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人工智能协调：基础模型的下一个革命性前沿
人工智能领域迎来一项里程碑式进展：初创公司Humans&成功筹集了高达4.8亿美元的种子轮资金，旨在开拓被专家称为下一个前沿的领域——专注于社会智能而非孤立任务完成的人工智能协调模型。该公司由来自Anthropic、Meta、OpenAI、xAI及Google DeepMind的校友创立，致力于重塑新兴人机协同经济中的团队协作模式。本周公布的这笔巨额投资，标志着人工智能发展重点正朝着管理复杂人际互动的系统战略转型。
人工智能协调代表基础模型的演进方向
当前的人工智能聊天机器人擅长回答问题和解决数学方程，但它们主要作为独立助手而非协作系统运作。Humans&将这一局限性视为当今人工智能领域的关键空白。其创始团队认为，真正的协作需要管理相互竞争的优先级、追踪长期决策并维持团队持续对齐。因此，他们正在开发专门针对社会智能设计的新型基础模型架构。
“我们正在终结第一代规模化范式，”联合创始人、前Anthropic员工安迪·彭解释道，“问答模型被训练为在特定垂直领域表现出色。现在我们正进入第二波浪潮——用户需要帮助来弄清楚如何运用这些能力。”这一转变反映了更广泛的行业趋势，企业正从实验性聊天机器人转向集成化工作流程代理。尽管模型能力不断提升，协调挑战仍未得到充分解决，这创造了巨大的市场机遇。
现代工作环境中的协调挑战
现代组织持续面临现有工具无法妥善解决的协调问题。Slack等沟通平台和Google Docs等协作工具虽能促进互动，但无法主动管理团队动态。Humans&旨在创建他们称之为组织“中枢神经系统”的体系。该系统将理解个人技能、动机和需求，同时为集体利益进行平衡协调。
首席执行官、前xAI研究员埃里克·泽利克曼举了一个具体案例：“在进行大型群体决策时，必须有人召集所有人，引导关于不同偏好的讨论——比如选择标识——并推动共识形成。”传统人工智能系统缺乏语境理解和社会意识，难以在此类场景中提供有效协助。它们根据即时查询生成回应，而非理解群体动态或长期目标。
推动社会智能人工智能的技术创新
Humans&计划采用与当前基础模型不同的新型训练方法。具体而言，公司将运用长周期和多智能体强化学习技术。长周期强化学习训练模型在较长时间内进行规划、执行、修正和跟进，而非生成一次性回应。多智能体强化学习则让系统适应多个人工智能与人类同时交互的环境。
“我们正在以不同方式训练模型，”联合创始人、前OpenAI研究员何宇晨表示，“这需要在训练过程中增加更多人与人工智能的互动协作。”该模型将发展关于用户和情境的记忆能力，从而实现更个性化、更有效的协调。这些技术方法符合近期学术研究趋势，即推动大型语言模型超越聊天机器人功能，向协调行动系统演进。
市场背景与竞争格局分析
人工智能协作领域正经历快速增长与投资热潮。近期，人工智能笔记应用Granola在拓展协作功能的同时以2.5亿美元估值融资4300万美元。成熟企业也在加强其平台建设：Anthropic开发面向工作风格协作的Claude Cowork，Google将Gemini嵌入Workspace，OpenAI则推广多智能体编排工具。
行业领导者日益强调协调而非单纯自动化。领英创始人里德·霍夫曼近期指出，企业将人工智能视为孤立试点的做法是错误的。“真正的杠杆作用在于工作的协调层，”霍夫曼写道，“即团队如何共享知识和开展会议。”这一观点验证了Humans&的基本理念，同时也凸显了他们面临的竞争环境。
战略意义与行业影响
Humans&的方法对人工智能发展轨迹具有重要影响。通过聚焦社会智能而非信息检索，他们正在挑战关于人工智能核心价值主张的主流假设。该公司明确将自己定位为反对岗位替代叙事，转而将人工智能框定为协作增强工具。这种以人为本的理念回应了社会对人工智能经济影响的普遍焦虑。
然而，这家初创企业的宏伟愿景面临着重大挑战。训练和扩展新的基础模型需要巨大的计算资源和持续资金支持。Humans&必须与行业巨头竞争计算基础设施和人才资源。此外，他们进入的市场中，主要平台已集成人工智能协作功能，这可能会降低对独立解决方案的需求。
融资与增长路径考量
4.8亿美元的种子轮融资显示出投资者非同寻常的信心，尽管公司仍处于早期阶段。Humans&尚未公开推出产品，但其创始人暗示可能开发替代多用户沟通与协作平台的解决方案。这笔资金支持其开展积极研发，同时也带来对交付成果的高期待。公司声称已拒绝收购意向，致力于打造被泽利克曼称为“改变人机交互方式的时代型企业”。
这一进展发生在更广泛的行业转型背景下。企业正从聊天界面转向自主智能体，从而产生对协调系统的需求。模型能力日益增强，但工作流程仍效率低下。在此转型过程中，许多工作者感受到人工智能能力带来的威胁，这为以人为本的方法既带来挑战也创造机遇。
结语
Humans&的巨额融资与宏大愿景标志着人工智能发展的关键时刻。对人工智能协调与社会智能的关注，代表了超越当前以个体为中心的聊天机器人的自然演进方向。随着组织在日益复杂的环境中应对协作挑战，能够理解并促进人际互动的系统可能带来变革性价值。无论Humans&独立成功还是影响更广泛的行业方向，其对协调的重视都预示着我们对人工智能在人类活动中角色的认知将发生重要转变。未来数年将决定社会智能究竟会成为基础模型的下一个主要前沿，还是在不断扩张的人工智能生态系统中保持细分专业地位。
