对于大厂来说,基础模型越来越多,并且能力越来越强,头部模型差距越来越小的前提下,要不要在 AI 领域重新造轮子?
(资料图片)
对于用户来说,模型能力越来越强,Benchmark 上的分数越来越高,可以写代码、做 PPT、查资料、分析论文,甚至开始操作电脑。但多数人的使用方法依旧是「打开对话框,把需求重新解释一遍」。
相比再造一个独立的通用 AI 产品,网易选择了一条更贴近自己原有业务的路线:让 AI 进入社区、内容和人与人的关系之中。8 月 18 日,网易传媒发布了一套名为「蜜蜂 AI」的统一 AI 能力底座,并率先把它放进年轻人社区产品网易小蜜蜂里。
AI 已经足够聪明,问题可能出在「每次都要重新认识你」
网易传媒副总裁、蜜蜂 AI 负责人张智敏在沟通会上提到了一个很典型的场景:第一次提问说得不够完整,结果不满意;补充几个条件之后,方向依然存在偏差;最后用户大量时间消耗在了调整 Prompt 上。
于是,蜜蜂 AI 想缩短的是从「我产生一个想法」到「AI 真正理解这件事」之间的距离。
过去的互联网产品通常先认识账户,再认识用户。淘宝知道你的购买记录,抖音知道你停留在哪段视频,网易云音乐知道你循环过哪些歌曲。推荐系统用了十几年时间,把「理解用户」变成互联网公司的核心能力。
生成式 AI 出现之后,这套关系突然倒了过来,用户面对的是一个能力极强,却经常失忆的对象。
蜜蜂 AI 的思路,是把网易原本擅长的用户关系和内容理解能力继续向前延伸。在用户主动使用并授权相关信息的前提下,AI 可以参考学校、专业、经历、关注方向等信息,再结合用户持续补充的材料、时间、预算和偏好完成任务。
例如在求职场景中,AI 可以帮助筛选更相关的岗位、整理材料,从「找到信息」继续走向「采取行动」。在网易小蜜蜂现有产品里,AI 搜索也可以对热点、生活知识和复杂问题进行整理,并保留来源;AI 助手则支持文字、语音、图片和通话,可以处理论文、文档、旅行规划等任务。
这些能力单独拿出来看,都很难称得上 AI 行业里的稀缺功能。不过产品能力未必综合技术能力挂钩,产品能力很多时候在于用户洞察和技术组合。
用户不必把所有条件压缩成一个完美 Prompt,而是在持续交互里一点点补充信息;AI 则根据此前获得的授权信息和交互结果,逐渐理解用户,这更接近人与人之间真正建立关系的过程。
网易给这种关系设计了一个载体——「个人专属万能龙虾」。它可以回答问题、聊天、辅助群聊、做社区导览、记录生活和整理信息。
按照网易公布的数据,领养龙虾之后的用户,在停留时长、活跃天数以及即时通信量上都出现正向变化;近三个月互动次数增长接近 90%,用户与 AI 的双向互动贡献占比达到 40%,最高可以达到 70%。
ChatGPT 出现三年多之后,AI 行业已经证明了用户愿意「尝鲜」。下一阶段更困难的问题,是用户为什么愿意每天回来。
搜索框是一种需求关系:我有问题,所以打开它。
社区则是一种关系网络:即使暂时没有明确需求,人仍然可能回来看看朋友、兴趣和正在发生的事情。
网易选择把 AI 放进网易小蜜蜂,是在尝试把第二种关系引入 AI。这也解释了为什么它首先选择大学生和年轻职场人。网易认为,这些用户原本就是 AI 的高频尝试者,同时更愿意表达、创作和参与共建。社区由此既是产品,也是一个持续观察 AI 如何被真实使用的实验场。
相比单纯比拼模型参数,这是一条更为「互联网产品经理」的路线。
文字、图片和视频之后,内容还能变成什么?
如果说「龙虾」解决的是 AI 和人的关系,网易的另一个实验,则指向内容本身。
网易传媒在现场展示了一个很简单的例子:一只喜欢苹果的猫。文字可以描述这只猫,图片让你看到它,视频让它动起来。而在互动内容里,你可以点击猫的耳朵、鼻子或者苹果,不同操作产生不同反馈。
这背后其实出现了一种新的内容变量——用户行为。
过去十几年,互联网内容经历了一条相当清晰的演进路径:文字、图片、短视频、直播。
媒介的趣味性和刺激性越来越高,但创作门槛却也越来越高。
想写一篇文章,你需要文字能力;想拍一条好视频,需要摄影、剪辑;制作真正可以交互的内容,过去甚至意味着写程序、做游戏。
在网易小蜜蜂目前的创作链路里,用户可以上传照片或者输入自然语言,生成互动内容并直接发布。网易展示的案例包括「欢迎来到 2008 年的互联网」「自由弹奏钢琴模拟」以及类似「职场答辩」这样的互动小游戏。
用户点击、拖动、输入,都会影响画面和结果。
于是创作者考虑的问题,也从「我要给别人看什么」,增加了一层:我希望别人对这个内容做什么?
这是 AI 生成内容一个经常被忽略的方向。今天大多数生成式 AI 仍然在降低传统内容的生产成本——以前写一篇文章需要半小时,现在需要五分钟;以前做一张图需要设计师,现在一句 Prompt 就能完成。
更长期的变化也许在于 AI 会让一些过去只有程序员、游戏策划和交互设计师才能生产的内容,变成一种大众表达工具。网易将这套链路概括为「创作—试玩—分享—二创」。
如果它最终成立,社区里的 UGC 可能也会多出一种新的基本形态:可以玩的内容,而不仅仅是好玩的内容。当然,任何社区 AI 最终都会遇到另一个问题:它到底知道什么?
大模型最擅长制造的一种错觉和幻觉,就是用非常确定的语气,说出一段听起来合理的信息。
对于考研、求职、校园生活这类高度依赖现实经验的信息,仅靠模型训练数据并不一定足够。
这恰好回到了网易作为内容平台的老本行。网易小蜜蜂希望把社区里持续产生的真实经验组织成 AI 可以调用的知识。例如考研复试、求职经验或者校园生活,一个官方流程可以告诉你「应该怎么做」,真正经历过的人则会补充「实际会发生什么」。
目前,网易小蜜蜂中的部分社区知识已经进入 AI 的检索和回答链路;当用户发现信息过时或者不准确,也可以继续反馈和修正。网易强调,这并非简单把社区帖子直接交给模型,而是在合规和尊重用户意愿的基础上,对知识进行整理、筛选和更新。
网易传媒副总裁李淼说,他们希望 AI 真正进入产品和用户场景,成为用户「可以感知、体验和消费的一部分」。它没有急着创造另一个万能聊天框,而是把 AI 放回自己最熟悉的社区里,试着让它认识人、参与内容,也参与人与人的互动。
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