生成式 AI 的普及難題

這張圖表非常符合「半杯水是滿的還是空的？」那種觀點，而且它是一個謎團。

你可以說這是驚人的普及速度，比個人電腦、網路或智慧型手機都要快得多。兩年內達到 30%！從某種意義上說，這是一個不對等的比較——ChatGPT 只是個網站，它獲得了鋪天蓋地的媒體報導（這是 Sam Altman 的工作之一），而且你不需要購買價值一千美元的設備，也不需要等待電信商部署寬頻。任何人今天都可以直接去使用它，所以普及速度當然更快。它是站在巨人的肩膀上。但無論如何，30%！

但另一種反應是，即便擁有這些優勢，如果這是電腦運算可能性中改變生活的轉型，為什麼日活躍用戶/週活躍用戶（DAU/WAU）的比率如此糟糕？大約有 5% 到 15% 的人發現每天都有用途，但至少有兩倍的人熟悉它、知道它如何運作、知道如何使用它……卻發現每週才用得到一次。同樣地，你不需要購買一千美元的設備，所以你沒有投入成本——但如果這就是「那個大事件（THE THING）」——為什麼大多數人只是聳聳肩？

同樣值得注意的是，當社群媒體還是新鮮事物時，我們很快就意識到「週活躍」和「月活躍」數據是胡扯。如果有人每個月才用一次 WhatsApp 或 Instagram，那對他們來說根本沒發揮作用。日活躍用戶（DAU）才是一切。Sam Altman 知道這一點——他當時正試圖開發一款社群媒體應用程式，然而他總是給出的增長數據卻是，「週活躍用戶」。那是一個龐大的數字（最新數據是全球 10 億）……但話說回來，為什麼他給我們的是那個數字而不是日活躍用戶？如果你每週才用一次 ChatGPT，它真的對你有用嗎？

這種差距可能只是時間問題：模型會成熟，人們會打破舊習慣並養成新習慣，而週活躍用戶和「六個月前看過一次」的群體將轉化為日活躍用戶。S 曲線將向上彎曲。但也可能我們正處於 iPhone 出現之前的 S 曲線階段：潛在的可能性就在那裡，一切似乎都在運作，我們都能預見它將變得巨大，但我們需要某些東西來使其具體化。所以，這可能是一個時間問題，也可能是一個產品問題。要呼叫 Jony Ive 嗎？

也可能「聊天機器人作為聊天機器人」這種使用者體驗（UX）只適合某些人和某些使用場景，而大多數人將透過封裝在其他事物中的功能和能力來體驗這項技術。我不認為我們現在能知道答案。當我在 2000 年還是一名初出茅廬的電信分析師時，每個人都一直問我「3G 的殺手級應用是什麼？」，結果證明那是個錯誤的問題：把網路裝在口袋裡的殺手級應用就是把網路裝在口袋裡，但必須以不同的方式來實現。

但無論這些問題的結果如何，重要的是要記住，如果你每天使用五種不同的大型語言模型（LLM），而且今年還沒用過 Google 搜尋，且你所有的朋友也都一樣……那麼，至少目前為止，你正處於一個同溫層泡泡中。