奇书网

第22章 ai电商二（第1页）

哎呀！

太难受了！

我竟然感冒了！

真是令人头疼！

在此，我要特别提醒今天看到这一章的朋友们，请将你们手中的手机稍稍拿远一些。

毕竟，我已经感冒了，如果离得太近，很有可能会传染给你们。

所以，希望你们能保持一定的距离，保护自己免受感染。

好了，让我们言归正传吧！

接下来，我将继续与大家分享关于ai电上的完成，但当我隔了一天后再次审视时，却发现这样做其实更好。

因为停顿一天之后，我有了更多全新的想法和观点，也获得了更广阔的视野。

因此，今天我决定从两个不同的角度来讲述ai电商的故事。

第一部分是ai，现在在对商家端啊，利用ai的工具，利用ai的一些功能，在商家端产生哪些影响，有哪些商家端能用得上的工具和呃用法啊，就是能帮商家提需要，帮商家多赚钱啊这一个另外一端呢，就是消费者端，那消费者端的话，可能眼下这些东西不多，帮大家拆了，我可能会有更多大胆的想象，想象一下最后未来的样子是什么，然后和大家去聊这个话题，好吧，好了，今天的分享正式开始，先从商家端跟大家讲，你会发现啊，现在在商家端绝大多数的应用是什么呢？基本上都是利用了ai的两个到三个功能，一个呢叫做ai有一个纹声图的功能，另外一个叫做图声图的功能，比如说有一些工具啊，比如说ajorjourney啊，呃，国内也有一些工具做的都非常好，他能够干什么呢？他能够帮助商家完成两个，第一个用ai做图。

啊，以前产品详细页是吧，拍了以后这个图，那我需要美工在线上去找一些素材，找完了以后把产品的图嵌套到背后的图里边，但是现在用ai做这件事情多长时间呢？2分钟4张图挑一个直接搞定，那这个是文声图或者图生图的一个基础功能，当然现在还有一些在在做更高阶的应用，就是以前比如说一些卖衣服的商家，他需要去找模特去拍衣服的实拍对不对？但现在ai已经能把这个活儿完全替代了，完全替代了啊，你训练好几个ai做好建模，把衣服做好建模，直接往上一套就行了啊，做出来的内容图其实消费者几乎都看不出来啊，这个是集中在图像方面啊，然后短视频方面呢，就不用讲了，短视方面，像cafaky啊等等，有一些很多的类似的那种软件，都是可以用ai去生成短视频，大幅度的提升了短视频内容的一个创作效率，然后再往后呢，还有数责人直播。

啊，这个也非常要火是吧？啊，然后能够推动的，比如说啊图文带货呀，啊短视频的内容创作呀，直播的数字人替代啊等等等等。

这些已经开始应用了啊，不新鲜啊，对不对，那么他未来会是什么样子啊，大家想不想猜一猜，就是这些都是我觉得全都基本上集中在现在才ppt也好，大模其他的国内一些大模型的一些基础的图文图像等等这样的功能里边，那他未来会什么样？可能会做一个衔接啊，大概率上我个人猜啊。

在商业，在电商这个板块里边，ai未来最大的应用会是一种。

类似于。

贾维斯的存在啊，不知道大家看没看漫威啊，钢铁侠有个人工助手是吧，叫ja维斯，一个贾维斯的人工助手，而我们大概率上每一个人啊，我们每一个人因为啊，未来每个人都会有这样的一个贾维斯，这个贾维斯会是我们的ai超级助手，而这个ai超级助手能够帮我们解决的问题将包括但不仅仅限于电商这个板块，其他的板块以后再跟大家聊，今天只聊电商，那么它是如何实现的？我们看一下现在ai已经能帮消费者做到什么了啊，比如说我们看到什么兴趣电商啊，我们看到的什么人群电商，上一集已经最后讲了一些了啊，今天不再赘述，这些都是现在已经能做到了啊，不管是我们看抖音的时候，看视频、短视频的时候，那些推荐给我们的短视频，推荐给我们的直播间等等，这些猜你喜欢，这些给你的兴趣，电商的推荐，本质上来讲，背后已经开始有ai在发挥作用了，但是注意，这些作用到现在为止。

都是局限在算法层，什么意思？两套体系，第一套体系叫做数据体系，因为掌握了，因为这些短视频平台或者直播平台掌握了用户的大量的行为数据啊，你的上滑下滑，双击点赞以及评论，掌握了你的大量的行为数据，以此来判断什么呢？判断你的喜好和厌恶啊，就是两种基础情绪，在这个基础情绪之上呢，我们每个人在系统里边儿就被打标签儿了啊，对不对，各种标签化啊，理论上来讲，我们每个人其实身上打个大几千个上万的标签是不难的啊，什么意思呢？这些标签我这样给大家拆一拆啊，基本上会分成两两类标签，一类呢，叫做社会化标签，就是我们每个人的什么年龄啊，啊长相啊，呃，社交关系啊，在社会当中扮演的角色呀，等等等等啊，另外一类呢，叫做人格化标签啊，你是一个开朗的人，外向的人，喜好啊，等等等等。

说白了就是2。

是一套叫做看得见摸得着的外向型标签，一套的看不见摸不着的内向型标签，而这两套标签体系大几千个都可以打给我们每一个人，而因为有了这样的标题体系，最后导致的结果就是我们每一个人在平台里都不是。

活生生的，而而是一串标签和数字。

ai也好，背后的算法也好，就根据这些海量的数据来判断我们的喜好和不喜欢的东西，然后呢，把我们喜欢的东西送到我们面前，注意，这是非常重要的事情啊，他通过短视频的形式，通过直播的形式，通过商品卡的形式，把我们喜欢的东西送到我们面前。

注意，这是截止到目前为止ai能做的所有的事情，也是现在各大平台对ai的背后的深层次的应用。

但是为什么说不高级，因为大家听一听，想一想，哎呀，我喜欢某个东西，他猜我喜不喜欢，然后把这个东西拿到我面前，让我试一试，看一看。

这不就是个导购吗？对不对？为什么说他不高级，因为他就是个导购，他和我们去线下实体店消费的时候，那个带着我们说，先生试一试这个啊，先生看一看这个，你有什么先生喜欢的东西，我给你推荐一下，完全一样啊，没有任何差别，它就是个导购。

所以说adii在算法侧能够发挥最大的作用，仅仅限于这个，就是一个导购的角色，但是大家不要忘了。

大模型现在发展的很快啊，这样的gpt也好啊，gpts也好啊，发展的非常非常快，是因为背后的算力在大幅度的提升啊，啥意思啊，好嘞，我们往前倒一倒，我刚才说了猜你喜欢，本质上来讲是要猜的准，但是现在呢，因为整个的算力受限，所以说他没法针对于我们每一个人做大规模的，更详尽的，更细微的具体的计算，换句话说，比如说每个人身上的标签儿，现在的算力能够做多少，几千个标签，但是真有一天ai能够大行其道的时候，我们每个人有多少标签，各位，我们每个人可能会被贴上几万个标签，十几万个标签儿，直到有一天我们不需要被贴标签了，我就是我，我有一个数字替身，我有一个数字的模型，今天它是模糊的，而未来会有个非常具象的数字的我生活在线上，而那个数字的我就是由庞大的数据，由我专属的a。

请关闭浏览器阅读模式后查看本章节，否则将出现无法翻页或章节内容丢失等现象。