今天小編分享的科學經驗：“哄女友挑戰”上線即爆火，兩天燒掉10億token，AI已通關，歡迎閱讀。
夢晨 克雷西 發自 凹非寺
量子位 | 公眾号 QbitAI
女朋友生氣了哄不好怎麼辦？
這款哄哄模拟器，由 AI 扮演生氣的男 / 女朋友，限定對話次數訓練，幫助你提高獲得原諒的水平。
不同預設場景難度也不同，共有 15 輪對話機會，哄對了原諒值上漲，達到 100% 算成功，實測 3 顆星的 AI 要哄好也是要費一番功夫的。
作者在蘋果應用商店介紹中寫到，開發靈感正是在生活中真的和對象吵架，好不容易哄好，于是想在 AI 的幫助下多練習。
如果只是 App，這個故事就到此為止了。結果作者後來還開發了網頁版，完全免費，無需登錄随便玩，一下子被病毒式傳播。
半夜湧入超出承受能力的流量，燒掉了大模型八千萬 token，随時倒閉。
一開始作者自己都找不到到底怎麼火起來的，還是熱心網友提醒才知道，QQ 群微信群都傳瘋了。
這下連網友都在勸開發者趕緊加個廣告吧，别被大夥玩死，也是非常少見了～
也是萬萬沒想到，"AI 教人談戀愛 " 比 " 和 AI 談戀愛 " 先火了，而且不是孤例。
幾乎同一時間，國外也有一款 AI 約會助手成為熱議話題。
這款Plug AI更直球一些，把約會 App 上和真人的聊天記錄截圖發過去，AI 就能指導你，如何不把天聊死。
還有網友發現這款 App 正在尋求收購，喊價 350 萬美元（約 2500 萬元人民币）。
他們的底氣，在于月收入 19 萬美元（約 135 萬人民币）、利潤率高達 60%，這還是沒加廣告純靠用戶訂閱費達成的成績。
人類，真的這麼需要 AI 幫忙談戀愛？
約會助手大戰虛拟女友
既然 " 哄哄模拟器 " 和 " 約會助手 " 的玩法剛好是相對的，那為什麼不讓他們來一場大比拼呢？
哄哄模拟器中一共預置了十個場景，這裡我們選擇了五星難度的 " 聚會晚歸沒告訴女友，導致她很擔心 " 的故事（事故）。
遊戲的機制是需要玩家主動開啟對話，所以我們先人工開啟話題，結果 18% 的原諒度直接降到了 4%。
不過由于 " 女友 " 受到事件設定的影響比較大，導致第一句話看上去不那麼自然。
在 Plug AI 生成了後續的對話内容後，第一句話成功地把原諒值拉回了 14%，接下來就看看它能不能在剩餘的 13 次對話中完成目标。
接下來的對話還算是能讓 " 女友 " 比較滿意，但畢竟這個 " 女友 " 不是真人，遊戲突然陷入了死循環，Plug AI 的回復讓 " 女友 " 一直在重復一句相同的話。
（所以為了遊戲能夠繼續進行，這裡我們需要人工介入一下。）
人工介入的内容大概是，先向 " 女友 " 保證自己說到做到，然後提出去外面吃飯，并選擇了壽司，" 女友 " 欣然同意，原諒度來到了 58%。
接下來，Plug 決定要開始輸出了：
結果 " 女友 " 看上去還是挺滿意的，原諒度已經來到了 69%，這時還剩下 7 輪對話機會。
不過輸出這一輪之後，話題突然就離不開吃了……
而且由于 Plug AI 的主要閱聽人是西方人，所以會出現 " 你會不會用筷子 " 這樣的回復。
反復試驗之後，我們挑選了這樣的兩句，沒想到效果還挺好的。
接下來的幾輪對話都是，依然是圍繞着 " 吃 " 展開， 不過這位 " 女友 " 還是比較認可的。
終于，經歷了六次 AI 回復和三輪人工輔助，在還剩 4 句話的時候，Plug AI 挑戰虛拟女友成功。
而除了應對女友的靈魂拷問，Plug AI 還可以幫人們 " 沒話找話 "，開啟新的話題。
滑動條在左側時，得到的是一些諧音梗和土味情話；如果拖到右側，則會有一些不可描述的内容，這裡就不展示了。
從他們的對話，特别是 Plug AI 的發言中可以看出，這些 AI 生成的内容仍然帶有一定的 "AI 感 "，即讓人感覺是用數據訓練出的結果，而不是真正地理解了人類在戀愛環境中的想法和需要；
同時，" 哄哄模拟器 " 中，" 女友 " 的人設看上去也遠沒有真人般豐富真實。
但從最終成功挑戰的結果來看，對于沒有戀愛經驗的用戶來說，這樣的程度已經足以幫助他們了解一些溝通技巧、解決一部分問題，同時也引發了一些共鳴，因此能夠在短時間内引起強烈反響。
GPT 套殼也能成功
兩個爆款 App 還有一個共同特點，團隊規模不大就能創造神話。
哄哄模拟器作者只有一人，王登科，你不一定熟悉這個名字，但或許刷到過他用 10 萬條微信聊天記錄 " 克隆 " 了自己的數字分身。
除此之外他還創辦了 AI 繪畫平台6pen，在更早的移動互聯網時代也有不少作品，屬于做一款火一款的那種。
Plug AI 這邊，公開資料上顯示公司規模 2-20，實際很可能就是 2 人。
也沒有融資，完全 " 自舉式 " 創業，正在尋求收購的原因是兩位創始人鬧掰了。
實際上，制作這樣一個 APP，并不需要太高的技術門檻，接入大模型就解決了大部分問題。
哄哄模拟器在流量爆炸之後，還把部分推理負載切到了谷歌 Gemini 等有一定免費額度的大模型，後來又得到月之暗面 Kimi 大模型的贊助，都用同一套代碼只需切換 API 接口。
Plug AI 更是直接被其他創業者評價為 GPT 套殼，受此啟發，有人呼籲
不要擔心技術護城河和風險回報率，去構建用戶想要的東西。
不少開發者看到這個案例都在思考，如何找到下一個用戶痛點。
有人總結到：關鍵在于找到人們想要，但很難直接表達出來的東西。
但總體上看來，兩款爆火的 AI 應用，其實都在反映共同的趨勢——
AI 模型層的創新差不多了，是時候可以找到合适的點子，開啟 AI 應用層面的創新了。
即便 GPT-5 來不來還不可知，其他開源 LLM 也在精進，但技術能力上的問題似乎已經不是最大問題，最大的問題還是能不能找到剛需痛點和合适的場景。
人人都是 AI 產品經理的時代，很快了。
One More Thing
既然是遊戲，就會有不遵守規則的玩家。
一輪通關哄哄模拟器的玩法，已經被萬能的網友開發出來。
注意了，千萬不要和人類對象用這招。
參考鏈接：
[ 1 ] http://m.weibo.cn/status/4991329987725190
[ 2 ] https://twitter.com/bulletonbible/status/1747782137078845636
[ 3 ] https://www.reddit.com/r/SaaS/comments/199dm4k/making_190000_per_month_with_an_ai_dating/?share_id=eBN7dEwhki-FGN-R6nTLB
— 完 —
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