Rào cản đối với các sản phẩm AI là gì? -- Nói về việc sa thải Jasper.ai
Tôi thức dậy vào thứ Tư và thấy tin Jasper.ai đã sa thải nhân viên.
“Nhanh quá, tưởng cầm cự được một lúc” – Tôi và bạn tôi đều xúc động bày tỏ.
Sự chú ý của tôi đến Jasper.ai ban đầu bắt nguồn từ một bài báo (Vỏ GPT trị giá 1,5 tỷ đô la của Jasper.ai? Có hào không?). Jasper là một công ty đặc biệt thú vị, nổi bật giữa đám đông những người mới nổi về AI: Một nhóm thanh niên, không ai có bằng tiến sĩ, không ước mơ về các vì sao và đại dương, và không quyết tâm tạo ra một viên gạch lớn, chỉ muốn thành lập một công ty để kiếm tiền -- Chủ nghĩa thực dụng. Những ngày đầu, tôi thành lập “công ty phân phối dịch vụ tiếp thị”, như tên gọi, nó cung cấp dịch vụ tiếp thị, nhưng phương thức là phân phối cho người thuê ngoài – bề ngoài là dịch vụ tiếp thị, nhưng thực chất là đại lý, và năng lực cốt lõi của nó là bán hàng. Tôi phải nói rằng, đôi khi DNA của một công ty được viết từ lúc ra đời (cười)
Con đường phát triển sau này rất Internet: viết bài tiếp thị AI, dựa vào các hoạt động cộng đồng ban đầu để giành được những người dùng thử có giá trị, sau đó lặp lại từng bước theo sở thích của người dùng--Ren Xin nói, đây là bước đi trên vỏ dưa hấu, nơi nó đếm ở đâu. Tất cả những toan tính đầy ý chí chủ quan đều thất bại, tất cả những bước nhỏ lặp đi lặp lại theo xu hướng đều hoàn thành tốt một cách bất ngờ.
Trong số những người đam mê AI, tôi là kiểu người quá chú ý đến Jasper.ai. Lý do là tôi nghĩ đó là một ví dụ tuyệt vời để tôi thiết lập một hệ thống nhận thức cho các ứng dụng AI:
Tôi nghĩ cốt lõi tính năng tiêu diệt sản phẩm ToC trong thời đại AI là: "nhu cầu cao + rào cản"; trong số đó, "rào cản" là phần khó phân tích nhất hiện nay. AI thuộc loại nào ứng dụng có rào cản? Rào cản ngắn hạn/dài hạn là gì:
Tương tác và thiết kế giao diện dựa trên quá trình người dùng tháo dỡ có phải là rào cản không?
Kỹ thuật cho các kịch bản dọc và hiểu ý định có phải là rào cản không?
Giải pháp nhúng cho các kịch bản dọc có phải là rào cản không?
Chỉ có năng lực LLM thôi có phải là rào cản không?
Tuy nhiên, khả năng của LLM không phải là rào cản, chỉ có dữ liệu được tư nhân hóa + bánh đà dữ liệu + tinh chỉnh LLM mới là rào cản?
Hay cuối cùng, chỉ có LLM mạnh mẽ + hệ sinh thái plug-in + cộng đồng người dùng nhà phát triển mới là rào cản?
Từng tầng một suy nghĩ, càng nghĩ càng hỗn loạn, nhưng không có kết quả.
Quay trở lại ví dụ về Jasper.ai, nó đã làm gì?
