Марисса Майер представила Dazzle — персональный ИИ-ассистент, который поднял $8 млн на seed-раунде в декабре прошлого года. На первый взгляд может показаться, что это ещё один клон Meta Muse или Instinct, но подход здесь действительно отличается: вместо анализа email, календарей и истории покупок Dazzle работает с единственным источником данных — фотографиями в camera roll телефона.

Логика простая: если одна фотография стоит тысячи слов, то вся библиотека фото содержит миллионы. По заявлению Майер, система может вычислить ваши хобби, предпочтения в еде и стиле, куда вы ездили, с кем проводите время, и даже интересы ваших детей. Это неслучайный выбор — её предыдущий стартап Sunshine создавал Shine, инструмент для обмена фото на ИИ, который закрылся из-за устаревшего дизайна и отсутствия спроса. Майер называет тот опыт просто построением «интересного IP», но очевидно, что она удвоила ставку именно на визуальный анализ.

Dazzle работает через приложение или текстовые команды и разбит на два основных режима. Первый — оперативные задачи: распознавание текста на фото (скажем, добавление события по афише в календарь) или поиск мастера по фотографии сломанной двери. Второй — глубокий анализ всей фотобиблиотеки для предложения идей: варианты отпуска, подарки, досуг.

При тестировании Dazzle показал смешанные результаты. По фото Майер система правильно вычислила, что семья любит квесты в комнатах, и предложила новые площадки в районе SF Bay Area. На мой запрос о средиземноморском отпуске она предложила Сицилию — логично по моим прошлым поездкам в Грецию и Испанию, но это было четыре года назад. При этом есть слепые пятна: ассистент забыл, что моя дочка уже умеет кататься на роликах, когда я спросил о покупке новой пары. Зато предложения по активностям (гончарная мастерская, ночное путешествие на каяке в Tomales Bay) звучали реально персонализированными.

Интересный момент в аргументации Майер про конфиденциальность: она указывает, что Instinct и Muse вызывают беспокойство у пользователей из-за доступа к письмам и сообщениям, а фотографии кажутся менее чувствительными. Dazzle якобы удаляет любую информацию, которую система сочтёт деликатной. Это логика спорная — фотографии тоже содержат немало личного, вплоть до геолокации, но пока вопрос, насколько это сработает на практике.

На фоне волны персональных ассистентов Dazzle занимает любопытную нишу, но далеко не совершенную. Система пока менее универсальна, чем конкуренты — не может управлять задачами в широком смысле слова. При этом идея использовать фото как основной контекст имеет потенциал, особенно если система научится не перепрыгивать через четырёхлетние данные и не забывать факты из недавнего прошлого.

В России такой подход может быть интересен в контексте автоматизации задач с визуальным контентом — например, для e-commerce или туристических сервисов, которые анализируют предпочтения клиентов. Платформы вроде AI Studio могут применять аналогичную логику для обучения моделей на основе визуальных данных клиентов, но Dazzle здесь работает в обратном направлении: не помогает компании разобраться в клиенте, а помогает клиенту понять самого себя через свои же фотографии.