我的AI网友

新京报传媒研究 2023-12-30 19:10:23

互联网平台新标配:AI助手(伴聊)

目前互联网科技企业入局AI赛道主要有两种路径:一是从模型层甚至芯片层开始,再到文心一言、通义千问等应用层软件,目标是产业向市场 ,这条路径更加适合信息资源储备富足、人才资本技术整合能力强的互联网巨头企业,充分掌握AI技术发展及应用风口的主动性,保持其技术基因上的领先性。

二是从应用层实现更为轻量型的落地功能,在相对成熟的垂类市场和用户群体中寻找“新机会”或者“不下桌不掉队“的运营手段,则更加适合侧重平台生态业务的中小型互联网机构。

而平台生态内ToC应用层的AI助手(伴聊)似乎已逐渐成为互联网APP信息服务的标配。

国内,抖音的“抖音心晴”聊天机器人,与百度的“万话”APP,均为最新上线的AI伴聊代表产品。Soul在2022年就推出了“AI苟蛋”,2023年8月,微博则在私信中上线了明星AI情感伴聊功能,虎扑则在8月推出了“AI女娲”。淘宝则在近年推出了C端的“淘宝问问AI助手”“淘宝试衣”“极有家”等AI购物助手。

在海外,Meta近期发布了一系列大约 30 位名人的聊天机器人,包括帕丽斯·希尔顿 (Paris Hilton)、史努比狗狗 (Snoop Dogg) 和前 NFL 球员汤姆·布雷迪 (Tom Brady)。据外媒报道,eBay.de(德国站)正在使用Zoovu平台的数字购物助手为在线购物者提供个性化推荐和量身定制的产品建议。微软则在近期提供一系列新的人工智能(AI)购物工具,用于其新的Bing搜索引擎和Edge浏览器上。今年6月,微软曾经的亲儿子、OpenAI(ChatGPT的开发公司)的大师姐小冰公司在号称“克隆人的第一个家园”的App「X Eva」上,发布了首个网红/明星克隆人“半藏森林”。

何种AI助手(伴聊)更有“前景”?

据不完全统计,这些AI助手当前的特点盘点如下: 图注:国内大厂AI助手特点。来源:作者自制

可以看到目前国内平台提供给用户的AI助手(伴聊)更多是以PGC官方设定角色出现,除了授权的影视明星现实角色,多为虚拟角色 ,其中虎扑在UGC方面走得相对前沿,允许用户上传写实类角色形象,比如明星同款,但角色对话监管方面似乎不够严谨,大量存在类色情的对话内容,影响了平台社区的舆论环境,目前已下线。

在AI对话的应用方面,到底是一个超级AI覆盖所有的用户场景还是个性化场景化的AI来应对用户多样化的需求更有发展“前景”?

在海外,ChatGPT虽然在11月初才官宣推出GPTs,用户可以定制自己的AI。而由两位Google前工程师创立的Character.AI独立AI应用2022年就开放了用户创建专属聊天机器人功能,不仅能从形象、性格、标签、声音、示范聊天素材方面进行自定义创建,还设置了反馈打分体系帮助用户自训练调优。

自2022年9月上线以来,已有上亿用户在Character.AI上定制自己的AI角色,总数超过1800万个。其中既有马斯克、Tayler Swift、Kanye West、奥普拉·温弗瑞 (Oprah Winfrey)等当代名人,也有爱因斯坦、苏格拉底、居里夫人等历史中的人物,或者马里奥、钢铁侠等虚构角色,当然,也有用户用模型创建了他们已故亲人的AI版。

数据平台Similarweb的数据显示,Character.AI的日活指标一度超越ChatGPT,而在用户使用时长和年轻人用户占比两个指标上,Character.AI已远超ChatGPT。 图注:ChatGPT与Character AI在美国安卓平台上的用户使用时长。数据来源:Similarweb

如果说Character.AI是个性化AI对话的标杆应用,那么淘宝问问则在场景化应用方面提供了行业样本。

网络越开放,普通消费者在消费决策时面临的选择成本就越高。决定买哪个是个难题,而面对新问题新情况知道需要买什么又是一个难题。虽然现在有小红书这类平台定位“生活方式”分享社区,但面对海量的UGC内容,甄别哪些是真实经验哪些是商家营销,让消费者费劲了脑筋。

淘宝问问在淘宝平台上以小程序调用的方式呈现,在用户界面中不仅呈现出示范问题,且在功能上进行了明确的场景化切分:用我挑商品、婚礼策划师、旅行策划人、资深导购员、生活小能手、美食达人,除了解决“挑哪个”“买什么”的角色外,还提供了一个针对热爱分享的消费者AI助手角色“灵魂写手”。

淘宝过去一段时间加码内容化转型,着重解决”怎么逛”的问题。如今淘宝问问上线,则直指“怎么买“的问题。

以”用我挑商品“为例,用户可以选择自己浏览足迹或购物车里同品类的2款产品请淘宝问问进行对比,淘宝问问可以快速根据商品详情提炼两款商品的主要优势给出差异化选购建议,且从下方商品图片展示处可以一键跳转商品详情页。

