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好，歡迎大家來到我們硅谷幫的談話節目。今天非常高興和兩位在社交媒體AI的領域非常有建樹的朋友來聊聊天。一位是David，是Walnut AI的Founder和CEO。你好，大家好，我是David。另外是Nicole，是Walnut AI的Co-founder加產品和增長負責人。Hello，大家好，我是Nicole。
我知道兩位在一些比較大的社交媒體工作過。您在LinkedIn有很多年的工作經驗，對吧？是，我之前在LinkedIn做Data和AI Engineer，然後工作了將近六年。Nico在小紅書做PM。對，我之前在小紅書主要負責信息和廣告的那個PM。然後我過去兩年也在另外一家Seed輪的Social App做增長負責人。
你看你們現在的狀態就說明一個事情，就是說傳統的社交媒體肯定有讓你們不滿意的地方，不然你們也不會出來說我們要做一個跟社交媒體AI相關的Startup，對吧？所以兩位一定是對社交媒體現在的這些老牌的公司他們發展的方向，肯定是沒有百分之百的滿意，才會覺得自己有opportunity然後去做一些新的東西。
我覺得我們可以先聊聊這個，你們覺得AI時代下，社交媒體應該會是一個什麼樣的形態？在你們的vision裡面，你們覺得會變成什麼樣子？
據我的一些insight，這也是我想去build Walnut AI的一個初衷。因為現在隨著AGI不斷發展，未來我們可能會達到AGI這樣的一個狀態。到時候現在也有一個很明顯的現象，就是說現在將近互聯網上的50%信息都是AI生成的。然後後面的話我相信未來的話肯定99.99%的信息都會是AI的。
這麼多嗎？我們就已經不生成內容了。對，現在大家可以看到一個現象，就是說你回覆別人的郵件，你給別人發message，或者是你寫一個小紅書的post，或者寫一個LinkedIn的post，X post，都是先AI幫你潤色一下，然後你再發出去。我其實小紅書看到很多內容，Nicole了不了解，我看到很多內容，一看就是AI生成。是，你從它的格式，怎麼組織的一開始，應該是過過AI的。所以大量的內容現在都是在AI在生成。甚至有些大家已經有不同的agent幫你去回帖，這些事情已經在發生了。
那問題是說，我覺得未來的人跟人之間的這種交往，怎麼樣去build a meaningful relationship，這個是非常重要的，也是非常珍貴的。大家可能未來的話你找真人聊天，這個可能你是要付費的。是不是說未來我在網上approach一個人，這個人可能甚至都不是本人在那，是他一個AI的分身在那裡回覆我的消息之類的。
對，就是發現真正的要從現在的AI生成的那些內容，大量的都是AI生成的數據，然後怎麼樣從裡面能夠找到你想connect的人，然後怎麼樣跟他建立起連結，怎麼樣你們互相之間產生的那種chemistry，能夠去collaborate to get something done，就是這塊我覺得非常重要的。現在很多的AI產品還是在把人search到，產生一個list，但是後續的你怎麼跟這個人可以connect上，然後能夠見面，然後能夠產生chemistry，然後get things done，後面的幾步last mile，沒有被很好的解決。
當然這些裡面就是涉及了很多形式，就是說一個是說現在已有的這種大家交往的這種範式，是不是還是停留在過去的那種style。另外的話現在的很多基礎架構，就是底層基礎架構沒有很好的支持，就是未來非常AI native的這種職業社交的模式。
就是我們想通過Walnut AI去改進這個方面，希望為未來的AGI時代能夠建立一個communication intelligence layer，然後讓更多的人可以以一種比較sustainable or followable way的方式去找到自己想去connected的人，然後共同可以collaborate，然後能夠empower他個人的這種personal professional growth。
