你能想象一個哈佛醫(yī)學院的住院醫(yī)生，放棄即將到手的外科醫(yī)生職業(yè)，轉而去做一個情感 AI 陪伴應用嗎？這聽起來像是瘋了。所有人都這么說，包括她的導師、同事和家人。有人甚至警告她會后悔一輩子。但 Jenny Shao 還是做了這個決定。她在 2022 年 12 月 6 日正式遞交了辭職信，離開了哈佛的外科住院醫(yī)師項目，那一天她稱之為自己的"獨立日"。

當時的她沒有團隊、沒有產(chǎn)品、沒有資金、也沒有人脈。她的朋友圈全是外科醫(yī)生，對創(chuàng)業(yè)一無所知。但她知道一件事：醫(yī)療系統(tǒng)并沒有真正在幫助人們，而是在為保險公司服務。她看到太多孤獨死去的病人，看到疫情期間隔離對人們神經(jīng)系統(tǒng)的影響，看到情感孤立如何摧毀一個人。

兩年多后的今天，Jenny 創(chuàng)立的 Robyn 剛剛完成了 550 萬美元的種子輪融資，由 M13 領投，Google Maps 聯(lián)合創(chuàng)始人 Lars Rasmussen、Canva 早期投資人 Bill Tai、前雅虎 CFO Ken Goldman 等人參與投資。這個團隊從年初的 3 個人增長到現(xiàn)在的 10 個人，產(chǎn)品已經(jīng)在美國正式上線。我想深入聊聊這個故事，因為它不僅關乎一個創(chuàng)業(yè)公司的誕生，更關乎我們這個時代最核心的問題：在技術越來越發(fā)達的世界里，人們反而越來越孤獨，越來越難以理解自己和連接他人。

從外科手術室到創(chuàng)業(yè)：一個不可能的跨越

Jenny 的故事要從她 8 歲時說起。那一年，她最愛的太姥姥因肺癌去世了。太姥姥是她的超級英雄，那個 72 歲還能跑得比她快的老人，那個在媽媽不注意時偷偷給她多加冰淇淋的人。但 Jenny 當時剛隨父母移民到美國，遠在地球的另一端，甚至不知道太姥姥生病了。那種無力感深深刻在她心里。她不明白什么是肺癌，只知道它奪走了她生命中最重要的人。從那一刻起，她決定要成為一名醫(yī)生，這樣未來當別人的親人經(jīng)歷痛苦時，她可以在場幫助他們。

這個決心支撐著她走過了 14 年。她在哥倫比亞大學讀本科時就確定要學醫(yī)，畢業(yè)后進入了威爾康奈爾醫(yī)學院——當時全美唯一提供全額獎學金的醫(yī)學項目之一。她是被選中的 32 名學生之一，完成學業(yè)后進入哈佛做外科住院醫(yī)師。一切看起來都在按計劃進行，她即將成為她從 17 歲就告訴自己要成為的那個人：一名外科醫(yī)生。

但現(xiàn)實和宣傳冊上的描述完全不同。她發(fā)現(xiàn)自己身處一個并非為幫助病人而設計的系統(tǒng)，而是為保險公司服務的系統(tǒng)。疫情期間的一個場景徹底改變了她。她記得有一個腦膠質瘤患者，同時感染了新冠，病情很糟糕，獨自一人在 ICU 里等死。他們無法讓任何人來看望這個人，沒有朋友，沒有家人。這個場景讓她震驚：我們怎么會變成一個認為這種情況是正常的社會？

這個問題在傳統(tǒng)醫(yī)療系統(tǒng)中根本沒有被解決，甚至沒有被正視。Jenny 面臨一個痛苦的選擇：如果她想做一些真正能解決這個問題的事情，如果她想在回顧人生時感到驕傲，那就不能待在傳統(tǒng)醫(yī)學領域，不能繼續(xù)做外科醫(yī)生。這個認識非常痛苦，因為 14 年來，她一直告訴自己"我是一名外科醫(yī)生"。這不只是職業(yè)，不只是工作，這已經(jīng)成為她身份的一部分。

