4500字深度思考!苹果如何用沉浸来重塑 AI 体会?

其实 6 月 11 日凌晨的 WWDC 24 特别活动,看得我特别煎熬。各个群里、社交媒体上都在等着苹果的 AI 王炸。压轴登场时,出乎意料,又在情理之中。周一晚上我精神涣散没来得及细想,第二天清醒之后,才咂摸出味来。 现场演示的功效,其实没有那么重要,但是它的存在形式和所指方向,又非常重要。 这篇稿子写了删,删了写,到现在才挤出来。是 Apple Intelligence,而非 AI 姑且把这次 WWDC 上苹果所「承诺」的,都视作为画饼。苹果一直都是谐音梗大户。Artificial Intelligence 是

其实 6 月 11 日凌晨的 WWDC 24 特别活动,看得我特别煎熬。各个群里、社交媒体上都在等着苹果的 AI 王炸。压轴登场时,出乎意料,又在情理之中。周一晚上我精神涣散没来得及细想,第二天清醒之后,才咂摸出味来。

现场演示的功效,其实没有那么重要,但是它的存在形式和所指方向,又非常重要。

这篇稿子写了删,删了写,到现在才挤出来。

是 Apple Intelligence,而非 AI

姑且把这次 WWDC 上苹果所「承诺」的,都视作为画饼。

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苹果一直都是谐音梗大户。Artificial Intelligence 是 AI,Apple Intelligence 也是 AI。只是别人谐音梗扣钱,苹果这边都是加钱上谐音梗。

WWDC 24 的整个特别活动的上半场,介绍了 iOS 18、iPadOS 18、watchOS 11、visionOS 2 和 macOS Sequoia 零碎的更新特性,所有和 AI 相关的功效优化,则全部都被合并到属于 Apple Intelligence 的下半场。

如果苹果所画的这个大饼能如期烙成,那么 「AI」—— Apple Intelligence 也算是实至名归。

苹果在 AI 赛道上落后,这回找到一个自己熟悉的排水渠,打算排水渠过弯赢回一局,在我看来这个方向是对的。

接近 1 个小时时长的下半段实质,看起来眼花缭乱,但是其中的「AI」可以大致分为 3 类。

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一个是围绕文本实质展开的:

和咱们熟知的很多生成式 AI 类似,Apple Intelligence 同样可以根据不同的需求,生成不同语气、不同类型的文本实质,但是它借助专门的菜单,根据零碎获取的背景信息,更好地生成贴合当前用户需求的实质信息,给出建议。

发布会的视频核心,现场演示了包括邮件、文档、iMassage 等多个不同使用场景下,文本和书写实质生成的效果。

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而文生图或者图生图,用过 Midjourney 等工具的同窗,就愈加熟悉了,在某种程度上,苹果并没有显得「特别先进」。

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苹果是借助独立运用 Image Playground,来生成动画、插图和素描三种风格的图像,生成的图片也可以自此,运用于第三方 APP 核心。值得一提的是,Image Playground 是在本地独立运行,在很大程度上减少对于效劳器的依赖。本地运行的 AI 效劳一方面降低了隐衷泄漏的风险,另一方面也增强了实质生成的效率。

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而在「备忘录」APP 中,用户可以透过 Apple Pencil 调用 Image Playground,将粗略的草图转化为 AI 生成的精美图像,在这个过程中, AI 会抓取笔记核心的上下文信息,让生成的视觉实质愈加贴合当前语境。

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此外,Apple Intelligence 所引入的 Genmoji 功效很大程度上也是借用的同类功效,用户可以通过输入文字提示快速生成个性化的 Emoji,用作贴纸和表情分享。相比于固定的 Emoji,Genmoji 生成的表情愈加多样有趣。

但是相比这些相对固定、单一的 AI 运用方式,更为重要的是 Apple Intelligence 的第三种运用策略,也就是指向「个人化智能」的方向, AI 的沉浸式运用。

在「沉浸」的策略之下,AI 隐于其后,成为中间件。

将「人工智能」作为中间件

比如这次 iOS 相册的史诗级更新之后,用户可以轻松借助 Apple Intelligence 修改照片内的视觉信息和实质。那么,终端用户——或者说你——真的关心它是借助 OpenAI 实现的,还是用文心一言搞定的吗?

