你有沒有想過，為什么和 AI 聊天總感覺像在玩猜謎游戲？你說想訂機(jī)票，AI 問你去哪兒。你說去紐約，它問什么時(shí)候出發(fā)。你說下周三，它又問幾點(diǎn)。你說早上，它接著問要直飛還是轉(zhuǎn)機(jī)，經(jīng)濟(jì)艙還是商務(wù)艙，要不要托運(yùn)行李。這種來回問答的過程讓人抓狂，就像是在玩一場永無止境的"二十個(gè)問題"游戲。更糟糕的是，有時(shí)候你都不知道 AI 需要什么信息，只能等它一個(gè)一個(gè)問。這種交互方式看似自然，實(shí)則效率低下，完全違背了 AI 應(yīng)該讓我們生活更簡單的初衷。

前 Meta AI 團(tuán)隊(duì)成員創(chuàng)立的 Hero 公司剛剛發(fā)布了一項(xiàng)專利技術(shù)，可能會(huì)徹底改變這種局面。他們推出的 AI Autocomplete SDK 不是簡單的自動(dòng)補(bǔ)全功能，而是一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測并呈現(xiàn)完成任務(wù)所需全部信息的系統(tǒng)。想象一下，當(dāng)你開始輸入"訂機(jī)票"的時(shí)候，屏幕上立刻出現(xiàn)所有相關(guān)參數(shù)：出發(fā)地、目的地、日期、時(shí)間、航空公司、座位偏好、行李選項(xiàng)等等，你只需要填寫或選擇就好，不需要等 AI 一個(gè)一個(gè)問你。這聽起來像是一個(gè)小改進(jìn)，但實(shí)際上它可能會(huì)讓 AI 交互速度提升 10 倍，成本降低 10 倍，并且為未來的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備奠定基礎(chǔ)。

Hero 不僅將這項(xiàng)技術(shù)用在自己的助手應(yīng)用中，還通過 SDK 向其他公司開放。這意味著我們可能很快就會(huì)在各種應(yīng)用中看到這種全新的交互方式。而且，他們剛剛獲得了 Forerunner Ventures 領(lǐng)投的 300 萬美元追加投資，這是在去年 400 萬美元種子輪之后的又一次資本認(rèn)可。我深入研究了這項(xiàng)技術(shù)后發(fā)現(xiàn)，它的影響遠(yuǎn)比表面看起來要深遠(yuǎn)得多。

提示詞工程為什么會(huì)成為一個(gè)職業(yè)

這個(gè)現(xiàn)象背后反映的是當(dāng)前 AI 交互方式的根本缺陷。大語言模型雖然能理解自然語言，但它們并不知道用戶想要完成什么任務(wù)需要哪些具體信息。就像 Hero 的 AI 工程師 Saharsh Vedi 說的："現(xiàn)在的問題是，負(fù)擔(dān)都在用戶身上，他們需要思考 AI 需要什么信息。"這完全顛倒了技術(shù)服務(wù)人類的關(guān)系。

我自己在使用 AI 工具時(shí)也深有體會(huì)。比如用 AI 生成圖片，我經(jīng)常需要反復(fù)調(diào)整提示詞，嘗試不同的描述方式，才能得到滿意的結(jié)果。有時(shí)候我花在琢磨提示詞上的時(shí)間，比直接用傳統(tǒng)工具做圖還要長。更令人沮喪的是，即使你精心設(shè)計(jì)了提示詞，AI 也可能遺漏某些重要細(xì)節(jié)，導(dǎo)致結(jié)果不符合預(yù)期。然后你又得重新生成，這不僅浪費(fèi)時(shí)間，對于按次收費(fèi)的服務(wù)來說，還意味著額外的成本。

當(dāng)前主流的 AI 應(yīng)用都試圖通過各種方式解決這個(gè)問題。有些添加了建議按鈕，提供預(yù)設(shè)的提示詞模板。有些使用引導(dǎo)式問答，一步步收集用戶需求。還有些像 Adobe 的 Firefly 應(yīng)用，把提示詞拆分成多個(gè)部分，比如創(chuàng)作音樂時(shí)分別輸入情緒、風(fēng)格和用途。這些方法都在一定程度上改善了用戶體驗(yàn)，但都沒有從根本上解決問題：用戶仍然需要主動(dòng)思考和輸入信息，AI 仍然處于被動(dòng)等待的狀態(tài)。

