觀點(diǎn)背景

• 測(cè)測(cè)是一個(gè) AI 驅(qū)動(dòng)的泛心理 APP，目前已擁有約 4000 多萬(wàn)用戶，是中國(guó)最活躍的泛心理在線社區(qū)之一.
• 任永亮在 2024 年量子位 MEET 2025 智能未來(lái)大會(huì)上分享了測(cè)測(cè)在 AI 化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)和感悟，提出了這一觀點(diǎn).

不能離 AI 太近的原因

• 避免過(guò)度依賴導(dǎo)致同質(zhì)化：如果一個(gè)行業(yè)過(guò)度依賴 AI，很容易導(dǎo)致產(chǎn)品和服務(wù)的同質(zhì)化。以泛心理行業(yè)為例，如果僅僅依靠 AI 提供的通用心理建議和回答，而沒(méi)有自身的專業(yè)特色和個(gè)性化服務(wù)，那么很容易被其他類似的產(chǎn)品所替代，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中失去優(yōu)勢(shì)。就像現(xiàn)在市場(chǎng)上很多基于 AI 的寫作工具，如果都只是依靠基礎(chǔ)的語(yǔ)言生成模型，而沒(méi)有各自的獨(dú)特功能和優(yōu)勢(shì)，用戶就很難區(qū)分和選擇，最終可能導(dǎo)致價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)等不良后果.
• 防止被技術(shù)變革淹沒(méi)：AI 技術(shù)發(fā)展迅速，新的模型和算法不斷涌現(xiàn)。如果一個(gè)行業(yè)過(guò)于緊跟 AI 的每一個(gè)新發(fā)展，而沒(méi)有自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力和穩(wěn)定的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)，就很容易被技術(shù)的快速變革所淹沒(méi)。比如一些小型的 AI 創(chuàng)業(yè)公司，可能因?yàn)檫^(guò)于追求最新的技術(shù)，而沒(méi)有足夠的時(shí)間和資源去完善產(chǎn)品和商業(yè)模式，當(dāng)新的技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，就會(huì)面臨被淘汰的風(fēng)險(xiǎn).
• 應(yīng)對(duì) AI 的局限性：雖然 AI 在很多方面表現(xiàn)出色，但它仍然存在一些局限性，如缺乏情感理解、深度思考和創(chuàng)造性等。在一些需要高度專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域，如心理咨詢，AI 只能作為輔助工具，而不能完全替代人類專業(yè)人員。如果行業(yè)過(guò)度依賴 AI，可能會(huì)忽視這些局限性，導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量下降，無(wú)法滿足用戶的真正需求.

不能離 AI 太遠(yuǎn)的原因

• 錯(cuò)失技術(shù)帶來(lái)的機(jī)遇：AI 具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析、處理和預(yù)測(cè)能力，可以為行業(yè)帶來(lái)更高效的運(yùn)營(yíng)模式、更精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和更個(gè)性化的產(chǎn)品服務(wù)。如果一個(gè)行業(yè)離 AI 太遠(yuǎn)，就無(wú)法充分利用這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)，錯(cuò)失發(fā)展的機(jī)遇。以醫(yī)療行業(yè)為例，通過(guò) AI 輔助診斷系統(tǒng)，可以快速準(zhǔn)確地分析醫(yī)學(xué)影像，輔助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷，提高醫(yī)療效率和質(zhì)量.
• 難以滿足用戶對(duì)智能化的需求：隨著科技的發(fā)展，用戶對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的智能化程度要求越來(lái)越高。如果一個(gè)行業(yè)不能及時(shí)引入 AI 技術(shù)，滿足用戶的這些需求，就可能會(huì)失去用戶的青睞。比如在金融行業(yè)，用戶希望能夠通過(guò)智能客服快速解決問(wèn)題，通過(guò)智能投資顧問(wèn)獲得個(gè)性化的投資建議，如果金融機(jī)構(gòu)不能提供這些 AI 驅(qū)動(dòng)的服務(wù)，就會(huì)影響用戶體驗(yàn)和滿意度.
• 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力下降：在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，AI 已經(jīng)成為提升行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素之一。如果一個(gè)行業(yè)不積極探索 AI 的應(yīng)用，就會(huì)在與其他行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。例如，電商行業(yè)通過(guò) AI 推薦算法，可以為用戶提供更精準(zhǔn)的商品推薦，提高銷售額和用戶忠誠(chéng)度，而那些沒(méi)有采用 AI 技術(shù)的電商平臺(tái)，可能會(huì)逐漸失去市場(chǎng)份額.

測(cè)測(cè)的實(shí)踐與平衡之道

• 早期探索與技術(shù)積累：測(cè)測(cè)早在 2019 年就上線了首個(gè)基于 BERT 的泛心理領(lǐng)域問(wèn)答模型，開(kāi)始了 AI 在泛心理領(lǐng)域的應(yīng)用探索，并獲得了超出預(yù)期的用戶反響。這表明測(cè)測(cè)在 AI 技術(shù)的應(yīng)用上具有一定的前瞻性，能夠及時(shí)抓住技術(shù)發(fā)展的機(jī)遇，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù).
• 引入大模型與行業(yè)知識(shí)結(jié)合：2023 年，測(cè)測(cè)正式引入大模型，并將其與泛心理行業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合，升級(jí)了自己的大模型。通過(guò)這種方式，測(cè)測(cè)既充分利用了大模型的強(qiáng)大能力，又保持了自身在泛心理領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了 AI 技術(shù)與行業(yè)特點(diǎn)的有機(jī)融合，為用戶提供了更加個(gè)性化、精準(zhǔn)的心理服務(wù).
• 組織工程與團(tuán)隊(duì)協(xié)作：任永亮強(qiáng)調(diào) AI 化不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，更是一整套組織工程，需要集全公司之力。這意味著在 AI 的應(yīng)用過(guò)程中，不僅要有專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，還需要產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等各個(gè)部門的協(xié)同配合，共同推動(dòng) AI 技術(shù)在行業(yè)中的落地和應(yīng)用，從而找到行業(yè)與 AI 的最佳平衡點(diǎn).