Littlebird 為其 AI 驅動的螢幕閱讀工具籌得 1,100 萬美元

關於為人工智慧系統建立情境背景，各界已有大量討論。在消費性軟體領域，我們看到一波專注於搜尋、文件和會議的初創公司湧現。它們的目標是從您的數位活動中擷取情境背景，與其他工具串聯，並讓您能查詢這些彙整後的資料。有些公司更將此概念推向更深層次。 例如，Rewind（後更名為 Limitless 並被 Meta 收購）以及微軟的 Recall，旨在擷取螢幕上的所有內容，協助使用者記憶這些資訊。

一家名為 Littlebird 的新創公司正以略有不同的方法應對類似的挑戰。雖然像 Rewind 這樣的應用程式會儲存螢幕截圖或視覺資料，但 Littlebird 會「閱讀」您的螢幕，並將情境以文字形式儲存。

該產品的核心理念在於：透過持續「閱讀」您的螢幕，它能消除您在執行生產力任務時需手動提供額外情境資訊的需求。創辦人認為，儘管許多 AI 工具需要您主動關注，Littlebird 卻能在背景中靜默運作，僅在您需要時才浮現。

圖片來源：Littlebird圖片來源：Littlebird

安裝 Littlebird 後，您可以自訂應忽略的應用程式，防止它擷取這些程式的上下文。該公司表示，系統會自動排除密碼管理工具，以及網頁表單中的敏感欄位（例如密碼和信用卡資訊欄位）。您也可以選擇串接其他應用程式，例如 Gmail、Google 日曆、Apple 日曆和提醒事項。

這款應用程式允許您針對個人資料提出問題，並提供預設提示以協助您開始，例如「我今天都在處理什麼？」或「哪些電子郵件對我最重要？」使用數日後，我發現這些提示逐漸變得更貼合我的使用習慣。

Littlebird 還內建了一個類似 Granola 的筆記工具。它利用系統音訊在背景運行，轉錄會議內容並生成筆記與待辦事項。當您查看會議詳情時，「會議準備」選項會運用過往會議、電子郵件及公司歷史的背景資訊，為您提供相關背景。這項功能甚至能從 Reddit 等平台擷取資訊，顯示使用者對特定產品或公司的討論內容。

圖片來源：Littlebird

另一項名為「Routines」的功能，讓您能為 Littlebird 設定詳細的提示，使其在固定間隔（每日、每週或每月）執行。該公司提供預設的例行流程，例如每日簡報、每週活動摘要以及昨日工作回顧。使用者亦可透過特定指令建立自己的自訂例行流程。

Littlebird 由 Alap Shah、Naman Shah 和 Alexander Green 於 2024 年共同創立。兄弟檔 Alap 和 Naman 先前曾共同創立 Sentieo，這是一個專為機構投資者設計的平台，後來被市場情報公司 AlphaSense 收購。他們還共同創立了一家名為 Thistle 的健康食品公司。 Alap 曾共同撰寫了廣受關注的《Citrini》論文，探討 AI 代理如何影響經濟，該論文曾短暫影響數支科技類股走勢。Green 則擁有在硬體、軟體及 AI 領域創辦公司的經驗。

「一切始於阿拉普發現了一個關鍵問題：AI 的效能取決於用戶數據。模型本身對你一無所知，這限制了它們的實用性。我們探索了各種適合 AI 顛覆的用戶介面與作業系統範式，這也點燃了 Littlebird 專案的火花，」格林在與 TechCrunch 的通話中解釋道。

Green 指出，雖然 Rewind 的做法類似，但它依賴螢幕截圖，且提供的搜尋體驗並不理想。他表示，Littlebird 才剛起步，未來將面臨諸多挑戰，包括教導大型語言模型（LLMs）理解各種類型的使用者情境。

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透過 Littlebird，使用者可隨時刪除其資料。所有資料均經過加密並儲存於雲端。Green 解釋道，雲端儲存能讓各種 AI 工作流程運用強大的模型，而這在本地裝置上並不可行。

「我們不儲存任何視覺資訊，僅保留文字，這使得資料量大幅減輕。我認為這正是 Recall 和 Rewind 面臨挑戰的另一原因——截圖會消耗遠多於文字的資料量。此外，我認為視覺擷取給人的感覺更具侵入性，」他說。

圖片來源：Alexander Green

Littlebird 可免費下載並使用。不過，若需更高的使用上限以及存取如影像生成等功能，使用者可訂閱每月 20 美元起的方案。

這家新創公司已獲得由 Lotus Studio 領投、總額 1,100 萬美元的融資，參與投資者包括 Lenny Rachitsky、Scott Belsky、Gokul Rajaram、Justin Rosenstein、Shawn Wang 以及 Russ Heddleston。

其中多位投資者也是該產品的活躍使用者。曾任職於 Google 和 Facebook 廣告產品的 Rajaram 表示，這項工具減少了記憶、檢索及重新解釋自身工作的摩擦。DocSend 共同創辦人兼執行長 Heddleston 提到，他利用 Littlebird 重寫了公司的行銷網站，並從會議、電子郵件、Notion 及其他來源擷取背景資訊。

經營電子報與播客的拉奇茨基（Rachitsky）評論道，人工智慧的表現取決於其所依循的語境，且往往會忽略日常生活的細微差異。他利用這項工具來優化個人生產力工作流程並提升身心健康。他認為，若要取得長期成功，產品必須找出一個明確的殺手級應用場景。

「一切都取決於能否找到那個不可或缺的核心應用場景。這正是當前產品成功的關鍵因素。我知道許多使用者已經找到了屬於自己的殺手級應用場景，團隊也正積極聚焦於這些新興的使用體驗，」他指出。

「我在自己的播客節目中採訪過許多 AI 產品開發者，最一致的啟示是：在產品真正落入使用者手中之前，你永遠無法確切知道人們會如何使用它。策略在於盡早發布，觀察人們的使用方式，然後加倍投入那些成功的應用場景，而不是等待一個構想完美的解決方案。」