Sora发布!产品经理的时代来了!

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前几天Sora发布,并不仅仅是文生视频的重大突破,更意味着:生成式AI正在以我们难以想象的速度进化,而且,没有人能够预测它的上限!而对产品经理来说,意味着AI产品经理的门槛也降得足够低了。

前天凌晨,我们睡得正香的时候,OpenAI在没有任何预兆的情况下发布了Sora,其炸裂效果,马上就让整个互联网一片沸腾。

我一直坚信,未来所有的产品经理都将是AI产品经理,所以针对Sora这件事,我也简单发表下自己的观点。

Sora的发布,不仅仅意味着“文生视频”的重大突破。更重要的是:

它证明生成式AI正在以我们难以想象的速度进化,而且,没有人能够预测它的上限!

如果不信,你可以看看OpenAI放出来的Sora效果,就会发现它生成的视频足以“以假乱真”!

而你需要输入的,仅仅是一段简单的文字而已!

关键点在于:Sora的核心原理不是对视频的处理能力,而是对物理世界的学习和理解能力!

即它不仅仅只是视频的生成,它甚至能够理解人类世界的规则,比如纸飞机碰到树会掉下来,这才是视频“以假乱真”的核心原因。

而且,从ChatGPT发布到Sora问世,仅仅才1年多时间!这1年多,整个世界对AI的认知都在不断被OpenAI所颠覆!

这种匪夷所思的进化速度,才是生成式AI最可怕的地方!

其实AI并不是一个新鲜的东西,比如以前的图像识别、语音识别,在SaaS领域也有很广泛的应用。

但是这些AI能力有个特点,就是上限很低,即只能应用于一些非常狭窄的领域,在整个流程中也只能占据非常短的环节。

而且,这些AI能力的实现成本都相当的高。以至于很难被大规模推广!

以图像识别为例,快消品业务员去门店拜访,主要还是和店主沟通、录入订单,对门头或者货架拍照只是一个辅助性工作,证明业务员到店拜访了,或者收集一些市场情报。

对这些辅助性工作进行优化,给企业带来的价值提升并不显著。

而且由于图像识别的模型训练也是需要成本的,这就导致这个AI能力其实只能应用于少数大企业,更多的小企业其实是用不起的!更不用说C端用户了!

但是生成式AI就不一样了,文生文,文生图,现在又文生视频,对于个人、企业的很多岗位来说,已经可以辅助优化核心工作了。

就以产品经理来说吧,当我们要快速了解一个新业务,完全就可以利用生成式AI,让它帮我们整理相关业务知识。

更重要的是,相对于以前的AI技术,生成式AI的使用成本实在是太低了!

而且还在持续不断的降低!

这个成本既包括支撑模型运行的成本,也包括我们的学习成本。

这除了意味着生成式AI会被广泛应用于各行各业,还意味着AI产品经理的门槛也降得足够低了!

以前要成为AI产品经理,是必须要懂算法的!

比如懂DNN、RNN、CNN等神经网络算法,甚至NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)领域都有更垂直的算法模型,对垂直领域学习要求非常高。

但是现在,很多AI能力其实通过调用大模型就能实现了,AI产品经理最重要的工作是一方面是理解业务需求,另一方面则是了解生成式AI的能力。

说白了,生成式AI“屏蔽“了复杂的算法,让我们通过人类语言就能轻松调用算法能力。

当然了,对于很多垂直场景,标准大模型能力可能还不能100%满足需求,在这种情况下,就需要我们对大模型进行优化,这也涉及到对AI技术知识的学习。

但是,生成式大模型也引发了技术范式和工具的革新,这些大模型能力更强,能够处理的任务和满足的需求也更多,但是对技术能力的要求却降低了。

这就使得AI产品经理不再需要了解垂直领域的传统AI算法,而是变为理解AI大模型技术即可。

学习难度大大降低。

更重要的是——从长远的角度来看——由于生成式AI超强的语言理解能力,在未来,产品经理甚至不再需要技术人员参与,就可以独立生成应用程度。

这一点虽然还没有完全实现,但是基本上已经是大家的共识。

这就意味着,在未来,一方面是AI产品需求的井喷,另一方面则是AI产品研发成本的大大降低。

未来研发软件产品的瓶颈,不再是算法人员,甚至不再是技术人员,而是idea,或者说是优秀的产品经理!

未来真正稀缺的能力,不会再是代码能力,甚至也不会是使用AI的能力——而是熟悉业务场景、洞察业务需求,知道如何用AI赋能业务的能力!

这让我想起一个案例:一位成功转型AIGC产品经理的同学总结说:

能拿出优秀的方案文档和竞品报告作品,是我拿到offer的关键。毕竟不管是什么赛道的B端产品经理,对于业务的理解才是最重要的!

专栏作家

王戴明,微信公众号:To B老人家,人人都是产品经理专栏作家,多年互联网产品与信息化管理经验。

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  1. 中国不能用,还有什么意义呢?!
    国产没有替代,几年内我不会有类似的产品可以大面积应用。可悲不?……

    来自北京 回复