Hero 的方法則完全不同。他們不是讓 AI 更聰明地問問題，而是讓系統(tǒng)主動(dòng)預(yù)測并呈現(xiàn)完成任務(wù)所需的全部信息。這種思路的轉(zhuǎn)變看似簡單，實(shí)則顛覆了整個(gè)交互范式。就像創(chuàng)始人 Brad Kowalk 說的："我們基本上意識(shí)到，你在互聯(lián)網(wǎng)上能做的任何事情，都只是一系列參數(shù)。一旦你看到了這一點(diǎn)，就很難再忽視它。"這句話聽起來簡單，但它揭示了一個(gè)深刻的洞察：無論多么復(fù)雜的任務(wù)，本質(zhì)上都可以分解為一組參數(shù)，而這些參數(shù)是可以預(yù)測和呈現(xiàn)的。

AI Autocomplete 如何工作

AI Autocomplete 的核心理念是前置加載所有必要信息，而不是通過反復(fù)問答來收集。當(dāng)你開始輸入或說話時(shí)，系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)更新界面，顯示完成這個(gè)動(dòng)作所需的所有參數(shù)。這不是簡單的文本補(bǔ)全，而是一個(gè)理解任務(wù)結(jié)構(gòu)、預(yù)測所需信息、動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)選項(xiàng)的智能系統(tǒng)。

拿訂機(jī)票這個(gè)例子來說。在傳統(tǒng)的 AI 助手中，你可能需要經(jīng)歷這樣的對話：你說"我想訂機(jī)票"，AI 問"您要去哪里？"，你說"紐約"，AI 問"什么時(shí)候出發(fā)？"，你說"下周三"，AI 問"您希望幾點(diǎn)的航班？"，你說"早上"，AI 問"經(jīng)濟(jì)艙還是商務(wù)艙？"，你說"經(jīng)濟(jì)艙"，AI 問"需要托運(yùn)行李嗎？"，以此類推。整個(gè)過程可能需要十幾輪對話，每次都要等待 AI 的回應(yīng)。如果你在某個(gè)環(huán)節(jié)說得不夠清楚，或者 AI 理解錯(cuò)了，還得重新來過。

但在 Hero 的 AI Autocomplete 系統(tǒng)中，當(dāng)你輸入"訂機(jī)票"的瞬間，屏幕上就會(huì)出現(xiàn)所有相關(guān)字段：出發(fā)地、目的地、出發(fā)日期、出發(fā)時(shí)間、航空公司偏好、返程日期、座位類型、行李選項(xiàng)等等。你可以隨時(shí)停下來，只填寫你知道的信息，然后發(fā)送查詢。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)你已經(jīng)提供的信息，智能地建議或填充其他字段。你不需要等待 AI 一個(gè)一個(gè)問你，所有信息都在你眼前，你完全掌控著交互的節(jié)奏。

這種方法的優(yōu)勢是多方面的。第一，速度快。Hero 聲稱可以讓操作速度提升 10 倍，因?yàn)槭∪チ舜罅縼砘貙υ挼臅r(shí)間。第二，成本低。每次 AI 的響應(yīng)都需要服務(wù)器計(jì)算，減少對話輪次意味著大幅降低運(yùn)營成本。Kowalk 特別強(qiáng)調(diào)了這一點(diǎn)："因?yàn)樯婕暗南⒏伲?guī)?；\(yùn)營的公司可以節(jié)省服務(wù)器成本。"第三，用戶體驗(yàn)更好。你不會(huì)感覺自己在被 AI 審問，而是在一個(gè)清晰的框架內(nèi)主動(dòng)提供信息。

我特別欣賞 Hero 工程師 Vedi 說的那句話："希望我們回頭看時(shí)，幾乎不記得'提示詞'這個(gè)概念。"這體現(xiàn)了他們的雄心：不是改進(jìn)提示詞，而是讓提示詞成為歷史。在他們的愿景中，未來的 AI 交互應(yīng)該是結(jié)構(gòu)化的、可預(yù)測的、高效的，而不是開放式的、充滿不確定性的對話。

這項(xiàng)技術(shù)能用在哪些場景

AI Autocomplete 的應(yīng)用場景遠(yuǎn)比訂機(jī)票更廣泛。Hero 在發(fā)布時(shí)特別強(qiáng)調(diào)了幾個(gè)重要領(lǐng)域，每個(gè)都有可能被這項(xiàng)技術(shù)徹底改變。

