科技猎AI要to B还是 to C？
【编者按】目前 人工智能 服务90%基于B端服务，它更多以技术形态出现在商业市场中，在资本和创业者不断追逐的过程中，出现了很多质疑的声音，除了“老调重弹”的技术、人才等话题，AI究竟要为谁服务？它是谁的市场？成为大家重新思考的话题。B端和C端对于AI有哪些考虑呢？本文作者的看法或许可以给您一些启发。
本文转载自桃树科技，作者是桃树科技创始人兼CEO杨滔，经亿欧转载编辑，供行业人士参考。
AI是 互联网 2.0。之所以这么说，因为二者其实都是服务大众的。
许多人以为，AI是服务特殊企业特殊场景的黑科技。从表现看来的似乎如此，但是，那不是终点。
许多AI企业目前To B（服务企业），不是因为AI技术的能力仅限于此只是企业首先先得活着， 而To B是相对来说产生业绩最快的途径 。To B or Not To B ——是生存，还是作死呢。莎士比亚都犹豫过。
在我看来，最后，纯粹的AI都要To C。
让人无法自拔的AI
其实，今天许多互联网公司都使用了AI技术，然而博士们研究的算法，是如何让用户点广告。
你有没有经验，你一上了某个APP，就下不来了？——你被粘住了。你想买个连衣裙，发现旁边还有几个类似的连衣裙，你忍不住去搜一搜比一比。刚下定决心准备支付了不变了，又蹦出来几个可以搭配在一起买的促销品，让你又要去算一算比一比。
你是否计算过，你在淘宝买东西是更省时间了，还是更浪费时间了？平均消费，是更少了还是更多了？你们在淘宝上省钱，不过是为了在淘宝上放任。不过，你们不知道，你们放任的地方，是广告区。
嵌套在互联网平台之中的AI，就是让你粘在里面，不能自拔。
互联网的商业模式是对大众免费，并靠广告或其他办法赚钱。对于互联网公司，流量是评估其价值的一级指标。在移动互联网时代，用户访问频次和停留时间则是更关键的指标。
哪个APP高频次长时间粘住大部分人，谁就有机会潜移默化把一些广告/游戏/商品等等推送给大众，然后从中收费。因此，AI技术对于互联网公司的目标就是“粘住用户”或“想各种办法浪费用户的时间并让用户不自知”。
对于互联网公司，AI算法是提升收入的摇钱树；对于用户，AI算法是信息鸦片。曾几何时，你的时间都浪费在了各种APP上。你向自己忏悔，下次不浪费时间玩手机了。但是，转头你又为自己辩护，这不是玩，是正事。
“我不是在看新闻吗？我不是在买东西吗？我不是在学习行业达人的朋友圈精神语录吗？我不是在跟紧时代的变化吗？”——没错。越是正经八百的事情，越容易被拉长战线，理直气壮地浪费你的时间。
换个角度看，如果你一下子找到了你要的东西，互联网一下子满足了你的需求，那么互联网公司凭什么赚钱呢？
羊毛出在猪身上，前提是得给小猪喂足了羊奶。
嵌套在互联网平台中的AI算法，其终极目的是夺取用户的时间，换成平台的收入。
这是AI在互联网中的局限，却不是AI的局限。
AI 2.0是用户手中的终极武器
与互联网AI完全相反，AI 2.0，就是让用户省时间，让用户可以快速决策，该干什么干什么，唯一区别是干的更快更好。
AI 1.0，让用户重复在自己的历史里，不能自拔。AI 1.0的算法被嵌套在不同的平台中，数据仅归平台所有。
AI 2.0，则是从用户的角度出发，发现自己真正需要关注的人、事、物，算法和数据都直接为用户所有，服务用户自己。 AI 2.0，是用户的最坚实的盔甲和盾牌，挡在许许多多榨取用户时间的应用和用户之间，帮用户最好的决策。
因此，AI 2.0的第一步并非个性化，而是判断哪些信息是有效信息。 举个例子，一个吃了就会拉肚子的假货商品，有人会喜欢吗？这。一篇被证实为虚假消息的新闻，有人愿意读吗？这还谈不上也不需要个性化。
没错，互联网是长尾的，但不是烂尾。切掉烂尾，留下来的才值得“个性化”。
真正的个性化推荐，其实没那么难。不同的算法或工程化问题，其实是细节。至于使用协同过滤还是深度学习，往往就是换个算法包调一调便可以熬制出来的。
个性化推荐的目标，并非“准”，因为“准”随着人、事、物及时间的变化，根本没有标准。
真正的个性化是在机器与用户的交互中让算法逐渐了解用户。了解用户，就是辅助用户去掉无需进入眼帘的，加速用户决策哪些是可以勾选判断的，帮助用户发现他们愿意探索的。
一言以蔽之，个性化推荐的关键点在于交互，而非预测。这是一个产品问题，而非一个技术问题。
互联网给我们留下了不少数据，给我们打通了信息渠道，帮我们培养了用户习惯。接下来，真正意义上的人工智能应该帮助用户找到什么是自己真正想要的，明清晰自己的需求，深刻认识自己。
AI 2.0应该是纯粹To C的。是真正为用户体验所设计的技术，是用户将心甘情愿付费购买的技术。
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