文 ｜ 阑夕
Today应该是个人助理（Personal AI）这波浪潮里，最早跑出来的中国产品。
甚至可以说是唯一的一个。
Muse已经在美区App Store的榜一坐了快一星期，考虑到扎克伯格的负面声誉，加上Meta在模型研发上的过往乐子，堪称奇迹。
加上还在内测阶段就完成了B轮融资、坐火箭般蹿升到25亿美金估值的Instinct，在所谓「模型吞噬一切」的危城里，资本又看回了应用层。
加上Town、Poke、Touchy、jo、Fambot⋯⋯这个品类之拥挤，前所未有。
只能说AI行业的共识变得太快了，去年的这个时候，平台叙事的路径依赖还没结束，周活数字的含金量依然能打，直到Agent能力终于长到了对话框外面，桌子就在顷刻间被掀翻了。
我把新的赛道，粗略划分为「生产力」和「生活力」两条：
前者从概念到实践都很好理解，编程、办公都在里面，因为干了多少活本质上是可量化的，所以很容易定价，沿用降本增效的公式就好；
后者的生效目标，理论上是让用户的生活更加省力，但因为时间成本没有工资作锚，定价起来比较麻烦，用户的生活里有多少高价值场景，也有待商榷。
但「生活力」终究是客观存在的，创业也不能等所有的确定性都找到了才开始行动，所以在内测Today的时候，我一直在想，Today是怎么抢先成了全球市场里的一根国产独苗。
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这里所说的提前量，可能还不只是今年以来的Personal AI这条赛道，因为today.ai这个域名，是2014年就被买下来了⋯⋯
谈论先见之明是一件高度主观的事情，但注册信息不会造假，一代目Today还短暂上架过应用商店，当时就在尝试落地一个关于「管理每一个今天」的想法。
但那会儿的技术，并不足以支持产品想要达到的效果——所以提前量也是由此而来，Today不是看到了Personal AI的趋势才开始跟进的，是攒了12年的产品原型，终于在今时今日得以实现了。
真正的问题在于，跨越12年的执念，还值不值得做下去？
Today这款产品，我在用的时候体感很强烈，它有很强的项目管理痕迹，非常适合有条理的人，你把它接入邮箱、日历、运动、待办等应用，就能以最快的速度补足上下文，让Today可以开箱即用。
但我恰好是一个⋯⋯不那么有条理的人，所以我的用法，未必符合标准化的场景，但在某种程度上，也是在为Today增加挑战性的数据集。
我的工作和生活需求，主要散落在对话里，同事给的任务、客户发的安排、朋友提的建议、自己想的选题等等，我一般会通过最原始的手段去做记录：
基本上，我的手机截图相册，就是我的待办清单，删除一张图片，就意味着我做完了对应的事情。
只不过，这种做法最大的敌人，是我与生俱来的拖延症，在大多数时候，只能靠自控力去解决，但在试用Today的过程里，我发现了它于我而言的主要价值：
对碎片化的信息去做清洗和重组，然后只在必要时帮我「搭手」。
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Today，或者说Personal AI这个品类，简单来说的核心能力有两个，其一是持续记忆，其二是主动响应，而且不能拆开评价，因为记忆是主动的前提，主动是记忆的结果。
不同于聊天机器人的一次性问答关系，也和效率工具的用完即走不同，Today提供的人机关系接近于长期陪伴，但这又很容易和广义上的陪伴类AI应用混淆，所以我更愿意称之为：
有效的陪伴。
所谓的主动，其实并没有门槛，事实上，中国移动互联网的App们，最擅长的就是主动通知，只要你敢不关权限，它就敢在几个小时里占满系统通知栏。
所以才说，记忆和主动必须绑定起来，并挑战一个容错率很低的工程化目标，确保每次的出现，都是能够在用户侧产生获得感的。
有效命中还是无效打扰，在体验上有着天壤之别。
几天下来，我基本上就是把「截屏」相册共享给Today，让它把那些零碎的事务，帮我列为线性的计划。
在实际运行中，Today确实可以准确理解不同尺寸的信息，进而做出合理的判断，比如对于漏交车险的提醒就很及时：
而在加入Apple HealthKit的步数数据之后，Today也能在计划时倾向于自然绕开运动高峰期，并以「边跑步边开会」的个人习惯去做修正：
整体用下来，「贴合感」很强，有种在收集类游戏里开了自动吸附功能的爽感，不需要按键拾取，也不必担心空间不够，跑完地图之后打开背包一看，所有的物资都分门别类的被整理好了。
这当然只能算Personal AI的下限，做到了充其量是不扣分，而非加分项，在短时间内，我不认为有人可以抵达上限，因为在这套「用得越多，才越懂你」的游戏规则里，差距在于复利的多少。
就像那个数学故事，1.01的365次方，大约是37.8，0.99的365次方，就只剩0.03，在一个不存在速胜论的行业，风险资本对于创业公司的耐心是相当充足的。
所以才有统计数据说，YC今年投了一百多家个人助理公司⋯⋯
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我曾在即刻分享过一个惨痛的教训：
如果不是查看了一个不常使用的邮箱，就不会发现每年只会发送一封的续订邮件，自己竟然连续五年都自动订阅着一项早已不用的微软服务，它虽然是从支付宝扣费，但在支付宝的自动扣款/免密支付里根本看不到。
