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在和 ChatGPT 互動的過程中，我們用的是偏聊天的方式，那么，和 AI 互動的方式是否還有其他種？或許 Flowith 這類產(chǎn)品可以作為一個案例。怎么理解畫布式的 AI 的這種互動方式呢？不妨來看看本文的分享。

「Message ChatGPT…」

當(dāng)我們開啟某個話題前，ChatGPT 空白的輸入框里默認(rèn)寫著這一句話。

和 ChatGPT 的交互，就像和朋友的聊天，你來我往，從上到下，線性的結(jié)構(gòu)非常直觀。

然而，這就是和 AI 互動的最佳模式嗎？

一、還在翻和 ChatGPT 的聊天記錄？一種很新的交互方式來了

學(xué)生時期，我們應(yīng)該都見過白板，老師用可以擦除的馬克筆，在白色的平滑板面上寫公式。

Canva、Figma 等設(shè)計平臺，則提供了在線白板工具，它們沿襲了物理白板的特點，但畫布是無限的，形式也更加自由，就像現(xiàn)實的辦公桌一樣，可以靈活地放置各種東西，很適合進(jìn)行頭腦風(fēng)暴。

在線白板工具示意圖. 圖片來自：Canva

如果 ChatGPT 也以白板的方式和我們互動，會產(chǎn)生什么奇妙的化學(xué)反應(yīng)？

Flowith 就是這樣一款 AI 內(nèi)容生成工具，最近發(fā)布了公測，一周新增約 2 萬名新用戶。

它在形式上最大的亮點是，把縱向的聊天記錄，轉(zhuǎn)變成了動態(tài)的畫布，為人機(jī)交互提供了一種很新的方式。

Flowith 支持 GPT 4 Turbo、Claude 3 Opus 等模型，本質(zhì)和 Perplexity 差不多，都是在他人的地基上搭建服務(wù)，但創(chuàng)新之處各有千秋。

Flowith 的底部仍然有輸入框，但你是在一塊類似在線白板的無限畫布上，和 AI 互動。

這里還引入了一個新概念：節(jié)點。

每次提問產(chǎn)生新的節(jié)點，節(jié)點可以再發(fā)散和引用，串成很多不同的線。

舉個例子更加直觀，直接問 AI：「給我頭腦風(fēng)暴 5 個 AI 創(chuàng)業(yè)想法?！?/p>

Flowith 給出的答案是：AI 醫(yī)療影像診斷、AI 在線教育平臺、AI 智能投資顧問、AI 智能家居可穿戴設(shè)備、AI 場景消費(fèi)推薦。

然后，我們可以在「AI 智能家居和可穿戴設(shè)備」的分支下，追問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動，心里會忍不住「哇」一聲。

這個例子使用的是「思維導(dǎo)圖發(fā)散模式」。除此之外，F(xiàn)lowith 還提供了自動決策模式、聯(lián)網(wǎng)超級搜索模式、生成圖片模式，適合不同的問題和場景。

開放性的問題多半交給思維導(dǎo)圖模式，聯(lián)網(wǎng)搜索模式則像 Perplexity 的平替，能搜索、能總結(jié)，甚至還能開腦洞。

當(dāng)我輸入「國內(nèi) AI 搜索的發(fā)展情況如何」，F(xiàn)lowith 的輸出分成三欄。

左邊提供實時搜索結(jié)果和圖片，可以進(jìn)一步追問，讓 AI 總結(jié)某個鏈接的內(nèi)容；中間對幾個 Google 排名靠前的鏈接進(jìn)行了總結(jié)，等于輸出了一篇短小的「文獻(xiàn)綜述」。

但右邊才是最有趣的一欄，AI 給出了知識圖譜，幫我們拓展思路，搭建知識體系。

「AI 搜索發(fā)展現(xiàn)狀」本身是一個非常寬泛的問題，F(xiàn)lowith 延伸出了不少細(xì)分的方向：AI 在搜索引擎功能中的集成、AI 搜索算法的進(jìn)展、AI搜索結(jié)果中的偏見……

好奇心強(qiáng)的人類，可以不斷探索下去。選中知識圖譜的動態(tài)效果也有些魔性，QQ 彈彈，像果凍的質(zhì)感。

而在自動決策模式下，F(xiàn)lowith 會根據(jù)你的提示詞，自動切換到最合適的 AI 模型，判斷是否需要聯(lián)網(wǎng)搜索，是否需要文生圖，是選擇速度優(yōu)先的 GPT-3.5，還是更強(qiáng)的 GPT-4 和 Claude 3，可以窺見 Agent 的雛形。

