當(dāng)我們開啟某個(gè)話題前，ChatGPT 空白的輸入框里默認(rèn)寫著這一句話。
和 ChatGPT 的交互，就像和朋友的聊天，你來我往，從上到下，線性的結(jié)構(gòu)非常直觀。
然而，這就是和 AI 互動(dòng)的最佳模式嗎?
還在翻和 ChatGPT 的聊天記錄？一種很新的交互方式來了
學(xué)生時(shí)期，我們應(yīng)該都見過白板，老師用可以擦除的馬克筆，在白色的平滑板面上寫公式。
Canva、Figma 等設(shè)計(jì)平臺(tái)，則提供了在線白板工具，它們沿襲了物理白板的特點(diǎn)，但畫布是無限的，形式也更加自由，就像現(xiàn)實(shí)的辦公桌一樣，可以靈活地放置各種東西，很適合進(jìn)行頭腦風(fēng)暴。
在線白板工具示意圖. 圖片來自：Canva
如果 ChatGPT 也以白板的方式和我們互動(dòng)，會(huì)產(chǎn)生什么奇妙的化學(xué)反應(yīng)?
Flowith 就是這樣一款 AI 內(nèi)容生成工具，最近發(fā)布了公測，一周新增約 2 萬名新用戶。
它在形式上最大的亮點(diǎn)是，把縱向的聊天記錄，轉(zhuǎn)變成了動(dòng)態(tài)的畫布，為人機(jī)交互提供了一種很新的方式。
Flowith 支持 GPT 4 Turbo、Claude 3 Opus 等模型，本質(zhì)和 Perplexity 差不多，都是在他人的地基上搭建服務(wù)，但創(chuàng)新之處各有千秋。
Flowith 的底部仍然有輸入框，但你是在一塊類似在線白板的無限畫布上，和 AI 互動(dòng)。
這里還引入了一個(gè)新概念：節(jié)點(diǎn)。
每次提問產(chǎn)生新的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)可以再發(fā)散和引用，串成很多不同的線。
舉個(gè)例子更加直觀，直接問 AI：「給我頭腦風(fēng)暴 5 個(gè) AI 創(chuàng)業(yè)想法�！�
Flowith 給出的答案是：AI 醫(yī)療影像診斷、AI 在線教育平臺(tái)、AI 智能投資顧問、AI 智能家居可穿戴設(shè)備、AI 場景消費(fèi)推薦。
然后，我們可以在「AI 智能家居和可穿戴設(shè)備」的分支下，追問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動(dòng)，心里會(huì)忍不住「哇」一聲。
這個(gè)例子使用的是「思維導(dǎo)圖發(fā)散模式」。除此之外，F(xiàn)lowith 還提供了自動(dòng)決策模式、聯(lián)網(wǎng)超級(jí)搜索模式、生成圖片模式，適合不同的問題和場景。
開放性的問題多半交給思維導(dǎo)圖模式，聯(lián)網(wǎng)搜索模式則像 Perplexity 的平替，能搜索、能總結(jié)，甚至還能開腦洞。
當(dāng)我輸入「國內(nèi) AI 搜索的發(fā)展情況如何」，F(xiàn)lowith 的輸出分成三欄。
左邊提供實(shí)時(shí)搜索結(jié)果和圖片，可以進(jìn)一步追問，讓 AI 總結(jié)某個(gè)鏈接的內(nèi)容;中間對(duì)幾個(gè) Google 排名靠前的鏈接進(jìn)行了總結(jié)，等于輸出了一篇短小的「文獻(xiàn)綜述」。
但右邊才是最有趣的一欄，AI 給出了知識(shí)圖譜，幫我們拓展思路，搭建知識(shí)體系。
「AI 搜索發(fā)展現(xiàn)狀」本身是一個(gè)非常寬泛的問題，F(xiàn)lowith 延伸出了不少細(xì)分的方向：AI 在搜索引擎功能中的集成、AI 搜索算法的進(jìn)展、AI搜索結(jié)果中的偏見......
