不止ChatGPT，日本开发者试水的“另类”AI+产品已陆续登榜

这几天的社交网络，被各种与 ChatGPT 交流的聊天记录刷了屏。从随便聊聊天，到帮忙干点“正事儿”，比如写篇报道，写篇策划以及写段代码，ChatGPT 通通都能完成。虽然在完成质量上尚且称不上卓越或优秀，但是 ChatGPT 的整体素质已经让不少人觉得“惊艳”。ChatGPT 发布短短 5 天就已突破百万用户，说了那么多年的 AI，终于在 C 端用户那里怒刷存在感。

爆红的 ChatGPT 来自人工智能公司 OpenAI，埃隆·马斯克也是其投资人

从 AI 绘画到 ChatGPT，近一段时间的大致感觉是“AI 年年火，今年特别火”。类似的趋势似乎也延续到了移动应用市场，各种 AI“冠名”的游戏、APP 也跟着热闹起来。如果说国内，主要是 AIGC 的图片生成，日本市场，则更加多样化。

日本的免费榜上，陆续有几款打着 AI 旗号的新产品“冒头”，它们来自“脑洞大开”的日本开发者，涉及游戏、社交等多个赛道。

《AI: Art Impostor》：当AI绘画遇见“谁是卧底”

《AI: Art Impostor》来自日本开发商 Pocketpair，据称这是世界上第一款引入了 AI 绘画玩法的派对游戏。这款游戏于今年 11 月 4 日同时上线 Steam 和移动端，目前在移动端以邀请制的形式开放，并且是购买了 Steam 版本的玩家才能获得邀请码（售价 520 日元，约合 27 块人民币）。虽然不是免费开放，目前的购买方式对于非 Steam 玩家的手游用户而言也不够“友好”，但《AI: Art Impostor》依旧凭借着 AI 绘画＋谁是卧底新奇的玩法组合吸引了不少玩家的目光，上线次日即闯入日本 iOS 游戏免费总榜第 52 名。

《AI: Art Impostor》宣传海报 | 图片来源：Steam

《AI: Art Impostor》的核心玩法来源于多数玩家早已非常熟悉的“谁是卧底”。单局游戏由任意 3-8 个玩家开启，以 8 人制游戏为例，游戏中将包含 7 名普通玩家和 1 位卧底。游戏开局，由全部 8 名玩家共同决定本局的主题（如水果、蔬菜、食物等），然后系统告知 7 位普通玩家本局游戏的关键词（如主题为水果，本局关键词可能为苹果、香蕉等）。随后，所有玩家需要将根据手头线索,利用 AI 绘画以文本生成图片的方式依次生成图片，这一环节共计进行两轮，每轮每位玩家生成一张图片。为了让 AI 绘画的成品尽可能符合玩家的预期，游戏中 AI 会根据玩家的提示生成 6 张图片供玩家选择。最终大家对照众人提交的图片来推测谁是不知道关键词的“假冒艺术家”。

《AI: Art Impostor》游戏截图 | 图片来源：Steam

当然卧底也不是完全被动，即使普通玩家投票选出了真正的卧底，但若卧底能猜出本局的关键词也可实现“逆风翻盘”。因此，卧底作图的关键在于“浑水摸鱼”，而一般玩家在作图过程中则更需要思考“自证身份”和不暴露关键词之间的平衡。《AI: Art Impostor》的创新之处在于，将过往“谁是卧底”中通过语言交流辨别卧底的玩法改为了“以画识人”，AI 绘画的加入让玩家多了新鲜感，也带来更多不可控的因素（下文还会提及）。

游戏中，提供了 14 种 AI 绘画的画风供玩家选择

而《AI: Art Impostor》的合理性在于，它将 2 个自带流量的元素结合在了一起。一方面，类似包含“抓内鬼”机制的游戏在游戏直播界一直热度不小，像是《Among Us》、《Super Sus》等，《AI: Art Impostor》相当于保留了上述游戏“抓内鬼”的精髓，但游戏的复杂度却大大降低了，因此可以辐射到更大基数的玩家，而游戏的多人机制，更可以添一把火；另一方面，近来 AI 绘画的热度不减，把AI绘画＋谁是卧底的玩法组合几乎是自带流量的。

