ChatGPT 的对话框过时了?这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式
AI魔法学院
2024-07-26
分享海报

当我们开启某个话题前,ChatGPT 空白的输入框里默认写着这一句话。和 ChatGPT 的交互,就像和朋友的聊天,你来我往,从上到下,线性的结构非常直观。然而,这就是和 AI 互动的最佳模式吗?还在翻和 ChatGPT 的聊天记录?一种很新的交互方式来了学生时期,我们应该都见过白板,老师用可以擦除的马克笔,在白色的平滑板面上写公式。CanvaFigma 等设计平台,则提供了在线白板工具,它们沿袭了物理白板的特点,但画布是无限的,形式也更加自由,就像现实的办公桌一样,可以灵活地放置各种东西,很适合进行头脑风暴。在线白板工具示意图. 图片来自:Canva如果 ChatGPT 也以白板的方式和我们互动,会产生什么奇妙的化学反应?Flowith 就是这样一款 AI 内容生成工具,最近发布了公测,一周新增约 2 万名新用户。它在形式上最大的亮点是,把纵向的聊天记录,转变成了动态的画布,为人机交互提供了一种很新的方式。Flowith 支持 GPT 4 TurboClaude 3 Opus 等模型,本质和 Perplexity 差不多,都是在他人的地基上搭建服务,但创新之处各有千秋。Flowith 的底部仍然有输入框,但你是在一块类似在线白板的无限画布上,和 AI 互动。

这里还引入了一个新概念:节点。每次提问产生新的节点,节点可以再发散和引用,串成很多不同的线。

举个例子更加直观,直接问 AI:「给我头脑风暴 5 AI 创业想法。」Flowith 给出的答案是:AI 医疗影像诊断、AI 在线教育平台、AI 智能投资顾问、AI 智能家居可穿戴设备、AI 场景消费推荐。然后,我们可以在「AI 智能家居和可穿戴设备」的分支下,追问目前有哪些主要玩家。

第一次看到答案以卡片的形式分叉和移动,心里会忍不住「哇」一声。这个例子使用的是「思维导图发散模式」。除此之外,Flowith 还提供了自动决策模式、联网超级搜索模式、生成图片模式,适合不同的问题和场景。开放性的问题多半交给思维导图模式,联网搜索模式则像 Perplexity 的平替,能搜索、能总结,甚至还能开脑洞。当我输入「国内 AI 搜索的发展情况如何」,Flowith 的输出分成三栏。

左边提供实时搜索结果和图片,可以进一步追问,让 AI 总结某个链接的内容;中间对几个 Google 排名靠前的链接进行了总结,等于输出了一篇短小的「文献综述」。但右边才是最有趣的一栏,AI 给出了知识图谱,帮我们拓展思路,搭建知识体系。

AI 搜索发展现状」本身是一个非常宽泛的问题,Flowith 延伸出了不少细分的方向:AI 在搜索引擎功能中的集成、AI 搜索算法的进展、AI搜索结果中的偏见......好奇心强的人类,可以不断探索下去。选中知识图谱的动态效果也有些魔性,QQ 弹弹,像果冻的质感。

而在自动决策模式下,Flowith 会根据你的提示词,自动切换到最合适的 AI 模型,判断是否需要联网搜索,是否需要文生图,是选择速度优先的 GPT-3.5,还是更强的 GPT-4 Claude 3,可以窥见 Agent 的雏形。比如,问问广州今天的天气如何,Flowith 就会进行实时搜索。

