文|新莓daybreak 张芮白

编辑|翟文婷

张逸是一名北京在读的物理学博士研究生。一天，他需要将语言matlab，转换成Python。

这属于科研的辅助工作，写代码不是他的专长，通常为此要花费两个小时，他的常规做法是对照着代码一行一行改语法。但是他想到ChatGPT，也许可以试试。

在对话框中输入「我接下来给你一段matlab代码，你帮我把它改成Python」，几秒钟后，代码完成了。张逸感到十分惊讶，虽然不是完全准确，但只需人为校验一遍即可，这并不会花费太多时间。使用将近一年后，张逸向新莓daybreak感叹，「节省了过去80%的时间。」

ChatGPT点燃了AI生产变革热潮，这不应该是创业者的独角戏，更需要使用者的见证。

一些人还在担心AI取代人类时，一部分人已经把AI视作生产的重要组成部分，就像给自己免费找了个训练有素、情绪稳定的助手。

学生党用AI写代码、写论文；法官用AI写文书；设计师用AI做图，甚至赚到了钱。AI完成工作后，他们不忘跟AI说声谢谢。

尽管他们也承认AI的局限性，目前AI更适合处理机械性的工作，此外与AI相处得是否愉快，核心在于你是不是提示词用得很溜。

但不得不承认，AI对生产端的影响，可能刚刚开始。

一、情绪稳定的工作助手

张逸现在每天都会用到ChatGPT，「离不开了属于是。」

对张逸来说，AI已经成为他提升工作效率的得力助手。日常研究经常需要写代码来辅助工作。但因为张逸不是计算机专业出身，一些代码写起来会很吃力。这占据了大量的研究时间。

去年ChatGPT掀起AI热，朋友建议张逸试一试。神奇的是，张逸发现AI比想象的要好用很多。一些经典代码，比如排序算法，AI完全可以胜任，且基本不会出错。检验方式也很简单，找一个特殊值运算就可以。

基本的物理学知识，也可以直接向AI提问。除此之外，张逸告诉新莓daybreak，「还可以将自己蹩脚的中式英语改成流畅的英文。」

尽管不能对科研成果做出直接贡献，AI依然为张逸省去了很多机械性的工作，以便他能腾出更多时间专心思考。张逸发现，身边的很多同门师兄弟都开始使用AI，有的用ChatGPT，有的用文心一言。

就一柄趁手的工具而言，AI的使用范围辐射更广。

郭筱是一名法官助理，日常工作是写判决书和做课题研究。在工作之外，她们还会收到一些其它任务，比如就一个时政主题写心得体会。

过去，她的常规操作是用搜索引擎搜集资料，再结合自己想法撰写成文。使用AI后，直接生成的就是一篇逻辑清晰的成稿。郭筱只需要通读全文，加上自己观点即可。

通常，这类型工作属于边缘任务，质量高低不会影响到工作绩效。使用AI既高效，又不用担心犯错。郭筱向新莓daybreak表达的更直接，它的作用在于完成「没有太大用但又必须做的工作。」不过，这类任务通常一月只有一次。

代码和文本之外，AI在音视频领域的潜力也正被挖掘和验证。年初，剪映更新新功能「克隆音色」。用户按照指令将提供的例句朗读一遍，就可以生成自己的专属音频。不少人直呼「再也不用自己念台词了。」重复录音和发音不准是很多博主的痛点。

AI数字人也被应用在了商业领域。4月16日，刘强东AI数字人在京东App开启直播首秀。开播20分钟，直播间观看人数超900万。这不只是一场带货，更是一场营销事件。更多商家将意识到AI数字人的好处：逼真的外形，顺畅的互动以及低廉的成本。

除了内容生成、代码生成、图像生成、虚拟人互动，生成式AI的应用范围正逐渐扩展至游戏开发、广告营销甚至工业设计，渗透进各行各业。不少人感叹，「现在AI真是牛。」「未来已来。」

字节跳动副总裁朱骏在分享豆包的产品设计时也自信表态，「一方面大模型技术本身在不断进步，一方面行业里对于应用形态和交互方式的摸索会逐渐成熟，这样大模型产品会逐渐融入更多用户的生活和工作里。」

在大多数人还没有看到的角落，AI的影响力正在蔓延，一些人抢先吸收到了养分，还有一些人已嗅到了商机。

二、靠AI变现难不难？

娜娜接触AI的动机是兴趣与好奇心使然，但在创作内容的同时有了变现的回馈。

第一次点开AI绘画软件Midjourney，娜娜没有做太多的定义，简单输入五个字，「风中的兔子。」图像出来的时候，她的第一感觉是惊艳，「感受到了AI的创造力。」

这开启了娜娜的AI探索之旅。她在小红书开设账号「一只小小娜」，主攻AI摄影。

文生图的操作原理简单，但要想让生成的图像更精美、有创造力，需要结合摄影知识用有技巧的提示词表达。比如娜娜这张图片的提示词是，「春天，清晨，通透的光线，一个穿黄裙子的女模特坐在湖边，树上开满了花。五官迷人的女模特，大半身照片，由timwalker拍摄。」

摄影后期的主业工作让娜娜迅速敲开AI绘画的大门。但连续发布三四个月，却没有带来明显的流量增长。粉丝似乎对她创作的时尚秀场以及服装设计类图片更感兴趣。她决定调转方向，尝试拓展AI服饰。