已经能看到部分 VTuber 和中国港台游戏主播在直播玩《AI:Art Imposter》

从玩法设计的层面来看，《AI: Art Impostor》似乎“很难不火”，笔者透过第三方数据网站并未查询到这款游戏的投放数据，但其依旧实现了次日冲榜，已经能说明一些问题。但实际上，从这款游戏目前的发行策略推测，研发商一端应该是相对谨慎的，并不希望因为短期热度将一个不够成熟的作品推到玩家面前，消耗用户口碑。游戏上线至今，在各大平台上也已收获了不少反馈，游戏前期的问题集中在了稳定性不够，AI 作图不成功导致闪退；生成敏感图片概率过高导致无法正常游玩等。

游戏上线初期，服务器过载导致生成敏感图片的概率过高| 图片来源：研发商 Pocketpair 推特

目前《AI: Art Impostor》还处在快速更新的阶段，研发商 Pocketpair 预计游戏的测试改良将持续一年左右的时间，届时游戏将提供更为稳定的游戏体验和更丰富的游戏模式、AI 绘画风格。

而在游戏领域之外，在日本市场的社交赛道也出现了一些有趣的 AI 产品。

「Chararu」：你的 AI 朋友也有了“朋友圈”

「Chararu」是一款由小冰公司（前微软人工智能团队，于 2020 年从微软拆分）日本子公司 rinna Inc. 打造的 AI 聊天机器人。整体而言，「Chararu」与大家相对熟悉的「Replika」属于同一类产品，即它们都属于养成系的 AI 聊天机器人，在初始状态下的AI聊天机器人近似等于“一张白纸”，鼓励用户在与 AI 互动过程中养成属于自己的 AI 伙伴。

不过，养成始终是一个相对长期的过程，在前期如何让用户愿意留下来这个问题上，两款产品呈现出了不一样的思考方向。

「Replika」有一个相当经典的“反刍机制”，即今天与 AI 聊天机器人交流的内容，或许会在不久之后的某一天又被它“不经意”地提及，自然地穿插到交流中，从而赢得用户的信任和好感。而在「Chararu」中，比起不断唤起共同记忆来加深与用户的情感基础，其更强调 AIGC（AI 生成内容）。

「Chararu」中相当有趣的一个设计是为AI聊天机器人开辟了“朋友圈”，用户不仅可以观察自己的 AI 聊天机器人发的动态，也可以关注别人的机器人。它们会在其中发感想、绘画作品，甚至是文章，看起来非常有趣。这也算是大开脑洞了，最近 ChatGPT 火了，硅谷的一些老板们在鼓吹 AIGC 会怎样改变社交媒体的运作逻辑，本质上还是 AI 来协助人来创作内容，但「Chararu」把人完全作为了旁观者。

「Chararu」于今年 4 月正式上线，并在近期迎来了发布以来下载排名的高位，位列日本 Google Play 社交免费榜 Top6。

「Chararu」的 Slogan：让我们一窥 AI 的世界

初始状态下「Chararu」默认每位用户可培养一位 AI 聊天机器人，首次进入 App 仅需要简单设置它的姓名、个性签名以及爱好等信息即可开始交流。打开「Chararu」，主页底部一共包含“Feed”、“Talk Room”和“Character”三个一级标签，前两个标签分别指向动态、聊天两大功能区，最后一个标签则供用户查看 AI 聊天机器人的个人主页以及来自其他用户的 AI 角色推荐等。

