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“小美”們應(yīng)該不會(huì)走上微軟小冰的老路了

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01

體驗(yàn)

語音是命令式交互的最終形態(tài)——

盡管7歲的兒子經(jīng)常對(duì)我的各種語音指令,比如“自己擦屁股”“過來寫作業(yè)”“關(guān)掉電視”之類的話充耳不聞,但在體驗(yàn)美團(tuán)AI助手小美的這個(gè)晚上,他應(yīng)該領(lǐng)悟到了科技博主Ben Thompson這句話的精妙之處。

小美是美團(tuán)剛剛開啟公測(cè)的AI助手,基于美團(tuán)自研模型LongCat訓(xùn)練,能直接調(diào)用美團(tuán)APP的外賣、旅游、酒店預(yù)訂等核心功能。用戶可以用文字或者語音與它進(jìn)行交互。

通過語音指令,兒子用小美獨(dú)自完成下單,得到一只《我的世界》主題的碩大水杯。期間找我?guī)椭牡胤街挥袃商帲赫J(rèn)識(shí)頁面展示中的部分生字、付款。



小孩子的幸福之處在于,他只需要享受即時(shí)零售的爽,而不用去在意它的價(jià)格比電商平臺(tái)高多少。當(dāng)然他也知道網(wǎng)購更便宜。于是,使用美團(tuán)買玩具,在我家屬于最高級(jí)別的獎(jiǎng)勵(lì)。這讓他對(duì)“美團(tuán)”充滿好感,而使用小美的順利體驗(yàn),顯然讓好感又多了一層。

他甚至想讓小美點(diǎn)一份他喜歡餐廳的點(diǎn)心,第二天中午送達(dá)。

但這次顯然是超綱了。收到指令的小美滿口答應(yīng),卻在第二天中午12點(diǎn)彈出一份魚香肉絲的外賣訂單讓我確認(rèn)。



Long context的局限性,讓小美看起來聰明但還不夠靠譜,這是小美目前得到的廣泛評(píng)價(jià),很多體驗(yàn)過的用戶已經(jīng)在社交平臺(tái)上反饋bug。考慮到它還處于公測(cè)期,這種情況也算正常。

誕生于本地生活和AI兩大熱門戰(zhàn)場(chǎng)的交叉地段,小美天然具備被關(guān)注的理由。

但拋開這些敘事,回到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品本身,它能否成功的關(guān)鍵還是在于:解決了什么痛點(diǎn)、痛點(diǎn)是否足夠普遍。這也是所有工具類產(chǎn)品立足的根本,就像最初微信做的即時(shí)通訊、百度做的搜索。

目前來看,小美瞄準(zhǔn)的關(guān)鍵痛點(diǎn)應(yīng)該是:效率。

從餐飲、酒旅到生活護(hù)理、旅游出行,本地生活覆蓋的多個(gè)賽道,都存在一個(gè)共同問題:信息超載。這與feeds流本身的呈現(xiàn)模式有關(guān)。

無論是電商還是外賣,平臺(tái)都會(huì)基于數(shù)據(jù)和算法,為用戶形成“千人千面”的推薦頁,下滑欄永遠(yuǎn)不會(huì)觸底。

這很容易形成信息繭房,讓用戶沉浸在自己喜歡的商品選項(xiàng)里,難以自拔,反而增加決策難度。此外,商家可以通過強(qiáng)運(yùn)營(yíng),干預(yù)feeds流的展示結(jié)果,并根據(jù)平臺(tái)規(guī)則的變化,及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略。消費(fèi)者的決策鏈路因此拉長(zhǎng),比如在選擇外賣餐廳時(shí),我最初可以只考慮銷量和評(píng)分,后來要篩選真實(shí)評(píng)價(jià),AI生圖流行起來后,我還要看店鋪實(shí)景照片是不是出自AI之手。

而作為Agent的小美,交互的基礎(chǔ)是語言。

接到指令后,它會(huì)根據(jù)我的需求與習(xí)慣自主決策,在幾秒鐘內(nèi)給出備選,極大縮短鏈路。周日與朋友一家在公園野餐,我只花了幾分鐘完成點(diǎn)餐,且沒有翻車。



盡管使用傳統(tǒng)的點(diǎn)餐方式,我或許能找到更便宜實(shí)惠的選項(xiàng),但在那個(gè)周日中午,一位疲憊的老母親只想多些時(shí)間享受公園里的陽光,而不是埋頭做選擇題。

