喝点VC｜A16Z：AI正引领一场深刻的消费革命

图片来源：Turpentine VC

• AI驱动的消费革命：A16Z的Anish Acharya指出，人工智能正在引领一场深刻的消费革命，重塑个人财务管理、教育方法和心理健康支持的格局。通过智能Agent和自动化，AI不仅优化了传统服务，还使个性化体验成为可能，提升了用户的生活质量。
• 技术赋能与人类福祉：AI的进步使得消费者在日常生活中能够轻松应对财务挑战、获取知识资源，并在心理健康上获得及时支持。这种技术的普及不仅是经济效益的体现，更是对人类福祉的深远影响，展现出科技与人性关怀的完美结合。
• 未来投资的战略导向：在这一背景下，A16Z将致力于挖掘那些能够利用AI创新推动行业变革的创业公司，以期引领未来消费趋势。这样的投资策略不仅符合市场需求，也将在塑造未来经济生态中扮演重要角色，表明了技术在重构人类生活方式和提升社会福祉中的关键作用。

Eric：欢迎回到《Turpentine VC》播客，这是一个讨论如何成功构建风险投资公司（VC）的艺术与科学的节目。在今天的节目中，我与安德烈森·霍罗维茨（Andreessen Horowitz）的普通合伙人Anish Acharya进行了对话，讨论了消费类人工智能的最新发展。我们还探讨了A16Z的“繁荣议程”（Abundance Agenda），讨论了AI将如何在个人财务、教育、健康、约会以及社交媒体领域带来变革。Anish分享了关于A16Z的关注领域和决策过程的宝贵见解，同时也指出了创业公司的机会和挑战。让我们深入探讨吧。

图片来源：A16Z 官网

Anish，欢迎来到《Turpentine VC》。我想谈谈很多关于AI和消费类产品的内容，但首先，你能否简要介绍一下A16Z是如何看待AI投资的，或者说它是如何划分“蛋糕”的？

Anish：AI影响深远。我不知道是否能说我们进行了“转型”，但整个公司确实朝着AI方向发展。这也是我最欣赏Mark和Ben的地方。在2022年我们见证的不确定性中，充满了悲观和犹豫，但Mark和Ben从不犹豫。一旦AI技术开始有所突破，人们看到了GPT-3的潜力，那就是转折点。他们全力投入，现在可以说整个公司几乎都围绕着AI展开。因此，我会说AI的影响是跨越所有团队的，而不仅仅是单一的投资团队。这是每个团队的主要焦点。

Eric： 对于那些不太熟悉公司结构的人，你能否简要介绍一下各个团队以及它们在AI领域的关注点？

Anish：当然。我们公司有一个核心理念，那就是客户是创始人。我们设计的产品是为创始人服务的。我们的投资者会与这些产品并肩作战，提供资本支持。然后，我们还有有限合伙人（LP），他们就像是我们的风险投资者（VC）。很长一段时间里，我们的核心产品就是风投基金。现在我们有了很多不同的基金，比如生物基金、应用基金（我所在的团队），以及AI应用基金、AI基础设施基金等。我们设立这些不同基金的原因是，市场的不同部分有着不同的需求。比如，你如果在建设基础设施公司，可能需要GPU，而这与应用公司需要的东西完全不同。

Eric：所以，模型提供商或基础模型会被归入基础设施基金？

Anish：没错。我们的工作高度协作。Ben非常重视文化。我还记得在和Ben面试时，他问我：“你看过文化文档吗？”我说：“没有，Ben。”他就说：“好的，给你看一下。如果你不同意其中的内容，那你就不能在这里工作。如果你同意，并且对此充满激情，那我们就继续。”所以这种文化在公司里贯穿始终，而其中一个重要的部分就是合作精神。虽然公司现在比以前大了，但我们并不是普通主义者，而是由专家团队组成。

消费者技术的变革与AI应用

Eric：我们会讨论到你们在消费领域的不同子主题，但首先我们从宏观层面开始，聊一聊你的“繁荣议程”（Abundance Agenda）。你能否给我们介绍一下这个概念及其命名背后的原因？