Khả năng lựa chọn mô hình phù hợp với nhiệm vụ
Thông tin thời gian thực của mạng, chức năng truy xuất nhất định
Tổng thể: ghi nhận thông tin khách hàng, sở thích, phong cách và cài đặt đầy đủ kịp thời
Mẫu và các phần: viết quảng cáo tiếp thị dựa trên các nền tảng khác nhau
Sơ đồ tương tác và giao diện dễ sử dụng hơn dựa trên thiết kế tháo gỡ quy trình làm việc
Hướng dẫn sản phẩm và giáo dục người dùng cơ bản
Áp đảo nhân tài tiếp thị
Tôi phải thừa nhận rằng những gì Jasper.ai đã đạt được cho đến nay chỉ là sản phẩm hoàn chỉnh sau 1-3 tháng làm việc của một công ty công nghệ: Vỏ ChatGPT + giao diện người dùng tháo dỡ quy trình làm việc + kỹ thuật; Tăng thêm trong giai đoạn cửa sổ (phát triển và tiếp thị khách hàng) . Trong thời đại của AI, đây thực sự không phải là một rào cản vững chắc. Nhưng tôi từng nghĩ rằng khả năng tháo gỡ quy trình làm việc của nó rất có giá trị - điều này có nghĩa là nhóm có hiểu biết đủ sâu về ngành "viết quảng cáo tiếp thị", điều này có thể đủ để hỗ trợ họ tích lũy một loạt người dùng trong một khoảng thời gian, và sau đó xây dựng bánh đà dữ liệu, sau đó xây dựng hàng rào dữ liệu mạnh hơn trong bước tiếp theo:
Tập hợp các mô hình kinh doanh này: lợi nhuận gộp cao ăn cổ tức của ngành —> tập trung vào tiếp thị và quảng bá —> chiếm lĩnh tâm trí người dùng (ngân sách) —> trấn áp các sản phẩm cạnh tranh/độc quyền; trong các ngành truyền thống, khi bánh đà quay, nó trở nên bất khả chiến bại .
Nhưng bây giờ thì khác, Jasper đã sa thải nhân viên trong tuần này - vì mức độ phổ biến của ChatGPT tương đương với doanh số bán hàng trực tiếp của thương hiệu D2C, những người trung gian như Jasper không còn lối thoát.
Một cách tháo dỡ các ứng dụng AI: Nhân vật & Công cụ
Gần đây, hai trong số các Ứng dụng AI phổ biến nhất đã được ra mắt (ngoại trừ ChatGPT), ứng dụng trong nước là Wenxin Yiyan và ứng dụng nước ngoài là character.ai; cả hai sản phẩm về cơ bản đều là sản phẩm "loại kệ" -- cách gỡ lỗi khác nhau (chủ yếu Hoặc kỹ thuật) của LLM được đặt trước mặt người dùng thông qua kệ trưng bày, cho phép người dùng lựa chọn và sử dụng:
Nếu phân loại AI trên kệ thì thực ra có 2 loại: một là Character (tương ứng với Hình 2 & 4), hai là Tool (tương ứng với Hình 1 & 3).
Cốt lõi của Nhân vật là tính cách, mang lại giá trị cảm xúc và cá nhân hóa; trong khi cốt lõi của Công cụ là chức năng, mang lại giá trị hiệu quả phi tiêu chuẩn hóa. Cảm xúc và tính cách luôn thay đổi, vì vậy sẽ có nhiều Nhân vật--Tính đến tháng 3, đã có 2,7 triệu ký tự trên Character.ai; nhưng các chức năng bị hạn chế, chỉ có một số nhu cầu cốt lõi chính và hầu hết các các cảnh được chia nhỏ là Commonality khác biệt, vì vậy Công cụ tập trung vào chất lượng hơn là trọng lượng.
Cách phân loại này rất thú vị và rất tự nhiên: Ai cũng nói LLM thay đổi chế độ tương tác giữa người với máy tính, biến Database và Code gốc thành Model, biến GUI thành LUI... Nhưng từ góc nhìn của người dùng, sản phẩm thực chất là của Tool. —> Nhân vật + Công cụ -- các nhiệm vụ ban đầu tôi muốn hoàn thành với sự trợ giúp của các công cụ giờ đây có thể được giao cho một người. **
Tình cờ là gần đây mình có đọc một số bài viết (link) liên quan đến Tool learning, và thấy tiềm năng của AI như một bộ não để sử dụng Tool. Đồng thời, tôi nhớ rằng trước đây tôi đã thảo luận về mối quan hệ giữa LLM, Đại lý và Plugin với bạn bè của mình, và đột nhiên tôi bắt đầu động não và đặt câu hỏi và câu trả lời cho bản thân.
Đối với bất kỳ sản phẩm AI nào, nó có thể được tách rời thành Nhân vật và Công cụ:
●Công cụ là khả năng, được đặc trưng bởi đầu ra ổn định và hiệu quả cao. Nó bao gồm các công cụ truyền thống (chẳng hạn như máy tính, đồng hồ báo thức, dự báo thời tiết, v.v.) và các khả năng AI mới (chẳng hạn như Wenshengwen, Wenshengtu, tìm kiếm để hiểu ý định, v.v.), và tất nhiên là một số sản phẩm phổ biến (chẳng hạn như Midjourney) và một số Plugin.
