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任鑫:如何用一思维玩转ChatGPT?

作者:混沌学园发布时间:2023-05-20

原标题:任鑫:如何用一思维玩转ChatGPT?

为什么有人能用AI降本增效,可当你想用AI取代员工降低成本时,却发现这是天方夜谭?

为什么有人能用AI告别内卷、解决枯燥重复性工作,而你的AI却只会一本正经地胡说八道?

人工智能正成为我们解决这些问题的重要工具。能够取代你的不是AI,而是比你更懂AI的人。

也许,你在本质上曲解了AI的用途。

针对以上问题,我们特意邀请混沌学园创新领教,京东前O2O副总裁任鑫老师研发了一套从底层认知出发,寻找AI时代创业方法论以及创新机会的系列课程,今天这节课,就是系列课的第一部分。

如何通过4个步骤编写高水平指令,让AI真正帮助您完成任务?

如何分解企业业务流程,让AI赋能员工而不是替代岗位?

如何实现个人数字转型,成为超级个体,增强职场竞争力?

以下为课程笔记: (篇幅所限,本文内容仅为课程十分之一,请前往混沌APP听完整课程!)

授课老师丨混沌学园创新领教,京东前O2O副总裁任鑫

编辑丨混沌商业研究团队

支持丨混沌前沿课

ChatGPT 不(仅)是什么

提到ChatGPT你脑海中呈现的是什么,是聊天机器人,搜索引擎,还是文字AIGC?如果这就是你对它的认知,你就忽略了它的本质。 它其实是自然语言交互(NLUI)的近通用人工智能(AGI)。

这一轮技术主要了不起在三个方面,第一会说话,第二能思考,第三会使用工具。

第一,会说话

自然语言交互(NLUI),简单来讲就是它听得懂人话,而且会说人话。

我们经历的每一次信息革命,本质上都是交互方式的革命。大家看《三体》,会发现叶文洁用大型机在纸带上打孔,后来我们用DOS写命令行,再后来我们用鼠标、键盘,用触屏。这一次, 自然语言是比触摸屏更加自然的一种交互方式。这会带来更大的应用场景、更多的使用人群和更深的使用深度。

第二,能思考

在美国各类考试中,它的成绩已经超过了绝大部分人类考生,至少现在已经达到了一个学霸的水平。但你会有疑问,GhatGPT是不是只会背题目?举个我自己测试的例子:

在第一个例子中,它没有被我的故意误导影响,而是充分地理解了到底什么是危急情况,什么是事情的轻重缓急。总之跳出了字面意义,给出一个建议。所以我觉得它背后的智能,已经可以明确地做一些“非结构化推理”。

在第二个案例中,它同样基于自己对于世界、常识的理解和推测来判断。

第三,会使用工具

一个朋友讲述了自己使用Plug-In(ChatGPT 插件)的经历。他问了GPT一道数学题目,让它绘制一个分形图案。ChatGPT不擅长数学,怎么办?它调用了一个叫做Wolfram的程序,这就叫使用工具。

神奇之处在哪?它调用这个工具,用错了十次。每次用错后,Wolfram会给它报错,说你语法错了,参数错了……GPT会根据反馈改自己的调用代码。比如第一次用方括号,第二次用圆括号……直到第十次,它画出了那幅图。我觉得非常震撼。

我们看到的,可能仅仅是自己对着手机说话,实际上现在工具和工具之间构成了一个新的网络,它们可以自由地协作了。这是一个非常惊人的图景。

最大的变化意味着最大的机会

所以,我想提醒大家,如果认为ChatGPT只是聊天机器人、搜索引擎、文字AIGC,就忽视了这一次人工智能最大的进展,在于它的知识水平和推理能力。

混沌的同学们都知道,我们一直在讲对世界的认知,塑造了我们看见的世界,也塑造了我们可能会看到的机会和挑战。对GPT的认知也是如此,把它看作近通用人工智能,才能够看到它真实的潜力。

这一波人工智能,它直接把实实在在的产品推到了我们每个人面前,哪怕它不再进步了,就已经停滞在现在这一秒,这个产品当下所蕴含的能力,也足以改变世界。

这是最坏的时代,也是最好的时代。如果我们坐在这里,被它挑战,这就是一个最坏的时代。如果我们提前去理解它,看见、用好这些机会,这就是最好的时代。

认识能力,任务替代降本增效

我们如何运用AI?它到底具备何种能力?