Anish：如果你回顾历史的长远发展，真正推动人类繁荣的两个因素就是市场经济或资本主义和技术革新。每当出现巨大的技术变革，受益的通常是消费者。今天消费者所享有的许多商品和服务，曾经在50年、70年前甚至100年前都是难以想象的奢侈品，更不用说500年前了。因此，我的核心观点是，这些新技术将为消费者带来极大的丰裕。我知道，有人会说“这会减少工作岗位”，但人们其实只会减少工作时间，或许我们会有三到四天的工作周。总的来说，我和我们公司都对这项技术将如何造福普通消费者持乐观态度。这就是“繁荣议程”的起点，也是我们对AI和未来消费领域的所有信念的基石。

Eric：现在投资消费领域的时机也很有趣，因为过去15到20年里，每隔几年就会有一个大平台崛起，比如Facebook、Twitter、Snapchat或TikTok。但最近似乎没有出现类似的平台。对此你怎么看？

Anish：很有趣的是，我们总是习惯于上一个平台的变革，因此我们往往期待下一个平台变革看起来会像上一个平台，但我们总是错的。毫无疑问，风险投资和科技行业是周期性的，而消费领域则更加周期性。每当有一次平台变革时，总会有巨大的消费类公司诞生。你可以看看“七大巨头”（Magnificent Seven），除了Nvidia之外，几乎所有的公司都是消费类公司，微软可能在边缘。所以世界上最大的几家公司几乎都是消费类公司，尤其是软件领域。

我在Web 2.0到移动互联网转型时创立了我的第一家公司。当时有很多对移动互联网的批评，认为它只是个玩具，达不到预期的效果，覆盖面不足，iPhone的价格也很贵。所以当移动互联网成为显而易见的主流平台时，人们已经习惯了寻找新的平台变革。而在过去的几年里，我们一直在寻找新的平台变革，尽管出现了一些重要的新平台技术，比如金融科技，但直到最近我们才看到了AI的出现。

Eric：是的，我完全被AI的发展震惊了。假设有一个人在ChatGPT发布后昏迷了几年，然后突然醒来，问你在这段时间里消费类AI的哪些方面取得了突破，或是目前最令人兴奋的是什么？

Anish：有很多值得兴奋的事情。首先，产品正在做一些我们以前无法想象的事情。从ChatGPT，到我们最近几周看到的Flux，再到Clang及其视频模型，以及在B2B领域中语音和语音模型技术的应用，现在回头看，似乎可以得出结论：大型语言模型让我们走到了这些地方。至少对我而言，我对其广度和深度的结合感到惊讶。

模型正在做大量事情，而且效果非常好。这是过去两年里最大的变化之一。另一个变化是经济架构变得更加引人注目。在ChatGPT刚出现时，大家普遍关心的是：所有的价值是否都会集中在这些专有模型上？但现在，开源技术显示出强大的生命力，几乎追赶上了这些专有模型。此外，还有技术和方法，比如微调。因此，今天你可以通过微调构建一个稍微专业化的基础架构，作为应用公司，利用传统的风险投资资金，而不需要花费1亿美元去训练一个大型基础模型。

AI驱动的新平台变革

Eric：的确，每当出现新的平台变革，人们总是倾向于拿上一个平台变革来做对比，比如“我们有了Snapchat、WhatsApp、Tinder、Uber，现在有了AI，我们可以做什么？”而不是设想那些只能通过这个新的平台变革实现的全新产品或用例。你能举一些AI独有的产品或用例的例子吗？你刚提到语音，或许这是其中之一？

Anish：没错，语音是一个很有趣的能力。我有一个理论，就是每次人们打开手机时，实际上是在寻找一种感觉，至少从消费者的角度来看是这样的。打开WhatsApp时，你想要感到连接；打开Instagram时，你可能想要一种向往感，或者你想感受到错失的焦虑（FOMO），每个人都有不同的理由。但所有这些体验都代表了不同的感受。唯一很难捕捉到的感觉是创造力。我们曾经将自己划分为有创造力的人和没有创造力的人，但当我们还是孩子时，大家都是有创造力的。