同样是AI绘画，AI服饰与AI摄影的权重有明显不同。AI摄影更强调光线、环境、情绪与氛围表达，AI服饰则更偏重设计风格、设计元素，款式搭配、剪裁、材质等更加细化和具象的内容。这不仅需要摄影与造型相关的知识基础，还需要了解不同时期的风格特点及不同风格背后的历史文化，以及更加发散的思维和审美的碰撞。

因为从小对服装设计感兴趣，又在工作中与服装搭配师打过交道，娜娜投入了极大的学习热情，边尝试边迭代，「AI的快速表达也使自己的学习自驱力变得更强。」有时候一做就是三四个小时，直到做到满意为止。

粉丝积累到7000的时候，商务找上门了。她告诉新莓daybreak，「有点不敢相信。」这里面既有努力大半年收获反馈的激动，也有合作方是几十、上百万的珠宝品牌的压力。接到brief后，娜娜集中精力补课设计排版，不敢有一丝怠慢。

来找合作的品牌越来越多，变现方式也更加多元。有的比品牌推广更省事，不需要有太多沟通，直接售出图片版权即可。但总体来说，各项收入加起来不如主业，也不具有稳定性。但对娜娜来说，她更看重的是兴趣和额外收入带来的成就感。

娜娜不是个例。AI身上蕴含的商业潜力生发出多种变现渠道。

博主Midstudio在小红书上主攻AI家具设计，打破传统的设计规则，AI家具设计更允许想象力和创造力的释放。比如博主在设计椅子时融入水果元素，椅子的形象被弱化，看起来更像是一个可爱的水果手办。粉丝在评论区一边赞美，一边询问「哪里买」。

这成为博主的一个变现渠道：与工厂合作，在小红书店铺直接进行实物售卖。此外，日积月累的流量也为博主换来很多与品牌合作的机会。

更多人发现了AI变现的机会。小到红包封面、定制手机壳，大到艺术微喷版画、定制礼盒，只要有买家，就能转化成货币。也有人将AI运用于婚礼布场设计，在婚礼策划领域开辟新商机；还有人借助AI生成科普文案，积累粉丝，再进行带货...

三、AI生产的局限性

AI的应用能力有多大？却是一个不好回答的命题。所有人都对AI寄予了无限期待，但就目前来说，AI依然有一些门槛和局限性。

AI能帮张逸省去机械繁琐的工作，提高效率，却不能为他的研究指出思路和方向。即便可以腾出充裕的时间来思考，但能否加快科研进度，张逸的回答严谨，「产出略微上升」。

用AI完成作业的郭筱也是同样感受。AI写作的优点在于主题明确，条理清晰。但缺点是太过笼统，观点不够精准。像郭筱的主要工作，判决书这样正式刊印的法律文件，极其要求逻辑严密、事实清楚，甚至是一丝一毫的文字差错，都有可能造成不可挽回的损失。

更关键的是，「案子最后要由法官裁量，要体现法官的自由心证路程，AI做不了决定。」

公文写作被认为是最有可能得到AI帮助的领域之一。已有不少AI软件陆续推出公文写作板块，承接通知公告、讲话稿等事务性文书服务。

半月谈援引一名公务员的说法，AI写作公文对于地方的基本情况了解不全面、不准确，更不懂当地的新政策、新提法，生成文章缺乏吸睛点。政务材料往往要求理论知识与实践案例相结合，这造成了AI公文写作的局限性。

相比在文本、代码领域，AI只能完成工具性、客观性的基础任务。绘画领域似乎能发挥的想象力更丰富。但提示词依旧是一个门槛，表达准备的背后是对绘画的基本常识、艺术大师以及使用技巧的充分理解。这也就是为什么，目前AI应用最赚钱的是卖课的。

不止是绘画领域，提示词的使用水平在略微有难度要求的任务中，都会影响着AI呈现的最终效果。很多人因此被拦在了门外。

Kevin是一名AI兴趣爱好者，他在小红书账号「凯文的AI实战笔记」分享使用AI解决各类问题的笔记，比如用AI「一键拆解小红书爆文」、「1分钟生成100分画报」。为了让结果更符合预期，Kevin在输入提示词时，用结构化提示词取代了一般提示词。部分示例如下图（内容下载自AI软件Kimi）：

结构化提示词被认为能提升AI的处理效率，完成更加精准、甚至需要逻辑推理的复杂任务。它的底层逻辑是，用大模型进行数据训练的格式发布任务。可以通俗理解为，我用你的话跟你沟通。

但接触和理解结构化提示词的概念和用法，需要时间和精力的投入。用Kevin的话来说，外在框架表现形式好理解。重点在于提示词背后的逻辑，以及你的表达是否可以让AI很好的理解并执行。

在大多数人的认知里，AI意味着便捷、高效。直接通过对话得到想要的结果，是他们接触、使用AI的初衷。结构化提示词无疑拉长了AI的使用路径和难度，Kevin也坦言道，「易上手难精通，至少我觉得目前自己写的也不是很好。」

AI应用还在等待一个大爆发的机遇。

（应采访对象要求，文中张逸、郭筱为化名）