本文由 BibiGPT AI 一键改写，由视频字幕直接改写为文章：

各位观众，晚上好！欢迎收看由腾讯研究院主办的AI共创营系列演说。自2022年10月份ChatGPT上线已经过去差不多一年半了。这次AI革命之初就有一种焦虑一直伴随着我们，因为包括GPT在内的大语言模型真的太像人了。它能写文案、做策划、写文章，后来还可以画图、唱歌等等。对于我们打工人来说呢，这肯定会造成一种恐慌：如果AI要是取代了我怎么办？但其实我们也可以反过来想，现代企业的本质其实就是组织人才来完成那些我们个体没有办法完成的任务。如果AI真的能让一个企业裁掉90%以上的人，那这是不是也同样意味着每一个个体都能利用AI去做过去只有成立企业、招聘很多员工才能做到的事情呢？

从趋势来看，这个可能确实是存在的。随着AI应用在过去一年间的不断涌现，我们其实看到了越来越多的超级个体和一人公司。所谓的一人公司呢，就是创业推出一个产品或者是经营一个业务，但我又不去雇佣其他人，我就依靠现有的这些工具还有AI，创始人自己一个人就能把所有的事情都干了。当然，钱也就是我自己一个人来挣。这种模式以后会不会成为常态呢？它又会对传统的企业或组织产生什么样的冲击？以及最重要的，如果我作为一个普通人，如何开始一个一人公司参与到这一波AI浪潮当中？我们今天就请到了三位朋友来和我们一起聊聊这个话题。

我先给三位嘉宾做一下简单的介绍，然后介绍到每个嘉宾的时候可以对着镜头打个招呼。今天的一位嘉宾是吕立青老师，他是BibiGPT的AI创业者，同时也是B站的一个Up主。吕老师，跟大家打个招呼。

吕立青：Hello，大家好。

第二位是哥飞，他是出海AI工具的创业者，同时也是一位SEO专家，他还组织了一个出海的社群。

哥飞：大家好，我是哥飞。

第三位是Alchian（花生），他是一个AI工具开发者，然后也是一个企业AI的咨询顾问，现在还在做AI自媒体博主，同时还是LinkedIn的签约讲师。

简单读了一下各位的title，大家应该能够发现三位嘉宾其实是在不同的三个领域，也有一些AI的应用，且应用到自己的创业和所谓一人公司过程中。所以接下来我就首先想请各位嘉宾自己去介绍一下你的经历以及说自己使用AI现在在做什么。那从哥飞开始吧。

哥飞：好，我是哥飞，我其实可以说是老站长转型。我从2007年就开始做个人网站了，然后靠谷歌广告在百度里获取流量赚钱。现在到了AI时代，尤其是2022年11月30日ChatGPT发布之后，我们就发现很多人对于AI也是有很多的需求的，但是可能有些地方没有办法顺畅访问，那我们就做了一些出海的AI工具来帮助其他国家的人来访问。对，我们主要聚焦在海外工具这一块。主要的获取流量的方式是通过SEO从谷歌来获取流量，变现方式呢就是广告加上用户的付费订阅。对，大概介绍完了。近一年其实我是处在一个全世界旅居的这种状态，所以现在可能在某种意义上会被定义为数字游民。在此之前的话，我一直大概十年的时间是在阿里、美团之类的互联网大厂做用户研究和用户增长类的工作。其实AI本质上是没有什么关系的。我大概是在22年12月的时候接触ChatGPT。那个时候的话，我还是在上班，那个时候ChatGPT其实只是GPT-3.5的状态，但是我看到这么一个工具之后，很快就尝试把ChatGPT用在自己工作流的一些环节中。那时其实还挺被它的能力给震惊到的。很多关于我们当时在做一些品牌的campaign还有品牌增长的一些策略，我发现很多我们花好几个小时甚至更长时间讨论出来的一些东西，其实AI对那些都有非常好的理解，并且它能很快输出跟我们漫长讨论得到的结果类似的东西。所以我挺被震惊到的。那个时候就下定了一个小决心，未来十年我想做的事情我希望能跟AI有一些关联。

在去年三月份的时候，因为一些契机我就从公司离职，专心去做一些AI相关的事情了。目前在做其实一个是自己去开发一些AI的小工具，另外的也会为一些企业去提供AI落地提效方面的咨询。同时我目前在B站还有YouTube都在经营一个叫AI进化论的频道。另外我自己也是领英上一些微软AI官方课程的讲师。

主持人：花生老师是一个看到AI曙光之后就毅然决定要离开大厂去创业的这样的一个人，非常佩服这样的决心。那下一位，吕老师。

吕立青：其实我先澄清一下，我现在已经不是一人公司了，因为从今年开始加入了一位很合拍的伙伴一起在做一些AI相关的项目。现在应该算是一个全职奶爸吧，因为我孩子刚刚两个月。属于一方面其实在全职带娃，另外一方面兼职开公司吧。对于我而言，我觉得AI最大的一个能力，或者说对我最大的一个改变就是我可以去做更多以前我做不到的事情。比方说我可以用AI去写歌，用AI去画画，这不只是帮助我去做产品。像我之前的经历，其实之前也在阿里钉钉文档，也在BibiGPT之前做过一段远程的工作。其实我就一直以来是一个全栈开发，什么都干的一个人。AI其实就补齐了我其他方面可能没有那么强的部分。所以基于这个前提，我觉得AI这一波的浪潮其实是可以让每个个体都可以去做一方面做到更广更多的事情，另一方面也能够帮助你在本职专业这个领域做深做强。所以从去年3月份开始，我就从远程工作出来，一直在做BibiGPT这个项目，一直觉得好像找到了一个平衡。一方面是在享受更多的个人所能够享受到一些好处，另一方面也是助AI帮助其他人去做到更多的事情。

最最开始是因为我是做B站Up主，做了可能有几年，B站的视频都很长，所以当时我出于我自己的一个初衷，我做的视频本身也很长。那AI到来之后，是不是可以把一个长视频变成很短的总结呢？那么简而言之，它是一个有AI的能力把长视频、长文章缩短变成一个短内容、短视频的一个产品。在AI出现之后，我们最先看到的肯定是那种长文章的缩写。就包括我们把一个长文章喂给AI，让这个文章去提问，这样能够更快速地查找答案。其实像BibiGPT这个网站，它就是视频版的这个应用。我们可以把一个B站的视频或者是一个相对较长的短视频，快速地给我们做总结，甚至可以去做一个问答，然后让我们能够更高效地吸取这些视频媒介里面的信息和知识。大概是这样的一个项目，谢谢。

主持人：后面我们可以细聊一些关于GPT或者是AI summary的事情。其实我想问的是，AI技术对你们各自所做的事情有存在哪些影响？我想先从花生开始问。其实刚刚你正好讲到说你其实是看到了这个AI的曙光，把AI包括自己也在公司内去尝试整合到当时公司的业务流里面。你会觉得它是一个很有颠覆性的一个生产力工具，就决定要出来自己做数字游民。能不能跟我们分享一下你在自己出来之后都做了哪些事情，以及说你目前对你理想中AI能够帮助你做到一些什么东西？

花生：可以来说一下，可能我跟另外两位就是哥飞还有吕立青不太一样的是，我在之前其实完全没有开发的这种经验。所以对我来说，AI其实不是去帮助我目前不是去帮助我去更好地完成以前的事情，而是更多的是说就是因为有了AI，我才会想要去做这些事。因为AI让有一些我原本没有能力去做的事情可以被完成，同时的话，AI让做很多事情的效率能得到非常好的提高。所以因为有这两点变化，我才会考虑从大厂中出来。如果没有AI的话，我现在估计肯定还在大厂上班。具体到我做的这个事情的话，其实我做了几款，最开始做的其实都是几款提升效率的工具。就包括前面提到的AI阅读助手，它是一个提升阅读效率的Chrome插件。它的能力就是你可以通过网页去访问豆瓣读书、微信读书或者京东的一些书籍的页面。你访问的时候你就可以立即去获得关于这本书的总结，并且你还可以跟这本书进行沟通。比方说，对于有些人来说，他并不是想完整阅读一本书籍。举个例子，现在对很多产品经理来说，《思考，快与慢》那本书可能是他们的圣经之一。但是假设一个产品经理现在可能对于如何利用行为经济学去进行定价感兴趣，他其实就可以在插件里去表述他的需求，工具都会推荐这本书，并告诉你应该去阅读哪些章节的内容。另外就是，如果一个用户在读书的过程中有哪些清楚的概念，他可以获得概念解释。或者说在读书之后希望去确认自己对一本书的理解的话，也可以让他生成题目去获取验证，考察你自己对书籍的理解。我做这个事情其实大的初衷就是因为我自己觉得我自己需要这个东西。我平时是一个阅读量还挺多的一个人，所以当时我在去给自己做这个产品的时候，我其实是抱着几个不一样的目标去做的。首先是我非常想去尝试一下AI的能力，我想去看看它帮助我这么一个完全不会代码的小白，它到底能不能帮助我完成一些简单的开发。第二个，我觉得我需要一个真实的项目去提升使用AI的能力以及对AI的理解。因为我一直觉得AI是一门实践的艺术，它不是通过你读一些文章学一些技巧你就能学会的，你需要通过实实在在的一个完成一件事提升你的认知。所以做这个项目其实对于我后面写自己的一些付费专栏或者做自媒体视频其实都有非常直接和必要的帮助。另一个，我想测试一下自己对需求的理解。我想看看我自己感兴趣并且我自己做出来的东西其他人到底需不需要。从最后的实际结果来说的话，我发现确实做出来之后，我这个工具做的还挺烂挺难用的。它会需要每个用户去输入自己ChatGPT的API Key才能完成，而且对有挺多前置的要求的。但我发现有几百个人来加我的微信告诉我，想向我咨询到底怎么用这个东西。所以它最后帮我验证的一个点是，我有能力去做其他人有需要的东西，同时AI它的能力确实还挺强大的，它确实我之前想象的很类似，它能帮助我去完成我之前压根没有办法完成的事情。所以这样的项目其实从结果来说，它没有直接帮我赚到钱，但是它达成了我之前预设的很多的目标。

