让AI学会刷手机，一场荒诞又硬核的模型训练实验

最近我突发奇想：如果让一个AI模型去学人类玩手机会发生什么？不是那种正经的语音助手或者自动化脚本，而是真正模仿我们拇指滑动屏幕、乱点图标、甚至误触关机的“迷惑行为”，听起来像行为艺术？但说实话，这背后牵扯到的技术逻辑和人类习惯的诡异映射，居然有点让人上头。

一开始我觉得这事简单——不就是录屏加动作标注吗？但真动手才发现，人类玩手机的操作根本毫无规律，比如你打开微信，可能原本想回消息，结果被公众号推送吸引，点进去看了三分钟猫猫视频，又忽然想起要付款，跳转到支付宝……中间还可能被突然弹出的新闻通知打断，这种随机、跳跃、多任务混杂的流程，对AI来说简直是混沌地狱。

我最早试了用简单的按键坐标记录,但很快发现不行，不同手机分辨率不同，App图标位置会变，甚至同一款App的界面隔几天就改版，后来改成了用图像识别界面元素+操作意图标注，从微博切换到抖音”“在淘宝搜索框里胡乱打字又删除”，训练数据来自我自己和五个朋友的手机录屏（经过隐私处理），加起来大概两百多个小时，涵盖摸鱼、购物、聊天、刷短视频等各种场景。

训练过程里AI闹了不少笑话,比如有一次它模仿“快速跳过开屏广告”的操作，结果在没广告的页面疯狂乱戳；还有一次它学会了连续上滑退出App，但遇到需要长按的菜单就死机，最离谱的是，它偶尔会陷入某种循环：比如反复打开和关闭同一个应用，像极了人类焦虑时的无意识动作——我差点以为它产生了自主情绪。

但这些问题反而让我觉得有意思,AI学到的不是“完美操作”，而是人类使用手机时那种充满冗余、试错和心不在焉的真实状态，它可能在某次训练中突然快速滑动屏幕几十页，仿佛在寻找什么根本不存在的东西；或者在某次输入时打出一串乱码再慢慢删掉——这些动作背后没有实际功能需求，却暴露了人类面对数字设备时的潜意识习惯。

技术上,这个项目混合了视觉识别、序列建模和强化学习，但说实话，现成的框架都不太适配这种“无目标多任务”场景，我参考了游戏AI的训练思路，把“持续操作不卡顿”作为基础奖励，把“进入新界面”作为探索奖励，但惩罚项很难设计：毕竟人类玩手机时本来就会浪费时间、点错地方、中途发呆，如果按效率最大化训练，AI反而会变成永远停留在桌面不动的“省电模式”，那也太无聊了。

目前这个模型还远谈不上实用,但它偶尔展现出的“类人”碎片让我背后发凉，比如有一次测试中，它突然在深夜时段模仿了人类睡前刷手机的模式：快速划过信息流，短暂停留某些亮色图片，最后停在时钟界面几秒后锁屏——而我根本没在训练数据里标注过时间信息，后来发现是因为录屏文件自带时间戳，它自己关联了暗光界面和长时间静止操作，你看，AI不会理解“熬夜”的概念，但它能通过像素和操作序列拼凑出人类的生活痕迹。

这种实验看起来没什么实际用途,但我觉得它触碰到了一个有趣的问题：我们总希望AI高效、准确、理性，可人类本身就不是这样用技术的，手机作为人类意识的延伸，承载了太多非理性、碎片化、甚至无意义的操作，如果某天AI真要融入日常生活，或许它需要的不是完美的逻辑，而是学会在混乱中如何“漫无目的”地共存——就像我们一样，一边抱怨手机耗时间，一边继续往下刷。

未来我可能试试让AI学习不同人群的手机使用习惯,比如老年人慢速点击、青少年快速切换、上班族工作间隙的碎片化浏览……说不定能挖出更多人类数字行为的隐藏模式，如果某天它突然自己注册了社交账号开始发帖，那我大概会立刻拔电源吧。

（完）

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