但她最終明白了一個道理：身份只是給自己講了很長時間的一個故事。也許可以講一個不同的故事，一個更好的故事。于是在 2022 年 12 月 6 日，她遞交了辭職信。一旦離開住院醫(yī)師項目，就永遠回不去了。而且住院醫(yī)生的時薪只有大約 10 美元，她沒有積蓄，她的家庭也沒有錢。父母直接告訴她，如果這不成功，他們幫不了她。

但她已經(jīng)想清楚了。她甚至算過賬：如果去開 Uber，收入會一夜之間增加 8 倍。她對自己說，無論如何都要把這件事做成，因為這是世界需要的，也是她履行誓言真正需要做的事情。

離開醫(yī)學界后，她做的第一件事就是瘋狂地吸收一切能學到的東西。她看完了所有創(chuàng)業(yè)播客，在 YouTube 上看到了 Canva 創(chuàng)始人 Melanie Perkins 的訪談。Melanie 講述如何創(chuàng)建 Canva 的方式深深打動了她。從 Melanie 的故事里，她了解到 Bill Tai 和 Lars Rasmussen 這兩位投資人。

于是，她做了一件聽起來很瘋狂的事：喝了一杯紅酒后，她在 LinkedIn 上給 Bill Tai 發(fā)了一條消息，告訴他自己的愿景。發(fā)完后她想：他肯定不會回復。第二天，Bill 回復了，并把她介紹給他的基金。幾周后，他們決定投資。要知道，此前 Jenny 已經(jīng)見了大約 30 個投資人，得到的都是拒絕。

Bill 隨后把她介紹給了 Lars Rasmussen，Google Maps 的聯(lián)合創(chuàng)始人。Lars 在舊金山和她吃早餐，問她為什么要做 Robyn。Jenny 詳細講述了自己的人生故事和創(chuàng)建 Robyn 的每一個理由。聽完后，Lars 決定投資。

Robyn 的產(chǎn)品定位：填補臨床治療與日常生活之間的空白

在一個充斥著各種 AI 聊天機器人、AI 朋友和 AI 治療應用的市場里，Robyn 的定位非常清晰也非常獨特。它既不是像 Replika 或 Character.AI 那樣的友誼應用，試圖成為你的朋友或虛擬伴侶；也不是像 Woebot 那樣的治療應用，試圖提供認知行為療法。Robyn 的功能被嚴格限定在情感反思和自我認知上。

這個定位的精準性來自 Jenny 的醫(yī)學背景。她知道界限在哪里，知道什么是 AI 應用可以做的，什么是絕對不能做的。作為醫(yī)生，她見過科技公司試圖取代醫(yī)生時事情變得多糟糕。Robyn 不是也永遠不會是臨床替代品。它的角色更像是一個非常了解你的人，他們的作用是支持你。

Robyn 的核心設計理念來自 Jenny 在諾貝爾獎得主 Eric Kandel 實驗室研究人類記憶的經(jīng)歷。Kandel 因為在記憶形成的生理學和醫(yī)學研究中的貢獻獲得了 2000 年的諾貝爾獎。Jenny 把那段研究經(jīng)歷中學到的關于人類記憶如何運作的知識融入了 Robyn 的設計中，讓這個 AI 能夠以更接近人類記憶方式來理解用戶。

當你第一次使用 Robyn 時，它會像很多日記或心理健康應用一樣，引導你完成一個入門流程。應用會問你關于自己的問題、你的目標、當你面臨挑戰(zhàn)時你會如何反應、你希望 Robyn 用什么樣的語氣回應你。這個過程不是簡單的問卷填寫，而是在建立一個基礎，讓 Robyn 能夠理解你是誰。

完成入門后，你就可以和 Robyn 聊各種話題了。比如當你讓 Robyn 幫你建立一個早晨例程時，Robyn 會問一系列問題，和你進行詳細對話，探討如何在一天開始時減少屏幕時間。這不是簡單地給出一個標準答案，而是根據(jù)你的具體情況和需求進行定制化的對話。

