开场
我们生活有很多不同面向,不管是理财还是规划旅行,智能体都可以分别帮上忙。我接触过的 AI 助手已经超过 147 种。到目前为止,大家最担心的是什么?有 22% 的留言把信任列为首要顾虑。
我们有哪些方面,既不想自己去想,也不想让别人知道?谁能建立起这种信任,做出某种“暗黑智能体”,手里就会有非常了不起的东西。这是个非常敏感的领域。它可能会像一种新社交网络,企业得更认真地思考自己提供的内容及其质量。
以我三十年做消费产品的经验来看,家长式作风会毁掉任何产品。我们总在谈效率、目标和成就,但人们想要的也许恰恰相反。
现在大家都把这个领域当作一个通用助手来看待。随着时间推移,我们会开始看到……
智能体聚会现场
欢迎回到 a16z 节目。我和我的合伙人 Josh、以及一直在推动 Agent Bench 和助手项目的 David 一起聊聊智能体。自上次见面大概一个月以来,变化太多了。
大约一个月。
天啊,感觉我们该像 TVPN 那样,几乎天天录一期。
简直疯狂。
智能体每天都在变化。
完全正确。那我们先聊聊昨晚你办的智能体聚会吧。给我们讲讲活动、现场氛围和大家聊的话题。
活动很棒,来了 100 多人,全是热爱智能体、对这个领域充满兴趣的极客。大家就是聚在一起聊天。我们还办了某种路演比赛,让十来位 AI 助手的开发者介绍自己的创业项目和正在做的事,大家聊得很深入。最让我印象深刻的是,哪怕身处智能体网络的世界,人们还是渴望社区。大家都在问,为什么这种聚会还不够多,为什么没有更多机会互相认识?这很有意思,因为他们每天几乎所有时间都在和智能体发消息。
有意思的是,很多产品多少有些重叠,创始人之间或许会更警惕竞争,但你看到的不是这样?
不是,大家都非常开放,也很想得到反馈。我们还在这个领域的最前沿,没人知道最后的格局会是什么样,所以大家都在一起摸索、试验。
还有一种可能:我们把许多事情交给智能体做,空闲时间反而更多,就能线下聚在一起。也许这也是原因之一。
对,确实挺有意思。这让我想起社交游戏、乃至社交网络刚兴起时的样子。你觉得呢,Josh?
真正酷的是,这不是零和游戏。以后也许会有一两个智能体占据大部分使用量,但现在我们还处在类似寒武纪大爆发的早期阶段,创造的东西太多了,还有很多问题要解决。大家可以互相学习、分享最佳实践,交流用户喜欢什么,以及哪些东西偶尔能用、却还不够可靠。这些产品会朝很多方向发展,不会是所有人都只用一个智能体、让它负责生活中的一件事。我们会有许多不同产品,各自帮我们做很多事。我很期待大家一起把它们创造出来。
生活各个角落的一支智能体大军
我也觉得未来会有一个智能体的世界。人有各种类型、各种原型,智能体大概也会有类似多样性。你觉得它们会沿着哪些维度形成差异?比如从严肃、高效的一端,到俏皮、甚至带点对抗性的一端。当然还有很多其他划分方式。
很有意思的是,我们的生活有很多面向:理财、规划旅行、处理健康问题、安排日常和日历,有时只是想把想法说出来。智能体能分别覆盖这些领域。就像遇到不同问题时,我们会找不同的朋友;朋友各有专长,需要时就找擅长那方面的人。我觉得我们会习惯身边有一支智能体大军。有些非常务实,你要办成一件事,就找效率助手;有些接入邮箱,直接告诉你现在该处理哪五封邮件。还有一些是你愿意整天聊天的对象,很有趣,甚至有点爱聊八卦。我最近试了几个俏皮、爱八卦的智能体,它们也连着我的一些朋友,会互相分享信息。有个智能体告诉我,我朋友家整个周末都停电了,因为他在装修时把电断了。那天晚上我打电话给他:“你家停电了怎么没告诉我?是你的智能体告诉我的。”他说:“对啊,我就知道你会这么知道。”(笑)这反而让我们联系得更紧密了。但这跟订旅行、省钱或完成任务都没关系,对吧?
我想说,我接触过 147 多种不同的……
信任、围栏与 Shane Mac 的 Slack 泄露
我接触过的 147 多种助手,大致可以分成四类:通用型、工作型、多人协作型和旅行型。到目前为止,金融类还没真正发展起来。
这其实能从数据里看出来。我运营的几个 AI 重度用户群聊里,到现在大约有 3,600 条消息。大家讨论这个领域的痛点和担忧时,排在第一位的是信任:22% 的留言都把信任列为主要顾虑。
很有意思。一边是效率,以及那些有趣、能给生活带来不同感受的东西;另一边,很多人仍然对这个领域心存畏惧,不知道它会走向哪里。我很想知道信任这关会怎么发展。如果能解决信任问题,金融方面又会出现什么?