●Nhân vật là vai trò, là đối tượng của khả năng sử dụng và được đặc trưng bởi việc có các "nhân vật" khác nhau -- tương tự như những người khác nhau. Phương pháp triển khai bao gồm đào tạo các LLM khác nhau (chẳng hạn như GPT, Claude và Infection-1, v.v.), xây dựng các Tác nhân khác nhau cũng như gỡ lỗi LLM và Tác nhân thông qua các dữ liệu/phương pháp khác nhau.
**Q: LLM có phải là Nhân vật không? **
A: Không nhất thiết.Nếu một mô hình lớn nào đó đạt được quá trình nén và giải nén hoàn hảo, thì nguồn "nhân vật" chính sẽ trở thành Tác nhân và kỹ thuật chỉ huy xung quanh LLM, vì vậy LLM là Công cụ. Cũng giống như hiện tại, ChatGPT là một Nhân vật, bởi vì so với Nhiễm trùng-1, nó hiểu biết, lãnh đạm, toàn diện, không tập trung và cực kỳ lý trí, nhưng về lâu dài, ChatGPT có thể không có khả năng cảm xúc của Nhiễm trùng -1.
**Hỏi: Đâu là rào cản đối với các sản phẩm AI? **
A: Trong ngắn hạn, cả Nhân vật và Công cụ đều có thể trở thành rào cản và thậm chí Công cụ là rào cản chính. Nhưng về lâu dài, rào cản đối với sản phẩm AI chủ yếu nằm ở Nhân vật, Công cụ sẽ do Nhân vật tiếp nhận và Nhân vật sử dụng.
**Hỏi: Con người không sử dụng Công cụ sao? **
Trả lời: Không, con người sẽ sử dụng Công cụ, nhưng nó sẽ được sử dụng trong tương tác GUI, tương tự như bây giờ. Công cụ tương tác với LUI sẽ được nhận theo Tính cách, vì LUI đáp ứng các yêu cầu dịch vụ phi tiêu chuẩn, người ta thường không chỉ chú ý đến chức năng khi lựa chọn dịch vụ mà còn xem xét sự phù hợp với đối phương (như tìm vợ chăm con, thuê một người phục vụ, mua Dịch vụ tư vấn), vì vậy Ký tự + Công cụ > Công cụ.
**Q: Các khả năng khác biệt của Nhân vật là gì? **
A: Hình thức cuối cùng của nhân vật là một quản gia cá nhân. Do đó, khả năng chính là cá nhân hóa và cốt lõi của cá nhân hóa là bộ nhớ mô hình, có thể tìm hiểu tính cách và sở thích của người dùng nếu bộ nhớ đủ dài. Thứ hai là một tính cách/ba quan điểm khác biệt, được sử dụng để tích lũy những người dùng ban đầu, tương tự như "giai điệu cộng đồng" của các cộng đồng Internet đương đại. Noam Shazeer, người sáng lập Character.ai, cho biết: "Nếu bạn cố gắng thể hiện một nhân vật quần chúng mà mọi người đều thích, thì chắc chắn nhân vật này sẽ rất nhàm chán."
Rào cản nữa ở đây là dữ liệu được tư nhân hóa, có thể xây dựng các "vai trò" khác biệt. Tuy nhiên, lợi thế của dữ liệu dài hạn cũng sẽ bị xóa nhòa, sau cùng thì khái niệm dữ liệu được tư nhân hóa không tồn tại một khi sản phẩm được tung ra, vì vậy điều quan trọng hơn là phải xây dựng một bánh đà dữ liệu dựa trên tính cách.
**Hỏi: Các khả năng khác biệt của Công cụ là gì? **
A: Trong ngắn hạn, khả năng khác biệt của Công cụ nằm ở công nghệ cơ bản và sự cạnh tranh nằm ở khả năng kỹ thuật cứng. Hiện tại, Midjourney, Runway và Adobe Firefly là những ví dụ, nhưng về lâu dài, các sản phẩm công cụ do công nghệ mang lại thường có hai kết thúc - Công nghệ Những thứ có chi phí cao sẽ đạt được sự độc quyền (chẳng hạn như bộ Microsoft Office, bộ Adobe, v.v.) và những thứ có chi phí kỹ thuật thấp sẽ trở thành khả năng cơ bản của con đường xấu (chẳng hạn như bộ hẹn giờ , máy tính, v.v.), và có rất ít cơ hội cho hàng trăm trường phái tư tưởng tranh luận.
