ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式

当我们开启某个话题前，ChatGPT 空白的输入框里默认写着这一句话。和 ChatGPT 的交互，就像和朋友的聊天，你来我往，从上到下，线性的结构非常直观。然而，这就是和 AI 互动的最佳模式吗？还在翻和 ChatGPT 的聊天记录？一种很新的交互方式来了学生时期，我们应该都见过白板，老师用可以擦除的马克笔，在白色的平滑板面上写公式。Canva、Figma 等设计平台，则提供了在线白板工具，它们沿袭了物理白板的特点，但画布是无限的，形式也更加自由，就像现实的办公桌一样，可以灵活地放置各种东西，很适合进行头脑风暴。在线白板工具示意图. 图片来自：Canva如果 ChatGPT 也以白板的方式和我们互动，会产生什么奇妙的化学反应？Flowith 就是这样一款 AI 内容生成工具，最近发布了公测，一周新增约 2 万名新用户。它在形式上最大的亮点是，把纵向的聊天记录，转变成了动态的画布，为人机交互提供了一种很新的方式。Flowith 支持 GPT 4 Turbo、Claude 3 Opus 等模型，本质和 Perplexity 差不多，都是在他人的地基上搭建服务，但创新之处各有千秋。Flowith 的底部仍然有输入框，但你是在一块类似在线白板的无限画布上，和 AI 互动。

这里还引入了一个新概念：节点。每次提问产生新的节点，节点可以再发散和引用，串成很多不同的线。

举个例子更加直观，直接问 AI：「给我头脑风暴 5 个 AI 创业想法。」Flowith
给出的答案是：AI 医疗影像诊断、AI 在线教育平台、AI 智能投资顾问、AI 智能家居可穿戴设备、AI 场景消费推荐。然后，我们可以在「AI 智能家居和可穿戴设备」的分支下，追问目前有哪些主要玩家。

第一次看到答案以卡片的形式分叉和移动，心里会忍不住「哇」一声。这个例子使用的是「思维导图发散模式」。除此之外，Flowith 还提供了自动决策模式、联网超级搜索模式、生成图片模式，适合不同的问题和场景。开放性的问题多半交给思维导图模式，联网搜索模式则像 Perplexity 的平替，能搜索、能总结，甚至还能开脑洞。当我输入「国内 AI 搜索的发展情况如何」，Flowith 的输出分成三栏。

左边提供实时搜索结果和图片，可以进一步追问，让 AI 总结某个链接的内容；中间对几个 Google 排名靠前的链接进行了总结，等于输出了一篇短小的「文献综述」。但右边才是最有趣的一栏，AI 给出了知识图谱，帮我们拓展思路，搭建知识体系。

「AI 搜索发展现状」本身是一个非常宽泛的问题，Flowith 延伸出了不少细分的方向：AI 在搜索引擎功能中的集成、AI 搜索算法的进展、AI搜索结果中的偏见......好奇心强的人类，可以不断探索下去。选中知识图谱的动态效果也有些魔性，QQ 弹弹，像果冻的质感。

而在自动决策模式下，Flowith 会根据你的提示词，自动切换到最合适的 AI 模型，判断是否需要联网搜索，是否需要文生图，是选择速度优先的 GPT-3.5，还是更强的 GPT-4 和 Claude 3，可以窥见 Agent 的雏形。比如，问问广州今天的天气如何，Flowith 就会进行实时搜索。

从整体来看，Flowith 的动态 UI 也很酷，整块画布可以拖拽、缩小、放大，节点可以引用、追问、删除、重新生成。

使用 Flowith，有些类似我们过去在草稿纸上涂涂画画思考问题，发散、延伸、删除，漫无边际，不像逻辑清晰的大纲，也不像和 ChatGPT 之间直观的聊天记录。但这就是我们使用画布的目的，在发散创意的过程中，慢慢地把思路捋清，如同流水那样滔滔不绝。画布式 AI 的可视化，本身就是思考的外显。形式影响思考，拒绝让大脑困在「聊天框」创新的形式，本质是为了实现人类和 AI 更高效的交互。如果说 ChatGPT 是聊天式的 AI，Flowith 这类产品，可以简称为画布式的 AI。类似地，设计平台 Figma 的在线白板工具 FigJam，也在去年 8 月提供了内置的 AI 部件 Jambot。Jambot
结合了 ChatGPT 的生成能力，可以进行头脑风暴、总结、改写等。参与开发的产品设计师 Aosheng Ran 在发布时提到：我想我们被困在聊天框里了。就像我们现在被困在
Zoom 中一样。

Jambot和聊天式的 AI 互动，确实存在局限性。ChatGPT 等聊天机器人是基于线性的结构，但思考往往不是线性的，大模型又有一定的随机性，生成的内容，比如文案、翻译、代码，往往需要反复修改、对比和测试。ChatGPT 纵然可以反复生成，但如果某个问题对话了几百次，聊天记录过长，我们可能也不知道自己聊到哪里了。哪怕把一个问题研究清楚了，ChatGPT 无法直观地呈现从这个问题引发出去的不同分支。但画布式的 AI 是不一样的烟火。同一块画布上，我们可以反复修改提示词，或者用不同的大模型多试几次，答案全部保留；我们也可以同时完成多项任务并查看结果，搜索、头脑风暴、内容总结等需求并行不悖。

图片来自：X@DerekNee比如，假期快到了，我先用了头脑风暴模式，让 Flowith 列出 AI 旅行助手应当具备的 5 个特点，再用了联网搜索模式，让它直接找出 3 个目前最主流的 AI 旅行助手应用。