图注:淘宝问问针对购物车里两款同类功效型洗发水进行对比。来源:淘宝APP

目前淘宝仍是在用户原有消费路径上增加了AI决策助手的角色,笔者认为这是真正进入AI购物时代必不可少的培育阶段。 在可以想见的未来,当淘宝问问积累了丰富的个性化需求,用户也了解淘宝问问的信息判断规则,我们完全有可能对AI购物助手说: “最近压力比较大,脱发较严重,你帮我买一款200元以内成分有机止脱增发的洗发水,我下周回老家沈阳寄到那边去。 ” AI助手就会自动根据你的需求 ,以 你关 联 的默认支付账 户、预测收货日期及方便签收的地址下单送货到家。 用户 在整个消费过程,整个消费行为可以精简为一句简单的AI对话。

图注:AI购物对电商购物流程的颠覆图示。来源:作者自制

德外5号认为AI伴聊PGC和UGC不是二选一的选择题。对于平台内加载AI助手的新动态,PGC的角色和场景设计有助于用户快速顺畅的和AI助手产生交互,起到AI破冰的效果。而个性化UGC则具备巨大的新交互场景拓展空间,为提升用户黏性(时长为核心KPI)和开发新的营商模式提供了充分想象空间。

机构预测,Character.AI 在达到一定用户基数后,平台可以通过收取增值订阅会员、UGC AI 角色付费订阅、凭借真正个性化的推荐布局广告业务。根据预测,中期月活用户数量到达千万量级,年收入能达到 2 亿美元左右。若月活用户数量突破 1 亿,则能达到约 20 亿美元的营收。

有数据显示,淘宝天猫平台,商家在双十一准备期及开卖期调用AI次数已超过15亿次。买家方面,AI助手淘宝问问的累计体验人次也超1000万,其中高活跃人群日均提问数超8次。

海外电商平台Shopify最新的二季度的财报显示,GMV(商品总交易额)同比增长17%,达到550亿美元,创下了历史新高。Shopify首席执行官托比亚斯·吕特克在财报会上也提到,业绩源于几款战略产品的发布,其中包括服务于B端的 Shopify Magic 和AI导购。

AI助手(伴聊)发展之路依然崎岖

对话式AI继短视频之后成为一众互联网平台的发力重器,但AI伴聊无论从用户体验、舆论监管、道德和版权层面依然存在诸多问题。 在用户体验方面,因底层语料训练不足导致轻易开放新角色的对话体验不顺畅,有很多问题AI无法应景对答,且回答及语音有明显的AI痕迹。根据刺猬公社的调研,AI领域从业者达洛表示“相对于ChatGPT、文心一言这样的产品来讲,很多社区并不具备自主研发能力,他们的AI功能很大一部分要依赖于其他开源AI。”这意味着平台使用其他开源AI,则在语料训练的相关技术上较原生大模型厂商存在很大差距,使用效果难以理想。

面对“类人非人”的AI虚拟角色,很多用户将其作为欲望和负面情绪的宣泄出口,给网络环境治理带来新挑战。虎扑的女娲AI在经历短暂测试后很快就下线了,其中一个重要原因就在于用户对于AI角色形象、背景等UGC设定,及AI对话的“滥用”。

而在微博上线明星情感陪伴功能上线以后,再次引发网友对“饭圈经济”的热议,有观点认为此功能有助于拉近明星与粉丝之间距离,亦有观点认为这是将明星符号化,成为一种饭圈经济的消费工具,不少网友在线喊话微博下线此功能。另一方面,明星作为公众人物,公开发表的言论经常会被断章取义引发舆情风险,明星AI替身的24小时在线陪聊则无限放大了此类风险。

国内内容平台的AI伴聊对于开放UGC模式相对谨慎,很大程度上也是因为在角色形象设定等方面的图像版权及舆论监管风险。避免让AI成为恶意与欲望宣泄的载体,已经成为所有互联网平台进入AI时代的共同挑战。

场景化的AI助手则在上述问题上风险相对可控,且应用目标明确,但需要依托平台特定生态,难以成为独立应用 。目前虽有“网红秀”等定位为网红AI分身的工具软件,创建人可维护AI网红朋友圈、粉丝群组,与AI网红语音聊天,但脱离成熟的平台土壤目前尚难以获得快速的推广应用。

结语

就目前互联网平台主要的 To C 对话式AI 产品来看, AI伴聊需要设定特定的虚拟角色,国内平台主要用于用户的情感疗愈和陪伴,而海外应用则更多的是激发用户的创造力和探索欲。 短期内国内还很难大规模放开AI虚拟角色的UGC创建及公开分享功能,但可以展望的是B端用户可能依托互联网平台推出特定领域的AI助手(伴聊),一旦规模化或许会跑出AI时代的“微信服务号”。 针对特定用户场景开发的AI助手则在功效性方面更加显著,具有更明确的模型训练逻辑,除了AI购物助手在消费场景里帮助消费者解决“买哪个”和“买什么”的问题以外,目前也有很多大模型厂家针对企业职场C端客户开发AI数字员工应用,发力于AI对企业生产效率的提升。 主流媒体当下前台呈现的AI应用还主要聚焦在“数字人主播”,应用场景是一对多的报道形态,还不能算是对话式的C端应用,仍是提升生产效率的B端工具。 AI助手(伴聊)之于主流媒体的新闻客户端,可一定程度上解决用户的个性化体验问题,提升用户的信息获取效率,但底层仍需要对媒资库做好结构化的标签体系及用户场景化语料模型训练。基于数据与模型层面的技术向常态运维,将成为主流媒体在对话式AI时代面对C端服务的新挑战...... 来源:德外5号 值班编辑:王可

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