通往成功的道路总是充满了荆棘与坎坷，即使是AI这种已经被认为是通往未来的船票。特别是在微软公司高层宣称，对AI的巨额投资至少需要15年才能获得回报后，更是加剧了外界对AI泡沫即将破裂的担忧。高昂的投入和稀缺的应用场景无疑是当下AI行业最大的矛盾，如今Meta方面宣布关闭在去年Connect大会上推出的明星聊天机器人项目，也再次为AI难创富的论调添了砖加了瓦。
去年9月举行的Meta Connect大会上，Meta创始人扎克伯格亲自向用户展示了明星AI聊天机器人。据悉，Meta向Snoop Dogg、Tom Brady、Dwyane Wade、Paris Hilton、Charli D'Amelio等明星支付数百万美元的报酬，以使用他们的肖像来塑造虚拟AI角色。
Meta希望通过与知名人士合作，借助后者在互联网上积累的庞大粉丝群体，来实现AI聊天机器人业务的冷启动。然而遗憾的是，Meta的这番设想落空了，明星AI聊天机器人的市场表现大概率没有达到他们的预期。原因其实也很简单，“明星AI伴聊”本身并不靠谱，迄今为止太平洋两岸类似的产品更是无一成功。
同样是在去年秋季，微博也上线了明星AI情感伴聊功能。在用户向明星发送私信、并授权使用该功能后，专属AI助手将模拟明星的聊天方式和风格进行自动回复，以贴近明星语气和个人风格的独特表达方式，让粉丝体验的互动过程更生动、更真实，从而试图强化粉丝与明星之间的情感连接。可是在上线了大半年之后，微博后续并没有邀请更多明星开启这个功能。
明星AI伴聊之所以做不起来，问题其实并非出在用户端，而是明星AI的供给不足。明星AI伴聊模拟的是明星本人的性格，而不是他们在电影、电视剧中所扮演的角色，属于是真正意义上的“打破第四面墙”。然而对于明星来说，打破与粉丝之间壁垒的AI伴聊就意味着距离产生的美感没有了。
“该公开的公开、该保留的保留，太过亲密只会是一把双刃剑”，这几乎是当下明星与粉丝关系的主旋律。更何况用AI打造一个明星的“赛博分身”还需要大量的数据来做支撑，要明星提供性格、爱好等极为私密的信息，才能实现如同直接与明星本人聊天的效果。
如此一来，指望明星们积极贡献这些数据来参与训练这类AI伴聊产品显然不太现实。在这样的情况下，想要继续做明星AI伴聊，基于当下火热的迈尔斯-布里格斯类型（MBTI）来为其提供性格特征，就成为了一个更经济性的做法。只是MBTI的性格特质有限，无法避免使用该模型的明星AI伴聊会出现同质化问题。
缺乏“星味”，这就是目前市面上所有明星AI伴聊产品无法解决的一个难题，结果就是重度用户消耗的推理资源量过大，轻度用户留存率过低，整个项目的收支也完全无法实现平衡。不过明星AI伴聊无法跑通，并不意味着AI伴聊本身就没有价值。在放弃明星AI聊天机器人的同时，Meta方面宣布推出AI Studio，这款工具允许创作者打造自己的AI聊天机器人。
缺乏“明星”并不意味着AI聊天机器人就做不成，恰恰相反，没有了AI需要与明星本人相似的桎梏，开发者反而更可以大展拳脚。毕竟OpenAI、Anthropic等AI厂商已经证明，只要拥有高质量的语料，AI大模型也能拥有情商，可以理解人类情感、并作出合理的反馈。因为人类拥有的情绪其实是有限的，遇到的问题往往也有共性，“见人说人话、见鬼说鬼话”恰恰就是AI最擅长的事情。
AI与人类建立深层的情感连接在技术上并不存在太多难题，同时人类也有强烈的情感需求。从古至今，爱就是人类永恒的主题，因此在互联网上满足人类的情感需求也永远都有市场。但不同于传统的网络社交平台，AI伴聊对于人类社交最大的改变， 是社交的主体从人变为了非人。
无论是基于LBS的陌生人社交、还是基于关系链的熟人社交，无论网络社交的形式如何变化，大家还是在喻拓真人聊天，以至于我们必须在人类社会的道德、法治框架下进行对话。但AI伴聊就意味着用户根本不会产生社交压力，因为屏幕另一边并不是活生生的人类、而是机器，用户交流的内容也不再具有真人社交场景下的约束力，所以交流的动机也会更加纯粹。
从某种意义上来说，AI伴聊就是“虚拟陪聊”的进阶版，但它规避了网络陪聊/虚拟恋人的最大弊端——情感。在网络陪聊行业的接单群、培训群里，“陪聊没有感情”或“虚拟恋人最怕动真心”就是老江湖对新人说得最多的话。然而AI就完全没有这个烦恼，它也堪称是最完美的“情绪垃圾桶”。
与此同时，AI伴聊在当下一众AI应用中还有一个突出的优势，即商业化路径非常清晰，主要是靠用户的付费订阅。事实上，AI伴聊属于典型的适合中小团队做的“小而美”产品，大众化反而是条死胡同。据The Information的相关报道显示，AI伴聊赛道的领导者Character.ai的订阅用户群体只有十万左右，完全无法覆盖庞大的成本，以至于该公司目前正在寻求出售。
所以Meta聪明地选择了推出AI Studio，向有志于在AI伴聊赛道掘金的开发者“卖铲子”，而非亲自下场做这样的产品。Meta方面似乎也已经意识到在当下AI应用落地困难、缺乏真正革命性突破的市场环境里，与其自己去做AI应用，还不如授人以渔。
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