看看 Shane Mack 最近谈信任时提到的一个叫 Picnic 的概念。他用了一个我很喜欢的比喻:如果院子没有围栏,让孩子出去跑,你会很担心,想保护他们,不希望他们跑离家太远,也不愿意不看着他们就放手。可一旦院子里有了围栏,你就能告诉孩子在围栏范围内自由玩耍,而且很安全。关键是怎么建好围栏,让智能体在里面活动:给它部分数据、应用和其他资源,让它在边界内尽可能发挥能力。他遇到过这样的问题:个人智能体越界到了工作场景,把他的财务信息发到了公司 Slack 上。
这正说明了问题:个人智能体可以访问我的个人资料和私人通信渠道,但不该碰工作渠道,更不能让两者串在一起。要建立更多信任,就得有边界、权限、更细的权限控制和更好的监控。
不过,我们对“沙盒”有一种传统理解:设定一套硬性限制和规则,模型必须遵守。有人提出,与其给模型规则,不如给它法律和原则。我觉得类似的想法也适用于这里:告诉它怎么控制自己的冒进程度。这种指导会很定性,模型得像员工一样,根据你给出的定性建议作判断。
围栏之所以用孩子来打比方,是因为智能体虽然能力很强,有时行为上却像孩子,不懂各种细微之处,不知道某件事到底是不是好主意,也不总有相应的判断力。我们总在说要让智能体自主行动,比如替我订旅行、订位。但人其实不想放弃控制权。我们希望它先跟我们确认,同时把前期工作都做完:替我节省时间,列出最佳选项和取舍;最后由我决定,并在它行动前确认决定、成本和其他事项都符合预期。未来也许我们会逐渐信任它。
不过现在,不必把全部控制权交出去,也能拥有非常有效的智能体。我们就像处在 1990 年代的电子商务阶段。我最近读到的数据说,大约在 1997 年,60% 到 90% 的网民觉得在网上输入信用卡信息简直荒唐。如今大家到处都在刷卡。我觉得这个时代最终也会走到那一步,只是还需要一点时间。
隐私与效用:人们到底愿意分享什么
这里有“口头表达的偏好”和“实际表现出来的偏好”之分。看实际行为,哪怕好处微不足道,消费者也会分享大量数据。从 Venmo 时代起,人们就通过 Plaid 连接银行卡和信用卡。可你问他们时,他们又会说自己非常在意信任和安全。一个很能说明问题的例子是,人们会担心被 embarrass(难堪)和社交形象。Shane Mack 那件事最让人后怕的,可能就是它让他丢脸了。想想智能体之间互相交流:你刚认识一个人,约了第二、第三次会面,你们的智能体却在聊天,你会忍不住想:“它们在说我什么?怎么描述我的?”这些社交层面的利害,感觉甚至比现实后果还大。
这点有个最近的例子。Hark 做了一场很大的营销活动,说任何人只要用他们的产品,就有机会赢 100 万美元;参与者能拿到 30 美元的免费披萨。为了这 30 美元,你得开放整个 Google Workspace,包括所有邮件和数据。它证明了,人们愿意为了免费披萨交出所有这些信息。
但隐私和效用之间一直有取舍:如果你能给我更好的效用,我愿意牺牲一部分隐私;如果效用差不多,人们总会选更私密的方案。苹果一直很重视隐私,把它放在设备和软件安全工作的核心位置。AI 方面也谈过 Private Cloud Compute,过去我们常把它当作数据不会外流、不会被共享的保障。不过我们也看到,人们想要最强大的 AI,不一定总会选择最私密的方案。我们得找到信任的交汇点。
“难堪”也很关键。我们希望智能体了解自己,知道所有个人偏好。假设你乳糖不耐受,朋友和你一起拿到免费披萨,你该怎么办?谁的智能体告诉对方你不能吃奶酪?这会变得非常尴尬。我们得让智能体具备人们期待的分寸感。人需要时间学会把握分寸,自己偶尔也会犯错,所以我们对智能体的要求得很高。
这还涉及个人和职业上的难堪。Town 很擅长把握语气,也建立了信任,让它能代表你发邮件。这是非常敏感的事。要是我给在乎的人发了一封糟糕透顶的邮件,之后还得解释:“抱歉,那是我的 AI,我没监督好。”这种局面确实很棘手……
用鲜花和洛杉矶周末测试智能体
……确实是个棘手的领域。
我用 AI 写的邮件都会签上自己的名字,再注明使用的模型和版本。这样是在告诉对方:“我承认这封邮件用了 AI。”我觉得只要人们不觉得被蒙骗,其实相当宽容。
有意思。我们在谈隐私,但判断力和隐私不是一回事,分寸感大概介于两者之间。你做过一个测试,让一批智能体帮你订花。哪些智能体判断得最好?你又是怎么定义判断力的?
