AI的工作红利与消费困境：为何它能消除枯燥却无法创造新颖

关于为什么AI在工作场景中迅猛发展，却迟迟未能颠覆消费级应用的简要观察：

• 在工作中，AI善于识别模式、消除重复性劳动（好事！）
• 在家中，AI同样识别模式，却往往产出低质量内容（坏事！）

这就是为什么AI在企业端大放异彩，而在面向消费者的社交、娱乐、约会等场景中进展相对缓慢。

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许多工作都充斥着重复与琐碎——填写表格、遵循流程、撰写进度报告、审查模板代码等等——而AI擅长将这些枯燥的环节压缩简化，让人类得以专注于高价值、高杠杆的任务。

这类工作并不复杂，但步骤繁多，需要整合大量数据；本质上就是按既定模式行事，而AI恰恰擅长捕捉和模仿这些模式。

换个角度看，这其实关乎“可验证性”与“对抗性”的界限。AI在那些结果可验证的任务上表现卓越，这也是我们在编程、数学证明等领域看到显著进步的原因，而办公效率的提升正是这一逻辑的延伸。

相比之下，消费类产品则立足于“新奇性”——而我倾向于认为，新奇性本质上具有对抗性。

人类是追求新奇的“猴子”
消费者注意力难以俘获，是因为人们渴望新鲜感、渴求拟社会关系，同时也对AI生成的低质内容格外敏感。一段由“颜值担当”出镜的视频，其激发的拟社会联结也会随时间衰减。在社交媒体、短视频等以真实性为命脉的领域，哪怕背景里出现一丝违和的AI痕迹，都可能彻底破坏体验。新奇感源于紧跟文化浪潮、推出独特且新颖的内容；而AI生成的内容往往是对过往模式的复刻——毕竟训练数据来自过去——因此真正的新意与独特性反而难以实现。

这可以视为一种“对抗式创意”，它同样存在于商业世界中。当审视销售、营销等天然充满对抗性的活动时——新颖的信息传递、你来我往的竞争与反制占据主导——AI因容易产出低质内容而备受质疑。

没人愿意收到千篇一律的AI生成冷邮件，也没人会主动使用那些“垃圾”水准的AI工具。要想真正打动受众，就必须跳出模型的框架，另辟蹊径。

或许，这正是“人在回路”问题的终极体现：做出真正新鲜、独特的东西，离不开对抗式创意。我们已经能看到一些迹象——对于那些深度在线的用户而言，他们希望实时满足自己的“成瘾”需求，因此群聊与信息流始终占据主流。

一则梗图或技术演示，也许本周还令人惊艳（还记得前阵子大家热衷制作吉卜力风格头像的时候吗？），到了下周就可能变得陈旧、过时。

现代营销早已被社交媒体所主导，而社交媒体的特点就是“快”。这也解释了为何如今看有线电视新闻或读报纸显得乏味——它们不过是把几天甚至几周前在网上刷过的信息再做一次汇总。

社交媒体的OODA环迭代速度远超传统新闻机构，于是滑动浏览信息流逐渐取代了清晨读报的习惯。

即将到来的产品留存危机
将这一思路迁移到科技产品领域，就不难发现，它们很可能演变为互联网上的又一种“内容”。就像随手拍个短视频、在文本框里敲上两百字一样，未来人们或许也会通过输入提示词来构建一款应用，然后发布几张截图或演示视频，吸引他人试用。正如我们会制作表情包视频或围绕热点事件、趣味超级碗瞬间展开讨论，应用也可能被纳入同样的传播逻辑。

我们很少谈论内容的“留存”，因为坦白说，根本谈不上什么留存。热度上来一阵，风光十五分钟，接着就得琢磨下一条内容了。应用“发帖”或许也是如此：数量胜过质量，关键在于抓住流量高峰，以及支撑爆款的系统能力，还有日积月累打造的品牌与知识产权。

谁会成为“应用界的Mr Beast”？在AI时代来临之际，这个问题尤为值得思考——毕竟开发一款应用的时间，可能与剪辑一条YouTube视频相差无几。

这意味着产品的平均留存率将大幅下滑，动辄超过20%的日活留存率也将渐成奢望。也许现有的指标并不适用，我们需要重新定义衡量标准。

核心问题在于：有多少款应用触达了多少用户？如果足够幸运，我们甚至可能摸索出一条路径——不只是做一个视频创作者，更要打造一个“YouTube式的平台”，尽管两者都是 lucrative 的事业。

未来的营销（以及更广泛的产品领域）注定是零和博弈、PvP式的竞争：应用、视频、播客、创作者、各类体验的供给将远远超出需求。要赢得消费者注意力，就必须比对手更快地洞察OODA环，推出更前沿、更具新意的产品。

既要萃取消费者的时代精神，将其转化为战略，又要行动迅速。既不能盲目冒进、显得突兀疏离，也不能慢到沦为昨日黄花——必须拿捏好分寸。

这种趋势已经在产品视频与发布的全天候、高频次特征中初现端倪：我们的信息流几乎被每天都在上线、再上线的AI创业公司塞满。

或者，成本压力会被转移到其他方面。在“世界上只剩下四类工作”的世界观中（感谢 Yoni Rechtman 提醒）——请特别关注最后一条：

产品工程师/氛围编码员/产品经理/“垃圾炮手”：不言自明。他们是高频率、高工具依赖的通才型选手，显然不限于产品与工程岗位，任何兼具商业思维与产品意识的人都能胜任。SRE/基础设施/安全/系统团队：各组织都将生产海量“东西”，亟需一批顶尖人才将这一切缝合起来，确保稳定、安全与健壮。成年人：有时房间里确实需要一位成年人站出来喊一句“嘿，别这样”。他们在加速运转的组织中扮演着不可或缺的“制动器”角色。他们遍布各个岗位，但在法务、财务等关键领域尤其重要——没有成年人把关，难免“NGMI”。高人气者：从销售、人力资源到客户体验，几乎所有岗位都需要高人气者。那些能为世界呈现简单易用的交互、让人感到愉悦的人，永远占有一席之地。记住，成为“高人气”有很多方式。

不过，前置部署高人气者的代价也不小——毕竟现场存在本身就很昂贵。当所有人都在追逐数字化、规模化、数量化与短暂性时，在某些竞争场景中，通过投入高昂的成本发出明确信号，向客户证明自己正在争夺那份“特殊性”，反倒可能事半功倍。

所以，也许更适合采用“杠铃策略”。

对抗式创意难道就不能自动化吗？
我不知道。这很复杂。毕竟，新奇性本身就是对现有数据集的“对抗”。所谓“新”与“独特”，就是那些不在近期训练数据中的东西。保持新鲜感，本质上就是在与模型的先验认知“作对”。而且，这种东西天然不可验证。目前的AI尚无法做到这一点，但也许它可以提出一些想法，再由更具远见与文化敏锐度的人加以润色。

但更危险的是自动化的另一面：拟社会信任崩塌得很快。一旦内容、营销或信息传递让人觉得像是AI生成的，或是缺乏真实感，那种拟社会纽带就会瞬间瓦解。

如果你是一位酷酷的AI CEO，晒出自己打造的各种炫酷玩意儿，可突然间开始冒出破折号、“承重”之类的字样，那么这套打法的魅力也就荡然无存了。

直接照搬AI的内容行不通。

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