作为全局助手,Siri 同样得到了史诗级的更新,它成为了 iOS/iPadOS 的通用交互入口。

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在苹果官方的新闻稿中,是这么写的:

「在 Apple Intelligence 的支持下,Siri 愈加深入地融入了零碎体会。凭借更丰富的语言理解能力,Siri 愈加自然、更符合语境、愈加个性化,可以简化和加速日常任务。如果用户在单词上犯了错误,它可以跟进,并保持从一个请求到下一个请求的上下文。此外,用户可以输入文字给 Siri,并在文本和语音之间切换,以任何当时感觉合适的方式与 Siri 交流。Siri 还采用了全新的设计,当 Siri 处于活动状态时,优雅的发光灯会环绕屏幕边缘。」

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在这个时候,Siri 不再只是一个无聊的问答机器人,因为被赋予更高权限、更高行动能力和可能性的它,正无时无刻不在试图更好理解「我」,成为真正意义上的「Her」,这正是很多人理想中的人工智能。

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理解上下文环境:可以参考你屏幕的信息,正在发生的事情
获取深入背景信息:可以跨 APP、跨媒介,来提取愈加深入的信息实质
跨 APP 执行能力:让 Siri 可以借助 APP Intents 、快捷指令,整合执行跨 APP 的操作
融入工作流:无缝嵌入当前工作流程,帮你完成多项工作实质

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Apple Intelligence 和 Siri 的整合,在庞大的苹果生态之下(其实谷歌、华为应该也可以),构建起一种有效的、真正效劳于普通人的人工智能效劳——一种 AI 存在感没有那么强的、作为中间件的效劳。

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就像你在用 APP 的时候,压根不在意它用的哪种编程语言一样,但是它要帮你达成目标。如果真的实现,相比于 Copilot,Siri 可能更配得上 Copilot 的名字。好的效劳就像好的体会一样,理应是隐形的。

懂得「人」的 AI 只能算得上是「聪明而世故」,只有了解「我」, AI 才能称得上是真正意义上的「个人化智能」。因为「我」要的答案,通常需要适配「我」的需求。

「逃离速度理论」和情绪价值

看完整场 WWDC24,再重新审视到下半场开头库克所说的这 5 个关键词,就开始有了新的意味。

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强大,直觉,深度整合,个性化,同时兼顾隐衷。前 4 者确保了体会的优化,而隐衷效劳的提升,则是在 Apple Intelligence 权力变大的情况下,提供了对等了保障。(至少苹果是这么说的)

做 UX 的同窗对于这些词非常熟悉,因为它们就是「以人为中心」设计的核心,并不新鲜,但是要做好并不容易,但是这恰恰过去 50 年中,史诗级数字产品撬动世界的秘密——使用产品的用户,在使用产品的过程中,获得了尊重。这也让我想起一件旧事。

我的朋友总帅,有个「逃离速度理论」。

「某个东西带你逃离当前困境的速度越快,你越容易上头……工作太累了,到家拿起手机打一把游戏就能逃离开一切,这不比开一盒模型更快?」

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总帅出了模型坑,选择了逃离更快的手游,作为回避痛苦的镇痛剂。人总会下意识选择最短的路径来环节痛苦,或者逃离困境。而目前的多数 AI 效劳还没法立刻、马上、有效地帮你逃离,至少绝大多数的 AI 工具,还远做不到这一点。

这也是为什么包括 GPT 在内的很多 AI 工具的留存率远不及预期。因为大家发现老办法还挺好用的,至少情绪情感上是这样的。

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所以,发现并总结人类这种「不理智」行为,并以此颠覆传统经济学的行为经济学家理查德·泰勒能在 2017 年拿诺贝尔经济学奖。他的颠覆点就在于,它不再以「理性人」作为基础假设,相反人的心理特质、行为特征随时随地都会发生变化,这种非理性的、随机的、多变的、扩散的状态,才是人真实的状态。

而这也贴合过去 10 多年互联网快速发展阶段,底层的驱动力,体会和用户情绪。回想一下,之前我们所沉迷的好产品到底有什么特质?至少,其中有一部分,是开发者/设计师和用户之间的双向奔赴:我用细节、视觉、功效来实现某种体会,挠到你的痒处,会心一笑。

