刚刚,ChatGPT 又更新了,奥特曼:这是我最喜欢的功能

刚宣布完 1000 亿美元交易,山姆·奥特曼(Sam Altman)又憋了个大招——ChatGPT 不再是被动回答问题的工具人,而是要主动给你「投喂」内容了。

就在刚刚,OpenAI 正式为 Pro 用户( 又是氪金玩家专享) 推出ChatGPT Pulse 预览版, 后续会逐步扩展到 Plus 用户,最终目标是所有人使用。

刚刚,ChatGPT 又更新了,奥特曼:这是我最喜欢的功能

它会在你睡觉的时候偷偷帮你做研究,第二天一早就 以主题卡片的形式展示在 Pulse 中, 给你推送个性化内容。

刚刚,ChatGPT 又更新了,奥特曼:这是我最喜欢的功能

简单说就是:AI 版私人助理 + 个性化资讯流,而且 OpenAI 还声称不会让你无脑刷屏。

奥特曼本人则在社交媒体上发文表示:「这是我最喜欢的功能!」

(好好好,又一个最喜欢的功能。)

刚刚,ChatGPT 又更新了,奥特曼:这是我最喜欢的功能

要知道,传统的 ChatGPT 就是个「问答机器」——你问一句它答一句,全程需要你来主导。

但 Pulse 完全颠覆了这个模式。

具体来说,每天晚上,它会根据你的聊天记录、反馈和连接的应用(Gmail、Google 日历等),自动帮你做研究。第二天一早,你就能收到一份为你量身定制的个性化更新。

比如说,你昨天和 ChatGPT 聊了「想去波拉波拉岛旅游」,它可能会给你推送当地的天气、旅游攻略或者机票折扣信息。

你提到「我家娃 6 个月大了」,它就会主动推送婴儿成长里程碑、育儿小贴士什么的。

甚至,如果你连接了日历,它还能帮你起草会议议程、提醒你买生日礼物,或者推荐出差地的餐厅。

刚刚,ChatGPT 又更新了,奥特曼:这是我最喜欢的功能

最让人眼前一亮的是,Pulse 的设计理念完全不同于现在那些「停不下来」的 App。

ChatGPT 技术负责人 Samir Ahmed 明确表示:「这个体验是有结束的,它的设计初衷是为你服务,而不是让你停不下来地刷屏。

每天推送的内容都是精挑细选的,看完就完了,不会让你陷入无休止的信息漩涡。

而且,每条更新只在当天有效,除非你主动保存为对话或提出追问。

这简直是对现在「算法投喂」模式的一次降维打击——有用的信息主动来找你,而不是让你在海量信息里瞎找。

OpenAI 在 ChatGPT Lab 中和大学生合作测试,发现了一个有趣现象:

很多学生刚开始觉得 Pulse 一般般,但当他们开始主动告诉 ChatGPT 想看什么内容后,立马感受到了它的威力。

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来看几个官方分享的真实案例:

学霸 Isaac 在和 ChatGPT 聊到旅行规划后,第二天收到了火车票预订时间的精准建议,还包含了他原本不知道的通勤信息。

潜水爱好者 Hexi 分享了自己在潜水课上的困难,ChatGPT 不仅给出了针对性建议,还把潜水和风险管理做了类比——完全 get 到了她的兴趣点。

这种「举一反三」的能力,确实有点私人助理那味儿了。

不过,这种个性化体验背后的代价可不小。要让 Pulse 真正「懂你」,你得向 OpenAI 交出大量个人数据,具体来说:

  • 如果你在 ChatGPT 中开启了「引用历史记录」,它会查看你过去的对话来决定研究方向。
  • 如果你已连接日历和邮件,系统会提示你确认是否允许 ChatGPT 访问这些应用,以帮助你规划日程。Kaplan 表示,用户必须点击「接受」才会生效。

虽然 OpenAI 强调「Pulse 训练数据的处理方式和普通对话完全相同。」但隐私换便利,这笔账到底划不划算?以及会不会造成「信息茧房」,对此,OpenAI 只是表示设置了「多重安全过滤」,但具体细节一概不透露。

对于很多用户来说,在人手一个「贾维斯」之前,这种「黑盒式」的隐私保护承诺实在难以令人放心。

从技术角度看,Pulse 其实是 OpenAI 向 AI 智能体(Agent)方向迈出的第一步。OpenAI 应用部门 CEO Fidji Simo 在博客中表示:

「下一个前沿就是代理——能代表你采取行动、像团队成员一样与你协作的 AI 助手。」

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附上博客地址: https://fidjisimo.substack.com/p/a-new-paradigm-of-proactive-steerable

这意味着未来的 ChatGPT 不会只停留在研究和信息整理上,而是能为你自动制定计划、按照目标采取行动,并在关键时刻主动提醒。

随着这种人机交互方式的转变 ,传统的搜索引擎和资讯 App 或许要被狠狠上压力了。毕竟谁能拒绝一个既聪明又主动的私人助理呢?

本文来自投稿,不代表火星财经立场,如若转载,请注明出处:https://www.sengcheng.com/article/101255.html

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