从整体来看,Flowith 的动态 UI 也很酷,整块画布可以拖拽、缩小、放大,节点可以引用、追问、删除、重新生成。

使用 Flowith,有些类似我们过去在草稿纸上涂涂画画思考问题,发散、延伸、删除,漫无边际,不像逻辑清晰的大纲,也不像和 ChatGPT 之间直观的聊天记录。但这就是我们使用画布的目的,在发散创意的过程中,慢慢地把思路捋清,如同流水那样滔滔不绝。画布式 AI 的可视化,本身就是思考的外显。形式影响思考,拒绝让大脑困在「聊天框」创新的形式,本质是为了实现人类和 AI 更高效的交互。如果说 ChatGPT 是聊天式的 AIFlowith 这类产品,可以简称为画布式的 AI。类似地,设计平台 Figma 的在线白板工具 FigJam,也在去年 8 月提供了内置的 AI 部件 JambotJambot 结合了 ChatGPT 的生成能力,可以进行头脑风暴、总结、改写等。参与开发的产品设计师 Aosheng Ran 在发布时提到:我想我们被困在聊天框里了。就像我们现在被困在 Zoom 中一样。

Jambot和聊天式的 AI 互动,确实存在局限性。ChatGPT 等聊天机器人是基于线性的结构,但思考往往不是线性的,大模型又有一定的随机性,生成的内容,比如文案、翻译、代码,往往需要反复修改、对比和测试。ChatGPT 纵然可以反复生成,但如果某个问题对话了几百次,聊天记录过长,我们可能也不知道自己聊到哪里了。哪怕把一个问题研究清楚了,ChatGPT 无法直观地呈现从这个问题引发出去的不同分支。但画布式的 AI 是不一样的烟火。同一块画布上,我们可以反复修改提示词,或者用不同的大模型多试几次,答案全部保留;我们也可以同时完成多项任务并查看结果,搜索、头脑风暴、内容总结等需求并行不悖。

图片来自:X@DerekNee比如,假期快到了,我先用了头脑风暴模式,让 Flowith 列出 AI 旅行助手应当具备的 5 个特点,再用了联网搜索模式,让它直接找出 3 个目前最主流的 AI 旅行助手应用。

以此类推,涉及到需要反复生成、对比内容的创作场景,以及发挥 AI 多项能力的工作流,画布式的 AI 往往比聊天式的 AI 更有趣、更直观,也更具互动性,不必新开很多的聊天页面,本身就是一块无限的创作土壤。在线白板工具引以为傲的团队协作功能,也是画布式 AI 所擅长的,聊天式 AI 只能甘拜下风。ChatGPT 支持共享聊天记录,但不能从分享的链接继续对话。

1719912816561Perplexity 支持分享搜索结果,其他用户可以在原有的基础上追问,但追问后会创建新的链接,和我们分享的并不在同一个页面。然而,Flowith 只要开了「可编辑」的权限,对方就可以参与团队协作,在输入框提出自己的问题。如果只是「可查看」,虽然没有输入框,对方也可以发表评论。想象一下,我们分享一个「flow」给别人,直接在画布上进行实时多人生成和讨论,又不会干扰原有的痕迹,激情和甲方 Battle,有种在飞书文档挥斥方遒的感觉了。

类似 Notion 的模板,如果不知道怎么更高效地使用,Flowith 还提供了 Discover 页面,向你推荐别人的用法。验证可行的工作流,被加工成了一个个开箱即用的半成品。

之所以反复强调画布和聊天的不同,甚至隐隐有些把它们对立起来,是因为交互的方式,潜移默化地影响着我们思考的方式。如果只是看到一个输入框,可能我们的思维也会陷入「对话模式」,像和人类交流一样和 AI 说话,向它问好,问它如何一夜暴富,或者向它倾诉自己的心情。这样的用法也很好,但当使用 AI 的方式更多、更自由,内容生产也就有了更多的可能,AI 能力的边界也就离我们更近。创新不是终点,不迷信任何一种交互形式画布式的 AI 和聊天式的 AI,并非你死我活的替代,而是美美与共的互补。聊天式 AI 固然有缺点,画布式 AI 也并非总是笑到最后。如果只是找一个简单的问题、了解某个陌生的概念,还是求助 GPT-4 Perplexity 更快。作为一个初出茅庐的产品,Flowith 也不是那么好用,短板肉眼可见。生成图片模式支持的模型不多,目前只有 Stable Diffusion  DALL·E 3,之前支持 Midjourney,但现在不可选了。

