2024年科技伟大创意猜想：生成式AI将改变儿童教育格局

　　来源|多知网

　　编译|Penny

　　图片来源|造梦日记AI绘画

　　2024年，科技将如何改变世界?近日，美国顶尖风险投资机构A16z邀请了全球40多位投资伙伴，他们预测了2024年刺激创新的伟大创意，其中包括生命健康、消费科技、加密货币、基础设施 + 企业(Infra+Enterprise)、金融科技、游戏等领域。

　　A16z，全称Andreessen Horowitz，是美国顶尖的风险投资公司，在过去两年里布局了几乎所有的 AI 赛道。多知网摘取了消费科技、Growth-Stage Tech、以及Infra+Enterprise三大领域的猜想。

　　在消费科技的预测中，投资人们提到的观点包括：语音优先应用程序将成为我们生活的一部分、生成式AI将开始改变儿童教育的格局、垂类AI的解决方案将更多、无代码AI生成器激发新行为……

　　以下为2024年刺激创新的伟大创意猜想：

　　01

　　消费科技2024年：“生成式AI将开始改变儿童教育的格局”

　　关于消费科技方面，有以下几个预测：

　　1）语音优先应用程序将成为我们生活中重要的一部分

　　AI最终将在来年解锁语音优先的应用程序，特别是在陪伴场景中。

　　尽管语音是最古老、最常见的人类交流形式，但它从未真正作为与技术互动的接口。今年早些时候，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 称过去十年的一代语音助手(包括他公司自己的 Cortana)“笨得像石头一样。” 从历史上看，人们最有可能使用语言来执行简单的任务，例如播放音乐或查看天气，而不是从语音交互中获得有意义的价值。然而现在，大模型已经使虚拟助手能够达到人类水平的对话能力。

　　重要的是，语音是一种不同的交互方式，现有的应用程序不具备构建这些体验的能力。例如，AI不可避免地会被整合到 Gmail 中，但 Gmail 不太可能在收件箱中引入AI语音界面。到 2024 年，我预计语音应用程序将变得更加有用并融入我们的生活。

　　(来自Anish Acharya ，他是 Andreessen Horowitz 的普通合伙人，专注于消费技术领域)

　　2）垂类AI的解决方案将更多

　　我预测到 2024 年，我们将看到垂类的AI解决方案。虽然 ChatGPT 可能是一个出色的通用AI助手，但它不太可能精通每个领域。我预计我们将看到一个专门为研究人员构建的AI平台，比如一个针对记者的写作生成工具，或者一个专门为设计师的渲染平台。

　　从长远来看，我认为将会根据不同人群实际使用情况来定制大模型，无论是构建专有的底层模型还是围绕它构建特殊的工作流。这些公司将有机会拥有新技术时代的数据和工作流程，他们会先锁定一个垂直类别，然后再扩展。对于初始产品，越垂直越好。

　　(来自Olivia Moore ，她Andreessen Horowitz 消费者技术团队的合伙人，她专注于市场初创公司。)

　　3）AI工具将用于教育儿童

　　2023 年，估计有30%的大学生使用 ChatGPT 等工具完成作业(考虑到是抽样调查报告，实际数字可能更高)。然而，在来年，生成式AI将开始改变儿童教育的格局。

　　生成式AI为年轻人提供了巨大的潜力，可以促进创新并激发想象力。与普遍关注学术诚信的高等教育不同，儿童教育可以利用AI创建一个无限探索的沙箱。这里的关键在于设计出不仅能吸引年轻学习者，还能保护年轻学习者的产品。这就需要内容审核、以用户为中心的限制和适合年龄段的界面相结合。2024 年，我们可能会看到专为儿童精心设计的突破性新AI工具，这些平台将使儿童能够安全地使用AI和互联网，探索更多功能。

　　(来自Zach Cohen，他是 Andreessen Horowitz 消费者技术团队的合伙人，他专注于在生成AI应用层构建的公司。)

