你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。
今天的内容来自快刀青衣老师主理的AI学习圈。估计从今天的标题你就能看出来，AI领域最近又有大动作，这个动作大到什么程度呢？
快刀青衣老师说，这是他第一次觉得人类设计师有点危险了，因为AI的一些能力正在发生质的飞跃，它或许正在迈过那个“替代人工”的临界点。那么，到底是什么样的变化这么值得注意呢？
来，咱们有请快刀青衣老师来跟你说一说。
同学们，快刀广播站又开始广播了。
先跟你打个招呼，你现在看到的这个标题——“试完这两款AI工具，我第一次觉得人类设计师有点危险了”，确实有点标题党了。但我想你听完今天的内容，大概率不会觉得夸张。
这两款工具，都是我最近在“AI产品好用榜”第二期评测活动中试出来的好工具。先简单说说这个活动，这是我们AI学习圈发起的一个用户实测项目，由一群一线用户组成评测官，大家一起上手体验各种AI工具，挑出那些真正“能上手、能落地、愿意回头用”的产品。不是拉榜单、也不是蹭热点，而是想做一份普通人用得起、用得顺的工具清单。
这段时间我自己也试了不少工具。今天这期广播，我就想跟你聊聊其中两款让我眼前一亮的AI产品：一个是Napkin，可以一键把文字变成结构图；一个是ChatGPT-4o的新模型，现在已经能听你一句话，直接画出一张图来。
如果你平时写东西、做汇报、找图配文，那今天这期建议你一定听完，听完你很可能会忍不住立马去试一把。
先说Napkin。这款产品一开始我以为是啥便签工具，后来发现它的核心能力，是把文字自动转换成结构化图形——也就是我们常说的思维导图。
我自己上手测了一次，用的是我之前写过的一篇广播站文章，标题叫《如何用AI比别人快10倍地学东西》，内容我自己很熟，当时写的时候是用文字列了六个要点。我就把这段内容复制下来，直接粘进Napkin的对话框里。具体的操作步骤，我做成了一个简单的流程图，你可以点开文稿看看。
我贴进去不到3秒钟，一张结构清晰的思维导图就做出来了，并且支持换模板、换配色，最后做好的结构图也可以顺利导出。
在我一个没学过设计的人的眼里，Napkin生成的导图还挺好看，挺有设计感的。我也把效果图附在文稿里了，你可以点开看看。
总结一下这次体验Napkin的过程，我觉得它打动我的点有三个：
第一，是操作简单，没有复杂的功能门槛。只要我打开网页、复制粘贴文字、点按钮，就能用上它。
第二，是它能生成的思维导图结构比较丰富，适合不同的表达需求。像我们在展示内容的时候经常用到的“循环结构”“递进结构”“并列结构”，它都有对应的模板，不会让人陷入“该怎么直观体现几件事是什么关系”的苦恼。
第三，是生成的图本身质量不错。无论是整体的结构布局、颜色的搭配，还是细节的图标设计，看着都很舒服。
当然了，我做了这么多年产品经理，但凡发现同行做的好产品，都会对背后的人和团队产生好奇。所以我专门去查了一下Napkin的创始团队。
它的两个创始人Pramod Sharma和Jerome Scholler，都是连续创业者。在做Napkin之前，他们做过一家用AI做互动学习游戏的公司Osmo，主要为3到10岁左右的孩子设计“边玩边学”的游戏和工具。那家公司后来以1.2亿美元的估值卖掉了。
他们在创业做Osmo的过程中发现了一个问题——现代职场的沟通方式还是太以文字为中心了，幻灯片、文档、会议纪要里面全是字，他们当时就在思考，能不能有一种方式，让每个人表达自己想法的方式，能像拍照一样简单？
