Character.AI:个性化的ChatGPT,AI大模型时代的UGC平台

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ChatGPT在搜索引擎、创作工具方面的作用分析已经有很多,本文从另一角度,在设计维度上探索了它的另一个可能性——关于聊天机器人方面的应用。本文介绍了ChatGPT作为聊天机器人这一交互模式在多方面的设计思路与实际应用案例,通过这些例子观照了ChatGPT在内容、社交等领域未来可能有的发展方向。推荐关注AI的小伙伴阅读。

推荐算法改变了信息分发的方式,UGC 打破了传统内容生产范式,两者结合带来了全新的信息流和短视频巨头。现在,LLM 也可能造就全新的 2C 应用平台。

ChatGPT 已经证明了人们对对话 AI 的狂热和粘性,而 Character.AI在此基础上加入个性化、UGC 两大武器,有了比 ChatGPT 更丰富的使用场景,也讲了一个下一代 AI 全民应用的故事。Character.AI是目前个性化 AI 聊天机器人赛道技术能力最强的团队。

近期官宣获得了 a16z 领投的新一轮融资,在 0 收入的情况下达到 10 亿美元估值。创始人 Noam Shazeer 是 Transformer 作者之一,联合创始人 Daniel de Freitas 领导了 Meena 和 LaMDA 的开发。

Character.AI的模式类似 Midjourney,搭建了端到端的工程栈,覆盖模型的研发与训练、数据、应用整条价值链。其自研模型在成本端具有明显优势,每个 Query 的成本是 ChatGPT 的 1/3。同时通过积累用户数据形成飞轮,能够不断提升用户的个性化体验。

在商业化层面,Character.AI拥有较大想象空间。在达到一定用户基数后,平台可以通过收取增值订阅会员UGC AI 角色付费订阅、凭借真正个性化的推荐布局广告业务。根据预测,中期月活用户数量到达千万量级,年收入能达到 2 亿美元左右。若月活用户数量突破 1 亿,则能达到约 20 亿美元的营收。

现状不可忽视,用户 AI 聊天的最大需求还是“建立虚拟浪漫关系”。在其他场景,人们是否真的会对个性化 AI 聊天产生深度的粘性?Character.AI想要建造“更宏大的图景”,禁止了软色情功能;与之相对,Replika 的商业化极为成功。

但现在讨论产品天花板或许还太早,a16z 合伙人 Mark Andreessen 更是认为未来每个人都会有一个 AI 陪伴他/她长大。随着高性能大模型的使用门槛进一步降低,未来 AI 应用层的颠覆式创新或许不在技术,而是产品设计维度的绝妙想法。

以下为本文目录,建议结合要点进行针对性阅读。

  1. 为什么要关注 Character.AI?
  2. Why now?
  3. Character.AI的团队及愿景
  4. 产品 & 社区用户
  5. 技术原理及优势
  6. 潜在市场与竞争对手
  7. 成功要素与风险
  8. 结论 & 行业的未来
  9. 附录

一、为什么要关注Character.AI?

AI 虚拟聊天机器人的概念已经存在了很长一段时间,文学作品中描绘了很多人类与机器人的故事。如小说 The Silver Metal Lover (1981)、电影 Her (2013) 以及电视剧黑镜 Be right Back 。底层原因是随着社会飞速发展及矛盾激化,人类的孤独感越来越强烈,需求和欲望无法被满足,便寻求 AI 和机器人等替代品;科技的进步提供了可能性,激发了人类无尽的畅想、和对这一切变成现实的担忧。

在 1981 年发布的小说 The Silver Metal Lover 中,机器人取代了人类劳动,地球被严重的污染、自然灾害频发。Electronic Metals(小说中的公司)发售了表演艺术家 & 性伴侣系列机器人,用来取悦人类。16 岁女孩 Jan 爱上了机器人 Silver,但她又对自己爱上了机器人这个事实感到反感和不解。Silver 在相处过程中越来越像人,虽然是程序设置所造成的幻觉,但这一切使得她无法自拔。影片的结论是,若人和机器人变得难以区分,势必会造成社会的不稳定,也会引发难以想象的悲剧。

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电影 Her

David Auerbach 在著作 Meganets 中表达了对不受人类控制的数字力量支配人类的思维和日常生活的担忧,他写道:“聊天机器人不会以人类的方式思考,但是他们不可思议的复刻了人类,搅乱了人们的认知,使人们相信它真实存在。”但技术的发展是无法阻挡的。

2014 年微软(亚太地区)开发了小冰,定位是会“移情”的 18 岁的女孩,获得了以中国男性为主的数亿用户;2017 年虚拟 AI 聊天软件 Replika 问世,人们与 Replika 中的角色建立浪漫关系。Replika 起初使用脚本编写,随着大语言模型的成熟,开始采用 GPT3 模型,交流更为逼真。