搜索和電商是最直接的應(yīng)用場景?，F(xiàn)在在電商平臺(tái)搜索商品，你需要輸入關(guān)鍵詞，然后在成百上千的結(jié)果中篩選，使用各種過濾器來縮小范圍。這個(gè)過程既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。但如果有了 AI Autocomplete，當(dāng)你輸入"咖啡"時(shí)，系統(tǒng)立刻顯示出品牌、烘焙程度、包裝規(guī)格、配送時(shí)間、訂閱頻率等參數(shù)。你可以快速選擇你想要的選項(xiàng)，甚至可以設(shè)置"每月配送"這樣的重復(fù)訂單。Hero 展示的咖啡訂購例子就很好地說明了這一點(diǎn)：不僅可以快速完成當(dāng)前訂單，還能輕松設(shè)置定期訂購，就像你說"每個(gè)月"一樣簡單。

媒體生成是另一個(gè)會(huì)被改變的領(lǐng)域。我之前提到過用 AI 生成圖片時(shí)需要反復(fù)調(diào)整提示詞的痛苦。AI Autocomplete 可以在你開始輸入時(shí)就實(shí)時(shí)展示各種參數(shù)：主體、動(dòng)作、風(fēng)格、光線、相機(jī)角度、分辨率等等。你可以從這些選項(xiàng)中選擇，而不是試圖用文字準(zhǔn)確描述你想要的效果。這不僅能激發(fā)創(chuàng)意，讓你看到自己可能沒想到的選項(xiàng)，還能顯著減少生成次數(shù)，從而降低服務(wù)器成本。對于視頻生成這種計(jì)算密集型任務(wù)來說，減少迭代次數(shù)的意義更加重大。

客戶服務(wù)和企業(yè)表單填寫也是重要應(yīng)用場景?，F(xiàn)在的客服聊天機(jī)器人通常需要通過一系列問答來收集信息，比如你的訂單號、問題類型、聯(lián)系方式等等。這個(gè)過程對用戶來說很繁瑣，對企業(yè)來說也低效，因?yàn)榻?jīng)常需要后續(xù)跟進(jìn)來補(bǔ)充缺失的信息。有了 AI Autocomplete，聊天機(jī)器人可以根據(jù)用戶的初始問題，立即呈現(xiàn)所有相關(guān)字段，引導(dǎo)用戶一次性提供完整信息。這既節(jié)省了用戶時(shí)間，也降低了企業(yè)的運(yùn)營成本。

我認(rèn)為這項(xiàng)技術(shù)最具潛力的應(yīng)用可能還沒有被充分認(rèn)識(shí)到。比如在教育領(lǐng)域，AI Autocomplete 可以幫助學(xué)生構(gòu)建更好的學(xué)習(xí)查詢，展示他們可能沒想到的相關(guān)主題和角度。在醫(yī)療領(lǐng)域，它可以幫助患者更準(zhǔn)確地描述癥狀，提供結(jié)構(gòu)化的問診表單。在法律、金融等專業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，它可以幫助非專業(yè)人士更有效地表達(dá)需求，獲取更精準(zhǔn)的服務(wù)。這些場景的共同點(diǎn)是：專業(yè)性強(qiáng)、信息復(fù)雜、普通用戶難以準(zhǔn)確表達(dá)需求。AI Autocomplete 恰好可以彌合這個(gè)知識(shí)鴻溝。

自然語言廣告的新時(shí)代

Hero 的 AI Autocomplete 不僅改變了用戶體驗(yàn)，還開創(chuàng)了一種全新的廣告模式。這讓我感到特別興奮，因?yàn)樗鉀Q了自然語言界面商業(yè)化的一個(gè)核心難題：如何在對話式交互中自然地融入廣告，而不破壞用戶體驗(yàn)？

傳統(tǒng)的搜索廣告模式是基于關(guān)鍵詞和搜索結(jié)果的。你在 Google 搜索"咖啡機(jī)"，頂部會(huì)顯示付費(fèi)廣告。這種模式在圖形界面中運(yùn)作良好，但在純對話界面中卻很難實(shí)現(xiàn)。你總不能讓 AI 助手在回答問題的中途突然推銷產(chǎn)品吧？那會(huì)讓對話變得非常生硬和令人反感。