以此类推，涉及到需要反复生成、对比内容的创作场景，以及发挥 AI 多项能力的工作流，画布式的 AI 往往比聊天式的 AI 更有趣、更直观，也更具互动性，不必新开很多的聊天页面，本身就是一块无限的创作土壤。在线白板工具引以为傲的团队协作功能，也是画布式 AI 所擅长的，聊天式 AI 只能甘拜下风。ChatGPT 支持共享聊天记录，但不能从分享的链接继续对话。

Perplexity 支持分享搜索结果，其他用户可以在原有的基础上追问，但追问后会创建新的链接，和我们分享的并不在同一个页面。然而，Flowith 只要开了「可编辑」的权限，对方就可以参与团队协作，在输入框提出自己的问题。如果只是「可查看」，虽然没有输入框，对方也可以发表评论。想象一下，我们分享一个「flow」给别人，直接在画布上进行实时多人生成和讨论，又不会干扰原有的痕迹，激情和甲方
Battle，有种在飞书文档挥斥方遒的感觉了。

类似 Notion 的模板，如果不知道怎么更高效地使用，Flowith 还提供了 Discover 页面，向你推荐别人的用法。验证可行的工作流，被加工成了一个个开箱即用的半成品。

之所以反复强调画布和聊天的不同，甚至隐隐有些把它们对立起来，是因为交互的方式，潜移默化地影响着我们思考的方式。如果只是看到一个输入框，可能我们的思维也会陷入「对话模式」，像和人类交流一样和 AI 说话，向它问好，问它如何一夜暴富，或者向它倾诉自己的心情。这样的用法也很好，但当使用 AI 的方式更多、更自由，内容生产也就有了更多的可能，AI 能力的边界也就离我们更近。创新不是终点，不迷信任何一种交互形式画布式的 AI 和聊天式的 AI，并非你死我活的替代，而是美美与共的互补。聊天式 AI 固然有缺点，画布式 AI 也并非总是笑到最后。如果只是找一个简单的问题、了解某个陌生的概念，还是求助 GPT-4 和 Perplexity 更快。作为一个初出茅庐的产品，Flowith 也不是那么好用，短板肉眼可见。生成图片模式支持的模型不多，目前只有 Stable
Diffusion 和 DALL·E 3，之前支持
Midjourney，但现在不可选了。

同时，Flowith 调取的模型有 2 个梯队，高级的 T1 和基础的
T2。虽然 GPT-3.5 Turbo 等 T2 模型在邀请朋友后无限次免费，但 GPT-4 Turbo、文生图模型等 T1 模型有使用额度。在个人的体验之中，Flowith 也出现了一些奇怪的状况，但不确定这些问题的普遍性。用中文向
Flowith 提问，答案也可能是全英，有些影响用户体验。拿同样的提示词问 GPT-4 和 GPT-3.5，回答的都是中文。虽然 Flowith 支持读取 PDF，但如果上传的文件过大，很可能不成功。Flowith 的交互也不够流畅，输入新的问题时，其他节点和整体界面总会发生动态的变化，有时候会让人迷失视觉的重心。虽然效果酷炫，但新鲜感只是一时的。另外，在对 Flowith 的某个节点进行追问时，上下文不一定连贯，出现过答非所问的状况。尽管产品还不那么成熟，但 Flowith 做了和 Perplexity 类似的事情：在大语言模型的基础上，考虑怎么应用 AI 的能力，让 AI 更好地加入我们的工作流。Flowith 开发者 @DerekNee，在 X 分享了他对产品的见解——不应该只把 Flowith 看作是一个白板 AI 工具。他本身是 GPT-4 和
AI 产品的重度用户，但在写文案、写代码、搜索内容时，主流的聊天式 UI 不够高效，不适合反复的修改、对比和测试。在他看来，白板是为了让大众理解二维画布、节点概念的一个代替词，Flowith 的核心依然是帮助用户生成内容，探索 Human-AI 新的、更有效的交互方式。这和 Figma 的理念不谋而合。推出 Jambot 时，Figma 在博客写道，AI 是一种增强工作和协作的工具。与其说让 AI 为你做事，不如说 AI 在帮助你做得更好。

WPS、钉钉等办公软件 AI 化，听用户的指挥一键生成 PPT，让 AI 助理进行文档速读，其实也是这个道理。Flow 的本意「流动」，某种程度上就是我们对 AI 工具的期许：帮助人类的思维流动起来。其实，我们思考和解决问题的方式已经被 AI 改变了。Perplexity 等
AI 搜索，渐渐变成了日常离不开的产品，人类提出问题，它们搜索、摘要、成文，自己已经是一个成熟的工作流了，我们付出更少，但效率更高。回想只用传统搜索引擎的日子，万古如长夜。

还没有和人类磨合得很好的 Flowith，无法代替 ChatGPT，但这不是问题。Canva 等设计平台能在 Adobe 的领域闯出一条路，是因为搭建产品的底层与 Adobe 不同，前者是模板和部件，后者是对图片的像素级调整。Canva 抢不走 Adobe 的忠实用户，但吸引了不会或者没法用 Adobe 的用户。Flowith 也是类似，本质是在填补市场的空缺。Perplexity 不重复 Google，Flowith 不重复 Perplexity。ChatGPT 引领了聊天式的 AI，用起来确实便捷又简单，在它之后，很多产品照做了，用户也默认接受了。然而未来，我们与 AI 的协作，不会只是翻译、问答，应该允许更多有趣的想法发生，它们不一定成功，但足够带来惊喜。毕竟，AI 的时代，变化总是很快，必然还有更新鲜的 AI 交互方式，提升效率、创新思维、改变工作流。在玩过更多产品之后，我们才能归来仍是少年地惊呼：这才是我想要的 AI 应用。

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/vbbkynygB7EeT_EdPpebUA

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