日前，苹果公司宣布终止长达十年的电动汽车研发计划，其中许多原本汽车部门的员工将转而从事生成人工智能工作。迄今为止，苹果在人工智能方面一直没有采取任何重大举措，这与其他科技巨头形成鲜明对比，而春节OpenAI突然宣布上线了文生视频模型Sora，虚拟和现实的结合比我们想象得来的更快，更真实。

　　播客圈里有非常多技术流派节目在热议这些具有跨时代意义的发布，但听了那么多技术能力的分析，对于我们「平凡」消费者和打工人来说，到底有哪些已经落地的AI实践呢？如果真的是一次新的「工业革命」，我们要用什么心态和姿势接纳AI呢？

　　本期品牌消费观邀请了得到APP与罗辑思维联合创始人快刀青衣、有赞创始人兼CEO白鸦、有赞AI高级产品专家汪凯，一起聊聊这些话题。

　　在年底的同行聚会中，我们聊到了AI在服装设计领域的应用。白小T的创始人张勇分享了他基于贾伟（洛可可创新设计集团董事长）之前的设计平台数据，开发了一款AI工具，用于白小T的各种包装盒设计。他提到，以往设计春节包装盒需要花费大量时间与设计师进行多轮沟通，而现在通过这款AI工具，他们可以迅速确定设计的大方向，之后再由设计师进行细节的完善。这种方式大大提高了设计效率，使得创意的产出更加迅速和准确。

　　*次是在一次直播中。原计划在晚上8点开播，但在7点时，运营团队突然提议在直播中加入*环节，并要求*奖品必须具备独特性。为了满足这一需求，我决定利用Midjourney（简称MJ）这款AI工具，为大家绘制了一些具有个性的手机壳。仅用了半小时，我就完成了12款设计，中奖的用户可以从这12款中任意挑选。这次直播后，我深感AI技术的魅力，甚至开始想象，如果将来真的失业了，或许我可以在天桥下摆摊，专门定制手机壳，这也算是一项新的技能了。

　　另一次经历是在与罗振宇（罗胖）合作时。他是“得到”App的创始人，也是一档名为“文明”的节目的主持人。有一天，负责制作预告片的编导团队来到我们这里，为我们展示了AI的神奇之处。罗胖的思维总是非常跳跃，经常让团队感到头疼。但这次，他通过简单的几行指令，就告诉AI他想要的宋朝场景。当罗胖对初步方案不满意时，AI又能迅速调整，呈现出新的场景。这在以前，可能需要花费一个星期的时间去布景和调整。但在那次会议上，AI就给出了六种方案，最终罗胖满意地表示：“对，就是这种风格。”这次经历让我深切感受到，AI技术正在极大地改变我们的工作方式，使得许多复杂的流程变得简洁高效。

　　这个案例让我想到与农夫山泉市场团队的交流。他们提到农夫山泉的很多设计都是由创始人老钟亲自定夺的。以十几年前推出的、如今备受欢迎的“东方树叶”为例，老钟会有明确的设计指导，如“这款红茶我们应该用一匹马，采用郎世宁风格的马，占据画面的1/3，且要求有一只蹄子朝上一点。”设计公司随后会根据这些指导进行设计。这让我思考，随着技术的发展，或许老钟未来可以自己完成这些设计工作，而无需再通过设计公司。他所提供的这些具体而明确的指导，实际上是一种高效的“咒语”，能够精准地传达他的设计理念和期望。

　　三周前我参加了一个AI社群的线下聚会。原本以为AI话题在我们这样的互联网公司中已经相当复杂，难以清晰讨论，因此我好奇他们会在线下聚会上讨论什么。然而，当我到达现场时，发现他们正在热烈讨论各种AI话题，如“如何写Prolog”、“如何生成图像”和“如何生成视频”等。

　　聚会结束后，大家决定共同开展一个项目——AI春晚。他们计划使用AI生成所有春晚内容，并立即在飞书上创建了一个项目群。到现在已经三周了，计划在四周后正式上线。我觉得除了企业内部的讨论范围，AI创造以及新的文化氛围正在社会和民间悄然兴起。这种跨行业的合作和创新精神，让我对AI技术的未来充满了期待。

　　几个案例似乎都围绕着创意展开，它们极大地缩短了从创意的产生到实际落地的时间。在品牌与零售领域，创意的转化是一个核心环节，即将创意转化为产品，并通过各种渠道分发给消费者。过去，这一过程通常需要严密的组织结构、流程以及多个环节来确保提案能够成功转化为具体的产品。

