Марисса Майер запустила Dazzle — AI-ассистента, который строит контекст по фотографиям из галереи телефона

Бывший CEO Yahoo Марисса Майер представила Dazzle — персонального AI-ассистента, который строит контекст о пользователе не по почте, календарю или истории покупок, а исключительно по фотографиям в галерее телефона. О запуске и демонстрации продукта сообщило издание TechCrunch. По данным источника, проект привлёк $8 млн на seed-раунде в декабре прошлого года. Новость важна тем, что Dazzle предлагает альтернативу ассистентам, которым для работы нужен доступ к чувствительным данным вроде переписки и электронной почты.

Что такое Dazzle и на чём он построен

Dazzle — это AI-ассистент, с которым можно взаимодействовать через приложение или по текстовым сообщениям. Его ключевое отличие — единственный источник контекста: камера-ролл. По утверждению Майер, анализируя все фотографии, хранящиеся на телефоне, ассистент понимает увлечения, интересы, предпочтения в еде и стиле, то, как человек любит проводить время и с кем.

«Я думаю, что фотографии — недооценённый источник информации», — сказала Майер.

Она также отметила, что пользователи будут удивлены тем, что система может узнать о них и насколько хорошо справиться с задачей на основе снимков. По её словам, ассистент понимает, любит ли человек кататься на лыжах, где был его последний отпуск и чем увлекаются его дети.

Два режима работы

Функциональность Dazzle делится на две основные части.

• Быстрые задачи. Ассистент сканирует недавние снимки, чтобы вытащить из них детали: например, заполнить календарь по флаеру мероприятия или найти специалиста по ремонту, заметив на фото сломанные гаражные ворота.
• Персональные идеи. Система анализирует фотоархив, чтобы предложить варианты — от праздничных поездок до подарков на день рождения.

Майер приводит пример из личного опыта: сканируя её снимки, Dazzle сделал вывод, что её семья любит эскейп-румы, и предложил несколько локаций в районе залива Сан-Франциско, о которых она не слышала.

Впечатления от теста и ограничения

Корреспондент TechCrunch протестировала Dazzle и отметила, что при запросе рекомендаций для отпуска ассистент предложил несколько средиземноморских направлений — вероятно, опираясь на прошлые поездки в Испанию и Грецию. При этом он также включил Сицилию, где автор была четыре года назад, что её удивило.

Обнаружились и пробелы: на вопрос, стоит ли купить дочери роликовые коньки на следующий день рождения, Dazzle не учёл, что она уже умеет кататься. Тем не менее идеи активностей — например, местная гончарная студия или тур на каяках к биолюминесцентному планктону в заливе Томалес — показались автору удачными. По её оценке, предложения Dazzle ощущаются более персональными, чем у ассистента, который знает только календарь и почту.

Контекст: предыдущий проект Майер

Интерес Майер к фото не случаен. Её предыдущий стартап Sunshine в 2024 году выпустил AI-инструмент для обмена фотографиями под названием Shine. Продукт критиковали за устаревший дизайн, он не получил широкого распространения и в итоге был закрыт. По словам Майер, несмотря на это, проект создал «интересную интеллектуальную собственность».

Приватность как аргумент

Майер утверждает, что на фоне опасений по поводу безопасности продуктов вроде Instinct и Muse пользователям может быть комфортнее доверить фотоархив AI, чем давать доступ к чувствительным данным — электронной почте и сообщениям. Она подчёркивает, что Dazzle уделяет приоритетное внимание приватности и отбрасывает любую личную информацию, которую AI помечает как чувствительную.

Что это значит

Dazzle — ещё один игрок на быстро растущем рынке персональных AI-ассистентов, но с иной ставкой: не на интеграцию с рабочими коммуникациями, а на фотографии как источник знаний о человеке. По оценке TechCrunch, продукт пока не так широко полезен, как конкурирующие решения, и в тестах демонстрировал пробелы в контексте. Однако он показывает направление, в котором ассистенты могут не просто выполнять задачи, а лучше понимать пользователя. Насколько такой подход окажется востребованным, зависит от того, готовы ли люди доверять AI свой фотоархив и насколько точными будут его выводы.