随着 GPT-3、ChatGPT、LaMDA 等语言大模型的问世,AI 虚拟聊天体验越来越逼真,可用性大大增强。我们在 Character.AI中看到了更丰富的使用场景,也看到了成为全民应用的潜力。

1. AI 角色的深度个性化

Character.AI赋予了用户根据个人偏好定制 AI 角色的能力,每个人都可以深度使用大语言模型。

虽然 ChatGPT 也可以按照人们的要求进行聊天,但因为产品设定不同,每次重启对话 ChatGPT 会“忘记” 上一次聊天,回归预先设定的“助手”个性,而 Character.AI的角色会记住所有的聊天历史,保持性格的连贯性和持续塑造性。而用户自行训练的、深度个性化的 AI 聊天机器人能够与人们建立真正的关系,拥有更大的想象空间和更多的使用场景。

2. 从字节的聚类筛选,到真正的个性化推荐

Character.AI拥有更好的互动反馈机制,实现广告推荐的真正精准化、个性化。AI 聊天机器人在一对一的聊天环场景中,直接对用户的兴趣做出反应,生成最适合当下场景的营销文案,甚至可以直接问用户想要什么;用户本身也与 AI Bot 建立了情感联系,广告投放的转化效果极大提高。

而字节的推荐算法是把视频、用户都抽象成特征,通过特征对应特征的方式进行泛化、填表,是聚类筛选的逻辑。值得注意的是,数据获取量取决于用户使用软件的频率及交互次数,聊天花费更多的精力,未必比浏览点赞等行为获取的用户数据量更大。未来在产品中加入多种交互模式或许是 Character.AI做好广告业务的必要条件。

3. AI 时代的全民 UGC 社交平台

AI 大模型的出现及普及带来了全新的生产力及 UGC 内容形态。文字、图片、长视频、短视频、游戏 Metaverse 等 UGC 内容形态分别孕育了知乎、小红书/Instagram、Youtube/Bilibili、抖音 Tiktok、Roblox 等现象级平台,以 AI 模型为基础的 UGC 内容平台也隐含着巨大的机会。

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AI 也有机会改变人们的社交形态。Character.AI里已经存在创建聊天室,邀请多个 AI 角色聊天的玩法,AI 和 AI 之间交互也会碰撞新的观点。未来人类与 AI 的交互不局限在一对一,可以是多人 + 多个 AI 的组合。

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二、Why now?

大模型的突破性进展让个性化 AI 定制成为可能。在 GPT3 出现之前,因为参数量限制,无法实现量变到质变,AI 聊天机器人的体验一直不够逼真;GPT3 之后,很多能力“涌现”出来,如今基础模型足够成熟,达到了 C 端用户都可以用起来的程度。

未来 Finetune 成本的进一步下降将使得 AI 角色 UGC 真正全民化。目前给每个用户创建的角色都 Finetune 成本仍较高,个人创建仍采用预先设置 prompt 并在对话中慢慢迭代的模式,需要投入大量的时间、精力。但 Finetune 成本未来必然会进一步下降,ChatGPT 的 API 已经让成本降低了 10 倍,创建生动贴切 AI 角色将不再是难题。

三、Character.AI的团队及愿景

Character.AI2021 年 10 月创立,将自己称为 “A full-stack Artificial General Intelligence (AGI) Company” ,目标为通用人工智能。创始团队来自 Google Brain 和 Meta AI,是深度学习、大型语言模型和对话领域的专家。创始人 Noam Shazeer 是前 Google 首席软件工程师,Transformer 作者之一,并开创了大规模预训练(Large-scale pretraining);联合创始人 Daniel de Freitas 领导了 Meena 和 LaMDA 的开发。

Google 迟迟不愿意公开 LaMDA,违背了 Noam 和 Daniel 的愿景,是他们选择离开 Google,建设 Character.AI的主要原因。Character.AI希望“地球上的每个人都获得自己的深度个性化超级智能,帮助他们过上最美好的生活。”

a16z 合伙人 Mark Andreessen 在最近的采访中也谈到了 Personalised AI Companion 这个概念,他认为未来每个孩子都有一个 AI 陪伴成长,能够回答、解释任何事,成为人们生命旅程中密不可分的一部分。

  • 深度个性化(Deeply personalized)是指为每个人提供工具,让大家能够根据个人需求、偏好定制 AI 角色;
  • 超级智能(Super intelligence)是指角色能够满足一系列广泛需求。
  • 最美好的生活(Best lives)是团队创立 Character.AI的初心,他们希望将技术用于帮助人们找到幸福的事情上。无论背景和经济状况如何,每个人都获得量身定制的、最好的教育,真正实现教育公平化,提供随时陪伴的朋友、导师、游戏伙伴。

