OpenAI 包装器正在成为初创企业的捷径，但它们是否可持续？
当团队与外部 API（包括第三方 AI）集成时，可以将预制的外部功能引入产品中。我使用 API 让用户根据 matchboxxr 上的提示生成 3D 模型。
尽管越来越多的初创企业专注于人工智能，但其中很大一部分实际上是充当“ChatGPT 包装器”的前端。换句话说，“任何提供专用用户界面 (UI) 来与 OpenAI 的 GPT 模型交互的应用程序。”
当你看到一些品牌时，他们会让你认为他们正在雷霆闪电下组装机器人。不向其他人创建的即时聊天机器人进行 API 调用。
大型语言模型 (LLM) 允许个人和小型团队构建具有 AI 功能的轻量级应用程序和网站，以节省用户时间。在 Reddit 上快速搜索可以找到以下小型初创企业：
- 帮助你学习的聊天机器人
- 一个写博客的聊天机器人
- 冒充律师的聊天机器人
问题是，您可以在 ChatGPT 或 Gemini 中免费在 15 分钟内制作这些。
更大规模的运营会产生精致的平台。但大部分预算似乎都花在了营销和视觉设计上。这让我想知道它们是否也是包装纸。见下文。
- Friend——一个可穿戴的聊天机器人，假装是你的朋友
- Artisan — 虚拟销售代理
- Elicit——一篇分析聊天机器人的研究论文
Friend，虽然很奇怪，但提供了一种无屏幕设备，可以整天听你说话。 Artisan 提供 Hubspot 级 CRM 解决方案，其中仅包含人工智能功能。 Elicit 拥有一个包含 1.25 亿篇研究论文的数据库。
这些都是有趣的挑战，但与人工智能无关。看起来所有三个产品都向 LLM 发送 API 请求。现在这将面临一系列挑战。
API 膨胀
依赖不断设计不当的 API 调用会降低产品速度并降低其可扩展性。
忽略 API 限制或构建能够很好地处理速率限制的产品，而不是像对待应用程序代码库中的本机函数一样对待第三方 API，这是很危险的。
使地球升温
目前，人工智能的强大力量就像加密货币一样，使用了大量的计算能力。这使我们的星球升温。
即使天基服务器确实成为现实，它们也可能永远无法达到我们所需的数量。正如 Nat Meysenburg 所说：“为了防止新的人工智能模型成为生态灾难，人工智能专家需要有意识地设计它们”。
缺少细微差别
捷径始终是一个生硬的工具。假设人工智能就是答案通常来自于未能正确研究问题。这不仅可能导致解决方案执行不力，而且可能导致完全错误的解决方案。
适当的用户研究和问题框架似乎在人工智能承诺的喧嚣中消失了。
数据作为产品
我去年整理了一份清单，在构建任何发送或接收数据的东西时用作一组原则。在塑造 API 行为时牢记用户体验。
如果某个软件或功能充当某种外部人工智能模型的包装器，那么像前端一样关注这一点将确保用户获得最佳质量的体验。
这篇文章更详细，但基础是下面的清单。数据产品必须确保用户体验满足以下品质。
谷歌的人工智能原则
构建产品时的另一个重要资源是考虑是否需要人工智能，如果需要，需要什么形式。谷歌已经整合了一些奇妙的原则来做到这一点。
因此请注意，当您使用人工智能构建任何东西时，您会渴望实现以下目标：
- 对社会有益
- 避免产生或强化不公平的偏见
- 进行安全建造和测试
- 对人负责
- 纳入隐私设计原则
- 坚持科学卓越的高标准
- 可用于符合这些原则的用途
开发者/创作者体验处于前沿和中心
当法学硕士爆发时，开发者经验仍在培养中。但它不像人工智能那样敏捷或容易掌握。
DevEx 不仅仅是人工智能副驾驶或法学硕士助理。结构良好、命名良好的模式、灵活的功能、最新的文档、充足的测试数据……这只是我在 2024 年上半年与真正的开发人员进行的数十次访谈和研讨会中的必备样本。不是聊天机器人，人们。我有轶事和脏话来证明这一点。
随着我们看到法学硕士等越来越令人印象深刻的技术成为主流，这一点将变得更加重要。因为它们将被用作第三方 SDK、插件和 API。
未来更加相似——集成
Friend 和 AIPin 都是很酷的产品，因为它们使用了新的创新触觉、手势和语音控制。除了脱离屏幕和采用聊天机器人之外，进一步扩展到集成似乎是理想的下一步。
想象一下，智能镜子可以检测偏头痛的早期前驱症状，以便患者可以提前计划。
想象一下，当同事的皮质醇在争吵期间达到危险水平时，耳机可以向执法人员发出警报。
或者甚至是一个手环，可以记录认知行为疗法的日常微妙触发因素，同时对 GDPR 的声音和名称进行加密。
人工智能可能是答案，但问题是什么？
人工智能太棒了。但将硬件、数据和交互结合在一起的艺术正是乐趣所在。
我对人工智能的未来感到兴奋，但我希望我们能够暂停我们的敬畏并质疑它，就像我们质疑其他技术一样。
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