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      被 AI 取代,心煩,去喝酒,對面站了個 AI 酒保……

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      人總會找到一個理由喝酒:工作不開心了,分手不開心了,找不到人生意義不開心了......越喝越多,話就越來越密,總會經歷一個狀態(tài)——拉著我讓我推薦一杯“最適合”ta的。

      我在朋友的酒吧里兼職搖酒,“不開心就喝點兒甜的唄。”我只能給出一成不變的萬能回答,我也知道很枯燥。

      不過,有些人點單讓我很難招架。比如,“窮,想嘗點富有的味道。”

      emmm......

      怎么說呢?我是真的很想保住這份副業(yè)工作。

      “如何短時間內練就能說會道的本事?”我向 AI 請教。有一天我反應過來,對啊,為什么不直接讓 AI 去忽悠啊!這事兒它擅長。

      AI “搖”的酒你敢喝嗎?

      打開 Gemini 對話框:

      幫我寫一個客人在酒吧隨機點單的應用,整體界面給人一種舒適、溫暖的感覺,但不要用粉色。酒吧的名字叫界限消失。界面上應該有一個雞尾酒的精美圖標,上方是酒吧名字,下方是客人點選酒時的輸入框,再下方是確定按鈕和“我想不到,隨機來一杯吧”按鈕......客人在使用時,可以輸入自己的心情和喜好,然后你在一個新的頁面推薦出各種口味的雞尾酒。這個頁面需要展示酒的名字、口味和酒精濃度,并同樣有一個精美的、契合酒感覺的漸變色圖案。

      Gemini 生成了一個 HTML 代碼文檔,用瀏覽器打開之后,呈現(xiàn)的界面排布大致滿足,輸入框、確認按鈕、推薦結果,讓我意想不到的是,它還加了推薦理由。

      舊書頁、威士忌和甘草,是 Gemini 理解的“舒適溫暖”。


      我覺得不夠好,界面還是有點亮,字號也不對。但我不懂編程,直接問 Gemini 如何在代碼中調整字號,要靠 AI 一點一點教。


      接著我做了一個簡單的酒單數(shù)據(jù)庫,列出來了每一款酒的顏色、口感、度數(shù)、配比、打上主觀上的一些“氛圍標題”,例如“酸柳橙”對應暖色、回甘、清爽提升,“百利甜烏龍”對應柔和、香甜和快樂。投喂給 AI 時,我還特意叮囑一句“不許瞎編”。

      測試時,我覺得還應該加一個“換一杯”選項,方便客戶抽卡。AI 向我保證,為防止客戶情緒過山車,它會謹慎推薦,小心試探。

      第二天,我?guī)е惒┚票I瞎とチ恕?/p>

      人類要是喝多了,AI 也招架不住

      起初,顧客們只是小心試探。


      “喝點甜的。”“密多麗菲士,這是一款用 Midori 蜜瓜利口酒(甜甜的)和菲士(也有糖)制作的清爽甜酒,整體是淺綠色,像青蘋果。”

      “想喝帶氣泡的”“莫吉托吧”“太普通了!”“那就氣泡瑪格麗特”

      人類在賽博酒保面前完全放松了,不再羞于拒絕,不再羞于提要求。它足夠耐心,想方設法推銷直到顧客中意的那款。

      酒越喝越上頭,賽博酒保讓 i 人成功打開了話匣子。“今天替同事背鍋,煩死了,不開心。”一位新顧客敲下了這行字。

      酒保推薦“粉色叢林”,“石榴的香甜和椰奶的絲滑,混合著綿密的泡沫,如同被快樂的云朵包裹”。

      顧客一看更不開心了。

      原因是 Gemini 是只寫了前端,沒有后端接入大模型,所以對推薦邏輯過于簡單,粗暴地匹配輸入里的關鍵詞。


      程序僅僅是識別了“開心”,我猜如果輸入“我想打開心結”、“我想喝開心果口味的”,大概率也會命中“開心”標簽,讓它以為對面的人類正樂得找不著北。

      我緊急讓它“閉麥”。回到 Gemini 里說它的推薦方式有問題,當客戶輸入“不開心”、“不高興”的時候,會擊中“開心”和“高興”的關鍵詞,導致推薦錯誤。

      Gemini 思考了一會兒,給出了修復方案:這是一個非常到位的反饋。特別是邏輯上的“語義反轉”問題(不開心 vs 開心),是中文語境下非常典型的痛點。......這個版本增加了否定詞檢測。現(xiàn)在代碼會檢測關鍵詞前面是否有“不”、“沒”、“無”、“別”等字。例如:當用戶輸入“不開心”時,系統(tǒng)會識別出“開心”前有“不”字,從而忽略這個匹配,避免推薦百利甜等與開心相關的酒,轉而通過其他詞匯去匹配更適合的酒。


