看公众号,读到一句话:人类大脑不是用来思考的,而是用来避免思考的。 这句话有点意思,但直觉不是原话。马上搜索后发现原话来自心理学家 Daniel T. Willingham 的书籍《为什么学生不喜欢上学》: 「人生来就有好奇心,但我们并非天生善于思考。除非认知条件刚好合适,否则我们会避免思考。」 所以上学还是很有必要的。人是环境的反应器,好的学校可以营造合适的认识条件,引导学生去思考。但绝大部分学校营造不出合适的认知条件,于是学生就不喜欢上学了。 真正的问题来了:什么是合适的认知条件。快速找到原书翻阅,发现总结得很棒: 1. 问题有可解的挑战性。太难或太容易,大脑都会偷懒。最好,是跳一跳能够得着。 2. 有相关背景知识。这个也很重要。网络上很多喷子,看见什么问题,都觉得自己能解,然后瞎解一气而不自知。有相关知识,可用避免瞎思考。 3. 有目标带来的意义感。无论是考公务员,还是要写文章发公众号,都是一种对自己有意义的目标。没目标,就会沉溺在不用思考的短视频中。 4. 有及时反馈。比如想做小红书,但发的每篇笔记,阅读十几个,点赞为零。那做小红书的梦,就会在反馈的缺失里,荡然无存。 总之:人要思考,需要有合适的环境。这个环境让你感受到:问题有希望、知识有基础、目标有意义、过程有反馈。 营造出四有环境,人在其中,就会逐步擅于思考。 做产品的乐趣,就是尝试为用户营造出四有环境。人在好的环境中,会开始思考,而不是避免思考。
AI 应用最有竞争壁垒的,可能就是人机交互。 好的人机交互,需要充分理解模型的能力边界,同时也需要充分理解人的交互感知,这两者都做到极致,才能产生 aha moment。 比如:ChatGPT 通过对话形态让人与模型能交谈,DeepSeek 通过展示思考过程让人感知到 AI 的推理能力,Manus 通过展示工具调用让人惊叹 AI 真能帮人干活。 这些例子里,交互界面都至关重要。 近几个月让人眼前一亮的,是 Lovart,通过无边画布的形态,让人看到了一种新的交互界面。结合图片、视频等模型,让上下文、生成、修改编辑等过程非常流畅。 Chatbot 的交互形态,大概率最终还会是模型厂商或现有大厂的机会。 Canvas 的交互形态,Lovart、Canva、Figma 等,都在快速演进。或许还有创业者的机会,只要足够垂类。 Agent 不是一种单独的人机交互形态,Chatbot 和 Canvas 都可以无缝加入 Agent 能力。 还有一个巨大的交互形态,是 Voice + 硬件。有一个很值得学习的玩家是 Plaud。一个便携式硬件,非常有机会获得用户的很多线下上下文。这些线下上下文提供给 AI 后,有机会让 AI 生成真正 Only for you 的内容。 或许都有新的内容平台的机会。门户 - 搜索 - 推荐,接下来是什么。有可能是基于用户线上和线下上下文的真个性化内容(Content for one)。于是门户 - 搜索 - 推荐 - 生成,路线清晰了起来。 AI 应用创业,都还在很早期很早期阶段。基础模型能力 + 人机交互界面 + 用户上下文感知,会是产品成败最关键的三个基础要素。