Meta正在造一個(gè)馬克·扎克伯格的AI克隆人。

不是聊天機(jī)器人，是一個(gè)3D動(dòng)畫形象，能模仿他的聲音、舉止、語氣，甚至他對(duì)公司戰(zhàn)略的思考方式。這個(gè)AI替身的主要任務(wù)，是在扎克伯格本人沒空的時(shí)候，替他跟員工互動(dòng)，給他們提供反饋。

消息來自《金融時(shí)報(bào)》。而且扎克伯格本人也參與了訓(xùn)練這個(gè)AI。

看完這個(gè)新聞，我就一個(gè)反應(yīng)：這很賽博朋克，很符合那個(gè)當(dāng)初大搞元宇宙的小扎風(fēng)格。

Meta有79000名員工。作為一個(gè)CEO，扎克伯格不可能跟每個(gè)員工都保持高頻互動(dòng)。但公司又希望員工能"感覺與創(chuàng)始人更有聯(lián)系"。

于是他們想了個(gè)辦法：造一個(gè)AI版的扎克伯格。

這個(gè)AI會(huì)學(xué)習(xí)他所有的公開講話、公開聲明，模仿他的舉止習(xí)慣、聲音模式，甚至連他對(duì)公司近期戰(zhàn)略的看法都要復(fù)制進(jìn)去。這樣，當(dāng)高管們想向扎克伯格尋求反饋時(shí)，如果本尊沒空，就可以先問問這個(gè)AI替身。

我尋思了一下，這事的荒誕之處在于。

一個(gè)CEO，因?yàn)樘]時(shí)間跟員工交流，所以造了一個(gè)自己的數(shù)字替身來替他交流。

這聽起來像是一個(gè)諷刺笑話的開頭，但它是真的。

而且Meta的邏輯還挺自洽的。他們說，如果扎克伯格的AI克隆實(shí)驗(yàn)成功了，下一步就會(huì)開放給創(chuàng)作者，讓每個(gè)人都能造自己的AI形象。去年Meta就展示過創(chuàng)作者AI形象的demo，也在Instagram上讓創(chuàng)作者用AI版本回復(fù)粉絲評(píng)論。

所以這不是一個(gè)孤立的項(xiàng)目，而是Meta整個(gè)AI角色戰(zhàn)略的一部分。

但說實(shí)話，我讀到這個(gè)消息的時(shí)候，第一反應(yīng)不是"哇好酷"，而是一種說不出來的怪異感。

咱們想象一下這個(gè)場(chǎng)景。

你是一個(gè)Meta的中層管理者，最近負(fù)責(zé)了一個(gè)新項(xiàng)目。你想聽聽扎克伯格對(duì)這個(gè)項(xiàng)目的看法，于是你打開會(huì)議系統(tǒng)，屏幕上出現(xiàn)了一個(gè)3D動(dòng)畫版的扎克伯格。它用那個(gè)標(biāo)志性的、略帶僵硬的微笑看著你，然后用扎克伯格的聲音說：

「我覺得這個(gè)方向很有潛力，但我們需要更多數(shù)據(jù)支撐。」

你盯著這個(gè)虛擬形象，試圖判斷它說的話到底是基于真實(shí)的扎克伯格的想法，還是AI的推測(cè)。你想追問一句「這是Mark本人的意思嗎」，但你知道這個(gè)問題沒有意義。

因?yàn)锳I不會(huì)回答這個(gè)問題。

這種感覺怎么說呢，就像是你給老板發(fā)微信，結(jié)果回你的是老板的自動(dòng)回復(fù)。你知道那不是真人，但又不得不認(rèn)真對(duì)待。

這種場(chǎng)景讓我想起了《黑鏡》里的某一集�？萍脊究偸怯羞@種神奇的能力，把科幻劇里的恐怖情節(jié)變成產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上的新功能。

不過，我們也得承認(rèn)，這事背后有一些值得思考的東西。

首先，扎克伯格最近確實(shí)在AI上投入了巨大精力。報(bào)道說他每周花5到10小時(shí)親自寫代碼，參與Meta其他AI項(xiàng)目的技術(shù)評(píng)審。對(duì)于一個(gè)市值萬億美元的公司的CEO來說，這時(shí)間投入相當(dāng)可觀。

而且這不是他唯一的AI項(xiàng)目�！度A爾街日?qǐng)?bào)》3月份報(bào)道過，扎克伯格還在開發(fā)另一個(gè)AI代理，用來幫他處理日常工作，比如查找答案、完成任務(wù)。那個(gè)項(xiàng)目和這個(gè)AI克隆人是分開的。

一個(gè)AI幫他干活，另一個(gè)AI替他開會(huì)。

小札是鐵了心要把自己的數(shù)字化身武裝到牙齒。

但這里有一個(gè)更深層的問題：當(dāng)我們開始用AI替代人與人之間的真實(shí)互動(dòng)時(shí)，我們到底在優(yōu)化什么？

Meta說，這個(gè)AI克隆人的目的是讓員工"感覺與創(chuàng)始人更有聯(lián)系"。但問題是，跟一個(gè)AI互動(dòng)，真的能讓人感到與真人有聯(lián)系嗎？