AI让我们以一种轻松的方式探索自我内心的新领域。这是AI中最有趣的部分。如果我们试图将AI应用于旧问题，那么自然会发现很多局限性。人们会说“AI会出现幻觉，它不够精确”。但恰恰相反，这些幻觉和不精确之处正是它的美妙所在。

Eric：是的。你提到了三个关于创造力的子主题：内容生成、内容编辑和生产力。你能否进一步阐述这些内容，并举一些由AI独有启用的产品或类型的例子？

Anish：内容生成的部分非常惊人。我喜欢制作音乐，我有我的设备、我的DJ台和音乐设备就在这儿。制作音乐时，你不仅要有对你想听到的内容的构想，还需要具备实现这一构想的技术能力。现在，通过像UDEO这样的产品，以及像Suno这样的工具，你可以设想一个音乐轨道，描述它，然后听到它。所以现在你可以将技术技能与创意构想分离开来。

这其中有两个部分。一部分是，创造力是否是为自己创造某种生活方式而存在。但另一部分，更为根本的是，创造力是一种自我表达的方式，也是实现自我满足的途径。所以，无论是音乐、图像还是视频，内容生成不仅降低了参与创作的门槛，也提升了创作的上限。你可以用比以前低得多的成本制作出令人惊叹的音乐、视频和电影，而这些在AI出现之前是不可能实现的。因此，内容生成更多的是关于自我表达与创造力，而目前已经有很多相关产品。

即使我们认为这些市场已经趋于稳定，比如图像生成领域，突然间Flux的出现又打破了这种稳定，推动了边界的扩展。内容编辑领域有很多产品做得很好，比如Captions或Opus，它们在压缩现有内容方面做得很棒，Descript也是一个很不错的例子，可以对内容进行编辑和简化。例如，Captions可以为语音内容添加字幕，Opus则可以从长视频中创建预告片。如果你看像Final Cut Pro这样的编辑界面，会发现它非常复杂。因此，如何在不具备这些技术技能的情况下，完成对内容的编辑和交付，AI在这方面的应用非常令人兴奋。实际上，AI中最有趣的部分是原型制作，而这在讨论中往往被忽视。在这个过程中，实时处理至关重要。比如，CREA就是一个很有趣的产品，它使用了一种叫做LCM的技术，你可以提供图像或提示词，几秒钟之内就能生成输出结果，有时甚至只需几毫秒。这让你能够快速获得生成的创意输出，极大地提高了创作的满足感。在短短15分钟内，你可以尝试100个不同的创意，而不必等待几分钟进行推理，从而打破了创作过程中较慢的反馈循环。

我们将不得不关注的是，实时AI的极限在哪里，以及它将如何影响我们的创造过程。以音乐为例，用UDEO生成新音乐的过程很棒，但需要一两分钟的时间。想象一下，如果我能与UDEO或AI组队组成乐队进行实时演奏，这就是实时处理在极限情况下的应用。因此，存在一些类似的概念，它们介于生成与编辑之间，非常有趣。

在生产力方面，有很多正在发生的事情。生产力不仅限于总结和扩展。生产力领域中最酷的一个方面就是语音。语音作为技术的接口从未真正起作用，尽管你我现在正通过语音交流。当然，语音是最原始的人类沟通形式，但它从未真正成功地作为技术的接口。然而，现在我们开始看到很多语音相关的产品出现，尤其是在B2B语音领域，尽管消费者语音技术的进展并没有我预期的那么快。iOS即将发布的大量语音优先的新功能将在9月发布，届时我们可能会看到消费者语音技术的大量应用。

Eric：能多说说为什么语音技术在大模型之前没有真正成功吗？

Anish：我觉得问题在于语音转文本技术并不准确。我并不了解所有技术上的限制，但如果你曾使用过Dragon Naturally Speaking，或者用过Siri，甚至用过Alexa或Google Home，这些技术都不是很理想。