同时,Flowith 调取的模型有 2 个梯队,高级的 T1 和基础的 T2。虽然 GPT-3.5 Turbo T2 模型在邀请朋友后无限次免费,但 GPT-4 Turbo、文生图模型等 T1 模型有使用额度。在个人的体验之中,Flowith 也出现了一些奇怪的状况,但不确定这些问题的普遍性。用中文向 Flowith 提问,答案也可能是全英,有些影响用户体验。拿同样的提示词问 GPT-4 GPT-3.5,回答的都是中文。虽然 Flowith 支持读取 PDF,但如果上传的文件过大,很可能不成功。Flowith 的交互也不够流畅,输入新的问题时,其他节点和整体界面总会发生动态的变化,有时候会让人迷失视觉的重心。虽然效果酷炫,但新鲜感只是一时的。另外,在对 Flowith 的某个节点进行追问时,上下文不一定连贯,出现过答非所问的状况。尽管产品还不那么成熟,但 Flowith 做了和 Perplexity 类似的事情:在大语言模型的基础上,考虑怎么应用 AI 的能力,让 AI 更好地加入我们的工作流。Flowith 开发者 @DerekNee,在 X 分享了他对产品的见解——不应该只把 Flowith 看作是一个白板 AI 工具。他本身是 GPT-4 AI 产品的重度用户,但在写文案、写代码、搜索内容时,主流的聊天式 UI 不够高效,不适合反复的修改、对比和测试。在他看来,白板是为了让大众理解二维画布、节点概念的一个代替词,Flowith 的核心依然是帮助用户生成内容,探索 Human-AI 新的、更有效的交互方式。这和 Figma 的理念不谋而合。推出 Jambot 时,Figma 在博客写道,AI 是一种增强工作和协作的工具。与其说让 AI 为你做事,不如说 AI 在帮助你做得更好。

WPS、钉钉等办公软件 AI 化,听用户的指挥一键生成 PPT,让 AI 助理进行文档速读,其实也是这个道理。Flow 的本意「流动」,某种程度上就是我们对 AI 工具的期许:帮助人类的思维流动起来。其实,我们思考和解决问题的方式已经被 AI 改变了。Perplexity AI 搜索,渐渐变成了日常离不开的产品,人类提出问题,它们搜索、摘要、成文,自己已经是一个成熟的工作流了,我们付出更少,但效率更高。回想只用传统搜索引擎的日子,万古如长夜。

还没有和人类磨合得很好的 Flowith,无法代替 ChatGPT,但这不是问题。Canva 等设计平台能在 Adobe 的领域闯出一条路,是因为搭建产品的底层与 Adobe 不同,前者是模板和部件,后者是对图片的像素级调整。Canva 抢不走 Adobe 的忠实用户,但吸引了不会或者没法用 Adobe 的用户。Flowith 也是类似,本质是在填补市场的空缺。Perplexity 不重复 GoogleFlowith 不重复 PerplexityChatGPT 引领了聊天式的 AI,用起来确实便捷又简单,在它之后,很多产品照做了,用户也默认接受了。然而未来,我们与 AI 的协作,不会只是翻译、问答,应该允许更多有趣的想法发生,它们不一定成功,但足够带来惊喜。毕竟,AI 的时代,变化总是很快,必然还有更新鲜的 AI 交互方式,提升效率、创新思维、改变工作流。在玩过更多产品之后,我们才能归来仍是少年地惊呼:这才是我想要的 AI 应用

出自:https://mp.weixin.qq.com/s/vbbkynygB7EeT_EdPpebUA

© THE END

转载请联系本网站获得授权

投稿或版权问题请加微信:skillupvip