每个人都在追求自己的快乐
每个产品经理都是在构建一个让人快乐的系统
快乐有很多种
- 从痛苦中解脱的快乐
- 社交的快乐
- 学习的快乐
奶头乐在短视频方面已经被人类探索已经非常好了，它基于推荐算法对一个人兴趣标签的理解。Sora 会让它奶头乐更加的登峰造极。
从痛苦中解脱的快乐，是我们需要做一个很难的任务，比如要花半小时排版微信公众号的文章，这时候有个软件说我帮你一键搞定，那是真的快乐。
社交的快乐，在国内并没有太多好的方式，让大家找到同频的人，国内有很多人在探索，很奇怪依然没有一个很好用的社交平台。如果用AI来解决，它需要基于很多人的个人模型互相之间的理解。
学习的快乐，只有儿童和到了一定的人生阶段的人才会懂，它是最持久的一种无限的游戏，知也无涯。但是获得这种快乐的工具仍然很难用，它需要基于模型对一个人兴趣的深层次的理解，和对内容的深层次的理解，并进行匹配。
最好的教育不是反人性的
反而是让人快乐的。
最好的教育一定是利用了主动学习的快乐。
时间是我们最宝贵的资源
我们会把时间放在最快乐的事情上
我们会把注意力投射在那些我们能迅速接受的事情上
这就是推荐为什么会比关注要高效
关注还需要考虑人情世故，夹杂一些不那么快乐的东西
推荐则完全是基于兴趣，基于快乐的
Personal Context
只有输入足够多的信息给AI
AI 才能足够的了解你
不管是哪种快乐，都需要一些 Personal Context
我们喜欢看自己的小红书、抖音、公众号
不喜欢看别人的
推荐算法所需要的 Personal Context 相对少一些
社交和学习所需要 Personal Context 要多得多
但是输入 Personal Context 的过程必须也是快乐的
否则没有人可以坚持输入。
学习的方式
当我们去听一期2小时的播客的时候
大部分时候我们想听的只是自己感兴趣的那10分钟。
只是我们不知道是哪10分钟。
这点AI可以帮忙
但前提是 AI 获得了 Personal Context。
只有当 AI 懂得了你的知识体系，才能帮你找到你感兴趣的知识体系。
这里的技术可能也不局限于 AI，AI和推荐引擎的协同也是很可能的思路。
终局
理想中的情况，每个人都可以通过知识的探索获得无尽的快乐。
这件事非常理想，但它存在一些可能性。
一个可能性是基于「人是会变的」，奶头乐刷多了也会吐的。
人们最终会度过口欲期
当生活的压力没有那么大
当好奇心的种子重新发芽
忘掉当下的交互方式
让我们去观察一个儿童
当他有需求的时候，他会找个懂的人问问
他不关心这个是搜索还是地址栏还是聊天框
他想到什么都可以直接问
要满足他的需要，就需要做很多的场景
所有的场景做完，也就是AGI
润物细无声
用户不会关心技术
对于创新者来说，AI就是个很激动人心的关键词
对于普通人来说，AI并不重要
所以技术到最后一定是润物细无声
不需要关心这是不是AI
不需要关心是推荐还是生成
不需要关心是人工拍摄还是AI生成
不变的，唯有，对快乐的追求
快乐系统
每个产品经理都是在构建一个让人快乐的系统
快乐有很多种
你选择哪一种
我选择哪一种
我们的选择的不同
战略
所谓的战略是以己之长攻彼之短
最好的战略是，你把战略告诉所有人都没关系
别人无法copy
因为人在不同的系统里
一个系统有它的优势，就会有它的劣势
系统是完整的，很难在一个系统里追求另一个系统的东西
所以你可以 copy 一个战术，但是无法 copy 一个战略
那些长久的战略，都是在试图解决行业的问题。