我是一個human centered AI的一個擁躉，就是我希望李飛飛教授之前在Stanford她build了Founded human centered AI的這個institution，就是想去產生更多的social impact，然後讓AI真正能夠服務給人。所以我們希望我們的這個改變職業社交的模式不是產生大量無謂的noise，大量的信息，everyone，就是每個人都在decorate自己。我們真正想成為連接，是meaningful的連接，更好的互動，然後能夠通過我們能夠彼此的促進彼此的這種職業程度。
Nicole你的觀察呢？從小紅書那邊，我們剛才講有很多AI生成的content。對，我覺得小紅書可能代表一類UGC的這種社交媒體吧。現在UGC社交媒體確實有太多AI生成的内容。像目前的UGC是50%，然後我也是認為未來的99%左右都是AI生成的。
我其實沒感覺有50%，是不是因為我發現不了？是不是有些AI生成的內容我其實看了就不知道是誰，但它其實是AI？我覺得可能是小紅書他還是相對的那個算法上的不favor這種AI這樣的。你說他其實有50%，但是他不會推薦的。對，而且還有一點就是現在有很多的創業公司他們都在做那種AI marketing的tool，或者是幫助你去更好做content creation。所以这些很多的，目前小紅書還不是一個大家普遍去這類工具target的一個平台。我覺得LinkedIn可能是非常嚴重的事，因為大家可能在LinkedIn上包袱重一點，所以都覺得我在發帖之前可能需要讓AI去幫我檢查。
不止，我看到很多人他們就是說，因為現在很流行打造LinkedIn的profile，這可能是近些年才出現的。在早五年八年以前沒有那麼多人真的把LinkedIn當一個地方去發他自己的一些思考之類。然後之後有人做了，很多人都想這麼做，打造一個人設什麼之類的。然後他就每天都說我必須要發帖子，那每天發帖子其實沒有什麼可說的呢，對吧？就開始用AI，每天就是AI給他生成一篇，然後我給他弄好，然後我給他發出來。有很多人我發現現在就是做這樣的事情。
對，我發現這好像是一個社交媒體的發展的過程，就是在最開始的時候，然後快速發展是最好玩的時候。比如說像微博，大家很多人吐槽，早期的微博上的明星非常有活人感，但現在的全部都是廣告，然後完全就是打造符合你人設的一些內容。我覺得這会越来越严重，小紅書不明顯的可能是因為小紅書現在還是他最好玩的時候。
所以你覺得很多社交媒體都是有一個life circle，到後期不可避免的都會走到這一步。對。
這一點補充一點，我覺得現在不光是在社交媒體的這塊，大家好像已經上升到一種非常negative的螺旋式的，就是說你的內容是AI生成的，然後讀你內容的東西也是AI。然後其實最後大家，就是這樣的話就是很多這種computation，這種resource都浪費在，就是說，一個是說你怎麼去decorate自己，另外一個是另外一方的AI就是用token來去讀你，把裡面這個信息提取出來，對，去掉decoration。還不如兩個AI一起互相溝通就好了，對吧？
對，這個就是說其實我覺得人跟人之間的這種connection，很多時候是基於某種intent，或者基於某種insight。就是這樣的話就是說如果就是一個一方是過度的包裝的話，我覺得這樣的職業社交的模式就是很難sustained。
我覺得這個其實剛才說的這點特別有意思，因為我也觀察到現在一開始是用AI生成的內容，這可能早兩年大家都開始玩，玩AI都知道怎麼弄了，對吧？然後最近就是大家發現可以用來digest，對吧？我記得長email我也不想看，大家給我發了30封email，我又不想一封一封讀，對吧？然後我就搞一個AI agent，叫他summarize，然後他告訴我裡面有什麼東西，可能one page，whatever。結果最后导致的就是AI生成了很多content，然後這邊的AI agent把這些生成的content又讀進來，然後再生成一個summarize。那最開始為什麼對吧，不讓AI agent跟AI agent他們自己來互相交互就好了，不需要做中間，浪費這麼多計算資源。
這是不是你們想解決的一個問題之一？是的，这是我们在我们的一个starting的一个scenario，就是说我们想建立一个有效的这种沟通管道，然后能够让每个人彼此的分身能够产生有效的沟通。它不是说现在的很多大家做这种matchmaking，很多都是基于这种文本进行singularity的这种沟通。其实这样的话它有很多bias在里面，它不能很好的去因为很多信息它是有它的一定的背景。这个就是为什么现在大家很多的agent，他非常注重这个context engineering。