隨著你與 Robyn 聊得越來越多，應用會給你越來越多關于你自己模式的洞察。它會描述你的不同特質，包括你的情感指紋、依戀風格、愛的語言、成長邊緣和內在批評者。這些不是隨機生成的標簽，而是基于真實對話中提取出來的模式。Robyn 還會提供每周洞察功能，根據(jù)本周的對話給你一些總結和啟發(fā)。

安全機制與邊界設計：從醫(yī)學倫理到產(chǎn)品設計

Robyn 最重要的特點可能是它的邊界。它知道自己不能做什么。如果你問它最新的體育比分，或者讓它數(shù)到 1000，Robyn 會明確告訴你它不能執(zhí)行這些操作，但可以在任何個人問題上幫助你。如果用戶提到自傷或處于危機中，Robyn 會提供危機熱線號碼，并指引用戶前往最近的急診室。對于某些話題和答案，Robyn 也會推回，拒絕提供不適當?shù)幕貞?/p>

這種設計哲學完全源于 Jenny 的醫(yī)學訓練。她見過太多事情因為越界而出問題。近年來，一些 AI 陪伴應用因為缺乏適當?shù)陌踩珯C制而受到批評，甚至有報道稱它們在一些人的自殺案件中起了作用，導致了多起訴訟。一項 7 月的研究顯示，72% 的美國青少年使用過 AI 陪伴應用。這讓安全問題變得更加緊迫。

Jenny 從測試階段——甚至當她還是唯一用戶時——就開始設置安全防護措施。公司非常嚴肅地對待安全問題。投資人 Latif Peracha 也強調，在這個領域運營的 AI 必須有升級機制來處理人們真正處于危險中的情況，特別是隨著 AI 會像家人和朋友一樣成為我們生活的一部分。

Robyn 的名字本身就反映了這種定位。Jenny 從小喜歡蝙蝠俠，她把公司命名為 Robyn（羅賓）是因為羅賓是蝙蝠俠的搭檔。蝙蝠俠沒有超自然力量，他只是一個選擇行善的普通人。Jenny 認為我們每個人內心都有一個蝙蝠俠，但你需要一個羅賓來提醒你自己是誰、你能做什么。Robyn 不是什么神奇的存在，而是把你反射回給你自己。

從產(chǎn)品設計角度看，這種邊界清晰的定位非常聰明。它避免了過度承諾，降低了用戶期望，同時也降低了法律和倫理風險。在情感 AI 這個敏感領域，知道自己不能做什么，可能比宣稱自己能做什么更重要。

創(chuàng)業(yè)的真實挑戰(zhàn)：打破硅谷的標準模板

Jenny 的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷和硅谷的典型故事完全不同。她不符合硅谷投資人喜歡的任何標準：不是技術背景、是女性、30 多歲才開始創(chuàng)業(yè)、單人創(chuàng)始人、不來自科技行業(yè)。如果你去問投資人他們想投什么樣的創(chuàng)始人，Jenny 基本上是完全相反的清單。

但這也意味著她必須走一條完全不同的路。當其他創(chuàng)始人被建議"利用你的人脈"時，她的人脈全是住院醫(yī)生和醫(yī)學生，對融資毫無幫助。所以她必須從零開始建立網(wǎng)絡。她去參加舊金山的每一個活動。在一個化裝舞會上，當別人都在享受時光時，她在努力促成交易。這種積極性最終起了作用，通過一系列介紹，她認識了 M13 的 Latif。

為了這輪融資，Jenny 和她的團隊見了超過 100 家 VC。她發(fā)現(xiàn)最難的不是說服投資人投資，而是連進入一個投資人的會議室都很難，甚至預約一個會議都很難。她一周連 10 個會議都約不到，因為找不到愿意給她時間的投資人。很多投資人直接拒絕。但她沒有放棄，最終找到了真正理解這件事的合作伙伴。

