即使已經存在了數十年，AI仍然感覺像是一個前沿的突破。
多年來，機器學習已經悄悄地搜索引擎，推薦算法和語音識別 – 但直到最近才使AI本身成為消費產品。
由於AI在2022年作為AI“ Do Do Do Do Do Does Angrom”的子類別的生成性AI，Chatgpt將記錄設置為 有史以來增長最快的應用。 AI Gen用戶的採用正在旋轉， 三分之一的成年人和五個少年中的四個 現在每天使用它。
但是，儘管生成的AI在短短兩到三年內變得相對正常，但它仍然回想起互聯網或移動應用程序的早期：功能強大，令人興奮，但尚未完全融入日常生活中。
這是一個熟悉的周期。互聯網的第一波浪潮是在概念上和實際上使其正常工作。真正的轉型是在後來的，當時公司建立在該基金會上以創建無摩擦，必不可少的服務。
AI是否遵循類似的路徑？如果是這樣，我們可以期望將哪種形式的消費者AI視為技術成熟？
AI在這裡 – 但仍在找到自己的腳
AI正在快速前進，但大部分仍圍繞著一些主要參與者的努力。 Big Tech（Microsoft，Google，Apple，Amazon和Meta）已經投入了數十億美元的研究，而AI硬件的骨幹NVidia在兩年內幾乎達到了其市值幾乎是四倍的。
投資一直集中在建立越來越大的基礎模型上，這與競爭一樣多，而這是為了證明開發成本的合理性。
在此之後，第一波B2C AI應用程序的重點是通過接管重複的任務，例如會議組織和日程安排來實現即時價值，這些任務以前消耗了大量的用戶時間。儘管這些工具簡化了工作流並在不同格式上生成高質量的媒體，但它們通常仍需要大量的用戶輸入。
在許多情況下，獲得AI取得出色的成果仍然需要付出努力。這是主流採用的障礙。基本技術不需要用戶掌握。沒有人需要學習如何優化Uber的路線或手動瀏覽Google Maps。
AI還不存在，但這就是它的發展方向。 B2C AI工具的新浪潮將更具本能，響應式和編織到日常生活中 – 非常聰明，易於使用和預期。
消費者AI的新時代
下一代AI不僅是我們直接與之互動的工具 – 它將是嵌入我們數字（和物理）生活中的智能層。
讓我們看一下消費者AI技術現在的發展方向以及其未來潛力。
代理商和個人計算
AI已證明自己能夠取得出色的結果，但是結果仍然在很大程度上取決於用戶的輸入。從當今許多AI工具中提取高質量，一致的結果通常需要技巧，實驗和技術知識。它給用戶帶來了負擔，自然會捕獲精通技術的而不是更廣泛的用戶群。
下一代B2C AI將刪除該過濾器，變得更直觀，適應性和代理 – 精煉行為和管理複雜的任務而無需不斷監督。
這樣，AI正在更接近“ Just Just just”的東西，就像Uber，Google Maps或Tiktok一樣，這些東西幾乎不需要專業知識，卻帶來了無縫的體驗。
下一個邏輯步驟？不僅會產生響應，而且代表用戶行動的AI系統。
Openai的操作員，，，， 克勞德計算機使用， 和 Google的Jarvis 展示AI的早期進展，該進展獨立執行多步驟任務。目前，AI可以幫助您在20分鐘內而不是一個小時內完成任務 – 但是您仍然需要在場以監督和執行該過程。使用Agentic AI，您可能根本不需要參加PC。
這將導致AI預測，自動化和協調應用程序和服務的工作流程。這表現在各種各樣的產品中：
- AI驅動的財務自動化 – 想像一個金融應用程序，該應用程序可以自動儲蓄，動態調整預算並確保在最佳時間支付賬單。用戶可以設定一般目標，而不是手動賺錢，而是AI將處理其餘的目標。
- AI驅動的購物和物流 – 設想一位AI助手注意到何時家庭必需品何時運行較低，並且以最優惠的價格加入訂單，而無需不斷投入。通過來回處理AI，可以輕鬆地處理任何零售產品的收益和替代品，提供標籤和下降位置。
- AI管理時間和生產力 – 一種調度工具，不僅設置提醒，而且還根據實時優先級，能量水平和個人習慣積極改組計劃。它可以表明何時集中精力，何時休息，即使何時重新安排不太緊急的任務。
- 面向消費者的自動化 – 將日常服務鏈接在一起的人工智能，根據餐食計劃自動調整雜貨交付，將智能家庭設置與例程同步或基於實時數據協調交通。
我們今天已經可以構建其中一些應用程序，但是它們需要復雜的設置和手動配置。例如，這樣的自動化服務可以使用（IFTTT）鏈接多個平台。