Hero 的方法則巧妙得多。在 AI Autocomplete 系統(tǒng)中，品牌可以通過三種方式出現(xiàn)：第一，類似 Google Ads，品牌可以付費(fèi)成為決策過程中的優(yōu)先建議選項(xiàng)。比如在訂咖啡的例子中，Peet's Coffee 可以付費(fèi)讓自己出現(xiàn)在品牌選擇列表的前面。第二，品牌可以建議互補(bǔ)產(chǎn)品，添加到當(dāng)前訂單中。比如在你訂咖啡時(shí)，建議搭配某款點(diǎn)心或咖啡杯。第三，品牌可以從更高的重復(fù)購買率中受益，因?yàn)樵?AI Autocomplete 系統(tǒng)中，設(shè)置定期訂單就像說"每個(gè)月"一樣簡單。

我認(rèn)為這種廣告模式的天才之處在于，它不是打斷用戶的決策過程，而是增強(qiáng)這個(gè)過程。當(dāng)你在選擇咖啡品牌時(shí)，看到各種選項(xiàng)本來就是決策的一部分，付費(fèi)推廣的品牌只是在這個(gè)自然的選擇過程中獲得了更顯眼的位置。這和傳統(tǒng)搜索廣告的邏輯一致，但執(zhí)行方式更自然、更不突兀。

Hero 目前正在與 AI 廣告平臺(tái) Koah Labs 討論合作，將這種新廣告形式推向市場。我覺得如果這種模式成功，它可能會(huì)成為自然語言界面商業(yè)化的標(biāo)準(zhǔn)模式。想想看，未來所有 AI 助手、AI agent 和對話式應(yīng)用都可能需要這樣一種不破壞用戶體驗(yàn)的廣告模式。Hero 作為先行者，有機(jī)會(huì)定義這個(gè)新興市場的規(guī)則。

更重要的是，這種廣告模式對小企業(yè)也很友好。不像傳統(tǒng)的品牌廣告需要巨額投入，自然語言廣告可以非常精準(zhǔn)地針對特定需求。一家本地咖啡烘焙商可以選擇在用戶搜索"小批量手工烘焙咖啡"時(shí)出現(xiàn)，而不需要和星巴克競爭"咖啡"這樣的大詞。這種精準(zhǔn)性和可負(fù)擔(dān)性可能會(huì)讓更多中小企業(yè)進(jìn)入數(shù)字廣告市場。

為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)鋪路

AI Autocomplete 的誕生其實(shí)源于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的需求，這是我覺得最有遠(yuǎn)見的部分。Hero 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Brad Kowalk 和 Seung Woo Lee 都曾在 Meta 工作，參與 AR 相關(guān)項(xiàng)目。離開 Meta 后，他們一直在思考 AR 大規(guī)模普及面臨的一個(gè)核心問題：當(dāng) AR 設(shè)備的屏幕空間遠(yuǎn)小于智能手機(jī)時(shí)，如何讓它同樣有用？

這是一個(gè)很多人沒有深入思考過的問題。我們習(xí)慣了智能手機(jī)的大屏幕、復(fù)雜菜單、多層導(dǎo)航。但 AR 眼鏡不可能有那么大的顯示空間，也不適合復(fù)雜的觸摸操作。那么，如何在有限的界面上提供豐富的功能呢？

大公司的思路通常是將移動(dòng)端的界面縮小，配合手勢控制。但 Hero 認(rèn)為這不是正確的方向。Kowalk 和 Lee 的洞察是：AR 設(shè)備需要的不是縮小版的圖形界面，而是基于意圖的交互系統(tǒng)。用戶應(yīng)該能夠用自然語言表達(dá)意圖，系統(tǒng)通過 AI Autocomplete 這樣的技術(shù)引導(dǎo)用戶提供必要信息，然后直接執(zhí)行任務(wù)。整個(gè)過程不需要復(fù)雜的 UI，只需要清晰的參數(shù)呈現(xiàn)和簡單的選擇機(jī)制。

我覺得這個(gè)思路非常前瞻。它不是試圖把現(xiàn)有的交互模式搬到新設(shè)備上，而是為新設(shè)備設(shè)計(jì)全新的交互范式。這種輕量級但強(qiáng)大的 AR 操作系統(tǒng)，可能會(huì)成為下一代計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)。就像觸摸屏為智能手機(jī)帶來的革命一樣，基于意圖的自然語言交互可能會(huì)為 AR 設(shè)備帶來類似的變革。

