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AI總結性產品是不是雞肋?
2024-06-11 18:06:59

文:王智遠|ID:Z201440

我把問題發(fā)給朋友,結果并不驚訝。

他說:AI總結類產品,并不好用。他解釋道:自己經常在地鐵、咖啡廳里刷朋友圈,看到不錯文章因為時間太緊,于是乎會讓AI先幫忙讀一遍。

起初,感覺還可以,后來覺得,說的都是正確的廢話,跟看文章目錄、中間劃線部分沒什么區(qū)別,缺乏新意,還會漏掉關鍵部分。

我很贊同,也非常理解對方感受,也遇到過類似問題。觀察市面大部分閱讀類AI軟件后發(fā)現,幫總結、幫讀、幫分析,快速形成提綱是避免不了的第一步。

我后來開始思考,什么情況下認為它不錯,什么時候又覺得它沒用?讓AI幫總結真的靠譜嗎?到底需要什么樣的總結?如何讓不同的總結工具為我所用?

深入研究后覺得工具有問題,好像個人方法也不太對。

01

因為注意力有限,所以,我經常想,每天接觸文章、播客、視頻,怎么把注意力集中在更多有價值的信息上。

于是,有兩個處理方法:

  • 預處理

  • 幫閱讀

所謂預處理,即:主動尋找一些高質量的信息源,訂閱它們,每天定時同步到郵箱,晚上一并進行查看。

而幫閱讀呢?也就是,對每天各大資訊類APP實時推送還不錯的內容,提前用AI幫讀,讓它整理出核心觀點,摘要。然后,會根據AI給出的內容,決定這篇文章是否值得我花時間再看。

如此一來,就形成一條高效地獲取有價值信息的完善過程。聽起來很絲滑對不?可是,你知道嗎?我用AI總結工具經歷了三次迭代。

一開始,AI閱讀還沒有流行起來。

我用AI閱讀,是在朋友圈看到有人分享了一個海報,加了一個企業(yè)微信,把文章轉給它,它就能自動生成內容。

小眾公司做得挺好,用起來挺省事的,還開一年的會員。沒想到,這家公司沒用多久倒閉了。自那之后,我心里發(fā)誓,再也不讓這種軟件割我的韭菜了。

正是嘗到了甜頭,加上對AI總結帶來效率提升的渴望,我不得不尋找更多選擇,很快,發(fā)現百度網盤推出的工具;這個工具功能、使用方法都和之前差不多,而且用起來很方便,也就用了一段時間。

不過,好景不長。

隨著訂閱文檔、視頻、播客越來越多,我開始琢磨,視頻播客有沒有做摘要、幫讀分析的軟件?那段時間,我回到家,大部分時間都在尋找合適的軟件,至今還歷歷在目。‍‍

天道酬勤,的確找到不少??墒牵欢螘r間后,新問題又來了。我總在3-4個軟件之間切換,晚上原本專注閱讀的時間正事沒干多少,反而精力消耗嚴重;這讓我注意到,工具多,效率沒提高,就會分散注意力。

怎么辦?

很巧,2023年中旬,國內大模型應用陸陸續(xù)續(xù)爆發(fā)。

阿里推出“通義千問”,科大訊飛推出“訊飛星火”。那時候,我試用幾家,心里想,太棒了,終于可以一鍵解決所有問題了。

但用一段時間后,又有了新的問題,我發(fā)現:部分我關注的內容并不在AI的總結范圍內,它總結的內容,不是我不關心的,甚至,我還要主動提問,它才能給出相關內容。

這很頭疼。在經歷從無到有,從有到添加需求的過程后,我開始認識到,AI會讓我忽略到一部分有價值的信息。

02‍

什么是有價值的信息?不得不提到一個詞:準確性。

為什么?

因為我用AI閱讀的目的,是希望它能快速給我想要的信息,讓我明白作者想說什么,背后的原因是什么。如果AI不能把不重要的東西去掉,只給我關鍵的信息,那么,它給出的信息可能就不夠準確。

所以說,準確性對于信息的價值非常關鍵。但是,我怎么去衡量AI給出答案的準確性呢?

