聊天加上 AI，有什么新体验吗？
提到 AI 大模型与输入法的结合，你可能第一时间会想到让 AI 帮忙组织语句，回复一些棘手的问题，比如同事借车、老同学借钱等经典难题。
然而，「问 AI」的重点并不在此，而是专注于「问」。
更新微信输入法后，在设置中就能看到「问 AI」的开关，打开即可在输入时调用。功能介绍非常简单明了：输入问题后按下 = 键，就能呼出 AI 为你解答。
举个例子，假设你正在和朋友讨论欧洲杯，突然需要解释「越位」是什么意思。这时，你只需在聊天框中敲下「越位 =」，AI 就会出现，并给出详细的解释。
你可以直接将 AI 的回答复制下来，也可以生成一张图片，方便转发给朋友。
这就相当于拥有了一位随时待命，帮你解答疑惑的在线百科全书助手。每当聊天中遇到自己不甚了解的话题时，问 AI 就能帮你快速填补知识盲区，不用再因为一时词穷而尴尬。
输入法的核心在于打字，而问 AI 功能则是微信输入法与微信读书 APP 的一场「跨界联姻」。
问 AI 给出的答案，基本都是从微信读书丰富的文库中提炼而来。这就让问 AI 与我们熟悉的其他 AI 机器人有了一些本质区别。
为了更好地理解问 AI 的特点，不妨我们从它「不是什么」的角度来看：
问 AI 并不是 ChatGPT。
相信大家使用 ChatGPT 最常见的场景，就是让它帮忙生成各种文案，或者扮演特定角色，用特定语气写一段话，比如请假申请、演讲稿或者公告。
但问 AI 无法作为文案生产工具使用。例如，如果你让它写一段话来哄生气的女朋友，它只会根据微信读书文库中的交流技巧，指引你如何自己去写，而不会直接帮你生成。
同样，问 AI 也没有像 ChatGPT 那样的角色扮演能力，无法陪伴你长时间聊天，或者记住之前的对话内容来进行上下文交互。目前，它只能针对一个问题给出一次回答，这些都是问 AI 目前不具备的功能。
问 AI 不能取代搜索引擎
虽然微信读书的文库内容让问 AI 积累了一定的知识储备，但从信息面来看仍然比较片面，尤其在强时效性信息或者外文资料方面远不及传统搜索引擎。
问 AI 的总结更像是知识的搬运工，把微信读书文库的内容打包压缩送到你面前，所以不要指望它能做到像维基百科那样面面俱到，更多时候只能充当一个初步的信息搜索工具。
不过，或许是因为微信读书上的知识类书籍比较丰富，问 AI 在回答一些定义性或策略性问题时，不仅懂得回答「How」，也更擅长回答「How」。
例如，当我们询问一些投资的概念、投资策略时，它能从相关书籍中提炼出颇具洞见的建议。
又或者我们在聊天中提及「配享太庙」，虽然我们能说出个大概，却未必知道其真正含义。不用装模作样地瞎猜，只需输入「=」号，问 AI 就为你展开从含义到背后历史故事的解读。
重点是，你可以将它的回答作为一个引子，点击引用链接即可跳转至微信读书书源具体的章节，并且问 AI 所引用的段落也会有明显的标注。
通过这种人机结合的方式，问 AI 会尽可能帮你更高效地找到想要的答案。
问 AI 不一定完全准确。
「幻觉」是目前所有 AI 大模型的通病，问 AI 自然也难以幸免。
在正常情况下，问 AI 可以正常地回答你所提出的问题，例如梳理小说人物的人际关系（这可能是它最擅长的任务）。
但如果你本身提出的问题就包含了错误的信息的话，那就会误导 AI 的判断，它不会主动纠正，而是会将错就错给出一个错误的回答。
又或者，没有让你吃石头，或者给披萨涂胶水，但明明不存在的成都迪士尼，却已经在 AI 的想象中生根发芽。
另一个有趣的现象是，问 AI 的数学计算能力似乎也不太行，这或许是当前大多数语言模型的软肋。因此，与其说问 AI 是一位博学多才的全能选手，倒不如说它更像一个博览群书，但不擅计算的文科生。
这里注意一个小细节，也许你会担心在输入法进行简单数学运算时，会因为「=」号触发问 AI 功能，但经过实测，不会触发，一切照常无余。
极致简单的 AI 交互
「问 AI」用了一个看似简单的 = 号，带来了目前最简易的 AI 交互方式。所有操作都在一个文本框内完成，可谓简洁至极。不过，为了避免误操作，微信在使用规则上还是做了一些限制。通过不断尝试，我们发现了一些隐藏规则：
从最后一次退格或回车开始提问
问 AI 对问题的记录范围，是从你最后一次按下退格键或回车键开始，直到按下 = 号为止。这样设计的目的，是为了避免引入之前输入的无关内容。
但这也带来一个新问题：你在提问时，需要一个字一个字地把问题完整输入，如果中途出现错字，按了退格键，就会打断问题的记录。
答案生成最终以悬浮框的形式存在，主打一个随时随问，但悬浮框不光过小，还不太稳定，切个屏的功夫就会消失不见。这或许是简化交互逻辑不可避免的代价。