它们带来的体验往往令人沮丧，甚至有人开玩笑说使用Siri是“老年人的行为”，我的团队总是笑话我用Siri处理事情。与其让语音设备仅仅作为厨房里的闹钟，想象一下，如果它具备了语音模型和多模态模型，可以通过语音观察你与家人的互动并为你提供反馈，语音技术的潜力将变得非常巨大。

Eric：或许类似一个AI裁判，时刻观察你和配偶的争论，判断谁的观点更准确。不过，确实很有趣，我每周只去一次心理治疗，但治疗师对我的了解仅限于这一小时。要是有更多的上下文信息帮助他们更好地分析和提供建议，效果肯定会更好。

Anish：完全同意。现在我们有机会探索人类的这些方面。曾经在对未来的反乌托邦式幻想中，人们认为我们将变得不再有创造力，而更多的是自动化操作。但事实上，情况恰恰相反，我们变得越来越有创造力，也更加深入地了解自己。或许在20年后，得益于这些技术，我们将变得极具自我意识，精神上的进步也能与技术上的进步相匹配。

Eric：人们总是很快地想象未来的一个负面场景，比如“死宅群体只会与AI朋友交流，不再与人类接触”，但这或许比他们现在的生活状态更好。其实我对这种世界并不太反感。但人们并没有更积极地想象，比如AI个人教练或教练员，帮助你过上更充实的生活，拥有更多的朋友或更好的人际关系。

Anish：是的，AI还可以作为一种社会实践工具。对很多人来说，AI提供了一种低风险的方式，体验各种社交情境。所以这项技术确实能够帮助人类在情感和经济上取得巨大进步。

Eric：好的，让我们谈谈“陪伴”这个话题。就我所见，目前比较火的例子是Replica，虽然有些产品还没有正式发布，比如我们最近提到的AI Friends的推广活动引发了广泛关注。虽然人们对此有担忧，但你能否给我们介绍一下目前在这方面的发展现状，以及你感到兴奋的地方？

Anish：这是一个极具吸引力的领域，而且目前还处于非常早期的阶段。多模态将成为一个大趋势。到目前为止，我们已经有了文本模型和一些语音模型，但未来它们将会是实时的、完全多模态的模型。这将大大增强这种互动的“幻觉”，虽然“幻觉”这个词不太合适。即便你与的是一个合成体在互动，你依然会感受到类似与真人互动时那种满足感、情感起伏和投入感。因此，我一直认为人类连接非常重要。但也许“人类”这一部分被过度强调了。随着技术和模型的进步，无论是记忆功能（角色应该记住什么，应该忘记什么）还是多模态的互动（语音、视频等），这种情感上的深度和关系都会进一步增强。所以这个类别非常重要，目前还处于非常早期的阶段，而我们至今所看到的一切不过是未来的一个小窗口。

Eric：很有意思。你能想象出未来的社交网络会是什么样的吗？比如，一个以虚拟角色为中心的社交网络？

Anish：有一个很酷的产品就是一种可以加入你群聊中的“机器人”，例如Discord群组中的机器人可以有自己的个性、外形，并与群组中的成员互动。所以这是一种扩展人类社交群体的方式，能够在社交氛围低落时“点燃火苗”。这是一个非常有趣的想法。我并不认为这些AI会与我们的社交网络竞争，相反，它们更有可能是对现有社交网络的补充。因此，像这样的想法未来可能会变得越来越流行。

Eric：你对Humane或Friends World之类的产品感到兴奋吗？比如我们将来可能会佩戴某种设备来与这些产品互动。

Anish：是的，我对此非常兴奋。我喜欢那种被动采集数据、互动和反思的想法。比如我们今天的对话会被录音保存，但下周我们可能会去散步或喝啤酒，届时我们交流的一些内容我希望能够记录下来。否则，只靠记忆或者记在笔记本上，这种方式显得很落后。能够有一种持续被动的记笔记方式，同时尊重社交边界，这是显而易见会发生的事情。