**Hỏi: Nếu muốn tạo sản phẩm ToC, bạn muốn trở thành Nhân vật hay Công cụ? **
A: Đối với hầu hết mọi người, tốt hơn hết là trở thành một Nhân vật. Bởi vì các nhân vật đa dạng hơn, nhu cầu dài hơn, nhiều sản phẩm có thể tồn tại hơn và việc giữ rào cản sau khi sinh tồn sẽ dễ dàng hơn. Để làm ra một công cụ đòi hỏi khả năng kỹ thuật cứng tuyệt đối và khả năng độc chiếm thị trường.
**Hỏi: Cuối cùng, để trả lời, đâu là lộ trình dài hạn cho các sản phẩm AI? Cần những điều kiện gì? **
Khám phá Nhân vật chất lượng cao: bạn cần có hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của người dùng hoặc cơ chế sàng lọc nhanh (làn sóng Character.ai đang thịnh hành)
Xây dựng mô hình dựa trên Nhân vật mục tiêu: cần có cơ chế sàng lọc dữ liệu (đánh dấu) cho Nhân vật mục tiêu
Nắm bắt thời kỳ cửa sổ để tích lũy người dùng/tập đoàn: khả năng tiếp thị và định vị sản phẩm rõ ràng
Xây dựng bánh đà dữ liệu giúp tăng cường sự khác biệt về đặc điểm: sản phẩm tinh tế <—> thiết kế dữ liệu
Lặp lại chu trình trên
Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Tháo dỡ các sản phẩm AI từ góc nhìn của người dùng: Nhân vật & Công cụ
**Nguồn: **Hướng dẫn 3D
Tác giả: Lương Giai Sinh
Rào cản đối với các sản phẩm AI là gì? -- Nói về việc sa thải Jasper.ai
Tôi thức dậy vào thứ Tư và thấy tin Jasper.ai đã sa thải nhân viên.
“Nhanh quá, tưởng cầm cự được một lúc” – Tôi và bạn tôi đều xúc động bày tỏ.
Sự chú ý của tôi đến Jasper.ai ban đầu bắt nguồn từ một bài báo (Vỏ GPT trị giá 1,5 tỷ đô la của Jasper.ai? Có hào không?). Jasper là một công ty đặc biệt thú vị, nổi bật giữa đám đông những người mới nổi về AI: Một nhóm thanh niên, không ai có bằng tiến sĩ, không ước mơ về các vì sao và đại dương, và không quyết tâm tạo ra một viên gạch lớn, chỉ muốn thành lập một công ty để kiếm tiền -- Chủ nghĩa thực dụng. Những ngày đầu, tôi thành lập “công ty phân phối dịch vụ tiếp thị”, như tên gọi, nó cung cấp dịch vụ tiếp thị, nhưng phương thức là phân phối cho người thuê ngoài – bề ngoài là dịch vụ tiếp thị, nhưng thực chất là đại lý, và năng lực cốt lõi của nó là bán hàng. Tôi phải nói rằng, đôi khi DNA của một công ty được viết từ lúc ra đời (cười)
Con đường phát triển sau này rất Internet: viết bài tiếp thị AI, dựa vào các hoạt động cộng đồng ban đầu để giành được những người dùng thử có giá trị, sau đó lặp lại từng bước theo sở thích của người dùng--Ren Xin nói, đây là bước đi trên vỏ dưa hấu, nơi nó đếm ở đâu. Tất cả những toan tính đầy ý chí chủ quan đều thất bại, tất cả những bước nhỏ lặp đi lặp lại theo xu hướng đều hoàn thành tốt một cách bất ngờ.
Trong số những người đam mê AI, tôi là kiểu người quá chú ý đến Jasper.ai. Lý do là tôi nghĩ đó là một ví dụ tuyệt vời để tôi thiết lập một hệ thống nhận thức cho các ứng dụng AI:
Tôi nghĩ cốt lõi tính năng tiêu diệt sản phẩm ToC trong thời đại AI là: "nhu cầu cao + rào cản"; trong số đó, "rào cản" là phần khó phân tích nhất hiện nay. AI thuộc loại nào ứng dụng có rào cản? Rào cản ngắn hạn/dài hạn là gì:
Từng tầng một suy nghĩ, càng nghĩ càng hỗn loạn, nhưng không có kết quả.
