với người lạ trên các trang web bưu thiếp ẩn danh trong quá khứ - bạn không bao giờ biết danh tính thực sự của người kia và bạn thậm chí có thể phát triển một mối liên kết tình cảm sâu sắc. AI chỉ làm cho trải nghiệm này trở nên đắm chìm và sâu sắc hơn.

Anish Acharya: Tôi nghĩ điểm chính là AI không thể quá phục tùng. Các mối quan hệ giữa các cá nhân thực sự đòi hỏi phải có sự giao lưu, và AI quá phục tùng không có lợi cho việc bồi dưỡng khả năng này. Do đó, cần phải tìm được sự cân bằng giữa "đối đầu vừa phải" để giúp người dùng cải thiện các kỹ năng xã hội của họ và "tuân thủ quá mức" vì nó có thể dẫn đến sự thoái hóa của khả năng.

Cuộc cách mạng về nhận thức môi trường: AI đeo được tái tạo các gen xã hội

Erik Torenberg: Cuối cùng, chúng ta hãy hướng tới những khả năng trong tương lai. Có lẽ chúng ta có thể hình dung ra các nền tảng hoặc hình thức phần cứng mới có thể thay đổi các quy tắc của trò chơi - chẳng hạn như việc OpenAI gần đây đã mua lại công ty của Jony Ive. Brian, anh đã nhiều lần đề cập đến kỳ vọng của mình đối với hình thức kính thông minh, vì vậy chúng ta hãy mở rộng thêm về điều này, nhưng tôi cũng hy vọng được nghe trí tưởng tượng của anh về các thiết bị di động.

Bryan Kim: Hiện tại có 7 tỷ điện thoại di động trên thế giới, nhưng không có nhiều thiết bị thực sự đạt đến mức lý tưởng. Tôi nghĩ rằng tương lai có thể tiếp tục dựa vào phát triển di động và có nhiều khả năng: chẳng hạn như xây dựng một bức tường bảo vệ quyền riêng tư hoặc hiện thực hóa việc đóng dữ liệu phía thiết bị thông qua các mô hình LLM/cục bộ. Do đó, tôi vẫn tràn đầy kỳ vọng vào lớp phát triển mô hình, thực ra là lĩnh vực mà tôi coi trọng nhất. Như Olivia đã nói, điện thoại luôn bật, nhưng các thiết bị khác cũng vậy. Có những khả năng nào cho các thiết bị mới hoặc "bộ phận giả kỹ thuật số" - các thiết bị thông minh gắn vào đồ đạc của bạn?

Erik Torenberg: Bạn có ý tưởng cụ thể nào không? Ví dụ, các thiết bị đeo được, thiết bị cầm tay, cho dù là phụ kiện điện thoại hay thiết bị độc lập, thì dạng phần cứng nào có thể hiện thực hóa những tầm nhìn này?

Olivia Moore: Tôi nghĩ AI đã rất phổ biến ở phía người tiêu dùng, mặc dù hiện tại nó chủ yếu đạt được thông qua tương tác hộp văn bản trên web. Tôi đặc biệt lạc quan về các hình thức AI có thể thực sự đồng hành cùng người dùng và nhận thức môi trường. Điều thú vị là nhiều người trẻ dưới 20 tuổi tại các bữa tiệc công nghệ hiện đeo huy hiệu thông minh ghi lại lời nói và hành động của họ và nhận được giá trị thực sự từ chúng. Các sản phẩm như vậy đang nổi lên - chẳng hạn như trợ lý AI có thể cảm nhận nội dung trên màn hình và hỗ trợ tích cực. Ngoài ra, tiến trình của các mô hình tác nhân cũng rất thú vị, từ việc đề xuất nâng cấp đến các tác nhân làm việc thực tế như gửi email thay mặt cho người khác.

Justine Moore: Yếu tố con người cũng rất quan trọng. Hiện tại, chúng ta thiếu các tiêu chuẩn khách quan để tự đánh giá. Nếu AI có thể phân tích mọi cuộc trò chuyện và hành vi trực tuyến và đưa ra các gợi ý như "dành thêm năm giờ mỗi tuần để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này", hoặc đề xuất các đối tác tiềm năng, đối tác kinh doanh hoặc thậm chí là đối tác hẹn hò dựa trên các mạng lưới quan hệ giữa các cá nhân rộng lớn, thì kịch bản ứng dụng khoa học viễn tưởng này chính là điều tôi mong đợi nhất.

Olivia Moore: Điều này bắt nguồn từ tình bạn 24/7 của AI, không chỉ là chế độ tương tác hộp văn bản theo kiểu ChatGPT.

Anish Acharya: Thiết bị phổ biến nhất sau điện thoại di động thực sự là AirPods. Tất nhiên, nhà mạng có vẻ bình thường này có thể ẩn chứa nhiều cơ hội, liên quan đến các vấn đề về phép xã giao - ví dụ, đeo AirPods khi ăn tối thực sự là điều kỳ lạ. Nhưng có lẽ có một giải pháp tích hợp AI với phép xã giao hiện có, điều này sẽ rất thú vị.

Erik Torenberg: Bạn đã đề cập rằng hiện tượng những người trẻ tuổi ghi lại các cuộc tụ họp đáng được điều tra thêm. Liệu mọi cuộc trò chuyện đều được ghi âm trong tương lai không? Bạn có nghĩ rằng thế hệ mới đã chấp nhận chuẩn mực mới này không?

Olivia Moore: Đúng vậy, các chuẩn mực xã hội mới sẽ xuất hiện xung quanh hành vi này. Mặc dù nhiều người cảm thấy không thoải mái về điều này, nhưng xu hướng này đã hình thành và không thể đảo ngược vì giá trị thực sự của nó đang được bộc lộ. Đây là lý do tại sao các chuẩn mực văn hóa mới sẽ xuất hiện. Cũng giống như khi điện thoại di động lần đầu tiên trở nên phổ biến, mọi người dần hình thành phép xã giao "tránh gọi điện thoại ồn ào ở nơi công cộng", các chuẩn mực xã hội mới tương tự sẽ được hình thành xung quanh các thiết bị ghi âm.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia