产品设计思考-06
新闻
- 共和党于 11月13日获得众议院的218个席位，在全部435个席位中占多数，早些时候共和党也已从民主党手中夺取了参议院的控制权。特朗普将拥有一个三合一的强大政府，根据其在科技发展方面的承诺，他将用“植根于言论自由的AI发展”来取代拜登的政策，结合 OpenAI 在版权案件中的胜利(见：产品设计思考-05)，未来四年将会是 AI 无序发展的四年，并可能为 AI 未来的监管方式定下基调。
- 阿里巴巴（BABA.US）集团发布 2025 财年 Q2 财报，季度收入2365.03亿元，同比增长5%，符合市场预期。阿里巴巴的 2025 财年 Q2 对应自然年的 2024 年 7-9 月，核心业务阿里云季度收入296.1亿元，同比增长7%，实现连续第四个季度实现增速上涨，其中，AI相关产品收入连续五个季度实现三位数同比增长。
产品
Knowing：AI 驱动的结构化创作应用。它的工作流稍微有些复杂，用户首先需要制作一个结构化的概要，类似思维导图那样，然后 AI 会根据用户设计的结构，在每个结点进行对应的输出。例如用户制作了一个“心理治疗”，下属四个节点分别为姓名、性格、可能的病症、治疗方法，此时当用户向 AI 描述一个人的行为与症状时，AI 会生成一个类似思维导图的回答，同样具有姓名、性格、可能的病症、治疗方法四个节点，节点内容是 AI 给出的回答。
感觉这个产品的设计思路很好，直接指定结构化输出，减少了用户编写 prompt 的困难，避免了 AI 输出内容发散的问题。但是这个产品不好用，复杂度很高，用户上手难度大。软件设计风格也太 geek 了，对于面向 c 端用户的产品来讲，这样 geek 风格的潜台词就是“我门槛很高”，
科技
小语言模型(Small Language Models，SLM)相对于大模型(Large Language Models，LLM)来说提得比较少，实际上在广义上来讲它也属于大模型的一种，但由于其灵活、成本低廉、算力能耗需求低等优点，使得它与大模型有了截然不同的运用方向。
SLM 可以面向业务设计训练用例，通过对小于 6B 参数的小模型做以业务为中心的 instruct training，将模型部署为更复杂工作流程的集成组件，实现在复杂业务中嵌入 AI。
详细了解 SLM 请阅读：
- Building the Most Accurate Small Language Models — Our Journey | by Darren Oberst
- Best Small Language Models for Accuracy and Enterprise Use Cases — Benchmark Results | by Darren Oberst
思考
在 The Economist 上看到一个研究，女性的 AI 使用比例显著低于男性，即便是在从事相同工作或阅读相同主题的情况下，女性使用 AI 的比例相较于男性仍低了 16% 至 20%。针对这一问题，Aalto University 和 Norwegian School of Economics 发表了一份学生的 AI 使用情况调研，当依据入学成绩对学生进行分层分析时，发现这种差距主要体现在表现中上水平的女性学生身上，表现欠佳的女性几乎与男性同样可能使用这项技术。
研究人员通过设计一系列巧妙的后续问题来探究背后的原因，发现成绩优异的女性似乎给自己设定了一种限制，研究员得出结论：“这是‘好孩子’才会有的想法，这是一种‘我必须承受这种艰难，我必须亲力亲为，我不应欺骗或寻求捷径’的心理。”
我感觉这应该是一类非常好的课题，诸如“什么职业更喜欢使用 AI”、“什么收入阶层更喜欢使用 AI”、“什么人更容易信任 AI”等等这些课题，或许会成为社会学研究的新方向。