比如，問問廣州今天的天氣如何，F(xiàn)lowith 就會進(jìn)行實時搜索。

從整體來看，F(xiàn)lowith 的動態(tài) UI 也很酷，整塊畫布可以拖拽、縮小、放大，節(jié)點可以引用、追問、刪除、重新生成。

使用 Flowith，有些類似我們過去在草稿紙上涂涂畫畫思考問題，發(fā)散、延伸、刪除，漫無邊際，不像邏輯清晰的大綱，也不像和 ChatGPT 之間直觀的聊天記錄。

但這就是我們使用畫布的目的，在發(fā)散創(chuàng)意的過程中，慢慢地把思路捋清，如同流水那樣滔滔不絕。

畫布式 AI 的可視化，本身就是思考的外顯。

二、形式影響思考，拒絕讓大腦困在「聊天框」

創(chuàng)新的形式，本質(zhì)是為了實現(xiàn)人類和 AI 更高效的交互。

如果說 ChatGPT 是聊天式的 AI，F(xiàn)lowith 這類產(chǎn)品，可以簡稱為畫布式的 AI。

類似地，設(shè)計平臺 Figma 的在線白板工具 FigJam，也在去年 8 月提供了內(nèi)置的 AI 部件 Jambot。Jambot 結(jié)合了 ChatGPT 的生成能力，可以進(jìn)行頭腦風(fēng)暴、總結(jié)、改寫等。

參與開發(fā)的產(chǎn)品設(shè)計師 Aosheng Ran 在發(fā)布時提到：

我想我們被困在聊天框里了。就像我們現(xiàn)在被困在 Zoom 中一樣。

Jambot

和聊天式的 AI 互動，確實存在局限性。

ChatGPT 等聊天機(jī)器人互動是基于線性的結(jié)構(gòu)，但思考往往不是線性的，大模型又有一定的隨機(jī)性，生成的內(nèi)容，比如文案、翻譯、代碼，往往需要反復(fù)修改、對比和測試。

ChatGPT 縱然可以反復(fù)生成，但如果某個問題對話了幾百次，聊天記錄過長，我們可能也不知道自己聊到哪里了。

哪怕把一個問題研究清楚了，ChatGPT 無法直觀地呈現(xiàn)從這個問題引發(fā)出去的不同分支。

但畫布式的 AI 是不一樣的煙火。

同一塊畫布上，我們可以反復(fù)修改提示詞，或者用不同的大模型多試幾次，答案全部保留；我們也可以同時完成多項任務(wù)并查看結(jié)果，搜索、頭腦風(fēng)暴、內(nèi)容總結(jié)等需求并行不悖。

圖片來自：X@DerekNee

比如，假期快到了，我先用了頭腦風(fēng)暴模式，讓 Flowith 列出 AI 旅行助手應(yīng)當(dāng)具備的 5 個特點，再用了聯(lián)網(wǎng)搜索模式，讓它直接找出 3 個目前最主流的 AI 旅行助手應(yīng)用。

以此類推，涉及到需要反復(fù)生成、對比內(nèi)容的創(chuàng)作場景，以及發(fā)揮 AI 多項能力的工作流，畫布式的 AI 往往比聊天式的 AI 更有趣、更直觀，也更具互動性，不必新開很多的聊天頁面，本身就是一塊無限的創(chuàng)作土壤。

在線白板工具引以為傲的團(tuán)隊協(xié)作功能，也是畫布式 AI 所擅長的，聊天式 AI 只能甘拜下風(fēng)。

ChatGPT 支持共享聊天記錄，但不能從分享的鏈接繼續(xù)對話。

Perplexity 支持分享搜索結(jié)果，其他用戶可以在原有的基礎(chǔ)上追問，但追問后會創(chuàng)建新的鏈接，和我們分享的并不在同一個頁面。

然而，F(xiàn)lowith 只要開了「可編輯」的權(quán)限，對方就可以參與團(tuán)隊協(xié)作，在輸入框提出自己的問題。如果只是「可查看」，雖然沒有輸入框，對方也可以發(fā)表評論。

想象一下，我們分享一個「flow」給別人，直接在畫布上進(jìn)行實時多人生成和討論，又不會干擾原有的痕跡，激情和甲方 Battle，有種在飛書文檔揮斥方遒的感覺了。

類似 Notion 的模板，如果不知道怎么更高效地使用，F(xiàn)lowith 還提供了 Discover 頁面，向你推薦別人的用法。驗證可行的工作流，被加工成了一個個開箱即用的半成品。