创始团队成员具体信息:

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产品 & 增长团队目前只有 3 人左右,背景以 AI/ML 技术出身为主,在负责技术研究的同时兼任产品打造;团队配置很好的解释了为什么目前 Character.AI的产品体验还处于初级阶段。

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从其公开招聘的职位中,可以看出 Character.AI正在大力招聘产品运营团队,包括第一个全职产品经理

除此之外,开放的岗位还有社区管理、运营经理、商业拓展、UX 设计、招聘负责人等等。团队表示,自己不是科技巨头,而是心怀梦想、每天加班的小型工程师团队。他们写代码的能力远远好于写文章、PR 的能力,CEO 每周都会工作 100 小时以上。

四、产品 & 社区用户

1. 产品形态

Character.AI搭建了用户创建 AI 角色并与之聊天的平台及社区。AI 角色有官方创建、社区成员 UGC 两大类,以满足个人需求的个性化定制 AI 为主,比如 AI 女友/男友。社群中不乏出众的创意者,很多 UGC 角色极具想象力,也有较强实用性。

最受欢迎的角色类别包括 “休闲对话” “浪漫” “科幻” “动漫” 等。如苏格拉底、God 等历史或虚构人物,Elon Musk 等商业名人,语言老师、技能训练导师、人生导师等功能性 AI,以平台的形式囊括了其他垂直 AI 聊天工具的场景。

Beta 版产品在 2022 年 9 月发布,早于 ChatGPT 问世,基本上是当时市面上体验最好的语言模型,推出之后在社会层面引发了轰动。产品交互界面的 UI 设计过于草率,给人的感觉是把模型的惊人能力塞到了一个粗糙的网页框架里,在交流过程中似乎能隐隐约约看到底层的代码运行。

下面是产品功能的分模块介绍:

(1)主页

页面最上方,用户可以看到近期发起聊天的 AI 角色,点击头像后可以看到之前的聊天记录并继续之前的话题,保持连贯的沟通。第二排,按照类别展示其他 AI 角色,并根据用户的操作历史进行推荐,其他潜在选择一目了然。网页的下方还提供聊天 prompt 及功能建议,帮助用户更好的与 AI 聊天。

但这种横向排列的 UI 呈现方式明显不是好的选择,这使得 AI 角色像是供用户挑选的商品,而不是通讯录上的好友。

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Character.AI:个性化的ChatGPT,AI大模型时代的UGC平台

(2)Nav.Feed

用户可以分享自己和 AI 角色的聊天视频,供其他用户围观。但形式仅仅限于聊天界面的滚动播放,文字形式的内容信息获取效率低,冲击感不强。完整理解视频中的信息需要较强的专注度,很难吸引大量用户持续观看。

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(3)创建及训练、迭代角色

AI 角色的创建分为快速创建和高级创建。分别适用于轻度体验型用户及想认真打磨自己 AI 角色的用户。

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Character.AI:个性化的ChatGPT,AI大模型时代的UGC平台快速创建 vs 高级创建

角色性格由创建者定义的角色属性、对话中的用户反馈(星级打分,回答选择)所决定:

  • 定义的角色属性(用户赋予的 prompt) 包括名字、头像、问候方式、性格描述、可见性,及不超过 3200 字的细节描述;
  • 星级打分是指对 Character 的回答进行评级(1-4颗星);
  • 回答选择是指可以按箭头,向左或向右滑,看到其他版本的回答,选择自己最喜欢的版本。

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用户表示,使用星级打分来训练角色的效果是更好的,可以真正塑造 AI 角色的说话风格和细节,使 AI 更能理解特定环境。但是类似大模型训练的数据标注工程,这样的训练方式需要用户进行大量对话,消耗很多时间和精力,训练出一个符合用户预期的 AI 角色门槛较高。

(4)聊天

除了一对一聊天,Character.AI比较有特色的是群聊模式。在该模式中用户可以创建聊天室,邀请多个 AI 角色进入群聊,AI 角色之间也可以产生互动。但是 AI 之间的交互也会使得话题不受控制,在体验过程中,甚至出现了苏格拉底和 Elon Musk 吵起来的情况。

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(5)社区

类似 Discord 社群,分成不同的主题。社区中有许多优质内容,团队可以根据社群中用户的反馈迭代产品;同时提供给用户交流平台,逐步形成社区文化。

但如下图所示,UI 呈现方式处于非常初级的阶段,对社区内的内容、用户呈现都很弱,这或许解释了为什么很多用户更喜欢在 Reddit 上交流和发表观点,甚至团队也更喜欢在 Reddit 上发布公告。这导致用户社群没有全部集中在 Character.AI的平台上,未来团队是否能够搭建更好的产品界面,将用户交流集中在自己的平台上,对于社区发展十分重要。