按照现在的说法,就是「情绪价值」。

相比于 SD,ChatGPT 和 MidJourney 已经在体会层面上,做得更棒了,但是我们也都很清楚,好的结果始终是依赖「提示词工程」的,也就是俗称「咒语」的玩意。

当然,为了工作,为了工资,为了甲方,你可以一边骂骂咧咧一边绞尽脑汁地写背景信息、微调「咒语」,重复 20 次生成,或者在 100 条文案里面艰难挑选那个你觉得勉强看的过眼的。

但是归根结底,还是 AI 不懂你,你不得去费劲沟通。在影视剧作核心,这是令人厌烦的「解释性语言」,在现实生活中,这脚「看场合」和「读空气」,在「提示词工程」中,这是必不可少的「背景信息」。

AI 不会,所以你累。

用「沉浸」来拯救「松弛感」

「提示词工程」本身是一个「以 AI 为中心」策略,并不符合「以人为中心」的体会设计原则。

而这也解释了为什么苹果和谷歌,或者说,iOS 和 Android 平台本身如此重要。因为软件、效劳和依托于此的用户数据就是「空气」。

一千个人眼里有一千个哈姆雷特,一个「F*ck」在不同语境中可能有一万个意思。雷佳音曾经在《心花怒放》中将这种差异进行了透彻了演绎,同一个情境之下同一个词,可以有如此丰富的含义和差异。

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正如我们自己能感知到的,绝大多数时候,我们很难保持清醒、富有逻辑、又精力充沛。我们不可能在周一傍晚下班的时刻,看着华灯初上闻着晚饭的香气,还在在工位上理智平静清醒思考。行为经济学家卡尼曼在《思考,快与慢》核心,将我们日常思维模式,归结为「零碎1」和「零碎2」,而上面所说的,就是零碎1。

零碎1是我们的快速、直觉和自动化思维方式。它几乎无需努力,可以迅速做出决策,通常基于经验和潜意识。零碎1负责处理简单的、常规的任务,如认出熟人的脸、理解简单的语句或立即反应紧急情况。尽管它效率高、反应快,但零碎1容易受到偏见和直觉误差的影响。

零碎2是我们缓慢、逻辑和有意识的思维方式。它需要更多的努力和注意力,负责复杂的、需要深思熟虑的任务,如解数学题、权衡利弊或做出长期规划。零碎2可以纠正零碎1的错误,但因为需要更多的认知资源,它常常被忽略或在压力下失效。

目前咱们和 AI 交互都得靠「零碎2」,费劲,疲惫。而 Apple Intelligence ,则是想「保2冲1」,稳住「零碎2」的基本盘,借助庞大的平台 APP 体量和庞大的开发者群里以及人工智能,让用户能用「零碎1」和 AI 共存。

如果 Apple Intelligence 真能落地,用户也许可以保持住松弛感。问一个简单的「怎么办」,就能获得答案。Siri 可以在迅速理清现状后给出答案:

「向前走,抬起头,深呼吸,然后对她说我爱你。」
「识别到你在 2 楼男厕第三个坑位,已向最近便利店下单卫生纸,外卖小哥会在 5 分钟内前来搭救你,坚持住!」
「乖,摸摸头,别担心,一切都会好起来的。」
「收拾东西,下班就好了。」
……

苹果给出了另一半答案

WWDC24 特别活动的下半场确实值得仔细看看。

这对于做 UX 和做 AI 的同窗都很重要。我相信周一晚上很多看直播的很多大厂的同窗/独立开发者,应该是等不及结束,就已经开始去苹果的开发者网站上去找文档看看了。抄到了解题思路,接入了平台的效劳,大家就不用反反复复地造轮子了。

大概率 OpenAI 的效劳没法在今年 9 月前,在大陆地区合规地随着 iPhone 16 系列随机附赠,但是文心一言、通义千问们,应该已经和苹果的同窗紧锣密鼓地接洽和谈判了。但是,普通用户,要的是一个结果,而不是存在感过强的某款 AI。

而这可能是 AI 真正意义上,润物细无声地和最普通的用户拥抱的起点。

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