      我請那位顧客重新抽卡,她依然抽到“粉色叢林”,只是這一次賽博酒保把推薦語改成了“用甜甜的口感和絲滑的奶泡,帶走你一天的苦悶與不樂吧。”

      你看吧,人類怎么可能這么貼心又會找補。

      后來,程序再找不到掛鉤的標簽時,就會觸發(fā)兜底邏輯——隨機推薦。這時候,就需要我在旁邊打配合,“哇,你就是 AI 殺手!”客人們也很愉快。

      人類情感真是太復雜了,我不能在每次 AI 宕機時都現(xiàn)加一個關鍵詞來匹配。我需要給這個只會“查字典”的前端腳本,加上一個大模型作為大腦。

      當 AI 附和人類瞎掰和抽象

      我再次請教 AI 如何部署大模型,它推薦自家的 Google AI Studio,一個完整的開發(fā)環(huán)境,能給出完整的項目文件和代碼,并直接調用大模型構建應用。

      我把之前跑過幾番的提示詞整理好,一股腦丟給 AI。預覽的版本可用度已經非常高,但仍有些問題。

      比如,我不喜歡生成的 UI,于是用 Sketch 畫了幾個 UI 元素,提交給 Gemini 讓它參考(細節(jié)控可以將 UI 圖導出切片,讓它像素級復刻)。

      加上一些其他的修改建議輸入給 AI。

      - 背景的漸變色過于深,不夠明顯,將漸變顏色的明度提高。

      - 文字可讀性有些差,將顏色調亮一些。

      - 不要使用直角邊框,使用圓角。

      - 推薦結果頁面上方添加一個雞尾酒杯的圖標。

      我看了看代碼,發(fā)現(xiàn) Gemini 很有自我管理意識,它根據(jù)我給的要求給自己寫了 Prompt 喂給自己,再以嚴格的 JSON 格式返回給應用進行調用。我直呼好家伙。


      賽博酒保 V1.0 誕生了。

      “窮,想喝點富有的味道。”“曼哈頓,它精致的特質和豐富、溫暖的口味將環(huán)繞著你,如同帶你進入繁華的紐約,遇見都市的霓虹,享受時尚的優(yōu)雅。”

      “怎么廣州今年冬天這么熱?有沒有有些冬天氛圍的小酒?”“煙熏瑪格麗特,在暖冬里,煙熏的口味如同將你拉進雪夜燃起火的壁爐旁,為你心中描繪一幅沉靜而溫暖的冬夜畫卷。”

      “我今早吃了麥當勞,中午吃了豬腳飯,沒吃夠,晚上又吃了豬腳飯,膩了。打算明天和 crush 去吃壽司。”“那我推薦琴蕾,它能為您滌清重口味帶來的倦怠,以清新之姿迎接明日的期待與浪漫。”

      更無厘頭的。“今天在餐廳吃飯時碰見個吸煙的,我上去跟他打了一架,很不爽!我要喝酒!”“(大吉利)清爽的口感能迅速驅散沖突的不快,安撫激動的心緒,讓情緒重新歸位,重拾平和。”

      “推薦一杯酒配我今天的 OOTD‘辣妹’。”“那一定是拉美藥劑,火辣又明亮的口感瞬間點燃氣場,甜與辣交織穩(wěn)住情緒,讓你在舉杯之間保持自信、從容與魅力。”


      吧臺座擠滿了人,遠比往日熱鬧。我本以為他們在比拼酒量,實則,他們在比拼抽象。

      這有些違背我的初衷。我本意是想摸魚偷懶,卻因此得搖更多的酒(什么時候能出個 AI 搖酒機器人啊……)。有人問到時,我還得講講這個 AI 是怎么開發(fā)的。然而我的賽博酒保“不語”,只是一味地賣酒。

      如果你好奇我為什么不愛賣酒,社恐是一個原因,更大的原因是我酒精過敏。我并不了解它們喝進口都是什么味道。

      但是事情就有趣在這里。AI 幫一個不懂酒的人去賣酒,幫一個不懂代碼和編程的文科生做開發(fā),將靈光一閃的想法落地實現(xiàn)。

      作者:宛潼

      編輯:沈知涵

      封面圖來源:Giphy


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