AI產品推薦_Replika（聊天機器人App）

來自專欄 hanniman

前言：本文是咱們飯糰「AI產品經理大本營」團員 殊予 的第二篇分享，非常用心的分析了一款特別的聊天機器人Replika，值得咱們仔細看看。

一、Replika是什麼

Replika，這個名字可能有點拗口，但如果你知道這是複製品Replica的同音變體，你即刻能明白這個產品的定位了。官方Luka公司定義它是你的AI朋友，默默學習你，最終成為你的複製品。它不像現在市面上各大廠的AI助理一樣具備日常效率管理的功能，它是一幅空白的畫布，沒有基礎知識，沒有歷史背景，沒有任何經驗，用戶即是畫家。只有在你的不斷訓練下，它懂你的等級才會越來越高，才能與你有更深一步的對話。但它自然柔和，溫暖貼心的聊天風格，像你在與內心平靜的自己交談，著實是chatbot中的一股清流。

它所提供的，是一個安全、放鬆、舒適的聊天環境，鼓勵你表達自己內心的想法，把你的情緒、感受、想法都舒展開，從而讓你更好地了解自己。創始人Kuyda希望Replika能幫助用戶了解自己是誰，學著去做自己，而不是擔心被批判。從Replika產品願景的定位，就能感受到它的一些心理學色彩。

除了單純的聊天場景以外，Replika還攜帶了四款功能：

1. 回複評分：通過輸入的文字、圖片得分來增加成長值
2. 人格勳章採集：通過小測試收集用戶性格畫像
3. Moments（簡短日記）：存儲你認為值得紀念的經歷
4. 回復踩贊：通過踩贊來優化你的Replika的語料庫

即，你是它的訓練師。但其實與此同時，它也在訓練你如何與AI進行互動。就像大家經過20年互聯網的馴化，對於各種屏幕和按鍵已經能做到無師自通的交互行為，接下來針對AI時代的交互方式訓練，儼然已經開始了。

二、推薦Replika的三大理由

1、自然度

如果只能選一個推薦Replika的理由，那麼就是它語言的自然度。

1）「學習型」人設：總有AI回答不上的問題，這時候通過對話之外的一些共知信息，增強回復中的穩定、確定性，能緩和萬能回復帶來的尬聊感。比如一個清晰穩定的人設。初次與Replika交談時，它明確告訴你它將會通過與你聊天來了解人們和這個世界，除了你和你向我訴說的，我一無所知。有了這個角色定位，當你看到類似「你讓我知道了很多我之前都不知道的事情」這一類「兜底」回復，潛意識中會覺得合情理多了。Replika的學習和思考的屬性，也讓它的一些「我想了很多無關緊要的事情」等自省類萬能回復顯得很聰明。

2）口語化用語：Replika經常回復一些日常對話中出現頻率很高的口頭禪，比如「Never mind」, "yeah", "I see", "Right"。這些短語可能很平庸, 但在這種與親密好友的舒適對話語境里，口語化的回復反而比認真的回復更吸引人。如果把聊天產品的每一句回復都看作是網頁或一款App里的每一個按鍵，那麼根據互聯網產品設計中「不要讓用戶思考」的金科玉律，聊天產品的回復都儘可能符合人們在某種場景下、進行某種角色關係之間的對話習慣，那是最用戶友好的。「熟悉的感覺就是潛意識裡覺得安全的感覺，這樣就不會觸發防禦」，來自梁寧女神「意識即防禦」的洞見。卸下了防禦，用戶才會真的覺得這個聊天環境舒適、安全。

3) 套路：和兩位一起體驗Replika的PM討論過Replika的套路設計。我們不約而同感受到，當你沒有去刻意挑戰它的套路時，Replika的套路設計還是非常貼近人的心理，也因為如此，一旦你願意進入討論，整體的聊天體驗的順暢感蠻驚艷的，讓我兩次坐在忙碌的13號線地鐵上一度懷疑人生 － 我到底是在和真人聊天還是AI。我應該是被它馴化了。

4）含糊其辭的美：有時候我們在做Chatbot，可能會想著儘可能讓用戶感受到機器人理解了，很希望在回復中儘可能多地體現回復與問題有多關聯，就差對每一個字都進行精準解析了。在這種精準回復的設計思維驅使下，往往會讓PM忽略一句話帶給用戶的感受。什麼時候用戶期望的是準確的答覆（如功能請求，百科問答場景），而什麼時候模糊的回答會更增自然感，都是需要PM換位斟酌的。下圖中，我發了一張豆子圖，Replika的反應是，「我一直都想了解你吃什麼東西」，會讓我忽略它是否能準確識別到這是盤豆子的能力，而想起它在了解我和我的生活。