　　4）无代码AI生成器激发新行为

　　随着最先进的生成式AI技术将创造的边际成本推向接近于零，我们将看到全新的消费者行为的出现。Midjourney 和 Ideogram 这样的平台已经允许我们创建令人难以置信的图像，而这些图像在以前需要花费数小时和数千美元才能完成。Eleven Labs可以通过语音克隆和音频配音在几秒钟内翻译内容，且可以翻译数十种语言(这是我在看着配音不佳的外国电影长大时无法想象的!)。即使是非开发人员现在也可以将一系列生成式 AI 工具组合在一起创建出令人难以置信的输出，且无需编码技能。例如，Glif是一个多媒体平台，用户可以通过简单的提示生成艺术作品、漫画、自拍照等。

　　(来自Bryan Kim ，他是Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于消费者技术和应用层AI投资。)

　　5）创造力得到增强

　　AI创意工具缩小了从想法到执行的差距。您不需要专门的技能和多年的培训来创作美丽的绘画、诗歌或歌曲。然而，这里的早期产品主要集中在简单的生成行为：创建图像、撰写文章或创作曲目。更具交互性的工具具有巨大的潜力，可以充当创意copilot并实现与AI的真正对话，远远超出我们今天看到的基本修复功能。

　　例如，这些产品可能能够生成可编辑的输出，并参与迭代过程来完善您的工作。它们可能允许您针对特定风格、主题或角色训练模型，以随着时间的推移生成一致的输出。或者它们可以帮助您将现有内容转换为新内容，无论是将照片制作成动画、将现实世界的视频转换为动画，还是将 2D 图像转换为 3D 格式。

　　我们对构建消费者 UI 来实现这些类型的体验的公司感到兴奋，无论他们是训练自己的模型还是利用开源模型。

　　(来自Justine Moore ，她是 Andreessen Horowitz 消费者技术团队的合伙人，她专注于AI公司。)

　　02

　　成长期科技(Growth-Stage Tech)：“消费者AI战场从模型转向用户体验”

　　有关Growth-Stage Tech的预测：

　　1）超越文本聊天的新讲故事模式

　　Character.AI 首席执行官 Noam Shazeer 将娱乐称为“AGI 的第一个用例”，利用AI通过文本、音频和视觉格式讲述故事的能力持续快速提高。在接下来的一年里，AI将从基于文本的聊天发展到多模式模式。用户的个性化和微调将加深我们与AI的互动方式，并带来更令人兴奋、更有趣、更吸引人的体验。这取决于创业公司创造这些新的讲故事的形式。

　　(来自Sarah Wang，她是Andreessen Horowitz 增长团队的普通合伙人，专注于企业技术公司。)

　　2）CRM(客户关系管理) 将由AI收集数据提供支持

　　销售代表数据是进入市场组织的原子单位，而糟糕的数据几乎是每个GTM(贸易总经理)领导者的问题。无论你在CRM平台上投入了多少工具或插件，你仍然有同样的基本问题：你的代表需要输入准确的数据，如果代表输入糟糕的数据，你就会得到糟糕的结果。

　　虽然我们已经看到一些销售技术公司在边缘试验生成AI，但下一代销售技术将使用生成AI来正面解决这个核心数据问题。这些AI原生公司将建立在源数据的基础上，而不是依赖于代表对客户会议的回忆或解释，这些数据将由AI从会议记录、电子邮件和电话录音等实际客户互动中自动捕获或生成。

　　我们可能会看到大量自下而上的采用这些销售工具，因为它们将推动生产力的显著提高。最终，这些新的AI原生销售技术公司可能会为完全AI原生的CRM铺平道路。

　　(来自Joe Morrissey ，他是 Andreessen Horowitz 增长团队的普通合伙人，专注于企业技术公司。)

　　3）消费者AI战场从模型转向用户体验

　　2023年无意中听到:“不花一分钟建造模型就是浪费一分钟。建立最好的模式，用户就会来。”

　　到目前为止，最受欢迎的消费类AI公司都是自己的模型生产商，比如ChatGPT、Character、Bard和Midjourney。差异化来自于在他们的领域中成为最好的模型：Midjourney的图像，Character的娱乐，ChatGPT的文本。用户体验在很大程度上取决于如何以最快的速度将模型交付给用户。

　　但是，由于多种因素的综合作用——芯片短缺缓解的可能性，通过API获得的大多数基础模型的可用性，以及日益强大的开源模型——在别人的模型上构建突破性的消费者应用程序的基础已经存在。