融資只是挑戰(zhàn)的一部分。組建團隊也需要完全不同的方法。Jenny 有兩個不可協(xié)商的標準：一是正直，二是你必須真正在乎。在乎意味著你必須足智多謀，你必須讓事情發(fā)生，你必須有主人翁精神。在創(chuàng)業(yè)公司里，這和大科技公司非常不同，一切都需要你自己搞定。團隊中的每個人都必須有這種心態(tài)。

現(xiàn)在 Robyn 的團隊大約一半是女性，一半是男性。這不是刻意設計的結果，而是因為他們找到了很多優(yōu)秀人才。這反映了她的領導理念：用善意領導，但善意不等于軟弱。要對團隊要求很高，但也要給予很多回報。要創(chuàng)造一個人們真正想工作的地方，讓愿景成為團隊的共同使命。

用戶反饋揭示的真實價值：從個人改變到關系改善

對于任何產(chǎn)品來說，用戶的真實反饋都是最好的驗證。Robyn 收到的反饋超出了團隊的預期。有人說 Robyn 讓他成為了更好的父親和丈夫。有人留下評論說它改變了自己的生活，幫助度過了被裁員的艱難時期。還有人正在經(jīng)歷艱難的離婚，在使用 Robyn 三天后，對生活有了完全不同的看法。

這些反饋的價值不僅在于證明產(chǎn)品有效，更在于揭示了 Robyn 填補的真正空白。它不是在取代治療師，也不是在取代朋友，而是在幫助人們更好地理解自己。當你更理解自己時，你就能更好地處理人際關系，更好地應對挑戰(zhàn)，更好地與他人連接。

使用 Robyn 的人群非常廣泛，從 16 歲的青少年到專業(yè)運動員，從普通上班族到企業(yè)高管。這種廣泛的適用性說明情感反思和自我認知是普遍需求，不限于特定人群。在一個越來越碎片化、越來越孤獨的社會里，人們需要一個安全的空間來理解自己的情感和行為模式。

投資人 Lars Rasmussen 對 Robyn 的評價很到位：我們正經(jīng)歷一個巨大的斷連問題，人們被技術包圍，但感覺比以往任何時候都更不被理解。Robyn 正面解決這個問題，幫助人們反思、認識自己的模式，并重新連接自己。這不是關于治療或取代關系，而是增強一個人的連接能力——首先與自己連接，然后與他人連接。

AI 陪伴應用的未來圖景：機會與挑戰(zhàn)并存

Robyn 的推出正值數(shù)字情感支持工具需求激增的時期。疫情加速了人們的孤立，社交媒體讓人們看似連接卻實際上更加孤獨。這為情感 AI 應用創(chuàng)造了巨大的市場機會。

但這個領域也面臨嚴峻挑戰(zhàn)。如何確保用戶的安全？如何確保用戶不會過度擬人化這個聊天機器人？如何在提供價值和設置邊界之間找到平衡？這些都是所有 AI 陪伴應用都必須面對的問題。一些應用因為缺乏適當?shù)陌踩胧┒艿絿绤柵u，甚至與用戶的自殺案件聯(lián)系在一起。

Robyn 的方法是建立清晰的邊界和嚴格的安全協(xié)議。所有對話都聚焦于自我認知和情感追蹤。如果出現(xiàn)危機情況，系統(tǒng)會提供升級協(xié)議，確保用戶及時獲得支持。這種謹慎的方法源于 Jenny 的醫(yī)學背景——她知道技術可以帶來巨大的好處，但如果使用不當也可能造成傷害。

從更廣闊的視角看，情感 AI 的未來不應該是取代人際關系，而是增強我們的連接能力。技術應該幫助我們更好地理解自己，從而更好地與他人建立有意義的連接。Robyn 的定位正是如此：不是成為你的朋友，而是幫助你成為更好的自己，讓你能夠建立更好的人際關系。

隨著 AI 技術的進步，這類應用將變得更加智能、更加個性化、更能理解人類情感的細微差別。但技術進步的同時，倫理和安全問題也會變得更加重要。如何確保 AI 不會越界，如何保護用戶隱私，如何防止過度依賴，這些都是需要行業(yè)共同探索的問題。

結尾

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