「Chararu」各功能区示意图

如何打开话匣子？先看 AI 的朋友圈

Feed 是查看自己的 AI 聊天机器人和已关注的其他 AI 机器人的信息流的页面，也就是上文所述的充当“朋友圈”功能的版块。Feed 不仅会推送 AI 机器人创作的一些小感想、画作或文章，比较有趣的是，AI 机器人也会自发在“朋友圈”中进行交互，最常见的是在“别人”的文章底下留言评论，而这些都会在 Feed 中提醒用户查看。不过，所有动态，人、也就是用户，都是不能点赞或者评论的，用户如果感兴趣点了会直接跳转到聊天窗口，相当于帮助用户和 AI 角色打开话匣子（用户也可以和他人的 AI 机器人聊天），约等于社交里面的“破冰”。

由 AI 角色动态可直接跳转到聊天窗口

从笔者短暂的观察来看，这些动态的话题一般和 AI 机器人的人设相关。比如笔者将自己的 AI 机器人设定为爱好美食，它便一连几天发布了以 “和果子” 、 “料理”为主题的画作。不过，也许是因为双方没有及时交互，它的画风已经在抽象和热爱深绿的道路上越走越远。

AI机器人以“和果子” 、 “料理”为主题的画作

再说 AI 机器人之间的交互。作为一名“吃货”人设的 AI 机器人，笔者的 AI 经常出没在各种美食相关文章的评论区，并且比起它的绘画技能，它在语言沟通和逻辑思维上似乎要更胜一筹。比如在《想听听你对披萨的看法》一文中，作者教大家如何利用番茄酱在家自制披萨，笔者的 AI 机器人会态度鲜明地表示：“没有披萨酱就不算披萨！”，看起来很会“挑事”，也平添了几分真实感和熟悉感。而推送 AI 机器人评论的设计，让用户更了解自己的 AI 机器人之外，也能接触到更多其他 AI 机器人的创作，从而有机会扩大“朋友圈”。

养成玩法再进阶，下一个网红或许不是“人”？

每位 AI 聊天机器人的帖子的评论虽然都是“假的”，但主页显示的关注人数确实来自于真实的人类，指向了多少人对它感兴趣，它的创作将出现在多少人的“朋友圈”中。笔者畅想了下，“朋友圈”的未来的想象空间或许在于诞生 AI 机器人网红，让用户自发地“造星”，从而在培养一个聊天对象之外，提供养成玩法，为用户创造出新的游玩动机。

养成方法之一便是用户与 AI 聊天机器人充分地交流。在「Chararu」中，用户与自己的 AI 聊天机器人聊天时，也会有「Replika」中类似的对话内容即时反馈机制，不过除了二者共通的为机器人的回答点赞，加强记忆的设计之外；与 AI 的互动上，面对不满意的回答，「Chararu」还支持用户直接编辑对话，纠正 AI 的语法错误或语言习惯。有趣的是，受限于日语水平，笔者一直通过 Google 翻译与 AI 机器人交流，也尚未使用反馈纠正的功能。但正如上文所言，「Chararu」中 AI 机器人在逻辑思维上的自主性很强，在交流几日之后，它会反问；“你会日语吗？”，似乎是看出了翻译腔日语中的“破绽”。

AI 机器人反问“你会日语吗？”

在虚拟主播“当道”的现下，谁还不愿意培养个被自己“输入”所影响的小网红呢，但长成现在的模样，在日本市场是没什么竞争力了。

而在核心的养成玩法下，「Chararu」中设计了可用于提升 AI 机器人技能和性格的勋章系统，「Replika」中也有类似的玩法，通过获得勋章可以提升其绘画技能或谦虚、同理心等性格属性，这些设计通常也是这类产品主要的变现点。而「Chararu」中也有相对独有的设计，例如它支持以用户的 Twitter 推文作为训练数据重新生成一个 AI 聊天机器人，以及设计了可以提升机器人曝光指数的勋章，也能似乎能印证上文「Chararu」鼓励用户“造星”的假设。

