我们正处在一个充满未被定义的新可能性的时代。
过去，我们对产品的认知主要有两个方向：
一类是以短视频、游戏为代表的内容消费品，其核心是为用户提供“情绪价值”；另一类是效率工具，以SaaS产品为主，它们属性明确，逻辑严谨，帮助我们完成特定任务，但使用过程往往是枯燥的，我们很难说“享受”其中。
但AI时代的到来，似乎在两者之间催生了一些奇妙的化学反应。
创造的“过程”，正成为一种新的情绪价值
我们看到，许多AI Agent或相关应用，正在发掘一种过去被严重忽略的价值——创造过程中的情绪价值。
以往，情绪价值似乎只能通过消费内容来获得；而现在，在创造的过程中，我们同样能体验到巨大的愉悦和满足。
一个最典型的例子是，过去那些需要长时间学习专业技能才能完成的事，比如编程、设计，现在借助AI，普通人也能“一键完成”。 这种瞬间跨越巨大门槛的乐趣，是前AI时代无法想象的。
这种感觉，在探索AI coding的过程中尤为明显。
写代码本质上是追求强确定性的，但在与AI协作时，体验完全不同。有用户将其形容为“玩老虎机”——你向AI提出需求，却无法预知它会生成怎样的结果，可能是惊喜，也可能是失败。
正是这种“随机性”和“不确定性”，让我们在创造中感受到了一种上瘾般的快乐。 它打破了传统工具的枯燥，注入了类似游戏的“稀缺循环”机制，驱动着我们不断调整、不断尝试，沉浸其中。
这是一种全新的体验，我们或许称之为“AI编程”，但它真的是编程吗？使用者甚至没有直接与代码打交道。它更像是一场激发创造力的游戏。
就像一些AI产品的创始人所分享的，他们的目标是激发更多人的创造动力。创造一个可能没什么实际用途的玩具，或者一个好玩的网页，这件事本身就是有价值的。 用户在完成它的过程中，就已经获得了满足感和情绪价值，结果能否解决实际问题，反而不那么重要了。
这是我们过去在谈论“工具”时，从未在意过的维度。
当AI交付结果，我们开始珍视过程
这引发了一个更深层的思考：创造的本质是什么？
创造包含两个阶段：过程与结果。
在AI之前，我们极度关注创造的结果。我们欣赏一幅画，阅读一篇文章，目光都聚焦在那个最终完成的作品上，因为创造的过程往往门槛高、周期长，不为外人所道。
但现在，情况变了。当无数“结果”可以由AI直接生成时，我们不得不重新审视“过程”的意义。
我们可以做一个思想实验：假如你闭着眼睛听一场演唱会，而台上的演唱者和乐队都是AI，这会是种什么样的体验？
这让我们思考，过程本身，或许就是结果最重要的组成部分。
虽然AI可以交付结果，但它无法交付人类的体验过程。 这个过程，需要我们每个人亲身去探索、去感受。就像前面提到的AI coding，我们享受的并非是成为了程序员，而是那个将想法变为现实的、充满惊喜的创造旅途。
“AI生成”，一个正在失去意义的标签
随着AI生成内容的普及，一个常见现象是，人们热衷于辨别：“你这是不是AI写的？”
坦白说，AI生成的内容确实存在一些表达的特征。比如，在无特定引导时，它偏爱在标题中使用冒号，频繁使用双引号来强调特定含义，加粗和破折号的运用也比一般人更多。作为一个高频使用者，我们往往能敏感地察觉到这些“AI味儿”。
但我想说的是，我们去区分内容是否由AI生成，这件事本身可能毫无意义。
首先，你大概率区分不了。这些特征很容易被隐藏，更何况如今的创作早已是人机协作的产物——部分是AI生成、人类修改，部分是人类起草、AI润色，你如何能清晰地划出那条界线呢？
其次，也是最关键的一点：当我们阅读一篇文章时，我们的目的究竟是什么？
如果你的目标是从中获取信息与价值，那么关注内容本身就足够了，何必纠结于它的创作者是谁、创作方式如何？当结果本身有意义时，过程的归属权又有多重要呢？
这让我们回归到对艺术品、对内容意义的本源思考。随着AI技术的爆发，我们对于“意义”本身的定义，或许也需要一次认知升级。
推荐一篇GPT-4o的吉卜力绘画热潮的时候，一个医生写的一篇文章，很有启发。《她的外袍颜色》
过程导向 vs. 结果导向
基于以上思考，我认为未来的AI产品，可能会分化出两种截然不同的价值主张。
第一种，过程导向：为用户提供创造中的快乐。
这类产品，核心在于让用户享受过程中的随机性、上瘾感、分享欲和趣味性。这是AI时代初期，我们未曾预料到的巨大价值。当人参与到创造的过程中，过程本身就充满了魅力。
第二种，结果导向：极致的效率与自动化。
这类产品，以工作场景的Agent为主，追求的是稳定、高效、精准。用户对过程的关注，并非为了享受，而是为了监督，为了确保AI的每一步都走在正确的轨道上，最终交付一个值得信赖的、确定性的结果。
所以，即便两款产品都被归类在同一个赛道（比如“AI coding”），但它们想为用户创造的价值，可能是完全不同的。
AI的价值与定义的困境
最后，是一些碎片化的思考。
1. 懒惰是天性，便携性是核心价值。
只要能让用户少操作一步，就能带来巨大的价值和用户惯性。AI搜索，本质上只是将信息聚合总结，但它省去了我们逐个点击、自行判断的步骤，体验就有了质的飞跃。Agent产品也是同理，将多步操作简化为一步到位，这种效率提升一旦让用户习惯，就再也回不去了。
2. 打破模态壁垒，释放内容新可能。
过去，文本、图片、音视频等不同内容形态间的转换，成本极高。而现在，AI极大地降低了这一门槛。小说改编成短剧，文章转为播客，变得前所未有的简单。不要小看这种转换，同一种内容，在不同模态下满足的场景和提供的价值是完全不同的。 有人喜欢开车时“听”，有人习惯睡前“刷”，多一种形态，就多打开了一个全新的价值空间。
3. 定义的困境，决定了产品的未来。
我们正面临一个窘境：无法用旧地图找到新大陆。我们习惯用过去的赛道和名词去定义新事物，但这恰恰会限制我们的认知。
一款不让你看见一行代码的工具，我们为什么要称之为“AI coding”呢？
它到底应该叫什么？
这或许是AI时代最有趣的地方。我们如何定义一个新事物，最终将决定我们如何去评价它、使用它，甚至是如何去设计它。
而这一切，才刚刚开始。
