被AI“割韭菜”？值吗？

（文末照例有一张图总结）

大家好，我是很帅的狐狸

今天继续来聊聊 AIGC

也就是ChatGPT之类的

人工智能生成内容工具

前段时间（4月19日）我看到个新闻——

总觉得这种炒作有点既视感……

每次这些热点出来后，就会有公司一波波地出来蹭概念。

甚至有骗子打着元宇宙概念出来骗钱——

现在回头看看元宇宙，除了Meta（毕竟没法把名字改回来），好像大多数公司也都没什么声音了。

ChatGPT出炉后，网上也有大量AIGC工具的相关课程。

有人说这些课程是在「割韭菜」，只是在利用大家的FOMO（Fear of Missing Out，错失恐惧）。

所以今天我打算来细聊一下几个问题——

ChatGPT等AIGC工具也会像元宇宙一样，来去匆匆吗？

我们需要因为它的出现而感到FOMO吗？

这波又是「割韭菜」吗？有跟进的必要吗？

Part 1 我们该恐惧吗？

FOMO这个概念我以前也提到过，顾名思义，「错失恐惧」。

在信息爆炸年代，我们隔三岔五就要回下微信、刷下朋友圈，生怕错过什么热点，生怕被朋友落下。

一般来说，FOMO可以分为两种——

后者吧，我觉得必要性不大（无论你买回来的书或课程是看了还是没看）。

像我有个朋友，她上了N多慕课，拿了一堆证书。

但是她学的东西，在她的工作中很难用到几次。

当然，更多的情况是，书就直接在架子上落灰了，课程听了个开头就停了。

（我以前也整理过克服这种「没意义的FOMO」的方法论，感兴趣的话，可以翻翻文末的相关链接）

而前者，「有意义的FOMO」，带来的自然是「必要的焦虑」。

我们很难想象，如果现在不懂得使用电脑和智能手机，我们的工作和生活会怎样。

那么问题就来了——

如何判断我的FOMO是否有意义呢？

或者更直接点：在这波风潮中——

Part 2 我们该抓住AIGC浪潮吗？

让FOMO变得「有意义」的前提，是一旦错失了某个事物，会让自己在效率层级大幅落后于平均水平。

所以要达到「不容错失」的标准，有下面这三个条件——

条件 1：产品门槛低

只有产品门槛足够低，才有足够多的个体使用，才能产生网络效应，不然只能变成小众产品。

这里的门槛，包括使用门槛和资金门槛。

当然，就算产品门槛高，从商业模式来看也是成立的——

比如一些很难用的单反、很贵的包包，定位的就是给发烧友的奢侈品嘛。

再比如一些学习成本极高的软件，像是PR或AE，定位的则是生产工具。

但从用户的角度来看，大部分人错过奢侈品并不会让自己过分焦虑；如果我们并不打算从事特定行业的话，不学某些软件也无所谓。

条件 2：需求频次高

只有需求频次足够高，才有足够长的使用时间，才能拓展其他场景，不然只能变成闲置产品。

比如微信，占据了高频的沟通需求，从而拓展了支付、游戏、电商、交通、政务等场景。

而反过来的，像是一些培训机构强推的，用Python写爬虫程序这种需求，其实对于大部分工作来说并不会经常用到。

等你真的要用到的时候，直接搜索一下免费教程；甚至可以在淘宝或猪八戒网上，找个外包现写代码也行。

当然，作为思维方式的训练，学习编程本身也是有好处的。

只是对于大多人来说，Python小课之类的产品，就算是错过了，也不用太焦虑。

条件 3：效率提升多

只有效率提升足够多，才有足够大的收益，才能有换掉旧产品的动力，不然只有极客才会使用。

毕竟带来的收益还没法覆盖替换旧产品的成本……

最典型的失败案例，是曾经火爆一时的Dvorak键盘——

我们现在熟悉的QWERTY键盘，其实并不是最适合我们打字的。

最早的时候，一旦我们打字速度太快，打字机常用字母的铅字连动杆就会相互碰撞，导致堵塞。

于是键盘设计者把常用字母给隔开了，这样打字速度会慢一些，也不会有卡字问题。

所以后来Dvorak键盘被发明了——

二战时的一项研究表明，Dvorak打字员的速度要比QWERTY打字员快74%，世界上打字最快记录也是由这个键盘创下的。

但是Dvorak键盘却没办法普及开来。