Eric：你认为大家将会逐渐习惯被录音，社会规范会发生怎样的变化？

Anish：这很有趣。每次出现新的平台转变时，人们都会认为有些事情绝对不会发生。比如，以前大家认为“绝对不会有人共享自己的位置给他人”，但现在，这变成了一种新常态。比如很多人现在都在使用“查找朋友”功能，甚至是与普通朋友共享位置，这在十年前可能是不可想象的。所以有可能会有一个设计良好的产品出现，大家会逐渐习惯更多的录音行为。

Eric：我也很惊讶，尽管有人尝试过，但目前还没有一个社交网络让我们可以随时看到所有朋友的具体位置。虽然我们可以在“查找朋友”上与十几个人共享位置，但广泛地共享这种信息似乎仍然不常见。

Anish：没错，确实有很多尝试。Snap地图是一个非常受欢迎的功能，还有“查找朋友”。十年前Danny Trinh还开发了一个叫做Free的应用，Highlight也是其中之一。不过，不知为何，这些产品都没有完全成功。Snap地图可能是做得最好的一个，但我同意你的看法。

Eric：是的，这有点像匿名应用。每隔几年就会出现一个类似Secret或Yik Yak的应用，它们引发了大量讨论，但最终都没有持续下去。

Anish：是啊，我们需要更多的奇特应用，Janitor就是一个很好的例子。Janitor是一个略带成人内容的“陪伴”类应用，现在非常流行。这是一个很奇怪的产品。十年前，在早期的移动互联网时代，也有很多奇怪的应用诞生，很多最终没能存活下去。我还记得一个早期的金融科技应用，每次你进行交易时，手机会发送通知，你需要左右滑动，告诉它这笔钱让你感到开心还是不开心。这个应用会尝试鼓励你在让你感到愉快的事情上花钱。这是一个很奇特的社会实验，但这个产品没有持续太久。现在我们终于又看到了更多这样奇怪的产品。与此相关的还有不同类型的开发者。

我们正处在一个适合创意型开发者的时代，这就是为什么我们看到了更多的创新。五年前，至少在消费领域，拥有优势的是那些更传统的商业型开发者。所以当时的产品可能更符合商业模式，但从创新性角度来说就没有那么有趣了。

Eric：我一直在思考一个问题。我们在寻找合适的工作伙伴、朋友或者约会对象时，似乎都是在“碰运气”，比如在社交媒体或LinkedIn上随便滑动寻找有趣的人。我总觉得我们在网络上已经拥有如此多的数据，应该能够更好地匹配我们与其他人之间的契合度，比如谁可能成为你很好的工作伙伴，或谁能解决你的问题。以前有很多人尝试过这个方向。我记得Jelly这样的应用，还有Biz Stone和Ben Franklin，但似乎始终没有取得突破。

Anish：是的，这很对。部分原因可能是缺乏产品想象力。不过很大程度上，我们以前没有一个能够应对人类社交互动复杂性的技术基础。而现在，很多大模型本质上是模糊和平均训练数据的，它们并不是为了精确而设计的，而人类在许多互动中也并不追求精确。所以我对这一新的技术基础持更乐观的态度，认为它能够启用你所设想的那些产品。

AI引领消费新时代——个人财务

Eric：我们可以谈谈个人成长这个主题，先从你最熟悉的领域——个人财务开始吧。

Anish：个人财务方面，这很有趣。五六七年前，我们在讨论“自我支配金钱（self driving money）”的概念时，已经写了很多相关的博客文章。虽然这些文章听起来不错，但我们没有实现这个目标。过去我们会这样描述愿景：“做这些决策不需要判断力，你应该总是选择最便宜的金融产品。”美国消费者因为没有做到这一点而多花了数万亿美元。可是，当时的技术并不能真正实现这一点。