后來發(fā)現,每個人、每個AI,對“準確”的看法都不太一樣。有時候,我覺得重要的東西,AI覺得不重要;反過來也是一樣。

比如:

前幾天,我把一個關于人工智能的研究報告,差不多一萬字,交給了“通義千問”。結果,它只簡單地根據子標題,總結每個段落的內容。你說,這準確嗎?在某種程度上是準確的,畢竟這是關鍵信息。

可這些關鍵信息,真如同道理一樣,被簡化成單一的結論,并未給出背后的所以然。

怎么辦?我設定了自己的標準。我認為,一篇文章被AI總結出來不能少于三個條件:

一,每一段內容是不是清晰?二,是不是把作者的本意丟掉了,或者內容重復了?三,總結出來的東西,因果邏輯和原文的想法是不是都完整表達出來了?

用這三點,試好幾家公司的AI閱讀功能,果然,和預想的一樣,不管文章有多長,它們總結的內容差不多都在300到400字之間,最長的也就500字。

要求太高,好多都達不到,AI還不能像人類那樣深入理解文本、或視頻內容的深層意義和上下文。這讓我開始懷疑:

AI所謂的提升效率,是不是偽命題?它會不會讓我錯過自主思考和判斷的機會?我真能放心地把任務交給它嗎?帶著這些疑問,一直探索答案。

我甚至還在朋友圈吐槽:最沒用的AI產品是「總結類產品」??雌饋碓诠?jié)省時間,但實際上,讓你離「一手信息源」越來越遠。

為什么,原因有四點:

一,它沒辦法替你閱讀,總結的意義在于閱讀后,而不是總結前。

二,表面上看似在「節(jié)省時間」,實際讓你浪費了更多無形時間,我們接觸的作者、自媒體已經算二手、三首信息,這樣的總結算四手,看完四手后覺得有價值,你才會回過來,再看,豈不是要更久?

三,總結本身很抽象。最大受益者是AI,而不是閱讀的人。如果我們跳過具體的知識,就像豬八戒吃人參果一樣,你根本不知道它是什么味道的。

四,如果試圖通過總結來學習知識,會落入‘懂得很多道理,但依然過不好這一生’的困境中。

總結出來的內容是‘老生常談’的大道理,看起來千篇一律,會讓人錯過很多真正好的內容,學知識,獲取智慧,是沒有捷徑的。

最重要的,并不是所有內容適合AI總結。

前一段時間,我聽一個播客,聽著很爽,有音樂有聊天,可AI總結出來卻令我大跌眼睛,因為聊天的口語加上雜糅的音樂,AI總結給的答案存在偏差。所以,很難去評判。

因此,我為什么還要總結一遍呢?直接看目錄,看摘要不好嗎?

這種看似具體,但仔細審視卻高度抽象的「內容篩選器」產品到底價值在哪?后來我跳出產品看產品,發(fā)現答案不在AI里,而在閱讀行為本身。

03‍‍

學習一般來說有三個階段:開始前,過程中、結束后。

開始前,要抓住主要內容;過程中,要詳細了解每一個細節(jié);結束時,要把所有知識點重新整理一下。

這就像有點像磨咖啡。

一開始,會選擇什么樣的咖啡豆、什么配料,過程中精確地研磨咖啡豆,確保水溫、萃取時間都恰到好處,這代表了深入了解每一個細節(jié);最后,你把咖啡倒進杯子里,一飲而盡。

閱讀前,猶如看一本書的前言、一部電影的劇情簡介,AI總結幫助我們過濾內容和導航,讓你決定是否要深入了解的可能性。

書籍、文章雖然有作者、編輯把目錄和摘要整理好了,但AI總結和傳統(tǒng)總結不太一樣,AI很難做到精準篩選,相比之下,用戶的書評和影評更靠譜。

現在,總結也被用來整理中間部分,甚至它可以幫你把一篇長文,濃縮成一個腳本;從這個角度看,AI總結幫我們擺脫了內容貧瘠的文章,讓人有更多時間關注重要的內容。

那么,閱讀后呢?

AI總結最大好處是給做總結的人,而不是讀總結的人。

如果跳過了過程(認真學習的步驟)進行總結,那真和豬八戒吃人參果一樣。如果你的目標是理解知識,那么,閱讀后的總結可以加深學習效果。

因此,AI總結工具的目的,有兩點:一,它是幫助我們在開始前和結束后提高效率的工具,不為過程負責;二,使用這類工具,是為了更高效地篩選信息。

更直接一些,AI總結不能替代“閱讀行為”。

閱讀是什么?