之所以反復(fù)強(qiáng)調(diào)畫布和聊天的不同，甚至隱隱有些把它們對立起來，是因為交互的方式，潛移默化地影響著我們思考的方式。

如果只是看到一個輸入框，可能我們的思維也會陷入「對話模式」，像和人類交流一樣和 AI 說話，向它問好，問它如何一夜暴富，或者向它傾訴自己的心情。

這樣的用法也很好，但當(dāng)使用 AI 的方式更多、更自由，內(nèi)容生產(chǎn)也就有了更多的可能，AI 能力的邊界也就離我們更近。

三、創(chuàng)新不是終點，不迷信任何一種交互形式

畫布式的 AI 和聊天式的 AI，并非你死我活的替代，而是美美與共的互補(bǔ)。

聊天式 AI 固然有缺點，畫布式 AI 也并非總是笑到最后。

如果只是找一個簡單的問題、了解某個陌生的概念，還是求助 GPT-4 和 Perplexity 更快。

作為一個初出茅廬的產(chǎn)品，F(xiàn)lowith 也不是那么好用，短板肉眼可見。

生成圖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，但現(xiàn)在不可選了。

同時，F(xiàn)lowith 調(diào)取的模型有 2 個梯隊，高級的 T1 和基礎(chǔ)的 T2。雖然 GPT-3.5 Turbo 等 T2 模型在邀請朋友后無限次免費(fèi)，但 GPT-4 Turbo、文生圖模型等 T1 模型有使用額度。

在個人的體驗之中，F(xiàn)lowith 也出現(xiàn)了一些奇怪的狀況，但不確定這些問題的普遍性。

用中文向 Flowith 提問，答案也可能是全英，有些影響用戶體驗。拿同樣的提示詞問 GPT-4 和 GPT-3.5，回答的都是中文。

雖然 Flowith 支持讀取 PDF，但如果上傳的文件過大，很可能不成功。

Flowith 的交互也不夠流暢，輸入新的問題時，其他節(jié)點和整體界面總會發(fā)生動態(tài)的變化，有時候會讓人迷失視覺的重心。雖然效果酷炫，但新鮮感只是一時的。

另外，在對 Flowith 的某個節(jié)點進(jìn)行追問時，上下文不一定連貫，出現(xiàn)過答非所問的狀況。

盡管產(chǎn)品還不那么成熟，但 Flowith 做了和 Perplexity 類似的事情：在大語言模型的基礎(chǔ)上，考慮怎么應(yīng)用 AI 的能力，讓 AI 更好地加入我們的工作流。

Flowith 開發(fā)者 @DerekNee，在 X 分享了他對產(chǎn)品的見解——不應(yīng)該只把 Flowith 看作是一個白板 AI 工具。

他本身是 GPT-4 和 AI 產(chǎn)品的重度用戶，但在寫文案、寫代碼、搜索內(nèi)容時，主流的聊天式 UI 不夠高效，不適合反復(fù)的修改、對比和測試。

在他看來，白板是為了讓大眾理解二維畫布、節(jié)點概念的一個代替詞，F(xiàn)lowith 的核心依然是幫助用戶生成內(nèi)容，探索 Human-AI 新的、更有效的交互方式。

這和 Figma 的理念不謀而合。推出 Jambot 時，F(xiàn)igma 在博客寫道，AI 是一種增強(qiáng)工作和協(xié)作的工具。與其說讓 AI 為你做事，不如說 AI 在幫助你做得更好。

WPS、釘釘?shù)绒k公軟件 AI 化，聽用戶的指揮一鍵生成 PPT，讓 AI 助理進(jìn)行文檔速讀，其實也是這個道理。

Flow 的本意「流動」，某種程度上就是我們對 AI 工具的期許：幫助人類的思維流動起來。

其實，我們思考和解決問題的方式已經(jīng)被 AI 改變了。

Perplexity 等 AI 搜索，漸漸變成了日常離不開的產(chǎn)品，人類提出問題，它們搜索、摘要、成文，自己已經(jīng)是一個成熟的工作流了，我們付出更少，但效率更高?；叵胫挥脗鹘y(tǒng)搜索引擎的日子，萬古如長夜。

還沒有和人類磨合得很好的 Flowith，無法代替 ChatGPT，但這不是問題。

Canva 等設(shè)計平臺能在 Adobe 的領(lǐng)域闖出一條路，是因為搭建產(chǎn)品的底層與 Adobe 不同，前者是模板和部件，后者是對圖片的像素級調(diào)整。

Canva 搶不走 Adobe 的忠實用戶，但吸引了不會或者沒法用 Adobe 的用戶。

Flowith 也是類似，本質(zhì)是在填補(bǔ)市場的空缺。Perplexity 不重復(fù) Google，F(xiàn)lowith 不重復(fù) Perplexity。

ChatGPT 引領(lǐng)了聊天式的 AI，用起來確實便捷又簡單，在它之后，很多產(chǎn)品照做了，用戶也默認(rèn)接受了。

然而未來，我們與 AI 的協(xié)作，不會只是翻譯、問答，應(yīng)該允許更多有趣的想法發(fā)生，它們不一定成功，但足夠帶來驚喜。

畢竟，AI 的時代，變化總是很快，必然還有更新鮮的 AI 交互方式，提升效率、創(chuàng)新思維、改變工作流。

在玩過更多產(chǎn)品之后，我們才能歸來仍是少年地驚呼：這才是我想要的 AI 應(yīng)用。