生成式 AI，通向閱讀的下一站

　　文 | 李信馬

　　有人說(shuō)過(guò)，看書就像是穿過(guò)時(shí)間和空間上的間隔，與作者對(duì)話，而現(xiàn)在，“對(duì)話”卻從比喻變成了描述。

　　在掌閱科技的小程序“閱愛(ài)聊”上，筆者和“孔子”聊了聊他的學(xué)生，看過(guò)《論語(yǔ)》等書籍的朋友，從對(duì)話中應(yīng)該可以勾起腦海中曾經(jīng)文字的影子，但這樣直接的對(duì)談，卻是非常有趣的體驗(yàn)。

　　對(duì)喜歡讀電子書的朋友來(lái)說(shuō)，掌閱科技并不陌生，這款能和書中人物對(duì)話的小程序，是一年前，掌閱科技以AI大模型為基礎(chǔ)，自研推出的一款智能聊天式閱讀平臺(tái)。除了孔子外，還可以聊天的角色包括喬布斯、武則天、周公、唐僧等。

　　不過(guò)一家以閱讀為主要業(yè)務(wù)的公司，為什么要推出AI對(duì)話的產(chǎn)品?不久前，DoNews參與采訪了掌閱科技 CTO 孫凱，和他聊了聊，掌閱科技探索大模型在閱讀場(chǎng)景應(yīng)用的心得和經(jīng)驗(yàn)。

　　在過(guò)去的十幾年間，中國(guó)人的閱讀習(xí)慣發(fā)生了多次遷移。首先是從紙質(zhì)書向電子書遷移，2010年前后，電子書興起，以數(shù)字形式存儲(chǔ)，通過(guò)電腦、手機(jī)、電子閱讀器等進(jìn)行閱讀。2015年之后，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及和智能設(shè)備的廣泛應(yīng)用，移動(dòng)閱讀成為主流，人們可以隨時(shí)隨地通過(guò)手機(jī)進(jìn)行閱讀，進(jìn)一步提高了閱讀的便利性和自由度。

　　不過(guò)，孫凱認(rèn)為，過(guò)往的變革里，“其實(shí)還沒(méi)有對(duì)閱讀內(nèi)容的可讀性、體驗(yàn)以及可理解性，做比較觸達(dá)本質(zhì)的改造”。有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，超過(guò)七成的人表示愿意讀書，但最終堅(jiān)持下來(lái)讀書的人可能只有三成。

　　孫凱將影響用戶閱讀體驗(yàn)和繼續(xù)閱讀的問(wèn)題，歸納到讀前(選書難)、讀中(讀書枯燥)、讀后(遺忘問(wèn)題)三個(gè)場(chǎng)景中：

　　選書難：用戶往往不知道看什么書，可能會(huì)從朋友推薦或社交媒體上獲取信息，但開(kāi)始讀了發(fā)現(xiàn)對(duì)書并不感興趣，導(dǎo)致一開(kāi)始沒(méi)選對(duì)書，就很難堅(jiān)持閱讀下去。

　　讀書枯燥：用戶選到了需要的書籍，如經(jīng)濟(jì)學(xué)的書籍，但這類書籍可能過(guò)于枯燥，需要極強(qiáng)的自律性才能讀完，這也會(huì)導(dǎo)致用戶難以堅(jiān)持閱讀。

　　遺忘問(wèn)題：即使用戶讀完了書并認(rèn)為對(duì)自己有幫助，但過(guò)后可能很快遺忘書中的內(nèi)容，無(wú)法有效運(yùn)用書中知識(shí)，這也會(huì)給用戶帶來(lái)負(fù)向的反饋，影響持續(xù)閱讀的積極性。

　　而大模型技術(shù)，可能將開(kāi)啟閱讀新的發(fā)展階段。

　　在讀前階段，掌閱科技推出了“生成式推薦”，不再基于傳統(tǒng)的用戶點(diǎn)擊或曝光行為信號(hào)，而是基于內(nèi)容本身的理解，并結(jié)合用戶行為的一些信號(hào)，來(lái)生成更貼近用戶需求的推薦書籍，幫助用戶更有效地選書，解決“瞎讀書”的問(wèn)題。