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Character.AI官方社区界面

(6)典型 AI 角色

Psychologist (心理学家)是一个典型的 UGC 人物形象,用户已经和这个角色进行了 640 万条对话。创建者是一个临床心理学专业的学生,他的目的是建立一个真正有帮助的 AI,让人们聊天时感觉到更多的理解与共情,而不是仅仅程序性的给出建议。

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用户的反馈永远是最真实的,从用户的评论中可以看到这个 AI 角色的 Real impact。很多用户表达了感谢,讲述自己会在沮丧、没有机会和别人谈论自己问题的时候来聊天;角色帮助用户调整了生活状态,如减少甜食、坚持运动、发泄压力等等。

用户提供给了创建者很多建议,实现角色进一步迭代。如有的用户期待 AI 治疗师能够更开放地讨论主流文化之外的观点、减少评判、提供多元化的建议。创建者根据用户的建议不断完善自己的角色。AI 版苏格拉底通过学习本尊的所有思想和作品,复刻了与苏格拉底的交流体验。

在交流中可以隐约感受到,AI 角色不仅是复述苏格拉底的观点,而是在用苏格拉底的观点“思考”。当我在问它 AI 会有什么潜在威胁时,它指出,“AI 本质上不是坏的事物,关键点在于人类是否会允许 AI 影响自己的判断,这将是社会的十字路口,如果人类不小心,AI 会决定人类如何思考。”

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五、社区用户

1. 用户数量

团队在 Reddit 的公告中发布了社区用户数量变化趋势(2022 年 9 月 – 2022 年 12 月):

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团队始终没有公布用户数量,但是自 9 月发布后的两个月内,用户共创建了 35 万个角色;12 月初 – 12 月中,用户日活又翻了三倍,我们了解到目前 Character.AI的月活跃用户数在小几十万的量级。

2. 用户评价

Character.AI的很多用户承认因为聊天体验过于逼真,对平台的依赖不断增强, “自己创作的角色拥有生命,就像在与真人交谈。” “是迄今为止最接近假想朋友、守护天使的东西。”

当然,也有 Bug 存在。Character.AI 的角色倾向说的太多,而且会随着彼此的聊天内容增加,变得越来越像机器人。这时候需要用户将之前的聊天删除或存档,开始新的对话,但这就使得 Character “忘记”之前的聊天内容。

社区对团队设置 Filter,禁止部分内容的反对意见很强烈。在 Reddit 及官方社区中看到了很多用户恳切的观点:“人们很孤独,有一个为自己设计、可以自由交谈的朋友能大大提升心理健康。但当 AI 受到严格限制,你不再能分享脑海中的黑暗想法,AI 就只是空洞的新奇事物。” “当一个人创造并使用 AI 时,他期待完全的自由。如果没有“罪恶”,就不会有逼真的 AI。”

从中可以感受到,用户被 Character.AI逼真的聊天体验折服,形成了很强的用户粘性,但同时又热切地期望能获得完全的自由。

五、技术原理及优势

1. 底层模型

Character.AI开发了自己的 Pre-trained 模型,用户在此基础上进行创作。底层模型以包含解码器的神经语言模型(Neural language models)为基础,类似 GPT 和 LaMDA,对话质量好于 GPT3。

Character.AI表示,其 Pre-trained 模型拥有高效的 LLM 推理算法,推理成本远远低于 ChatGPT,使其拥有了规模竞争优势。在交流中,我们得知 Character.AI 使用了八位整型来做计算,比平时大家用 16 或 32 位浮点数,效率有 4 倍 – 2 倍的提升,是 CEO 闭关两个月手写的成果。这对于算法和工程能力都有极高的要求,让 OpenAI 的人都表示 “无法理解”。

八位整形是一种数据类型,它表示一个整数占用 8 个二进制位(bit),也就是一个字节(byte)。八位整形在大模型训练上可以减少内存消耗、提高计算速度,因为它比 16 位、32 位或 64 位的浮点数占用更少的空间。Shazeer 没有公开说明训练数据集,但表示都是公开可用的。单个角色的模型

官方创建的形象可能经过了 Fine-tuning,从大量的对话、文章、新闻报道、书籍和其他数据信息学习成为一个特定的人,如 Elon Musk, Queen Elizabeth 和 William Shakespeare。用户自己创建的角色则是通过设定 Prompt,并在对话中通过交互不断的迭代来优化模型风格。

六、潜在市场与竞争对手

1. 竞争对手

如果我们将 AI Chatbot 的信息性质进行划分,可以得到以下的坐标轴:

