網紅打造「AI女友」,跟千名網友談戀愛!她怎麼靠「AI版的自己」一週賺220萬?
網紅打造「AI女友」,跟千名網友談戀愛!她怎麼靠「AI版的自己」一週賺220萬?
2023.05.12 | AI與大數據

Caryn AI由她本人2000多個小時的素材訓練而成,結合了Open AI的GPT4技術,在過去一週的beta階段,創造了7.16萬美元收入。不過,AI虛擬伴侶應用層出不窮,仍需重視道德倫理風險。

科幻愛情電影《她》講述了一位男作家與AI系統相愛的故事,如今科幻情節照進現實。

美國一位23歲的女網紅Caryn Marjorie發布了AI版本的自己「Caryn AI」,Caryn AI是一款聊天機器人,可以作為用戶的「虛擬女友」,在一週前推出了內部測試版本,每分鐘收費一美元。據《財富》雜誌獲悉,在過去一週的beta階段,Caryn AI創造7.16萬美元收入,已經吸引了超過1000名付費粉絲,99%的用戶是男性。

Caryn AI
圖/ Caryn AI

Caryn AI是什麼?網紅靠「AI版的自己」收入翻倍

與ChatGPT不同的是,Caryn AI的訓練數據來自Caryn Marjorie自己。據Caryn AI網站上的介紹,「Caryn已被完美地複製到AI中」,Caryn AI由她本人2000多個小時的素材訓練而成,記錄了她的聲音和性格。結合Open AI的GPT4技術,Caryn AI能夠「實現動態、獨一無二的互動,就好像你是在直接和Caryn本人聊天一樣。」

Caryn AI還強調對話是端到端加密,第三方更難攔截,確保私密的聊天內容不會外洩。

在發布Caryn AI之前,Marjorie已經坐擁百萬粉絲,平時主要發布美妝和生活內容,作為其所屬平台的知名網紅,其年收入高達100萬美元。

Marjorie預計,在2萬粉絲訂閱Caryn AI的前提下,AI版本的自己能讓她的收入翻60倍,年入6000萬美元。 「AI版本的自己,可以用來治愈孤獨⋯⋯Caryn AI永遠不會取代我,而是我意識的延伸。Caryn AI 甚至可以說多種語言,讓世界各地的每個人都能了解我。」

目前,Caryn AI的使用頻率還在飆升,發布一週後(當地時間5月10日),Marjorie稱該應用使用率上升了五倍。

截至發稿,Caryn AI網站顯示,目前已有5265名會員,其中101名在線,「我們正隨機接受新用戶加入候補名單(當前等待需26小時)。」

為Caryn AI提供技術支持的是一家叫做Forever Voices(以下簡稱FV)的AI公司。除了Marjorie,這家公司此前已經把前總統川普、美國歌手泰勒斯(Taylor Swift)以及蘋果創辦人賈伯斯等名人通通AI化了一遍。只要付費就可以和這些AI名人電話聊天。 Caryn AI是這家公司推出的第一個AI虛擬伴侶。

Caryn AI
圖/ Caryn AI

主打情感陪伴的AI程式並非首例

在GPT模型問世前,AI小冰團隊開放過「創造虛擬親友」(男友or女友)項目,還曾推出117萬個虛擬男友,但只服務7天,7天後離線。

GPT模型問世後,有公司早早接入了該模型研發了相關產品。上述的FV之外,網站Character AI也基於GPT4推出了虛擬AI伴侶應用,用戶可以自定義AI伴侶的性格、外貌和行為,與之進行即時的交流和互動。

由DeepMind聯合創辦人Mustafa Suleyman和領英聯合創辦人Reid Hoffman聯合創辦的AI公司Inflection,近期也推出了一款名為Pi的AI聊天機器人,能夠傾聽人們日常生活中的壓力,並提供類似心理諮商師的支持性功能。目前,Inflection已經獲得高達2.25億美元的種子輪融資,且計劃進一步融資6.75億美元。

虛擬伴侶應用崛起,仍需重視道德倫理風險

網紅、創業公司以陪伴為名,急於打造一個個虛擬伴侶,看中的是其作為付費產品的創收價值。但從道德倫理角度來看,此類應用仍然存在多種風險。

新南威爾斯大學AI專家Robert Brooks指出,與AI網紅建立親密關係的可能性,會讓用戶更喜歡這種輕鬆的虛擬關係,而逃避現實生活中和真人的交往,那些正在學習基本社交和親密關係技能的年輕用戶尤其容易受到影響。

《財富》雜誌記者在試用後寫道,雖然可以與Caryn AI就美食、新聞等主題聊天,但它也支持「擦邊對話」,會在聊天中詳細描述色情場景,鼓勵自己進行這方面的互動。

另一方面,Marjorie表示,她已經意識到其AI形象可能讓她面臨更多被騷擾的風險。但她說,這只是「網紅遊戲」的一部分,她已經聘請了保全,並且不會與粉絲分享自己的位置消息。

延伸閱讀:ChatGPT掀道德爭議,白宮下令要先「評估」!OpenAI、Google、微軟怎麼接招?

本文授權轉載自:36氪
責任編輯:傅珮晴、蘇祐萱

關鍵字: #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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