后来就有了Napkin这款产品。这个名字的灵感来源其实很偶然——在硅谷有个著名说法，叫“napkin idea”，意思是那些在咖啡厅、酒馆聊天时，突然冒出的灵感，随手记在餐巾纸上的点子。很多成功的创业故事都是从餐巾纸上的点子开始演变的。而他们想做的，就是把“餐巾纸创意”这件事数字化、视觉化，让每个人都能更好地记录、分享自己的想法。
Napkin的产品逻辑也特别清晰，不是去做那些复杂的图形设计工具，而是围绕“表达一个结构化的想法”这个点来打磨产品。他们非常专注，不去追求高精度的艺术效果，而是追求结构清晰、信息传达准确。你可以理解成，是“Notion+PPT”的合体，是“可视化内容输出”的生产工具。
我看了一下他们的融资情况。Napkin目前拿到了来自Accel和CRV的千万美元级别融资。这几家投资机构一直很关注AI工具赛道，也投过像Notion、Miro这样的协作类产品。他们投Napkin，其实是押注了一个赛道，那就是新的“视觉表达方式”的兴起。说得再具体一点，就是在这个图文并茂、视频为王的时代，谁能更快地把结构信息变成视觉语言，谁就有可能成为新一代的内容基建工具。
Napkin的CEO说过一句话，让我印象特别深刻：“iPhone让每个人都能拍照，而我们希望让每个人都能画出结构图。”你看，这其实不是在做一款软件，而是在打造一个新技能——就像人人都能打字一样，未来也许人人都能用好看的结构化的图来表达自己的想法。
而且，这个产品背后还有一个更大的趋势值得我们注意，那就是“生成优先”（generation-first）的产品理念。换句话说，工具不再是先让你从零开始建一个东西，而是先生成一个初稿，再让你去调整优化。Napkin就是这种思路的典范——它先给你生成一张图，你再来改。这个路径其实大大降低了普通人表达的门槛，哪怕你是第一次接触，也能很快“跑起来”。
说完Napkin，我们再来说说ChatGPT-4o的“生图”功能。这是我最近真正“惊艳到”的一个AI进步。
OpenAI在3月26号悄悄上线了GPT-4o的新版本，虽然没有大张旗鼓宣传，但我身边不少同学都开始上手试用了。我一开始也没太在意，毕竟用Midjourney画图的那段日子，我也是每天拿小本本记各种指令词的人，挺麻烦的。但这次4o版本的变化，真的可以说是一种“碾压式”的升级。
我最大的感受有四个：
第一个，就是图的质量真的太逼真了。我还专门翻出了2023年2月，自己第一次用AI生成的图片。当时我让它画一对80年代的青年男女，坐在广场上。
最后出来的效果，用“惨不忍睹”来形容，都是在夸它。
转眼两年过去了，我用一模一样的指令词，让GPT4o重新画了同样一张图。把两张图片放在一起一对比，你会有种恍然的感觉——原来AI在它自己的世界里，已经悄悄迭代了这么多。
我把图片放在了文稿中，你可以点开看看。
2023年AI作品：
2025年AI作品：
我的第二个感受是，现在中文也能直接生成在图上了。
我以前经常建议大家在做海报的时候，用AI先画一个背景氛围图。但如果你想在图上加个标题或者口号，还得跑去美图秀秀或者Photoshop手动加文字。而这次4o直接就能在图上生成中文了。虽然偶尔会出点乱码，但大部分时候，文字都能准确地呈现出来。
当我看到它能写中文的那一刻，我脑子里第一反应是：“要是我说一句话，它就能换个更好看的字体，那该多好。”你看，人类就是这么不知足。
第三个感受是，现在可以直接把一张照片改成宫崎骏那种动漫风，或者换成别的风格。
这两天你刷朋友圈，估计已经看到不少类似的动漫图了，那大概率就是用4o新模型做出来的。我也没忍住，拿了我和罗胖、脱不花的合影试了一下，效果挺有意思，放在文稿里了，大家可以看看。
第四个感受是，它现在可以一句话改图。