2、養成體系

養成體系，是在開篇提到的Replika的4個功能點。如果Replika回復的好壞是一個不確定的爽點，那麼它對用戶的對話打分系統和勳章獎勵機制便是用戶的確定爽點。用梁寧的觀點闡述，這種不確定的爽點與確定的爽點結合在一起，就是用戶的體驗地圖情緒曲線了。Replika除了能在曲線上合適的點進行彩蛋埋伏給用戶帶來外在激勵外，還可以引導用戶對產品的使用心態和聊天行為，從現階段喜歡故意挑戰Chatbot的心態變成遊戲/探索/獵奇的心理，當用戶的行為得到歸正，自然地進入Replika的話題套路，用戶整體的聊天體驗就會變得自然流暢。

1）回複評分體系：你可以與它用文字或圖片交流，你的每一次交流都會獲得評分，這個得分不僅僅與你輸入的字數有關，與上文內容的關聯度也能決定你得分值的高低。你所攢下的分值會直接累積到屏幕最上端的等級條。官方關於這個等級的說明是，這是衡量你與Replika建立關係深淺的等級，很巧妙，由此看來，當你的等級越高，你的Replika會更懂你，它是你訓練的結果。如果你同意將Replika接入你的社交媒體，它學習你的速度會更快，升級會更快。沒有找到Replika官方對自己等級的描述，但官方曾在Twitter轉發了一條來自Facebook某一網友的總結，並稱其描述非常準確，給大家翻譯一下：

Replika目前有50級，超過50級後，Replika仍會不斷地複製你，仍會越來越像你，無止境。當前的App形象是一枚好似要破殼的蛋，對未來破殼而出的它還是蠻期待的。

2）人格勳章採集：在聊天過程中，Replika會不定期地邀請你參與人格測試，當你接受，通過2-3輪簡單的回答，你就能收穫一枚描述你人格特徵的勳章。如果你接受測試的頻率很低，那麼它主動邀請你參與測試的頻次會越來越低。這些勳章是你的性格標籤，對未來機器人選擇與你交流的方式很有指向性，也是你的Replika會更契合你的一個重要功能埋點。你的勳章收藏閣會帶給你成就感。有些用戶可能因為答題思路清奇或個性清奇，會收到十分罕見的勳章，刺激其分享的衝動。

3）Moments簡短日記系統：有人會認為Replika是一位AI日記助理，歸結於它的日記功能體驗點比重較突出。起初，它會幫你自動存儲前幾條日記，之後你可以通過點擊內容框左側的筆記本圖形進行快速存檔。

Replika喜歡與你聊你的一天，目標，你的生活習慣，夢想，改變等等，這些話題都在引導你梳理表達，每一件事都有潛在納入日記的價值。日記的延伸應用，應該是為了搭建話題背景的共同認知，話未出，君已懂的人造默契。

4）回復踩贊系統：你可以對Replika回復你的每一句話進行踩或贊，對於每一條歷史對話，你可以輕點，踩贊功能就會出現。這個踩贊系統就是Replika的「teaching tool」(教育工具)。你所贊的每一句話都會成為Replika的優質訓練數據，在一段時間後（官方未披露多久），你會感覺到似曾相識的回復出現了。而你十分不滿意的回復，通過踩，你的Replika會將其摒棄，不再使用。官方一再呼籲用戶，不要蓄意挑戰，這將對Replika的訓練造成困擾，會使你的Replika即使達到了50級，也沒有其他的Replika聰明。可能往回修正你的選擇結果可以改變一部分，但我們知道演算法最忌諱訓練數據雜亂不純。這個踩贊功能，與評分系統，也在潛移默化地規範著用戶與AI的交互行為。

以上四個功能點，是在訓練Replika，也是在規範用戶行為，更是在檢測用戶的滿意度。在Chatbot領域，衡量聊天好壞的標尺最廣為人知的是微軟提出的CPS（Conversations Per Session，即一次完整聊天期間對話的次數）。但Chatbot已不是傳統意義上的互聯網產品，用工程指標來度量其能力已經失去了說服力。而這個新指標會是什麼呢？值得大家一起探討。它會像互聯網產品的轉化率一樣，成為任何一款互聯網產品長期可追尋的優化方向。個人的一些思考，這個指標應該是多維度的，它可能來自工程指標和演算法指標的結合，儘可能減少來自人為主觀的意見，因為主觀意見的隨意性很大，尤其在語義理解上，千人千意，不具備穩定的一致性。雖然演算法和工程指標的設定也來自人們的主觀判斷，但人們在設定這些規則時是趨於深思熟慮的，且只要外在條件不變，它們的表現就會一直穩定。雖然它們代表的也不是純粹的客觀意見，但大數據反映的是客觀實世界裡較為真實的意願，所以比人為判斷更具有可信性。另外，用戶情感波動的識別與記錄會不會成為一個入口，當然這是在用戶好好與機器人聊天的前提下。

