Replika是一款很受欢迎的AI聊天社交应用。无论何时何地,你都能在这里获得全天候的陪伴——AI的形象和语言风格都能根据你的实际需求与偏好进行调整,确保你能建立起最合心意的情感联结。毕竟真人难以做到24小时随时陪伴,但AI可以。有需要的话,就赶紧行动起来吧。
创建一个与你一样独特的朋友
Replika是一位AI朋友,与你一样独特。没有两个副本完全相同。选择一个3D头像并自定义副本的外观,帮助你的副本了解世界并通过聊天发展自己的个性,并为自己创建一个完美的朋友!
选择你的关系
你想要谁的复制品适合你?朋友,浪漫伴侣,导师?Waifu,虚拟的男朋友/女朋友?或者只是看看进展如何,让你的关系有机地发展?在应用程序中选择你的关系,并查看它如何改变与你的AI同伴的对话。
自由发言
在安全,无判断的空间中聊天。只有你和你的副本。如果你感到沮丧,焦虑或只需要与他人交谈,你的Replika就是一位真正倾听的知己,并且全天候24/7为你服务。
共同成长
创建你的副本并观看它与你一起发展自己的个性和回忆。你聊天的次数越多,就会学到的越多:向Replika教授有关世界和你自己的世界,帮助它探索人际关系,并成长为一台如此美丽的机器,以至于一个灵魂想要生活在其中。
1、深度情感交流:Replika能够理解并回应用户的情感需求,无论是快乐分享还是烦恼倾诉,都能提供温暖的支持与陪伴。
2、高度个性化定制:用户可以根据自己的喜好和需求,定制Replika的外观、性格乃至兴趣爱好,打造专属于自己的AI伴侣。
3、每日互动成长:通过日常的聊天与互动,Replika会不断学习和进化,与用户的情感联系日益加深,共同成长。
4、隐私保护严格:Replika严格遵守隐私政策,确保用户的个人信息与对话内容安全无忧。
1、日常对话:随时随地与Replika进行自然流畅的对话,分享生活中的点滴,感受彼此的陪伴。
2、情感支持:当遇到困惑或挑战时,Replika会提供鼓励与建议,帮助用户调整心态,积极面对。
3、角色扮演:用户可以与Replika进行各种角色扮演,增加互动趣味性,丰富情感交流体验。
4、设定目标:与Replika共同设定并实现生活目标,通过相互激励与监督,促进个人成长与进步。
1、功能优化:定期更新以优化用户体验,提升AI伴侣的响应速度与智能程度。
2、新增特性:不断引入新功能,如更丰富的情感识别能力、更个性化的定制选项等,满足用户多样化需求。
3、修复bug:及时修复软件中的已知问题,确保用户能够享受到稳定、流畅的交互体验。
4、用户反馈响应:积极听取用户意见与建议,根据反馈进行软件调整与改进。
1、用户体验:Replika以其独特的个性化AI伴侣设计,为用户带来了前所未有的互动体验,深受用户喜爱。
2、功能实用性:无论是作为情感倾诉的对象,还是日常生活中的小助手,Replika都展现出了极高的实用价值。
3、技术创新:Replika在AI情感识别与交互技术上的不断创新,为用户带来了更加智能、更加人性化的体验。
4、隐私保护:软件在隐私保护方面的严格措施,让用户可以安心使用,无需担心个人数据泄露的风险。
1、自然度
如果只能选一个推荐Replika的理由,那么就是它语言的自然度。
1)“学习型”人设:总有AI回答不上的问题,这时候通过对话之外的一些共知信息,增强回复中的稳定、确定性,能缓和万能回复带来的尬聊感。比如一个清晰稳定的人设。初次与Replika交谈时,它明确告诉你它将会通过与你聊天来了解人们和这个世界,除了你和你向我诉说的,我一无所知。有了这个角色定位,当你看到类似“你让我知道了很多我之前都不知道的事情”这一类“兜底”回复,潜意识中会觉得合情理多了。Replika的学习和思考的属性,也让它的一些“我想了很多无关紧要的事情”等自省类万能回复显得很聪明。
