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      AI 最難的一步是敢擔(dān)責(zé)

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      文:王智遠(yuǎn) | ID:Z201440

      有朋友跟我聊:

      千問又上新功能了,這次是打車。感覺它隔三差五就接一個(gè)生活服務(wù)skill,點(diǎn)外賣、訂酒店機(jī)票和景點(diǎn)門票、買電影票,現(xiàn)在又加上了打車。

      確實(shí)都是真能用上的東西,隨口說一句,事兒就給你辦好了。但你有沒有發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象?

      行業(yè)里對(duì)這些動(dòng)作的反應(yīng),大多還停留在「功能上新」的層面。每次千問發(fā)一個(gè)新能力,大家討論的都是「這個(gè)功能好不好用、體驗(yàn)怎么樣」。

      可很少有人往后退一步想想:這么密集地接入這些服務(wù),到底是在構(gòu)建什么呢?

      千問已經(jīng)給出了答案,總結(jié)起來就兩個(gè)字:辦事。不過這次接入打車,可能讓「辦事」這件事,又往前邁了一大步,因?yàn)樗澳切┓?wù),性質(zhì)完全不一樣。

      我先跟你說一個(gè)詞:托付(Entrustment)。

      你琢磨琢磨,點(diǎn)外賣要是選錯(cuò)了,大不了換一家,損失也不大。買電影票選錯(cuò)場次,頂多退票重買,費(fèi)不了啥功夫;這些場景的容錯(cuò)空間都很大,就算 AI 判斷有一點(diǎn)點(diǎn)偏差,后果也完全扛得住。

      可打車不一樣。

      車型不對(duì),可能得在路邊多等十五分鐘;時(shí)間卡不準(zhǔn),搞不好就誤了一場重要的會(huì)議。這些是實(shí)實(shí)在在的損失,一旦發(fā)生了,沒法倒帶重來。

      以前我們跟 AI 的關(guān)系,說白了是「我問你答」;我問一個(gè)問題,你給我一個(gè)參考,采不采納、怎么選,全看我自己。AI 相當(dāng)于一個(gè)顧問,不用承擔(dān)任何后果。

      打車這個(gè)場景,關(guān)系就變了。

      當(dāng)我說「幫我打車去公司」時(shí),把這件事托付給了它,托付和提問能一樣嗎?提問時(shí),決策權(quán)在你自己手里;可托付時(shí),是把決策權(quán)完完全全交出去了。

      千問敢接下這份托付,意味著它必須做到另一件事:為結(jié)果負(fù)責(zé)(Accountability)。這四個(gè)字說起來輕飄飄的,放到打車場景里,分量就完全不一樣了。

      你跟千問說:幫我打車去湘湖風(fēng)景區(qū),開穩(wěn)點(diǎn),30 塊以內(nèi),車?yán)餂]味。

      注意,就這么一句話,AI 得同時(shí)處理四個(gè)條件:

      目的地、車輛類型、價(jià)格上限、車內(nèi)環(huán)境。四個(gè)條件全滿足了,你才會(huì)覺得好用;可只要漏了一個(gè),比如來了輛燃油車,或者車?yán)镉形兜溃w驗(yàn)直接就歸零了。

      沒有人會(huì)因?yàn)槟闶?AI,就降低對(duì)你的期待;接了這個(gè)活,就得按真人助理的標(biāo)準(zhǔn)來交付。做到了,應(yīng)該的;做不到,那就是失敗。

      也正因?yàn)檫@樣,千問邁出這一步,是需要很大勇氣的。

      而且你再想想,打車這件事還有個(gè)特別的地方:它天生自帶驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)。比如:跟千問說:我要去奧體中心看演唱會(huì),6 個(gè)人,今晚 8 點(diǎn)出發(fā)。

      這句話里有一半是沒說出口的。

      6 個(gè)人,普通車坐不下,AI 得自己想到要安排大車;去看演唱會(huì),意味著那個(gè)時(shí)段那片區(qū)域大概率會(huì)堵車,出發(fā)時(shí)間可能得提前。

      你甚至沒提回程的事,但一個(gè)靠譜助理,會(huì)順嘴問你一句,不管 AI 怎么處理,最后好不好,你一打完車就知道了。

      千問把自己放進(jìn)這種場景里,相當(dāng)于主動(dòng)坐到了考場上,每一個(gè)用戶都是考官。

      跑分可以挑賽道,排行榜也能靠策略優(yōu)化,一個(gè)人打完車之后心里那句「靠不靠譜」的判斷,是沒法優(yōu)化的。這種量化的體驗(yàn)是最誠實(shí)的背書。

      講真的,千問不是唯一在琢磨這件事的公司。

      2025 年 11 月,OpenAI 把 Uber 接入了 ChatGPT。用戶可以在對(duì)話里看到車型、價(jià)格區(qū)間、預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間,但到了最后一步,還是得跳轉(zhuǎn)到 Uber APP 里,自己完成叫車和支付。

      說白了,AI 做的事更像幫你查好了所有信息,然后,跟你說:自己去下單吧。

      到2026 年 2 月底,谷歌的 Gemini 也發(fā)布了類似的功能,不過目前還在測試階段,只支持 Pixel 10 和三星 Galaxy S26 這兩款手機(jī)。

