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對AI這個方仲永來說，一方面要讓其神童名聲不減，為以后出仕造聲勢；另一方面要保證其能夠持續學習發展，天賦轉化為長遠的學識，就要把他放在一群文人學者之中。
不同于去年開年的直播答題與區塊鏈，2019年開年至今互聯網商業還沒出現一個現象級風口名詞，沒能引發各方巨頭追“新”，仍然沿襲著舊的發展與營銷思路，繼續炒著過去的一些G點詞匯，AI便在此列。   其實自從1956年人工智能的概念提出來，AI就一直以技術的形式隨著時間的推移穩步發展。而近年來隨著谷歌、微軟、百度等巨頭的催化以及互聯網時代下數據爆炸式整張提供的基礎，人工智能走上了快速發展的道路。   而自2016年初戰到2017年5月贏下世界冠軍柯潔，谷歌的AlphaGo震驚世人，使得人工智能迅速成為互聯網商業的新風口，眾多初創科技公司紛紛加入人工智能產品的戰場，引爆了一場智能化的商業革命。
01 技術類長遠深耕與商業類短期回報的悖論    可以說這兩年人工智能產業鏈的各個賽道上已擠滿了選手，商業化落地的競爭將非常激烈。
有數據顯示，2017年全球新成立人工智能創業公司1100家，人工智能領域共獲得投資152億美元，同比增長141%。人工智能已不僅僅是一個單純得科技行業概念，而是可以創造價值，招商引資的賦能點。據普華永道預計，至2030年，人工智能將為世界經濟貢獻15.7萬億美元。   能達到這一步不僅僅是因為AI的商業價值顯著，也是因為如今的社會已經逐步達成一個共識，移動互聯網浪潮過后，人工智能就是下一波浪潮。不僅是商業上的看好，同時政策方面也愈發利好。   2017年，國家出臺《新一代人工智能發展規劃》，首次將人工智能上升為國家戰略。2018年11月，新聞聯播用接近8分鐘的視頻報道了國家領導人集體學習，主要關注人工智能發展現狀和趨勢。   因此在多方因素共同影響下，無論是互聯網巨頭還是創新企業不斷加入人工智能的嘗試及探索。幾乎沒法形容最近兩年AI有多火，AI＋家電、AI＋教育、AI＋醫療、AI＋農業等等比比皆是。根據美通社資料顯示，2018年累計幫助中國企業發布了近兩萬篇企業新聞稿，幾乎各行業都在擁抱人工智能，希望借助人工智能，品牌重新崛起，提高企業創新能力及競爭力。   但是在全民AI的情況下，AI作為技術自身的發展如何？   人工智能之父圖靈曾經反復強調，一個AI成功的標志是，讓人分辨不出它到底是機器還是人。但現階段的AI別說分不清是人還是機器，甚至在大多數情況下仍然被用戶稱之為“人工智障”?，F階段AI神經網絡與人腦的神經系統相差甚遠，無法像人一樣具有常識和情商，甚至可以說還處于發展的前期階段，想要達到圖靈所說的標準，人工智能還有很長的路要走。   這就使得AI處于一個極度尷尬的境地。一方面作為一個尚未完善的技術，需要長時間的研究發展；另一方面作為時下最火熱的商業因子，頻頻被拿來作為賦能一環，瘋狂炒作。   而AI的這種尷尬境地也頗有王安石筆下《傷仲永》的影子，AI正是一個天賦異稟，屬于發展前期的孩子，遠超其他技術的實用性與未來性引來了多方青睞，但它的“父親”們缺沒有抵住“錢幣乞之”的誘惑，在其沒有真正完善成長時便“環謁于邑人”。   雖然AI也可以在資本消費的同時繼續發展，并不像方仲永一般止步不前甚至退步，但頻頻出現而且并不實用的商業行為，對AI造成直接影響的不是研發進程，而是用戶的心理情緒層面。
02 現階段AI產品無法滿足用戶的心理錨定   第一印象往往是影響人們對某件事或者某一事物評價的關鍵因素，也因此很多商業活動中對產品第一印象的打造尤為重視。但對于AI而言，用戶即使沒有直接用過AI類產品，也或多或少通過書籍、電影、各種商業宣傳中了解過AI的作用與魅力。   這就導致了本身作為一種技術的AI在大多數用戶面前并不神秘，即使是不了解背后的運算方式，但對其能夠達到的程度以及便捷服務有一個心理上的預估。但隨著各種各樣AI產品的面世之后，用戶對AI的認知從期望轉變為直接的使用體驗。   前者也說過如今的AI技術還很稚嫩，這就使得這種直接的實用體驗萬網達不到用戶的預期效果，導致用戶與AI產品的第一次接觸中引發期望越大失望越大的負面情緒，導致情緒效應失衡，對AI類產品以后的看法自然而然的偏向負面。   不成熟的產品導致的第一次實際體驗質量低下，而這種接觸缺不是一次性的，隨著各種AI＋產品的層出不窮，而且本身也處于互聯網時代人人都是自媒體的發聲環境中，導致容易產生負面評價的接觸次數增多，用戶對AI產品的心理評價越來越低。   