好奇心強(qiáng)的人類，可以不斷探索下去。選中知識(shí)圖譜的動(dòng)態(tài)效果也有些魔性，QQ 彈彈，像果凍的質(zhì)感。
而在自動(dòng)決策模式下，F(xiàn)lowith 會(huì)根據(jù)你的提示詞，自動(dòng)切換到最合適的 AI 模型，判斷是否需要聯(lián)網(wǎng)搜索，是否需要文生圖，是選擇速度優(yōu)先的 GPT-3.5.還是更強(qiáng)的 GPT-4 和 Claude 3.可以窺見 Agent 的雛形。
比如，問問廣州今天的天氣如何，F(xiàn)lowith 就會(huì)進(jìn)行實(shí)時(shí)搜索。
從整體來看，F(xiàn)lowith 的動(dòng)態(tài) UI 也很酷，整塊畫布可以拖拽、縮小、放大，節(jié)點(diǎn)可以引用、追問、刪除、重新生成。
使用 Flowith，有些類似我們過去在草稿紙上涂涂畫畫思考問題，發(fā)散、延伸、刪除，漫無邊際，不像邏輯清晰的大綱，也不像和 ChatGPT 之間直觀的聊天記錄。
但這就是我們使用畫布的目的，在發(fā)散創(chuàng)意的過程中，慢慢地把思路捋清，如同流水那樣滔滔不絕。
畫布式 AI 的可視化，本身就是思考的外顯。
形式影響思考，拒絕讓大腦困在「聊天框」
創(chuàng)新的形式，本質(zhì)是為了實(shí)現(xiàn)人類和 AI 更高效的交互。
如果說 ChatGPT 是聊天式的 AI，F(xiàn)lowith 這類產(chǎn)品，可以簡稱為畫布式的 AI。
類似地，設(shè)計(jì)平臺(tái) Figma 的在線白板工具 FigJam，也在去年 8 月提供了內(nèi)置的 AI 部件 Jambot。Jambot 結(jié)合了 ChatGPT 的生成能力，可以進(jìn)行頭腦風(fēng)暴、總結(jié)、改寫等。
參與開發(fā)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師 Aosheng Ran 在發(fā)布時(shí)提到：
我想我們被困在聊天框里了。就像我們現(xiàn)在被困在 Zoom 中一樣。
Jambot
和聊天式的 AI 互動(dòng)，確實(shí)存在局限性。
ChatGPT 等聊天機(jī)器人互動(dòng)是基于線性的結(jié)構(gòu)，但思考往往不是線性的，大模型又有一定的隨機(jī)性，生成的內(nèi)容，比如文案、翻譯、代碼，往往需要反復(fù)修改、對(duì)比和測試。
ChatGPT 縱然可以反復(fù)生成，但如果某個(gè)問題對(duì)話了幾百次，聊天記錄過長，我們可能也不知道自己聊到哪里了。
哪怕把一個(gè)問題研究清楚了，ChatGPT 無法直觀地呈現(xiàn)從這個(gè)問題引發(fā)出去的不同分支。
但畫布式的 AI 是不一樣的煙火。
同一塊畫布上，我們可以反復(fù)修改提示詞，或者用不同的大模型多試幾次，答案全部保留;我們也可以同時(shí)完成多項(xiàng)任務(wù)并查看結(jié)果，搜索、頭腦風(fēng)暴、內(nèi)容總結(jié)等需求并行不悖。
圖片來自：X@DerekNee
比如，假期快到了，我先用了頭腦風(fēng)暴模式，讓 Flowith 列出 AI 旅行助手應(yīng)當(dāng)具備的 5 個(gè)特點(diǎn)，再用了聯(lián)網(wǎng)搜索模式，讓它直接找出 3 個(gè)目前最主流的 AI 旅行助手應(yīng)用。