但现在有了大模型，我们即将迎来在机器人流程自动化（RPA）和智能Agent方面的重大突破，这些突破将使这一切自动化。如果你足够富有，拥有Iconic这样的财富管理公司，他们会管理你很多日常的个人财务，确保你拥有最便宜的个人贷款和最好的保险。AI将使每个人都能够享受这种服务。可以说，这相当于为中产阶级提供类似的财富管理服务，他们的资产可能较少，更多依赖于周薪收入。

问题是，我们还没有看到这类产品真正运作起来。有一些公司在进行尝试和实验，但目前还没有一个产品实现了这个目标。部分原因是这些模型还没有完全准备好，特别是视觉模型等，RPA技术也还需要进一步提升。此外，金融科技领域从业者也比以往少了些。但我相信，金融科技行业实现其潜力的可能性是存在的，得益于大模型的推动。

Eric：这是创业公司在这一领域的机会吗？毕竟已经有一些资金雄厚的企业在尝试做这件事，或者已经在某种程度上实现了这一目标。

Anish：也许吧。不过，大公司在扩展现有产品类别上表现得非常擅长，这也是他们整个体系的核心。他们知道怎么做，也有动力去做。我知道有一家大型金融科技公司，虽然他们想在AI领域大干一场，但员工在公司网络上甚至不能使用ChatGPT。所以，很多大公司可能会错失这个机会，而一家初创公司可能会抓住它。

此外，这与大公司的商业模式相悖，因为许多大公司都依赖于信息不对称和客户的冷漠。如果有一种产品能够为你重新调整所有金融产品，势必会削弱传统金融科技产品的利润池。

Eric：我明白了。那么你认为对于创业公司来说，最令人兴奋的具体用例是什么？他们应该从哪里入手AI和金融科技呢？

Anish：我不想再提“自我支配金钱”，但这确实是值得赌一把的方向。自动化管理你的资金是非常有前景的，基本上你的整个资产负债表都由智能Agent自动管理，你可能只需要收到一个推送通知，来决定是否选择参与或退出。所以你仍然在决策链中，但日常的、无需判断力的决策——那些只有“好”或“坏”之分的决策——都由这些Agent和系统来处理。你可以从简单的个人贷款开始，这个领域没有太多的品牌忠诚度。

就像一种智商测试，看你是否选择了更便宜的选项。随着时间的推移，或许这种技术可以扩展到涉及更复杂判断的领域，比如税务问题，那里你需要考虑很多风险和选择。我们可以从一些更容易实现的地方入手，这些Agent可以为消费者带来立竿见影的效果，且实现的难度并不大。

Eric：在这种情况下，防御能力会如何？它是技术优势，还是一种市场营销和品牌优势？又或者只是因为是第一个推出的产品而占据先机？

Anish：这是个好问题。我觉得最终要看新一代大模型的能力。如果它是一个依赖于视觉模型的系统，用网站UI作为API来操作，你可能需要一些经过精细调整的模型，知道如何填写信用卡申请表和个人贷款申请表。因此，这里的确存在一些不容小觑的挑战。

这是一方面。在长期来看，谁能更快达到规模，谁就有机会重新定义金融服务的客户获取方式。现在，像American Express这样的公司会向Credit Karma支付费用，以获取新的信用卡客户。未来，你的初创公司可能会说：“Hey， Amex、Capital One、Chase等，我有这个客户的所有信息，你们要不要竞价获取？”我觉得未来可能会出现类似的竞拍系统，金融服务产品的提供商们会竞标获取客户。而那些能够通过这种技术获取最多客户的公司，将有机会建立起这样的系统。

AI引领消费新时代——教育领域

Eric：那么你对教育领域的机会怎么看？有哪些让你特别兴奋的地方？AI能在教育领域带来什么改变？

Anish：教育非常有趣。我觉得目前最大的教育科技产品其实就是ChatGPT。很难不说这项技术将完全改变教育。我们已经看到了许多令人兴奋的尝试，这些公司正在学校中扩展教师的能力。这是非常重要的，也是未来的趋势。这些公司是我们会非常乐意投资的对象，我们对此感到兴奋。