　　然而，在互联网时代，像元气森林这样的品牌已经开始采用游戏化的快速迭代方法，如测款，来测试市场的反应。如今，在服装和饮料等行业中，测款已经变得相当常见。但AI似乎更进一步，它甚至无需进行测款。利用AI，品牌可以迅速生成数十或上百个设计或创意，直接投放市场以观察哪些更受欢迎，然后再根据反馈进行生产。

　　这不禁让人思考，在未来的品牌和产品开发过程中，这种利用AI快速测试市场反应的方法是否会成为常态？

　　从本质上看，自2023年开始至2024年，甚至展望到未来的2025年，AI在技术上所提供的核心要有两方面。首先，AI为创意产业带来了丰富的供给，使得创意能够源源不断地涌现，并迅速将人们的想法呈现出来。这种能力使得创意的产生和实现变得更加高效和便捷。

　　其次，这一轮的AI主要以大语言模型为主导，它能够准确地理解人类自然语言的意图。结合过去的数据库搜索技术、向量数据库等技术，AI可以产生出用户所期望的确定性结果。这种能力使得AI能够更好地满足用户的需求，提供个性化的服务。

　　在过去的20年里，互联网行业或更广泛的科技行业中，许多工种被拆分得越来越细，其中很多涉及重复性劳动。然而，这些重复性劳动是可以被AI所取代的。

　　所以你会发现，今天很多出海的商家已经不需要找外模来拍照了，他找一个中国的模特拍照，把脸换成外模的脸就 OK 了；不需要跑到海边去拍照了，在棚内景拍照，把背景换一下就可以了。

　　那些过去负责P 图、干重复性劳动的人，就会被替换掉。所以今天不管从测款，从出设计创意，到最后被实现，整个流程都会缩短，供给都会增加。

　　我们之前讨论的焦点主要集中在服装行业，其中涉及了该行业产品经理的角色转变。传统的产品经理主要依赖设计师进行打板和出款，但随着相关软件的出现，他们学会了如何更快速地完成这些任务。如果进一步引入AIGC技术，似乎设计师的角色变得不再必需，因为可以直接通过AIGC生成款式。这引发了一个新问题：在AIGC技术的影响下，服装行业的产品经理角色是否需要重新定义？

　　很多设计师可能不同意我这个观点，但作为一名拥有二十多年经验的设计师，我认为有必要客观地看待这个问题。

　　以我所从事的用户界面设计为例，这一行业其实并非完全基于创意，而更多地涉及到工程性的工作。设计师需要了解目标用户，明确他们的需求，然后探索如何通过这些设计来实现商业价值和用户回馈。在这个过程中，设计师会研究用户的喜好，决定使用哪种颜色、哪种界面布局等，这些决策背后其实都有一套公式和逻辑。

　　因此，设计并非纯粹的创意工作，而更像是一个算法工程。决定做什么样的产品，以及如何满足用户需求，才是真正的创意所在。具体到产品设计中，如何把这些创意转化为实际的界面、按钮和颜色，这些都可以被视为一种工程实现，而并非真正的创意工作。

　　同样地，在服装设计中，决定做什么样的服装、采用什么样的风格、面向什么样的消费者群体，这些才是真正的创意工作。而具体到服装的细节设计，如蕾丝边或圆领边的选择，这些更像是工程实现的一部分，而非真正的创意。

　　事实上今天或者过去80%-90%的设计师干的就是这活儿，80%-90%的设计师就是老板说我要干那个，设计师把它设计出来。所谓的设计其实就是实现老板的想法，所以老板想法、产品经理的想法是创意，实现过程的设计师其实不是在干设计，他就是在干工程。

　　我们公司创建了一个AI画画群，我每天都会使用AI设计一张手机壁纸，自娱自乐。在这个群里，对AI感兴趣的人不仅仅是设计师，还包括行政、运营等不同背景的人。行政人员特别高兴，因为他们不再需要找设计师，就可以自己生成公司可以印刷的海报。运营人员也能用AI生成自己的直播背景。如果这些人能够熟练使用AI，他们的设计水平可以达到专业设计师的70分左右。

　　但我也遭到过专业设计师的暴击。有一次我用AI画东西，但找不到想要的那种电影的风格，我把这个风格截图给我的一个设计师朋友，他跟我说，你加两个指令，一个叫“货物朋克（Cargo Punk）”，特别冷门，是赛博朋克中的一个小分类，另外一个指令是黑暗哥特，加上之后我说“牛！”

　　你会发现，用AI达到一个看起来普通的美工，确实能做到，但要想创作出真正出色的作品，仍然需要设计师的专业知识和艺术造诣。只有掌握了这些专业词汇和艺术风格，设计师才能充分发挥AI的潜力，创作出令人惊叹的作品。