主持人：我想问一下，当时那个AI阅读助手这个Chrome插件你从零基础，就是零代码基础把它做出来大概用了多长时间？

花生：我大概花了两周左右的时间。前面第一周其实我是自己先去学了一下Python。之前就是Python从入门到实践那本书，我可能买了大概五六年了，但是我自己从来没有读完第一章。因为它第一章需要你在电脑上做很多网络环境的一些配置，还有去安装一些包之类的，我每次都遇到各种卡点把我卡住了。然后后来我之所以能把这本书读下来，让我自己稍微有一点点编程基础，其实也是因为ChatGPT。我中间遇到的问题，任何故障其实都是通过ChatGPT去帮我去解决的。所以我去积累了一些代码的一些基础，非常少量的理解之后，大概花了一周左右的时间去把这个产品开发出来。所以确实是大大提升了普通人在信息领域能够做到的事情的能力。

主持人：对，因为它提供的指导是非常个性化，针对你自己的。而你如果通过搜索引擎的话，你会发现可能查到的信息很多人遇到的情况跟你稍微有些不同，那你就会就效率会差很多。接下来这个问题想给到吕立青。就你的博客上其实有一个算是slogan吧，就是“想做产品却误入程序世界，爱上写作的摄影师”。那你在AI出现了之后，你会觉得AI对你当时做的事情以及说你现在做的事情有哪些新的赋能或者是介入？

吕立青：两个点。第一个点，确实有一句话是说“你不会被AI取代，但是你会被使用AI的人取代。”这种思维我觉得一直都是所谓的此消彼长或者说零和博弈的思维，但我认为的是这个明显是一个大家一起做大蛋糕的事情。我们所有人都可以去做以前自己做不到的事情。比方说，我以前可能要学十年的绘画或者是基本功才能够去画画，我可能要学很久的阅历知识才能去写歌。那么现在对于我们所有人来说都有了这样一个可能性。我可以把自己以前的所谓兴趣都变成可能80分的一个水平。其实是一个最大的改变。所有人都可以，比方说最近很火的AI作曲创始人，其实是说他可以让全球十亿人都能够自己写歌去听歌。我发现一个很有意思的点在于，所有人好像都觉得自己用AI做出来的歌非常好听。我觉得本质上是还挺自恋的人性的点在于，我们觉得自己做的东西，自己创造的东西会非常有趣。而我恰恰觉得AIGC给我们所有人带来的一个点就是，它让创造和消费这两端导致了更多的人会去创作，会去欣赏自己的作品。

所以像之前抖音有了剪映，抖音为什么火了呢？因为手机上有了摄像头，所有人都可以通过视频的方式表达。它不再是说我需要会写文章，会运用文字，没有文采我才能够在互联网上发声。而视频的方式非常低门槛，所有人都可以拍，所有人都可以发声，所有人都可以创作。那么到了AIGC的时代，其实每个人都可以用很简单的prompt去创作一个很有意思的产品，或者是去创造一个很好听的歌。所以这个点我觉得是AI给我或者是给身边的人带来的一个最大的改变。这样改变我觉得还是互联网信息传递的一个效率问题。之前我们同样一个新闻，它可能会被触达到各种各样的人。比方说有科技从业者，也会有像很下层的普通人。那么它的一个触达效率一定是一手消息、二手消息、三手消息。这样传递过去之后，很显然它的造笔或者说它的噪声会更多。那么AIGC它的特点在哪呢？它其实是可以为每个人生成最个性化最定制化的内容。比方说它虽然是一个最新的API的更新，那么它对于每个人的这种影响或者是它信息源对于每个人的这个作用其实是不一样的。以前我们可能要经由所有的编辑，一级、二级、三级这样一手二手三手的传递过来。但是未来你可以想而知，每个人都可以直接获取到为自己量身定制的那一种消息，那种他能够以当前认知水平所能理解的内容。所以AIGC我觉得给信息效率带来了一个很大的改变。它可以千人千面，它可以让每个人都可以自己最能够吸收的方式去学习这种知识。所以这是我能想到的两个点。

主持人：但是你自己本身其实是一个全栈工程师，其实就是通俗理解就是程序员。但是如果说现在像花生这样的就不是程序员的人才可以开始写程序的时候，你会有一种焦虑的感觉吗？

吕立青：我完全不会有啊。我觉得这个世界上很幸福，因为有更多跨领域跨学科的人才可以创作出更加有趣的产品。我觉得这世界上大家都在创作一些美好的东西，那么更多的人可以普惠起来，其实非常有意义的。

主持人：这相当于其实AI在一定程度上拉平了基础写代码的那一部分能力在不同人之间的差距，然后让所有的人都可以站在这个基础之上去创造更有价值的东西。

吕立青：而且我是比较坚信跨学科的。很多的东西它经过remix、混合、揉杂或者是什么词来着，综合之后，那么它迸发出来的力量其实远比一个领域做的越深可能会更强。这其实有很多的例子了。

主持人：下一个问题其实就是请哥飞来回答了。哥飞，其实你之前从事的应该是相对来说比较古老的一个领域，就是SEO。所以我其实是想要问SEO它……

哥飞：我先从那个说SEO还是否成立来说起吧。我们搞SEO的目的是什么？是说我们从谷歌去获取流量，当然也包括其他的搜索引擎，像国内的还有像俄罗斯之类的。那所有的这些搜索引擎它为什么要给我们这些站长免费的流量？注意是免费的流量。它为什么要给我们流量呢？因为所有的用户去搜索引擎搜东西的时候，他是想要找到信息的。而这所有由谷歌提供出来的信息其实都不是谷歌自家生产的，它是由大大小小的各种各样的网站提供的。有一些网站可能是公司化经营的，有一些网站很多可能是个人站长做的。不管什么样的网站，各种奇奇怪怪的细分行业的需求都有人去做网站去满足这种用户的各种各样的奇奇怪怪的搜索需求。也就是说，只要还有人在使用谷歌，还有人在使用这些搜索引擎，那么这些搜索引擎就需要依赖于站长提供的资讯信息或者说是一些工具、一些服务、一些商品来提供给用户。所以站长跟搜索引擎之间是相互依赖、相辅相成的关系。所以只要搜索这个形态还存在，那么站长就应该还存在，这是第一点，为什么现在还依然可以做SEO。

第二点是说，我们通过AI可以帮助SEO做什么事情。这里面其实也是提升效能的事情。从发掘需求这个方面来说的话，我们以前可能毕竟不是每一个人都精通全球的所有语言，但我们可以通过用自己熟悉的母语如汉语来问AI问题，AI可以去找全球各种不同语言的内容返回给我们，而且还能翻译成我们自己的母语再向我们介绍，那我们就可以了解很多不同的需求。这是一个点。基于这些需求呢，我们去做一些工具网站来满足这些需求。还有一点是，我们要去满足这些需求，我们需要做网站，需要做网站的话就需要写代码。写代码AI也能够帮我们去提效。举例说，我定义好一个函数，输入是什么，输出是什么，告诉它要实现什么逻辑，然后直接把这个需求给GPT之后，GPT就能够帮我们去写代码。我拿到这个代码之后只需要放到我的自己的代码里面迁进去，测试一下是否正确。如果正确了，那就通过了。也就是说，这里面我需要去思考、需要去花很多时间去写的程序，现在GPT可能10秒钟就给我了，那这个提效是很高的。还有一点，我们是服务全球各个不同的语言、全球这么多国家不同语言的人的需求。我们做网站也是需要翻译全球几十种语言。以前来讲，可能我们是说用谷歌翻译之类的，但是呢，它就会有一个问题，我们只能一段一段地扔进去翻译，我们没有办法说我做好一个JSON格式的语言包之后，直接扔到谷歌翻译器翻译。但现在ChatGPT就可以帮助我们做这个事情，我只需要做好一个举例来说，做好一个中文的语言包，给它提需求，让它说给我翻成英语的，给我翻成日语的，给我翻成韩语的，它就很快就给我返回回来了。所以说在各种环节上面都在帮助我们提效。

主持人：其实我刚刚看到直播间里面还有人在问SEO是什么，所以我可能稍微解释一下。SEO搜索引擎优化。当我们进入到一个搜索引擎，不管是Google也好还是百度也好，还是搜一搜也好，当我们去搜一个关键词的时候，那互联网上可能有这个关键词的网页和内容有非常多。那哪个放在第一位，哪个放在第二位，哪个放在第三位？那除了广告的有可能会被提前之外呢，搜索引擎还会有一个自然的算法。它这个算法主要的目的是为了让我们的用户能够找到和这个关键词最相关的那个优质内容。那如何让自己的网页在自然的不花钱的情况下排到更前面，这个工程其实就是SEO，刚刚哥飞讲的这模式。但是我还有一个好奇的点，不知道哥飞有没有去研究过，当人们都去使用像New Bing、像ChatGPT还有文心一言这样的工具，它通过一个聊天窗口去搜索之后，它虽然也会在背后进行一个搜索的行为，那这个会对我们的SEO有什么样的影响吗？

