AI创意观察室 7
EP4 | AI能帮我做社交媒体吗？同90后海外创业者聊聊Agent (00:55:33)
发布时间: 2024-03-14 11:00:00
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欢迎大家回到李小凯的AI创意观察室！
这是一档值得AI领域的长期价值实践者订阅的节目，无论您现在身处哪个行业， 我们的节目致力于帮你找到自己的领域和AI之间的最短路径，了解科技如何与我有关，并赋能于我。
本期，我们邀请到opencord.ai的联合创始人Kelly。她是一位连续创业者，曾任PayPal 全球和国际总部销售工程师和创新实验室项目负责人。2016年参与并且主办数百场女性创业社群活动，全球最大女性创业和投资社群SoGal，并且为数十个早期创业项目和基金融资。
【本期亮点】
Kelly 拥有多面角色，她既是公司的增长和用研负责人，也是一位运营公司品牌的内容创作者。交流中一句暴露年龄的“我为自己代言”，让我们会心一笑。她和我们分享了营销飞轮和内容创作的干货，和AI Agent的去中心化架构思考。
本期你将会听到：
01:45 嘉宾介绍
03:26 为社交媒体用户设计的AI产品：独立创作者的社交媒体管理，个人品牌风格探索的需求如何才能被AI满足？
05:23 为什么选择创业，并且是AI创业？
- 07:57 大厂的福利，对创业者是个“金手铐”
- 09:19 Kelly就读过女校，做过更年期女性健康产品，作为AI领域相对少数的女性创业者，希望大家不要低估自己的产品和业务❤️
14:54 中国、美国、东南亚的投资人风格和关注点有何不同？
- 17:09 硅谷投资人为什么会因为“相信”买单？
- 18:59 ChatGPT是一个优秀的MVP。（即，最简可行产品，minimum viable product）
19:24 优秀创业者的能力是AI目前还无法取代的：1）朝着目标做发散性深究；2）综合各种模态信息作输出的能力。
22:03 市场价值、价值规模的预估：她和团队认为，未来在社交媒体上80%的内容都是AI agents创造、管理的。这个数据的预估，是通过对GDP的思考反推得到的。
26:04 回顾产品获客的时间线，创业接近一年的关键反思和关键决策
28:24 主播试用产品，怎么“翻车”了？
30:16 回应“投资人的灵魂三问”
- 33:58 如果做 to C 话， social media 本身就是一个天然的传播空间
- 34:24 飞轮模型如何滚起来
- 38:17 目前社交媒体是“反方”，下游的社交媒体平台如果开始做AI产品，是否会是一个毁灭性的挑战
42:10 智能体概念的梳理和探讨
- 43:01 产业界设计智能体的思考
- 44:55 用PMF的视角定义智能体：Agent就是个自助完成任务，24/7待命，自己解决在过程中碰到的问题的智能体。
- 45:23 面对质疑，认为Agent 是对LLM的套壳，Kelly做了一个比喻：如果LLM是大脑，Agent就是手和脚，专注执行的功能不可或缺。
48:44 “路由器”智能体是什么？是一个在自下而上的有自主性的工作架构中的“报童”
51:10 你的产品要做 Autopilot 还是 Copilot？前者。
52:45 你认为AI会取代人类工作吗？
53:19 内容创作者的核心竞争力是思考深度
💡 采访手记：在和Kelly的交流中，面对测试翻车，她能坦率地说：“我们的产品确实还有很多问题。“或是在聊到是否考虑MCN业务的时候，直言“以当下的能力，这个我们暂时做不了。”如果创始人知道自己不要什么，有Say no的决心和能力，就更可能专注做滋养品牌潜力的业务。
📖 智能体的发展愿景代表着人类对自动化社会的想象，如果可以通过“创造”智能体和协作网络，“创作”自己的社交媒体，完成AI“创业”这件事，是否就是创意的体现？
📖 只要思考和尝试满足的是真正的价值，或许，做大模型和小应用都不要紧？
欢迎各位听友朋友们在评论区留下你的独特看法。
【延伸阅读】
本期提到嘉宾参加的《硬地骇客》节目：EP47 和美女嘉宾一起翻越“增长”这座大山|对话OpencordAI联创Kelly
比尔盖茨关于智能体的访谈：人工智能将彻底改变你如何使用电脑 | 盖茨笔记
🍎 小红书 @李小凯的AI创意观察室 将陆续为听友朋友们提供5分钟版长文精选，欢迎订阅！
飞轮模型 34:08
增长飞轮模型（Flywheel），由美国集客营销公司hubspot提出，用于解释如何调整整个组织以提供卓越的客户体验从而推动产品增长。其中有两个重点：
- 飞轮代表的是一个循环的过程，关注用户主动传播的意愿和行动，专注为新用户创造愉快的新手体验。
- 摩擦力是飞轮的致命弱点。在实践中观察用户痛点并针对性解决，降低用户流失。
一个即刻可用的基于飞轮模型的思考：你会给身边的人推荐某一款产品吗？用到什么程度会推荐？而不是看他给你的口头反馈。
产品市场契合度（Product-Market Fit, PMF)
- 产品市场契合度，也称为产品/市场契合度，是指产品满足强烈市场需求的程度。最早提出者是传奇投资人和硅谷创业者 Andy Rachleff
- 对于早期初创企业来说，从零到一的过程就是找到产品市场契合度的过程。这一过程“违反直觉的是，你不应该首先追求大市场。”而需要找到独特的客户，迭代产品面向的*“人群”而不是“内容”。另外，安迪还指出另外两个常见错误：*在追求价值之前追求增长；以及，放慢创新速度。