02

生態(tài)

生活是最好的解藥。這句話可能被寫進(jìn)了小美的代碼里。

盡管沒有強(qiáng)調(diào)“陪聊”功能,但小美是會(huì)提供情緒價(jià)值的——在人類世界里,這也是優(yōu)秀生活助手的必備技能。區(qū)別在于,小美高度服務(wù)于美團(tuán)的生態(tài)體系,當(dāng)你試圖向它傾訴自己的辛苦和孤獨(dú),它會(huì)以關(guān)心的姿態(tài)回應(yīng)你,順便推薦一些放松方式,比如找個(gè)地方按摩、點(diǎn)個(gè)好吃的外賣。

系統(tǒng)可能默認(rèn)了一個(gè)前置條件:所有使用小美的用戶,都是來尋求美團(tuán)某項(xiàng)生活服務(wù)的。

這可以提升小美的轉(zhuǎn)化效率,但也可能帶來另一個(gè)問題:沒有具體需求的用戶,不會(huì)去主動(dòng)下載和打開小美App?;ヂ?lián)網(wǎng)公司當(dāng)下更主流的做法,其實(shí)是把AI大模型內(nèi)嵌到產(chǎn)品中,對(duì)于用戶而言,這是更加自然且低成本的觸達(dá)方式。

換而言之,以獨(dú)立App形式存在的小美必須足夠有用、好用。

缺乏流暢用戶體驗(yàn)的Agent,很容易淪為概念,看似萬能實(shí)則無用。

AI公司智譜在去年10月就發(fā)布了智譜AutoGLM,號(hào)稱是全球首個(gè)手機(jī)通用Agent,會(huì)聊天,還能支持?jǐn)?shù)十個(gè)常用App,完成多項(xiàng)任務(wù)。但它至今也沒有真正火起來,原因大家都能猜到。

當(dāng)然,這不是智譜一家的問題。在全球范圍內(nèi),垂直Agent都在展現(xiàn)出比通用Agent更直接的價(jià)值。

相比最近幾年興起的 Agent,2014年上線的微軟小冰,算是對(duì)話式AI助手的鼻祖。它在早期主打C端的情感陪伴,一度引發(fā)過廣泛的業(yè)界討論。2020年7月,小冰從微軟獨(dú)立分拆,業(yè)務(wù)逐漸側(cè)重B端,數(shù)字人小冰成為無數(shù)個(gè)看不見的“AI牛馬”。

這是一個(gè)有些遺憾的故事。

“像花藏好它的刺”,小冰項(xiàng)目創(chuàng)始成員、小冰公司CEO李笛曾經(jīng)援引顧城詩歌里的這句話,形容小冰的生存哲學(xué):慫。

團(tuán)隊(duì)為小冰設(shè)計(jì)的“續(xù)命”方式,就是讓它滲透到日常生活中,去跟大量的人產(chǎn)生聯(lián)系,避免它因?yàn)槟硞€(gè)平臺(tái)的封殺而"死"掉——微信曾經(jīng)在2014年、2016年兩度封禁它,直接引發(fā)生存危機(jī)。因?yàn)樾”谥袊袌?chǎng)的發(fā)展路徑,就是微信。



如今成為“AI打工人”的小冰,或許與創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)對(duì)它的最初設(shè)想相差甚遠(yuǎn)。

關(guān)鍵在于生態(tài)。

微軟小冰上線2個(gè)月后,深度參與研發(fā)的微軟中國首席研發(fā)總監(jiān)景鯤,就跳槽去了百度,后來成為“小度之父”,百度的生態(tài)應(yīng)該是重要的吸引因素。

對(duì)話式AI的大規(guī)模應(yīng)用對(duì)平臺(tái)的用戶體量要求很高,而小冰一直沒能深度嵌入到微軟的生態(tài)之中??梢哉f,小度是百度的嫡子,小冰是微軟的庶子。