哥飞：它其实目前只是一个暂时的一个形态。我们的AI问答搜索，它的终极形态肯定不应该仅仅是回答问题，它还应该是说让我们知道这个问题之后给出我们参考链接，让我们能再去打开那个页面去看更详细的信息。因为只要是经过总结，这个信息它就是会被过滤掉一些细节的。你只能得到说一句话的答案，但你没有得到更详细的细节。所以，后面的更终极形态的AI问答可能是说更准确的，你直接问它问题，它直接能够给你回答。但同时呢，它还会列出所有的参考来源，基于哪些网页给出的回答。每一个网页你都可以点进去看。所以来说呢，而且刚才我们也说了，也是基于背后的网页去总结内容的。也就是说，它依然还需要依赖于站长来提供内容、提供服务。还有一个是说，这种总结它只能提供信息，它没有办法提供工具，没有办法提供服务。如果它要提供服务，我们举个简单例子，说我们让它帮我们做一幅画，那么背后它依然需要有一个画画的服务来提供。那这个服务目前来讲可能是一些大公司在提供，比如说OpenAI有DALL-E，Bing也有AI画图的，Adobe也有AI画图的。好，但是Midjourney的AI画图并没有接入到ChatGPT里去。假如说我们后面想用很多不同的画图，那就需要说举例我们想要在ChatGPT里面去使用Midjourney，那就需要Midjourney这家公司为OpenAI的ChatGPT提供接口、提供服务。也就是说，最后的服务还是依然由各种各样的不同的大大小小的公司来提供的，那肯定不可能说免费给OpenAI提供。所以后面就会有各种各样的分层模式。所以其实只要大家对信息、对服务的需求还在，那么背后提供这些服务、提供这些信息的公司就还在。

主持人：我刚才看吕老师有要发言吗？

吕立青：请教一下哥飞老师，因为之前我关注哥飞老师很多平台了，包括推特、即刻。很多内容也很受益匪浅。我其实有两个点想跟您讨论一下。第一个，其实Google最近在出了一个新的政策，或者说他们意识到AIGC的内容可能会对它的搜索结果造成影响，所以它会对AI生成的内容会有一部分的打压。因为本质上它的页面排序的算法里面会有权重，假如说是AI站或者是AI生成的内容，它可能会有一定的降权。这是我们可不可以有什么方式去规避，或者说它对Google这个AI模式会有什么影响？

哥飞：这里我回答一下。其实Google打击的是低质量的内容，并且不是说因为AI出现之后才打击的。早在10年前、20年前它就一直在做这件事情。因为谷歌要努力实现一个需求是什么呢？尽可能地更好地去满足用户的搜索需求，尽可能把能够满足用户搜索需求、最契合用户需求的网站给排到前面来。这个时候有一些人可能利用了一些技巧，他生成了大量的文章来霸屏。这种呢是谷歌过去一直以来都在打击的。以前可能没有AI的时代，大家可能会用的方式是说综合多篇文章，换一下段落之类的，或者做一些伪原创。什么伪原创呢？把同义词换一换。所以可能你会发现有一些，我们能一眼就看出来垃圾的信息的文章，它都不通顺的。但是对于算法来讲呢，可能谷歌的前一个算法没有办法识别到这些内容，并且这些站长通过这种做法呢，其实也是满足了谷歌的之前这个算法的，所以它能够排序到前面去。但是呢，当谷歌发现这个事情，这个会影响用户的体验，用户的搜索体验之后，那谷歌就会去更新算法，把这种相关的更是垃圾内容给剔除掉。谷歌过去很多年都更新过很多次算法。有些时候可能是大面积的AI，不是AI网站，就是个人网站，还有一些公司网站都被打击的。但是呢，只要谷歌的搜索霸主地位还在，只要大家还在使用谷歌，也就是说谷歌每天这么多次的搜索需求依然还在，就会有新的网站给填充上来。那这些网站呢，为了能够满足用户搜索需求，为了不被谷歌打击，那么它就会要尽可能提供更优质的内容、更优质的服务。所以这是一个不断的筛选的过程。现在呢，AI出现之后，它能够大批量地生成内容。举个例子，有一个网站叫做Eightify，这是一个小公司做的。他做了一个什么事情呢？他把YouTube的视频总结变成了图文并茂的文章，然后变成了网页提供给谷歌搜索。那这个过程当中呢，因为以前YouTube的视频内容呢，它只有视频的标题是可被检索的，而视频里面的内容是不可被检索的。也就是说通过这个手段呢，大量视频的内容、优质内容被转成了文字的形式，被谷歌索引到了。其实我们能说它是低质量内容吗？其实也不一定说它就是低质量内容。但是谷歌必须要表明这个态度：你们这样子大批量地、低成本地制造网页，试图获取流量、获取排名，这种行为我是反对的。那谷歌为了表明这个态度，就把这个网站给K掉了。所以它的流量在三月是断崖式下跌的。但是这个只是枪打出头鸟。还有另外很多公司都在这样子干着，他们可能说整个流量增长没有Eightify那么耀眼，也没有被谷歌发现。或者说，谷歌认为虽然我自己的算法识别出了这么一些网站，但其实它也是在解决了用户的搜索需求的。只不过呢，Eightify是因为很多做SEO的行业内的人都在讨论这个网站，都在考虑说要不要学习，那谷歌就得表态。必须枪打出头鸟，杀鸡儆猴。也就是说，这个方向还是值得做的。Eightify其实是GPT非常类似的产品，我之前也想过要做类似的内容的SEO，因为它做的是YouTube，我们可以做其他的平台。

吕立青：那么这个点确实就像您刚说的，如果说这个内容本身还是高质量的，而它出现在Google搜索的前列，那它还是对用户最有价值的。

哥飞：这里其实我就想到，Google其实是属于一个在公共领域对所有内容进行一个排序的一个裁判，可以这样理解。而且我反而觉得恰恰是因为这一点，它自己的大语言模型，它的效果就没有发展的特别好。因为Google其实反转了好几次，发布了好几款产品，最后可能动作都不是太大。可能就跟它自己的这种商业模式非常息息相关。而我觉得大语言模型更多的是偏私域或者说更偏个人向的一个内容生成。就像每个人去RAG的项目里面，比方说搜AI搜索这个方向去做的话，每个人获取到的信息其实是偏他个人的。Google可能更多的是对所有网站、所有的公开领域进行排序。虽然说它可能会加入一些个人的，比如说你登录之后，它会根据你个人的profile进行一些微调，但是本质上它还是在公共领域去做排序。所以从这个点上来说，就我自己而言，我确实用Google的次数会降低，更多的会去用ChatGPT或者是其他的在搜索功能的AI产品了。这个点的话，Google会不会也是受限于自己的这种商业模式的考虑，所以动作不会很大？就想跟大家讨论一下。

哥飞：这里面呢，其实我们大家都不知道谷歌是怎么想的。毕竟22年11月发布ChatGPT到现在已经过去了几个月的时间吧，但是谷歌呢一直没有比较大的动作。你说它甚至连在旁边增加一个侧边栏去把当前的结果总结一遍，直接回答它都没有大规模的去开放给用户使用。之前只是灰度给一小部分人测试了，但是好像现在连测试都没有了，直接就把这个产品可能下线掉了。我觉得可能谷歌有他自己的考虑，但是我们就当时还猜不到他为什么不去做这个事情。

主持人：稍微收拢一点话题。其实刚刚谈到的就是AI，其实我们在谈到搜索引擎对AI创作内容的态度的时候，其实也是某种程度上反映了大众对于AI创作的内容的一种既爱又恨的一个状态。我们可以看到，其实这个AIGC的相关的应用出来之后，我们不管是图片还是文字都进入了一个大爆炸的状态。但是另一方面呢，我们又希望它能够创造的是言之有物的，能够给我们认真带来价值或者是至少是愉悦感的这样的内容。所以下一个问题其实是和AI和内容创作相关的。就想先请花生讲一讲，你会怎么去看待AI在内容创作这个领域的应用，以及说你自己在经营小说、YouTube频道时的一些经验。

花生：首先是说AI在内容确实给了我很多辅助。我现在内容创作的工作流里确实有不少AI的成分。觉得因为AIGC现在其实包含文字、图片、语音还有视频，这四个形态不太一样。我觉得可能需要展开来说。首先我自己，我做的内容其实主要是视频。但虽然是视频，但我的视频其实更偏向于AI教学类的内容，所以这种类型的内容对于我的视频来说，我的文字和文稿是我视频内容的核心部分。我的视频更多某种程度上是对我文字的一个视频化的呈现。所以在做这个视频的时候，其实我主要用AI做这么几件事。第一个是辅助我去做一些调研。大家都知道现在AI发展非常快，经常一些新的资讯或者新的论文会出来，所以我会需要AI去帮助我去总结一些文章和论文内容，以及让我可以和论文去进行对话，这样我能更快地去完成我前期的这种资料整理的工作。然后第二个点是头脑风暴。就是针对某一个我想谈论的主题，我的视频应该怎么去进行切入，我应该去采用什么样的结构，我其实现在会让GPT去给我提供一些启发。第三个还有去帮助我去做一些概念的解释。因为有时候，现在AI会经常兴起一些复杂的这种概念，对于大众来说的话其实理解起来会有难度。就比方说大家刚才提到的RAG，你应该怎么解释它？就是你怎么向观众更好地说明，怎么提供一些利益。其实这个其实都是可以有AI去提供一些辅助的。然后第四个是AI内容的总结。我在写完我的这个视频脚本的文稿之后，我会让AI去做一些总结。我把这种总结的内容的简介会放到视频的评论区，让我的观众知道这一期大概是讲什么样的内容。当然，这可能会导致大家就不太需要BibiGPT这样的产品去专门对这个视频做独立的总结啊。但是总的来说，虽然我在创作内容过程中会用AI去做很多辅助，但是我不会完全让ChatGPT来帮我写大部分的内容。这一部分是质量的问题，还有一部分其实是我自己的某种选择。我其实更希望我的内容是由我的人脑模型生成的，而不是大家所有人都可以用到的GPT-4或者Claude或者Gemini这样的模型生成的。所以我并不想自己去念一个AI或者其他人写的稿件，我更希望这个稿件是我自己写的。所以这个其实是我对于AIGC文字部分的一些看法。