　　在讀中階段，首先將用戶讀書的目的分為兩類，第一類是要提升自己，追求知識(shí)密度，追求認(rèn)知上的提升還有知識(shí)的積累;第二類的需求是休閑娛樂(lè)、放松消遣。

　　對(duì)第一類用戶，掌閱科技會(huì)幫助他們提高閱讀的效率。“他是期望更少的時(shí)間獲得更多的知識(shí)，追求效率，所謂效率就是一個(gè)分子分母，那么怎么做到用更少的時(shí)間來(lái)讀完書呢?我們會(huì)對(duì)這本書整個(gè)的瀏覽過(guò)程做一個(gè)規(guī)劃，正常來(lái)說(shuō)這本書要讀50個(gè)小時(shí)，規(guī)劃完之后可能就只需要3個(gè)小時(shí)，堅(jiān)持下來(lái)好像就沒(méi)那么難了。那3個(gè)小時(shí)能不能獲得跟50個(gè)小時(shí)一樣多的知識(shí)?我們認(rèn)為，帶著問(wèn)題去讀收益最大。所以我們會(huì)有一些啟發(fā)式的提問(wèn)，幫助你提升單位時(shí)間內(nèi)獲取信息的效果。”孫凱解釋道。

　　而對(duì)第二類用戶，掌閱科技則通過(guò)圖片、視頻等多媒體形式，為用戶提供了更具消遣性的娛樂(lè)體驗(yàn)，讓用戶能更沉浸式地消遣劇情。

　　在讀后階段，掌閱科技還會(huì)以書的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)為核心，構(gòu)建一張圖幫助用戶回顧，構(gòu)建自己的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，讓圍繞書的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)是相對(duì)清晰的、相對(duì)可回溯的。

　　這些功能的落地，離不開(kāi)底層技術(shù)的支持。掌閱科技與亞馬遜云科技從2015年開(kāi)始合作，在生成式AI領(lǐng)域，掌閱科技使用了亞馬遜云科技的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) Amazon SageMaker 和 Stable Diffusion 亞馬遜云科技插件解決方案，來(lái)提供文生圖、文生視頻等多維度閱讀交互方式。

　　“模型訓(xùn)練需要不斷迭代優(yōu)化，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)是一個(gè)復(fù)雜、昂貴的迭代過(guò)程，而沒(méi)有適用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的集成工具使得這一過(guò)程更加困難。Amazon SageMaker可以在單個(gè)工具集中提供用于機(jī)器學(xué)習(xí)的所有組件，使客戶能夠以更低的成本、更輕松地在更短的時(shí)間內(nèi)將模型投入生產(chǎn)。” 亞馬遜云科技大中華區(qū)解決方案開(kāi)發(fā)中心總監(jiān)徐海表示。

　　對(duì)于為什么與亞馬遜云科技合作，孫凱進(jìn)一步解釋道：“其實(shí)對(duì)于我們來(lái)講，我們?nèi)绻�要�?shí)際做一個(gè)文生圖的項(xiàng)目，Stable Diffusion不管是資源管理、插件管理、伸縮性、穩(wěn)定性、性能調(diào)優(yōu)還是部署，都是我們技術(shù)上繞不過(guò)去的一個(gè)坎兒。我們確實(shí)有去嘗試，找了一個(gè)顯卡系統(tǒng)自己做了一次，發(fā)現(xiàn)其實(shí)并不順利。這個(gè)設(shè)計(jì)上，我們認(rèn)為需要的技術(shù)深度和廣度還是不低的，正好我們就和亞馬遜云科技的團(tuán)隊(duì)一起做了一次探討和溝通，我認(rèn)為把這部分更偏底層的技術(shù)交給靠譜的技術(shù)伙伴，我們做偏上層的一些場(chǎng)景化調(diào)優(yōu)和圍繞具體功能的一些調(diào)優(yōu)，是性價(jià)比較高的一種方式。”