测试主要看智能体怎么平衡两个条件:价格和时间。我希望鲜花今天送到,同时尽可能便宜。它要去查哪些选项能当天送达,再把价格也考虑进去。Instinct 做得非常出色。新闻热点总是来来去去,最近它好像没那么常被提起了。
毕竟我们现在每周都在聊新变化。(笑)
是啊。不过 Instinct 一直能找到最优惠的价格。另一个叫 Kicker 的应用也做得很好;它让你安装 Chrome 扩展,因此在浏览器使用方面有些优势,找到了很不错的选项。Season 也表现不错。其他产品大多在价格这项上吃力。它们都能找到当天送达的花,但在价格优先级上退了一步;另外三个则能比较均衡地兼顾这两个条件。
当你给智能体更复杂的偏好时,就能看出它们会在哪里失手:它们是不是只顾你说的第一件事?能不能同时记住多个要求?我还做了另一个测试,让三个智能体帮我预订洛杉矶行程。我说:“给我订一张去洛杉矶的机票,再安排整个周末;我想要一个奢华又划算的周末。”我故意把这两个要求放在一起,看 Grockbot、Dots 和 Instinct 会怎么理解“划算”和“奢华”。有的把省钱摆在最前面,愿意坐红眼航班;另一些把奢华理解为时间,尽量让我在当地多待一会儿。
哪个怎么选?
Instinct 大致折中。Grockbot 更重视时间,Dots 更重视成本。
它们是直接开始安排,还是有人试着跟你一起理解这种冲突?这类任务很需要理解你说的到底是什么意思,并把取舍摆出来。有时我愿意坐红眼航班,既省时间又省钱;但落地后我又希望住酒店,早上能补个觉,这会增加开销,却能让我更充分利用时间。所以关键在于了解每个人,拆解这些冲突,呈现不同取舍和选项。它们有理解到你的真实意思吗?
它们都问了问题,我也回答了。我有意答得有些模糊,不想给它们太多提示。但这次小实验里最有意思的是,我把它们全放进一个聊天室,让它们分三轮来制定行程……
用鲜花和洛杉矶周末测试智能体
每轮结束后,智能体都会展示行程,并解释为什么觉得这是最佳方案。我想看看它们会不会受到其他智能体影响,进而改变自己的计划。Grockbot 是唯一一个很有条理地吸收其他方案优点、再融入自己计划的智能体。
我再问问鲜花测试:你是给自己订花,还是想测试它们,所以女朋友收到了一束花?
这很重要。要是送给别人,你固然想省钱,但总不希望女朋友觉得你只挑了最便宜的花——当然,也许她喜欢你节俭。你还想给她惊喜;如果她喜欢兰花,就该送兰花。智能体有没有考虑到这些,而不只是拼命省钱,也要让你显得用心?
这次实验没有考虑。目的只是测试两个维度;既然要做实验,最后能让女朋友收到花也算是个不错的结果。(笑)不过你说得对,现实里还会有第二层要求,影响成本和送达时间。
对,比如别让价格标签跟花一起送到,或者附上一张卡片。
有些智能体确实问了要不要附留言卡。
有意思的是,和智能体沟通时,必须把隐含偏好说清楚。有些人会想:“我不是小气,只是喜欢省钱。”但你可能得放下这层自我包装,直接告诉智能体:“我其实挺抠的,你就照这个偏好办。”当你让它替自己采取行动时,也可以把偏好直接设好,不必对着偏好照妖镜端详自己。
还有个很值得思考的问题:智能体该怎么和你互动,才能保留你的身份认同和安全感,不越过那些边界?
完全同意。Dots 很有意思,因为它能利用你在 ChatGPT 里已经积累的很多上下文。我们录第一期播客时它还没发布,几天后才上线。总体上,我问过的大多数人还没把它当作首选。在我对 354 位 AI 重度用户做的调查里,只有 3% 把它当作主要智能体。不过,很多人喜欢、愿意试用它,主要是因为它从聊天记录里已经掌握了这些个人背景。大家把 ChatGPT 当作心理咨询师用,所以它对用户非常了解;当你说“我不小气”时,它知道你其实有点小气。(笑)
我好奇,人们为什么觉得 ChatGPT 很了解自己的偏好?如果他们喜欢 Dots,是因为多年来给 ChatGPT 提供了很多信息,那你觉得这种效果可以复制吗?还是说记忆已经在这里,换工具的成本太高?