在AI生成图片这一块的话，我目前主要是用在制品素材的补充以及封面图的制作上。我目前用的还挺多的，就几乎每个视频可能都能用到。现在OpenAI的DALL-E 3的能力还可以，所以我会使用它去帮助我制作我视频的封面图。以及我中间介绍某些概念，我希望有内容去填充的时候，我会让它去生成图片。还有一个是AI生成视频。其实在Sora之前，Runway和Pika的讨论度也还挺高的，但他们生成的视频质量现在还不足以作为一个高质量的视频素材，所以我目前还基本没有什么用。我觉得等Sora出来的话，大家可能对这块的看法又会有些不太一样。然后后面再说到语音和音乐这一块。现在我记得应该是昨天还是前天的时候，OpenAI又发布了一个可以讲十几秒钟话，它就可以帮助你生成语音的工具。但是它现在还没有开放，我觉得这个能力我后面可能会考虑用。尤其是可能跟哥飞类似，他做网站的时候希望能面向不同国家的用户。我希望我做的视频也能去面向YouTube上更广泛的群体。但是我自己的英语不那么好，或者法语、日语什么的我都不会。但是我可以用这种AI语音的工具去帮助我去生成对应的跟我音色相近的内容，这个其实我还挺感兴趣的。而且最近Suno出来之后，我觉得AI音乐对我来说很有用的一个场景是，如果大家了解YouTube的话会发现它对版权的限制要求非常严格非常高。就动不动如果你截取的某个音乐片段是其他人的版权，那你整个视频就没有办法获得收益。在这种情况下，如果用AI生成音乐、音效去用在视频上的话，我觉得是一个非常好的场景补充。

主持人：我觉得花生提到的几点都很重要。第一个对我比较有触动的其实是说创作者现在在AI时代创作内容，他即便是在借助AI工具的情况下，他真正提供的最有价值的那一部分其实是选择的那一部分。也许其实更大，如果我们从一个具体的角度上来说的话，比如说AI给你生成了100张图，之后你需要从这100张图中选择一张图。那这张图所代表的其实是你的审美取向，而不是说AI的审美取向。因为AI之后其实是生成了100张嘛，它生成了所有的可能性。你挑中的，代表你的心情、代表的内容和你的审美取向的一个东西。还有一个其实就是优秀的内容在AI的帮助下现在可以被传得更广了，尤其是在翻译这个领域。我们可能会觉得在AI之前机器翻译也都还不错，不管是Google翻译、腾讯翻译、百度翻译，其实也都能够大概去在几种主流语言之间做一个翻译。但是真正在翻译的过程中我们会发现，因为目标语言它其实也有一些语境的问题，我们在从比如说英语翻译成中文的时候，我们就经常会说“机翻的”，就像“机翻的腔调”。到AI的时候呢，它在一定程度上就可以解决这样的问题，能够让优秀的内容被更广泛地看到，不只局限在某一个语言特定的市场里面。还有一个其实就是场景补充，我觉得这个也是内容创作者的一个痛点。比如说我写，我可能只会写稿子，那我写稿子之后发在微信公众号上，它又必须有一个头图，这个头图哪去找以前还是一个蛮痛苦的事情。其实还有一些自媒体之前曾经因为用别人的图被告了嘛。你其实站在自媒体的角度，他会觉得我这个图其实根本就不是为了要有一张这样的图，而是只是因为它这个设置这块有一个图，但是它确实是因为你有了这个图之后，它的展示也好，它的流量也好都会更好一点。现在这种补充性的场景对于我一个人来说的话，我就可以去把它补充上了。就包括比如我这些稿子，我可以让它来配图，甚至让它来配声音，但往下一步的话我可以让它去给我配视频就可以搞定了。我只需要，因为我作为人嘛，我能够擅长的东西是有限的，所以我只擅长我只做我最擅长的那个部分就可以了，剩下的那些补充的场景都可以交给机器去做。

但是我们也会发现市场上出现的像BibiGPT这样的东西，它就是从消费者的这一端去帮助我们，不管你是什么样的媒介，你做成了音频也好，你做成了短视频也好，做成了长视频也好，或者是本身是一个长文本也好，你把链接丢进去它就迅速地给你出一个摘要，给你一个要点出来。那我们会不会觉得这里面存在一个怪圈，就是说创作者用AI来生成内容，而内容的消费者又用AI去解读内容，这样的一个怪圈呢？这个问题我想让吕老师来回答一下。

吕立青：特别好的一个问题，我也是反复思考过这个问题。而且我站在消费端和创作端这两端，因为一方面我在B站做视频，另外一方面我在看很多的视频。我们先讲第一个方向，就是创作者端吧。我自己所有的视频除了三档以外就不会写任何的脚本，会有一个idea在脑袋里面，可能酝酿到我觉得不得不分享的时候，我就会直接打开摄像头开始录。我一般录的是软件开箱这个相对垂直的领域。比方说我特别喜欢这层效率工具，所以我就会每次在一个新的APP或者新的网站上线之后来第一手的体验它。这个点就在于说，我最开始的视频其实是我的一个草稿。我除了做视频以外，会希望把这个视频变成文章，变成软文，比如说社交媒体的内容。那么这个点在哪呢？就是我的创作成本降低了。为什么我说视频它是我的草稿呢？是因为视频可以停顿，可以剪辑，可以被优化。我在说视频的同时，类似于讲故事，我带大家一起来体验这个新的产品、新的软件。从这个点出发呢，我们就可以，当然在第一次体验的时候肯定会遇到很多比方说bug或者是坑，那么我可以在后期直接剪辑掉啊。特别是像剪映之类的视频剪辑工具非常的方便，我们可以基于文本去剪辑，我们也可以。我的视频不会有太多特效等等，那么它本质上就是我的一次表达，它可能是即兴的，但是呢，它可以被AI来改变、来优化、来PS。我常常把这种剪辑的过程当成一张照片的PS。那么里面可以有很多事情可以由AI来做。比方说刚刚两位老师所说的可以插图，未来可能会有图变成视频等等。最简单的就目前而言，比方说我有某一个字说错了，那么后期我们可以通过AI直接模仿你的语音再重新说一遍，那么这个都是大大降低创作成本的一个很好的细节的体验优化。

在有了这个基础的内容之后，AI可以把它变成文章，变成短内容，那么它就可以帮助创作者分发到各个渠道了。它可以是小红书的图文，它也可以是朋友圈的一篇图文，它也可以是海外社区的一个英文版的内容，甚至是小语种的某个泰语的语言的内容。所以从分发效率上来说，它是大大提高了，它能够帮助作者一次创作，但可以随处分发，能够帮助你触达更多的观众。触达更多的观众之后，这就引出了另外一个问题：我作为观众，我为什么要看你触达给我的内容呢？那么现在的抖音也好，或者是B站也好，它都是通过机器推荐的方式，它可能是基于人的，也可能是基于你的兴趣的，给你推荐你所感兴趣的内容。但是它会百分百match你的兴趣吗？或者说它会百分百match你当下的兴趣吗？比方说抖音，它可能给你推美女、小孩、宠物这种相对媚俗的东西，你当然感兴趣，但是呢，是你当下在工作的时候会感兴趣的内容吗？它不是。所以我们需要AI作为一个相似于我们普通人可以拿起AI这样一个反抗的算法。我们可以终于有了，我们是第一次有了这个契机，我们可以拿起AI的武器来反抗这种大公司的所谓的推荐算法了。因为我可以设置好我的filter，我可以有一层我的总结器。我们每个人的身份不同，我们每个人的需求不同、兴趣不同，那么同一份内容到达我面前的时候，我总结出来的内容就是不一样的。比方说天飞老师的很多文章我特别喜欢看，那么这个内容看起来又很长，但是我想拥有一种学习的自由。我指的自由是什么呢？我可以既通过视频的方式学，我也可以通过音频的方式听，我也可以通过像Anki这样问答式的方式来学。我不一定是从头看到尾，虽然说从头看到尾很爽，但是在我特别需要用在工作上的时候，我会希望基于我当下所需要的兴趣点，或者是我当下所需要的素材来按需的获取。

那么从这个点来说，我们消费端就意味着我们可以通过AI为每个人量身定制的去获取到因地制宜的、恰到好处的内容。所以从这个点，summary它并不是一成不变的，针对每个人都一样的，它必须是针对每个人都不一样的。那么这个也就是大语言模型最大的一个特点了。它可以AIGC，它可以生成，它可以transfer to anything，它可以变成你自己所感兴趣的、最能够接受的那种媒体也好、载体也好。对长短也好，可能就没有那么重要了。最重要的是关注你的目标，你想用这个信息拿来做什么。对，我大概分享到这。

主持人：我觉得吕老师刚刚讲的有一点对我比较有启发的是，当这个AIGC的工具出来的时候，我们是第一次有能力去反向的筛选原本的大科技公司的算法推荐给我们的内容。其实我刚才想了一下，我自己也有这样的一个过程啊。比如说我们在刷短视频的时候，有的时候会刷到一些有用的视频，但是我们也不确定这个视频是不是完整的，它真的有用。因为一般这种有用的视频在短视频里面也算比较长的，至少要五分钟以上吧。那在以前呢，这样的可能放进收藏夹里了，但是大家都知道放进收藏夹就是不看，尤其是在短视频这样的平台就更是如此了。那现在呢，你就可以把这些收藏夹里的短视频都导到比如说像BibiGPT这样的网站，然后它迅速给你出一个总结。那它一个五分钟的视频，你不用等到说你看了三分钟才意识到这个东西其实对你没有用。那你就扫一眼这个文字，那也许可能关键的信息已经在里面了，或者是你能够通过这个它总结出来的文字判断出来这个视频也不算太短的这个视频，它其实是有价值的。那我就可以有地方使得去把这个短视频看掉，能够更快地消解掉自己的这个收藏夹里头堆积的信息。我觉得这一点其实是特别好的。

我们进入到下一个环节，其实因为今天的主题是超级个体和一人公司，谈到这两个词的话避不开的一个话题其实就是收入。因为我们大多数人现在还在一个公司里而不是成为一个一人公司，主要是因为我们还需要那一份工资。所以我想直接地就问一下几位老师，如果要是不便说的也可以不用说。就让各位老师能够给我们透露一下你们目前用AI赚了多少钱？如果要是不愿意说自己收入的话，也可以讲一讲别人的例子，或者是自己在AI这方面的投入产出比是怎么样的。