从数据上来看,在ChatGPT出现之前,人工智能在识别性任务上,早就超过了人类。ChatGPT出现之后,你会发现,它在推理,在解决问题,在抽象思考,在理解复杂概念方面,都已经达到或超过了人类水平。

红杉报告认为,在未来七八年里,在文字生成、写代码、画图,做视频方面,人工智能都将追上人类的水平。

利用美国和欧洲的职业任务数据,我们会发现,当前的工作有2/3在某种程度上都会受到AI自动化的威胁,而生成式AI最多可以取代当前1/4的工作。 把这个估计外推到全球范围,生成式AI有可能导致相当于3亿个全职工作岗位被自动化掉。

跟农业和工业革命的情景相反,高收入工作面临的风险更大,OpenAI和宾夕法尼亚大学把数据处理、信息服务、出版、保险这些行业列为风险最大,预计受影响最小的是食品制造业、木制品制造业,农业也很安全。

你可能会想,GPT的影响会那么大吗?它的技术目前有很多局限性。

我认为,这些问题都是工程上可以被解决的问题。大家可以提前做准备。 可以把GPT当作一个刚刚毕业,没什么社会经验的哈佛毕业生,去思考要怎么用它,这个角度是最准确的。

如何将 AI 嵌入工作流?

很多人都说“AI 写出来的文章,用户根本读不下去!”“AI 画出来的海报,甲方根本不接受!”“AI 做出来的活动策划,纯属套路!”

到底是AI有问题,还是我们有问题?

如果你没办法让AI产出你想要的成果,大概率问题出在两个方面,一个方面是你给它的任务指令不对,相当于有一个不会布置任务的老板。

第二种可能是任务本身不对,比如说你跟实习生说,帮公司多赚钱。如果他做得到,自己就去做老板了。你给他的任务不够明确,不够细化。

1)如何给出明确、细化的指令?

我会介绍四种方法,让你可以通过迭代提示词,让人工智能产出的成果更符合你的期待。

第一种方法,框架:

你可以按照框架给它一个详细的指令,把提示词写得详细一点,说明上下文(Context)、目标(Objective)、角色(Character)、输出格式(Output)、例子(Examples)……这个过程其实很像给新员工布置任务。

比如对你的实习生说,帮我写一篇公众号,你觉得他能写好吗?但如果你能够清晰地表达,公众号的定位是什么,平时是什么风格,最近可能结合的热点是什么,希望表达的点是什么,受众主要是谁,写这篇公众号主要是为了吸粉,还是为了大家懂一个知识,还是为了推销某个东西。把这些讲清楚,内容的质量就会好很多。

所以第一步不要嫌弃它,先想一想,是不是你给它的指令不够具体,不够清晰,不够完整。

第二种方法,插件:

有很多网站和插件、工具,可以帮你写提示词,也分享出了他们觉得有效的提示词。

我平时会用一个插件,叫做AIPRM,它提供了各类 ChatGPT 快捷指令。这些指令不一定完备,但你可以在此基础上进行二次创作,不用从零写起。

给大家看一个例子,我想做一个人工智能发展史课程,如果我自己写,大概就分成了四部分。用AIPRM给我的提示词,你就会发现GPT给我的大纲分成了更细的模块,课程目标,真实案例,课堂活动,讨论问题,学习目标,视频脚本,至少在格式上,有很高的参考价值。

第三种方法,魔法:

用魔法打败魔法,让GPT帮你写给GPT的提示词。你可以跟GPT讲,我要做这样一件事,如何给出提示词,才能让你最有效地产出?如果你觉得里面还缺什么信息,请你向我提问,我把这些信息补全,你再帮我生成一段包含这些信息的提示词。

这时,它会向你追问,你的目的是什么?前因后果是什么?要的风格是什么等等,回答完这些问题之后,它会总结出一段提示词。

第四种方法,迭代:

不要指望你的提示词一次成型。应该写出来、发过去、看结果。比如,你觉得结果不够有创意,就把创意作为提示词加入进去。每次给它一个提示词,对比你想要的结果,找到中间的差距,迭代反馈。

可能你会说,有这个时间,还不如自己写算了。但自己做活动策划,写文章,营销方案,日复一日,下次还要自己上手。今天你用两小时得到一段提示词,下次就可以复用。可能只需要10分钟,就能写好一篇文章,一个活动规划,是不是很划算的一件事情?

2)如何布置明确、细化的任务?

如果AI没有产出你想要的成果,也可能不是你给GPT的任务没布置清楚,是任务本身就不对。比如一家公司要引进人工智能,脑子里面浮现的通常是一个组织架构图,想的其实是哪个岗位可以被人工智能取代。那你会发现哪一个岗位它都取代不了,它不够完善。

我们应该换一个思路。在任何一家商业组织,创造价值的其实是工作流,工作流当中有非常多的任务,这些任务对应特定的技能,技能属于某个岗位所有。

所以, 不要思考AI可以替代哪个岗位,而是要思考它能完成哪个任务。

去特斯拉的厂房看,有些机器人在敲锤子,有些机器人在装玻璃,每个机器人都不能单独造出一台整车,但每一个机器人都在流水线上承担了一部分任务。

我们现在要做的事情,就是把原来的工作,拆成一个人机协作的流水线。把原来的岗位敲碎成一系列的任务,然后去看AI具备哪些技能,我应该把哪些任务交给AI。

一思维:从组织优化到工作流程优化

回到最底层的认知来思考,如果你认为AI可以帮我做组织优化,那你思考的往往就是AI替代掉人。但你会发现,AI现在并不具备完整替代某个岗位,某个人的能力。

当我们换一种底层的思考,不是优化我的组织,而是优化我的工作流程。不是具体地替代某个人,而是去思考工作流里面有哪一些具体的任务是AI能做的,你看到的机会更多一些。

举个例子,比如写一篇混沌学园公众号,你发现它没有办法取代你那个写公众号的同事,这很正常。

但如果把这件事拆解成一个工作流,你会发现写公众号其实是由很多任务组成的。找灵感,选题,组织框架,写作,完善,发布,把它分成六步之后,你就会发现AI能够做点事情了。

比如你就可以告诉它,混沌学园公众号有什么特点,写作的目的是什么,有关的热点是什么。要求GPT给出100个结合热点的选题灵感。你就会发现,有一个还挺有意思。

那么,根据这个灵感,可以让GPT找到50个可选的题目。根据题目,给出5个大纲。再请它根据大纲展开写一篇长文。把里面觉得通顺的、好的内容留下,改成一篇通顺的文章。再优化文字,增加风格等等,最后润色发布。

它没有一次性帮你写出一篇文章,但在每一个环节都帮你打开了更多的思路,帮你做出了1%的好选择,一步步走下来,就像一个人机交互的流水线。

把任务拆解成好多子任务,你会发现每一步AI都可以帮上忙,这时你的流水线才能够做到人机协作。

再给大家举一个设计方面的例子,如何给甲方做一个五彩斑斓的黑?