Hero 三年前就開始申請這項(xiàng)技術(shù)的專利，說明他們很早就看到了這個(gè)方向。現(xiàn)在專利已經(jīng)獲批，技術(shù)已經(jīng)成熟，時(shí)機(jī)也恰到好處。大語言模型的進(jìn)步讓自然語言理解變得可靠，AR 設(shè)備開始進(jìn)入消費(fèi)市場，用戶對新交互方式的接受度也在提高。所有這些因素結(jié)合在一起，為 AI Autocomplete 這樣的技術(shù)創(chuàng)造了完美的時(shí)間窗口。

雖然 Hero 現(xiàn)在主要在移動(dòng)和 Web 應(yīng)用中推廣這項(xiàng)技術(shù)，但他們的長遠(yuǎn)目標(biāo)顯然是 AR。這也解釋了為什么他們選擇以 SDK 的形式開放技術(shù)，而不是只在自己的應(yīng)用中使用。他們希望建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)未來 AR 交互的基礎(chǔ)協(xié)議。如果成功，Hero 可能不只是一家應(yīng)用公司，而是下一代計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施提供者。

SDK 策略的深遠(yuǎn)意義

Hero 選擇以 SDK 形式開放 AI Autocomplete 技術(shù)，這是一個(gè)非常聰明的戰(zhàn)略決策。CTO Seung Woo Lee 解釋說："我們?nèi)昵熬鸵庾R(shí)到，AI agent 的瓶頸不會(huì)是 AI 瀏覽互聯(lián)網(wǎng)和完成任務(wù)的能力，而是用戶知道該說什么的能力。所以，我們不是再造一個(gè)玩'十個(gè)問題'游戲的聊天界面，而是推出一個(gè)讓用戶能一次性完成任何多步驟動(dòng)作的系統(tǒng)。我們相信我們的技術(shù)有能力增強(qiáng)今天所有使用自然語言輸入的產(chǎn)品。"

這段話揭示了他們的雄心：不是造一個(gè)更好的聊天機(jī)器人，而是改變整個(gè)行業(yè)的交互方式。這就需要讓其他公司也能使用這項(xiàng)技術(shù)，而不是把它封閉在自己的應(yīng)用中。從商業(yè)角度看，這是一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的策略。風(fēng)險(xiǎn)在于，開放技術(shù)意味著競爭對手也能使用，可能會(huì)削弱自己的差異化優(yōu)勢。回報(bào)在于，如果技術(shù)被廣泛采用，Hero 就能成為這個(gè)新交互范式的標(biāo)準(zhǔn)制定者和基礎(chǔ)設(shè)施提供者。

我認(rèn)為這個(gè)選擇體現(xiàn)了創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的格局。他們在 Meta 工作過，見識(shí)過平臺(tái)級技術(shù)的威力。他們知道，真正改變世界的不是一個(gè)優(yōu)秀的應(yīng)用，而是一個(gè)被廣泛采用的標(biāo)準(zhǔn)。就像 HTTP 協(xié)議定義了網(wǎng)頁瀏覽，觸摸屏定義了智能手機(jī)交互，AI Autocomplete 有潛力定義自然語言交互的標(biāo)準(zhǔn)。

SDK 策略還有助于快速驗(yàn)證技術(shù)價(jià)值和收集反饋。通過讓不同行業(yè)、不同應(yīng)用場景的公司使用這項(xiàng)技術(shù)，Hero 可以快速發(fā)現(xiàn)技術(shù)的優(yōu)勢和局限，找到最有價(jià)值的應(yīng)用場景，并根據(jù)實(shí)際使用情況不斷改進(jìn)。這比自己悶頭做一個(gè)應(yīng)用要高效得多。

從生態(tài)系統(tǒng)角度看，SDK 策略有助于建立網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。使用 Hero AI Autocomplete 的應(yīng)用越多,用戶就越熟悉這種交互方式。用戶越熟悉，新應(yīng)用采用這種交互方式的價(jià)值就越大。這種正反饋循環(huán)一旦啟動(dòng)，會(huì)形成很強(qiáng)的護(hù)城河。就像用戶習(xí)慣了觸摸屏之后，任何新的移動(dòng)設(shè)備都必須支持觸摸，未來用戶習(xí)慣了 AI Autocomplete 之后，任何新的自然語言應(yīng)用可能都需要支持這種交互方式。