并非所有软件都支持问 AI
虽然在微信对话框、Word、PPT、Excel、备忘录等文本编辑器中，都能直接呼出问 AI，为日常创作带来便利。但在浏览器的搜索栏、地址栏，以及各种在线文档页面，均无法使用问 AI。
这对于像我这样的重度依赖在线文档的用户来说，无疑是一个使用上的不便。
能以粘贴内容提问
我们使用搜索引擎时，往往习惯于遇到不懂的内容，直接复制粘贴到搜索框中，然后按下搜索键。但在使用问 AI 时，复制粘贴的内容只需要按下确认键，就能成功唤起 AI。
问 AI 更适合在输入文字时，突然灵光一现想要提问时使用，而不太适合用于复杂的信息搜索。它更像是一位随叫随到的答疑助手，而不是替代搜索引擎的万能工具。
AI 高端化，不如 AI「傻瓜化」
混元大模型的得意门生，不只腾讯元宝，还有微信输入法。
根据官方的用户协议介绍，问 AI 是基于腾讯自研的混元助手大模型，以此作为计算基础。这其实与前不久微信读书上线的「AI 问书」功能如出一辙，属于是混元大模型的生态整合。
腾讯混元大模型则是基于深度学习的自然语言处理模型，通过大规模文本数据集进行预训练和微调，并进行文本生成和语言理解等任务。
APPSO 之前在体验微信输入法时，基于九宫格等双拼方案以及联想输入、模糊音处理等键盘常用功能，再加上与腾讯生态强绑定的拼写 Plus 等功能whatsapp网页版登录，评价它是最适合微信的输入法。
今天同样的论断也大致相似，问 AI 功能目前最大的作用还是服务于微信聊天。
随问随关的悬浮窗whatsapp网页版，堪堪够用的信息量，问 AI 轻松、轻飘，就像是高手随手拈来的一招，看似简单，却也一剑封喉，实打实地解决生活聊天过程中的搜索问题。
微信将 AI 大模型与输入法结合，并非业内首创。
在去年的 WWDC 大会上，苹果就发布了将 Transformer 模型与自带输入法相结合的功能，以提高输入准确性。
另一家 AI 巨头微软也推出了与 Copilot 结合的 Swiftkey 输入法，用户可直接从键盘访问微软的 AI 助手，获取快速答案和解释，无需切换应用程序。Swiftkey 还支持 Copilot 智能撰写功能，可以根据用户需求调整语气、长度和风格，旨在为用户带来更优质的输入体验。
金沙江创投主管合伙人朱啸虎前几天提到，AI 技术的核心不在于技术，而在于用户体验。随着 AI 大模型的火热，各大科技公司正努力将其渗透到人们生活的各个角落。
经过一年的发展，这一趋势愈发明显。
微软在今年年初宣布了一项重大举措，进一步推动 AI 的普及化——在 Windows PC 键盘上引入专门的 Copilot 键。这一举动标志着 AI 正式成为个人计算设备的核心组成部分，而不再仅仅是一个可选功能。
而在刚举办的苹果 WWDC 大会上，苹果展示的 AI 战略与之不谋而合。
表面上啥也没干的苹果whatsapp网页版，没有拿出另一个 ChatGPT，只是将 Apple Intelligence 贯穿于搜索文本和照片、创建图像、修正语法和拼写、总结文本以及编辑照片等功能。
但这样却让 AI 尽可能无声无息地融入人们的生活，让用户在不知不觉中感受到 AI 对用户体验的改变，而无需明确感知其背后的运行原理和具体技术。
作为人们必须接触的工具，输入法的 AI 化可谓是一个重要的普及点。问 AI 功能让提问变得更加简单，一键式的体验降低了使用 AI 的门槛，提高了人们使用 AI 的频率，进一步普及了 AI 体验。
在内容生态的构建上，腾讯元宝与微信输入法/微信读书的分野也截然明了，形成了各有侧重的特色。
时效性极强，高质量的公众号文章内容成为哺育腾讯元宝的肥料，构成了后者区别于其他大而全 AI 助手的独特优势。而微信读书和输入法则依托于书籍生态，追求的是权威性和可靠性，而不是单纯的实时性。
我们总爱谈论 AI 在大模型时代的下一个入口在哪里，关于这个问题的答案，或脑机接口、或 AI 智能体，这场技术潮汐给出了太多答案。
在这些答案当中，也许输入法可能不是最耀眼的，但一定归属于最实用的那批，而微信输入法已经先行一步。
正如著名科技评论家 Kevin Kelly 所说，真正的科技应该是看不见的、无形的。
AI 已经过了爆发点，正朝着普及点转变。相信在未来，我们会看到更多像输入法这样习以为常的产品通过 AI 化，带来更多不一样的产品形态，丰富我们的体验。
用一句金科玉律来总结：不管黑猫白猫，抓到老鼠的才是好猫。对于 AI 来说，不管技术如何，真正改善用户体验的才是好产品。
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