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AI副业高大上,宇宙尽头是卖课
创业邦· 2025-09-12 10:14
AI副业市场现状 - AI副业被宣传为低门槛高回报的赚钱途径 包括AI写作月入过万 AI视频生产获10万+点赞 AI店铺经营被称为财富密码 [5] - 现实情况是大多数AI副业为营销号卖课噱头 利用人们对AI认知局限和搞钱热情获利 随着技术普及 市场认知正趋于理性 [5] AI副业主要类别 - AI占卜是最早火热的赛道 通过Kimi塔罗师会话和Quin专属模型降低门槛 新手占卜师利用AI学习解牌引流 评论区存在有偿求解需求 [7] - AI贴纸/头像等虚拟商品定价弹性大 普通款9.9元起 高端定制款达99元以上 实体贴纸成本仅0.5-0.9元 爆款产品如AI"外国山海经"贴纸销量数万且毛利率极高 [9][11] - AI文案/视频等实用类副业通过招聘平台对接机构需求 AI写作单篇付费20-50元 AI方案/视频制作100-200元/次 供需链条较规范但收入有限 [13] 行业挑战与问题 - 技术含量低导致高替代性和激烈竞争 供需关系面临失衡 与宣传的暴富故事存在显著落差 [14] - 大型企业和平台下场搭建自主AI工具 如钛动科技AI Agent Navos覆盖全营销链路 压缩非职业选手发展空间 [16][17] - 交付质量参差不齐 AI占卜被抱怨可信度飘忽 AI写作设计存在同质化倾向 市场走向低质量竞争 [17] 卖课机构商业模式 - 培训机构针对不同年龄层精准营销 对年轻人渲染焦虑情绪 对中老年人放大收益潜力 课程强调零基础和短周期 [18] - 卖课机构满足边际成本低/时间要求低/认知门槛低的三低特征 以及传播速度快/利润率高的两高特征 利用信息差和FOMO情绪获利 [21] - 随着AI技术普及和信息差抹平 伪劣卖课机构窗口期短暂 市场将向专业化发展 只有掌握真技术者能获得红利 [21]
AI副业高大上,宇宙尽头是卖课
36氪· 2025-09-12 03:36
AI副业不好做:占卜、写作、设计各有各的难 这年头,任何职业似乎只要沾上AI的光就会"升价百倍"——就连副业也不例外。 基础一点的,是"普通人都能干"的AI写作,号称1小时小赚200+不成问题;技术含量稍微高一点的,像AI设计、AI方案撰写,月入过万不是梦;更高阶一 点的如AI视频生产、AI玩偶吃播,爆款内容点赞数动辄10万+,被宣传成自媒体快速起号秘籍、号称零经验也能入行当博主,AI店铺自主经营更是躺着赚 钱的"财富密码"…… 但现实绝非表面上这般美好。那些看似轻松、躺赚的AI副业,大多是营销号为卖课制造的噱头。当代人对搞钱的热情,对AI的认知局限,给了各类培训 机构、网红主播钻空子的机会。但随着AI逐渐褪去神秘面纱,技术不断普及,人们的认知也在变化:AI副业远非想象中"一本万利",大多数暴富故事背 后,都有着利益与目的。 市面上流行的AI副业花样百出,但大体来说也离不开几个常见类目。 一是玄学类,AI占卜,尤其是塔罗牌占卜,是最早火起来的AI副业赛道之一。 早在AI刚兴起那会儿,利用大模型占卜算命就是互联网流量密码之一,并带火了AI占卜概念。随后各大大模型应用闻风而动,推出相应功能,比如Kimi 的塔罗师 ...
为什么AI多轮对话总是那么傻?
虎嗅· 2025-06-30 07:00
AI多轮对话的难点与挑战 - 当前AI模型在多轮对话中存在显著的信息遗忘问题:GPT-4在7轮医疗问诊对话中对患者主诉的遗忘率达37%,12轮以上对话关键信息丢失率飙升至68% [5] - 代词关联错误加剧对话障碍:实际对话中的"这个"、"那个"等代词易被模型错误关联,需要用户手动补足信息 [7] - 意图偏移导致效果衰减:客服类产品数据显示,对话轮次增加会显著降低问题解决率(1-3轮82% vs 7+轮23%),同时用户放弃率从8%升至67% [9] 多轮对话的SOP设计方法论 - 核心设计原则需明确双重目标:AI需要完成的具体任务以及针对不同任务配置专用AI [10] - SOP规模决定应用流畅度:完整应用需由成百上千个SOP构成,缺陷会导致模型输出失控 [12] - 目标导向的对话架构:需先定义对话目标,再通过方法论形成流程,最终固化为SOP体系 [13] AI副业市场的现实分析 - 成功学陷阱的三大特征:组合"低门槛副业"、"高回报月入10万"、"时效性速来"等心理触发器,利用信息差制造焦虑 [25][41] - 技术变现的真实门槛:实际盈利者集中于掌握核心技术(模型微调/API开发)的专业人士和用AI工具提效的从业者 [24][42] - 被动收入神话的破灭:批量生成内容等套利模式因平台规则变化和内卷迅速失效,可持续收益需对应实际价值创造 [26][37] 对话系统的工程优化策略 - 情绪注入提升交互效果:为目标驱动型AI注入情绪元素,可使对话更具吸引力和说服力 [48] - 嵌入式自我对抗机制:在单次消息内循环嵌入正反方辩论流程,减少轮次同时增强思考深度 [51] - 证据链构建公式:观点置信度取决于知识库匹配度、数据支持度与逻辑自洽度的乘积关系 [50]