- 听更多：S6E18 硅谷徐老师｜SaaS 创业者如何找到 VC 圈最爱谈的 Product-Market Fit？
LLM is so WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic）11:45
来自哈佛大学的研究者们表明，与大规模跨文化数据相比，LLMs 对心理测量的反应是一个离群值，他们在认知心理任务上的表现与来自西方、受过教育、工业化、富裕和民主（Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic, WEIRD）社会的人最为相似。他们呼吁，不要忽视人类和机器心理学中的跨文化多样性可能引发的科学和伦理问题。
Original phrase: We show that LLMs’ responses to psychological measures are an outlier compared with large-scale cross-cultural data, and that their performance on cognitive psychological tasks most resembles that of people from Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic (WEIRD) societies but declines rapidly as we move away from these populations (r = -.70). Ignoring cross-cultural diversity in both human and machine psychology raises numerous scientific and ethical issues. We close by discussing ways to mitigate the WEIRD bias in future generations of generative language models.
来源：Atari, M., Xue, M. J., Park, P. S., Blasi, D., & Henrich, J. (2023). Which humans?
Product hunt 26:59
Product Hunt是一个供用户分享和发现产品的网站。网站于2013年由瑞安·胡佛创立，之后加入了Y Combinator。是嘉宾提到的，第一阶段借力冷启动的产品。
LLM Agent
智能体（Agent）：通过传感器感知环境（收集信息）并通过执行器作用于该环境（采取行动）的事物。 这一概念最早起源于M.Minsky(AI之父之一）于1986年出版的《Society of Mind》（也是神经网络热潮开始的年份）。2022年出版的《人工智能：现代方法》（第四版）中的定义：理性智能体（Rational Agent/Intelligent Agent）概念是研究人工智能方法的核心。理性智能体具备自主性、可学习迭代、可制定并实现目标等特点。
LLM Agent 代表通过利用大型语言模型 (LLM) 作为其中央计算引擎来解决复杂的具体任务的一个智能系统框架。该代理的基本组成部分包括：提示(prompt)、记忆(memory)、知识(knowledge)、策划(planning)、工具(tool)。
Router agent 48:44
Router 是路由器的意思。路由器的生动比喻，表现出智能体协作网络去中心化、自下而上的概念，而非常用的master agent.
路由协议(protocol)指定路由器如何相互通信以分发信息，使它们能够在计算机网络上的节点之间选择路径(use channel to split message)路由器有三个主要功能，分别是:
- 确定路径：路由器可以决定从来源到目的地所采用的路径，这个作业称为路由。
- 资料转传：路由器会将资料转传至所选路径的下一个设备，重复这个过程，最终资料可以抵达目的地。运算设备和路由器可能位于相同的网络或不同的网络。
- 负载平衡：路由器有时会用多个不同路径，发送相同资料副本。其目的是为了减少因资料丢失而造成错误、并创建备援及管理流量。
An LLM agnostic approach
与 LLM 无关的方法要求软件开发人员了解每个 LLM 的能力、局限性和复杂性。可以说，2023 年事件中一些AI的波动性（工作调动、快速移动平台、收购等）向我们展示了依赖一种 LLM 的风险有多大。
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《AI创意观察室》致力于观察和思考人类创意和机器智能如何产生碰撞和融合，致力于邀请人工智能行业的投资者、创业者、和长期价值实践者参与对谈，和听众朋友们分享他们的一线思考。希望可以帮助听众朋友们了解、理解、应用AI，进一步提高工作生活中的效率和激发创意。
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主播、总策划：李小凯Kuriosity
声音总监：BMR
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