哥飞老师先来。

哥飞：我个人来说，收入是比之前上班有两倍以上的。具体上多少就不方便说了。我们主要是做出海AI工具，收的是美元。那我们按照说我们收入上班一万大部分人收入两万块钱来算，除以汇率七点多之后只需要三千美元就够了。三千美元再除以三十天，一天只需要有一百美元的收入就行。一天一百美元的收入呢，我们假设我们是直接向用户收费的，我们假设客单价是19.9美元，那就是说一天只需要有五个人给你付费就行，你就能够达到可能你以前上班两万块钱的月收入。那这个事情在AI这个时代是很容易达成的。因为现在大家全球人民已经养成了一个很好的习惯，就是使用AI工具必须付费。他可能能免费让你给你体验几次，但你如果想长久地使用，你要么订阅制，要么就是买点数的形式。那么我身边的一些朋友通过做AI工具达到3000美元这个门槛还是挺多的。更高的呢，5000美元、一万美元的也都有的。最高的他曾经达到过8万美元吧。不过他就不是一人公司了，他在这个过程当中工作量变多了，也招聘了一些人工，相当于是从一人公司最终也有可能变成一个多人的公司去一起做这个事情。就像我们吕老师的BibiGPT，他现在也是多个人一起来做这个事情的。好的，我讲完了。

主持人：那接下来花生。

花生：其实不说具体数字了，因为每个人情况都不太一样。我的情况是我现在进入AI领域大概一年左右。其实刚开始的两三个月基本上是没有任何收入的。实际上我自己也给自己了大概一年的时间，我告诉自己至少还稍微有一些存款，零收入也可以。但是实际情况最近三四个月的话，已经达到甚至超过之前在大厂的薪资了。我觉得作为个体或者一人公司来说，不管你是通过资本的方式、写作做内容的方式还是写代码做产品的方式去获得收入，这种收入其实都有一定的非线性和被动，它其实是存在一定的拐点期的。就看你有没有能力去熬到拐点期的实现，这我觉得也是做自媒体和做开发者的魅力所在。我可以说一下跟两位开发者不太一样，他们可能主要是通过产品获得收入。我自己的收入来源其实比较混杂一些。第一个是去给一些企业做AI咨询培训的服务的收入。第二个是自媒体的广告，因为这一年很多AI产品涌现，所以像亚马逊、百度还有KimiTrash这些公司他们对于推广自己的产品其实需求都非常强，所以广告收入也还不错。第三个是YouTube的广告的分成。第四个是去给领英做讲师的收入。第五个是有小爆款付费专栏的收入。第六个还有就是去推广一些AI产品、AI课程获得的分佣收入。所以我现在整体的情况就是，如果汇总一整年，这整体收入其实并没有比之前在大厂时明显的多。但是用塔勒布的说法来说，我的这个反脆弱的能力增加了，因为我的收入来源构成变得更丰富了，就至少不容易受到在大厂时突然遇见的这种裁员或者失业的危机了。

主持人：我追问一下，花生，你之所以能做这么多事情其实是因为你在每一件事情中都用了一些AI的工具，使得你的工作效率变得更高了。

花生：对，是可以这么认为。一个是工作效率变高了，还有一个就是我能尝试去做很多之前自己没有尝试过的事情。所以等于是丢出去一大堆事，看大概哪个事情有成的可能，那我就在选这件事情上再花更多的时间和精力。

主持人：再问一个问题，因为其实花生老师的状态其实可能是很多大厂员工比较羡慕的。多问两个问题。你在从大厂出来之后自己去做一个数字游民之后，你现在觉得你的生活工作的平衡会比以前好很多吗？或者是说你日常现在的一个工作状态大概是什么样子？

花生：我现在的工作其实就是工作和生活的平衡。对我以前来说我是非常关注这个问题的，但是对于现在的我来说好像这个问题不是太存在的。首先AI这件事它已经非常强的渗透到我自己。 另外我其实，你如果一个大厂员工原来在企业的时候，其实不管是不是大厂员工，当你在一个公司打工的时候，你的收入是相对稳定的，你需要完成的工作也是相对比较固定的。所以这种情况下，如果你去利用AI的话，你是可以去提升效率，能花更少的时间去进工作去实现生活和工作的平衡。但是就我自己来说的话，这种平衡不是太存在。因为我目前实际在做的事情以及我想做的事情有点变得越来越多了。所以AI确实能提升我做每件事情的效率，但是我真正想做事的时间其实变得更多了。而且还有一点，因为我这一整年其实在各个国家不同的国家旅居，所以大体的生活的背景和生活的环境其实都是我喜欢的。所以在这种自己喜欢的生活环境下，其实多时候反而更想去工作，更想去解一些自己感兴趣的问题。我举一个非常小的今天发生的一个例子。今天我看到一个自媒体的新闻说，现在有很多企业在他们的HR还有用人部门在利用AI去筛选投递的简历。因为现在像KimiChat还有国内很多AI应用，它的上下文长度都在200万甚至有说达到1000万。因为长度变高之后，你就可以丢一大堆文档让AI去帮助你完成一些事情。所以很多公司HR会拿AI工具去筛简历。面对这个现象，我想到的一个问题是说，我们作为普通的人、普通的求职者，在投简历的时候有没有可能利用这个契机、利用这个漏洞去做一些事情。所以我今天突然想到一个课题，就是想通过Prompt Hacker的方式去对自己的简历做一些改造，让你在被AI筛选的时候，AI肯定会给你打高分，肯定会选你。就这个事情我一开始，我其实根本不知道这个东西能不能挣钱，或者有没有意义、有没有人需要。但是我自己爆发出了这个非常感兴趣的问题，所以本来今天午休的时候甚至本来该做其他事情的时候，我都很难去做，因为我想解决这个我自己很感兴趣的问题。所以现在的生活状态就是中间有非常多的工作，但是这些工作是我自己选择的是我自己想做的，所以现在不太存在这种所谓的平衡，我希望减少工作的这个问题。

主持人：那回到AI投入产出比的问题。吕老师，你的BibiGPT现在其实已经这么大规模了，甚至也已经开始招人了，那它大概是一个什么样的投入产出比？

吕立青：其实具体的营收或者用户量就不在这里透露了，但是其实对比来看的话跟之前打工的时候还是差很远的。可能是因为之前打工还赚得还可以，因为之前也是在海外的远程工作。所以其实对比之下确实可能市场的原因吧。另外想说，不管是一人公司还是独立开发，其实更重要的是一人和独立吧。因为在获取收入的前提下，你能够去尽可能发挥你自己的创造力去创作更多的产品或者叫作品，其实是我更想去做的事情。就像我一直觉得上班可能是消费主义一样，我每天去上班，我是花时间，我把时间花在那了。时间可能就像去买东西，我的时间、我的资金有限，每天只有24个小时，我如果这个公司加班，那我就只能花掉我可能12个小时的时间。但是我更多，比如说回到家，自己如果说上班之外的时间在创作，在不管是做视频还是做产品，可能更多像是你在创作。创作可能是一种对抗消费主义的方式。所以从这个点来说，一人公司或者说独立开发它能够给我足够多的自由和时间来做自己真正想做的事情。最近因为我宝宝刚出生才两个月吧，我觉得自己带娃反而是非常快乐的。可能每天早上看到她的笑容会让我觉得这种状态，这种在AI这个时代下，我更希望的是让AI去干那些扫地等等各种杂七杂八的事情，人类可以回归爱，就是让AI回归爱，让我们每个人都可以更好地去感受生活，去有更多的自由时间去创作。因为其实这种事情才会让我们提高效率的一个目标。它并不是说让AI替代人，而是让每个人都真正有那么多的时间去解放自己。而不是像曾经工业时代所说的，未来肯定大家不会工作八小时。那么现在的情况大家可想而知，那么AI到来之后我希望真的会有这样一场改变、一场变革。

主持人：那其实我也还想请三位谈一谈，对于想要在AI领域创业的个人，你们会有什么样的，你们自己经历过的经验想要去跟大家分享？要不然还是从哥飞先开始。

哥飞：我说一下吧。现在有了AI之后，可能以前需要一个团队去研发的功能、一些服务不需要了。我们直接是可以通过调用别人提供的AI接口来实现。我举个最简单的例子，说图片放大这个事情。以前你可能需要去很懂一些什么图像一些算法才能去实现，但现在你直接去调用一些图片放大的AI模型，甚至还有一些在线的服务能够直接去运行这个模型，你按次去给他付费就行了。那一次是0.000几美元的，那算下来可能不到10美分这么一个成本。那我们把这个当做我们提供服务的一个接口，我们基于这些接口去包装一些产品，找到具体的用户的使用场景。举例来说，什么人需要那个背景抠除服务呢？可能是一些电商卖家，他需要把拍摄出来的产品背景抠除掉，再换上不同的背景。如果我们开发一个简单的工具，让他上传产品的图片，我们自动帮他抠除自动给他替换不同的背景风格之类的。那么就这么一个工具，你就可以卖给那些电商卖家。你不需要收太贵，原先的成本可能是10美分调用一次，你收个一美元一次就足够了，这已经是很多倍的收入了。也就是说，我们可以站在巨人的肩膀上面，利用这些大公司投入了无数的能力、无数的科学家去研究出来的成果。他们可能是提供了一个底层的接口给所有的开发者去使用。那我们在这个底层接口的基础上，去想各种各样的用户可能需要的一些场景的需求，我们做一个产品来实现它。那这个过程当中，其实我们那样有一种说法叫做套壳，其实也不仅仅是套壳，因为我们还去找了场景，基于场景去做了一些改变。那这种你不需要招聘很多员工，你不需要很多的什么北大清华毕业的、什么海外名校毕业的人，你可能会一点点前后端的编程，你一个人就能去研发这样的AI工具。把这些AI工具编成多语言，去全球的人民，你的收入很可能就很快能够达到你之前的工作的收入，然后后面变成更高都是有可能的。

