人工智能聊天机器人在回答问题、总结文档和解决数学方程方面做得越来越好，但它们在很大程度上仍然像一次为一位用户提供帮助的助手。它们并不是为了管理真正协作中的混乱工作而设计的：协调具有竞争优先级的人员、跟踪长期运行的决策以及保持团队随着时间的推移保持一致。 

Humans& 是一家由 Anthropic、Meta、OpenAI、xAI 和 Google DeepMind 的校友创立的新初创公司，认为缩小这一差距是基础模型的下一个主要前沿领域。该公司本周筹集了4.8 亿美元种子轮融资为人类+人工智能经济构建“中枢神经系统”。这家初创公司的 —人工智能赋能人类– 框架主导了早期的报道，但该公司的实际雄心更为新颖：构建一个专为社交智能而设计的新基础模型架构，而不仅仅是信息检索或代码生成。

“感觉就像我们正在结束第一个扩展范式，在该范式中，问答模型被训练得在特定垂直领域非常智能，现在我们正在进入我们认为的第二波采用浪潮，普通消费者或用户正在试图弄清楚如何处理所有这些东西，”Humans 联合创始人之一、前 Anthropic 员工 Andi Peng 告诉我们。TechCrunch。 

Humans 的宣传重点是帮助人们进入人工智能的新时代，超越人工智能将取代他们工作的说法。无论这是否只是营销言论，时机都至关重要：公司正在从聊天向代理转型。模型可以胜任，但工作流程不行，并且协调挑战在很大程度上仍未得到解决。通过这一切，人们感到人工智能的威胁和不知所措。

与其他几家同行一样，这家成立仅三个月的公司凭借这一理念和创始团队的血统，成功筹集到了惊人的种子轮资金。Humans& 仍然没有产品，也不清楚它到底是什么，尽管该团队表示它可以替代多人或多用户环境，例如通信平台（想想松弛）或协作平台（例如 Google Docs 和 Notion）。至于用例和目标受众，该团队暗示了企业和消费者应用程序。 

“我们正在构建一种以沟通和协作为中心的产品和模型，”Humans& 联合创始人兼首席执行官、前 xAI 研究员 Eric Zelikman 告诉 TechCrunch，并补充说，重点是让产品帮助人们更有效地协同工作和沟通——无论是彼此之间还是使用 AI 工具。 

“就像当你必须做出一个大型集体决策时，通常需要有人把每个人都带到一个房间，让每个人表达他们的不同阵营，例如，他们想要什么样的徽标，”Zelikman 继续说道，当他们回忆起让每个人就初创公司徽标达成一致的耗时单调乏味时，他和他的团队哈哈大笑。 

泽利克曼补充说，新模型将接受训练，以一种类似于与朋友或同事互动的方式提问，而这些人试图了解你。如今的聊天机器人被编程为不断提出问题，但他们这样做时并没有理解问题的价值。他说这是因为它们针对两件事进行了优化：用户立即喜欢他们给出的响应的程度，以及模型正确回答收到的问题的可能性有多大。 

该产品为何不明确的部分原因可能是 Humans& 还没有确切的答案。Peng 表示，Humans& 正在结合模型来设计产品。

“我们在这里所做的部分工作也是确保随着模型的改进，我们能够将模型能够实现的界面和行为共同进化为有意义的产品，”她说。 

但显而易见的是，Humans& 并不是试图创建一种可以插入现有应用程序和协作工具的新模型。这家初创公司希望拥有协作层。 

人工智能加上团队协作和生产力工具是一个日益热门的领域 - 例如，初创人工智能笔记应用程序 Granola 提出了4300万美元融资由于推出了更多协作功能，估值达到 2.5 亿美元。一些引人注目的声音也明确将人工智能的下一阶段定义为协调和协作，而不仅仅是自动化。LinkedIn 创始人 Reid Hoffman 今天表示，公司将人工智能视为孤立的飞行员，这是错误的实施方式，真正的杠杆在于工作的协调层，即团队如何共享知识和召开会议。 

– 人工智能存在于工作流程层面，最接近工作的人知道实际的摩擦点在哪里， – Hoffman在社交媒体上写道。“他们会发现什么应该自动化、压缩或完全重新设计。”

这就是人类想要居住的空间。这个想法是，它的模型斜线产品将充当任何组织（无论是拥有 10,000 人的企业还是家庭）的“结缔组织”，它了解每个人的技能、动机和需求，以及如何平衡所有这些以实现整体利益。

要实现这一目标，需要重新思考人工智能模型的训练方式。 

Humans& 联合创始人、前 OpenAI 研究员 Yuchen He 告诉 TechCrunch，“我们正在尝试以不同的方式训练模型，让更多的人类和人工智能一起互动和协作”，并补充说，这家初创公司的模型也将使用长视野和多智能体强化学习 (RL) 进行训练。

长期强化学习旨在训练模型随着时间的推移进行计划、行动、修改和跟进，而不仅仅是生成一个好的一次性答案。多智能体强化学习针对多个人工智能和/或人类参与循环的环境进行训练。这两个概念正在蓬勃发展最近的学术工作随着研究人员推动法学硕士超越聊天机器人响应，转向可以协调行动并通过多个步骤优化结果的系统。 

“模型需要记住关于它自己、关于你的事情，它的记忆力越好，它对用户的理解就越好，”他说。 

尽管有出色的工作人员主持这部剧，但前方仍然存在很多风险。人类将需要无穷无尽的大量现金来资助训练和扩展新模型的昂贵努力。这意味着它将与主要的老牌参与者竞争资源，包括计算资源。 

然而，最大的风险是，Humans& 不仅仅与世界上的概念和休闲裤竞争。人工智能领域的顶尖人物即将到来。这些公司正在积极寻找更好的方法来在其平台上实现人类协作，尽管他们发誓通用人工智能将很快取代经济上可行的工作。Anthropic 旨在通过 Claude Cowork 优化工作方式协作；Gemini 嵌入到 Workspace 中，因此人工智能支持的协作已经发生在人们已经使用的工具中；OpenAI 最近一直在向开发人员宣传其多代理编排和工作流程。 

至关重要的是，主要参与者似乎都没有准备好重写基于社交智能的模型，这要么使 Humans& 占据优势，要么使其成为收购目标。随着 Meta、OpenAI 和 DeepMind 等公司都在寻找顶尖人工智能人才，并购无疑是一种风险。 

Humans& 告诉 TechCrunch，它已经拒绝了感兴趣的各方，并且对被收购不感兴趣。 

“我们相信这将成为一家世代相传的公司，并且我们认为这有可能从根本上改变我们与这些模型互动的未来方式，”泽利克曼说。“我们相信自己能够做到这一点，并且我们对我们在这里组建的团队充满信心。”