這對整個(gè) AI 行業(yè)意味著什么

Hero 的 AI Autocomplete 讓我重新思考了當(dāng)前 AI 交互的發(fā)展方向。整個(gè)行業(yè)似乎都在朝著"更自然的對話"這個(gè)方向努力，讓 AI 更像人類一樣交流。但 Hero 提出了一個(gè)反直覺的觀點(diǎn)：也許最好的交互方式不是完全模擬人類對話，而是結(jié)合對話的自然性和表單的結(jié)構(gòu)性。

人類之間的對話之所以高效，是因?yàn)殡p方共享大量背景知識(shí)和語境。你和朋友聊天時(shí)，可以用很簡短的話表達(dá)復(fù)雜意思，因?yàn)槟銈兓ハ嗔私狻５撕?AI 的對話不一樣，AI 不知道你的偏好、習(xí)慣和當(dāng)前情境。如果完全模擬人類對話，就會(huì)導(dǎo)致大量不必要的來回確認(rèn)。

Hero 的方法是承認(rèn)這個(gè)差異，利用 AI 的優(yōu)勢來彌補(bǔ)。AI 可以快速分析任務(wù)結(jié)構(gòu)，預(yù)測所需信息，實(shí)時(shí)更新界面。這些都是人類做不到的。通過展示結(jié)構(gòu)化的參數(shù)，AI Autocomplete 實(shí)際上是在利用機(jī)器的優(yōu)勢，而不是試圖完全模仿人類。

我認(rèn)為這種思路會(huì)影響整個(gè) AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域。未來我們可能會(huì)看到更多混合式交互：既有自然語言的靈活性，又有結(jié)構(gòu)化界面的清晰性。這不是倒退到傳統(tǒng) GUI，而是在更高層次上綜合了兩種交互方式的優(yōu)點(diǎn)。

從技術(shù)架構(gòu)角度看，AI Autocomplete 也提出了新的要求。它需要 AI 模型不僅能理解用戶意圖，還要能預(yù)測任務(wù)結(jié)構(gòu)和參數(shù)需求。這可能會(huì)推動(dòng)一類新的 AI 模型發(fā)展，專門用于任務(wù)分解和參數(shù)預(yù)測。Hero 提到他們使用了一系列模型來預(yù)測用戶可能輸入的內(nèi)容，說明這不是單一模型能解決的問題，而需要專門的技術(shù)棧。

對于正在開發(fā) AI 產(chǎn)品的團(tuán)隊(duì)來說，Hero 的成功提供了重要啟示：不要只關(guān)注 AI 的智能程度，還要關(guān)注交互設(shè)計(jì)。最聰明的 AI 如果交互方式糟糕，用戶體驗(yàn)也會(huì)很差。反過來，即使 AI 能力有限，如果交互設(shè)計(jì)得當(dāng)，也能提供很好的用戶體驗(yàn)。Hero 的技術(shù)本質(zhì)上是通過更好的交互設(shè)計(jì)，最大化了現(xiàn)有 AI 能力的價(jià)值。

我也在思考這項(xiàng)技術(shù)可能的局限性。它適合參數(shù)化的、結(jié)構(gòu)化的任務(wù)，但對于真正開放式的、需要?jiǎng)?chuàng)造性的對話可能不太適用。比如你和 AI 討論一個(gè)哲學(xué)問題，或者尋求情感支持，這種場景下強(qiáng)行展示參數(shù)就會(huì)顯得生硬。所以 AI Autocomplete 可能不會(huì)取代所有類型的 AI 交互，而是在特定場景下提供更優(yōu)選擇。

另一個(gè)值得關(guān)注的是隱私和數(shù)據(jù)安全。AI Autocomplete 需要理解任務(wù)結(jié)構(gòu)和預(yù)測用戶需求，這意味著它需要訪問相當(dāng)多的上下文信息。如何在提供個(gè)性化服務(wù)和保護(hù)用戶隱私之間找到平衡，將是這類技術(shù)普及過程中必須解決的問題。

