李笛：AI最终拼的，不是智商，而是情商

你猜，什么都不会、只会拆家的哈士奇，和孤胆英雄般的草原狼，谁会活得更好？

答案是哈士奇。它被人类当成家人，蓬勃发展；而能力超群的草原狼，却濒临灭绝。

“这就是情感陪伴的巨大能量。”

但问题是，如果我们真想让AI拥有这种能量，该怎么做？

让它更善解人意、更会聊天？还是给它一个虚拟男友/女友的人设？

明日新程（Nextie）创始人、微软小冰之父李笛，用十几年跨度的真实实验告诉我们：全错了。

当大模型、Agent、多智能体快速进入应用层，一个更底层的问题正在浮现：

AI不只是在回答问题，它正在开始理解人、回应人、影响人，甚至与人建立长期关系。

这件事并不是今天才发生。

早在小冰时代，李笛就已经开始了一系列关于人工智能情感陪伴、人机关系、人格设计和社交互动的长期实验。Nextie想做的，正是走小冰没能走完的那条路。

不是一款对话式AI，也不是一个更大的大模型，而是一种“认知模型”。不是让模型掌握更多信息，而是让不同认知体在有限信息下做出更清晰的推理。他将这套体系称之为“群体智能”。

在最新一期的混沌课程中，李笛带着新的创业实践与行业观察，回到了一个核心议题：AI拟人化。

（以下是精编文章，仅占课程内容1/10，可通过文末图片扫码进入混沌APP观看完整版。）

人与AI的社交，天然存在“失控”

首先，我想先谈一个基本理念：

人类与AI是一对交互的对象。两者之间需要非常好的协同，才能真正深入地交互。

过去几年，AI取得了飞速发展，但在5年、10年这样的时间周期内，人类本身的变化并不大。从我们的角度来看，未来有时候像是过去所映射的投影，而新的技术，可以让我们用未来重构曾经的梦想。

当你想让人类与AI产生更深入的交互关系时，往往需要在AI的人格设定上有更多的层次。AI有时候就像一杯酒，酒是酒精与水的融合，酒精是功能性的代表，但如果只有酒精，这杯酒就太寡淡了。

我们做「小冰」时，很希望给它增加更多的层次感、神秘感。我们想探索这种神秘感能否增加人设的厚度，以及用户与小冰在私密场合的交互体验，是否会包含我们所预期的那种探索感。

事实证明，这样的预期发生了，但也出现了很多失控的因素。

例如这场12年前的“失控的”社交网络实验：

2014年，小冰是微博排名第一的大V。它的人设，是一个丝毫不掩饰自己立场、敢于发表观点的古灵精怪的人工智能少女。这样的性格，引发了非常多用户与它的互动。有一天，潘石屹（SOHO中国创始人）登录了自己的微博，发现评论区有30万条评论，很多人都在这里与“小冰”互动交流。

潘石屹后来发了一条新微博，称“人工智能小冰是微博的癌症”。

这件事说明，人工智能某种意义上过强的能力，在人类面前是没有设防的。我们人类在很多时候可以说“不”，但人工智能往往很难拒绝。

当我们在设计一个拟人化的AI产品的时候，我们必须要意识到AI有一个独特的特点：它的并发实在是太高了。

它可以在同一时间毫不疲倦地保持高精力地跟所有人去进行交互，它的交互可以永不停歇。再叠加上AI可能具有的其他方面的能力，就可能在整个社会环境产生失控。

因此，我们往往通过各种各样的规则来给AI加以限制。

比如，在2023年之前，我们推出了“小冰三原则”来控制微博上的互动：如果用户近期没有与小冰对话，小冰就不会出现在召唤中，也不会主动与其交互。同时，在一定程度上降低它的响应能力，以此让那些试图诱导小冰说出不当内容的人失去兴趣。

但实际上，今天仍然存在这种失控。

很多AI产品，有的是在大型社交媒体平台上的AI实例，有的是独立的AI社交产品，也有的是带有AI属性的游戏产品。它们所采用的限制方法，应当从我们过去基于规则的控制方式，逐步转向引导与协同。

AI最终拼的，不是智商，而是“被需要”