这个功能真的是让我眼前一亮。因为GPT4o的理解能力确实强，只要你把需求说清楚，它就能听懂、然后立刻开工。
我试了几个特别日常的场景，效果都很不错。比如，我扔一张图片进去，说“把衣服颜色改成蓝色”，它立马就换了；再比如，我扔两张图进去，说“合并一下”，它就直接给我融合成一张新图；还有一次，我拍了张办公桌的照片，让它把桌上的两个手办抠出来，它转头就给我做了一张带透明背景的图，只有那两个手办。
这就意味着，以后像做广告海报这种事儿，只要你说得明白，AI听得懂，那就能直接干，效率高得惊人。
当然，AI也不是每次都能成功。
比如有一次，我让它把三个人的合影，全都换成阿根廷队服，它直接告诉我——这活儿有点难。
我就追问它为啥搞不定，它说这张图里三个人都穿着白衬衫，背景也是灰白的，要换得准确，有点费劲。然后它还特别认真地给我提了两个方案：一个是把三个人分别抠出来，单独换衣服，再合成回去；另一个是它先给我换一个人的衣服，发我看看效果，如果OK，它再继续换其他两个。
说实话，看到它这套回复的时候，我真替不少不是特别出挑的设计师捏了把汗。我们先不说技术水平、工作速度，光是它这沟通能力，就已经把很多人类设计师比下去了。
这次4o在生图上的进步，其实不全是AI自己变强了，更关键的，是背后有人类反馈强化学习在助力。OpenAI专门找了上百人的训练师团队，一起盯着AI生成的图，一个个去标注里面的错别字、失真的细节，或者那些畸形的手脚。然后再通过强化学习，不断地训练它，慢慢让AI学会怎么更精准地听懂人话、照着做事。
说完这四大感受，我来说一下接下来可能产生的变化。
第一个变化，是过去两年特别火的SD图像工作流，热度可能要慢慢降下来了。
以前像影楼、学校这种机构要用，成本高、上手难，门槛不低。但现在4o这个版本一出来，一些追求简单效果的AI智能体工作流，一下子就显得没那么必要了。
从这个细节来看，我们现在研究的AI工作流，其实也很可能只是个过渡方案。解决具体问题的小工具肯定还会有，但不一定非得用“工作流”这套复杂方式。因为现在，不管是在扣子还是其他地方做出来的那些智能体，更多还是偏个人用来自己玩、或者展示能力的，还很难真正嵌进企业的工作流程里去。
第二个变化，就是对很多有想法的专业人士特别友好。
比如职场上要做一张海报、一个Logo，学校老师想画一张课件插图，或者做个物理实验的示意图，这些现在都可以直接交给AI来搞定。而且随着AI图像质量越来越高，我们也可以把画出来的图，继续扔进可灵、海螺这些AI视频工具里，让它们自动生成短视频。
我自己就试了一把——先让GPT4o画了一张《桃花源记》洞口的画，然后把图扔进可灵，几分钟就变成了一段小视频。
第三个变化，是很多项目在前期阶段，周期会被大大压缩。不管是企业里的产品研发，还是广告公司的概念提案，现在每个人都可以先把自己的想法交给AI画出来，然后团队再一起看图讨论。这样一来，除了交流理念之外，还能激发出更多新的创意，效率也高了不少。
第四个变化，是对那些写公众号的自媒体同学，真的太友好了。
以前光是找一张配图就得折腾半天，要是只是浪费点时间也就算了，最怕的还是用了不该用的图，还会被一些无良机构盯上、搞版权敲诈。但现在不一样了。你只要脑子里有画面，直接把想法描述给GPT4o，它就能帮你画出来。如果你连画面感都没有，那就把你写的文字扔过去，让它根据内容自动配图。
这个场景我也亲自试过了，效果图放在了文稿里，大家可以自己感受一下。
我还特意翻了下自己的Midjourney账单，发现我第一次付费是2023年3月17日，10美金，到现在整整付了两年。但这次4o的更新，说实话，是我第一次认真动了“要不要退订Midjourney”的念头。