我對 Hero 未來的期待

Hero 目前正在自己的助手應(yīng)用中測試這項(xiàng)技術(shù)，計(jì)劃在幾個(gè)月內(nèi)向用戶發(fā)布。他們重點(diǎn)展示的功能是幫助用戶通過自動(dòng)補(bǔ)全提示詞找到會(huì)議時(shí)間或和朋友見面的時(shí)間。這是一個(gè)很實(shí)用的場景，也是一個(gè)很好的切入點(diǎn)。安排會(huì)議往往需要考慮多個(gè)人的時(shí)間、地點(diǎn)偏好、會(huì)議時(shí)長等因素，用自然語言描述清楚并不容易。有了 AI Autocomplete，這個(gè)過程會(huì)簡化很多。

但我更期待看到 Hero 在更廣泛場景中的應(yīng)用。比如在旅行規(guī)劃、購物、客戶服務(wù)等領(lǐng)域，AI Autocomplete 的價(jià)值可能更加明顯。Hero 的 SDK 策略意味著我們不需要等 Hero 自己去開發(fā)所有應(yīng)用場景，而是會(huì)看到各行各業(yè)的公司將這項(xiàng)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品中。

從融資角度看，Hero 去年獲得了 400 萬美元種子輪，現(xiàn)在又獲得了 Forerunner Ventures 領(lǐng)投的 300 萬美元追加投資。Kowalk 表示，根據(jù)應(yīng)用和 SDK 的增長情況，他們計(jì)劃在未來幾個(gè)月籌集更大一輪融資。我認(rèn)為如果 SDK 能夠吸引到一批有影響力的客戶，證明技術(shù)價(jià)值，那么 A 輪融資應(yīng)該不成問題。這項(xiàng)技術(shù)的潛在市場非常大，任何使用自然語言輸入的應(yīng)用都可能是潛在客戶。

我也在想，Hero 會(huì)不會(huì)成為下一個(gè) Twilio 或 Stripe 那樣的基礎(chǔ)設(shè)施公司？Twilio 讓每個(gè)應(yīng)用都能方便地集成短信和電話功能，Stripe 讓每個(gè)應(yīng)用都能方便地接入支付。Hero 有潛力讓每個(gè)應(yīng)用都能方便地提供優(yōu)秀的自然語言交互體驗(yàn)。如果真的走到這一步，Hero 的價(jià)值將遠(yuǎn)超一個(gè)普通的應(yīng)用公司。

但挑戰(zhàn)也是存在的。技術(shù)再好，也需要市場教育和生態(tài)建設(shè)。開發(fā)者需要理解這項(xiàng)技術(shù)的價(jià)值，學(xué)會(huì)如何集成和使用。用戶需要適應(yīng)這種新的交互方式，培養(yǎng)新的使用習(xí)慣。這些都需要時(shí)間和持續(xù)投入。Hero 團(tuán)隊(duì)有 Meta 的背景，應(yīng)該對這些挑戰(zhàn)有充分認(rèn)識(shí)。

我特別欣賞 Hero 團(tuán)隊(duì)的一點(diǎn)是，他們在三年前就開始布局這個(gè)方向，提前申請了專利。這種前瞻性在快速變化的 AI 領(lǐng)域特別難得。很多公司都在追逐最新的熱點(diǎn)，而 Hero 則在思考更根本的問題：人機(jī)交互的本質(zhì)是什么？未來的交互應(yīng)該是什么樣子？這種長期思維是真正有影響力的公司的特質(zhì)。

最后，我想說的是，Hero 的 AI Autocomplete 提醒我們，AI 革命不只是關(guān)于更強(qiáng)大的模型，也關(guān)于更好的交互設(shè)計(jì)。技術(shù)進(jìn)步和設(shè)計(jì)創(chuàng)新同樣重要，甚至在某些場景下，好的設(shè)計(jì)比更強(qiáng)的模型更有價(jià)值。這也是為什么我對 Hero 的未來充滿期待。他們不是在和其他公司比誰的模型更強(qiáng)，而是在重新定義人機(jī)交互的方式。這種創(chuàng)新往往更持久，也更有影響力。

我相信，幾年后回頭看，我們會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)自己曾經(jīng)需要花那么多時(shí)間和 AI 來回對話，就像我們現(xiàn)在回想起曾經(jīng)需要記住各種命令行指令一樣。AI Autocomplete 可能就是推動(dòng)這個(gè)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵技術(shù)之一。

結(jié)尾

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