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AI创业背后的荒诞与现实:伪装、苦行与蛮力-Kaiyun(中国大陆)控股有限公司
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AI创业背后的荒诞与现实:伪装、苦行与蛮力

  

AI创业背后的荒诞与现实:伪装、苦行与蛮力(图1)

  令人震惊!你自以为在与尖端AI互动,屏幕背后却可能是汗流浃背的真人操作。

  两周前,市值超10亿美金的AI独角兽Fireflies.ai的联合创始人兼CTO Sam Udotong在领英上透露了一个惊人秘密:他们曾引以为豪的产品,实则是真人假扮的“AI”。

  在这个故事最初版本中,没有所谓的云端神经网络飞速运转。两位创始人Krish Ramineni和Sam Udotong认为,验证商业点子的最佳方式,就是让自己“成为”产品。于是,他们向客户推销:“我们有个叫Fred的AI机器人,能自动参会、记录笔记。”

  戏剧性一幕上演:客户预约会议时,他们俩真的拨打电话,假装是AI Fred。全程静默,甚至不敢呼吸,手指却在键盘上飞速敲击,进行“人工听写”。会议结束十分钟后,发送带体温的笔记,假装是算法成果。

  靠着近乎诈骗般的勤奋,他们记录了100多场会议,终于赚到足够钱支付旧金山某月租750美元的小客厅——那是他们唯一的栖身和公司总部。直到那时,才决定停下手动模式,开始编写真正的自动化代码。

  在硅谷之外,类似剧本每天都在上演:有的创始人为了让产品看起来像是AI,雇佣数百名菲律宾员工在后台手动操作购物流程;有的为了维持算力成本,住进700美元一个月的“睡眠舱”;更有甚者,在办公室里放床垫作为新员工的入职礼物。

  当科技滤镜被打破,我们看到的不仅是趣闻,更是一场在AI时代被极度扭曲和放大的生存博弈。

  如果说Fireflies的故事是个励志创业童话,那么在AI淘金热中,“假装AI”这把双刃剑正割裂出两个世界:一端是精明的商业验证,另一端则是赤裸的资本谎言。

  在AI赛道,病毒式传播的Demo视频极为值钱。但当承诺过于美好时,现实往往一地鸡毛。

  曾被捧上神坛的“全球首位AI软件工程师”Devin,就是这场狂热中最具争议的主角之一。其演示视频中似乎能自主接单、写代码、解决复杂任务。

  然而,技术社区“打假”比融资还快。博主逐帧分析揭露真相:Devin修复的代码错误其实是自己生成的“无意义”错误;处理的任务需求与客户原始描述不匹配;操作看似行云流水,实际可能耗时数小时甚至数天。

  Hacker News上开发者一针见血总结这种“先吹牛后实现”的危险策略:现在的剧本是:先撒谎……发推特吹嘘……拿到VC的钱……然后雇一群聪明人把它做出来!

  “假装AI”风险虽大,仍是硅谷公开秘密。因为另一端存在被称为“绿野仙踪技术”(Wizard of Oz technique)的合法策略。

  早在生成式AI爆发前,日程助理x.ai和Clara就炉火纯青地运用这套玩法。当你发邮件给智能助理安排会议时,背后可能是位名叫Amy或Andrew的人类员工。

  他们每天工作12小时,手动回复成千上万封邮件。不是在欺骗用户,而是在扮演未来的算法。每一次手动回复都在为未成熟AI模型积累数据。

  最荒诞也最真实一幕是:这些员工比任何人都期待AI到来。由于工作过于机械和麻木,他们甚至公开表示“期待自己被机器人取代”。

  如果说“假装AI”是创业者的面具,“苦行”就是他们的信仰。硅谷AI圈正蔓延着名为“不喝酒、不睡觉、没娱乐”(No Booze, No Sleep, No Fun)的新教条。

  经典创业故事常带有一丝温情。如VEED.IO联合创始人Tim在资金耗尽后找合同工工作,强行“输血”维持公司运转。

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  但在旧金山,一位AI创始人住在一个由旧办公楼改造的“共享生活空间”里。他每月支付700美元换来一个类似火车卧铺的全封闭“睡眠舱”。他坦言体验“像每晚睡在棺材里”,但他不在乎。

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  这种苦行正被制度化。AI保险初创公司Corgi联合创始人Nico Laqua将这种文化变成招聘筛选器。他表示只雇佣那些“愿意每周工作7天”的人。

  最大讽刺在于:试图用AI自动化一切的创始人,在创业初期往往是“人工操作”最坚定的信徒。

  硅谷几乎每个巨头都有一段不堪回首的“蛮力”往事。Airbnb在绝望时期创始人没有优化推荐算法,而是卖麦片筹集资金。

  Fireflies.ai早期没有销售团队或营销预算。创始人Krish亲自搞定前50到100个客户。他用原始“人海战术”弥补资源不足。

  有些人的简历本身就是对传统挑衅。如Google DeepMind创始人Demis Hassabis背景奇特:国际象棋神童、游戏设计师、认知神经科学博士。

  “异类”不仅能生存还能创造奇迹。“内讧”则是AI进化史上最剧烈催化剂。现代AI格局源于一场几十亿美元“分手”。

  它们揭示了一个残酷真相:在这场万亿美金淘金热中真正护城河从来不是算法本身。

  技术壁垒迅速崩塌真正决定一家AI公司生死往往是那些无法被代码量化东西:返回搜狐,查看更多