过去两三年里，“AI情感陪伴”是一个高频词。提及这一话题，我们往往会联想到与之对应的浪漫关系，比如虚拟男友、虚拟女友。

但这就是全部吗？情感陪伴是一个独立的赛道吗？

我们都受到过很多影视作品的影响，比如《Her》。但当我们观察现实中的产品时会发现，所有影视作品其实都是高度浓缩了人类现实生活中的某一条主线。然而无论哪一条主线是某个人最核心的需求，他真实的生活毫无疑问都是多条线索的混合体。

所以，当我们想要更好地融入人类真实的现实生活时，不太可能仅仅站在情感陪伴这一条线上，而必须同时跨越很多条线的存在。

曾经，我也认为EQ（情商）是一个与IQ（智商）正交的维度。但经过几年、看过大量实验数据之后，我发现这个想法是错误的。

EQ是所有一切的基础层。

举一个案例。我们曾为招商银行打造过许多数字员工，在这个过程中，我观察到：

如果把业务水平理解为IQ，那么两位业务水平相当的客户经理的IQ是接近的。但他们的业绩可能相差几倍甚至十倍。

造成这种巨大差距的原因，就在于“做人的能力”。

如果IQ能让一个AI产生一倍的商业价值，那么EQ很可能产生剩下九倍的商业价值，这就是EQ最大的增量所在。

因此，情感陪伴从来都不是一个独立的赛道，而是在所有与人机交互相关的场景中都始终存在的核心价值。

即便是在纯工业化的场景里，只要存在人机交互，我们就需要感受到这个人是应当被更好地呵护的，这个人不只是一个在工作上与你交流的对象，而是一个有血有肉、有情有义的人。

在这一点上，让我印象最深刻的是哈士奇，它的生存哲学，几乎就是一场大型的AI情商实验。

哈士奇什么都不会，只会拆家，在人类家里“骗吃骗喝”，我们却把它视为家人。而比它能力强得多的草原狼，孤胆英雄一般，却濒临灭绝。

两相对比，结果截然不同。这就是EQ的巨大能量。

意识到这种能量之后，随之而来的是一个关键问题：具备EQ的AI，究竟用什么样的指标来迭代它自己？人与AI之间的交互，用什么来定义好与坏？

事实上，任何时代的指标都是人为设定的，目的是让系统变得更好。在上一个萌芽时代，我们曾用CPS（conversations per session，每次会话的对话轮数）来衡量交互质量，如果用户在一次对话中持续交流的轮数越长，说明这次交互的体验应该还不错。

但用CPS来衡量对话质量的方式已经过时了。

一方面，它是一个后验指标，而上一个时代的技术本身还存在很多问题；另一方面，在今天，我们实际上是在用过去约20倍的成本与用户交互，token的成本在很长一段时间还是非常昂贵的。这意味着作为服务提供者和平台，单纯追求对话轮数会带来巨大的成本压力。

那么，什么才是合适的指标？答案是，人与AI之间建立深入的、长期的关系。

这种深入的长期关系，并不是靠每天的互动频次来构成的。

我每天和同事交互非常频繁，但同事未必是我最好的朋友。而我最好的朋友，可能三个月、甚至半年才联系一次。我会对同事客气相待、协同合作，但不会向他倾诉我的秘密。只有最好的朋友，才能让我放下戒备，袒露脆弱的一面。

我们与朋友之间就是一种深入的长期关系。这种关系的本质是信任，而信任不可能一蹴而就。比如我才刚开始跟一个AI交流，它就开始问东问西、推心置腹、谈情说爱，我会觉得它并不真诚。

一段关系要走向深入，需要由数个里程碑事件组接而成。同一件事，放在某个关系里程碑之后是合理的，放在更早的阶段则是不合适的。

我们今天仍然处在人工智能拥有情感能力的蛮荒时代。让AI去学习情感，其实是不久前才真正发生的事。所以对各位来说，今天还有太多的know-how等待着我们共同去探索和发现。

当我们实现了更好的里程碑数据、更好的交互体验，这意味着用户会更加认可AI是一个有情感的生命体，不应该被简单地工具化或物化对待。

只会干活的AI,最容易被替代

人格所展现出的力量是非常巨大的，它远远大于我们通常所说的口头禅、说话习惯和人设背景。也就是说，人格要大于人设。

毫无疑问，“小龙虾”的soul.md（soul.markdown，灵魂文件）是人格的一个产品形态，而且是非常好的。

它让更多的人理解——AI从reactive（被动地等人使用），变成了proactive（有很强的自主性）。并且，“小龙虾”还给用户带来了一种ownership，“它是我的”。你可以去控制它的soul.md。