Quay trở lại ví dụ về Jasper.ai, nó đã làm gì?
Tôi phải thừa nhận rằng những gì Jasper.ai đã đạt được cho đến nay chỉ là sản phẩm hoàn chỉnh sau 1-3 tháng làm việc của một công ty công nghệ: Vỏ ChatGPT + giao diện người dùng tháo dỡ quy trình làm việc + kỹ thuật; Tăng thêm trong giai đoạn cửa sổ (phát triển và tiếp thị khách hàng) . Trong thời đại của AI, đây thực sự không phải là một rào cản vững chắc. Nhưng tôi từng nghĩ rằng khả năng tháo gỡ quy trình làm việc của nó rất có giá trị - điều này có nghĩa là nhóm có hiểu biết đủ sâu về ngành "viết quảng cáo tiếp thị", điều này có thể đủ để hỗ trợ họ tích lũy một loạt người dùng trong một khoảng thời gian, và sau đó xây dựng bánh đà dữ liệu, sau đó xây dựng hàng rào dữ liệu mạnh hơn trong bước tiếp theo:
Tập hợp các mô hình kinh doanh này: lợi nhuận gộp cao ăn cổ tức của ngành —> tập trung vào tiếp thị và quảng bá —> chiếm lĩnh tâm trí người dùng (ngân sách) —> trấn áp các sản phẩm cạnh tranh/độc quyền; trong các ngành truyền thống, khi bánh đà quay, nó trở nên bất khả chiến bại .
Nhưng bây giờ thì khác, Jasper đã sa thải nhân viên trong tuần này - vì mức độ phổ biến của ChatGPT tương đương với doanh số bán hàng trực tiếp của thương hiệu D2C, những người trung gian như Jasper không còn lối thoát.
Một cách tháo dỡ các ứng dụng AI: Nhân vật & Công cụ
Gần đây, hai trong số các Ứng dụng AI phổ biến nhất đã được ra mắt (ngoại trừ ChatGPT), ứng dụng trong nước là Wenxin Yiyan và ứng dụng nước ngoài là character.ai; cả hai sản phẩm về cơ bản đều là sản phẩm "loại kệ" -- cách gỡ lỗi khác nhau (chủ yếu Hoặc kỹ thuật) của LLM được đặt trước mặt người dùng thông qua kệ trưng bày, cho phép người dùng lựa chọn và sử dụng:
Cốt lõi của Nhân vật là tính cách, mang lại giá trị cảm xúc và cá nhân hóa; trong khi cốt lõi của Công cụ là chức năng, mang lại giá trị hiệu quả phi tiêu chuẩn hóa. Cảm xúc và tính cách luôn thay đổi, vì vậy sẽ có nhiều Nhân vật--Tính đến tháng 3, đã có 2,7 triệu ký tự trên Character.ai; nhưng các chức năng bị hạn chế, chỉ có một số nhu cầu cốt lõi chính và hầu hết các các cảnh được chia nhỏ là Commonality khác biệt, vì vậy Công cụ tập trung vào chất lượng hơn là trọng lượng.
Cách phân loại này rất thú vị và rất tự nhiên: Ai cũng nói LLM thay đổi chế độ tương tác giữa người với máy tính, biến Database và Code gốc thành Model, biến GUI thành LUI... Nhưng từ góc nhìn của người dùng, sản phẩm thực chất là của Tool. —> Nhân vật + Công cụ -- các nhiệm vụ ban đầu tôi muốn hoàn thành với sự trợ giúp của các công cụ giờ đây có thể được giao cho một người. **
Tình cờ là gần đây mình có đọc một số bài viết (link) liên quan đến Tool learning, và thấy tiềm năng của AI như một bộ não để sử dụng Tool. Đồng thời, tôi nhớ rằng trước đây tôi đã thảo luận về mối quan hệ giữa LLM, Đại lý và Plugin với bạn bè của mình, và đột nhiên tôi bắt đầu động não và đặt câu hỏi và câu trả lời cho bản thân.
Đối với bất kỳ sản phẩm AI nào, nó có thể được tách rời thành Nhân vật và Công cụ:
**Q: LLM có phải là Nhân vật không? **
A: Không nhất thiết.Nếu một mô hình lớn nào đó đạt được quá trình nén và giải nén hoàn hảo, thì nguồn "nhân vật" chính sẽ trở thành Tác nhân và kỹ thuật chỉ huy xung quanh LLM, vì vậy LLM là Công cụ. Cũng giống như hiện tại, ChatGPT là một Nhân vật, bởi vì so với Nhiễm trùng-1, nó hiểu biết, lãnh đạm, toàn diện, không tập trung và cực kỳ lý trí, nhưng về lâu dài, ChatGPT có thể không có khả năng cảm xúc của Nhiễm trùng -1.