因为对那些已经用习惯QWERTY键盘的用户来说，大家会存在路径依赖的心理：重新学习Dvorak键盘要花很多时间，而且也并不是每个人都需要提高打字速度。

对于这类产品，错过也就错过了。

大多数人也不会觉得过于焦虑，毕竟提升的效率也很有限。

我们不妨用这三个条件来分析AIGC工具以及元宇宙——

从产品门槛来看，ChatGPT过亿的注册用户数已经说明了一切；相比之下，元宇宙的AR/VR眼镜数量级还在千万量级。

这两个数字的区别也跟资金门槛也有关——

毕竟一个VR眼镜动辄数千人民币，动作捕捉设备更是随时上万。

从需求频次来看，元宇宙目前的使用场景相对有限——

主要在医疗（远程手术）、教育（示范教学）、政务管理（孪生城市）等等，还是to-B的场景更多。

而AIGC方面，它的可拓展性还是挺强的：虽然我们不一定可以直接通过ChatGPT等AIGC工具提高效率，但就跟iPhone可以装很多APP一样——

我们可以在GPT-4接入Wolfram Alpha的API来做数学题，也可以接个Stable Diffusion帮你设计出图。

而从效率提升来看——

元宇宙的交互方式，确实可以带来效率上的提高。

但目前来看，这个程度的提高并不是不可替代的：全息投影固然炫酷，但视频也可以看到方方面面的细节；动作捕捉确实提升了游戏体验，但我靠着键盘手柄也可以玩得很尽兴。

至于AIGC嘛，我们可以直接看看新闻——

所以从结论来看，针对AIGC，姑且还算得上是「有意义的FOMO」。

它大概率不会像元宇宙这样，忽然就一落千丈。

毕竟两者还有个大区别——元宇宙底层是在构建一个系统，而AIGC工具已经可以直接应用了，两者的落地难度还是差得比较多的。

那么问题又来了——

市面上那么多「我用ChatGPT月入10万」之类的课程，我该乖乖被割吗？

如果我们把「割韭菜」定义为，课程销售者把「无意义的FOMO」强行吹捧成「有意义的FOMO」，那么ChatGPT相关课程好像也不算「割」得太狠。

至于要不要乖乖被「割」，我们先来看看这些课程到底可以带给我们什么……

Part 3️ 我该乖乖被「割」吗？

这类课程提供的价值，主要还是帮你取得「先机」。

因为我们早晚都用得上这些产品——

就像iPhone在2007年推出后，我们等了两年后也可以在内地用上。

（顺带一提，国内的第一部智能手机魅族M8也是在同一年上市。）

毕竟只要有利可图，国外企业就会想进入国内市场；国内企业也会想着很快跟上。

百度的「文心一言」、阿里云的「通义千问」、商汤的「日日新」、昆仑万维的「天工」、360的「360智脑」、金山的「WPS AI」……

所以这类课程，更多的价值，还是在于教你怎么更快地用上稍微先进一点的AIGC工具。

以前我也在行研训练营里提到过Everett Roger的「创新扩散理论」：简单说就是，不同的人接受创新的速度是不一样的。

按先后可以划分为五种类型的用户——

最早用上某个产品的，一般都是那个领域里头的从业者。

所以作为没有技术背景的普通人，要成为创新者其实是有点难的。

可以说，创新者里头有一群人就是「割」大家的人，他们本质上就是在利用信息差赚钱。

上这些课，更多的只是让你节省信息搜寻的时间。

坦白说，大部分这些课程讲的东西，网上都有免费的内容（行业大佬的课价值会高一些）。

不过通常你支付的，更多的还是对方做信息整合这个动作的价值。

不过买这些课程，千万不要冲着「月入10万」之类推销语的。

这种案例只是极少数，而且很难复制。

毕竟，如果你本身没有技术背景的话，要独立成为创新者还是有点难的。

但是呢，要成为早期使用者还是没啥问题的。

而成为早期使用者还有个好处——这会有马太效应。

也就是一旦你在某些产品是早期使用者，后续你在一些相关产品上也会更容易成为早期使用者。

比如你现在已经搞定ChatGPT Plus的账户了，后续推出GPT-5了你也可以更快用上。

特别是目前，我们正处于下一个长创新周期的开端，速度跟上，还是很重要的。

照例来个一张图总结——

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