标题：我让AI“偷窥”了我的屏幕，它有机会变成我第二个大脑

几周前，我在撰写一份行业深度文章时，被堆积如山的数据和标签页弄得焦头烂额。那种感觉就像在知识库中溺水——明明记得看过某些内容，却怎么也找不到。这种数字时代的“失忆症”，我们早已习惯，但也寄希望于AI来解决。

最近，一个名为“Glass”的项目吸引了我的注意。这款应用并非传统AI聊天工具，而是致力于成为用户的“数字大脑拓展”。它通过被动观察用户行为，试图让人机交互更自然流畅。

无界面的AI助手

Glass没有传统意义上的界面，安装过程更像是配置开发者环境，需要熟悉Python和Node.js。它的存在仅是一个静默躺在菜单栏的图标，甚至可以隐藏到其他用户看不见的程度。

使用前，Glass会请求多项权限：屏幕录制、麦克风访问和辅助功能权限。这些权限让它能够完整观察你的数字化行为，并将其转化为记忆。相比传统AI助手的“你问，我答”，Glass的工作模式是“我观察，你随时问”。它不需要反复解释上下文，因为它已经活在你的上下文中。

当记忆不再是负担

Glass的核心功能是全局记录和提取屏幕内容。例如，在会议中，它能实时生成纪要并转录音频（目前仅支持英文）。与传统会议工具不同，Glass不受限于特定App，可以跨屏幕记录并总结内容。

在观看视频时，Glass也能快速生成摘要，并提供相关问题供进一步了解。此外，它在编程场景中表现亮眼。当我重构代码时，只需提问：“帮我分析修改的逻辑。”Glass便从屏幕中提取相关信息，以清晰列表回答我的问题。

尽管功能强大，Glass对硬件要求较高，尤其是内存低于16GB的设备可能感到卡顿。它依赖云端分析，同时本地进行信息整理，这对处理器负载较大。

记忆延伸的源流与未来

Glass的理念可以追溯到1945年范尼瓦·布什提出的“记忆扩展器”（Memex），其目标是将个人知识外部化。Glass正是这一理念在AI时代的实现，它不仅存储信息，还动态记录用户行为，构建个人化的“外接大脑”。

开发团队Pickle将其定位为“数字思维扩展”，并在近期获得3100万人民币投资。然而，Glass仍处于早期阶段，需手动配置API Keys，且部分功能尚不完善。即便如此，它在GitHub上迅速走红，吸引了大量关注。

Glass代表了“主动感知AI”的趋势，虽然距离完美落地还有距离，但它已展现出一种轻量级解决方案的潜力。或许，人们真正需要的只是一个能让工作更顺畅、思考更专注的好工具。