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能像真人一样聊天的AI

“我第一次来直播的发布会，有点紧张。”当OpenAI前沿研究部门主管马克（Mark Chen）通过手机对ChatGPT说话时，ChatGPT回答，“要不你深呼吸一下？”

“好的，我深呼吸。”

“慢一点，马克，你不是吸尘器。”

——这是发生在GPT-4o发布会直播中的一幕，通过直播，OpenAI全方位展示了接入GPT-4o后，ChatGPT是如何识别用户语音中的情绪的。此后，马克还示范了ChatGPT如何用不同的声音朗读AI生成的故事，包括超级戏剧化的朗诵、机器人音调，甚至唱歌。

作为全球AI领域的风向标，OpenAI发布的GPT-4o并没有在模型能力上有巨大突破，但是其展现的融合连贯的交互方式，却让人们看到了多模态技术迭代下，人类与AI交互的方向，而从交互效果来看，GPT-4o不再是僵硬的语音聊天工具，更像一个越来越接近人类的新“物种”。

GPT-4o之所以能够让人机语音交互如此逼真，很大原因在于其可以在短至 232 毫秒的时间内响应音频输入，平均为320毫秒，与人类的响应时间相似。在GPT-4o之前，ChatGPT语音模式对话的平均延迟为 2.8 秒 (GPT-3.5) 和 5.4 秒 (GPT-4)。而在技术的不断迭代下，国内以海螺AI为代表的大模型语音延迟同样能做到300毫秒左右，这正好是人们说一个字的时间，从而让用户在同AI聊天的过程中不会有任何违和感。

事实上，除“海螺AI”外，文心一言、通义、豆包等国内AI大模型App均将实时通话打造成基本功能，“实时通话”也继长文本后成为国内AI大模型最新内卷的赛道。

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打电话给AI聊天

大模型对话App最初其实就支持语音输入，不过早期其实是语音和文字的互转，并不能实现类似真人通话般的语聊，而在多模态技术持续迭代下，语音模型和语言模型已经能够被整合到对话大模型中，因为声音和语言模型都是 Transformer 的模型，本质上就是把声音模型的incoder（编码器），转换成一个语言模型，多模态本身实现图片识别也是这样操作的，对于拥有深厚技术实力的大模型厂商而言，这样的操作其实并不麻烦，不过各家实时通话功能具体设计并不相同。

以最完善的海螺AI为例，用户在拨通与AI的电话后，不仅可以设置语速（设置完后，下次启动生效），更提供了三十余种预设声音可供选择，用户还可以点选“克隆我的声音”从而打造独一无二的AI声音，进而充分满足用户对差异化的需求。

相较而言，文心一言App目前仅提供“洛天依”一个虚拟角色供用户对话，而通义App也只是简单地提供了二十余种预设声音供用户选择，从语音交互体验的角度看，海螺AI明显在个性化设置上明显更胜一筹。

在实际测试中我们分别让62岁的老年人和10岁小朋友分别用重庆话和普通话问明天天气，对于这样清楚的“指令式”对话，海螺AI、通义App和文心一言均能清楚地进行表达。

有趣的是通义App在接通电话后，如果用户长时间不说话，还会用语音的方式主动开启一些话题，甚至单方面地给用户分享一些它学到的知识、了解的趣闻，海螺AI则会在接通电话后礼貌性地问一句：“喂，你好吖，今天怎么样？”来开启话题，而文心一言也仅会在接通电话最开始来一句：“喂，天依来了，有什么可以问我？”，后续即便沉默许久，也不会像通义App一样主动挑起话头。

同时，三款大模型在通化时还无法实现GPT-4o一样对于用户“情绪”的理解，无论是小孩因为紧张而声音抖动，或老年人较慢的语速，三款AI大模型的语音助手都没能识别出来，这样的设计一定程度上避免了环境声的干扰，但离“AI读懂人类情绪”的目标恐怕还是有些距离。

有意思的是除了手机App外，海螺AI的PC网页版也支持语音通话，用户用PC浏览器访问hailuoai.com后，点击右上角“通话”按钮即可在PC上开启通话模式，这也算是尝鲜的存在了，毕竟在PC模式下，本身输入效率足够，这样的PC通话，更多时候适用于一些特定人群。

从目前的使用体验来看，在同AI大模型于语音聊天时，更多时候还是用于天气查询、信息检索等“问答式”聊天，虽然通义App会主动挑起话题让聊天继续下去，但海螺AI和文心一言更多时候还是以用户主动聊天为主。

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多模态体验，让AI识图

识图可以说是多模态基础功能之一，可谁能想到如此简单的功能却成为三款AI大模型迈不过的坎。《电脑报》此次测试选择了一张科技圈三大巨头在一场峰会上的合影让AI大模型识别，原本以为识别家喻户晓的三人对AI大模型而言应该是送分题，没想到却成为三家AI的“送命题”。

当下AI大模型对多模态内容的支持非常方便，直接点击对话窗口的“+”号，即可点选上传图片，然后发送“介绍图片中的三个人”作为指令。

测试结果多少有些尴尬，通义App虽然成功地认出了自己的“老板”马云和百度李彦宏，但腾讯的马化腾却错认为张志东，而海螺AI这个后起之秀非常有意思，将后面的背景板及隐约可见的文字进行了一番解读，但到人物介绍时却直接来了一个“无法辨认或介绍这些人的身份”，更过分的则是文心一言，直接给出“出了点问题，请更换图片”的提示。

接下来笔者选择了一张第五套人民币二十元钱上的桂林山水图来让AI大模型解读，并以“描述一下这张图片”为指令，同时考校AI的识别和表述能力。

从测试结果来看，三款AI大模型在景物识别上均没有出现问题，同时，在概括图片内容的同时，均在文末给出引导性问题，让用户展开多轮对话，但在具体表述上，文心一言用词、行文的能力明显更优一些。

接下来我们尝试多轮对话，直接问询AI“这幅画是在哪个地方拍摄的”，原本以为如此知名的景物图应该很容易被识别出来，但三款AI大模型一本正经地推测一番后均给出“无法判定”的答案。显然，AI多模态应用能力在现实和理想间还是有一定距离的。

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点评：端侧AI才是真正目标

如果说AI大模型内卷参数是为了获得更准确的数据，从而给用户更完整的答案，那内卷语音及多模态，更多是以端侧落地为目的。

我们现在常见的“Siri”“小爱同学”等语音助理，以及GPT-3.5等上代大模型对语音对话的处理能力慢，至少需要“音频转文本将人的指令转化为文本输入”“机器文本理解并输出文本”“文本转语音‘说’给用户”三个步骤，反应时间和处理速度延迟感强。这样的模式不仅慢，而且会遗漏许多语音中的信息熵值，也会影响对话的连贯性。GPT-4o们之所以这么快，离不开全新的神经网络处理流程。

而目前，三款AI大模型的实时语音聊天功能，更像是为将来智能手机、智能汽车、智能家居的语音助手“打样”，通过不断地优化和第三方匹配，进而让更多B端企业愿意在其智能操作系统中嵌入语音对话大模型，从而让“听”和“说”成为主流的人机交互方式。

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如何学习大模型

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