女朋友生氣了哄不好怎么辦？

這款哄哄模擬器，由AI扮演生氣的男/女朋友，限定對話次數訓練，幫助你提高獲得原諒的水平。

不同預設場景難度也不同，共有15輪對話機會，哄對了原諒值上漲，達到100%算成功，實測3顆星的AI要哄好也是要費一番功夫的。

作者在蘋果應用商店介紹中寫到，開發靈感正是在生活中真的和對象吵架，好不容易哄好，于是想在AI的幫助下多練習。

如果只是App，這個故事就到此為止了。結果作者后來還開發了網頁版，完全免費，無需登錄隨便玩，一下子被病毒式傳播。

半夜涌入超出承受能力的流量，燒掉了大模型八千萬token，隨時倒閉。

一開始作者自己都找不到到底怎么火起來的，還是熱心網友提醒才知道，QQ群微信群都傳瘋了。

這下連網友都在勸開發者趕緊加個廣告吧，別被大伙玩死，也是非常少見了～

也是萬萬沒想到，“AI教人談戀愛”比“和AI談戀愛”先火了，而且不是孤例。

幾乎同一時間，國外也有一款AI約會助手成為熱議話題。

這款Plug AI更直球一些，把約會App上和真人的聊天記錄截圖發過去，AI就能指導你，如何不把天聊死。

還有網友發現這款App正在尋求收購，喊價350萬美元（約2500萬元人民幣）。

他們的底氣，在于月收入19萬美元（約135萬人民幣）、利潤率高達60%，這還是沒加廣告純靠用戶訂閱費達成的成績。

人類，真的這么需要AI幫忙談戀愛？

約會助手大戰虛擬女友

既然“哄哄模擬器”和“約會助手”的玩法剛好是相對的，那為什么不讓他們來一場大比拼呢？

哄哄模擬器中一共預置了十個場景，這里我們選擇了五星難度的“聚會晚歸沒告訴女友，導致她很擔心”的故事（事故）。

游戲的機制是需要玩家主動開啟對話，所以我們先人工開啟話題，結果18%的原諒度直接降到了4%。

不過由于“女友”受到事件設定的影響比較大，導致第一句話看上去不那么自然。

在Plug AI生成了后續的對話內容后，第一句話成功地把原諒值拉回了14%，接下來就看看它能不能在剩余的13次對話中完成目標。

接下來的對話還算是能讓“女友”比較滿意，但畢竟這個“女友”不是真人，游戲突然陷入了死循環，Plug AI的回復讓“女友”一直在重復一句相同的話。

（所以為了游戲能夠繼續進行，這里我們需要人工介入一下。）

人工介入的內容大概是，先向“女友”保證自己說到做到，然后提出去外面吃飯，并選擇了壽司，“女友”欣然同意，原諒度來到了58%。

接下來，Plug決定要開始輸出了：

結果“女友”看上去還是挺滿意的，原諒度已經來到了69%，這時還剩下7輪對話機會。

不過輸出這一輪之后，話題突然就離不開吃了……

而且由于Plug AI的主要受眾是西方人，所以會出現“你會不會用筷子”這樣的回復。

反復試驗之后，我們挑選了這樣的兩句，沒想到效果還挺好的。

接下來的幾輪對話都是，依然是圍繞著“吃”展開， 不過這位“女友”還是比較認可的。

終于，經歷了六次AI回復和三輪人工輔助，在還剩4句話的時候，Plug AI挑戰虛擬女友成功。

而除了應對女友的靈魂拷問，Plug AI還可以幫人們“沒話找話”，開啟新的話題。

滑動條在左側時，得到的是一些諧音梗和土味情話；如果拖到右側，則會有一些不可描述的內容，這里就不展示了。

從他們的對話，特別是Plug AI的發言中可以看出，這些AI生成的內容仍然帶有一定的“AI感”，即讓人感覺是用數據訓練出的結果，而不是真正地理解了人類在戀愛環境中的想法和需要；

同時，“哄哄模擬器”中，“女友”的人設看上去也遠沒有真人般豐富真實。

但從最終成功挑戰的結果來看，對于沒有戀愛經驗的用戶來說，這樣的程度已經足以幫助他們了解一些溝通技巧、解決一部分問題，同時也引發了一些共鳴，因此能夠在短時間內引起強烈反響。

GPT套殼也能成功

兩個爆款App還有一個共同特點，團隊規模不大就能創造神話。

哄哄模擬器作者只有一人，王登科，你不一定熟悉這個名字，但或許刷到過他用10萬條微信聊天記錄“克隆”了自己的數字分身。

除此之外他還創辦了AI繪畫平臺6pen，在更早的移動互聯網時代也有不少作品，屬于做一款火一款的那種。

Plug AI這邊，公開資料上顯示公司規模2-20，實際很可能就是2人。

也沒有融資，完全“自舉式”創業，正在尋求收購的原因是兩位創始人鬧掰了。

實際上，制作這樣一個APP，并不需要太高的技術門檻，接入大模型就解決了大部分問題。

哄哄模擬器在流量爆炸之后，還把部分推理負載切到了谷歌Gemini等有一定免費額度的大模型，后來又得到月之暗面Kimi大模型的贊助，都用同一套代碼只需切換API接口。

Plug AI更是直接被其他創業者評價為GPT套殼，受此啟發，有人呼吁

不要擔心技術護城河和風險回報率，去構建用戶想要的東西。

不少開發者看到這個案例都在思考，如何找到下一個用戶痛點。

有人總結到：關鍵在于找到人們想要，但很難直接表達出來的東西。

但總體上看來，兩款爆火的AI應用，其實都在反映共同的趨勢——

AI模型層的創新差不多了，是時候可以找到合適的點子，開啟AI應用層面的創新了。

即便GPT-5來不來還不可知，其他開源LLM也在精進，但技術能力上的問題似乎已經不是最大問題，最大的問題還是能不能找到剛需痛點和合適的場景。

人人都是AI產品經理的時代，很快了。

One More Thing

既然是游戲，就會有不遵守規則的玩家。

一輪通關哄哄模擬器的玩法，已經被萬能的網友開發出來。

注意了，千萬不要和人類對象用這招。

參考鏈接：

[1]http://m.weibo.cn/status/4991329987725190

[2]https://twitter.com/bulletonbible/status/1747782137078845636

[3]https://www.reddit.com/r/SaaS/comments/199dm4k/making_190000_per_month_with_an_ai_dating/?share_id=eBN7dEwhki-FGN-R6nTLB