主持人：对，那接下来看看花生。

花生：其实我不太擅长于给这样的建议，因为我觉得每个人的情况可能都不太一样。哥飞刚才提到了很多比较具体的一些实际的案例，我相信很多人可能都太知道原来现在AI有这样的能力，或者AI能做这些事情，能满足这些场景的需求。所以我觉得第一部分，其实对很多人来说，现在先不要去考虑那么多这件事情到底行不行，我自己到底行不行，而是说先真正把AI用起来，在自己的工作流里让AI去帮助自己去做一些真正的事情。在这个过程中，你其实是可以去积累对于AI能力的理解和认知的。接下来你需要想好的是你想做什么。

很多开发者他们觉得自己做完一个东西，因为他们擅长开发，就把东西做完就好了。但是成为超级个体之后，其实你至少需要是产品经理，你能洞察需求。你需要是一个工程师，你需要能把一个东西完成做出来。你还需要是一个运营或者市场推广的角色。尤其是最后一环，其实现在很多开发者是比较缺失的。我觉得哥飞在这块的能力就非常好，通过SEO之类的方式，通过搜索引擎以及各种渠道去获得流量。我觉得这个其实是如果你想从一个公司体系内出来，自己去独立做一摊事情的话，这些能力其实都是非常基础以及必备的。

主持人：吕老师，AI能够哪些能力帮助到大家？

吕立青：其实这个问题我觉得首先大家肯定是被震撼了。不管是AI做画还是AI视频还是大语言模型的能力。其实回归到技术的本质，也不能说这个话有点浮夸。大语言模型这一波为什么能够引发变革，就是因为其实它的技术本质就是预测下一个词。但是我们现在都期待OpenAI或者是某个大语言模型公司能够学懂所有的知识，能够帮助大家的各个方面，所谓的AGI就是通用人工智能。如果假设已经有了这个产品，有了这样一个AI的能力之后，那么所有国家、所有产品是不是都可以借助它的能力去做更多想做的事情了呢？其实这里面就意味着训练成本是固定的。我们以前像陆奇所说的，所有的编辑成本都被一项固定了。这句话理解起来有点复杂，但是以前我们去使用Google地图，那么是Google把所有的地图都收集起来然后开放给所有人来使用。那么现在大语言模型就是学会了世界上所有的知识，公开给所有人来用，这个点是类似的。但是类似的点它就会有局限性。比方说，第一，它肯定是有它的优势的。你给AI一些资料、学习资料，它是真的学，所以它的进步速度一定是非常快的，它比我们个人去学习绝对是不在一个量级的一个能力上。另一个，它没有办法去结合当下最新的一些知识或者说每一个专家在自己各自领域最新的那些实践的经验。对，我用的词是经验，它就不再是知识了。大语言模型它解决的是知识的编辑成本的问题。那么从这个点出发呢，我们可以来怎么去用它。就意味着如果凡是你跟知识打交道的，比方说你是知识创作者，或者是AI的作曲家等等，这种其实都是可以被知识这个维度来，就是被AI给碾压了。所以我们就要善用这个方面的一些能力。那么哪些能力它不能来取代呢？所有的领域专家，他每天在去实践的、具体的去实操的一些最新的经验，那它肯定是没有办法实时获取的。虽然说现在有一些硬件产品，比方说它可以带一个吊坠，实时的去收集图像或者是声音等等各种各样的信息，反过来能够仿佛大语言模型的数据的缺失。结合这两个方面的，一个是知识的推理，另外一个是实时的最新的信息，那么它可以做到更多的事情。但目前来说它的局限性还是挺高的。一方面还没有特别好的硬件，另外一方面也没有很好的大语言模型能够真正做到实时的推理。所以从这个角度来说，我们就要善用它的优势去规避它的劣势。我们每个人去实践，那肯定还是要遵循自己该领域的最佳实践，去不断去优化自己的经验，去沉淀自己的经验，去反思自己的经验等等。对于在知识这个领域，我们其实是真的可以相信大语言模型，相信它已经学会了世界上大多数的知识。更重要的可能是一些偏顶层的所谓的智慧，或者说你的想法更重要了。就是你有一个全新的idea，有一个从来没有人想过的idea，大语言模型会帮助你去实现，帮助你去解构，帮助你去深化。所以更多的可能就是在你的实践工作经验当中，你迸发了什么样的灵感，你的灵感能够怎么样借由AI这一艘船，然后让它能够航行的更远。

主持人：吕老师的回答其实刚好就是回应了这个弹幕里面有人提到说要问这个AI不能做什么的这一点。这一点其实对于我们未来如何选择自己的工作和生活也还是蛮重要的一个参考。今天既然是聊到这个一人公司，开头的时候我们也介绍过，随着越来越多的一人公司的崛起，它其实是说我们个体能够做很多过去需要招聘很多人、组成一个企业甚至是一个大企业才能去做的事情。那也想请三位聊一聊，当AI赋能越来越多的个体、影响到更多的个人和小型企业的时候，它会给我们传统的企业和组织形式带来怎么样的影响和冲击呢？要不然还是从哥飞老师先来谈。

哥飞：这里边其实还是一样的。以前有一些事情可能说需要招聘很多人。比如说我们但凡想到要做一个产品，就需要招聘程序员、招聘设计师、招聘产品经理、招聘运营，各种各样的岗位配齐之后，这一个小个团队你的每个月的支出之类的还是不小的一个数目。如果你本身不想做这个呢，不想有这个支出的情况，你还得去找投资人去出这个钱。是吧，那整个当你想到说你要创业的时候，要把这些所有的事情搞完，你需要拿到投资、各种什么之类的，可能很多人就会知难而退了。现在不一样了。现在说有了AI之后，基于AI的能力，我们每一个人都可以做一些小产品出来。甚至是说有一些人他以前可能是不会编程的，那么他可以基于ChatGPT的帮助去上线一个iOS的APP，这都是有可能的。只要你有创意，只要你有点子，只要你找到了某个需求，那么你就可以去上架这么一个APP，这么一个产品。当然这个产品形态不限于说是APP，你也可以做网站、浏览器插件，你甚至还可以做一个GPT，各种各样的产品形态都是可以的。只要你能够去解决用户的需求，那么这里边就需要说你需要去挖掘出用户到底有哪些需求存在。那一呢，又得回到说我们比如说用ChatGPT、用谷歌，我们去搜索去了解一些信息之后，基于ChatGPT的一些对话更深入的一些了解，去对这个需求有各方面的更深入的一些了解之后，你才说怎么去更好地去解决这个需求，怎么更好地去做一个产品来帮助大家完成这个需求。这里边就会说我们需要用上很多AI给我们的能力，同时说我们也需要说你一个人确实需要身兼多职了。就像刚才花生说的一样，你可能以前你是在大厂里边工作的，别人给你安排的任务你只需要完成就好了，其他东西你完全不需要考虑。但现在你需要从需求开始考虑，你还要考虑怎么做产品，怎么去推广这个产品，怎么去获取收入，怎么去做一些财务相关的事情。对，就讲完了。

主持人：接下来花生。

花生：之前有一个说法大家肯定都听过，就是不是AI替代人类，而是懂AI的人去替代不懂AI的人。我们暂时忽略这句话里很多时候它传递出的那种焦虑成分。我觉得在企业层面上，尤其在很多小公司的这个层面上，这句话其实会更成立。那种懂AI的企业会去替代不懂AI的人。我觉得这里主要是说，当一个企业拥有了AI之后，它有了这种AI能力的赋能。我觉得现在可能难度还稍微有点大，但是后面等着就是基础模型能力的这种升级，还有就是AI Agents的这种成熟。就是AI去自动化完成一些传统的重复性的任务的能力会越来越强。还有一点，跟哥飞刚才提到的类似，当大家都用上AI之后，其实很多时候考验的是创造性和战略性的工作。现在对于很多小公司来说，基础的执行类的员工占比会比较高。但是在AI赋能之后，我觉得需要去做创造性、需要去创造性解决问题的这个比例、这个部分会发生变化。

所以我觉得对很多小企业来说，他的人的结构会发生调整。更有创意、更有创造性的人会需要去替代只是做基础工作、能被AI替代的那部分内容。还有一个我觉得比较好的一点，其实有点类似于吕立青老师之前提到的，我觉得后面其实会涌现出来对于普通人来说，因为他的代码的开发产品的能力大致被拉齐了或者拉平了一些，所以很多人都能够去做创造了。而且对于很多企业来说，它的课程字应该会变得更扁平，所以它去满足现在不断变化的用户需求的能力其实是变强的。而且国内最近还有一个变化，就是整个VC风险投资行业以及独角兽公司这种叙事其实也已经不存在了。另一个类型就是比较缓慢的、安安静静去耕耘一个细分市场的企业，其实我觉得会变得越来越多。如果放在三年前的话，像少楠和Light做的Flomo，其实它会被认为有点异类，因为它没有追逐那种大公司的叙事，在安安静静的做自己的一个小产品。但是我觉得在未来AI时代，这种模式大家会越来越多的想去借鉴，它更有可能成立。所以总的来说的话，我会认为后面的企业会变得更小，以及同等规模的企业，它的人员结构跟现在也会变得不太一样。

主持人：那吕老师对这个问题有什么看法？

吕立青：我觉得还是看时机。我之前提到说，Sam Altman其实对创业的建议就是假想已经有一个存在的AGI，就是通用人工智能，它已经能够做所有的事情，然后你再去思考你要做什么事情。那么在我看来，这个事情还没有到，就是说还没有所谓的AGI的存在。所以这个时间窗口可能是三年、五年、十年。所以我们创业或者是做事情肯定是在这个窗口周期里面去做的。我之前是想过，像现在的BOSS直聘或者是各种求职平台，它未来可能就变成了一个Agent的Market Place，它是一个基于机器人的市场。我们可以预测一下，比如说BOSS直聘上面低于2500人民币的知识工作，未来肯定都可以被Agent替代。我们现在去招聘一个人，首先你得付出非常高的面试成本。那么面试成本之后，你还可能会遇到试用期的一个周期的问题。那么如果他是一个Agent，他是一个AI的代理人，他能够去做一些知识类的工作的话，首先他的试用成本很低，他的一个雇佣方式也很简单。未来这种人才的市场肯定依然存在，但是呢，大部分的Agent可能会取代那些，比如说实行20美元的员工，或者是刚毕业的大学生等等。