但我也在思考，或许未来我们会进入一个“后学校”时代，或者学校的角色会与我们现在的想象完全不同。像可汗学院（Khan Academy）这样的公司已经做了一些有趣的尝试。如果人们能够通过这种完全个性化的方式，从大模型中获得所需的大部分知识，或许我们需要重新定义学校的作用。

图片来源：Khan Academy 官网

Eric：是的，众所周知，构建大规模的教育科技公司一直很困难，因为很难向学校或教育机构销售产品。

Anish：没错，尤其是进入学区销售产品。我知道你在这个市场也花了不少时间，你怎么看呢，Eric？

Eric：是的，我的时间主要花在了职业教育领域，特别是在疫情期间，当时涌现了很多以班级为基础的课程（cohort-based courses），因为人们有更多的时间和金钱。我觉得这种模式很令人兴奋，因为其完成率更高。但疫情带来的那一波机会已经过去，很多公司不得不重新考虑如何扩大规模，或是这种模式在疫情过后还能走多远。这有点像疫情期间Clubhouse的繁荣期一样，随着疫情的结束，这个领域也经历了某种回归现实的过程。

现在的问题是如何打造更具吸引力的产品。我觉得这个领域在职业教育方面还没有完全恢复到2020年的水平。然而，AI带来了一个长期以来令人兴奋的黄金机会，那就是一对一的辅导、指导和责任感。这也是著名的布鲁姆效应（Bloom's 2 Sigma Problem），研究证明，一对一的辅导在小学或中学阶段能够带来巨大的效果。

Eric：这个理论已经在几十年前被证明了，但自那以后我们还没有看到什么突破。而教师又很昂贵，我们也没有足够的资金为每个学生配备私人教师。现在有了AI，或许我们真的可以实现这一点。

Anish：完全同意。这正是AI可能改变教育的地方。如果这项技术能达到它的潜力，我很难想象五到十年后，教育体系不会发生巨大的变化。不过到目前为止，我们还没有看到哪一款产品在教育领域取得了像ChatGPT那样的突破。

Eric：的确很有趣。如果你问过去20年里哪些产品或公司对教育产生了最大的变革，答案可能并不是我们通常认为的教育公司。可能会是像YouTube、Reddit这样的公司，而不是Quora这样的专门教育平台，甚至Wikipedia也对教育有了巨大影响。接下来我们可能会看到的是由大科技公司推动的变革，像ChatGPT这样的产品，或者一些新兴的消费类公司，比如Perplexity，它们可能会对教育产生类似的影响。我对这一点持乐观态度。

Anish：是的，我也很好奇未来会怎样，特别是当我们拥有多模态模型时。想象一下，一个视觉模型观察整个教室，分析课堂内的动态，可能会告诉教师学生之间的互动，或他们应该把时间花在哪个学生身上。

Eric：是的，非常有意思。至少课程设计会大幅改变，而且已经有了这种趋势，因为作弊变得越来越容易。我们需要重新思考学习的方式，教育模式也必须随之改变，甚至商业模式也需要调整。在大学层面，疫情已经显示出大学模式的过时性。学生们远程上课，依然需要支付全额学费，这让很多人，尤其是家长开始质疑：我到底在为什么付钱？很多人最终会说：“我支付的是人脉网络的费用。”

Anish：没错，但现在又有很多像Y Combinator这样的垂直社交网络出现，它们可以为学生提供类似的网络资源。所以大学已经不再是唯一的网络资源提供者了。再者，学生可能只是为了文凭而上学，但现在也有类似GitHub或Behance这样的垂直平台，它们某种程度上已经成为新的资历认证平台。

Eric：是的，大学的高等教育体系很快需要变革。我不知道这是几年内发生的事情，还是几十年之后，但我确实觉得很快会有大的颠覆。

Anish：我经常会问自己一个问题：我还没有孩子，但假设我有孩子并且他们学业成绩很优秀，他们会去斯坦福还是哈佛呢？目前，这些顶尖学生中大约有95%会选择这个路径。或许有些人会参加Teal Fellowship，或者干脆辍学创业。但10年后，这个比例会是多少？是50%？25%? 还是80%？我不知道，但这就是我常常思考的问题。

