今年 3 月以來，全球各大廠商陸續發布大語言模型，無數人歡欣鼓舞，慶祝沉寂了幾年的 AI 領域重新煥發生機。

然而熱鬧過后，一個現實的問題擺在面前：大語言模型的商業化價值該如何挖掘？

來自美洽的資深產品經理：Zenobia，就大語言模型商業化價值等一系列問題，談了談自己的想法。

Zenobia在采訪中表示，大語言模型問世后，身為產品經理的她跟許多人一樣，目前的狀態還是探索為主：“雖然看到了它的強大能力，比如在文本生成方面，但我們還是堅持大膽假設，然后小心地去求證落地。”

在Zenobia看來，大語言模型可以和智能客服系統結合的地方有很多，值得想象的空間也很大，但在落地的過程中，團隊還是愿意從相對容易的點切入，由淺入深地進行挖掘。

不過，Zenobia也承認，有了大語言模型的加持，產品經理或者團隊的日常工作也確實提升了不少的效率。

比如，大語言模型不僅能夠幫研發寫代碼，它還能夠幫助產品經理完成調研、競品分析、信息收集等工作——這也是產品經理眼里，大語言模型最容易產生效用的地方。

她解釋道：“我們的客服產品本身就是降本增效的效率工具，但有了大語言模型的加持，效率提升我們就可以做得更極致。”

她舉了一個例子：在客服系統知識庫的搭建上，美洽希望能夠摒除原來復雜的標準問法、相似問法、默認答案等一套數據結構，因為對于企業來說，知識庫搭建確實也是很費時間的。利用大語言模型，只需要基于企業原本的一些內部的操作手冊或者一些產品文檔，它就能快速形成一套可用的文檔庫和資料庫，稍加調優后，就可以進行與用戶的問答咨詢。

在智能客服領域與之外，Zenobia也在觀察和尋找能夠帶來啟發或者靈感的大語言模型應用。例如，一個名為 Jasper AI 的產品在市場上非常火爆，它可以幫助撰寫各種風格的營銷文案，比如小紅書風格的文案——這也直接使得其背后的公司，一度賺到了比 OpenAI 還要多的錢。

這也是不少個人或企業試圖使用大語言模型實現的終極目標——商業化。

有關這一點，Zenobia的態度跟簡單直接：商業化肯定是跟隨著產品價值而來的，只要能真正抓住用戶的痛點，用戶就會為產品的價值而買單。

當然，并非所有企業都在追隨這個大潮，Zenobia注意到，一些可能隨著大型語言模型的出現而出現的問題，也給了一些公司新的靈感。

例如，由于大型語言模型的發展可能使得 AI 在聲音和圖像合成方面更加逼真，這會讓反欺詐變得更加困難，于是，有一家專注于反詐騙和反欺詐的公司另辟蹊徑，開發了一種靜脈識別技術，成功開拓了一個新的方向。

又比如，一家公司在原創版權保護上采用添加噪聲數據的方法，以使 AI 生成的圖片無法模仿原作者的風格，從而形成了一種版權保護機制。

Zenobia說：“從我的角度來看，我們可以積極利用這些能力，同時也可以思考是否有一些延申服務或產品落地場景可以與之結合。”

結束語

大語言模型雖然很強大，但現階段仍有許多問題亟待解決，其商業化價值也需要更多企業不斷地嘗試，并向市場驗證。正如Zenobia所說：只要能真正抓住用戶的痛點，用戶就會為產品的價值而買單。相信未來，我們可以收獲更多真正抓住用戶痛點的大語言模型產品。