我把一篇文章給AI,AI給了我反饋,我發(fā)現里面有兩三個有價值的點,停下來學習一下,這就是閱讀。所以,如果你把AI總結工具當閱讀,則會陷入獲得性陷阱(learned helplessness)中。

什么是獲得性陷阱?

簡單來說,有兩個點:一,我們只聽到一點點信息,就匆忙地認為全都懂了;第二,有時候,被自己已知的信息限制了,形成了刻板印象。

一方面,人要通過大量的練習才能真正理解知識。閱讀和總結就像是給大腦的訓練。如果我們跳過了這個訓練過程,或者讓AI來代替這個過程,那其實什么也沒學到。

另一個方面,在學習的過程中,過度依賴AI總結工具,試圖縮短學習時間,那么,學習的質量可能會變差。因為真正想學習的人,即使使用了總結工具,也不會放棄深入閱讀。

反過來說:

只追求表面閱讀的人,有沒有AI總結工具,他們也會找各種借口說“看過了”。

因此,即使AI總結得很精準,這種高度抽象的方法,也會讓我們錯過真正有價值的細節(jié),只剩下那些人人都知道的普通道理;這如同,別人已經把食物嚼碎了喂給你,你知道“吃飯是為了長身體”,但享受美食的過程,還是要自己親自體驗。

我突然想到了那句中國古話:不吃葡萄說葡萄酸。所以,通過“總結”學到的不是真正的知識,而是一種自以為是的錯覺(或者是虛榮心)。

不過,現實中,總有人試圖跳過學習的過程,直接獲得結果,這種對快速獲取知識的需求還是很大的。

像什么各種付費課、興趣班、甚至很多人的微信收藏中,堆滿了永遠不會看的內容,難道不就是滿足所謂的「獲得感」嗎?

因此,工具雖然好,但關鍵還是看個人如何使用它。

04‍

那么,我試圖還原閱讀行為,能給你帶來什么啟發(fā)呢?

從產品經理角度看,開發(fā)「AI總結類產品」時,應該超越從傳統(tǒng)的提供開始前、結束后的總結思維中跳出來,涉及到過程環(huán)節(jié)。

前幾天,我做過一個調研。

一家資訊平臺技術負責人告訴我,從數據和用戶反饋看,總結功能使用頻率,低于其他功能。這是為什么?用戶想要的并不是總結性服務,而是過程性指標。

想象一下:

你看到了一篇寫得很好的文章,你想讓AI幫你總結。我猜,你真正想要的不僅是AI給出的一兩句簡單結論(What,是什么不分),而是,想了解文章的核心理由(Why,即為什么)和方法(How,即怎么做)。

所以,產品經理設計的AI工具,不應該只簡單地壓縮信息,而應該是一個促進學習行為的動態(tài)工具。而用戶,想用工具提煉出關鍵信息,并幫助自己深入分析來學習、吸收知識。

不信,再看看我的行為,就是最好的例子。

因為實在受不了各大平臺的AI總結,后來我放棄了。然后,就在想,為什么不自己開發(fā)一個AI應用?但想到自己不會敲代碼,想法有點不太現實。

怎么辦?后來,想到一個土辦法,寫了一個 Prompt,這個指令里,我寫清楚了讓AI扮演什么角色,應該怎樣去總結分析內容,如何挑選重要的部分?以及輸出的格式是什么樣。

這樣,每次我想要總結什么,就把指令發(fā)給AI,AI收到指令后就會去執(zhí)行。一開始用這種方法還不錯,但每次都得發(fā)送指令,稍顯麻煩。再后來,我把Prompt設置成了鍵盤常用語,一鍵呼出,太棒了。

所以,AI總結類的產品經理,要把時間給到“過程指標”,在開發(fā)時,可以多寫幾行關于“總結”的規(guī)則進去。當然,作為使用者,不能完全依賴AI給的總結,有價值內容,可以多看幾眼。

總結而言

到場景中,才有答案。

相信隨著人們需求的變化、技術也會進步,總有一天,AI會幫到我們,切記,也不要完全依賴AI學習,讓自己丟失了獨立思考的能力。

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王智遠
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王智遠
王智遠
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