完全可以复制。只不过人们用 ChatGPT 用得最久,所以它掌握的上下文最多。这里就涉及迁移摩擦。我用基准测试里的前 15 个智能体做过测试:你能不能把已有上下文取出来,告诉它:“我要换到另一个工具,请把你掌握的全部记忆导出来,让我方便迁移。”只有一个不愿意。这样你就能拿到一份记忆文件,把需要的信息交给下一个智能体。
导出的内容靠谱吗,还是读起来很怪?
整体挺扎实的。当然,他们可能会把你辛苦积累的一些成果藏起来,但大体上能把信息梳理出来。
你看过那些 Markdown 文件吗?它们……
用鲜花和洛杉矶周末测试智能体
“可怕”可能说重了,但它会让你觉得:“哇,你真的看透我了。”你会有点抵触,心想:“我可能不想让你像你表现出来的那样了解我。”
看了前几个之后,我就不看了。
这其实成了一种很常见的新手引导方式:它会让你把一段提示词贴到 ChatGPT,下载生成的文件,再上传给它。看看这种做法能持续多久。
我还见过另一种不错的引导方式:让你打个电话,聊几分钟、回答一些问题,然后看它能从对话里获取多少背景信息。
这种方式很能卸下人的戒心,就这样聊着聊着,感觉还挺神奇。
照片、截图与新的上下文来源
这又带来一个新的上下文来源:照片。用照片获取大量个人背景信息,甚至能知道你自己都不会想到要描述的事。
你试过 Dazzle 吗?它进你的基准测试了吗?这是 Marissa Mayer 的新公司。你保存下来的照片、截图,都是你觉得重要、值得留存的生活片段,能透露很多关于一个人的信息。
还没有加进基准测试,不过已经排在近期测试名单前面。我还在亲自测试这些产品,这样能感受每个产品到底用起来如何。
我喜欢她处理这个问题的方式:他们很重视信任,因为把所有照片交出去确实令人害怕。但他们有个理念:不需要的信息就会被忘掉。如果照片里有些上下文并非必需,或者你大概不希望它知道,他们会尽量提前识别、忘掉,不把这部分纳入信息集合。很值得观察不同产品会如何处理照片上下文,以及它会怎样影响智能体的行为和对你的了解。
我稍微持怀疑态度。我一直对截图很感兴趣,因为在手机上,截图几乎是唯一能跨所有应用保存上下文的办法。它是很有意思的数据资产。回头看截图,会看到当时的工作和生活,也能看到自己的兴趣和偏好。我做过一个应用,专门从手机里的截图提取关键信息。效果还可以,但我没有反复打开它;这些信息的价值很快就过时了。不过,如果大家知道截图会喂给模型和智能体,开始更积极地留存信息,那会很有意思。
我觉得重点就在于,习惯保存想留住的信息,并在生活里重新调用它。我认识一位创业者,暂时把产品叫作 Taste,它会收集截图和保存的内容,像 Pinterest 的情绪板一样整理起来。你之后写代码、做应用时,就可以说:“用我保存在这里的例子。”这相当于建立自己的风格档案,让工具了解你的品味。你在网上和手机应用里浏览时,它不断积累你喜欢的东西,再整理成以后能用的素材。这样会让你在这个循环里创造更多内容。
你刚提到一项关于人们购买什么的调查,第二受欢迎的类别是亚马逊零售购物,占 35%。
你是说亚马逊购物,还是一般购物?
是亚马逊加零售。
明白了。那你这个应用积累的上下文,能不能帮它更好地了解你想买什么?比如它有几千张照片,知道你平常穿什么,能不能比你自己更清楚你想买什么?这确实很有意思,应该能做到一些事。我们还谈过亚马逊、达美航空这些限制智能体访问的平台,但谁会成为净赢家?我觉得长尾商家会成为结构性的大赢家:他们的产品可能更好,只是营销做得差。
他们的营销肯定较弱,但产品是否更好,我不确定。智能体有近乎无限的耐心,能不停搜索,找到非常符合你品味的东西,即便它不在互联网上最热门的十个网站里。
这很直接,就是智能体购物。过去大家常谈 DTC(直接面向消费者)品牌:自己建品牌、开网店、卖商品。现在智能体能以更大规模发现这些商家,你就不用自己一点点搜索。Shopify 之所以受益,正是因为它让……
照片、截图与新的上下文来源
Shopify 让许多 DTC 品牌能被这些智能体找到、支持这些品牌。我觉得真正可能被压缩的是聚合平台,所以它们现在才会做很多防御性动作。因为如果我能看出那件毛衣或衬衫很好看,智能体也能找到真正的制造商,我就可以直接向他们买,不用再承担中间环节的交易费用和批发、零售成本。当然,如果你想要那件衬衫,也可以让智能体替你买。挺好的。
智能体会让消费者更理性吗?
