#偷懒

在 OpenAI 最新那篇《How People Use ChatGPT》的研究报告里,可以看到一个很多技术人不愿意承认的事实。 我们天天讨论 AI 的未来、模型的能力、Agent 的协同,但普通人真正反复在用的确是最不起眼、最没技术含量、但最能偷懒的那一类小脑力动作。 很多的创业方向都是 AI 重构操作系统,但在报告里能看到的基本都是这样的提问场景: “我懒得写,你帮我润色下” “这事我大概懂,但你能快速解释一下吗” “我脑子卡住了,你先给我几个思路我再改” 就是这类小到不能再小、但一天下来会出现无数次的轻认知需求。 要说这些任务值钱吧,好像也不大值钱;但要说不值钱吧,每一次都真想掏出点什么东西来换时间、换注意力、换一口气不费脑的轻松感,于是,这反而成了 ChatGPT 用得最频繁的几个场景。 报告里有个特别关键的数据点:写作、实用建议、信息查询这三类用途,加起来占了用户对话的大头。 注意!!! 不是图像生成、代码开发和多模态探索之类的,就是字面意义上的“你帮我想点内容”、“你帮我写点东西”、“你告诉我这个怎么做”,极其朴素、但极其高频的脑力协助。 更有意思的信息是,真正把这三类用法用在工作场景中的人占比也很高,尤其是在教育程度高/收入水平高/日常脑力劳动密度大的人群中。也就是说大量的高认知人群的低成本输出策略,用 AI 省点脑子,完全不是因为不会做,单纯的不想做或者不想做得那么费力。 我意识到一个很本质的判断转变,AI 应用不应该去比谁更智能,而应该去比谁更懂人类和人类不想动脑的那一瞬间。 很多技术人一个很大的错觉,以为大家想要一个能回答所有问题的 GPT,其实大家更想要一个能帮他们免于思考前5分钟的小工具;以为用户要的是全链路智能流程,其实用户更需要的是一个“我脑袋转不动了你先帮我垫一脚”的认知助理;以为大家要构建的是一个 super agent,但现实中能留下来的产品,很多时候可能只解决了一个问题,比如:懒得写。 也正因为这样,我现在看“做什么 AI 应用能赚钱”这个问题,视角已经完全变了。别去想还能不能做一个内容平台、一个垂直模型、一个 SaaS 系统。应该反过来去问自己:我有没有办法,找到一个特别具体、特别细分、但特别常见的人类偷懒瞬间,然后围绕这个瞬间,去设计一套轻决策路径 +提示词模板 + 好的 UI 输出,让用户在最不想动脑的时候,最快拿到可修改的半成品。 而当这个偷懒动作被频繁触发,它就自然变成了习惯性的AI 肌肉记忆,而我们所做的应用,也就从一个工具变成了大脑外挂。 那 AI 产品的商业价值又该如何定义,可能有一类不在于能不能模拟一个人类专家,而在于能不能替用户做掉那些明明可以做但就是不想做的动作。 真正的市场不应该只盯着智能的天花板,往下看看,再懒惰的地板上也有大量的机会。 那再 AI 革命的宏大叙事下,我们追求的就不只是让人更强,让人更轻也应该进入视野。 人类会为强大而敬畏,但也会为轻松而掏钱。 思考下自己的日常,再环顾下市场,一个值得做的 AI 应用,不一定惊艳,但一定能替人类懒一次。 所以, 你想不想做一款 AI 产品,能替用户少动一次脑? 你能不能用 prompt、memory、数据和一点点贴心,帮人类多偷一秒懒? 如果可以,那它可能比我们写出一个能做十种事情的智能体,还更容易被买单和留存。 这类的机会还有很多。