Eric：没错，这个问题非常有趣。很多时候我们谈到AI在教育中的应用，人们总是担心它会导致作弊，但我们应该接受这些行为，而不是试图去对抗它们。如果AI能够写出出色的文章，与其教孩子们如何写文章，不如教他们如何设定更高的目标，写出更有雄心的文章。这也是一种能力，老师可以更多地关注这个方面的教育。

Anish：没错。这也是我们可以从事的一部分工作，即关注问题中的情感智力（EQ）和野心等软技能，而不是仅仅专注于技术技能。历史上，伟大的教师不仅能够教授你技术技能，也能够教你这些更具人文关怀的东西。或许这就是未来所有教学重点所在的地方。

AI引领消费新时代——健康

Eric：完全合理。让我们过渡到下一个主题，不过在谈论健康之前，我想聊聊你写的那篇关于语音的文章。你提到B2C语音Agent和B2B语音Agent的不同机会，能不能详细谈谈你的语音技术的见解，以及你认为语音的未来机会在哪里？

Anish：在B2B领域，语音主要应用在Agent和记录员上。语音Agent是指那些可以替代客服代表或任何需要接听电话的人。它们可以延伸甚至替代现有的人工电话系统，而且效果非常好。比如，在暖通空调（HVAC）行业中，维修业务非常有价值，但很难随时接听电话或提供24/7服务。因此，拥有一个可以接听电话、安排服务并协商价格的AI非常有价值。我们也在物流行业中看到类似的需求，运输经纪业务大多基于语音运作。在快餐店的得来速窗口，你可以看到类似的情况。

语音记录员方面，主要是面向那些需要动手操作的专业人士，他们需要精确的低成本语音记录技术。这些产品主要是面向专业消费者的，特别是在医疗领域和外勤销售中广泛应用。他们只需要口述内容，AI会准确地将其转录并保存下来。所以在B2B领域，语音Agent和记录员这两个方向都很重要。

在B2C领域，有更大的一组机会，即重新想象每一个消费者应用为“语音优先”的应用。比如，每周至少有一次我会开车去Mellow，在车上，我试图通过语音处理电子邮件和其他任务，但效果并不好。相反，未来的方向应该是用“语音优先”的方式来重新构建所有生产力工具和智能手机的功能。这将不可避免地发生。

Eric：是的，没错。那么让我们转到健康领域。毫无疑问，这个领域非常庞大。你认为AI在健康领域可以发挥哪些重要作用？

Anish：几年前，我们在OnDeck时，我记得当时最受欢迎的创业领域是Web3和心理健康。我们当时把这两个领域称为“科技的两性”（The Two Genders of Tech）。但遗憾的是，尽管心理健康领域出现了一些成功的案例，但相比其他类别，似乎并没有那么多具有持久性的巨大成功。我想知道你是否也有同样的看法？或许我们还没有找到合适的技术解决方案，但AI可能就是答案。

Eric：以前的技术还不够成熟。现在，心理健康专业人员的供应严重不足，这在旧金山的街头每天都能看到。而且这也是一个经济问题。因此，现在正是时机。我相信越来越多的人把心理健康视为一种“必需品”，而不是“奢侈品”，我相信围绕这一需求会出现一个大公司，甚至会有多个大公司崛起。当然，也有一些公司会间接满足这一需求，或者通过表面上不那么像心理健康产品的方式提供服务，这样用户不必感到自己是在打开“心理治疗应用”。

Anish：这类产品很可能就是像Character或Replica这样的应用，它们可以提供情感上的陪伴，但并不会让人觉得自己是在使用心理治疗类的工具。

Eric： 太棒了，Anish，非常感谢你今天做客，分享了你的智慧。我们期待下次再见。

原视频：a16z's Anish Acharya on Consumer AI

https://www.youtube.com/watch?v=s4egz4IiHNY

编译：Ying Yang

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