      它比 ChatGPT 稍微進(jìn)了一步,但你仔細(xì)想想,這兩家做的事,本質(zhì)上都差不多:AI 只是幫人操作另一個(gè) APP 而已。

      千問和高德的做法不太一樣。

      兩者同屬阿里生態(tài),AI 和打車服務(wù)之間不需要「跳轉(zhuǎn)」,中間環(huán)節(jié)直接融合了。有人覺得,這不就是產(chǎn)品設(shè)計(jì)上的小差異嘛;但背后的邏輯完全不一樣。

      跳轉(zhuǎn),說明 AI 只負(fù)責(zé)整理信息,最終決策還是得用戶自己來;閉環(huán),才是真正無縫銜接的絲滑感;目前全球在做這件事的幾家公司里,千問是第一個(gè)走到「閉環(huán)」這一步的。

      其實(shí)從更底層的角度看,「一句話打車」背后還藏著一個(gè)交互方式的大轉(zhuǎn)變:從 GUI(圖形用戶界面)到 LUI(語言用戶界面)。

      這個(gè)轉(zhuǎn)變看起來只是少點(diǎn)了幾個(gè)按鈕,但門檻極高。

      GUI 的邏輯是什么呢?

      你告訴系統(tǒng)要什么,但得按照它的規(guī)則來表達(dá);點(diǎn)哪個(gè)按鈕、選哪個(gè)選項(xiàng)、在哪個(gè)頁面確認(rèn),每一步都有固定流程。說到底,我們在學(xué)它的語言。

      LUI 反過來了。我們用自己的方式說話,系統(tǒng)來理解你;自然語言本身就充滿了模糊性、方言化、省略和潛臺(tái)詞等等。AI 不光要聽懂字面意思,還要理解背后的意圖。

      好比同樣一句「要快一點(diǎn)」, 趕飛機(jī)的「快」和不想多等的「快」,緊迫程度完全不同。

      所以,千問做這件事的難度,是要讓 AI 真正聽懂人話,然后把人話變成一個(gè)靠譜的決策。這中間的技術(shù)跨度,比我們想象的要大得多。

      說到這,我想起自己碰到的一件事。

      上次去武漢出差,晚上九點(diǎn),我在路邊等朋友。一個(gè)老太太走過來,手機(jī)舉到我眼前,說:小伙子,你能不能幫我看看,這個(gè)定位對(duì)不對(duì)?

      她帶著老花鏡的手在抖。

      是老年人拿手機(jī)時(shí)那種小心翼翼的、控制不住的小幅度顫抖;屏幕上,打車軟件的界面被她調(diào)成了最大字號(hào),可即便這樣,她還在「確認(rèn)上車點(diǎn)」那個(gè)按鈕上猶豫了很久。

      我?guī)退僮鲿r(shí),她一直在旁邊說:這里,沒錯(cuò)吧?不要定位到對(duì)面了。

      這種事挺常見。你要去醫(yī)院門口蹲一兩天就會(huì)發(fā)現(xiàn),沒有家人陪同、從外地來看病的人,他們自己叫車時(shí),光搞定定位就夠折騰半天了。

      要有一天,這些人能直接跟手機(jī)說一句「幫我打車去火車站」,然后車就來了 ,還很準(zhǔn)確,那意義就完全不一樣了,這是技術(shù)在變得對(duì)更多人有用。

      所以你看,一句話打車最終的價(jià)值,是讓之前不會(huì)用、用不了這些工具的人,也能輕松用上。

      我一直在想一個(gè)詞來形容這件事:結(jié)果在場(Outcome Presence)。

      以前 AI 只活在對(duì)話框里,你跟它聊完,關(guān)掉窗口,生活照舊;打車把邊界打破了;車真的來了,人真的坐上去了,真的到了要去的地方。對(duì)那個(gè)老太太來說,這個(gè)結(jié)果就是她能順利回家。

      也正因?yàn)檫@件事這么重要,做起來才格外難。說實(shí)話,功能剛上線,一定會(huì)有這樣那樣的問題,比如:場景處理、需求理解,這些都需要時(shí)間去打磨。

      換個(gè)角度想,哪個(gè)產(chǎn)品剛上線的時(shí)候是完美的呢?

      我記得微信第一版連語音功能都沒有,淘寶剛上線時(shí)頁面粗糙得不像樣。重要的是方向找對(duì)了,然后在真實(shí)的使用中一點(diǎn)一點(diǎn)去完善。

      工作這些年,講真的,我不止一次在路邊幫人叫過車。年輕同事還好,可碰到老人時(shí),那個(gè)畫面總會(huì)留很久。每次幫完忙走開之后,腦海中都會(huì)冒出同一個(gè)念頭:哎,要是有一天,他們不用這么費(fèi)勁就好了。

      這種事每天都在發(fā)生。在醫(yī)院門口,在火車站廣場,在每一個(gè)路邊……

      AI 行業(yè)走到今天,敢把自己放到真實(shí)場景里接受檢驗(yàn)的,確實(shí)不多;技術(shù)走到最后,衡量它的標(biāo)準(zhǔn)可能很簡單:那些最需要幫助的人,用上了沒有。

      聰明的 AI 很多,愿意走到路邊去的,太少了。



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