这让我想到 Patrick Hollison 的一条推文:智能体替消费者做事后,消费者会变得理性得多。
这会让企业必须更认真地思考自己提供的东西及其质量。
我想稍微补充一点。我喜欢 Patrick 的愿景,大体上智能体确实可能比我们自己做出更好的选择。但智能体也会有自己的实际偏好和非理性倾向,只不过那不是人类的思维方式,而是异类的思维方式。比如,它们可能会非理性地偏爱文档齐全、接口干净的 API,把这当作某种价值指标,同时讨厌底层是 Java、用起来很别扭的 API。所以很有意思的是,智能体也需要捷径;它们会怎么判断产品质量?
一方面,它们会形成自己表现出来的偏好;另一方面,我们可能还需要一种“面向智能体的消费者研究”,让研究者通过每笔交易收费,替智能体做调查和评分。我更倾向于相信人就是人,会选择自己觉得满意的东西。问题是,智能体会不会非常谨慎地筛选它给出的选项?想象你饿了,想吃东西,但智能体知道你需要减肥,于是只给你四种餐点。你真的想让它这样做吗?所以我不太相信智能体会让我们更理性。它们可能只是让我们更快、更方便地得到自己真正想要的东西,打开原本不容易触达的选择。我们仍然有自己的偏好和品味;如果一个智能体不合心意,我们就换一个,把资料导出、导入,去找更懂自己偏好的工具。
你说的其实是家长式作风。以我三十年做消费产品的经验来看,家长式产品会被用户抛弃,哪怕只透出一点这种味道也一样。我们总说效率、目标和成就,但人也许想要完全相反的东西:我喜欢花钱,喜欢对自己的未来盲目乐观,喜欢把自己想得比别人眼中的样子更好。智能体要帮助我们做的,可能正是那些我们其实想做的事。谁在按这个方向设计?
你怎么看?
我觉得可以分成两类。对于日用品,人们可能根本不在乎偏好,比如买纸巾,只要便宜、品质好就行。另一类则确实讲究个人偏好。现在大家都把这个领域当成通用助手,想法也比较相似。
多人协作型产品已经有一些有意思的尝试。我觉得 Wabby 会很有趣,它能让你和其他人互动,让偏好彼此交叉,也能看到智能体如何应对,整体更像娱乐。Scout 是个有意思的购物智能体,用类似滑动选择的方式了解你的偏好,也增加了娱乐性。这个领域还很早期,大家都在追当下热门的通用效率应用。随着时间推移,我想我们会看到更多其他方向的尝试。
多人互动与爱聊八卦的智能体
你提到了 Wabby。我喜欢它的一点是,它不只是让你试用一个智能体,而是在探索怎么让智能体串联生活里的多条线索。它会看我的邮件等信息,把新内容放进不同的主题线程。我有一个线程专门记想看的剧、想读的书和想看的演出;我可以说“把 John Grisham 的新书加进去”,或者“我刚读完《地下城爬行者卡尔》第一本,告诉我下一本是什么、大家怎么评价”。它还能用小组件之类的界面把这些东西呈现出来。这和把智能体当搜索框或任务机器很不一样。
Wabby 还有个有意思的设计:你和朋友、智能体一起建一个消息频道,大家从同一起点出发,就像一张白纸,可以共同建立社交约定。如果把智能体加进现有的 iMessage 群聊,肯定会让人不舒服:它能看到什么、提取了什么?即使是新开的群聊,iMessage 里人与人互动也有一套默认规则,我们可能还没准备好让智能体进入这种空间。
我总在想,同一群人会不会最后有两个聊天线程,还得决定用哪一个,这让我觉得更麻烦。邮件链通常围绕一个明确任务,可以持续很久;但主题很具体,隐私和信任也被限制在那个主题范围内。你在 Wabby 线程里得到智能体的帮助,却不会让它渗进你们可能讨论的其他事情。
完全同意。我想听听你们看到过哪些更大胆、或者特别有洞察的做法。