這其實就是一種用戶心理上的沉錨效應，指的是人們在對某人某事做出判斷時，易受第一印象或第一信息支配，就像沉入海底的錨一樣把人們的思想固定在某處。而AI對于大多數用戶而言就存在這樣一只錨，在達到這個錨的高度之前，用戶總是會覺得人工智能是人工弱智。   而這種互聯網商業風格的炒風口行為多了，自然會影響到用戶的不滿，繼而導致產品的收效低，資本方撤資，形成惡性循環。   就比如之前號稱手握4億多流量的美圖追風口出過一款名為AI測服的產品，通過人工智能技術去推測用戶膚質以推薦合適的化妝品。結果去年年末，美團先后把手機與電商的業務分別外包了出去，核心盈利點都難以為繼，下場可想而知。   騰訊研究院2017年發布的《2017中美人工智能創投現狀與趨勢》指出，全球人工智能公司總數為2542家，僅2017一年已有50家宣布倒閉。2018年上半年，人工智能行業融資事件也急劇減少。   不難看出隨著大量的AI＋產品的失敗，用戶與資本方的熱度已經呈現出下跌趨勢，也就是說AI在他人眼中已經逐漸“不能稱前時之聞”，也因此對于如今的AI來說，最大的難題就是既要保持自身熱度，也要進行研究上深耕，處理好當下變現與未來持續發展的同一。
03 AI要做C端“不能說的秘密”與B端的SaaS式服務者    相信很多人對于上世紀70年代斯皮爾伯格導演的《大白鯊》印象極深，片中的大白鯊始終縈繞著一種神秘的感覺，這是因為影片中大白鯊真正出現的鏡頭很少，有時候一些恰到好處的露頭、見尾、示鰭等鏡頭使得處處都在暗示鯊魚的存在，美地表現了影片的驚悚效果，呈現給觀眾一道完美的恐怖大餐。   人們對未知的事物是恐懼的，也是沒有心理錨定的，就像Siri剛剛出現的時候，即使是很粗糙的語音交互也成為了蘋果的一大亮點。但很顯然目前用戶對AI的錨已經形成，那么最直接有力的方式就是避免用戶與不成熟的AI類產品的二次接觸，讓AI類產品保持神秘感。   美國著名心理學家埃利斯提到過一個情緒ABC理論，認為我們平時一些不合理的信念會使得人們對同一事物產生的情緒不同，這其中A表示誘發性事件，B表示個體針對此誘發性事件產生的一些信念，即對這件事的一些看法、解釋，C表示自己產生的情緒和行為的結果。  

  我們把AI的各種屬性帶入可以得出，A就是AI，B是各種AI+行業，C就是用戶對這種行業的評價。而AI賦能的行業也并不全是不成功的，否則也不會有如今這么多的追捧者，回想AI在那些行業中取得成功，會發現幾乎都處于是B端的服務上。舉個例子，像OTA中的交通分析路線制定，電商中倉儲調配出貨等，AI的使用效益十分不錯。   也就是說導致用戶對行業評價的C的直接原因還是各種各樣的誘因B，只要合理的把控住AI賦能的行業類別，是能夠避免AI在C端用戶心中日益低下的“智障”形象。   在現階段的AI運用中，能發揮最大價值的場景不在于直接服務于C端的產品，而在于B端的賦能與管理上。以AI＋教育類為例，與其盲目的醉心于AI直接賦能在教學上，不如把AI當做管理的輔助手段，比如作業選擇、批改；學生信息管理劃分；教師的排課、評測等，進一步提升校方與老師的管理效率，通過AI側面賦能教育行業。   應用在普遍的互聯網企業終究是SaaS類企業服務端，SaaS的本質是用數字化的手段為客戶提高經營效率，而這方面與AI技術的契合度也是最佳的，也因此AI行業定位以saas為例的toB服務市場更合適。   此外像很多類似AI＋教育類的行業賦能也可以進行主次關系的轉變，有數據顯示國內貼著AI標簽的在線教育企業有400家以上，然而卻有70%的公司面臨虧損，因為這些企業往往都是打著用AI技術賦能教育的旗號。   但其實我國對人工智能人才的缺口極大，根據Element AI根據領英數據整理，在全球范圍內，大約有2.2萬名具有博士以上學歷的人工智能從業人員和研究人員，中國僅有600名左右。尤其在人工智能+醫療、智能駕駛汽車、語音交互等領域的人才匱乏最為嚴重，也是許多互聯網公司爭奪人才的主要陣地   所以與其費盡心思的扯AI虎皮，不如反過來做AI類人才培養的教育，才是真正打開市場的恰當選擇。   而主攻B端服務的AI也能夠在當下浮躁的互聯網商業領域中避免過多的與C端用戶接觸，逐漸回歸到那個較為神秘的技術領域，改善用戶端的口風，而在B端的活躍也能繼續保值AI在資本方的熱度，為AI的持續性發展打下資源的基礎。   也就是說對AI這個方仲永來說，一方面要讓其神童名聲不減，為以后出仕造聲勢；另一方面要保證其能夠持續學習發展，天賦轉化為長遠的學識，就要把他放在一群文人學者之中。在適合其發展的環境中韜光養晦，才能發揮自身價值。 科技自媒體“翟菜花”，訂閱號：翟菜花，個人微信號zhaicaihua002，轉載保留版權，違者必究。