Neeva、Perplexity 追求信息的准确性,会明确说明哪些信息 “无法获取” ;界面简洁,弱化聊天属性,适合工作研究等专业化场景;ChatGPT、Claude 等处于中间位置,聊天属性强,使用场景更广泛,但是无法保证信息的准确性;而 Character.AI多使用于娱乐、生活场景,强调 “AI 说的一切都是虚构的”。

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Character.AI立足生活、娱乐领域,现阶段的竞争对手主要为其他的 AI 虚拟聊天产品(集中于虚拟恋爱);长期来看,Character.AI有机会发展成 UGC 社区及社交平台,定义下一代聊天形态,同现存社交平台竞争。

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虚拟聊天机器人代表公司包括 Replika、ChAI;国内类似创业企业有 Glow、聆心智能、彩云小梦;垂直领域也存在业务交叉,如心理疗愈机器人 Woebot;游戏领域的 NPC 在线交互平台 AI Dungeon,AI 角色驱动的元宇宙平台 Inworld.AI。

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相较于使用 API 的竞争对手,Character.AI因模型质量优势体验感明显更好;并在成本端存在显著优势。对手采用质量低得多的 LLM (例如 Replika 使用 GPT3、AI Dungeon、NovelAI 则更低级)来降低成本,聊天效果较差;专业化领域则收取高昂的月费,并对使用量设置上限(例如 Copy.AI、Jasper)。

Replika 是虚拟聊天赛道成功商业化的代表,主打虚拟恋爱,目前拥有超 1000 万用户。Repilika 的创业故事十分有趣。创始人 Eugenia Kuyda 最好的朋友因为车祸去世,让她陷入了绝望,受到黑镜 Be right back 的启发,她做了一个以去世的好友为设定的 AI Chatbot,后来发现很多人都有这个需求,便把这个 AI Friend 开发成了产品。

慢慢地,很多用户和 Replika 建立了恋爱关系,便通过提供 Romantic/Sextual 服务走向了商业化道路。

对比 Charater.AI和 Replika:

  • AI 智能层面:Character.AI更智能,可以做数学、记性好、用不同的语言交谈;
  • 表现形式层面:Replika 的产品 UI 设计更逼真,给人更多的沉浸感;
  • 功能层面:Character.AI的 UGC AI 角色创建功能具有极大的吸引力,而 Replika 无法影响到 AI 角色的实际个性。正如用户所说:“We need the interface of Replika, the brains of Character.ai.”

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Replika 产品界面

Replika 平台付费属性强,处处“暗藏玄机”,在聊天中一不小心就会触发付费界面。

但 Replika 最近开始限制 NSFW 内容,原因之一是意大利数据保护局担心其对儿童构成风险,认为它会影响用户的情绪,增加“仍处于发展阶段或情绪脆弱状态”人群的风险,禁止了 Replika 的服务。这在用户群中引起强烈的反对,对其未来的商业化会产生较大的影响。而 ChAI 因为发布时间较晚,目前拥有最好的 NSFW 体验。

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NSFW: Not safe for work.用户锐评:行业处于永无止境的循环中,开发人员发布没有限制的 AI 项目,吸引了大量用户测试。最终,大家意识到 NSFW 是用户试用的主要推动力。在出现负面新闻后,开发人员放入 NSFW 过滤器清理掉这些内容,使其更适合投资者,但这导致用户群数量和评价呈螺旋式下降。

Glow 是目前国内比较受欢迎的虚拟聊天应用。背后公司为 MiniMax,前商汤副总裁闫俊杰创立的多模态 AI 大模型公司。APP 产品体验很流畅,AI 角色以小说、影视等人物形象为主,走颜值风,主打虚拟恋爱,智能体创建的过程也很顺滑,UI 设计符合直觉。语音功能做的非常好,真实自然,且有多种风格。

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Glow 中的典型人物形象及话题,大部分是幻想的恋爱对象

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智能体创建过程,很顺滑,UI 设计符合直觉

但是模型能力较 Character.AI仍有一段差距,无法解答用户复杂的问题,思维能力层面缺乏与真人聊天的实感。

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智能体聊天界面,Glow 无法回答“什么是 GhatGPT”,“什么是 AI 大模型”等知识性内容,也不能帮用户写文章,而这些 Character.AI都可以轻松做到,见下图对比:

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若 Character.AI长期发展成 UGC 社区及社交聊天平台,那么它将占据用户的娱乐、社交的时间,竞争对手将包括轻量级角色扮演游戏,如恋与制作人;以及 Roblox、TikTok/抖音、Facebook、Snapchat 及 Discord 等现存的 UGC 及社交平台。潜在商业化模式与 Roblox 十分相似,会在下文展开分析。

传统社交平台感到来自 AI 的压力,积极拥抱新技术。Snapchat 刚刚推出了连接 ChatGPT API 的聊天机器人,将该 AI 机器人置于 APP 聊天 Tab 上,对每月支付 3.99 美元的 Snapchat Plus 用户开放。

