一早醒来，毫无征兆地，看到 openai 推出了一个新功能：canvas。
左右分栏的布局让人想到 Claude，但它和 Claude 的 artifacts 又截然不同。少了 preview 功能，多了更符合人机协作需要的局部修改。
整体使用下来，我的感受是：canvas 在人机协作方向迈出了值得好评的一步，但也只是小小的一步。
让我通过一个示例来说明。
（例子中的文字并非本人审美，只是简单例子没有认知负担、大家更容易聚焦在 canvas 功能的理解上。 ）
我拍了几张照片，让 AI 帮我写朋友圈。
它帮我生成了下面的文字，准确捕捉了照片的精髓，提及书籍和椅子下面的猫。
三个段落从概要到细节到观点，还是挺清晰的。但，这样的文字风格对朋友圈太不友好了。我尝试让它直接改，效果一般。退回，自己在原文上修改第一段，然后要求它帮我改剩下两段。
敲黑板：直接在原文上修改，很方便！
它说它改好了。我一看，怎么还是大坨的文字？
责问它，它显得很无辜。
然后我才意识到，其实它有做独句成段，但是 canvas 显示存在 bug，有些换行没被识别。于是我手工换行，顺手删了三个啰嗦的词。我们来和最初版对比一下，改进的效果很是明显。
so far so good。可以在 AI 生成的内容上编辑让我感觉非常好。
敲黑板：示例很重要。绝大部分的改进，是 AI 在我第一段的示例下作出的。此外，别和 AI 较劲，代码有 bug 时它也挺无奈。
接下来试试 suggest edits 功能。一试我就崩溃了。
洋洋洒洒它给出了一大堆英文建议。喂，一篇中文文章你用英语给我提建议是几个意思？
我立刻知道自己不能对 suggest edits 有啥期待——连中英文的个性化都做不到，我对文字有什么偏好、我希望文字背后能体现出怎样的价值观或生活哲学，这些更无从谈起。
我无脑点击 apply 接受所有的建议，果然得到一个悲催的结果。
我向它表达了我的不满。它迭代了一版。
我再进一步给建议，告诉它有些句子“太装了”，它又改进了一丢丢。但，这么多努力之后，也还是陈词滥调。
其实得到这么糟糕的结果一点不意外。因为 suggests edit 按钮点击后只是用 user 的角色发一条通用的且质量差到令人发指的 prompt：
在我的想象里，这个功能至少要根据前面的整个对话记录，来确定修改的方向。如果记忆开启，它还应该生成更个性化的改进建议。
而像现在这样的通用改进，得到的建议只可能是垃圾。
敲黑板：想要改进文章？选中文字并通过 askChatGPT 发出个性化的修改请求。千万别指望它产品自带的 suggest 功能。
添加 emoji ——这么简单的功能其实也没做好
无奈，回退到之前的版本（顺便夸一句，canvas 右上角的 undo/redo 功能很好用）。
不使用 suggests edit 了，尝试个简单的功能：让 AI 帮助给文字添加 emoji。（毕竟，连奥特曼都在让大家投票了呀。）
但事实上这个功能并不太好：生成的内容像是对照着词汇表进行了一次替换，感觉非常生硬。
用开发者工具检查了一下，难怪……它其实只是以 user 的角色发出了这么简单的一句提示词：
还得我自己耐心调教：
得到的结果好了很多。🤯🧘♀️⏰✨🧡🛋️ 等 emoji 的使用挺贴切，也是我自己不太能想到的。
让它改成几个 emoji 连用，也更有趣味了一些。
这样一个小例子，其实充分说明了个性化的需要——大语言模型作为人类智慧的加权平均，如果不加任何调教，它给出的符合平均值偏好的结果，通常也就是平庸的结果。需要人机互动，使用者展示自己的审美，要求 AI 捕捉并应用，才能得到更符合使用者期望的结果。
离人机协作终极愿景的距离还很远
本来还想评测一下编码功能。但瞄了一眼右下角的功能键，只有添加注解、添加日志等玩具级别的功能（且实现功能的还是草台班子的提示词），立刻失去了兴趣。AI 编程群里问 canvas 和 cursor 对比的朋友们，老老实实用 cursor 吧。什么时候看到大模型不再用贪吃蛇或俄罗斯方块做示例了，再来关注也不迟。
Canvas 能支持用户在 AI 生成内容的基础上进行修改，这很好。但目前右下角的按钮显然还太表面了——它至少应该先根据对话历史甚至记忆中的用户背景，生成个性化的 prompt，而不是使用草台班子写死的粗糙指令。
甚至，我希望整个 canvas 能根据当前的状态，动态生成不同按钮，而不是始终都有添加 emoji、调整长度和语言难度等等玩具级别的按钮占据着空间。
动态生成按钮的功能我已经期盼了一年多了。去年在任鑫的播客中我们就畅想过未来的 PS：
我说：头发感觉不太对，要调整一下
头发旁就立刻出现一堆控件：改颜色、改发量、改飘逸程度……
我点击“改飘逸程度”的滑动块，直到头发扬起的角度让我觉得无比舒坦
修改结束。
这将是 LUI 和 GUI 的完美结合。
指望 PS 言出法随、我说头发感觉不太对后，它立刻把头发扬起的角度改到我期望的样子是不切实际的——一千个哈姆雷特里，作为平均值的大模型不知道我想要的是哪一个。
Canvas 主创的推中似乎也在谈论这样的未来——一张空白画布，随着人类偏好而演变。
但，这真的还非常遥远。
甚至，我不确定 openai 是否会考虑“让用户多一些提供信息的机会”。
因为即便是 o1 ，目前也并没能和人交互。它带着迷之自信、只想靠自举来完成任务。
我常常看着 o1 这个愣头青左思右想蹭蹭蹭吐出一堆莫名其妙的话语，就想喊话——你瞎琢磨什么呢？你倒是停下来问问我啊？
我和朋友们之前写过的不少 GPTs，都会在生成答案前先梳理问题、主动向使用者提问，收集够信息后再开始工作，效果会比瞎猜然后抽盲盒要好太多。
我不知道 o1 不这么做，有什么特殊的原因。是因为想让 ai 去做人类无法指导它的事情吗？
有确切方法和答案、且能自行验证获得反馈的问题如数学题，可能确实不需要人类做啥（多数人包括我在内也真没能力对高等数学发表啥意见）。但是，如果把它设计成如果需要收集信息，就停下来先问问用户，偏人文的任务是否也能执行地好得多呢？
毕竟，这个世界，要比大模型丰富精彩得多。
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