今天小编分享的科学经验:“哄女友挑战”上线即爆火,两天烧掉10亿token,AI已通关,欢迎阅读。
梦晨 克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
女朋友生气了哄不好怎么办?
这款哄哄模拟器,由 AI 扮演生气的男 / 女朋友,限定对话次数训练,帮助你提高获得原谅的水平。
不同预设场景难度也不同,共有 15 轮对话机会,哄对了原谅值上涨,达到 100% 算成功,实测 3 颗星的 AI 要哄好也是要费一番功夫的。
作者在苹果应用商店介绍中写到,开发灵感正是在生活中真的和对象吵架,好不容易哄好,于是想在 AI 的帮助下多练习。
如果只是 App,这个故事就到此为止了。结果作者后来还开发了网页版,完全免费,无需登录随便玩,一下子被病毒式传播。
半夜涌入超出承受能力的流量,烧掉了大模型八千万 token,随时倒闭。
一开始作者自己都找不到到底怎么火起来的,还是热心网友提醒才知道,QQ 群微信群都传疯了。
这下连网友都在劝开发者赶紧加个广告吧,别被大伙玩死,也是非常少见了~
也是万万没想到,"AI 教人谈恋爱 " 比 " 和 AI 谈恋爱 " 先火了,而且不是孤例。
几乎同一时间,国外也有一款 AI 约会助手成为热议话题。
这款Plug AI更直球一些,把约会 App 上和真人的聊天记录截图发过去,AI 就能指导你,如何不把天聊死。
还有网友发现这款 App 正在寻求收购,喊价 350 万美元(约 2500 万元人民币)。
他们的底气,在于月收入 19 万美元(约 135 万人民币)、利润率高达 60%,这还是没加广告纯靠用户订阅费达成的成绩。
人类,真的这么需要 AI 帮忙谈恋爱?
约会助手大战虚拟女友
既然 " 哄哄模拟器 " 和 " 约会助手 " 的玩法刚好是相对的,那为什么不让他们来一场大比拼呢?
哄哄模拟器中一共预置了十个场景,这里我们选择了五星难度的 " 聚会晚归没告诉女友,导致她很担心 " 的故事(事故)。
游戏的机制是需要玩家主动开启对话,所以我们先人工开启话题,结果 18% 的原谅度直接降到了 4%。
不过由于 " 女友 " 受到事件设定的影响比较大,导致第一句话看上去不那么自然。
在 Plug AI 生成了后续的对话内容后,第一句话成功地把原谅值拉回了 14%,接下来就看看它能不能在剩余的 13 次对话中完成目标。
接下来的对话还算是能让 " 女友 " 比较满意,但毕竟这个 " 女友 " 不是真人,游戏突然陷入了死循环,Plug AI 的回复让 " 女友 " 一直在重复一句相同的话。
(所以为了游戏能够继续进行,这里我们需要人工介入一下。)
人工介入的内容大概是,先向 " 女友 " 保证自己说到做到,然后提出去外面吃饭,并选择了寿司," 女友 " 欣然同意,原谅度来到了 58%。
接下来,Plug 决定要开始输出了:
结果 " 女友 " 看上去还是挺满意的,原谅度已经来到了 69%,这时还剩下 7 轮对话机会。
不过输出这一轮之后,话题突然就离不开吃了……
而且由于 Plug AI 的主要閱聽人是西方人,所以会出现 " 你会不会用筷子 " 这样的回复。
反复试验之后,我们挑选了这样的两句,没想到效果还挺好的。
接下来的几轮对话都是,依然是围绕着 " 吃 " 展开, 不过这位 " 女友 " 还是比较认可的。
终于,经历了六次 AI 回复和三轮人工辅助,在还剩 4 句话的时候,Plug AI 挑战虚拟女友成功。
而除了应对女友的灵魂拷问,Plug AI 还可以帮人们 " 没话找话 ",开启新的话题。
滑动条在左侧时,得到的是一些谐音梗和土味情话;如果拖到右侧,则会有一些不可描述的内容,这里就不展示了。
从他们的对话,特别是 Plug AI 的发言中可以看出,这些 AI 生成的内容仍然带有一定的 "AI 感 ",即让人感觉是用数据训练出的结果,而不是真正地理解了人类在恋爱环境中的想法和需要;
同时," 哄哄模拟器 " 中," 女友 " 的人设看上去也远没有真人般丰富真实。
但从最终成功挑战的结果来看,对于没有恋爱经验的用户来说,这样的程度已经足以帮助他们了解一些沟通技巧、解决一部分问题,同时也引发了一些共鸣,因此能够在短时间内引起强烈反响。
GPT 套壳也能成功
两个爆款 App 还有一个共同特点,团队规模不大就能创造神话。
哄哄模拟器作者只有一人,王登科,你不一定熟悉这个名字,但或许刷到过他用 10 万条微信聊天记录 " 克隆 " 了自己的数字分身。
除此之外他还创办了 AI 绘画平台6pen,在更早的移动互联网时代也有不少作品,属于做一款火一款的那种。
Plug AI 这边,公开资料上显示公司规模 2-20,实际很可能就是 2 人。
也没有融资,完全 " 自举式 " 创业,正在寻求收购的原因是两位创始人闹掰了。
实际上,制作这样一个 APP,并不需要太高的技术门槛,接入大模型就解决了大部分问题。
哄哄模拟器在流量爆炸之后,还把部分推理负载切到了谷歌 Gemini 等有一定免费额度的大模型,后来又得到月之暗面 Kimi 大模型的赞助,都用同一套代码只需切换 API 接口。
Plug AI 更是直接被其他创业者评价为 GPT 套壳,受此启发,有人呼吁
不要担心技术护城河和风险回报率,去构建用户想要的东西。
不少开发者看到这个案例都在思考,如何找到下一个用户痛点。
有人总结到:关键在于找到人们想要,但很难直接表达出来的东西。
但总体上看来,两款爆火的 AI 应用,其实都在反映共同的趋势——
AI 模型层的创新差不多了,是时候可以找到合适的点子,开启 AI 应用层面的创新了。
即便 GPT-5 来不来还不可知,其他开源 LLM 也在精进,但技术能力上的问题似乎已经不是最大问题,最大的问题还是能不能找到刚需痛点和合适的场景。
人人都是 AI 产品经理的时代,很快了。
One More Thing
既然是游戏,就会有不遵守规则的玩家。
一轮通关哄哄模拟器的玩法,已经被万能的网友开发出来。
注意了,千万不要和人类对象用这招。
参考链接:
[ 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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