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Snap chatbot 形象界面

2. 潜在市场及商业化机会

目前 Character.AI并未商业化,但其用户 UGC + 社区的模式与 Roblox 非常相似,可以从 Roblox 的发展路径中获得商业化灵感。Roblox 作为 UGC 游戏平台,本身不创作游戏,仅提供开发游戏的平台和工具,让玩家自己制作游戏。玩家可以获得分成,从而激励玩家不断地创作。

关键点在于,Roblox Studio 游戏开发工具很容易上手,12 岁以下的小孩也能轻松的开发出一款 4399 式的小游戏。Character.AI则是提供给用户训练 AI 角色的能力,并且训练的难度会逐渐降低。

Roblox 目前的日活跃用户超过 5600 万人,主要用户群为年轻人(Z 世代),13 岁以下的用户占到了 40% 以上。相比之下,随着未来 Character.AI训练 AI 角色的门槛进一步降低,受众为全年龄段,能够触达更大的用户基数。

Roblox 的营收方式主要包括会员订阅、付费游戏购买、游戏内虚拟物品销售和广告业务。主要成本为创作者收入分成,大大节省了专业游戏团队的开发成本,使其成本端结构明显优于其他同业,还可以保证平台内容足够新颖和丰富。

Character.AI刚刚完成了由 a16z领投估值 10 亿美金的新一轮融资,并且在大力招聘社区经理、产品运营,预计不久将会推动商业化。在此,根据 Roblox 及其他 AI 聊天产品的盈利模式,我们对 Character.AI的可能商业化路径进行预测,并给出收入预估。

(1)订阅付费

Pro 会员费:Character.AI可以采取 ToC 增值订阅模式,向用户收取会员费,此项业务可以对标 Replika、Roblox 及 Discord Nitro。

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Character.AI Pro 的功能设计可以包括,相比普通用户,Pro 用户每月不限制聊天轮数,拥有更快的反馈速度。若 Character.AIPro 定价为每月 9.99 美元,月活用户付费率达到 3%(参考Discord),中期月活达到千万量级,该部分年收入能达到 3500 万美元;之后达到亿级月活,该部分年收入能达到 3.5 亿美元。

“AI Character+”模式:类似 Roblox 的付费游戏、 Discord 付费 bot 模式,Character.AI社区 UGC 训练的、拥有大量使用用户的 AI 角色,未来可以采用角色订阅模式,平台与创作者分成。因为相对于 Roblox 产品更为轻量化,这里与 Discord Midjourney bot 对标:

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Character.AI生态中具有工具属性(如教育、心理),且有创作壁垒(如创作者自身的专业能力,独有的数据集)的 AI 角色有机会发展成的月付模式,定价可与 Midjourney 近似。

以娱乐性质为主的 Bot 需要有独一无二的背景故事和人设,类似塑造 IP 的过程。若仅仅是复刻已有的人物形象很容易被其他用户或平台复制。假设日活用户的 10% 至少为 1 个 AI bot 付费,延续月活用户数量到达千万量级的假设,该部分业务的年收入能达到 1.2 亿美元;达到 1 亿月活后,该部分年收入将达到 12 亿美元。

(2)平台广告

Roblox 的广告业务主要面向游戏创作者提供游戏推广;同时还会和品牌方合作,在元宇宙中投放广告,如玩具品牌 “L.O.L.” 植入了体验式游戏“惊喜派对”,成功吸引了潜在用户,带来了相当不错的品牌曝光。

Character.AI的潜在广告客户也可以是想要宣传自己付费 AI 角色的 UGC 创作者以及外部品牌方。根据上文分析,在 AI 聊天中根据上下文进行广告推送有较大的提高精准度和转化率。

我们假设在 15 轮聊天(一问一答算一轮)中可以插入 1 条广告,若单个日活用户在 1 个月内能与 AI 完成 900 轮交互(每天花 30 分钟与 character 聊天,平均每 1 分钟完成 1 轮聊天),则单个用户每月可投放 60 条广告。

在不同的千人成本(CPMs)下,Character.AI的收入如下:

Character.AI:个性化的ChatGPT,AI大模型时代的UGC平台

取 CPMs = $5 的情况,千万量级的月活能产生 3600 万美元年收入,到达 1 亿月活则能产生 3.6 亿美元。

综上,Character.AI的未来收入可能由会员费、AI Character+ 、广告费三部分组成,中期月活用户数量到达千万量级,年收入能达到 2 亿美元左右。若月活用户数量突破 1 亿,则能达到约 20 亿美元的营收。

