随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI应用也越来越广泛。AI应用并不仅仅是技术本身，还涉及到人与AI的关系、数据的可获取性、数据通路的通用性、AI应用的系统化以及自适应能力等因素。本文将探讨AI应用的五个关键因素，以帮助读者更好地理解和应用AI技术。
一、AI和人的关系
AI应用的基础是人与AI的关系。在AI创造和流转知识的过程中，人与AI的角色边界将成为应用边界的重要决定因素之一。人机之间的横向切分，加上数据可获取范围的纵向视角，构成了AI应用的潜在格局。人机边界决定了应用的形态和深度，决定了以何种方式为个人和企业提供智能，例如Copilot还是Autopilot。数据可获取边界则决定了角色的功能边界，即可以提供什么，例如教育、法律等。
二、数据的可获取性
数据的可获取性决定了AI应用的功能边界。关键因素有两个：一是利益的各相同性，否则无法获得源源不断的数据，最终只能做低垂的果实。例如，为法院提供解决方案时，数据无法源源不断，这是生产关系重构的问题，需要复杂思考才能找到真正可行的途径。二是数据自身的成本，即长期确保高精度数据所需的成本。如果AI周围充斥着错误信息，那么它就无法发挥作用。这两个因素都是产品战略问题，先天决定了产品最终扩张时的边际成本。
三、数据通路的通用性
AI大模型的核心特征是能力的通用性，但实际应用中可能存在感知反馈通路通用性不足的问题，导致AI只能执行有限的功能。这是AI应用与过去应用的核心差异。只要数据通路没问题，AI
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