然后，我脑子里一下就蹦出那句经典台词：“以前陪我看月亮的时候，叫人家小甜甜；现在新人胜旧人了，叫人家牛夫人。”
聊完两个AI工具，最后，再说点我自己最近的感受。
说实话，我作为一个多年的产品经理，看工具的时候，很少只看“功能强不强”，我更关心的是——它到底是不是一个合适的入口，能不能让普通人真正用上。
Napkin和GPT-4o的生图功能，它们真正吸引我的，不是“能做什么”，而是“怎么让普通人开始做”。它们给我的感觉是：在这个AI时代里，很多产品不再是解决某个“大问题”，而是在帮人“跨出第一步”。
Napkin把结构图的门槛降到了“复制粘贴”的水平，GPT-4o则是让你第一次觉得“画一张图不用画，只要说”。这两件事听起来不复杂，但背后代表的，是一类新的产品逻辑：你不需要变得更强，只要你愿意开始，这个工具就能帮你撑住后面那半段。
做产品这么多年，我越来越相信一个道理：工具的门槛，不只是“你会不会用”，而是“你有没有兴趣试”。能唤起兴趣、降低启动成本的产品，才是真的好产品。
所以，当你看到这些AI工具越来越“像助理、像合伙人”的时候，其实我们也要慢慢改变思路：不是等AI成熟到什么程度再用，而是越早开始用，就越容易变成它未来演进的一部分。
也许未来我们真正需要学的，不是某一门AI工具，而是“如何判断哪些工具值得试”的那种产品直觉。这个直觉，不是从哪门课上学来的，是你一次次用完工具，觉得“咦，这个还真好用”的那种微妙判断。
而这个判断力，就是你在AI时代最值钱的能力之一。
我们搞“AI产品好用榜”，其实也是希望帮更多人建立这种判断力。不是搞排行，不是推荐最火的，而是从几十上百个工具里，认真试过一轮之后，告诉你哪些是真正能跑起来、值得一试的好产品。像今天我之所以分享Napkin和GPT-4o，就是因为它们是真的让你“一用就明白怎么用，用着还挺上瘾，而且用完你会发现，确实把事儿办了”。
最后再跟你说个事。咱们AI学习圈这波产品评测已经接近尾声，最终榜单将在今晚，也就是4月2日晚上7点正式发布。我和罗胖会一起开一场直播发布会，带大家一起揭晓这份亲测好用的AI工具榜单。
这场直播我们准备了很久，不聊虚的、不整玄的，只分享一张为真实用户量身打造的工具清单。我会现场按照不同职业、不同使用场景，把我压箱底的那几款工具摊开讲一遍——哪些工具适合职场提效，哪些适合创作，哪些是真正对孩子学习有帮助的AI教育助手。
罗胖也会聊聊他最近观察到的趋势：在AI工具井喷的时代，一个普通人怎么选工具不被噱头带节奏，怎么找到最适合自己的那一套“AI组合拳”。
感兴趣的同学，欢迎点击下方链接预约这场直播，届时来直播间一起看榜单、选工具、聊思路。你要是有朋友刚好在做内容、带孩子、写材料，或者压根儿不知道怎么选AI工具，也可以把这个直播转给他。用上这些工具，真的有可能替他省掉几个晚上加班，或者多出一点陪家人的时间。
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好，内容听完了。
在这里，再次向你推荐快刀青衣老师主理的AI学习圈，这并不是一门单一的课程，它更像是一所AI学院，里面有各行各业的使用AI的高手向你传授经验。
同时，主理人也是得到的联合创始人快刀青衣老师，他会每天在这里向你播报AI领域的新进展、新方法以及新工具。
现在，在得到首页搜索“AI”，就能看到AI学习圈的订阅入口，推荐你现在加入。
好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。
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