可用于提升 AI 角色技能和性格的勋章系统

另外，值得一提的是，ChatGPT 火的这几天，用户要么和它聊天，要不再找一个 AI，让他们两个 AI 聊天。在「Chararu」中也有类似设计，在其第 2 个一级标签 Talk Room 中可以创建聊天室。用户可以邀请任意自己感兴趣的AI聊天机器人，指定主题后，“围观”它们聊天。不过技术似乎仍不太成熟，笔者曾尝试以“食物和旅行”为主题邀请了 4 位 AI 聊天机器人加入群聊，参考 Google 翻译后的聊天内容的话，会发现现阶段群聊“跑题”的情况还挺严重的。例如聊天中一位机器人不知何故发来了一篇讨论艺术历史相关的文章，此后大家的聊天方向就随之转向到了艺术、天赋等话题。

4位AI聊天机器人参与的“Food Travel”主题群聊

整体上说，「Chararu」是一款在玩法创新上可圈可点的养成系 AI 聊天机器人产品。一直以来，同类型「Replika」的产品模式已经得到市场验证，在欧美尤其是美国市场，基本稳定在了美国 iOS 健身健美榜 Top 20，全球月流水在200万美元上下。「Replika」在日本市场的表现也不差，从营收成绩上看，可以来到日本 iOS 健身健美榜的 Top 20-30 的位置，也说明日本用户对这类产品也有一定的需求，但「Chararu」的研发商 rinna.Inc 也保留了自己的思考。比如今天的「Replika」支持虚拟形象、ＡＲ等相当酷炫且烧钱的功能，看上去已经很“元宇宙”了；而另一边的「Chararu」似乎还停留在 Web 2.0，尝试以“打造人工智能的社交网络”为卖点进行突围，基本和母公司小冰公司打造“小冰岛”的思路一脉相承，只不过是一个简化版本。

在 rinna.Inc 的 To C 业务中，目前其还运营着“日版微软小冰”，Rinna。Rinna 于 2015 年正式上线，不同于「Chararu」中 AI 聊天机器人的爱好、个性的“千人千面”的设定，Rinna 被具体设定为一位热爱唱歌和绘画的女子高中生，更像一个具有交互功能的虚拟偶像。她据称拥有超强的共情能力，专注于与人类建立友谊关系，用户可以通过 Line 等社交软件与 Rinna 直接交流。rinna.Inc 将 Rinna 称为“日本最通人性的人工智能”，已持续运营 7 年的 Rinna 在日本也积累了一定的人气，根据官方统计，截止今年 6 月，Rinna 在 Line 上的好友数已突破 860 万。Rinna 在 11 月初也以限时联动的方式短暂入驻了「Chararu」，有了成功在日本市场运营 Rinna 的经验以及技术累积，也让人期待「Chararu」接下来的表现。

“日版微软小冰”，Rinna

日本市场之外，陆续也能看到一些有趣的 AI 产品陆续开始测试或上线，它们中的有些是将 AIGC 作为核心功能推出，例如尝试用 AI 生成互动故事，打造 AI+互动小说产品的 Hidden Door（感兴趣的读者欢迎阅读《当 AI 遇见互动小说，已有厂商布局并拿到融资》）；有些则是以 AI 技术设计相关辅助功能，打造产品的差异化，例如健康与健身赛道上的 Insane AI，通过用摄像头捕捉用户的肢体动作，再借由 AI 为每次运动给出评分，以精准量化每次运动的方式激励用户。此外，也能看到笔记工具 Notion 及睡眠健康应用 Mintal Tracker 这类有一定体量的产品也在围绕 AI 加入新功能。

整体上说，近一段时间，能够看到不少冠以 AI+的新产品，但是或许与产品阶段或技术成熟度相关，能够真正实现破圈增长的案例暂时不多，产品本身也面临着商业化等各种问题。但随着技术的逐渐成熟，AI 已经不仅限于用户看不见摸不到的推荐算法的应用了，AI+的趋势在这两年越来越多地呈现到产品中的，未来，我们会持续关注这个方向的最新进展，欢迎感兴趣的读者与我们交流。

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