如果想更好的去模式你的分身，actually就是至少可以在直接发展成为你的分身的话，它其实需要你去构建你的分身。它是需要具备一个一个是说长期的记忆的能力，就是说然后第二个是说它能够实时的进行update。第二第三点就是说你可以跟你的分身进行互动，就是human in the loop让你的分身了解你的需求。然后这样的话当你的分身跟别人的分身进行沟通的时候，他们可以从点切入，就跟我们平时就是两个人认识，然后去cold start大家都是从点切入，然后再从大脑里去调出相对应的面。随着这个conversation的进行。所以我们actually并没有去说是违背人性的去做这些事情，而且他是顺应人性。
那这样的话，它由点带出面，那它的匹配的精度就是会非常的高，而且它很好可以起到一种cold start的作用。然后当用户说那我帮你帮你的这个，你们这个在Walnut上分身已经产生了一些chemistry，然后那这样的话当你在去看这个这个分身的聊天记录的时候，你可以非常清晰的看到就是为什么这个人是值得你去connect，值得你去花时间。
我觉得在AI这个时代就是效率大家都追求的效率，很多人在追求效率。那对于就是各种的人际交往的这种，对啊就是你有不同的在不同的时期都有不同的需求。那这样的话就是说那大量信息去处理，那什么样找出这个值得你值得去啊花时间去交往的人。我觉得这个是我们可以帮助大家去实现的事情。
那你为什么觉得LinkedIn他做不了这个事？以你在LinkedIn的经验来看。我觉得主要一个方面就是从LinkedIn的business model來講，LinkedIn其实它更多是一个B2B導向的公司。其實LinkedIn一年將近200億美元的營收，然後80%來自於sales recruiting，它其實是B端的服務。對於C端的服務的話，就是LinkedIn也在做一些嘗試，但是它基於它的這個，它在它整個的業務線更多的是服務於B端的，所以它會犧牲相對的，這個C端的這種用戶體驗。你會發現無論是基於這個C端體驗，它怎麼樣給這個人做更好的這種personal search，當然它已經現在LinkedIn也在提升自己的，包括它已經做了一些AI應用在people search方面，但是那不夠好，因為它不可能對其他的那個給B端提供的更加精準，對吧？就是更能夠產生更多leads，然後它靠這個來賺錢。
對對對，因為它靠這個來賺錢。所以其實C端的服務，我覺得在未來的時代，我覺得個人的這種基於個人的它的業務需求，能夠給他做這個personal的這種professional networking or growth，就這塊是我們想去解決的一個問題。
如果我理解正確的話，就是說它其實LinkedIn也是通過social media把大家的信息收集起來，然後去賣給B端對吧？它並不是靠你們有多少個好友，怎麼之間互動，它這一塊並沒有太多的commercialize。對，不像Facebook是靠你們活躍的用戶來generate traffic，然後賣廣告，那它是比較看重你們C端這些人的這個交互。所以這就可能是有一個大區別的。
對，大家可以發現其實LinkedIn的，對於這種community概念的engagement feature做的不夠深。比方說LinkedIn有event有這個group，但是可能很多人都不知道你可以有group。我有group，但是好像都不知道上哪找那些group去了。我知道有。對，我覺得也可能是因為它的整個connection這塊太強，而且profile加connection這塊給人的用戶心智的理解也太強，大家過來就覺得我是來找人的，我是來看別人的profile。所以你很難有這樣的,心智是我來這加一個群的。對，而且很多的群可能大家就算加到，可能後面又轉移到WhatsApp，轉移到一些大家更常用的IM上。對，我有一些group，但是那個group基本不活躍，因為這是非常依賴用這個強活躍和你的關係鏈的，這個方式。對。