以此類推，涉及到需要反復(fù)生成、對(duì)比內(nèi)容的創(chuàng)作場景，以及發(fā)揮 AI 多項(xiàng)能力的工作流，畫布式的 AI 往往比聊天式的 AI 更有趣、更直觀，也更具互動(dòng)性，不必新開很多的聊天頁面，本身就是一塊無限的創(chuàng)作土壤。
在線白板工具引以為傲的團(tuán)隊(duì)協(xié)作功能，也是畫布式 AI 所擅長的，聊天式 AI 只能甘拜下風(fēng)。
ChatGPT 支持共享聊天記錄，但不能從分享的鏈接繼續(xù)對(duì)話。
Perplexity 支持分享搜索結(jié)果，其他用戶可以在原有的基礎(chǔ)上追問，但追問后會(huì)創(chuàng)建新的鏈接，和我們分享的并不在同一個(gè)頁面。
然而，F(xiàn)lowith 只要開了「可編輯」的權(quán)限，對(duì)方就可以參與團(tuán)隊(duì)協(xié)作，在輸入框提出自己的問題。如果只是「可查看」，雖然沒有輸入框，對(duì)方也可以發(fā)表評(píng)論。
想象一下，我們分享一個(gè)「flow」給別人，直接在畫布上進(jìn)行實(shí)時(shí)多人生成和討論，又不會(huì)干擾原有的痕跡，激情和甲方 Battle，有種在飛書文檔揮斥方遒的感覺了。
類似 Notion 的模板，如果不知道怎么更高效地使用，F(xiàn)lowith 還提供了 Discover 頁面，向你推薦別人的用法。驗(yàn)證可行的工作流，被加工成了一個(gè)個(gè)開箱即用的半成品。
之所以反復(fù)強(qiáng)調(diào)畫布和聊天的不同，甚至隱隱有些把它們對(duì)立起來，是因?yàn)榻换サ姆绞�，潛移默化地影響著我們思考的方式�?/p>
如果只是看到一個(gè)輸入框，可能我們的思維也會(huì)陷入「對(duì)話模式」，像和人類交流一樣和 AI 說話，向它問好，問它如何一夜暴富，或者向它傾訴自己的心情。
這樣的用法也很好，但當(dāng)使用 AI 的方式更多、更自由，內(nèi)容生產(chǎn)也就有了更多的可能，AI 能力的邊界也就離我們更近。
創(chuàng)新不是終點(diǎn)，不迷信任何一種交互形式
畫布式的 AI 和聊天式的 AI，并非你死我活的替代，而是美美與共的互補(bǔ)。
聊天式 AI 固然有缺點(diǎn)，畫布式 AI 也并非總是笑到最后。
如果只是找一個(gè)簡單的問題、了解某個(gè)陌生的概念，還是求助 GPT-4 和 Perplexity 更快。
作為一個(gè)初出茅廬的產(chǎn)品，F(xiàn)lowith 也不是那么好用，短板肉眼可見。
生成圖片模式支持的模型不多，目前只有 Stable Diffusion 和 DALL E 3.之前支持 Midjourney，但現(xiàn)在不可選了。
同時(shí)，F(xiàn)lowith 調(diào)取的模型有 2 個(gè)梯隊(duì)，高級(jí)的 T1 和基礎(chǔ)的 T2. 雖然 GPT-3.5 Turbo 等 T2 模型在 邀請(qǐng)朋友后無限次 免費(fèi)，但 GPT-4 Turbo、文生圖模型等 T1 模型有使用額度 。
在個(gè)人的體驗(yàn)之中，F(xiàn)lowith 也出現(xiàn)了一些奇怪的狀況，但不確定這些問題的普遍性。
用中文向 Flowith 提問，答案也可能是全英，有些影響用戶體驗(yàn)。拿同樣的提示詞問 GPT-4 和 GPT-3.5.回答的都是中文。
雖然 Flowith 支持讀取 PDF，但如果上傳的文件過大，很可能不成功。
