（ChatTJB的廣告牌）
話說最近有個AI，在網上火得莫名其妙，因為跟一眾AI比起來，它顯得笨笨的…
如果半夜問它問題，它可能不回復，要等到第二天早上才行。數學題它可能也壓根兒不會算。有人問報稅相關的問題，得到的回答驢唇不對馬嘴。
有時候回復里還帶著錯別字，有點急事想問問這個AI，可能得到的答覆是：
「我去五金店，可能要走開一會兒。」
按理說這種產品早被噴成篩子了。但實際卻是用它的人越來越多，而且用戶還都挺喜歡。
因為跟它聊天不像在查資料，像在跟一個不太靠譜但挺真誠的朋友發消息。它回得慢，反而讓人覺得更踏實，因為它像是真的在思考。
還有人說，別的AI上來就是一二三四五條羅列答案，只有這個會跑題。
跑題也成優點了。
一周之內，有1萬多個用戶。高峰時段，一小時湧進來5千多條諮詢。
這個不靠譜AI爆火的故事，源於一個廣告牌。
上個月27號，舊金山的一個路口立起一塊廣告牌，上面寫著：ChatTJB領先的AI驅動聊天界面。
這個排版和樣子，跟這座城市裡其餘幾百塊AI廣告牌長得都差不多。
但標題末尾有一個很小的星號。星號的註解印在廣告牌最底下，字型大小小得需要停車抬頭看，而且被一棵樹的樹枝擋住了大半。
那行小字寫的是此處的AI，指的是Average Individual（普通個體）。
模仿了Chat GPT，這個Chat TJB，是一個人的姓名縮寫。屏幕那頭沒有大語言模型，只有這個人疲憊的大腦和敲到發酸的手指。
這個AI的「創始人」叫Tucker Bryant，32 歲。
（Tucker Bryant）
他的背景和履歷相當的矽谷。斯坦福畢業，前谷歌員工，現在的自我介紹是概念藝術家兼主題演講嘉賓。更希望被描述為一個詩人，一個把詩當成產品來做的詩人。
當他決定做點什麼來回應滿城的AI廣告牌時，直接加入了AI的隊伍里。他管這個項目叫一個用力過猛的爛梗。 不過為了玩這個爛梗，他砸了挺多錢。
他本來想買BadGPT.com這個域名，但被3.8萬美金的報價勸退了，只好用自己的姓名縮寫，一個月14美元。他打聽過101高速旁邊的廣告位，一個月十萬美元起，也考慮過公交站台，市政交通局的批量廣告位也得要大幾萬。最後才定下了舊金山這塊廣告牌，6000美元一個月，還被樹擋了一半。
他也覺得這個位置的視野挺爛的，幾乎沒有車流看得見。但轉念一想，真的為這個「人工人工智慧」，去立一塊實體廣告牌，這事本身就挺藝術了。
而且他說自己完全不會寫代碼，網站是用一個AI編程平台在周末做出來的。
自己的AI做好了，然後他真的得一條一條回復。
（ChatTJB的界面）
最忙的時候，他一天坐在鍵盤前十個小時，儘可能快地敲出像模像樣的機器人回復。他後來說不怕打錯字的話，能回復的挺快。
有時候回復到凌晨1點，躺下之後因為惦記著還有提問進來睡不著，早上四點又爬起來繼續。
他還順手做了個會員頁面，每個月收費5美金。一共4個付費用戶。他說並不鼓勵誰真去花錢，那玩意兒純粹是為了萬一有人樂意，幫他把買廣告牌的窟窿填一填。
有些提問感覺大家不是來解決問題，而是來測試它。方法就是讓它搞點最離譜的東西。
網站上有個圖像生成入口。按鈕長得跟正經AI一樣。輸入描述，點確認，界面開始等待。唯一的區別是，等待的時間長得離譜。
因為那一頭的Tucker收到指令后，得自己打開畫圖工具，用觸控板自己硬畫。
有人點名要一隻吃意大利麵的青蛙。有人要一個哥斯拉版的舊金山現任市長。他交上去的成品是這樣的：
（哥斯拉版的舊金山現任市長）
不過對比起來，Tucker畫的真的有點難看。
