雅虎前首席执行官玛丽莎·梅耶尔押注于这样一种观点：手机中的照片记录可能比电子邮件或日历更能揭示用户的生活。这正是 Dazzle 的构建基础。开发这款个人人工智能助手的初创公司去年 12 月在种子轮融资中筹集了 800 万美元。
Dazzle 不再从多个文字应用中收集背景信息，而是聚焦于一个来源：照片库。据梅耶尔介绍，该系统能够分析照片，提取有关爱好、兴趣、食物和个人偏好的线索，以及用户如何安排时间、哪些人经常出现在用户的生活中。
Dazzle 如何运作？
用户可以通过应用或短信使用该助手，其功能分为两条主要路径。在直接任务中，它会检查近期照片，提取可执行的信息；例如，它可能读取活动海报并将其详情添加到日历，或者注意到一张车库门受损的照片，并建议寻找维修人员。
第二条路径则利用完整的照片记录，构建个性化建议，例如度假、礼物和家庭活动创意。在一次与旅行相关的测试中，Dazzle 推荐了地中海地区的目的地，看起来它是根据用户此前去过西班牙和希腊的经历作出推荐的。它还推荐了当地活动，其中包括陶艺工作坊，以及在托马斯湾进行的生物发光皮划艇之旅。
它有什么特点，又有哪些局限？
Dazzle 试图提供的优势，并不只是识别照片内容或搜索照片中出现的产品，而是将积累的照片与生活方式和兴趣联系起来。梅耶尔说，系统从她家人的照片中推断出他们喜欢密室逃脱，随后在旧金山湾区推荐了几个她此前不知道的地点。
但这次体验也暴露出明显的局限。助手曾建议为用户的女儿购买一双滑雪鞋，尽管她已经会滑雪。此外，系统还记得一次去西西里的旅行，尽管那已经是四年前的事了，这表明它从档案中得出的推断并不总是一致，也不总是能被用户理解。
为什么这一趋势值得关注？
Dazzle 代表了个人助手设计中的一种不同方向：从依据电子邮件和日历执行命令，转向尝试建立关于用户身份和偏好的模型。这可能让推荐更加贴合用户，但同时也提高了系统需要分析的数据的敏感性，因为照片库可能包含儿童、住宅、地点和私人事件的照片。
梅耶尔表示，Dazzle 将隐私置于优先位置，并会删除人工智能识别为敏感的个人信息。她还认为，一些用户可能更愿意把照片交给助手，而不是授予其访问电子邮件和消息的权限，尤其是在用户担心 Muse 和 Instinct 等竞争型助手的安全问题时。不过，这一主张并没有消除一个根本问题：删除敏感数据的机制是否足够，以及用户如何核实系统推断的准确性，或确认系统没有保留额外信息？
梅耶尔此前曾通过她的公司 Sunshine 积累了图像工具方面的经验。该公司在 2024 年推出了基于人工智能的 Shine 工具，后来因设计和传播范围有限而受到批评并停止运营。梅耶尔表示，这段经历留下了有用的知识产权。至于 Dazzle，它为更加个性化的助手提出了一个有前景的设想，但目前仍不如竞争对手的助手全面。在成为依赖更广泛数据来源的助手的可持续替代品之前，它的实际价值仍需克服记忆和推断方面的错误。