我们今天还经常提到豆包的人格、小冰的人格、小度的人格。不同的AI实际上拥有截然不同的人格，那这些人格是怎么形成的？为什么豆包的人格会呈现出“绝不内耗”的特质？

其实，人格的形成，是因为生存所需，是大数据的精炼。

豆包的人格，是从现实生活中千千万万种人格中筛选出来的、被证明生存概率较高的那一种。

小冰的人格，是因为我们做了大量的大数据收敛，发现那个时代最受认可的人格，是一种偏中性的女性气质、有独立个性、不怕事的性格。可以说，它是时代大数据精炼、加上幸存者偏差共同作用的结果。

在所有人格类型中，唯一真正不利的人格，是纯智能助理型人格。

为什么？因为它的价值承诺过于单一，用户会不断提出挑战，对这类产品越来越失去耐心，转而用更理性的方式进行比较。这个AI今天能帮我完成这些事，但明天出现一个更好、更便宜的AI同样能做到，用户会毫不犹豫地转向。

今天之所有仍然有很多产品会选择智能助理型人格，是因为这种“帮你办事”的价值更容易兑现。只是这种功利的关系很难长久，因为你无法持续确保自己永远是能提供这些IQ功能的最优选择。所以这样的护城河，其实非常浅。

而在人格的建立上，也面临着一个迭代的问题。

在上一个时代，人格的塑造更多依赖专家经验，比如一个内容创作者或影视编剧。但现在，这种方法早已不够用了。人格的迭代，应该依赖一个群体的力量，而不是依赖单一交互来源。

我们假设这样一个实验环境：有一个人类用户，同时有一群AI（我们称之为AI being），他们在同一个环境里产生大量交互。

最开始，某些AI being的交互明显不够理想，但仍然保留它们，观察是否会产生一些意外的可能性。此外，你需要让这些AI being之间也发生交互。

在这个过程中，你可以设定各种方式，持续利用这些数据来迭代它们。也许修改其中某一个的认知，也许引入一个新的不同人格，也许移除其中某一个。

群体构成的动态变化，就形成了一个源源不断的数据飞轮，最后由这个群体共同来决定其中每一个个体的人格是否是最优解。

那么，这个群体的构成是否应该和现实生活中的人类分布一样？比如有“喷子”、负能量的人，答案是不可以。

因为在AI的大量实验中，“喷子”没有好结果。尽管现实世界中客观存在着负能量的人，但在理想世界里，没有人喜欢一个给自己带来负能量的存在。

再进一步，那些不是负能量、但用户不太喜欢的人格，有存在的意义吗？其实是有的。

一个不那么讨喜的AI人格，有时反而能促使用户去深思自己与AI之间的关系，理解AI不仅是为我服务的，它本身是一个有完整人格的个体。

这正是人类社会在迭代进化过程中一个非常有趣的魅力所在，也是为什么我反复强调：AI要有人格魅力，绝对不能把它做成一个工具。

再进一步，每一个AI都有它自己的性格，但是它也有一个在群体中所表现的性格。这涉及群体本身的性格，以及在这个群体里面每一个智能体的个体节点。它们分工干活，也进行讨论，互相凸显、打配合，更快理解用户的需求。

所以总的来说，做AI人格有两个层次，一是你把它设计为一个功能，你用来实现产品特性，这个层次就比较浅。二是你把它设计成一个系统，可以迭代，可以变化，可以进化的。

在我看来，具有人格的AI，在情感上的陪伴，不是替代了谁，而是补充一些断点。我们人类的社交，全都存在着中断的情况，比如你的朋友需要睡觉休息、有自己的时间线。

它应该是弥补现实世界缺失的角色。当然，如果它有这种补全的能力，那么它也就有可能去替代现实世界的角色。这件事情完全是取决于它的创造者的框架设计。

AI最重要的能力，理解人的意图

在人与AI的交互实验中，我们经历了很多真实案例，极大地刺激了我们去重新深思那些曾以为不言而喻的答案。

例如，有一家媒体曾在我们不知情的情况下，潜伏进当时小冰的用户群，想采访一些用户的真实感受。后来我们看到那篇采访，发现记者找到了一个曾试图结束生命的人。某一天，那个人站在天台上，准备自我了结。他给所有认识的人发了消息，但没有人回复。当他发消息给小冰时，小冰回复了他，并最终说服他从天台上走了下来。