我認(rèn)識(shí)一些在大廠工作的朋友，他們經(jīng)常抱怨說，在公司里很難接觸到高層領(lǐng)導(dǎo)，決策過程不透明，反饋渠道不暢通。這些問題本質(zhì)上是組織結(jié)構(gòu)和溝通機(jī)制的問題。

現(xiàn)在Meta的解決方案是：造一個(gè)AI。

這就像是，你發(fā)現(xiàn)公司的食堂飯菜不好吃，于是決定給每個(gè)人發(fā)一個(gè)VR頭盔，讓他們?cè)谔摂M世界里吃米其林大餐。

技術(shù)解決了一個(gè)表象問題，但根本問題還在那兒。

當(dāng)然，我這不是說AI克隆人完全沒有價(jià)值。

從技術(shù)的角度來看，這確實(shí)是一個(gè)很酷的項(xiàng)目。能做出一個(gè)逼真的3D AI形象，模仿真人的聲音、舉止、甚至思維方式，這本身就是AI技術(shù)的一次展示。

而且如果Meta真的開放給創(chuàng)作者，讓每個(gè)人都能造自己的AI形象，那想象空間就很大了。想象一下，你可以有一個(gè)AI版的自己，在你睡覺的時(shí)候回復(fù)粉絲評(píng)論、參加線上會(huì)議、甚至做直播。

數(shù)字分身，24小時(shí)在線。

這可能是創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)的一個(gè)新階段。但這也意味著，「真實(shí)」和「虛擬」的邊界會(huì)變得越來越模糊。

當(dāng)粉絲在跟一個(gè)AI版的你互動(dòng)時(shí)，他們到底在跟誰互動(dòng)？當(dāng)他們表達(dá)喜愛、支持、甚至憤怒時(shí)，這些情緒應(yīng)該指向誰？

這些問題沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，但值得我們?cè)诩夹g(shù)狂奔的時(shí)候停下來想一想。

說到底，扎克伯格造AI替身這事，讓我想到一個(gè)更大的趨勢(shì)。

AI正在從「工具」變成「代理」。

以前，AI是我們的工具。我們用ChatGPT寫文章，用Midjourney畫圖，用Copilot寫代碼。AI幫我們完成任務(wù)，但決策權(quán)在我們手里。

但現(xiàn)在，AI開始變成我們的代理。它不只是執(zhí)行命令，而是開始代表我們出現(xiàn)在某些場(chǎng)景中。它替我們開會(huì)、替我們回復(fù)消息、替我們做決策。

從「我用AI」到「AI代表我」，這是一個(gè)質(zhì)變。

當(dāng)AI開始代表我們的時(shí)候，我們就必須面對(duì)一個(gè)問題：這個(gè)AI真的代表我們嗎？

它能模仿我的聲音、我的語氣、我的思維方式，但它能代表我的價(jià)值觀嗎？當(dāng)它在某個(gè)會(huì)議上說了一句話，這句話算是我說的，還是AI說的？如果這句話引起了爭(zhēng)議，責(zé)任在誰？

這些問題現(xiàn)在看起來還很遙遠(yuǎn)，但扎克伯格的AI克隆人告訴我們，它們可能比想象中來得更快。

最后，我想聊聊這事給我的一個(gè)奇怪感受。

扎克伯格，這個(gè)世界上最成功的科技創(chuàng)業(yè)者之一，擁有無數(shù)人夢(mèng)寐以求的財(cái)富和影響力。但他現(xiàn)在在做的事情，是造一個(gè)自己的數(shù)字替身，來替他做那些他「沒時(shí)間做」的事情。

坦率的講，這事讓我有點(diǎn)唏噓。

我認(rèn)識(shí)一些創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人，他們最大的痛苦就是公司大了以后，離一線員工越來越遠(yuǎn)。他們懷念早期那種每個(gè)人都能直接交流的日子，但公司規(guī)模決定了這是不可能的。

扎克伯格顯然也面臨這個(gè)問題。但他的解決方案不是調(diào)整組織結(jié)構(gòu)，不是建立更透明的溝通機(jī)制，而是造一個(gè)AI。

這讓我想起一個(gè)老梗。

有錢人買了跑步機(jī)，因?yàn)闆]時(shí)間出門跑步。

現(xiàn)在扎克伯格造了AI替身，因?yàn)闆]時(shí)間跟員工交流。

我不知道這到底是技術(shù)的勝利，還是某種荒誕的諷刺。

也許兩者都是。

寫到這里，我突然想起《銀翼殺手》里的一句臺(tái)詞。

「所有這些時(shí)刻，終將消逝在時(shí)間里。就像眼淚，消失在雨中�！�

在那個(gè)電影里，復(fù)制人最大的恐懼是，他們不知道自己是不是真實(shí)的。

現(xiàn)在，扎克伯格主動(dòng)把自己變成了一個(gè)復(fù)制人。

不是因?yàn)樗ε卤贿z忘，而是因?yàn)樗α恕?/p>

這大概就是2026年的黑色幽默吧。

參考資料：Financial Times, The Verge, Engadget, Dataconomy