非技术 对以后各大应用功能与 AI 助手的思考

本文记录我对于 AI 助手在未来给各大应用或网站或设备带来的影响的思考

结论：未来的各大应用或网站或者是设备，都不会出现满屏的眼花缭乱的功能，取代的是各自有一个专属的 AI 助手，通过 AI 助手与人类对话的形式完成各个产品功能。更进一步的是专属的 AI 助手不直接和人类对话，而是和绑定人类的个人 AI 助手对话，通过个人的 AI 助手与专属的 AI 助手，两个 AI 之间的对接完成产品功能

背景：我今天在学习 Semantic Kernel 过程似乎明白了其顶层设计的想法，让只可以输入输出文本的 GPT 可以对接现有的编程语言制作的功能逻辑。更进一步的可以实现对接现有的 APP 或网站或设备。我刚才洗澡之前打开支付宝的时候，看到支付宝满屏幕的功能，我实在很难找到在哪里给我充燃气费。在洗澡过程中想到了和 Semantic Kernel 的对接，接着又进行 AI 助手的思考，洗完之后就来记录下本文内容

细节：

现在各个富功能 APP 如支付宝、各大银行软件或者复杂的专用设备等等，都有将人劝退的复杂功能。即使是做程序员的我，偶尔出去外面吃饭点餐的时候，扫描点餐二维码，打开的点餐界面都会看不懂。我在想着 APP 将如此复杂的产品功能直接给到用户，是不是会劝退一大堆用户呢？需要多少产品和多少开发才能将产品做到简单而又丰富呢？未来是不是有新的交互方式？我所思考的就在于 AI 助手对以后的交互形式的影响

先来聊聊最佳的情况，最佳的情况是每个人都有一个属于自己的个人 AI 助手。个人 AI 助手可以记住每个人自己的喜好习惯和个人信息，每个人和自己的个人 AI 助手沟通的时候都是充满熟悉感的

在这个的基础上，每个 APP 或网站或设备都会由各自的产品所在的企业公司对着自己的产品训练出专属的 AI 助手，这个专属的 AI 助手对产品的了解是绝对的专家级的，同时也能跟随产品功能需求的迭代变更更新专属 AI 助手的知识。训练专属的 AI 助手而不是通用的 AI 助手的一个好处在于：

1. 可以将成本分摊到各个企业上
2. 可以减少通用的 AI 助手了解太多知识，从而降低准确性。毕竟现在白热化的红海是存在许多功能相近的产品的
3. 可以由产品各自的企业公司管理其专属 AI 助手的知识，让专属 AI 助手不至于学习到大量失效过期知识

每个人当需要使用到某个产品的时候，将可以通过和自己的个人 AI 助手沟通需求，然后由个人 AI 助手和产品的专属 AI 助手进行沟通从而完成实现个人需求

这样的好处在于每个人都可以和自己所熟悉的个人 AI 助手沟通，同时由于一些产品所在的领域需要部分的专业知识是普通人没有了解到的，和自己熟悉的个人 AI 助手沟通，然后间接和产品的专属 AI 助手进行沟通，可以让个人 AI 助手在中间做一个翻译，减少因为专业术语描述问题导致的偏差。毕竟个人 AI 助手会比专属 AI 助手更加了解自己

实现到本文描述的情况可以分为两个方式的产品方向：

方向一是先存在个人 AI 助手，然后出现统一的功能 API 定义规范，各大产品暴露自己的 API 对接规范，然后由个人 AI 助手和这些 API 进行对接，依靠个人 AI 助手的智能情况帮助人类完成产品需求。这个方向上可以极大的减少企业的训练专属 AI 助手的支出，但是会带来提供 API 的成本以及企业本身的意愿程度。可能对于小公司友好，对于大厂商不友好

方向二是各个大厂开始训练出专属 AI 助手，入口等级约等于现在的扫描按钮的等级，大概就是输入一段话，让输出的内容引导完成产品功能，或者在对话中完成产品功能。而后才有个人 AI 助手，或者是部分有米的人先有个人 AI 助手，或者是出现五花八门的个人 AI 助手。这个方向无论个人是否有 AI 助手，都可以通过专属 AI 助手完成产品功能。现在的各大人工智障客服就是这个方向上的