你会发现,设计的工作流程,也是灵感、概念、草图、确认、调整、交付。甲方的需求往往不明确,你的设计师其实有一半时间,用来出各种各样的草图,把大量时间浪费在跟甲方沟通当中。AI可以在沟通环节当中,极大地节约我们的人力,提高我们的效率,节约我们的时间。

假设甲方是做雨伞的公司,这就是我做出来的五彩斑斓的黑。我用4分钟时间做了16幅图。甲方可能告诉我,第7幅更符合需求。我就照着第7幅,再去出类似于16幅给他。

如果没用到AI,这个交流过程可能需要几天。但现在可能10分钟就交互完了,哪怕最后的成品,完全没有用到AI,仅仅用AI来了解他的意思,也显著地提效了工作效率。

网易分享了自己使用AI优化工作流程的真实案例:

网易严选用Midjourney生成概念草图,大量地节省打样的时间。比如做一个花瓣造型的工学椅,用AI来做,一定无法直接做出成品,但AI生成的图片,远胜于模糊的语言表达。极大方便了大家的讨论,节省了大量的时间。

网易互娱ASAK团队分享的AI使用流程,我觉得特别有代表意义。下图左边的8幅图都是Midjourney生成的,一个女生抱一个魔法球,旁边有狼的元素。但这些要素完全没有呈现在成品海报上,主要用于内外部沟通。

在下面这张海报中,光柱效果,古堡效果,是设计师用Midjourney做出来让甲方确认的,随后进行了调整拼接。

这两张成品图上,有人的创造力在,又有AI的帮助。这些案例中AI做的不是成品,而是模块,人类的创意体现在模块的生成,合理地组装,最后的润色和呈现。

所以 不要因为AI做不了完整的成品,就说它没有价值,就说AI不能帮助我们降本提效。

网易智企的CEO说,“我们尝试在充分利用 AIGC 的情况下,测算企业微信客服这个新产品 Go to marketing 所产生的交易成本。在一些重要环节达到 20%—70% 的效率提升,最后估算整体节省交易成本约 20.7%。”

AI它取代的不是岗位,而是帮我们完成任务。 我们要诊断自己的关键业务流程,把它拆解成具体的子任务,诊断、分解、评估、实验和迭代。

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篇幅所限, 本文内容仅为课程十分之一。

理解本质,流程再造创新价值

不仅如此,随着人工智能技术的进一步提升,随着我们对它的理解加深,随着我们用得越来越好,还可以进一步思考降本增效的方式。

要充分地把AI的生产力释放出来,不能用老瓶子来装新酒,需要从零开始构建整个生产的流程和我们的工作流。

员工:根据新生产力,重新定义工作

每一位员工不光要学习如何使用AI工具,也应该转变自己做事的视角,像老板一样工作。你现在具备了一个AI员工,帮你写文案、写稿子、做广告创意、画图、写代码。

如果还像原来那样工作,就是在跟AI抢饭碗。如果你像老板一样工作,所有AI都是在帮你打工。

现在人工智能把智力的成本下降了100倍,原来需要1000万才能雇到的团队能力,妥善使用人工智能,用10万块钱就能够做到,你为什么不能是老板?

哪怕你还在一家公司打工,也应该用老板的心态去想,如何雇佣好这些性价比更高的AI员工,让我的整体产出越来越大,然后去问老板要更多回报。一定要转换视角,转换角色。

组织:根据新生产力,重新定义组织

对于组织来讲,应该根据新的生产力来重新定义组织,要具备先进的思想。

如果把AI硬塞入原有的流程里面,那其实就是用老瓶子在装新酒,一定有用,但不一定能够充分发挥AI的实力。

要回到第一性原理出发,忘记现有的流程框架,忘记现有的工作流,根据AI的具体能力,根据AI的优劣势,来重新思考,重新设计AI的任务。

根据成果,重新设计流程

比如网易严选分享的案例,如果用AI来拍模特照片,拍版权照片,它能做的事很有限。但买照片的目的是什么?是为了网页上有图片可以用。

网易严选,需要品牌调性图,商品摄影,材质特写,模特换装,这些图片是不是还要走原来的流程去采买,去拍摄呢?