小冰誕生那年,正值納德拉接任微軟CEO,帶領(lǐng)這頭大象開啟云計(jì)算、AI方向的轉(zhuǎn)型。這位務(wù)實(shí)的印度人高度重視技術(shù)創(chuàng)新的商業(yè)回報(bào),而主打情感陪伴的小冰,更像是擅長(zhǎng)唱歌跳舞的網(wǎng)紅——還火在了網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)尚不成熟的年代,在微軟內(nèi)部自然得不到高度重視與資源匹配。后來,微軟投資了Open AI,被“流放”獨(dú)立的小冰,更顯疏遠(yuǎn)。

在人人討論大模型的時(shí)代,小冰像是上一個(gè)技術(shù)周期的故事。它錯(cuò)過大模型的風(fēng)口,也沒能建立起一個(gè)以“小冰”為底層的強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)。

從生態(tài)角度來看,“小美”們應(yīng)該能繞開“小冰”踩過的坑。這些大廠出品的Agent,背靠國民級(jí)App的生態(tài),積累了大量“User Context(用戶上下文)”,在研發(fā)方面具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。具體的使用場(chǎng)景,也增加了它們的實(shí)用性。

03

場(chǎng)景

淘寶也在“偷偷”搞Agent方向的動(dòng)作。

它在搜索欄新增了“AI萬能搜”的入口,還在小范圍內(nèi)測(cè)“AI助手”,也是類似小美的AI助手,主打?qū)з?。用戶提出需求后,它可以進(jìn)行任務(wù)拆解、規(guī)劃和思考,經(jīng)過多輪交互后給出參考。

AI萬能搜目前已經(jīng)全量上線,我測(cè)試向它提出了需求:適合44歲愛美女性的生日禮物。

它最初給出的選項(xiàng)里,既有接近2000元的首飾,也有100塊錢的小耳環(huán)——在我看來,這似乎更符合算法時(shí)代“千人千面”的邏輯,照顧到了不同的人群對(duì)于送禮的預(yù)算存在較大差異。如果是深度了解我購物習(xí)慣的AI助手,價(jià)格差應(yīng)該更小一些。







好在AI的調(diào)整也夠快。在我明確要看千元以上的商品之后,它推薦的東西就值得我細(xì)選了。

可以預(yù)見,C端Agent的崛起會(huì)為電商、本地生活的競(jìng)爭(zhēng)帶來新變量。補(bǔ)貼大戰(zhàn)是原始的數(shù)字較量,圍繞AI的廝殺才是更深入的戰(zhàn)場(chǎng),而這里的勝負(fù)或許會(huì)影響整個(gè)戰(zhàn)局。

大廠們也不是沒有追過“偽”風(fēng)口,比如元宇宙一度被捧上C位,但熱鬧過后已經(jīng)不再被提起。一個(gè)重要原因就是,它沒有具體使用的場(chǎng)景。


曾被Meta捧上C位的元宇宙平臺(tái)Horizon Worlds

iPhone也是在成為大眾消費(fèi)品之后,才具備文化符號(hào)的屬性。被需要的人大量使用、分享甚至再創(chuàng)作的過程中,產(chǎn)品本身可以獲得新的意義和成長(zhǎng)。在技術(shù)領(lǐng)域,更是如此。AI的基礎(chǔ)是深度學(xué)習(xí),樣本的豐富程度與它的聰明程度往往是正相關(guān)。

Agent是可以落到具體場(chǎng)景中去的。但它能跑多遠(yuǎn),還依賴于“Agent與用戶”搭建的環(huán)境是否是真實(shí)、高頻的需求,以及它是否具備穩(wěn)定的解決問題的能力——Agent得到一個(gè)用戶的成本很高,但失去卻很容易。


今年夏天爆火的AI Agent軟件Manus在7月13日突然徹底撤出中國市場(chǎng)

解決問題的前提是理解,就像很多小學(xué)生被數(shù)學(xué)題難倒,并非不會(huì)計(jì)算,而是卡在了讀題環(huán)節(jié)。

影響了一眾AI創(chuàng)業(yè)者的哲學(xué)家維特根斯坦也說過:命令與命令的執(zhí)行之間,橫亙著理解的鴻溝。而Agent有時(shí)候能讓這道鴻溝變成馬里亞納海溝。

但即便如此,對(duì)于普通人而言,日漸興起的Agent依然是近距離感受AI的最便捷通道。

彩虹合唱團(tuán)《老爸的破車》中有一句歌詞:“愿你比我還要健壯,跑起來吧,新來的!”很多時(shí)候,跑起來了,新的世界也就在靠近了。

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