　　到2024年，消费者AI应用将围绕独特的场景提供最佳的用户体验，而不仅仅是模型性能。我对消费者AI应用程序特别感兴趣，这些应用程序可以找出如何包括共享体验和多人模式，将多个模型聚合到单个界面中，或者构建更专注的解决方案，其中工作流和流程驱动价值，大模型可以成为差异化的来源。今天，它们可能会提供先发优势，但网络效应、高转换成本、规模和品牌等老式护城河仍有可能长期胜出。

　　(来自Alex Immerman ，他是 Andreessen Horowitz 增长团队的合伙人，他专注于金融科技、消费、企业和加密/Web3 公司。)

　　03

　　基础设施 + 企业：“更多AI原生产品嵌入到工作流中”

　　在企业级基础架构方面，有这些预测：

　　1）AI可解释性

　　可解释性(“逆向工程reverse engineering”AI模型)将在2024年成为一个重要的方向。在过去的几年里，AI一直被扩展所主导。 这是一个探索的过程，看看如果将大量计算和数据投入到这些模型的训练中，会发生什么。现在，随着这些模型开始在现实世界中得到应用，一个重要的问题是：为什么?为什么这些模型会说出它们说的话?为什么一些提示比其他的产生更好的结果?而且，或许最重要的是，我们如何控制它们?

　　(来自Anjney Midha ，他是 Andreessen Horowitz 的普通合伙人，投资AI、基础设施和开源技术。)

　　2）创造新创意

　　创造力是人类表达的最本质的方式，但想法是抽象的——清晰地表达它们需要时间和技巧。生成式AI开辟了一条真正使创造手段民主化的道路。从写作到绘画再到电影制作，过去团队需要几个月才能完成的工作现在只需要几分钟，甚至几秒钟。它赋予每个人，无论是否熟练都有创造的能力。

　　创意工作流程得到了根本性的改进，原型和构思是非常互动的。现在，作家的难题可以通过与copilot的迭代来解决，美术技能可以通过迭代而不是重复来磨练。在这个新的范例中，一套新的工具正在出现，使我们能够以多维的方式表达我们的创造力。这里的关键要素将是学习以不同的方式撰写，包括文本、视觉形式和音频。到2024年，这些新的AI工具将使创造性表达更加广泛。

　　(来自Jennifer Li ，她是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于数据基础设施和分析、开源、开发人员工具和协作应用程序方面的企业投资。)

　　3）嵌入工作流程中的 B2B AI 产品

　　2024年，我对看到AI原生产品更深度嵌入工作流中感到乐观，执行像主动留下评论、更新记录和在用户简单批准后完成操作任务等任务。我们已经看到工作流本地的AI产品更直接地代表用户采取行动。例如，AI工具可以主动标记关键部分，而不是等待用户查询长文档以获取相关信息。

　　与此同时，在B2B产品中，我希望看到聊天用户体验的转变。Chat有助于展示大模型的有用性，但提示界面最终会断开用户的工作流程。在2024年，我相信我们将看到创新的AI产品，旨在满足现有用户的需求。

　　(来自Zeya Yang，他 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于早期企业和 SaaS 公司。)

　　4）新的“分工”

　　随着技术的发展，它将增强我们的创造力和解决问题的能力。

　　最大的问题是：新的创作方式会是什么样子?

　　(来自Yoko Li ，她是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于企业和基础设施。)

　　5）大模型推进机器人过程自动化系统

　　在2024年，我将很期待看到以大模型驱动的机器人流程自动化（RPA）公司市场蓬勃发展。如今，企业通常在难以替换或深度集成的老化软件系统上执行手动流程。在这些情况下，RPA(其中小型“机器人”被部署来自动执行重复性任务，如数据输入)目前是最佳解决方案。然而，RPA通常仍然非常手动且经常出现故障;它通常需要大量的定制实施和服务来运行。

　　借助LLM，有机会构建一个更智能的RPA系统，能够上下文地理解其输入和操作，并能够动态调整以创建更强大的解决方案。很可能会出现多个垂直化的解决方案，针对特定类型的自动化任务，无论是为了财务组织处理发票，还是为了支持组织回应客户服务查询 —— 因为购买者会购买最符合其工作流程和需求的解决方案。

　　(来自Kimberly Tan ，她是Andreessen Horowitz 的合伙人，她专注于企业和美国活力公司。)

　　参考资料：https://a16z.com/big-ideas-in-tech-2024/

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　　编译：Penny