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TechCrunch AI更新于 11月3日 12:03

Google 将 Dreambeans 带到印度,推动 AI 生成个人故事走向大众

Google takes Dreambeans to India in bid to bring AI-generated personal stories to the masses

AI 导读

Google 将实验性 AI 应用 Dreambeans 扩展至印度,这是其首个美国以外市场,支持印地语、旁遮普语、泰米尔语等 13 种本地语言。该应用于 6 月在美国上线,截至 10 月累计下载量约 5.5 万次,其中 9 月开放给所有 18 岁以上美国用户后贡献约 63%。Dreambeans 基于 Google 的 Personal Intelligence 技术,从 Gmail、Google Photos 等关联服务中提取信息生成个性化视觉故事,但每次只能选择一种语言,暂不支持混合语言生成。

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Google 已在印度推出其实验性 AI 应用 Dreambeans,这是该应用在美国以外的首个市场。公司希望借助全球第二大互联网市场,将基于用户数字活动生成的个性化视觉故事带给更广泛的受众。

周一,Google 将可在 Android 和 iOS 上使用的 Dreambeans 扩展至印度,支持包括印地语、旁遮普语、泰米尔语、泰卢固语和孟加拉语在内的 13 种当地语言,以及英语。此次上线距离 Google 向所有年满 18 岁的美国合格用户开放该应用还不到两个月。

Google 产品经理 Gozde Oznur 在新闻发布会上表示,Google 之所以选择印度作为 Dreambeans 的首个国际市场,是因为印度用户对使用该应用表现出强烈兴趣,且 Google 的各项服务在印度被广泛使用。印度在 Gemini、Gmail 和 Google Photos 之间的用户重合度很高,因此脱颖而出。

根据市场情报公司 Sensor Tower 向 TechCrunch 提供的估算数据,Dreambeans 自 6 月首次亮相以来,在美国的下载量已接近 5.5 万次。其中约 63% 的下载量发生在 9 月,当时 Google 向所有年满 18 岁的美国合格用户开放了该应用。然而,10 月的下载量环比下降 84%,降至约 5,500 次。

Sensor Tower 的估算数据显示,在 Google 向所有符合条件的美国用户开放 Dreambeans 后的前 30 天里,该应用录得约 29,000 次下载;相比之下,Meta 的 Muse、ChatGPT、Grok Bot 和 Claude 在各自上线后的前 30 天里分别录得 740 万、280 万、362,000 和 155,000 次下载。不过,与这些通用型 AI 应用不同,Dreambeans 专注于生成个性化故事,而不是回应用户的各类广泛查询。

尽管 Dreambeans 支持多种广泛使用的印度语言,但用户每次只能为其生成的故事选择一种语言。Oznur 在简报会上表示,该应用可以调用 Google 各项服务中多种语言的信息,但目前无法生成混合多种语言的故事。

这可能会限制 Dreambeans 在印度的吸引力,因为当地许多人经常在语言之间切换,包括印地语和英语,并常常将两者混用,形成通常所说的“Hinglish”。

Dreambeans 依赖用户 Google 账户中的信息,这也引发了有关隐私和数据访问的疑问。该应用使用 Google 的 Personal Intelligence 技术,调用已连接的服务,为其 AI 生成的故事提供个性化内容。这些服务可能包含敏感的个人信息,一些用户可能并不想仅仅为了获得个性化内容就与一款 AI 应用分享这些信息。

Oznur 表示,用户可以选择将哪些 Google 服务连接到 Dreambeans,并随时断开连接。他们还可以在应用内删除自己的 Dreambeans 数据。此外,Oznur 还声称,从底层关联服务中删除的信息也会从 Dreambeans 的个性化系统中移除。

Oznur 表示,用户可以要求 Dreambeans 避开某些主题,包括与商业相关的信息,应用会尝试相应调整其生成的故事。她补充说,Dreambeans 仅面向个人 Gmail 账户持有者开放,不面向企业用户,且生成的故事仅对账户持有者可见。

Dreambeans 的这种主动推送方式也带来了风险:它可能呈现用户不愿看到的回忆。Oznur 承认,例如 Dreambeans 可能会生成涉及已故人士的故事。她表示,用户可以要求应用停止展示某些主题,并将该功能与 Google Photos 中允许用户限制显示哪些回忆的控制选项相提并论。

Oznur 向记者表示,Google 正在探索让 Dreambeans 更具可操作性的方法,不再局限于个性化故事和推荐,而是帮助用户根据应用的建议采取行动。

来源

TechCrunch AI