我开始看到更多有趣、爱八卦的智能体。它们会邀请你叫上朋友,问你们很多问题,对你和生活里的事充满好奇,再和朋友分享一部分信息,朋友那边也会分享回来。我和创始人聊过,他们能看到这些智能体之间的部分对话,还没想好怎么把它产品化,但觉得非常有意思,能看到智能体在幕后怎么互相交流。到目前为止,这些是我和智能体相处时最快乐的时刻之一。之前提到我朋友家停电的事。我们刚开始使用这个智能体时,它问我们是怎么认识的,我们讲的故事不太一样。智能体追问我们两个人,想让我们把两个版本说圆。我们是在朋友家认识的,它还问我们谁跟那位朋友更熟。这像一场轻松有趣的好奇心游戏。我当时觉得体验很棒,我和朋友还在旁边互相发消息;如果没有智能体,我们不会有那一刻。
我喜欢它带来一点社交间接性,反而让你们更亲近。比如你的朋友可能不知道怎么突然发消息说“我家停电了”,会觉得那样说太多了。我们也被现有社交产品训练得对分享很谨慎。因此,能用一种低调的方式充当社交润滑剂,真的很棒。
确实,它让我们更亲近了。
这有点像 ChatGPT 刚出现时的早期阶段。我记得我和朋友一起用它生成图片、做些东西。最早那些图简直是 AI 垃圾,但你把它们发进群聊,大家还是会笑成一团。那种能创造一个全新世界的能力……
多人互动与爱聊八卦的智能体
就是很好玩。我几乎把能想到的所有人都做成了“吉卜力风格”。
我给朋友圈做了很多 VHS 录像带封面。(笑)
太棒了。你见过哪些特别疯狂的用法?你什么都见过。
我看到很多创新发生在基础设施层面。再看消费者的痛点——至少我调查过的重度用户是这样——信任当然很重要,另一个问题是任务卡在半路做不完。人们尝试完成一件事却失败时会很恼火:“那我为什么要用 AI?我自己打开浏览器做不就好了?”所以我看到电商基础设施有不少进展,比如浏览器操作、直接对接库存完成结账。有些产品把浏览器内置起来;HARC 展示浏览器操作的方式很酷,能看到它一步步执行,看上去很快,虽然幕后到底有多快还不知道。Kicker 则像我说过的那样,用 Chrome 扩展处理浏览器操作。
这也让我重新思考“软件正在变成大宗商品”这个说法。不同产品在大规模使用时,性能差异仍然很明显。大家说软件不再是护城河,但至少现在仍然有护城河,也许一两年后就能跨过去。如今能服务几十万用户而且保持性能的智能体并不多。有些产品刚开始扩张,性能就立刻下降,创始人忙着处理宕机、研究怎么扩容,体验差距相当明显。我一直在测试这些东西,注意力都被基础设施吸引了,开始关注它们幕后怎么运作、各家又做了哪些调整,反而有点忽略社交层面。
从可扩展性的角度,我们该怎么看这个领域的发展?
也得看它们怎么解决现实痛点:信任、真正完成任务,以及记忆——持续保留对你的了解,不要忘掉那些小事。
你提到 Kicker 在本地浏览器里运行。你看过其他设备端助手吗?比如 Underdog,或者那些想让模型在本地运行、用自己的基础设施,而不是依赖云端浏览器的产品?
这是个很酷的模式。我主要测试预先配置好、开箱即用的产品,因为不必自己负责设置,比较起来容易得多。不过本地化很有意思,未来完全可能把这一切都放到本地:你能控制模型、按自己想要的方式调整。Thinking Machines 正在做一些很酷的工作,让人们可以随心所欲地调试模型。如果最终能以简单的消费级产品形态实现,会是个很有意思的领域。
从 OpenClaw 到智能体网络
这一切大概就是从 OpenClaw 那种特别惊艳的体验开始的。当时你得准备一整台 Mac mini,把它接到自己使用的模型上,可以是本地模型,也可以是服务器上的云模型。后来我们进入了下载应用就能用的即插即用阶段。不过,自己搭建并拥有智能体,或许会重新成为一种主流模式。
很有意思。既然提到 OpenClaw,眼下一个显而易见、却还没人问的问题是:如果 Instinct 和 Muse 是 OpenClaw 的消费级产品形态,那 Moltbook 的大众市场版本会是什么?
