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扎克伯格谈Muse:Meta 的 AI 助手,打算怎样帮你赚钱?丨Sources
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"人们确实最清楚，自己的生活里什么最重要。""很多人不知道该拿 AI 做什么。""我们认为，这个东西真的会帮你赚钱，也会帮你省钱。"
扎克伯格让 AI 替自己准备周末和女儿一起做的烘焙项目，结果选中了棒棒糖蛋糕。做完才发现，它对一个三岁孩子和一个不懂烘焙的大人来说，实在太难了；他把这次失败告诉助手，让它下次换个更合适的安排。
在 9 月 8 日发布的 Sources Podcast 对谈中，扎克伯格向 Alex Heath 介绍了 Meta 的个人 AI 助手 Muse。话题从这些家里的小事，逐渐转向了买东西、读邮件和经营生意：助手开始替人办事以后，哪些准备可以交给它，哪些决定还要留给自己？
先把周末的蛋糕准备好
扎克伯格给助手的要求很具体：每个周末安排一次烘焙，难度适合三岁孩子，也适合一个不会烘焙的大人。还要通过 Instacart 等服务准备好食材，让父女俩到了周日就能动手，而不必先忙着查配方和买材料。
"原来棒棒糖蛋糕很难做，难得出乎意料。"
他把“这次太难了”告诉 Muse，让它调整下一次的安排。大女儿喜欢登山，有些山需要提前申请许可，他也让助手盯着开放时间；等预约成功，助手报出可以去的日期，他再决定为那一天请假。
他想省下的是陪家人做事之前，查资料、买材料和守着预约的工夫。到了周末，食材已经备好，父女俩可以直接动手；拿到了登山许可，也就有了一次具体的出行安排。这些需求在工程师眼里未必算得上大问题，扎克伯格却认为，它们同样值得 AI 花时间。有人关心健康，有人想多陪家人，也有人希望把生意做好，他希望决定权留在使用者手里，而非由少数实验室替所有人排定轻重缓急。
扎克伯格把亲子烘焙和登山预约，列为自己交给 Muse 的日常任务。
交给它一个目标，让它接着做
Alex Heath 接着把产品的变化讲得更直白：许多人熟悉的 AI，是发出一句提问、等一个答案；Muse 背后还有一台云端电脑，助手可以使用软件、登录服务，继续完成任务。
"你给它项目，或者给它目标。"
按他的描述，Muse 会持续处理交给它的事情，并整理此前得到的信息，留给之后的工作使用。团队把这种回顾和整理的过程称为“夜里学习”，助手不必等到用户再次打开聊天框，才接着处理手头的项目。等待登山许可开放，就需要助手在聊天结束后继续留意。用户交代的是想去哪座山、想完成什么，后台还要记住这件事，等到合适的时候执行下一步。能否保留任务和背景，决定了用户是不是每次都得重新讲一遍。
他不想让普通用户为了获得这种体验，先买一台电脑放在家里，再自己配置软件。团队要解决的是，把 Muse 交给技术水平不同的家人，对方也能直接用起来，因此由云端提供持续工作的电脑。
你没想到的用途，它会继续提议
扎克伯格和女儿玩《文明》时，曾让 Muse 做一份游戏攻略。完成之后，助手又问，要不要把攻略扩展成历史课程，介绍游戏中不同文明的背景；得到同意后，它在做好的应用里加了一个新页面。
"很多人不知道该拿 AI 做什么。"
在 Muse 里，聊天之外还有一个建议入口，会根据用户已经交代的事情，提出接下来能做什么。游戏攻略已经做完，历史课程是助手提出的下一步，得到同意后才继续制作。这给不知道还能怎么用 AI 的人，提供了一个具体的选择。
他还在自己的综合格斗训练馆里装了摄像头，让助手看训练录像并给反馈。有一次，助手指出他看起来已经放弃抵抗，他承认那时确实累坏了，教练们也被这个直白的评论逗笑。
助手后来还问，要不要改进从录像中挑选画面的方式，好让训练反馈更有用。他也提到团队正在研究助手之间怎样互动，但相关能力大部分不在这次发布范围里，还需要继续开发。
训练计划调整示例：助手根据已有信息，继续安排下一步的活动。
免费替人干活，Meta 打算怎样赚钱
持续使用云端电脑和 AI 模型，都需要支付成本，Muse 凭什么可以免费？扎克伯格说，用户可以选择订阅，但他更希望绝大多数人不必付费；这次访谈提到的起步额度，是每周一亿 token，也就是用于计算模型处理量的单位。
"我的看法是，我们应该能够做出一种对绝大多数人免费的服务。"
他给出的商业设想是，助手如果能帮用户经营小生意、完成购物和交易，Meta 就有机会从交易中收取很小一部分费用。费用未必由个人承担，也可能来自与用户交易的商家，节目还提到了与 Stripe 的支付合作。他期待助手帮人赚到或省下的钱，最终能支撑这项服务的成本。这解释了为什么愿意先给出大量免费用量，但访谈没有提供实际收益数据，不能把这个设想当成用户已经赚到钱的证明。