有了AI之后,你会发现好像不需要了。原本需要很多空景图来体现网易严选的商品格调,这些图片现在都可以用Midjourney来生成。

所以,我们也 不一定要把原来的流程拆散之后,去思考如何用AI小修小补,也可以根据成果来反向推导如何用AI搭建新流程。

根据能力,重新设计组织

除了根据新能力重新设计流程,我们也可以根据新能力来重新设计组织。

网易智企CEO分享了一个案例:一个员工,有一种特殊的截图需求,市面上的软件做不了。他用GPT花了两个小时,做了一款软件给自己用。

在传统公司,设计师有产品的需求,要提需求,公司还要排期,技术再去研发。如果这个需求只有你一个人有呢?你觉得排得到吗?

现在,AI给每一位普通的员工都配了一个编程助理,一个文案助理,一个设计师助理,配了一支团队,他完全可以靠自己就能搞定需求。原本每个人都只具备专业能力,现在每个人都有了自己的一支队伍,都成了多面手,组织是不是应该重新设计呢?

2005年毕业以后,我就没有写过代码,但现在GPT在10分钟以内,就帮我写了两个版本的五子棋游戏。

未来,每个人都会有这样一个编程助理。 这不仅是减少了原有工作量,而是原来很多根本得不到满足的需求,得到了满足。组织效率可以得到极大的提高。

说到这里,大家可能会想,这对人的要求太高了,不一定每个人都能做到。那么有一个偷懒的,更符合人工智能时代的方法,你可以把“思考”也外包给人工智能,让人工智能互相合作,来帮助你完成事情。

比如,网易分享的案例,设计师要设计一个高级图标,如何定义“高级”这个概念呢?他问GPT,如何设计图标让用户觉得更高级。GPT给了他很多建议,他从中摘取关键词,比如有质感、黑色、金色。把这些词给到Stable Diffusion,SD按照ChatGPT给的建议,画出图案。

所以,你可以让AI和AI之间协作,进一步地放大它的产能。它迸发出来的生产力会远远大于我们的想象。

网易还分享了如何用AI制作分镜图,原本耗时几天,需要高级设计师的图,现在画出来非常容易,文案可以由GPT生成,图由Midjourney绘制。充分地用好了AI,产生了好的效果。

如果每个人都是一支队伍,原本公司里泾渭鲜明的部门划分,营销、设计、研发,需要分得那么清楚吗?我有一个小工具的需求,应该自己把它写掉,还是走一遍大流程?哪一种才是最有效的?

重新定义人才

所以在这种情况下,其实我们应该重新定义人才,重新定义组织,全部重新定义。

原来的人才是什么?专业性强的人就是人才,我们要像施瓦辛格一样,苦练自己的专业技能,把自己的肌肉块练得大大的。

未来的人才其实不是这样的。 大家都穿着装甲,跟AI一起打仗。会穿盔甲,会把盔甲的功能用到最大,会用多种多样的盔甲,甚至可以让自己的盔甲里面的多种武器相互配合的,才叫做人才。

重新定义团队

为了适应这种人才,我们也要重新定义团队。如果每一个人都是超级英雄,我们未来的组织就不应该是科层式的组织,明确地安排员工做事。你应该招到最好的人,给他最大的空间,甚至不是招到,而是合作到、协作到,组成一个松散的组织,有事儿的时候相互配合,没事儿的时候各干各的,这可能才是未来更适合的一种形态。

在《复仇者联盟》中,每个人都是超级英雄,每一个人有自己的大电影,有自己的世界,要去打灭霸的时候,大家又可以分工合作,组织起来,这可能才是未来最好的一种组织形态。

一思维:工作流优化到生产力优化

所以,我们的认知是需要不断地深入的,仅仅把AI看作是工作流的优化的工具,整体的流程,其实不会有大的变化,只会有小的优化。

当你认知的底层是工作流优化,你考虑的点就是在原有的工作流里加入AI。

当你认知的底层是生产力优化,你考虑的点是如何把最高生产力的要素放足,思考去匹配什么科技,文化,流程,组织。从这个角度,我们看到的机会更多,抓到的机会也就更大。

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篇幅所限, 本文内容仅为课程十分之一。


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