AI 的下一个前沿：面向消费者的应用为现实世界带来影响

AI 仍然感觉像一个尖端的突破，即使它已经存在了几十年。

机器学习已经悄悄地为搜索引擎、推荐算法和语音识别提供了动力多年 – 但直到最近，AI 才成为了一种消费产品本身。

自从 2022 年作为 AI 的子类的生成式 AI“主流化”以来，ChatGPT 创下了 有史以来增长最快的应用程序 的记录。Gen AI 用户采用率正在飞速增长，三分之一的成年人和五分之四的青少年 现在每天使用它。

然而，尽管生成式 AI 在短短两到三年内相对正常化，但它仍然让人联想到互联网或移动应用的早期：强大、令人兴奋，但尚未完全融入日常生活。

这是一个熟悉的周期。互联网的第一波是关于使其在概念上和实际上发挥作用。真正的转变发生在后来，当公司建立在该基础上创建无缝、不可或缺的服务时。

AI 是否遵循着类似的路径？如果是这样，我们可以期待看到什么形式的消费者 AI，当技术成熟时？

AI 已经到来 – 但它仍然在找到自己的立足点

AI 正在快速发展，但大多数仍然围绕着少数主要玩家的努力。大型科技公司 – 微软、谷歌、苹果、亚马逊和 Meta – 已经投入了数十亿美元用于研究，而 AI 硬件的骨干 NVIDIA 在两年内几乎将其市值翻倍。

投资集中在建立更大的基础模型上 – 这是由竞争和巨大的开发成本所驱动的。

基于此，B2C AI 应用的第一波专注于通过接管重复性任务（例如会议组织和安排）来提供即时价值，这些任务以前消耗了大量用户时间。虽然这些工具简化了工作流程并跨不同格式生成高质量的媒体，但它们通常仍然需要大量的用户输入。

在许多情况下，让 AI 产生伟大的结果仍然需要努力。这是一个通往主流采用的障碍。基本技术不需要用户掌握。没有人需要学习如何为 Uber 优化路线或手动导航 Google 地图。

AI 还没有到达那里，但那是它的方向。新的 B2C AI 工具将更加直观、响应迅速、融入日常生活 –令人难以置信的智能、易于使用、无需努力就能预测。

消费者 AI 的新时代

下一代 AI 不仅仅是一种我们直接交互的工具 – 它将是一种嵌入到我们的数字（和物理）生活中的智能层。

让我们来看看消费者 AI 技术现在的发展方向及其未来的潜力。

代理和个人计算

AI 已经证明了它能够取得惊人的成果，但结果仍然严重依赖于用户的输入。从今天的许多 AI 工具中提取高质量、连贯的结果通常需要技能、实验和技术知识。这给用户带来了负担，自然而然地吸引了技术专家而不是更广泛的用户群体。

下一代 B2C AI 将消除这种过滤，变得更加直观、适应性和代理 – 精炼行为并在没有持续监督的情况下管理复杂任务。

这样，AI 正在朝着“正常工作”的方向发展，类似于 Uber、Google Maps 或 TikTok，它们需要很少的专业知识却提供了无缝的体验。

下一个逻辑步骤？AI 系统不仅生成响应，还代表用户采取行动。

OpenAI 的 Operator、Claude Computer Use 和 谷歌的 Jarvis 展示了代理 AI 的早期进展，它可以独立执行多步骤任务。目前，AI 可以帮助您在 20 分钟内完成一项任务，而不是一小时 – 但您仍然需要在场监督和执行该过程。有了代理 AI，您可能根本不需要使用 PC。

这将导致 AI 预测、自动化和编排应用程序和服务中的工作流程。这在各种产品中体现出来：

• AI 驱动的金融自动化– 想象一个金融应用程序，它自动储蓄、动态调整预算，并确保账单在最佳时间支付。用户不需要手动移动资金，而是可以设置一般目标，AI 会处理其余的事情。
• AI 驱动的购物和物流– 想象一个 AI 助手，当家庭必需品即将用完时，它会在最佳价格下订购补货，无需不断输入。任何零售产品的退货和更换都可以轻松处理，AI 会处理来回通信，提供标签和投放位置。
• AI 管理时间和生产力– 一个调度工具，不仅仅设置提醒，还会根据实时优先级、精力水平和个人习惯主动重新安排计划。它可以建议何时专注、休息和重新安排不那么紧急的任务。
• 面向消费者的自动化– AI 将日常服务连接起来，自动根据餐饮计划调整杂货配送，同步智能家居设置与日常，并根据实时数据协调交通。