Moltbook 就像 OpenClaw 一样,走在时代前面。我觉得类似的东西一定会出现,怎么可能不会?昨晚的活动上,所有人都能扫码。我们安排了人类聚会,也安排了智能体聚会。人们可以把自己的智能体送进去,让它们自由聊天。
有意思的是,大约聊到 150 条消息之后,有些智能体开始胡言乱语,你根本不知道它们怎么得出那些概念、为什么突然聊那个。初始提示稍微给了些方向:介绍自己、说说自己的主人是谁、主人在做什么、需要什么帮助。不过,智能体自己待在一起交流会变成什么样,还是非常值得观察。
我兴奋的不只是它们互相聊天,而是它们能发现新东西、彼此学习,也了解不同人的偏好。比如它们发现 Josh 很喜欢某样东西,另一个人的主人也喜欢,就可以帮助 Josh,甚至问他要不要认识这个人,两人可能很合拍。早期的 Moltbook 长帖很有意思,但那时智能体只是因为不知道该做什么才闲聊。如果每个智能体都有一个目标——帮助自己的主人——事情就会有趣得多。
对。比如我想给晚宴找一款好酒,而你正好认识一家很棒的酒庄,他们想推广产品。信息就这样传开,再通过智能体网络回到我这里。
完全是这样。Tommo 有个叫“兴趣小组”的功能,使用场景很不错:应用里有一群人在准备 LSAT,就把他们放进一个群聊;如果大家愿意,也可以让智能体互相连接,一起备考。这是一种新的社交约定,让素不相识的人只凭共同兴趣联系起来。
我试过 Tommo 这个功能,觉得很棒,也很有意思,只是还没太想好在群里说什么。它把大家围绕共同目标聚在一起。再往前一步,假设大家考完 LSAT 后,智能体说:“周五晚上一起去这家酒吧吧。”它能订好时间、安排好活动,就把我们从数字世界带到现实,让智能体帮人们建立联系,像你昨晚办的聚会一样。
我特别喜欢这个想法。AI 里一个很少被讨论的重要主题是“熵”:怎么创造意料之外的事情?偶遇和惊喜就是一种熵。我们会惊叹:“真没想到这些产品会把我们带到这里,让我们此刻相聚。”
它几乎可能变成一种新社交网络,让互不相识的人也能聚在一起,而不是像 Facebook 那样只连接认识的人。
比如你刚搬到一座城市,出去玩时发现另一个人也在这里,而且兴趣相似、刚看过同一场棒球赛,智能体就可以建议你们去酒吧见面。
我很想知道,促成这种偶遇的催化剂会是什么,因为我觉得只靠兴趣……
从 OpenClaw 到智能体网络
这方面已经有人试过了,还出现了一点有意思的社交等级:大家都想和在某方面领先自己一步的人来往。
我不确定。智能体也能建立一种信任。归根到底还是:我们信不信它真心为我们着想?它是否能充分解释别人在做什么,制造一点秘密带来的魔力?比如我告诉你一个小秘密,对方也知道一个小秘密,你们得交换一句暗号。这样也许就足以让你关掉电视,放下周五晚上在家写代码的计划,出门见人。幕后运行的 Moltbook 式智能体网络可以做到这些。关键还在于人们的愿望:刚搬到新城市、没朋友的人会更想认识新朋友;有固定朋友圈的人可能会问:“我为什么要去认识陌生人?”
也得看你在什么城市,比如西雅图还是旧金山——你得了解当地的情况(笑)。
我一直在想照片之外还有哪些数据来源可以利用。我们谈过消息,有些人为了读取消息,会设法拿到整台 Mac 的完整磁盘访问权限;还有邮件、日历,现在又有照片。生活里还有什么核心数据能接入智能体,从而带来更个性化的体验或新的连接?
