Google 将 AI 应用 Dreambeans 推向印度,支持 13 种本地语言
Google takes Dreambeans to India in bid to bring AI-generated personal stories to the masses
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,支持包括印地语、旁遮普语、泰米尔语在内的 13 种本地语言。该应用调用 Calendar、Gemini、Gmail、Photos、Search 和 YouTube 数据主动生成个性化图文故事,近期还加入 Veo 模型为部分故事生成动画。
Google 在印度推出了其实验性 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 岁的合格美国用户开放该应用不到两个月。
Google 的 Dreambeans 于 6 月推出,利用已连接的 Google 服务(包括 Calendar、Gemini、Gmail、Photos、Search 和 YouTube)中的信息,主动生成关于用户兴趣和日常生活的个性化插图故事,无需用户输入提示词。该应用最初提供静态的 AI 生成插图,但 Google 最近新增了一项功能,利用其 Veo 视频生成模型为部分故事中的图像添加动画效果。
Google 表示,选择印度作为 Dreambeans 的首个国际市场,是因为印度用户对该应用表现出强烈兴趣,且其服务在印度被广泛使用。Google 产品经理 Gozde Oznur 在新闻发布会上表示,印度在 Gemini、Gmail 和 Google Photos 之间的用户重叠度很高,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录得近 55,000 次下载。其中约 63% 的下载发生在 9 月,当时 Google 向所有年满 18 岁的合格美国用户开放了该应用。然而,10 月下载量环比下降 84%,至约 5,500 次。
Sensor Tower 的估算显示,在 Google 向所有合格美国用户开放 Dreambeans 后的前 30 天内,该应用录得约 29,000 次下载;相比之下,Meta 的 Muse 为 740 万次,ChatGPT 为 280 万次,Grok Bot 为 362,000 次,Claude 为 155,000 次,均为各自上线后前 30 天的数据。不过,与这些通用型 AI 应用不同,Dreambeans 专注于生成个性化故事,而非回应用户的广泛查询。
尽管 Dreambeans 支持多种广泛使用的印度语言,但用户一次只能为生成的故事选择一种语言。Oznur 在发布会上表示,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语言的故事。
这可能限制 Dreambeans 在印度的吸引力,因为当地许多人经常在多种语言之间切换,包括印地语和英语,常将两者混用,即通常所说的 Hinglish。
Dreambeans 对用户 Google 账户信息的依赖也引发了隐私和数据访问方面的疑问。该应用使用Google 的个人智能技术来调用已连接的服务,并个性化其 AI 生成的故事。这些服务可能包含敏感的个人信息,一些用户可能不愿仅仅为了获得个性化内容就与 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 声称,从底层连接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,包括与业务相关的信息,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,不面向企业用户,且生成的故事仅账户持有者本人可见。
Dreambeans 的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之人的故事。她说,用户可以要求应用停止显示某些主题,并将该功能比作 Google Photos 中允许用户限制显示哪些回忆的控制项。
Oznur 告诉记者,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。
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来源:TechCrunch · AI · techcrunch.com