Tucker想過。他真的坐在那兒，琢磨青蛙的嘴那麼寬，麵條應該從哪邊掛下來。
AI 生成的是平均值，他生成的是一個人的理解。
不過慢慢地，真的有人開始詢問他的意見。
（ChatTJB）
有人問家裡的牆應該刷成什麼顏色，也有人問它晚飯該吃什麼，讓Tucker教他煎雞蛋。
曾經有個用戶打開冰箱，把裏面剩下的所有東西一條條列出來發過去，問這些能做點啥？
Tucker說那幾天他一天大約要跟1000個人說話，整個項目累計接下了三萬多個問題。
但想一下我們日常用AI的時候，問的很多都是雞毛蒜皮的小事，是那些想一下就有答案，但今天實在不想自己動腦子的東西。
而替別人想晚飯這件小事，本來是有名字的，叫家人或者朋友。
逐漸的，Tucker收到的問題越來越走心。
有人說，快過生日了，但真的不想辦派對，這樣是不是顯得有點不合群。
Tucker記得有個問題讓他印象很深刻，對方問：「第一晚的蜜月，但我一點也不放鬆，這樣正常嗎？」
Tucker愣了一下，然後從整活模式切換到了朋友模式。
他回復說：婚禮剛過去，那是一個被期待了很久、也緊繃了很久的時刻，現在慶祝還在繼續，但那個頂點已經過去了，接下來才是餘生的開始，逐漸回歸平淡。這種落差會讓神經系統一時半會兒松不下來。他還問對方，願不願意把這些跟伴侶說說。
那一刻，屏幕兩頭都不是機器。
（Tucker Bryant）
再往後，開始有用戶在提問框里提醒他記得喝水，記得休息。他承認那幾天自己確實沒好好照顧自己，被陌生人這麼提醒，也很有人情味。
一個人假裝成AI，然後被人類反過來當人對待。
為什麼一個又慢又不準的人工人工智慧，反而讓人忍不住的跟他聊天？Tucker自己給的答案，來自一個學術名詞。
他說，是伴侶先讓他注意到認知投降（cognitive surrender）這個詞的。這是賓夕法尼亞大學一項研究提出的概念，指的是人們會毫無保留地相信聊天機器人的建議，哪怕答案是錯的。
他覺得這話戳到自己了，因為他本人就有過這種時刻。
比如他已經在舊金山生活了7年，在一個18度的天氣里，還是問AI需要穿長袖還是短袖就夠了。我們逐漸的依賴AI，對冷熱的感受和生活的體驗，也都「外包」給AI，希望它能給一個答案。
沃頓商學院做過一組實驗。1372名參与者面對一個偶爾會自信地給出錯誤答案的聊天機器人，接受錯誤答案的比例是 80%，而且他們對自己得到的錯誤答案的信心，比不用AI的人還要高出11.7%。
AI 幫你的時候是真幫，坑你的時候你毫無察覺，而且坑完你還更自信了。
Tucker想做的，就是把不方便和不可預測塞回這個體驗里。他希望用戶在ChatTJB上有一次很普通的體驗，普通到下次某個AI給出一個聽起來非常合理的答案時，會多一些思考。
不是反AI，是反閉著眼睛點頭認可。
（Tucker Bryant）
Tucker收到了很多私信，有3000多人全是想來當AI，替他回消息的陌生人。
他沒敢放開，只審核了10個人加入，因為自己想走得慢一點。他更不想有人會因此受到上海，所以寧可讓提問者等很久，也不會把閘門對所有人打開。
「看到有人在替屏幕那頭的陌生人接住話，挺讓人心軟的。不行的話，就退回去，或者乾脆停掉」。
Tucker說，大家真正喜歡這個「人工人工智慧」的原因，好像就是從一個普通人那裡，得到一點幫助的感覺。他特意把重音放在普通上：「因為這些回答質量並不高，非常非常一般，客觀意義上的一般。」
就算它什麼都答不好，
但11000個人排著隊，就想跟它說說話。
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