那就是會改變的。 AI無需學習自動化，而是會處理設置本身。您只需用簡單的語言描述您的需求，而AI將照顧其餘的內容。
多式聯運的多平台應用程序，用於創造力和娛樂
考慮一下在分享想法時說話，手勢，寫作和繪畫之間的自然切換。創造力不僅限於單個媒介，但大多數數字工具仍然是。
下一波AI將改變這種狀況，使得可以跨文本，視覺效果，聲音和互動體驗表達思想，從而模糊了不同形式的創作之間的界限。
從諸如GPT之類的語言模型開始，Gen AI生態系統現在包括圖像的工具（Midjourney，，，， dall-e）， 聲音的 （Suno，，，， udio）和視頻（跑道）。下一步是將這些模式合併為統一的直觀平台，講故事，設計和內容創作變得像想像本身一樣流暢。
同時，元 尋求 和 獵戶座和 Apple Vision Pro 將物理和數字世界與AI一起融合，為諸如家庭和工作的增強現實（AR）環境（AR）環境鋪平了道路，適應實時輸入的沉浸式娛樂環境以及模擬動手實驗的虛擬教室。
這一切都指向更能像我們一樣工作的應用程序：
- AI驅動的電影製作和動畫 – 在文本或語言上描述一個場景，或以視覺素描一個想法，AI產生了從故事板到最終渲染器的其餘部分。
- 遊戲創建而無需編碼 – 使用語音命令，文本提示或視覺參考構建交互式世界，而無需遊戲引擎專業知識。
- 任何輸入的音樂和聲音設計 – 嗡嗡作響，描述氛圍或通過文本解釋您的想法 – AI產生完整的組成。
- 3D內容和AR創作使無縫 – 通過語音，手勢或草圖生成字符，環境和效果。
技術並沒有強迫所有人以相同的方式創造方式，而是在彌合物理和虛擬世界的同時真正適應不同的思維和交流方式。 AI工具不會以不同的方式“專門化”，而是在它們之間無縫切換 – 以各種形式重新定義娛樂。
人工智能健康，可及性和授權
多年來，技術一直圍繞剛性界面（結構化應用程序，手動輸入和期望用戶適應它們的系統）構建。
AI通過個性化個人需求來翻轉腳本，使每個人更容易獲得健康，健康和決策。
這可能採用多種形式：
- 積極的健康教練 – AI驅動的健康工具不僅會追踪習慣，還可以積極調整建議。健身計劃基於能量水平，適應改善睡眠狀況的環境以及識別早期倦怠跡象的壓力管理系統。
- 簡化的護理訪問 – 通過提供實時語言翻譯，輔助診斷和個性化的健康見解，可以幫助醫療信息更易於理解，可以幫助彌合醫療保健差距的AI。用戶將根據其需求獲得直接的個性化指導，而不是在復雜系統之間進行上下文轉換。
- 每個學習者的定制教育 – AI驅動的輔導可以適應學生的步伐和學習風格，幫助患有多動症，閱讀障礙或其他學習的人以最適合他們的方式訪問內容。 AI可以創建個性化的學習環境，而不是嚴格的課程計劃，並在首選的媒介中分解複雜的主題。
互連性將是關鍵。用戶將與一個跨不同域的流體智能層進行交互，而不是在多個應用程序，可穿戴設備和儀表板之間進行上下文切換。
未來：對我們有用的AI
儘管當前的AI系統已經令人印象深刻，但它們也為技術的未來軌跡奠定了基礎。這是一個誘人的未來。隨著AI進入我們的設備和基礎設施的成熟，我們將看到創造力和創新的爆炸。
創新不僅僅是矽谷的出現。它將來自醫院和學校，工作室和研討會，這些人從他們的領域中解決了真正的問題。人工智能不僅會提高生產率 – 它將擴大人類的潛力。
- 人們將有更多時間進行創造力和自我表達 – 隨著AI處理常規任務並降低技能障礙，更多的人將可以自由創建，實驗和使思想栩栩如生。
- 健康和福祉將有所改善 – AI驅動的個性化將幫助人們實時保持更健康，管理壓力和訪問專家指導。
- 技術將變得更具包容性 – AI將適應個人，而不是相反，無論語言，能力或專業知識如何，都可以使工具訪問。
- 創造文化將取代被動消費 – 高質量的講故事，遊戲設計，音樂製作和視覺藝術將不再僅限於擁有多年培訓或昂貴工具的人。
這不僅僅是更好的技術。這是AI變得像人類體驗本身一樣多樣化。有些工具將重點放在可訪問性上，而其他工具則關注創造力，許多工具都涉及我們尚未確定的挑戰。
人工智能的未來與更大的模型或更好的聊天機器人有關，而是為所有人提供創造，創新和機會。這個未來看起來比我們今天所在的位置可以想像的要有趣得多。