有条理的人，大概会用Pandora这样的工具去手动记录每次订阅的行为，但我自认为属于没条理的大多数，并不会把日子过得那么严谨，于是就会承担「疏忽税」的成本。
我在第一时间把Today接入了邮箱系统，不管是常用的，还是不常用的，让它长期监管和付款有关的敏感邮件，包括我在Cloudflare的云账单，只要出现异常变化，就在第一时间通知我。
别的不说，安心感这块，是拉满了。
我知道有些聊天机器人，比如ChatGPT也有Computer Use的能力，但它还是「指哪打哪」的指令遵循模式，我可以在想起来的时候，让它去把邮箱扫一遍，但它做不到把这件事情时刻放在心上，长期主动的去帮我盯着，不喊停，绝不停。
我一直认为，工具应当适应人，而不是人去适应工具，我对效率工具的祛魅，也是因为见多了那种为了研究效率工具、反倒浪费了很多时间的人。
是的，磨刀不误砍柴工，但收集磨刀石成瘾本身，是一种病，得治。
Today不是效率工具，甚至不是传统意义上的工具，它合我的心意，是因为「通人性」，这个词用得很怪，往往是用来形容宠物的，但在说服人类接受AI进入个人生活的时候，「通人性」是一个充要条件。
举个例子，如果和朋友约好开黑打游戏，与答应同事一起对方案的时间冲突了，你希望Personal AI给出怎样的安排？
注意，这个问题一定是没有标准答案的，在这个模型纷纷挑战解决千古数学谜题的时代，有标准答案的题并不难做，难做的是站在服务对象的立场上，为他构建周全的生活质量。
从我的实际经历来看，Today是能意识到硬冲突的，当前后两个反馈——即便相隔时间很长——发生不一致时，它会自发的给出调整建议：
但在「救女朋友还是救妈妈」这种软冲突上，我倒是没有为了节目效果而去故意制造，但在用户基数上去之后，处理矛盾的手段高明与否，也会决定Personal AI类应用的风评。
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还是回到共识这个话题上来，自从模型能力进化到Agent这一层后，有很多曾经坚固的判断，被轻而易举的打破了。
比如为人类创造工具可能是文明史上的一段漫长弯路，当AI学会自己调用工具之后，工具本身就成为了一种过渡形态。
我会让AI帮我盯盘，如果它对我不够了解，信息供给就很容易沦为定时日报，Today做得比较好的一个地方是，它会按照我的持仓情况去做「后处理」。
什么是「后处理」？
我的信息获取渠道有很多，甚至是过剩，唯独Today的职责是，在市场发生与你原本判断有关的变化时，主动来问：
「你上个月配置的一个前提发生变化了，要不要重新调整一下？」
这和每天推送几十条财经新闻，是两种完全不同的东西，前者关心市场发生了什么，后者关心发生的事情，和你有什么关系。
邮件、投资、保险、订阅、学习、运动⋯⋯看起来都是完全不同的场景，但把它们放在一起之后，会发现背后其实是同一个问题：
一个人每天到底有多少沉没成本，是因为「我没顾得上」？
所以我又觉得，「自动吸附」的比喻还是差了点儿，Today的服务不止如此，它还会在用户一路往前跑的时候，突然从背后叫住你：
「等等，刚才那里有个宝箱你忘开了。」
而这，才是Proactive的价值。
工作是工作，生活是生活，这是理想状态，在现代性的社会，可能不太容易分得这么干脆。
所以在「生产力」和「生活力」的产品开发上，边界也未必绝对清晰，助理在下午三点给你安排一场电话会，并提前准备了材料，这到底是工作还是生活，不好说。
我也想看看，工作之外的那些生活琐事，Today能接住多少。
比如睡觉。我给Today发了一张睡眠记录参考图，让它看看。它从图里的睡眠时间聊到作息调整，我便顺着这个话题，给了它一个更具体的问题：今晚有衣服要洗，房间要收拾，还想看一集剧，怎么安排，才能十一点半左右睡下，又不至于把晚上过得像赶场？
它把洗衣服和收拾房间排在了一起，利用洗衣机运行的时间做家务，后面留出看剧、洗漱和睡前的缓冲。不过，排在最前面的却是半小时散步。
这是我之前随口提过的：晚饭后想出去走走，不追求步数，只是放松一下。这次安排时间，我没再提，它倒没落下。那些有明确结果的家务要做，留给自己喘口气的时间，也没有被顺手挤掉。
最后，它又问，要不要设个23:15的提醒，帮我从追剧里收收心，准备睡觉，随后补了一句：「不用的话我就不打扰。」
从给建议，到把建议放进一个具体晚上的安排里，个人助理的价值就清楚了一些。它得帮我把事情安排妥当，也得记得，我说过想轻松一点。
我想的是，人的一天并不应该被刻板的划分为「工作八小时、生活八小时、睡觉八小时」，人生人生，人的生活就是全部，工作、睡觉、娱乐、休息都是生活的子集。
过去的软件世界，基本遵循一条铁律：人类发起，机器响应。搜索如此，App如此，聊天机器人也是如此。
Today这一代小登产品，头一次试图反过来：机器发现，人来决定。
我会继续把Today用下去，除了它确实有点好用之外，我也想看看，是不是一个懂得把人的生活放在最优先的顶层、去向下兼容其他行为的创业团队，才能真的搞明白Personal AI应该怎么做。
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