Flowith 的交互也不夠流暢，輸入新的問題時(shí)，其他節(jié)點(diǎn)和整體界面總會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)的變化，有時(shí)候會(huì)讓人迷失視覺的重心。雖然效果酷炫，但新鮮感只是一時(shí)的。
另外，在對(duì) Flowith 的某個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行追問時(shí)，上下文不一定連貫，出現(xiàn)過答非所問的狀況。
盡管產(chǎn)品還不那么成熟，但 Flowith 做了和 Perplexity 類似的事情：在大語言模型的基礎(chǔ)上，考慮怎么應(yīng)用 AI 的能力，讓 AI 更好地加入我們的工作流。
Flowith 開發(fā)者 @DerekNee，在 X 分享了他對(duì)產(chǎn)品的見解 不應(yīng)該只把 Flowith 看作是一個(gè)白板 AI 工具。
他本身是 GPT-4 和 AI 產(chǎn)品的重度用戶，但在寫文案、寫代碼、搜索內(nèi)容時(shí)，主流的聊天式 UI 不夠高效，不適合反復(fù)的修改、對(duì)比和測試。
在他看來，白板是為了讓大眾理解二維畫布、節(jié)點(diǎn)概念的一個(gè)代替詞，F(xiàn)lowith 的核心依然是幫助用戶生成內(nèi)容，探索 Human-AI 新的、更有效的交互方式。
這和 Figma 的理念不謀而合。推出 Jambot 時(shí)，F(xiàn)igma 在博客寫道，AI 是一種增強(qiáng)工作和協(xié)作的工具。與其說讓 AI 為你做事，不如說 AI 在幫助你做得更好。
WPS、釘釘?shù)绒k公軟件 AI 化，聽用戶的指揮一鍵生成 PPT，讓 AI 助理進(jìn)行文檔速讀，其實(shí)也是這個(gè)道理。
Flow 的本意「流動(dòng)」，某種程度上就是我們對(duì) AI 工具的期許：幫助人類的思維流動(dòng)起來。
其實(shí)，我們思考和解決問題的方式已經(jīng)被 AI 改變了。
Perplexity 等 AI 搜索，漸漸變成了日常離不開的產(chǎn)品，人類提出問題，它們搜索、摘要、成文，自己已經(jīng)是一個(gè)成熟的工作流了，我們付出更少，但效率更高�；叵胫挥脗鹘y(tǒng)搜索引擎的日子，萬古如長夜。
還沒有和人類磨合得很好的 Flowith，無法代替 ChatGPT，但這不是問題。
Canva 等設(shè)計(jì)平臺(tái)能在 Adobe 的領(lǐng)域闖出一條路，是因?yàn)榇罱óa(chǎn)品的底層與 Adobe 不同，前者是模板和部件，后者是對(duì)圖片的像素級(jí)調(diào)整。
Canva 搶不走 Adobe 的忠實(shí)用戶，但吸引了不會(huì)或者沒法用 Adobe 的用戶。
Flowith 也是類似，本質(zhì)是在填補(bǔ)市場的空缺。Perplexity 不重復(fù) Google，F(xiàn)lowith 不重復(fù) Perplexity。
ChatGPT 引領(lǐng)了聊天式的 AI，用起來確實(shí)便捷又簡單，在它之后，很多產(chǎn)品照做了，用戶也默認(rèn)接受了。
然而未來，我們與 AI 的協(xié)作，不會(huì)只是翻譯、問答，應(yīng)該允許更多有趣的想法發(fā)生，它們不一定成功，但足夠帶來驚喜。
畢竟，AI 的時(shí)代，變化總是很快，必然還有更新鮮的 AI 交互方式，提升效率、創(chuàng)新思維、改變工作流。
在玩過更多產(chǎn)品之后，我們才能歸來仍是少年地驚呼：這才是我想要的 AI 應(yīng)用。