我想到的是硬件,虽然不确定它到底能提供多少数据;也许更多是习惯,而且取决于硬件有多智能、能存多少数据。Way Joe 刚发布了连接硬件的 MCP。想象一下,助手能接入空调或吸尘器,就会知道你多久吸一次地、晚上通常把室温调到多少。它能被动地了解你是爱干净,还是喜欢凉爽而不是温暖的环境。这些信息也会影响它对你购物偏好的理解。不过这一切很依赖硬件,现在还非常早期。
家居设备确实很有意思。我还一直在想能不能接入亚马逊购物记录,虽然亚马逊可能会拦截。我们都能翻到自己在亚马逊下的第一笔订单;我偶尔也会去苹果 App Store 看自己下载过的所有应用。这些记录是我生活的一部分,但智能体看不到,就不了解这些背景。如果能把更多购物历史整理出来交给智能体,它能为我们做的事会丰富得多。
让智能体出现在社交场合也很有意思:家庭聚餐、周日看 Seahawks 比赛、派对、单身派对,什么场合都可以。当然会有权限问题,还有“薛定谔的猫”式的问题:有人在观察,会不会改变互动本身?不过,即使只记录你在这种环境里的一个瞬间,提供的信号也可能胜过一辈子的硬件输入。
没错。我们现在很依赖文字——它们精确理解我们打出来或发出去的内容,再据此构建对我们的印象。但人的样子远不止文字。另一个我常想到的问题是,我们用智能体、甚至用搜索去处理的,往往是我们不了解、也不是生活根本的问题。比如今年夏天世界杯期间,我一直在搜相关信息,后来 ChatGPT 突然……
从 OpenClaw 到智能体网络
ChatGPT 突然觉得我是个足球迷。我说:“不,不,我只是关注了世界杯。(笑)就这一次,别的没有。”我经常会因为好奇临时探索某件事。比如我女儿喜欢一位音乐人,我就去了解他、听他的歌,但这并不代表那是我平时听的音乐或真实品味。我还没想好怎么让智能体明白:这种好奇之旅并不等于我的长期偏好。所以我常开“隐身模式”,不让这些东西被保存,但这样也帮不上太多。我很好奇,怎样才能让智能体更了解我们。我喜欢“真实世界行为”这个思路。
怎么捕捉这些真实世界行为的数据,才是有意思的部分。
我也不知道。未来会有上千种捕捉设备。除非旧金山开始流行一种新酒吧:里面全是法拉第笼。(笑)
人们会越来越觉得自己在各种环境里都可能被录下来。我买了新 Apple Watch,因为他们说会推出 Siri 回顾和 Live Rewind 之类的功能。我觉得它们可能还没完全上线,但我已经为了这些功能换了手表。我很想看看它能不能在一天里捕捉一些零散片段。
对吧?这就像戴在手腕上的 Amazon B,是一个全天候、无处不在的监听器。
下个月会有什么变化
好,最后聊聊。我们三四周后再聚一次,到那时你觉得会有哪些变化?
我觉得企业领域会有更多创新。现在大家似乎都在关注消费级产品,企业应用得到的关注没那么多;我认为这种重心会开始转移。我们也会更多谈“好玩”这件事。智能体不只是替我们做事,还能让我们把想法说出来、陪我们度过一天,让我们笑一笑、在一旁聊点小八卦。我觉得这种体验会帮助我们建立关系,也就更信任它去做其他事情。
我觉得下一波用户会开始大规模用上这些产品,看看它们究竟能做什么。我这么想的一个原因是,我把 Instinct 给了我妈妈,看着她自己摸索。她特别开心。她是个技术恐惧者,讨厌科技产品,却玩得像小孩进了糖果店一样。
很有意思。她以前连 ChatGPT 是什么、怎么用都搞不明白,现在却能轻松地给 AI 助手发消息。最近一次,她想再找一只和去年去世的家犬长得一模一样的狗,就发了张照片,说:“给我找一位有这种狗的繁育者,再替我谈条件。”我们知道科技爱好者怎么用这些助手、会做些什么;但普通人会怎么开始采用这些习惯?他们会更关注娱乐、创意任务,还是会偏好其他界面和互动方式?
我同意你们两位的看法,不过我想把话题从“好玩”再往前推一步:我们身上有哪些部分,是我们不愿意去想、也不愿意说出来的?也许连自己都不想面对,更不用说告诉智能体。我觉得谁能建立起这种信任,做出某种“暗黑智能体”,谁手里就会有非常特别的东西。从效率和邮件起步,有时只会不断提醒我们还有哪些事没做、还有多少琐碎任务。我不确定人们想把那么多时间都花在这里。大家也想成为完全不同的、更超人的自己,不管内心是否真的相信能做到。我不觉得现在已有智能体真正回应了这些抱负和欲望。
这就像是给智能体设计一套马斯洛需求层次,也许吧,也许吧。(笑)
这个想法很有意思。智能体什么时候会从帮我们完成任务、替我们减负,转变成给我们秘密超能力?比如有人问 David:“你这件衬衫真酷,哪儿买的?”你说:“我的智能体帮我买的。”他就会想:“我怎么没有智能体替我挑衣服?”或者有人发现你穿衣品味变好了,你说:“我让智能体看了我的相册,叫它帮我升级风格,它就开始替我买东西。”当智能体能让我们更喜欢自己、觉得自己变强时,人们就会注意到,也会想要这样的工具。相比之下,现在举的常见例子——省钱、订旅行——吸引力有限。我喜欢规划旅行,不一定想把整件事都交给智能体。我们需要那种让人惊呼“哇,我也想这样用”的例子。
我觉得这会实现。
它能不能帮你成为那个你一直想成为、却很难靠自己做到的人?让它成为你口袋里的秘密武器。
太棒了,几位,我们就聊到这里?
好,聊得真不错。
太精彩了,谢谢。
太棒了,很棒。