三二一，鹅库觅！
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三段思考
当我们无法一眼看出“劣质”的 AI 内容
内容品牌降低社会成本
内容需要触达，用户要能找到品牌
两篇文章
对比 ChatGPT，人的优势是偏见、狭隘与认知缺陷
AI初创公司，如何打造自己的竞争壁垒？
一个问题
未来会走向向量数据库吗？
三段思考
当我们无法一眼看出“劣质”的 AI 内容
思考触发器：
在《鹅库2312｜效率工具对抗不了信息焦虑》中，我提到了关于 AI 时代内容供给消费的观点。
我认为，受限于人脑的内容消费速度，未来市场上内容消费总量不会有指数级变化，但内容的供给量会随着AI技术发展有大的飞跃。
而接下来的 AI 时代，内容供给量会大幅提升。这其中会带来内容行业的很多变化。
如果我们放大讨论的 AI 生成内容的范围，不局限于 ChatGPT 生产的内容，就会发现互联网时代一直有 AI 在生产内容。
“小编为大家揭秘，这到底是怎么回事呢？”
“那么今天的小编就带大家看到这里了！”
基于规则生成内容灌水的 AI 一直在，不过被大家贴上了“劣质”的标签。他们只能生产负责规则的内容，形式接近，内容简单，人类容易识别出来。
ChatGPT 生成的内容出来后，大家意识到“这才是真·AI”。更符合人类预期的内容被生成出来，富有变化，阅读流畅。
但是 AI 和“劣质”的关联还没有从大家的心智中抹除。如果一个内容被告知是 AI 生产的（除非把 AI当噱头），用户还是潜意识会觉得这是“劣质”的，不值得看的。
“这是历史上对 AI 的歧视！人类应该根据内容来打分，而不是谁生产的！”
——2030 年的 AGI 说道。
这里的“劣质”主要说的是形式上的，换句话说是“一眼看过去，行还是不行”的问题。语言不通顺、没有信息量、前后逻辑不通等等问题。
AI 生成内容还有另一个大问题待解决，就是真实性，在学术界也被称为“幻觉”的问题。AI 在写内容的时候，会编造一些内容出来，但又写得信誓旦旦，仿佛 AI 有了幻觉，真看过这些内容一样。一本正经地胡说八道。
AI “劣质”的时代，只要看一眼就知道这是 AI 还是人写的。如果是 AI 写的，骂一句然后略过这篇文章。
而现在 AI 写的内容，很难一眼分辨出来，AI 又容易胡说八道，作为一个“试图追求客观”的人，是非常难受的。
我们曾经的潜在逻辑是：
形式不行（语句通顺程度、排版等）→ 内容不行
形式很好 → 内容或许值得看看
现在变成了
形式不行 → 内容不行
形式很好 →内容或许能看看，但不一定保真
当我们对内容不信任，需要验证真实性的时候，阅读的成本会大幅提升。五分钟看一篇文章，查资料验证数据要一个小时。
内容品牌降低社会成本
读一篇文章查一堆资料是对内容的不信任，而如果有人做了查资料的工作，并且你信任他的话，你就不需要再查一遍了。
而这份信任就可以表现为内容的品牌。比如松鹅某天做了一项付费的服务，做内容精选推荐，大家是基于“松鹅”这个个人品牌的信任来付费。如果内容出了问题，个人的品牌会承担相应的损失（有形或无形的）。
我这里称之为内容的品牌而不是媒体的品牌，是因为我希望强调“内容”的部分，而不是媒体平台的部分。比如CCTV一方面自己做内容，一方面有足够强的媒体平台。
而接下来会有更多“自媒体”，也就是核心做内容，而不是做媒体平台的形态。所以我把内容的品牌和媒体平台分成两个部分来看。
接下来的一段时间，AI会大幅提高内容生产的速率，越来越多“看起来还可以”的内容出现在互联网上。而囿于AI目前的能力不足以保证内容的真实性，这些看似美丽的内容背后，可能都有致命的毒。
当用户发现垃圾内容越来越多的时候，获取可靠信息的成本越来越高，便会寻找降低成本的方式，比如认准靠谱的内容品牌。
所以，我认为未来内容品牌的价值会越来越大，但内容品牌还会受到内容分发平台的影响。
内容需要触达，用户要能找到品牌
如果单说内容品牌的价值越来越大，是非常抽象的，可能是句正确的废话。
因为一旦开始做自有的品牌，就会涉及到“上什么平台？”“哪里起量快”等等现实问题。
之所以有这些问题，是因为内容的消费链路需要到最终消费者的，现在的新兴内容品牌想要触达用户很难（当然二十年前更难）。品牌要制作优质内容，依赖平台的推荐算法进行推广，拉新点关注。
推荐算法是个大黑盒，点“关注”也不代表会把内容推到用户面前。没有触达能力的内容品牌会被内容分发平台掐住命运的咽喉。
推荐算法在一定程度上弱化了品牌的价值，内容分发平台做了内容筛选的工作。有一定的平台背书，但不多（用户不会感觉抖音上刷到一些垃圾视频是抖音的问题，而是创作者或者自己的画像问题）。在视频的形态下，品牌名+icon的形态也变弱了，更被大家记住的是真人出镜、拍摄风格等等元素。
接下来，内容分发平台会面临千倍到万倍的内容供给量，如何在其中取得平衡，保护好生态是个很大的问题。分发平台做的越好，内容品牌的价值就会降低，相互依存，彼此影响。
内容供给侧发生变革的时代，甚至可能会有新的内容品牌出现，创建自己的内容分发平台，成为新一家字节跳动。
很有意思的问题，容我再多看看多想想。
两篇文章
对比 ChatGPT，人的优势是偏见、狭隘与认知缺陷
评论尸的这篇文章很有意思，值得看一下想想。他认为未来，人类相比于AI的优势是偏见，是有更多极端、固执，会更多突破的可能。
我举个例子是：ChatGPT不会成为乔布斯，因为他不会为了那么追求极端，追求艺术。
但我觉得这个观念是绝望后的自我和解，人类还有一些优势。实际上可能AI训练的过程中不做太多的“老好人人设”对齐，就可能出现一个乔布斯，甚至可能是希特勒。可能很危险，没人知道。
原文地址：https://1q43.blog/post/1028
AI初创公司，如何打造自己的竞争壁垒？
在看到一个行业苗头的时候，投资人们就开始思考壁垒了。
尤其是可能诞生万众创新，充分竞争的市场上。到底该如何构建竞争壁垒，是个很有价值的话题。这篇译文列举了很多竞争壁垒，可以一看。
一个问题
未来会走向向量数据库吗？
向量数据库是最近一波AI浪潮中，非常火的中间件方向。在GPT的embeding中，大量使用了向量数据库。但在Plugins出来后，我在想一个问题：
向量数据库解决的一个核心问题是AI的上下文不够长，但是数据是海量的，需要检索以后再提供给AI。有一道要求速度和准确性的筛选过程，用向量数据库可以很好解决。 但如果GPT可以准确理解需求，知道找什么样的数据，并且写出来一段SQL来查询，查询结果也可以进行一定处理。 我的粗浅理解，如果第二个的效果够好，就没有第一个的使用场景了。因为SQL连接的是已有的数据库。在不必要的情况下，客户是不会轻易为AI单独接一套数据库的，还要解决数据同步等等问题。
我也遇到了一篇和我持类似观点的文章（感谢 vivi@泰恩河谷的推荐！），仅供参考：你真的需要一个（专门的）向量数据库么。
非常欢迎懂向量数据库的朋友来交流！
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