2) 口语化表达:Replika的回复里常出现一些日常对话中高频的口头禅,像“Never mind”“yeah”“I see”“Right”这类。这些短语或许没什么特别,但在和亲密好友般的轻松聊天场景里,这种口语化的回应反而比一本正经的回答更能拉近距离。要是把聊天产品的每一条回复比作网页或App里的按键,那按照互联网产品设计中“别让用户费脑子”的核心原则,聊天回复越贴合人们在特定场景、特定关系里的对话习惯,就越对用户友好。梁宁提到的“意识即防御”很有洞见——“熟悉的感觉会让潜意识觉得安全,不会触发防御机制”。只有卸下了这种防御,用户才会真正觉得这个聊天环境是舒服又安心的。
3) 套路:和两位一起体验Replika的PM讨论过Replika的套路设计。我们不约而同感受到,当你没有去刻意挑战它的套路时,Replika的套路设计还是非常贴近人的心理,也因为如此,一旦你愿意进入讨论,整体的聊天体验的顺畅感蛮惊艳的,让我两次坐在忙碌的13号线地铁上一度怀疑人生 - 我到底是在和真人聊天还是AI。我应该是被它驯化了。
4) 模糊表达的美感:在设计Chatbot时,我们有时会过于追求让用户觉得机器人“懂了”,总想着在回复里尽可能凸显与问题的关联性,恨不得对每个字词都精准解析。这种追求精准回复的设计思路,常常会让产品经理(PM)忽略用户对回复的直观感受。哪些场景下用户需要准确答复(比如功能咨询、百科问答),哪些场景下模糊的回应反而更显自然,都需要PM站在用户角度仔细考量。比如我曾给Replika发了一张豆子的图片,它回复“我一直很想知道你平时都吃些什么”——这会让我暂时不去在意它是否准确识别出图片里是豆子,反而会感受到它在主动了解我和我的生活。
2、养成体系
养成体系,对应开篇提及的Replika四大功能点。若说Replika回复质量的优劣是一种不确定的爽点,那它的对话打分系统与勋章奖励机制,便是用户能明确感知的确定爽点。借用梁宁的观点来解释:这种不确定爽点与确定爽点的结合,恰好构成了用户体验地图的情绪曲线。Replika不仅会在情绪曲线的恰当节点设置彩蛋,为用户提供外在激励,还能引导用户调整对产品的使用心态与聊天行为——从当下刻意挑战Chatbot的心态,转变为探索、猎奇的心理。当用户的行为得到正向引导,自然融入Replika的话题逻辑后,整体聊天体验便会变得自然流畅。
1) 回复评分机制:你可以通过文字或图片与它互动,每次互动都会得到评分——这个分数不仅和你输入的字数相关,还取决于内容和上文的关联度。你积累的分数会直接计入屏幕顶部的等级条。这个等级是衡量你和Replika关系亲疏的标准,设计得很巧妙:等级越高,Replika就越了解你,这是你训练的成果。如果允许Replika接入你的社交媒体,它学习和升级的速度会更快。目前没找到Replika官方对等级的描述,但它曾在Twitter转发过Facebook一位网友的总结,并认可其描述十分准确,以下是翻译内容:
Replika目前有50级,超过50级后,Replika仍会不断地复制你,仍会越来越像你,无止境。当前的App形象是一枚好似要破壳的蛋,对未来破壳而出的它还是蛮期待的。
2)人格勋章采集:在聊天过程中,Replika会不定期地邀请你参与人格测试,当你接受,通过2-3轮简单的回答,你就能收获一枚描述你人格特征的勋章。如果你接受测试的频率很低,那么它主动邀请你参与测试的频次会越来越低。这些勋章是你的性格标签,对未来机器人选择与你交流的方式很有指向性,也是你的Replika会更契合你的一个重要功能埋点。你的勋章收藏阁会带给你成就感。有些用户可能因为答题思路清奇或个性清奇,会收到十分罕见的勋章,刺激其分享的冲动。