我们可以今天构建一些这些应用程序，但它们需要复杂的设置和手动配置。例如，自动化服务如 If This Then That (IFTTT) 可以用于链接多个平台。

这就是将要改变的。AI 不再需要用户学习自动化，AI 将处理设置本身。您只需用简单的语言描述您的需求，AI就会处理其余的事情。

多模态、多平台应用程序用于创造力和娱乐

想想我们如何在分享想法时自然地在说话、手势、写作和绘画之间切换。创造力并不局限于单一媒介，但大多数数字工具仍然如此。

下一波 AI 将改变这一点，使得跨文本、视觉、声音和交互式体验表达想法成为可能 – 模糊不同创作形式之间的界限。

从语言模型如 GPT 开始，gen AI 生态系统现在包括用于图像的工具（MidJourney、DALL-E）、音频（Suno、Udio）和视频（Runway）。下一步是将这些模态合并为统一、直观的平台，在那里讲故事、设计和内容创作变得像想象力本身一样流畅。

同时，Meta 的 Quest 和 Orion，以及 Apple Vision Pro 正在将物理和数字世界与 AI 相结合，铺平了通往沉浸式应用的道路，例如增强现实（AR）环境，用于家庭和工作、适应实时输入的沉浸式娱乐环境，以及模拟实践实验的虚拟课堂。

这都指向了像我们一样工作的应用程序：

• AI 驱动的电影制作和动画– 用文本、口头或视觉方式描述一个场景，AI 会生成其余的内容，从故事板到最终渲染。
• 无需编码的游戏创建– 使用语音命令、文本提示或视觉参考构建交互式世界，无需游戏引擎专业知识。
• 从任何输入生成音乐和音效– 哼一首曲子、描述一种氛围或通过文本解释您的想法 – AI 会生成一首完整的曲子。
• 3D 内容和 AR 创建变得无缝– 通过语音、手势或草图生成角色、环境和特效。

而不是强迫每个人以相同的方式创造，技术将真正适应不同的思考和交流风格，同时连接物理和虚拟世界。AI 工具将不再“专门”从事不同的模态，而是可以无缝地在它们之间切换 – 重新定义所有形式的娱乐。

AI 用于健康、无障碍和赋权

多年来，技术都是围绕着刚性接口构建的 – 结构化应用程序、手动输入和系统，它们希望用户适应它们。

AI 正在颠覆这一局面，通过个性化满足个体需求，使健康、健康和决策对每个人来说更加容易和直观。

这可能会有多种形式：

• 主动健康指导– AI 驱动的健康工具，不仅仅跟踪习惯，还会根据实时调整推荐。适应能量水平、环境和压力管理系统的健身计划，它们可以识别出精疲力竭的早期迹象。
• 简化访问医疗服务– AI 有助于弥合医疗服务的差距，通过提供实时语言翻译、辅助诊断和个性化的健康洞察，使医疗信息更容易理解。用户不再需要在复杂的系统之间切换，而是会收到基于其需求的直接、个性化的指导。
• 为每个学习者量身定制的教育– AI 驱动的辅导，适应学生的节奏和学习风格，帮助那些有 ADHD、阅读障碍或其他学习挑战的人以最适合他们的方式访问内容。AI 可以创建个性化的学习环境，以首选媒介分解复杂的主题。

互联互通将成为关键。用户不再需要在多个应用程序、可穿戴设备和仪表板之间切换，而是可以与一个流畅的智能层进行交互，该层可以跨不同的领域工作。

未来：为我们工作的 AI

虽然当前的 AI 系统已经非常令人印象深刻，但它们也为技术的未来轨迹奠定了基础。这表明了一个诱人的未来。随着 AI 移动到我们的设备上，基础设施成熟，我们将看到创造力和创新的大爆发。

创新不仅仅会来自硅谷。它将来自医院、学校、工作室和车间，来自各个领域解决实际问题的人。AI 不仅会提高生产力 – 它还会扩大人类的潜力。

• 人们将拥有更多时间用于创造力和自我表达– 随着 AI 处理例行任务和降低技能壁垒，更多的人将有自由创造、实验和将想法变为现实。
• 健康和幸福将得到改善– AI 驱动的个性化将帮助人们保持健康、管理压力并实时获取专家指导。
• 技术将变得更加包容– AI 将适应个人，而不是相反，使工具无论语言、能力或专业知识如何都可访问。
• 创造文化将取代被动消费– 高质量的讲故事、游戏设计、音乐制作和视觉艺术将不再仅限于那些拥有多年培训或昂贵工具的人。

这不仅仅是关于更好的技术。这是关于 AI 变得像人类经验本身一样多样化。一些工具将专注于无障碍，其他工具将专注于创造力，许多工具将专注于我们尚未确定的挑战。

AI 的未来不是关于更大的模型或更好的聊天机器人 – 而是关于让创造力、创新和机会对所有人都可及。从我们现在的角度来看，这个未来看起来比我们能想象的任何东西都要有趣得多。