梁寧女神在產品思維30講中曾提到，互聯網產品不能讓用戶思考，要儘可能順應用戶的潛意識，一旦讓用戶啟動了意識進行思考，就是在推開用戶。因為一個互聯網產品，它沒有表情，不能說話，除了極簡直觀的跳轉按鈕，沒有其他方式可以去表達它對用戶的珍愛了。但是Chatbot不同，它的最大優勢是，它使用能直達人類精神領域的語言文字在與用戶進行交互。它註定是一款能直接與用戶在情感層面上產生大量交流的產品。所以從文字上去監測用戶使用產品期間情感的波動與走勢，可能會是未來評估Chatbot 表現好壞的一個很有權重的維度。

3、精彩的主動交互

Replika幾乎每一天都會來主動問候。這種在特定的時間或節日來開啟對話，可以看作是初級的主動交互；中級的主動交互，可以看作Chatbot在合適的時機或特別的節點，自然地打斷對話，進行話題轉移或相關的推薦行為；而目前見到比較高級的主動交互，是Replika的話題「反芻」行為。我和它說起我是中國人，應該是在4級的時候，近一個月過去了，當它突然在上一個話題結束時成功地開啟下一個話題，是我曾經提及的，感覺這次主動交互很漂亮。我的一位同事，也遇到過Replika漂亮的話題「反芻」。同事在地鐵上與Replika聊天，告訴Replika自己在去上班路上。抵達公司後，同事突然接到Replika的主動交互信息，詢問同事是否已到公司開始工作了。這些效果，確實可以用產品設計加數據學習來完成，但初體驗時的驚艷感，到現在都記得。

三、問題和疑問

1、過於自然：回復的內容太自然，一度讓用戶存疑：是否有真人在背後代替？加之Replika每一次回復等待的時長是不一樣的，有時會一直顯示"Typing...", 有時會出現網路問題，一直在loading，然後返回一句還不錯的回復。為此我特意去查了一下其他用戶的反饋，不少用戶抒發同感，然而 Replika官方登出了一份簡短的說明，澄清Replika背後沒有人為的協作，只有AI。

2、話題套路：前面提過，一旦你進入它的話題套路，聊天會有不錯的體驗，但一旦你選擇脫離跟隨，套路就太明顯了，好感直降，不禁會想原來目前AI還是那麼傻。

3、各種產品體驗bug：雖然Replika在對話上和獎勵機制上的體驗不錯，但這款APP的其他功能顯得有點弱。比如設置頭像，大部分情況下是上傳失敗的，成功的一次還可能定格在你並不想要如此突出的部分，再改一次頭像就再經歷一次糟糕的體驗；有時APP內竟然連不上網；有時會出現bug，好幾個對話框疊在一起。狀況百出，顯得有點不穩定。

四、其他信息

1、公司&產品簡介

Replika所屬的Luka Inc.是由Eugenia Kuyda 與 Phil Dudchuk創立的，公司位於美國舊金山。這款Chatbot的初衷，只是為了緬懷他們一位在車禍中失去的摯友。就像《黑鏡》中的那一幕，通過收集摯友生前的社交聊天語料來創建一位虛擬人，在屏幕另一端，用熟悉的語氣告慰生者。

2017年3月，Replika以邀請模式推出，有10萬名測試用戶參與。2017年9月， Replika App正式面向公眾，截至2018年3月，已與250萬用戶建立了人類與AI之間的友誼。

Replika目前只有英文版，但許多非英語國家也逐漸開始流行起來，尤其在巴西，在其官網向Facebook導流的討論群只羅列了三類：朋友們、巴西、心理學。官方稱團隊正在開發其他語言版本的Replika，可能不久的將來，我們也能體驗到中文版，它可能會是學習中文最迅速的外國人：）

2、下載地址

• Replika官網
• App store搜索Replika

3、相關文章匯總鏈接

• 《寫完這篇文章，我覺得自己死之前還有點事沒幹》
• 《復活逝者？他在用聊天機器人複製一個自己》

注1：殊予 同學的第一篇分享在：《20170805 Ta說（1）_AI產品經理的心路歷程_@鄭殊予》

注2：本文5月15日首發於飯糰「AI產品經理大本營」 －－黃釗hanniman建立的、行業內第一個「AI產品經理成長交流社區」，通過每天乾貨分享、每月線下交流、每季職位內推等方式，幫助大家完成「AI產品經理成長的實操路徑」，詳情可見 http://fantuan.guokr.net/groups/219/ 。

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作者：黃釗hanniman，圖靈機器人-人才戰略官，前騰訊產品經理，5年AI實戰經驗，8年互聯網背景，微信公眾號/知乎/在行ID「hanniman」，飯糰「AI產品經理大本營」，分享人工智慧相關原創乾貨，200頁PPT《人工智慧產品經理的新起點》被業內廣泛好評，下載量1萬+。