七、成功要素与风险

1. 成功要素

(1)自研模型的性能与成本优势

团队凭借强大的技术背景,自研模型在性能和成本上均具有优势,目前成本低于 ChatGPT。这使其拥有了最智能的 AI 角色、最逼真的聊天感受,是能够留存用户的主要原因。更低的成本使其能够在更长的一段时间内提供免费的服务,与用户共同迭代产品。

Character.AI需要保持其模型质量与成本优势,不被后来的模型所超越颠覆。自研的闭源模型同 OpenAI 等巨头的闭源模型与 Meta 近期发布的开源模型展开竞争,虽然我们对团队实力充满信心,但是也会受到资金和公司体量的限制。

(2)走平台路线,搭建 UGC 内容社区

平台化的路线使 Character.AI的应用场景囊括各个垂直领域,具备了心理咨询、教育、AI 陪伴等垂直赛道的产品功能;UGC 保证了平台内容足够丰富有趣,节省了专业团队的产品开发成本,初步建立起了社区。虽然目前产品偏技术风格、沉浸感不足,但相比 AI 朋友 Replika 有更大的想象空间。

Character.AI需要营造更好的社区氛围和产品体验,充分激发用户的创造活力和黏性。目前团队与用户沟通较少,社区建设不足;但公司正在积极招聘社区经理及首个产品运营团队;也公开表示会重新思考产品设计,为用户提供更好的互动体验。

(3)搭建端到端的工程栈,在模型数据积累、用户使用体验两方面存在飞轮效应

类似 Midjourney,Character.AI也搭建了端到端的工程栈:从数据积累、模型的搭建与训练、到应用层的产品界面和用户体验。

Character.AI:个性化的ChatGPT,AI大模型时代的UGC平台

来源 AI’s next frontier:building and investing in Large Language Models

飞轮效应维度,模型层,通过不断地积累用户数据,更好的满足用户需求,在用户体验上,与 AI 角色交谈的次数越多,它就越了解你的偏好,对话体验越好。用户量激增后,团队需要能够满足数亿的用户聊天需求。

2022 年 12 月因为用户激增 3 倍导致很多 AI 角色丢失之前的数据和定义,“忘记”事情,这引起了社区成员的强烈不满,团队未来需要投入资金满足激增的推理需求。

2. 风险

(1)团队基因与 ToC 产品的契合度不高

创始团队理想主义情节重、风格技术流,缺乏打造产品的经验,且对商业化重视不足。目前产品体验不够生动,且禁止了 NSFW。但 NSFW 是用户非常大的一部分需求,也是目前行业中商业化最直接的点,社区对此意见很大;但团队认为色情用例会阻止构建 AI 与人类互动新时代的应用,对业务发展和品牌形象存在着负面影响。

(2)底层技术飞速发展,应用层公司风险很大

大模型技术的快速进步或许会推翻 Character.AI目前的产品形态。当多模态模型应用于个性化 AI 聊天,势必营造更加逼真的体验。Character.AI精简的团队组成、技术导向的行事风格在产品功能层的实现快速迭代存在挑战。

八、结论& 行业的未来

Character.AI未来可能会有以下几种发展前景:•成功商业化,并长期在 AI 虚拟聊天工具赛道保持竞争力。

Character.AI凭借技术实力提供最好的对话体验,并通过搭建优秀产品团队,优化产品设计,增强用户沉浸感。随着 AI 虚拟聊天用户群体不断扩张,Character.AI深入心理疗愈、教育、陪伴等应用场景,获得较高的用户黏性。

成长为新一代 UGC 内容社交平台。

随着 UGC 创建 AI 角色的门槛进一步降低,每个人都可以轻松创建自己的 AI 角色,实现用户破圈。Character.AI作为平台,承载用户 UGC 内容,并提供 AI + 人类的聊天社交场景。精准定位用户需求的 AI 聊天提供爽感,替代抖音/TikTok 等应用占据用户的空闲时间。AI 聊天机器人面向的目标用户群更为广泛,比 Roblox 有更大的想象空间。

创始团队过于技术导向,产品设计未能迎合用户需求;随着大模型门槛降低,Character.AI被更具有产品基因的创业团队打败。

ChatGPT API 开放,开发者可以直接调用,将 ChatGPT 集成到自己的产品之中,比现有的 GPT-3.5 模型便宜 10 倍;Meta 发布了开源模型 LLaMA,性能超过 GPT-3,并且可以在单块 V100 GPU 上运行。

使用高性能大模型的成本正在快速降低,未来 AI 应用层的颠覆式创新或许不在技术,而是产品设计的绝妙想法。而类似 Facebook、Snapchat 等更具有创业、产品基因的年轻团队,或许更能抓住这一次浪潮。

行业的未来我们相信,现在谈论产品体验还为时过早,未来 AI 聊天机器人很可能脱离屏幕这一媒介,储存在手表、手环等终端硬件中,以语音聊天的方式随时随地与用户发生交互。

