行业现状与核心问题 - 生成式AI行业存在根本性方向错误，其构建目标是自动化而非增强，关注支出端而非收入端，定位为工具而非合作伙伴 [2] - 当前产品浪潮基于有缺陷的模式，承诺效率但牺牲想象力，优化成本但削弱长期价值，取代员工而非赋能他们，导致采用停滞、投资回报率难以实现和高管日益怀疑 [3] - 超过90%的企业生成式AI试点项目未能进入生产阶段，因为承诺的投资回报率从未实现 [4] - 美国人口普查局报告显示，企业生成式AI采用率去年从14%下降至12%，Korn Ferry发现超过60%的CEO对生成式AI的真实价值不确定 [4] 历史模式与错误定位 - 每次重大技术颠覆最初都被错误定位，例如互联网曾被推销为“更好的传真机”，汽车最初装有舵，电视最初被视为“带摄像机的广播” [6][7][11] - 行业的首要本能是将新技术强行套入旧模式，真正的变革发生在后来有人以其自身方式重新构想它时 [7] - 生成式AI也不例外，行业目前大多停留在第一阶段，将AI视为削减成本的更快工具，但真正潜力在于增强人类智力、想象力和价值创造 [8] 增强型AI的设计规范与特点 - 增强型AI具备反驳能力，不仅提供答案，还会用反驳观点、盲点和更好的问题来挑战用户 [9] - 增强型AI具有透明度，会说明其不知道的内容，而非假装确定，并具有好奇心，在回应前会先询问澄清性问题以帮助用户精炼问题 [9] - 增强型AI具备情境记忆能力，能随时间积累洞察力，记住用户的目标、风格和历史，并提供跨学科洞察，从哲学、历史、科学和艺术中汲取灵感 [18] - 增强型AI带来的结果是使用户感觉更聪明、更勇敢、更有想象力，其测试标准不是AI能否取代用户，而是能否帮助用户成为更好的自己 [12] CuriouserAI的解决方案：Alice与LookingGlass - Alice是首个反思性AI，从内到外设计用于支持人类想象力，它不为用户思考，而是帮助用户更好地思考 [13][14] - Alice具备反驳、承认未知、先提问后回答、积累记忆了解用户目标和企业情境等特性 [19] - LookingGlass是一个多LLM、跨职能平台，用于执行Alice的战略，帮助团队整合跨职能的智能体模型，随生态系统发展接入新模型和工具，并无供应商锁定 [15][20] - Alice负责战略，LookingGlass是执行团队，两者结合将想象力与影响力连接起来 [16][25] 从支出端AI到收入端AI的转变 - 行业需要从支出端自动化转向收入端增强，前者带来短期成本节约、脆弱的试点和失败的采用，后者带来更智能的战略、更快的执行和可衡量的增长 [17] - 行业大多处于自动化加支出、自动化加收入、增强加支出这三个象限，而CuriouserAI处于增强加收入的第四象限，即增长AI [21][24] - 增长AI不取代人员而是赋能他们，不削减成本而是创造收入，不更快回答而是提出更好的问题 [22] - 早期数据表明需求存在，Alice的试用用户转化率达到60%，月费25美元，LookingGlass通过连接想象力与影响力来解决战略执行不具粘性的问题 [23][25]