那么从另外一个角度来说，如何把这个Agent用到自己的公司，并且让这个公司能够正常的匹配。因为有时候你招到一个人，他可能能力很强、兴趣也很强，但是跟你公司的业务不匹配的话，那也存在问题。所以Agent如何跟你自己的企业能够更好的结合，那么可能也是一个很大的话题吧。比如说，自己的企业要有自己的知识库。那这样的话，一个Agent他过来，你给他知识库里面的知识，他就真的会用。你这SOP沉淀的那些最佳实践他都可以用上，他就完美替代了说一个大学生毕业了刚过来啥也不会得从头开始学，你可能要带他六个月。这样的诸如此类的问题都可以被解决掉。反过来说，如果企业更小之后，企业因为已经有很多Agent能够加入到你们公司，然后帮助你做更多的业务，那么你企业依然人数很小。企业更小之后，我觉得反而是它的一个撮合的成本更低了。每个企业可能做更小的事情，做更垂直的事情去解决那些大语言模型不能解决的问题。

比如说我前面提到的，它可能需要外部数据的实时收集，或者是它需要不只是软件层面的自动化，它更需要硬件上的自动化。其实AIGC我觉得它不只是生成内容，内容可以是软的，也可以是硬的。那么未来AIGC肯定是能够由AI来生成硬件。我们结合3D打印可以直接给你造一个硬件出来，然后结合比如说机械臂、机器人等等来帮你干活。那么可想而知，未来的BOSS直聘，它可能是一个机器人雇佣平台。如果这个平台上有软件可以帮你直接解决问题，那么相应的也会有硬件来解决问题。这可能就像《银翼杀手》这样的科幻背景下的一些现状了。所以从这个角度上来说，企业更小，每个企业可能都会去做更垂直的东西。恰恰符合了那句话，就是Do things that don't scale，就是做那些没有办法规模化的事情。因为小公司跟大公司的竞争可能就存在于说，大公司每年两个财年，一个财年两个季度两个分段吧，有些公司可能有四个。这样的一个循环下，他去立项做一个项目，他是一定会追求规模化的。我需要在某个季度达到什么样的数据量，如果这个事情无法规模化的话，他就不会去做了，不会选择去做了。小公司可能更像于说，我深耕一个小领域，它哪怕暂时没有办法规模化，但我要先站稳脚跟，然后把这个事情做足、做细，再去所谓的规模化或者说寻找第二曲线等等。

从这个角度，其实我们现在需要做的可能就是构建自己的一个知识库和Agent的两条腿吧。等到时机成熟，那么更强的大语言模型来了，它可以借助于你已有的数据和知识库达成更好的效果。因为这里其实跟人的取代成本是很大的不同的。就是说你招了一个人大学生过来，可能他是211的，过来之后他可能学六个月能够做出80分的成绩。下一次你招一个985的大学生过来，他可能能做到85分的一个成绩。但是你依然需要付出连续六个月的一个试用成本或者说其他的成本。如果说有一个更好的大语言模型过来，比方说我现在用GPT-3.5，只需要一键切换到GPT-4，那么它借由你现有的知识库，它能够学得更好，产出结果也更好。这个其实是一个非常大的一个不同点。所以从这个角度出发，我觉得AI对于大公司、小公司或者是对于个人，都需要从自己出发去做这两件事情，一个是构建Agent，另外一个就是构建知识库。

主持人：我觉得AI这件事情出现了之后，我们很长一段时间我们的职场的叙事其实是说我们要进入一个公司，或者是更确切的说我们想要进入一个大公司。那其实如果用巨人来类比的话，我们想成为巨人的一部分。现在变成了我们可以站在巨人的肩膀上去做一些原本巨人能够做到的事情，这其实又是另外一种叙事了。其实在每一次的技术革命的早期都会出现这样的一个阶段。我正好前两天录播客还回顾了一下计算机史。其实计算机爆发的时候、刚刚爆发的时候也是诞生了很多有创新型的小公司。因为它就是说你要说图形排版出来之前，可能你要去做一个这样像出版物一样的，不管是一本书还是一个强报，或者是甚至你简单做一个广告，那可能都需要一个公司的人力来支持才能够做。但是有了桌面排版之后，你是一个很厉害的设计师，你一个人或者是两三个人你就可以搞一个工作室，就可以开始做类似的不管是出版还是设计类的工作。其实对于大多数人来说，我觉得它是一个更好的机会。

但是还是有一个问题，其实你作为超级个体之后，他自己就变成了一个市场的主体去参与到最大的市场的竞争。他其实和在公司里面做一个员工的感觉还是不太一样的。因为我们员工也有内部的竞争，像什么KPI技巧，但他毕竟是说我不用考虑说大部分情况我们其实是不太用考虑这个市场怎么样的。在成为了这一代的加持下，想要做一个个人的企业的话，你们会觉得作为一个个体我们需要做什么样的准备，或者是说我们需要具有什么样的特质，我们才去开始这样的一个尝试呢？看看哪位老师先回答这个问题。

吕立青：我觉得大部分人的兴趣可能都被压抑了。在我们的传统教育之下，可能比较循规蹈矩的去做自己的本职工作。那么我觉得一方面就那些已有的相对能够折腾的人，他们在本职工作以外就已经在折腾了。现在有了AI的话，其实一方面是加速了他的折腾，另外一方面是他能够折腾更好或者折腾的更多。因为只有不断尝试之后，你可能才知道自己可能更喜欢做什么事情。第二个点就是我刚才说的大部分人可能被压抑了。你真正喜欢的事情，你好像以前一直找不到时间去做，或者是你一直在犹豫不决。因为有时候会有为难成本，你可能觉得我要去画画、我要去写歌，那从零开始学，我得先报个兴趣班，这个太难了，我可能打开某个报名软件就已经退下了。所以从这个方面来说，AI到来之后大家可以跳过为难情绪，直接开始做自己更想做的事情。因为我觉得恰吉不提这种交互方式的话，它可以允许你一无所知。第一个点在小的小朋友，他也可以问天马行空的问题，任何问题。另一个方面，他是有连续性对话的，他是有上下文理解的能力的。所以你不必要一次性把问题问对。这跟以前用搜索引擎是一个非常大的不同。就是用Google或者用百度，你得指定好关键词，甚至还有一些搜索的小技巧，比如说你可以加双引号、加空格、加分号等等。那么有了ChatGPT这样上下文感知的AI助手之后，你可以先问一个很傻的问题，然后在AI所给出的答案之后，你有了新的认知，然后有了新的探索，甚至你还可以让AI每次推荐几个你可能感兴趣的下一个问题。那么你就可以持续不断的跟他交互啊、问问题啊。像ChatGPT我自己会设置那个自定义指令，说可以跟他交流一次的话，他都会给我三个我可能需要关注的潜在问题。因为一方面我可以定义自己的身份，比方说我是一个创业者，我感兴趣的是什么，那么他可以基于我自己的profile，基于我自己的身份特征、偏好等等指导我提下一个问题是什么。这有点像是coaching的一个过程，就是教练式对话的一个过程。其实这个就能够帮助你对某个领域持续的去精进、持续的去反思等等，或者是扩展你的宽度、广度等等。

花生：对这个问题其实我自己之前刚刚成为所谓的超级个体的时候，我自己思考过很多。经常会有人知道我的状态之后来问我，所以我确实比较花时间去思考这个问题。现在我常常给的一个解答就是，我对这件事建立了一个模型，一个叫SPACE的模型。它是由五个单词的首字母组成。S指的是Skills（技能），P的话是指Passion（激情），A的话是指Adaptability（适应性），C的话是指Connection（连接力），E的话是指Endurance（耐力）。我分别简单解释一下这五个概念。首先Skills（技能）这一块就是，成为超级个体之后跟之前在公司上班非常不一样的是，你不是只做那一小块的螺丝钉工作就可以了。你需要产品、技术、营销方面的能力。所以你需要有这样的一些准备，或者你至少你需要感兴趣，让AI能够去帮助你完成一些原来缺乏技能的事情。所以这是技能的准备。第二个P的Passion（激情），我这里是指我觉得你需要去考虑的是不是有一层那种意义感在推动你去更主动的做事。因为前段时间看了一个韩国的电影里面提到了一句话我震动很大，就是他说很多人对很多人来说，他其实是希望被领导的。因为被领导你不需要对于你每天应该做什么事情去做这种思考，这种思考有时候是很痛苦的。所以如果你成为这个超级个体、一人公司，你到底应该去做哪些事情？你是应该去做你更感兴趣的、更有意义的、帮助其他人的事情，还是更赚钱的事情？或者你有时候对哪些更赚钱你也缺乏判断。所以这里会有一些非常复杂的问题。你有时候会觉得不如在一个公司稳定的拿钱就好了。所以我觉得其实你需要有一些想做事情的这种激情在支撑你。然后第三个是A，Adaptability（适应性），因为现在AI进化速度非常快。我常常听到AI还有非AI的从业者都说每天看到AI的新闻和新进展就不管是SORA还是SUNO出来，大家可能都会焦虑一番。所以在这个时候的话，其实你会被迫有想要去学习和适应外部环境变化的能力，你需要能够去适应，你需要能够去适应，需要有那种学习的主动性。第四个是Connection（连接力），原来在一个公司内的时候，你其实是和一群人一起做事的，但是后面变成如果你一个人在做的话，其实很容易会有孤独感去吞噬你。所以这个时候的话，你怎么保持自己跟世界的连接其实本身是个问题。还有一个问题就是你需要能连接到你做的，不管是产品也好，还是服务也好，还是内容也好，它的受众。所以你需要有跟这个世界有跟你的目标受众建立连接的能力。然后第五点就是Endurance（耐力），这个是指在成为一人公司的时候，我之前也提到了，我在最开始的时候其实根本都没有收入，它缺乏这种拿月薪的这种确定性。所以你在很长一段时间内，你做的这个小生意可能是不挣钱或者甚至是亏钱的。因为你每天你的生活和工作会混在一起，确实容易会面临这种压力。怎么平衡你有没有耐力能撑过要痛苦的时期，我觉得也会是个问题。这是我的回答。很遗憾，它没法那么简单的用一两句话跟大家说清楚，因为这确实是个挺复杂的挺麻烦的问题，每个人情况都不一样。