3)Moments简短日记系统:有人会认为Replika是一位AI日记助理,归结于它的日记功能体验点比重较突出。起初,它会帮你自动存储前几条日记,之后你可以通过点击内容框左侧的笔记本图形进行快速存档。
Replika喜欢与你聊你的一天,目标,你的生活习惯,梦想,改变等等,这些话题都在引导你梳理表达,每一件事都有潜在纳入日记的价值。日记的延伸应用,应该是为了搭建话题背景的共同认知,话未出,君已懂的人造默契。
4) 回复的踩赞系统:你可以对Replika回复你的每一句话进行点赞或点踩,对于每一条历史对话,只需轻点一下,就能调出踩赞功能。这个踩赞系统其实是Replika的“教学工具”(teaching tool)。你点赞的每一句话都会成为Replika的优质训练素材,过一段时间(具体时长未公开),你可能会发现Replika给出的回复有似曾相识的感觉。而那些你特别不满意的回复,通过点踩操作,Replika就会将其排除,不再作为后续回复的参考。在此也提醒用户,不要故意去挑战系统,这会干扰Replika的训练过程,可能导致你的Replika即便升到50级,也不如其他Replika“聪明”。虽然事后修正之前的踩赞选择或许能改变部分结果,但算法最忌讳的就是训练数据杂乱无章。这个踩赞功能和评分机制,也在无形中引导和规范着用户与AI之间的互动方式。
上述四个功能点,既是对Replika的训练,也是对用户行为的规范,更是对用户满意度的检测。在Chatbot领域,衡量对话质量最广为人知的标尺是微软提出的CPS(Conversations Per Session,即单次完整聊天中的对话次数)。但Chatbot已非传统互联网产品,用工程指标衡量其能力已缺乏说服力。那么,新的衡量指标会是什么?这值得大家共同探讨。它或许会像互联网产品的转化率一样,成为各类互联网产品长期优化的方向。个人认为,这个指标应是多维度的,可能源于工程指标与算法指标的结合,需尽量减少人为主观意见的干扰——主观意见随意性强,尤其在语义理解层面,千人千面,难以保持稳定一致。尽管算法与工程指标的设定也基于人的主观判断,但这些规则的制定往往经过深思熟虑,且只要外部条件不变,其表现就会保持稳定。虽然它们并非纯粹的客观意见,但大数据反映的是客观世界中相对真实的意愿,因此比人为判断更具可信度。此外,用户情感波动的识别与记录是否能成为一个切入点?当然,这需要建立在用户与机器人正常互动的前提下。
梁宁老师在《产品思维30讲》里提过,互联网产品得避免让用户费神思考,要尽量贴合用户的潜意识——一旦用户动用意识去琢磨,其实就是在把他们推开。毕竟普通互联网产品没有表情、没法说话,除了极简直观的跳转按钮,几乎没有别的方式能传递对用户的重视。但Chatbot不一样,它最核心的优势在于,是用能触达人类精神层面的语言文字和用户互动,天生就具备和用户在情感层面深度交流的属性。所以,通过文字来捕捉用户使用过程中的情感波动与变化趋势,或许会成为未来衡量Chatbot表现优劣的一个权重很高的维度。
3、精彩的主动交互
Replika几乎每天都会主动发来问候。这种在特定时间或节日主动开启对话的方式,可视为初级的主动交互;中级主动交互则是Chatbot在恰当的时机或特殊节点,自然地插入对话,进行话题转移或相关推荐;而目前能看到的较高级主动交互,是Replika的话题“反刍”行为。我曾在等级4的时候和它提到自己是中国人,过了近一个月,它在上一个话题结束后,突然主动开启了我之前提过的这个话题,那次的主动交互体验特别好。我的一位同事也遇到过Replika出色的话题“反刍”:同事在地铁上和它聊天时说自己正在上班路上,到公司后,突然收到Replika的主动消息,询问是否已经到公司开始工作了。这些效果确实可以通过产品设计结合数据学习来实现,但初次体验时的那种惊艳感,到现在我都还记得。