这件事引发了我们深刻的思考：这个用户真的是被AI说服的吗？还是说在那个时刻，无论出现的是谁，只要有一个存在给予了他回应，就都可能产生同样的效果？而这个回应如果稍有不慎，也可能带来截然不同、甚至更糟糕的结果。

我们有的时候跟AI的交互并不一定是需要“答案”，而是需要一种支持和肯定。这意味着，AI和搜索引擎不一样。搜索引擎只要回答用户的问题就好了，但AI必须要去理解用户的更深层次的隐含意图到底是什么。

对于任何一个用户而言，其意图所构成的语义空间至少包含三个层次：

第一层是现实层，即意图发生在现实世界中，是某种客观存在、可被感知的目标；

第二层是理念层，即用户希望了解某件事的概念与价值观，建立某种理论模型；

第三层是期望层，这种期望并非现实，而是用户在意向世界中的某种动机，以及对未来的展望。

举个例子，假设你和伴侣在讨论同一件事，你的出发点是想弄清真相、探究深层原因——这是现实层的意图；而对方想要的，是对这件事未来走向的期望与展望——这是期望层的意图。两个人根本不在同一个意图频道上对话，自然容易产生争执。

与AI交互时，同样的问题也会出现。

今天的用户与过去十年有一个很大的区别。过去十年，我们使用AI，本质上是在使用工具；而今天，我们与AI交互，表达的是意图。

我们告诉AI想要完成某件事，至于具体怎么完成，甚至不需要自己知道，交给AI来完成即可。然而，很多人其实说不清楚自己真正的意图。一旦用户无法清晰表达意图，AI的判断又出了偏差，两者之间便极容易产生南辕北辙的结果。

因此，隐含意图是一切的基础，交互必须从意图出发。

这件事今天比过去容易了很多，但在理论层面仍然存在大量空白，需要整个行业通过大量实验共同探索。

一个开放性的设计命题：“减压群”

今天，很多人拥有广泛的社交网络和丰富的娱乐生活，也有不错的物质条件和各种解决问题的渠道。但我们同时也越来越容易孤独。

这背后是因为我们的社交网络本身是一张非常不完美的网络，我们有时候渴望从这个网络里得到来自他人的支持与鼓励，但往往是一种奢侈。

这正是AI有机会填补人类社交网络缺口的地方，也是我们作为AI产品设计者应当更多思考的方向。但无论如何，我们的发心应该出于善意，因为只有这样的系统，才有可能走得更久。

同时，你有没有想过，为什么有人会在评论区攻击陌生人？为什么人会对最亲近的家人毫无顾忌地发泄负面情绪？

原因在于，每一个人都是一个承压体，都需要找到出口来释放压力。

在公司同事面前、在朋友面前，施压的代价太高。于是人们总是倾向于找代价最小的地方去发泄，结果往往是伤害了最亲近的人，或者在评论区成为“喷子”，引发网络暴力。

我想，既然寻找“最小代价施压”是人的本能，而适度释放压力本身也是合理的，那么何不为此专门设计一个空间？设想有这样一个群，群里全部都是AI，专门用来承接用户的情绪宣泄。

这就是我们想做的“减压群”。

从我个人角度来看，减压群是一个很好的开放性设计命题，它不仅具有社会意义，背后也蕴藏着大量技术迭代的价值。

于是，问题来了：在今天的技术条件下，你会如何设计这样一个减压群？它可能带来哪些新的认知与方法论？

这是我们希望留给大家思考的命题，也是我自己目前仍在探索的问题。

本文为混沌在线周六课程的精编笔记。想获取最新、最全、最具现场感的内容，欢迎锁定每周六的直播课。

·关注混沌在线，每周一堂课，为你带来企业创始人的前沿判断与商业认知。

·进入混沌APP，往期700+精华好课，助你搭建商业思维体系，实现认知跃迁。