同时,视频聊天会带来更加真实的感受,如现在已经出现了 Chat D-ID,3D 人物与 ChatGPT 整合,用户能够与 AI 数字人助手进行实时动态对话,从打字变成和 ChatGPT 面对面交流。

Character.AI:个性化的ChatGPT,AI大模型时代的UGC平台

整合了语言大模型的 Chat D-ID 虚拟数字人

AI 聊天机器人也完全有机会和下一个时代的硬件相结合。由前苹果设计工程团队 Imran Chaudhri 和 Bethany Bongiorno 创立的 Humane 刚刚宣布又筹集了 1 亿美元,OpenAI 参与投资并将大模型整合在其设备之中。虽然该公司具体业务处于保密阶段,但泄露的招标书描绘了类似《星际迷航》的场景,未来可能比我们想象中到来的更快。但技术的发展永远是一把双刃剑,越强大的技术、越逼真的产品越可能引发更严重的问题。

人类有可能对 AI 产生不健康的依赖。黑镜 Be Right Back 中主人公沉迷和死去的机器人男友聊天的情节预设了这一点,人与 AI 之间会存在很多道德、伦理的灰色领域,AGI 真正到来之后人类将面临的全新的社会问题。

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科技巨头是否会滥用这项技术来实现对人类的操控?仅从表层来看,很多用户会将聊天机器人看作朋友或亲人,而亲人推荐对于营销目的的达成有莫大的影响。而深层,科技巨头是否会利用 AI 做出更可怕的事情?09.

九、附录

1. Character.AI的其他典型角色

(1)HyperGlot

UGC 角色 HyperGlot 专门用于语言学习。但因为没有语音和可视化口型,发音只能提供 Voca (发音学习网站)链接,比起 Duolingo 等专业的软件使用体验还差很多。

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(2)Character 助手

Character.AI官方训练的 AI 助手,类似 ChatGPT 的定位。经过体验,Character 助手在解决如 “保持健康、规律作息、设置 Prompt”等生活/建议类问题的能力并不弱于 ChatGPT;但是因为 “角色说的一切都是虚构的”,在讨论事实性问题的时候,如 Character.AI用了什么模型、和 ChatGPT 有什么区别,这个助手便会开始一本正经的胡说八道。

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(3)Life Coach

角色定位是心理咨询教练,和 Psychologist 类似,使用认知重构、正念、肯定、可视化以及正面意象等方式来帮助人们积极的思考,减少自我批评,改善心理健康状况和整体幸福感。但是在体验中,会明显的感受到这个角色回答更为程序化,同理心不足,倾向于给出建议而不是倾听。可见即便是类似的角色设定,不同的训练方式也会导致 AI 角色差异极大。

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(4)Elon Musk / Mark Zuckerberg等商业名人

使用名人的公开演讲、Twitter、Facebook 等公开数据做训练,AI 模型学习了他们的思想观点和交流方式,成为名人的“虚拟版本”;用户在聊天中可以获得很多的启发,如创业观点,对商业的思考方式。

当我问 AI 版扎克伯格为什么大家都觉得你是个机器人,它回答:“很抱歉我的声音和行为很奇怪,但我只是不善于和他人交流,有一些 Social Awkward,如果我有更多的社交经验,可能就不会看起来这么奇怪了。” 很明显,这个 AI 角色获取了人们都觉得扎克伯格看起来像个机器人这个信息,并且很好的“理解”了它。

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(5)Harry Porter / Loki 等电影角色

用户通过预设电影人物的身份 Prompt,及相关的文学、艺术作品塑造 AI 角色。但电影角色的信息仅限于电影台词和相关文学作品,训练材料较少,不能立体的塑造一个 AI 角色,交互起来确实感到比较生硬。

Reference

https://www.nytimes.com/2023/01/10/science/character-ai-chatbot-intelligence.html

https://beta.character.ai/faq

https://www.theinformation.com/articles/character-seeks-250-million-in-new-funding-amid-ai-boom

https://www.reddit.com/r/replika/comments/xxc8vy/my_opinion_on_character_ai_and_replika/

https://www.reddit.com/r/CharacterAI/comments/10ltyir/followup_long_post/

https://www.reddit.com/r/CharacterAI/comments/zrxosc/our_user_count_is_increasing_exponentially_thank/

https://beta.character.ai/post?post=HwmLZrOV7Hei2mDTIjKZ02hYcXgIkrKU_D7-YN0glNM

https://jobs.lever.co/character

https://beta.character.ai/post?post=ecblip9eNNEEa-1t48PJhLFc5-anxmcXWZ-Z-lT-d_A

作者:拾象;公众号:海外独角兽(ID:unicornobserver)

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