AI是互聯網2.0。之所以這麼說，因為二者其實都是服務大眾的。
許多人以為，AI是服務特殊企業特殊場景的黑科技。從表現看來的似乎如此，但是，那不是終點。
許多AI企業目前To B（服務企業），不是因為AI技術的能力僅限於此只是企業首先先得活著，而To B是相對來說產生業績最快的途徑。To B or Not To B ——是生存，還是作死呢。莎士比亞都猶豫過。
在我看來，最後，純粹的AI都要To C。
讓人無法自拔的AI
其實，今天許多互聯網公司都使用了AI技術，然而博士們研究的算法，是如何讓用戶點廣告。
你有沒有經驗，你一上了某個APP，就下不來了？——你被粘住了。你想買個連衣裙，發現旁邊還有幾個類似的連衣裙，你忍不住去搜一搜比一比。剛下定決心準備支付了不變了，又蹦出來幾個可以搭配在一起買的促銷品，讓你又要去算一算比一比。
你是否計算過，你在淘寶買東西是更省時間了，還是更浪費時間了？平均消費，是更少了還是更多了？你們在淘寶上省錢，不過是為了在淘寶上放任。不過，你們不知道，你們放任的地方，是廣告區。
嵌套在互聯網平臺之中的AI，就是讓你粘在裡面，不能自拔。
互聯網的商業模式是對大眾免費，並靠廣告或其他辦法賺錢。對於互聯網公司，流量是評估其價值的一級指標。在移動互聯網時代，用戶訪問頻次和停留時間則是更關鍵的指標。
哪個APP高頻次長時間粘住大部分人，誰就有機會潛移默化把一些廣告/遊戲/商品等等推送給大眾，然後從中收費。因此，AI技術對於互聯網公司的目標就是“粘住用戶”或“想各種辦法浪費用戶的時間並讓用戶不自知”。
對於互聯網公司，AI算法是提升收入的搖錢樹；對於用戶，AI算法是信息鴉片。曾幾何時，你的時間都浪費在了各種APP上。你向自己懺悔，下次不浪費時間玩手機了。但是，轉頭你又為自己辯護，這不是玩，是正事。
“我不是在看新聞嗎？我不是在買東西嗎？我不是在學習行業達人的朋友圈精神語錄嗎？我不是在跟緊時代的變化嗎？”——沒錯。越是正經八百的事情，越容易被拉長戰線，理直氣壯地浪費你的時間。
換個角度看，如果你一下子找到了你要的東西，互聯網一下子滿足了你的需求，那麼互聯網公司憑什麼賺錢呢？
羊毛出在豬身上，前提是得給小豬喂足了羊奶。
嵌套在互聯網平臺中的AI算法，其終極目的是奪取用戶的時間，換成平臺的收入。
這是AI在互聯網中的侷限，卻不是AI的侷限。
AI 2.0是用戶手中的終極武器
與互聯網AI完全相反，AI 2.0，就是讓用戶省時間，讓用戶可以快速決策，該幹什麼幹什麼，唯一區別是乾的更快更好。
AI 1.0，讓用戶重複在自己的歷史裡，不能自拔。AI 1.0的算法被嵌套在不同的平臺中，數據僅歸平臺所有。
AI 2.0，則是從用戶的角度出發，發現自己真正需要關注的人、事、物，算法和數據都直接為用戶所有，服務用戶自己。AI 2.0，是用戶的最堅實的盔甲和盾牌，擋在許許多多榨取用戶時間的應用和用戶之間，幫用戶最好的決策。
因此，AI 2.0的第一步並非個性化，而是判斷哪些信息是有效信息。舉個例子，一個吃了就會拉肚子的假貨商品，有人會喜歡嗎？這。一篇被證實為虛假消息的新聞，有人願意讀嗎？這還談不上也不需要個性化。
沒錯，互聯網是長尾的，但不是爛尾。切掉爛尾，留下來的才值得“個性化”。
真正的個性化推薦，其實沒那麼難。不同的算法或工程化問題，其實是細節。至於使用協同過濾還是深度學習，往往就是換個算法包調一調便可以熬製出來的。
個性化推薦的目標，並非“準”，因為“準”隨著人、事、物及時間的變化，根本沒有標準。
真正的個性化是在機器與用戶的交互中讓算法逐漸瞭解用戶。瞭解用戶，就是輔助用戶去掉無需進入眼簾的，加速用戶決策哪些是可以勾選判斷的，幫助用戶發現他們願意探索的。
一言以蔽之，個性化推薦的關鍵點在於交互，而非預測。這是一個產品問題，而非一個技術問題。
互聯網給我們留下了不少數據，給我們打通了信息渠道，幫我們培養了用戶習慣。接下來，真正意義上的人工智能應該幫助用戶找到什麼是自己真正想要的，明清晰自己的需求，深刻認識自己。
AI 2.0應該是純粹To C的。是真正為用戶體驗所設計的技術，是用戶將心甘情願付費購買的技術。
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