超越ChatGPT：Glass AI通过“偷窥”屏幕，能否成为你的终极第二大脑？

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与我们熟知的任何 AI 工具都不同，Glass 几乎没有用户界面。它的存在只是菜单栏上一个不起眼的图标，但其背后，是对人机交互范式的彻底颠覆。

安装 Glass 的过程更像是在配置一个开发者环境，它会直接请求屏幕录制、麦克风访问和辅助功能等核心权限。这背后是它的核心理念：AI 不应是一个被动等待指令的工具，而应是一个主动感知、与你伴生的记忆体。

传统 AI 助手的工作模式是“你问，我答”，这个过程是割裂的、非连续的。而 Glass 颠覆了这一点，它的工作模式是“我观察，你随时问”。它在后台默默记录你的一切数字化行为——你浏览的网页、你编写的代码、你参与的会议——并将其内化为自己的记忆。

这意味着，Glass 不需要你费力地解释上下文，因为它本身就活在你的上下文里。这种模式，让我们得以一窥未来 LLM（大模型）应用的终极形态。

在实际体验中，Glass 的能力远超一个便捷的问答入口。它真正的魔力在于其跨应用、全局性的记忆与理解能力。

无缝的跨应用信息整合：想象一下，当你在 VSCode 中重构一段复杂的代码时，突然对某个函数的逻辑产生了疑问。你无需复制任何代码，也无需切换到浏览器或 ChatGPT 窗口，只需通过快捷键唤醒 Glass，直接提问：“分析一下我刚才修改那段代码的核心逻辑。”几秒钟后，Glass 就会以通知的形式，清晰地总结出函数的用途和你的修改点。它直接读取并理解了屏幕上的内容。

动态多模态内容处理：在观看一场线上分享或视频时，Glass 能够实时“观看”和“聆听”。它不仅能将语音实时转录（目前对英文支持更佳），还能根据屏幕上不断变化的内容，动态生成内容摘要，并主动提出可供深入探索的问题。一场长达一小时的会议结束后，一份详尽的、区分了发言人、并提炼了关键结论和待办事项的纪要可能已经自动生成。

解放思维负担：这种“全局记忆”能力，将用户从繁琐的复制、粘贴和信息定位工作中解放出来。它就像一个永不疲倦的书记员，将稍纵即逝的多模态信息流，沉淀为结构化的知识资产，让用户可以更专注于思考和创造本身。

Glass 的理念并非凭空出现。它深刻呼应了科学家范尼瓦·布什在1945年提出的“记忆扩展器”（Memex）构想。布什的愿景是利用技术将个人知识和记忆外部化，构建一个可随时访问的“外接大脑”。

Glass 正是 Memex 理念在 AI 时代的具象化实现。它记录的不再是静态的文档，而是用户动态、实时的行为流。通过 大模型 的关联与索引能力，它构建了一个活的、个性化的记忆系统。

其开发团队 Pickle 的最终目标更为宏大——“为每个人建立一个活的数字克隆”。这意味着未来的 Glass 不仅想成为你的记忆，更渴望成为你的“代理”，一个能够理解你、模仿你、甚至代替你执行任务的数字孪生。这无疑是通往通用人工智能（AGI）道路上一次激动人心的探索。

尽管前景广阔，但目前的 Glass 仍处于非常早期的阶段，面临着诸多挑战：

此外，该项目也并非没有争议，其代码与另一个开源项目存在高度重叠，引发了关于代码复用的讨论。

尽管如此，Glass 的出现仍然意义重大。它用一个轻量级的解决方案，精准地切中了当前 AI 助手的核心痛点——上下文的缺失和跨应用的割裂感。它证明了用户真正需要的，或许不仅仅是更强大的 AI 模型，更是一个能无缝融入工作流、让思考更专注的智能工具。

Glass 所代表的“主动感知AI”范式，预示着人机交互的下一个浪潮。我们距离那个高效、智能、与我们心意相通的 AI 伙伴，或许已经不远了。想要了解更多前沿的 AI资讯 和深度分析，欢迎访问 AI门户 网站 AIGC.bar。