　　其实在整个创意行业，只有极少的一群人和他们的一小部分工作在完成创意，大部分人都在完成工程化的复制。但是这件事情（AI）让这个工程化的成本变得非常的低，反而让那些真的有创意、有审美的人，可以更低成本的去体验、去实现，能够让真正的创意去涌现，这是一个很大的这个变化。

　　对于公司，我觉得首先要把你公司的流程拆得极细，有些流程上的， AI 肯定能做得很好，有些地方 AI 肯定做得不好。

　　举个例子，很多大模型都在说能写出一个鲁迅风格的文案，我前一段时间从鲁迅全集里边找了一些很偏的段落，特意用大模型改了一些鲁迅的文案，发给我一个在大学里边教汉语言文学的朋友，我说，“给你 20 段文字，你能帮我挑出来哪是 AI 写的，哪是人写的吗？”结果全挑出来了，我问为什么？他说你挑不出来，是因为你鲁迅读的少。

　　所以对于我们来说的话，类似于 AI 帮找错别字，帮我们生成文章的配图，甚至帮我们做一些配音，这些东西都会用到，但是核心的内容生产，真正要组成观点，真正要做研究还是需要人，或者是人和 AI 的配合。

　　再比如以前要在很多在线图库买很多图的版权，都是金钱成本，现在把文章的摘要扔进去， AI 就会生成一张图片，可以配图了，这些环节的节省，反而让我们有更多精力，放在核心内容的产出上，我觉得这是对我们*的帮助。

　　数字人直播这个，去年的话罗胖也给我这个命题，我也看了国内的数字人公司，硅基智能这些我也跑了很多，最后回来我问了罗胖一个问题，“你到底要用数字人干嘛？”

　　因为就这件事情本身来说，如果作为一个内容生产者，你自己做一场直播，其实在直播过程中，你就能知道这篇稿子写的到底好不好，对吧？因为你写的书面语和你的表达语，很多时候是不能匹配的，但是如果变成数字人的话，书面写的就是数字人播的内容。

　　并且还有一个问题是，包括像董宇辉，内容只是直播里边一部分，还有很大一部分其实是人格魅力。我觉得董宇辉的很多用户，是因为他人格魅力进来的。这时候，如果董宇辉这边换成数字人，哪怕他是 100% 的特别像，声音也特别像，但只要让人知道这是 AI 生成的，用户一定觉得我要跟的是一个真人，我要的是那种温暖人格化的一些东西，所以我觉得它不仅仅是内容信息本身。

　　另外数字人直播如果作为一个内容生产者的话，其实是没有用户体感的，只要生产一篇文本，扔给数字人就好了，但用户的反馈、用户的留言根本都不知道，这时候你没办法再继续为你的目标用户去服务，在这点上，如果是真人直播，哪怕直播过程中，你有两分钟说的不好，用户在底下骂你，你下一期都会反复在内容上面做迭代。

　　可能数字人直播，现在看到今天素人带了3000，明天数字人带5000，但这样的交互，除了带货本身，内容上的提升，我觉得反而变得很难。

　　我会觉得这里边的抉择，可能跟公司的定位也有关。他到底要做一个科普类型的东西，还是说做一个公司强烈 IP 形象的一些东西。

　　你会发现，像新东方这么多的老师，为什么只有董宇辉跑出来了？它里边有很多人格魅力的东西，我觉得是标准化的电商直播，标准化的产品介绍这些，数字人肯定越来越好， AI 越来越能符合用户的需求，和用户更自然的对线 小时不停播，但是如果你要在公司品牌级别去塑造一个品牌形象，或者这种核心的标志性人物、有很多人格化的东西时，其实是 AI 没法取代的。

　　现在就有一种说法，说我们要拿agent，就是拿智能助理来替代自己，来与数字世界保持一道隔离，这个Agent他熟悉我的所有真实的需求，从而与这些内容生产的，包括电商卖货的这些来做对抗，并由它来识别哪些是真的，哪些是假的，你们觉得会这样吗？它是不是可能有个品牌去魅的过程，这个 agent 可以直接消除掉所有的信息差。

　　我这已经给自己建了一个小机器人，就现在关于 AI 的新闻有那么多，然后我让他每天早上帮我挑24或 72 个小时之内最热的 AI 领域的新闻，但是我不要技术进展，我只要 AI 和具体公司的相结合的案例，帮我找出来，然后我对哪几个媒体有特别强的兴趣，可以让他优先级调高，定好这个指令，其实你会发现，可能每天不用看那么多媒体了，不用看那么多信息了。

　　未来信息会进一步爆炸的时候，反而它需要更多的更长尾的，更符合用户自己的代言人，这个应该是未来肯定会出现的，agent其实就像是人人都有一个自己的代言人的这样的一个过程，这也是 agent 概念的出现，到去年的下半年在硅谷特别火的一个原因。