**Hỏi: Đâu là rào cản đối với các sản phẩm AI? **
A: Trong ngắn hạn, cả Nhân vật và Công cụ đều có thể trở thành rào cản và thậm chí Công cụ là rào cản chính. Nhưng về lâu dài, rào cản đối với sản phẩm AI chủ yếu nằm ở Nhân vật, Công cụ sẽ do Nhân vật tiếp nhận và Nhân vật sử dụng.
**Hỏi: Con người không sử dụng Công cụ sao? **
Trả lời: Không, con người sẽ sử dụng Công cụ, nhưng nó sẽ được sử dụng trong tương tác GUI, tương tự như bây giờ. Công cụ tương tác với LUI sẽ được nhận theo Tính cách, vì LUI đáp ứng các yêu cầu dịch vụ phi tiêu chuẩn, người ta thường không chỉ chú ý đến chức năng khi lựa chọn dịch vụ mà còn xem xét sự phù hợp với đối phương (như tìm vợ chăm con, thuê một người phục vụ, mua Dịch vụ tư vấn), vì vậy Ký tự + Công cụ > Công cụ.
**Q: Các khả năng khác biệt của Nhân vật là gì? **
A: Hình thức cuối cùng của nhân vật là một quản gia cá nhân. Do đó, khả năng chính là cá nhân hóa và cốt lõi của cá nhân hóa là bộ nhớ mô hình, có thể tìm hiểu tính cách và sở thích của người dùng nếu bộ nhớ đủ dài. Thứ hai là một tính cách/ba quan điểm khác biệt, được sử dụng để tích lũy những người dùng ban đầu, tương tự như "giai điệu cộng đồng" của các cộng đồng Internet đương đại. Noam Shazeer, người sáng lập Character.ai, cho biết: "Nếu bạn cố gắng thể hiện một nhân vật quần chúng mà mọi người đều thích, thì chắc chắn nhân vật này sẽ rất nhàm chán."
Rào cản nữa ở đây là dữ liệu được tư nhân hóa, có thể xây dựng các "vai trò" khác biệt. Tuy nhiên, lợi thế của dữ liệu dài hạn cũng sẽ bị xóa nhòa, sau cùng thì khái niệm dữ liệu được tư nhân hóa không tồn tại một khi sản phẩm được tung ra, vì vậy điều quan trọng hơn là phải xây dựng một bánh đà dữ liệu dựa trên tính cách.
**Hỏi: Các khả năng khác biệt của Công cụ là gì? **
A: Trong ngắn hạn, khả năng khác biệt của Công cụ nằm ở công nghệ cơ bản và sự cạnh tranh nằm ở khả năng kỹ thuật cứng. Hiện tại, Midjourney, Runway và Adobe Firefly là những ví dụ, nhưng về lâu dài, các sản phẩm công cụ do công nghệ mang lại thường có hai kết thúc - Công nghệ Những thứ có chi phí cao sẽ đạt được sự độc quyền (chẳng hạn như bộ Microsoft Office, bộ Adobe, v.v.) và những thứ có chi phí kỹ thuật thấp sẽ trở thành khả năng cơ bản của con đường xấu (chẳng hạn như bộ hẹn giờ , máy tính, v.v.), và có rất ít cơ hội cho hàng trăm trường phái tư tưởng tranh luận.
**Hỏi: Nếu muốn tạo sản phẩm ToC, bạn muốn trở thành Nhân vật hay Công cụ? **
A: Đối với hầu hết mọi người, tốt hơn hết là trở thành một Nhân vật. Bởi vì các nhân vật đa dạng hơn, nhu cầu dài hơn, nhiều sản phẩm có thể tồn tại hơn và việc giữ rào cản sau khi sinh tồn sẽ dễ dàng hơn. Để làm ra một công cụ đòi hỏi khả năng kỹ thuật cứng tuyệt đối và khả năng độc chiếm thị trường.
**Hỏi: Cuối cùng, để trả lời, đâu là lộ trình dài hạn cho các sản phẩm AI? Cần những điều kiện gì? **