炒作狗才做「一句话生成」AI

「香农：噪音是信息的敌人」 亲爱的AI炒作狗们， 别做「一句话生成文章、一句话生成视频、一句话生成播客」AI产品了，没有价值，纯粹给 互联网制造噪音。 原因很简单，「一句话生成」AI没有解决信息输入的问题。 伟大的香农说，传播信息的关键是降低噪音。没有原创信息输入，AI只是重复互联网已有信 息，制造噪音。AI一句话生成的内容，是典型的高噪音，低信息。 我的朋友阿訇，对此有个非常妙的比喻：「AI圈儿的现状：一半人在努力做播客语音转文 字；另一半人在努力实现文字转播客。最终实现GDP翻倍的效果。」 更直给的说法是，我们很多亲爱的AI炒作狗，目标是左脚踩右脚上天。 Let‘s 展开讲讲。 互联网行业可以分成三个核心环节：信息输入、信息处理和信息分发。绝大多数AI产品都集 中在「信息处理」环节。 我们熟悉的办公三件套——Word、PowerPoint和Excel，还有Adobe全家桶、剪映，大部分 SaaS产品都是这几个的延伸，它们都是信息处理工具。 现在的AI产品也一样，主要在做信息处理。如果只做信息处理，AI产品的天花板就是做一个 Word的插件。 伟大的香农还说，信息是对不确定性的减少。Word处理信息当然是有价值的，它把信息标 准化，降低了噪音。但是，绝大部分AI产品是把一句废话扩写成三分钟播客、两千字文章， 纯纯增加噪音。 互联网真正的价值增量在信息输入环节。 除了财经领域，互联网行业的信息输入几乎都没有工业化。整个互联网都是靠人来解决信息 输入问题。头条、抖音，也只是用信息分发的工业化，来倒逼内容创作者生产更多、更高质 量内容。 只要对任何一个行业稍微精通，一个创作者就能产生很多原创想法。 创作者，互联网上的活人，才是高质量的信息源，他们本质上在为互联网输入源源不断的确 定性，降低营销号矩阵和AI产生的噪音。 不过，AI一句话生成的内容也不是完全没有价值。 我最近学到了一个分析框架：「弱对弱」和「弱对强」。 「一句话生成内容」都是弱信息输入的AI产品。弱信息的产品对弱信息的行业生成内容，这 是行得通的。 电商就是一个典型的弱信息（低信噪比）行业。 电商用户最关心的是价格，相对不在乎其他信息。电商商家同样最关心价格，对广告视频没 有太多指向型要求，只要画面看起来不错，商品信息准确就行。 所以，弱信息的电商行业，完全可以用弱信息的AI生成广告视频。

icon、Lovart显然比Medeo、ListenHub有前途 这也是为什么马云在90年代做电商——因为电商行业的信息量相对低。平台把消费者和商 家连接起来就可以了，在社交电商出现之前，不需要很复杂的信息输入。 但是弱对强（高信噪比）是行不通的。当我们把弱信息的AI产品用于播客、抖音等强信息的 领域，问题就出现了。 用户要的是干货多，废话少。这些领域需要大量、高质量、原创的信息输入。你给AI一句指 令，它在互联网重复内容里搞人体蜈蚣，只能生成高噪音、低信息的垃圾。 所以，想做出真正有价值的生成式AI产品，首先需要解决的是信息输入的问题。 短时间内，财经领域最有希望。因为财经领域的数据最标准化，采买财经数据API，就能提 供高质量的信息输入。 本质上，只需要在Wind、彭博终端这样的「信息层」上，叠加一个「生成层」。比如，某个 AI产品可以调用彭博终端，我只要给它一句话，「我想要研究今天的豆粕期货行情」，它调用 相应的API就能快速生成一篇研究报告。 这个模式是成立的，因为财经领域有现成的高质量信息源，财经AI产品只需要把信息转换成 用户需要的格式。 但在非财经领域，怎么做到高质量的信息输入呢？ 一个可能的方法是递进式的信息输入。 现在的「一句话生成」AI产品缺乏交互。更好的方式是反馈优化——AI快速生成草稿，让用 户看到草稿后给出具体意见。

我依然可以让AI一句话帮我生成一篇文章，但在生成过程中，AI快速出草稿，然后让用户根 据草稿给出反馈。然后，AI在每一个环节调用新的信息源来生成新草稿。几轮之后，最后生 成的文章依然有原创信息输入。 用户都不想动脑子，DeepResearch的确认环节没什么用，最好是能把用户一次主动输出拆 成多次被动回答。 最重要的是，用大模型来压缩信息是没什么价值的。用生成式AI来压缩信息，是在制造噪 音，而不是提供更多确定性的信息。 正确的做法是调动AI的创造力，让AI辅助生成更准确、更有创造力的内容，而不只是压缩信 息。 总之，只有当AI产品真正解决信息输入的问题，它才能从信息处理工具的插件，进化成能够 独立创造价值。 正所谓，有诗曰： 熟读香农信息论，不会编程也能喷。