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AI时代,什么样的内容才不容易被替代?(上)

AI时代,什么样的内容才不容易被替代?(上)

作者: 陈昱Leo | 来源:发表于2023-04-04 21:16 被阅读0次

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    只要你没断网,最近肯定会被chatGPT刷屏,如果你平时会写写东西拍拍视频,肯定也嗅到了担心甚至是恐慌的味道——AI会不会替代大部分内容创作者?

    我的观点一直都是:AI不会直接取代人,但是擅于学习AI、善于调整自己内容创作方向的人,会取代那些待在原地不变的人。

    不过即使秉持这个观点,我作为内容创业者,就像是海岸边的石堤,最先感受到AI浪潮的强大冲击力,所以最近一直都在思考:

    接下来的AI时代,什么样的内容价值会不断下降,什么样的内容会持续保有价值,甚至越来越有价值?

    浅层答案很简单:

    没有经过训练的人都能用GPT做出来的内容,价值将会越来越低。相对应的,AI做不出来的有差异化的内容,将会更有价值。

    但是这个答案相信GPT也能答出来,我们还需要继续往深处分析。

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    这三大类内容的价值,将会以肉眼可见的速度下降,变得越来越低。

    1)信息收集整理、概念解释

    浅尝GPT之后你可能就会感受到,只要你想整理的信息不超出GPT现有资料的范围,它收集整理的速度肯定远超过去大部分的方法。

    如果你经常看文章,可能会发现,各个自媒体上面的文章,类似“时间管理的10种方法”这样的「清单」类型已经越来越少了。

    尽管它还有一定的受众,在一些新的平台还残留一些生命力,比如在小红书上,清单体还是有挺高的点赞率。

    因为这种类型的内容,价值主要在于信息不对称,只有对这个信息处于完全不知道的情况下,才会觉得有价值。而当平台上同类内容达到一定数量之后,它的价值就会陡然下降。

    同样的,无论是清单里提到的概念、方法,还是专门围绕一个概念创作内容,也都是GPT的强项。

    像是时间管理的工具,包括“番茄钟”、“3只青蛙”等方法,直接让GPT解释,都可以得到非常详尽的答案。你不仅可以问它“是什么”,还可以让它讲解具体的使用步骤,甚至可以给出案例。

    一旦每个人都可以用AI来创作这类内容,必定会快速地进入饱和状态,需求量也就快速下降了。

    2)没有实践过的归因

    归因,就是分析现象背后的原因,这一点GPT在数量上还是挺强的,比如我问它“为什么大家会觉得自己没有创作灵感?”

    它可以列出“压力过大”、“缺乏自我反省”、“缺乏支持”、“自我限制”等50个多原因。如果我继续问,它也能轻松凑够100个。

    但是,这玩意对我们有用么?唯一的作用,可能就是帮我们看到还有什么可能性,然后去进一步验证。

    对AI来说,每个原因都是一样的,都是信息库里跟所提问题相关的答案。但我们需要的,是被验证过的,而且最好是对我们自身状态有了解的情况下,针对性地给出分析。

    而归因给得越多,反而干扰项就越多,会让我们又回到信息的海洋里。

    要得出有针对性的归因,一方面得分析的人自己有足够的实践经历,另一方面得对受众有足够的了解,而这些都是AI目前无法积累的信息,因为里面有太多「默会知识」,没法直接变成显性的内容教给AI。

    3)无差别的方法

    跟归因类似的,当你问“如何拥有持续创作的灵感”,GPT大概率只会告诉你:要积极思考、培养兴趣爱好、寻求支持、保持好奇心……这些要么抽象要么放之四海而皆准的方法。

    倒不是说它完全没价值,而是这些“老生常谈”的方法,往往早就被尝试过,就是因为效果不佳,才会想要继续寻求新的方法。

    我也试过给问题加上人物的信息,让GPT给这个人提针对性的建议,结果出来的还是类似的方法。

    毕竟好的方法,都是需要有一些洞见的,是看到了人们现在的关键痛点、卡点,给特定场景特别的人量身定制的。

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    当然,无论是信息收集整理、概念解释,在一些场景下还是很有创作必要的,不能一杆子打死。特别是归因和方法,更是知识IP必不可少的内容类型,所以不是说完全不去创作这些类型的内容,而是需要调整方式。

    调整的共同特点就是「人」。

    信息收集整理,如果是来自一个你很信任的人,在你的心智里,对方就是代表着某个领域的专业人士,那么TA整理出来的清单,是不是价值感就不一样了?

    在这个基础上,如果再强化一下对象感,也就是明确面向的人是什么样的,针对他们的什么痛点做的整理,那价值就更高了。

    比如“每周工作4小时,收入翻10倍,我用对了哪些工具”,大概率会是各大平台的爆款内容,同时也会切实地带来价值。

    概念解释,需要更加“说人话”特别是用一些大家已经熟知的事物来类比,像是罗胖有一期罗辑思维,说肖邦就是那个时代的周杰伦,给当年的音乐界带来了新风气,我过了好几年都还记得很清晰。

    归因和方法,需要更多地从自己的切身经历,或是自己亲自操手过的案例切入,给出一针见血的观点,以及说明具体方法在什么场景下对什么人适用。

    当我要求GPT在讲解方法的时候举真实案例,它总会自己编出一看就知道是杜撰的例子。

    我问它“案例是真实存在的还是你编的?” 它倒是挺老实,说:“非常抱歉,之前的案例是我编的,目的是为了说明方法的应用”。

    后面还接了一句“我是一个人工智能程序,无法提供真实的个人案例”,所以AI在这方面短期内是很难有突破的。

    换句话说,“做个人”会是未来的明智选择,AI时代将会有越来越高的「真实红利」。

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