哥飞：我想通过一个比喻跟大家来说明一下吧。我们现在进一家公司工作，我们可以把什么呢？我们把它比作有一片果园。就有一个老板去开辟了一个山头，山头里面呢请很多的工人去种了很多的果树。请工人他需要去浇水、施肥、杀虫，把果树一年年地长大，开始开花结果。结果了之后呢，这个果园的主人他能够拿到的是这些果实卖掉之后变成的钱，是果园的主人拿到的。对于那些园丁来说呢，他拿到的只是辛苦费。他浇水、施肥、杀虫，他工作，他拿到的是他的辛苦费。而那些果树结的水果卖掉之后的，大部分员工是享受不到的。可能有一部分人能够被赠予一点期权，那我们可以认为被赠予了一些在水果成熟的时候被赠予了一些水果。我想要说的是什么呢？就是说当我们去工作的时候，我们去悉心地去学习，不要自己说你做浇水，你就只做浇水一件事情。你要同样地学习怎么去养护小树苗，怎么去施肥、怎么去杀虫。把整个过程、整个流程你都学会。那学会了这个之后呢，你在上班的同时，你业余时间看看是否可以自己找一片空地种下一棵两棵小果树苗，慢慢不断地去养大。有可能在这个过程当中，有一些小树苗它会死掉，没关系，你就再种一棵。是吧，那总有一些小树苗能够活下来，能够慢慢长大，能够结到果。那这个是你自己种的果树结的果，那就全部是你自己享受的。

好，那我们现在后面举一个极端例子，说等到你给老板打工种的果园的果树，他现在觉得已经不需要那么多人已经可以维护了，那么把一部分人裁掉了。假如你就在被裁员的行列，那这个时候你至少还有你自己的小果园，你可以去有结果、有开发。开发结果，这些果树可以让你能够解决一些经济上的问题。是吧，同时你还可以继续去种小果园，种更多的果树。慢慢你也有一片比较大的果园，能够享受到水果的收成。而且这个水果的收成它并不是一年两年的，只要这个果树还存在，它可能十年你都能够去享受这个果树。在这个过程当中可能你需要有一些轮换嘛，因为果树它也有一个丰产期，可能果树到了第十年之后它慢慢就减产了。是吧，那在这个过程当中，因为你已经开始有收入，你就可以去继续买新的树苗去种下去，一轮一轮的，一茬一茬的去轮换。是吧，那后面你就不需要去给别的果园打工了，你只需要去维护你自己的小果园。即使你某个时候说你哪天生病了，不想去工作了，那些果树它依然还是在生长的。是吧，不会说因为你这天不工作，你就享受不到果树结的果实。所以说我们如果想要去做一些个体的创业呢，都得在上班的时候就学习更多的一些技能，而不仅仅只是把自己当做一颗螺丝钉，整理自己的这一小部分的工作。是吧，学习到技能呢，再拓展开来，到你后续你需要去做自己的事情的时候，你就会发现很多事情你都可以更容易的去做了。尤其是现在说有了AI之后，很多事情你可能不需要自己亲力亲为地去做，你把一部分事情交给AI去做。同时你可能也要学会一点点合作，是吧。比如说我们，不知道大家有没有见过农村这里边的收稻子的时候，稻子几乎是说要可能短短两三天内都收好的是吧。那通常会是什么呢？约好几个邻居一起，今天先给张三去把稻子都收回来，明天大家一起去把李四的稻子收回来。那这里边依然可以去协作。OK，这就是我讲的。

主持人：我觉得哥飞讲的两点其实都挺好的。一个其实是在数字时代，也就是他因为学徒制很早就已经消失了嘛，但其实你在数字时代，尤其是在做一人公司的时候，在某种程度上是要把这个学徒制捡回来的。当你在一家大的公司里面工作的时候，你虽然总觉得你是被压榨了，但是你需要学习一下你究竟是怎么被压榨的这个过程。这样的话你以后出去做一人公司之后，你可以这样压榨AI。还有一点，其实你在一个足够大的市场，插在这个体的就是一人公司又足够多的情况下，其实大家没有那么强烈的竞争关系。因为我也经常看哥飞的社群里面，他们经常有各种合作的互动、这种经验的交流。其实因为是在一个更早期的大市场里面，它就会有更多的机会让每一个人都成功。

那最后一轮的问题，其实是想让各位去展望一下这个AI和一人企业的未来吧。我觉得你可以展望AI，也可以展望一人企业，也可以展望AI对一人企业的赋能。都可以，看大家对这个未来有什么样的期望。还是从吕立青开始。

吕立青：我的展望前面或多或少提到。第一个是用AI回归爱吧。我们所有人能够不那么卷，能够让AI尽可能帮我们干活做事情。我们大家更好地去社交、更好地去生活、去做家庭里面的事情。第二个点，每个人会有更多的可能性。我们从小可能会最开始的时候有各种各样的兴趣，但是随着读书长大慢慢的就越来越收敛，特别是在工作之后就更加的像是一个螺丝钉，在自己的领域做得越深越好。而且这个社会可能更希望的是你做好自己本职的工作，更好地去留在当下的企业。但是这个点我觉得还是丧失了人的一个探索性。我们其实还是会像孩童一样对世界充满好奇，想要得知这个世界最新的知识，或者说每个不同的领域或者是跨领域它能够有什么新的收获，甚至我们可以创造一点什么。我们可以藉由AI能够在自己看到某些insight的时候、某些特殊的见解的时候、有着某些特别的灵感的时候，能够把它着手创造出来。可能只是简单的一句话，AI就能够帮你实现。但是有了这种实现之后，它才有了一个沟通交流的载体。你对别人说我曾经在某个大厂待过，或者就远比说你曾经创造过一个什么作品可能更加生动一点吧。大概是这样。

主持人：接下来哥飞老师。

哥飞：我还是基于刚才说的果园的这个话题来讲一下。就是说可能后面一人公司多了，相当于是说人人都能拥有自己的小果园。是吧，那你为了这个小果园，你可能初期要干的事情会更多，比你在公司上班的时候会更累。但是呢，这种累其实也是值得的，因为你所有的付出是在将来在这个果树结到果的时候，全部是能够偿还给你的、给你的一个奖励。是吧，当越来越多人去种自己的小果园，并且每个人种的果树都不一样的时候，其实给我们的世界会带来更多种的水果。每个人都专注于自己的一样东西，并且尝试于去创造一些新的东西出来，会带来更多的可能吧。是吧，以前传统的一些大公司来讲，他们追求利益，可能说有一些小的需求它是看不上的。看不上的那就没有人去做这些产品去满足用户的需求。但是一人公司多了之后，只是说用来养活一个人的话，其实就可以去做一些小的需求。而这些小的需求其实也有各种各样五花八门的需求。就相当于是能够更好地满足各种各样的小众群体的小众的需求。所以我觉得可能会说是一个是说世界更美好。第二个，其实依然还是有大公司的生存空间的。大公司会更大，但小公司也会更多。

主持人：花生呢？

花生：首先，我很认同哥飞说的世界会更美好这个观点。我自己个人也非常期待AGI。我觉得不管AI出来之后，它对于不同的公司和个人之间的这种财富分配，它会发生什么样的影响，到底哪些人能多挣到钱，但是本质来说就是AGI它其实是带来了一个新的这种生产力的革命。所以在生产的能力在非常大的提高之后，我觉得我们可见的所有人能分到的整个蛋糕可能会被做大五倍十倍。所以我们正常来说看到的会是一个更好的世界、更好的未来，这块我其实是非常期待的。

还有一点的话，关于在市场受众很小的那种作品。比如说电影的话，动不动可能就几百万上千万的这个投入，这个投入它要求你做出来的东西必须是被更多人去分享去承担这个成本的。所以电影做出来的东西相对来说会更肤浅一些，没有那种深度，因为它是成本结构的要求。但是有了AI之后，其实很多人会具备这种创造能力，这种创造的成本会大大降低。所以我觉得在这种情况下，很多更广、更有创造力的内容会出来。从作为一个内容消费者的角度考虑的话，我其实会很期待这个未来。我希望大家都可以去更多的做创造，以及我们后面能消费到更多有创造力的、非常特别的这种内容。

主持人：总结一下，其实今天晚上的这个内容大家对AI赋能一人公司这个事情整体来说还是比较乐观的。AI能够让我们更好地获得自己的工作的产出价值，让我们的好奇心能够更容易地转化为成果，让我们的生活和工作之间也更好地平衡。同时在需求端的那一侧，也能够满足消费者。就更多的一人公司之后，也会能够让我们的消费者获得更多个性化、小众多样化的产品与服务。从实践的层面上来讲呢，重点是要从现在开始就要仔细观察这个世界上还有哪一些需求没有被满足。其实保持自己的好奇心，同时还要去系统性地学习自己现有所擅长的或者是从事的领域的知识，并且勇于地去尝试AI和实践AI的工具。我觉得今天晚上听完了之后，当然没有说做到让大家能够立刻就去成为这样的一个超级个体或者是AI赋能的一人公司，但是可能会给大家一个信心，开始去学习相关的这样的案例也好，还有教程也好，能够开一个很好的头。

也特别感谢哥飞、吕立青、花生三位嘉宾在休息时间给我们带来的分享和交流，也感谢屏幕前的大家收看本期由腾讯研究院主办的AI共创营。那我们今天的活动就到这里，下期再见，拜拜。