对小企业主，他举了接入 Meta 广告系统的例子：由用户选择是否连接，再让助手协助制作产品、处理经营工作。它可以围绕业务持续做事，模型更新后也能获得新的能力，不必让用户每次换一个助手重新开始。
知道你的生活，也就接触了你的隐私
让助手继续做事，也需要不断交给它信息：工作安排在邮箱里，家人的需求可能在聊天记录里，训练计划又涉及身体状况。知道的背景越多，它越有机会帮上忙，用户也越需要弄清这些资料会被谁看到。
"即使是 Meta，也看不到里面的内容。"
扎克伯格说，WhatsApp 的加密经验让他相信，应该从系统设计上限制服务商读取内容的能力。团队为此请来 Signal 创始人 Moxie Marlinspike，参与保密虚拟机项目，希望用户放在云端工作空间里的内容，连 Meta 自己也无法查看。他的目标，是让云端电脑也保留类似私人设备的保密性。在这次对谈中，这项方案仍有待进一步披露，他表示会在接下来几周公布更多技术细节，说明承诺具体怎样实现。
在他的解释里，人们可能担心黑客窃取资料，也可能不愿公司员工或其他机构看到内容。如果服务商从一开始就无法读取这些信息，就能减少这些担忧，这是他想从 WhatsApp 的经验中保留下来的部分。
能读邮件，不等于可以替你发送
即使资料被妥善保存，助手在办事时仍可能把信息发到外面。扎克伯格举的邮箱例子很容易理解：刚接入时先允许读取，用户明确要求它发邮件，再增加发送权限。
"如果你把它连到邮箱，它一开始应该只有读取权限。"
团队把这个原则称为“最小权限”：眼前的任务需要什么，就先给什么，需要更多时再申请。接上邮箱和允许替你发信，是两个不同的决定。登录、付款、传送敏感信息，也需要相应的确认，用户可以为明确的一类操作设置持续允许。
他还介绍了一组负责检查的“哨兵”助手，专门观察主助手接收和发出的内容。例如，网页里有人夹带指令，试图诱导助手偏离任务，或者回复里准备带出用户不愿分享的资料，哨兵就可以要求用户先看过再决定。
密码和银行卡资料另有专门的存储位置，助手在获得授权、需要登录或付款时才调用。他认为没有必要把这些信息直接摊在助手面前，更不能让执行任务的模型自己决定，什么时候可以省去人的确认。
付款授权示例：金额与付款方式先呈现给用户，由用户允许或拒绝。
知道什么不能说，也是一种能力
权限之外，扎克伯格还提到一个更细的要求：助手知道用户的私人情况，出门办事时却未必应该把原因一并告诉别人。他举例，一个怀孕的用户想订餐厅，可能希望有好喝的无酒精鸡尾酒，却不想向餐厅透露怀孕这件事。
"你希望实现自己的目标，又不必透露太多自己的信息。"
订到合适的餐厅，不需要同时向餐厅解释用户为什么不喝酒。扎克伯格把这种分寸感列为模型训练需要关注的能力：利用已经知道的背景完成事情，同时识别哪些是敏感信息，不必为每个细节都反复追问用户。他认为，这些要求需要在训练模型时就考虑进去。个人助手会走出聊天窗口，替用户与外界打交道，知道的信息与适合转告别人的信息，因此不能混在一起。
编程能力也没有因此变得不重要：他的训练录像分析流程，以及测试用户为朋友做的小问答游戏，背后都需要写代码。用户看到的是训练建议，或能投到屏幕上一起玩的游戏，不一定需要知道助手怎样写出了它。
个人助手不会只有一种用法
Alex Heath 问，这会不会成为少数公司赢家通吃的市场。扎克伯格认为，帮助人经营关系与帮助人经营小生意，未必总是同一种产品最擅长，不同公司可以在不同事情上做得更好。
"你可以在不同的事情上做得最好。"
他在早期测试中已经看到了不同用法：有人拿到助手后用它安排家庭教学，有人很快规划好了一趟旅行。还有一位原本对技术颇为怀疑的测试者，几天后特意问他，正式发布时能否保留自己的 Muse，还是必须重置。
扎克伯格自己则仍在同时使用 Muse 和 Meta AI。只是想问一个问题、马上得到答案时，他会用 Meta AI。Muse 更倾向于从长期目标理解一句话，有时会顺着描述开始一项需要持续做下去的工作。两者以后是否合并，他没有给出确定答案。谈到竞争，他承认 Meta 未必在每一种用途上都能做到最好，但把一个普通人用得上的产品带给大量用户，是公司熟悉的事情；接下来要做的，是先让助手在日常生活里有用，再让更多人负担得起。
写在最后
那次太难的棒棒糖蛋糕，让这场关于个人 AI 的讨论有了一个具体起点：先交代想做的事，再用实际体验修正助手的安排。任务扩展到邮箱和付款时，还要说清楚它能做什么、什么时候必须等你确认。尝试这类产品，可以先从一件愿意长期交给它的小事开始，看它能否记住要求，并把后续步骤接着做完。
内容来源："Mark Zuckerberg on how Meta's Muse AI agent will make people money"丨Sources Podcast（嘉宾：Mark Zuckerberg）
原视频：https://www.youtube.com/watch?v=Lx8lrn-cytc
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