所以你們打算怎麼來解決？在你們Walnut AI應該怎麼解決這個問題？就剛才也提到了，我們會給，我們希望就是給每個人能夠構建一個他在職業發展方面的 professional方面的這個一個數字分身。這個數字分身怎麼才能夠建立起來？比方說它是dump我LinkedIn profile，把它用我的數據，然後就可以自己，還是說他要更多的information，然後feed給他，他才能夠逐漸能夠。
我覺得他有兩方面，就是說一個是我們是避免更很多的labor work，對，就是這方面的話，我們會把他不同平台的這種數據資產，然後用戶可以去authorize，然後我們可以給他基於這個去構建他的，一個base line的一個分身出來。然後基於這個的話，我們會跟用戶產生這種交互，然後去收集他更多的信息，然後讓他的整個的分身的信息的精度，豐富度，以及他的時間和空間屬性都能夠能夠最好呈現出來。
我看剛才Nicole給了我一個卡，這個是你們的一個physical card。那個這個就是社交的實體卡。那個要不Nicole給介紹一下這卡怎麼用？這是我們之前就是a16z辦了兩場，他兩場一個在三番，一個在L.A，然後我們各做了兩版這種紀念卡，發給我們，我們在那兩天會議都辦了活動，就發給我們活動的參與者作為小禮物。
這卡其實是裡面是一張NFC芯片，這個，然後你可以把你的個人profile，因為其實現在有很多的人比起紙質名片來說，這紙質名片有些什麼問題？就是一是你如果團隊裡有人離職或者他改了title，你每年到去重新印名片，然後二是其實不太方便保存。我去年在CES上面我大概收到60幾張名片，但我其實只帶了一個包非常精簡出行，然後這些名片我真的拿不走。我要不就是拍一下，就比較重要的拍一下，要不就是說你能不能現場加我一個聯繫方式，不然我很难去保存这些名片。
對，所以其實這種類型的這個就相當於是一張卡，可以把你profile的電子名片寫進去，然後這樣別人你碰到別人直接碰一下手機，就這樣是吧？對，就是這樣，對，這樣他其實對，對對對，然後就可以打開你想讓他去查看的頁面，不僅是你自己的profile，你的公司的頁面，你的產品頁，還有集合頁什麼都是放在裡面。這算是一個不算是我們的，主業，算是我們就是因為我們也在做數字分身，未來將把數字分身這種打通，一方面是讓大家更有一些實感，另外一方面，這個其實在一些就是也可以增加一些社交趣味吧。
另外的話，我們想給給用戶啊，就是從這個點切入，然後讓用戶知道就是說，他的Digit identity的一個重要性，然後我們怎麼樣能夠讓用戶在後面，他更加適應未來的這個分身的形態。然後未來的的話，我們也會在這一塊做一些基礎建設，就比方說怎麼更好的對吧？就是你的agent在Walnut出現，怎麼證明這個agent是你的agent，其實這個digit identity的這種track和verification，其實也非常重要的。
我們就是現在的話就有點像，他其實你可以把他未來，他就會成長成一個，是一個verified digit identity，就是說。你們還想做這個，然後就是把，因為現在很多時候，大家在一個比方說小紅書好，對吧？然後大家就會去確認，這個號到底是不是那個誰誰誰，因為也沒有一個官方的一個tool，或者是渠道可以去verify。微博有，微博有時候這個是那個大V是verified，對吧？這是本人，但其實很多社交媒體，他並沒有這個功能，而且很多人他在網上他也不用自己真名，對吧？他用一個什麼這個風花雪月的名字，知道的人就知道是他，不知道的人就不知道是誰，對吧？
那你們的想法就是說，這個digital其實要authenticate，就是要讓人都知道是誰。對，因為這個也是職業社交裡面非常重要的一環，就是對bottom line，就是大家先基於共識建立的這種trust，對，就是在基於這個trust才會有更多的interaction。對，因為職業社交跟general的興趣社交可能還不一樣，就是興趣社交就比如古早期的，百度貼吧，然後雖然古早的，但依然存活像reddit之類的，大家其實不太知道你的真實身份是什麼，因為本身是從內容出發的。但職業社交不一樣，因為職業社交最終的目的是為了促成後續的，不管是招聘，合作，融資等等這些行為，那其實你的身份的確認，你的身份真實性，防止詐騙的這種，其實甚至說linkedin都沒有這個功能。linkedin雖說有自己的頭像，有你的名字，有所有的經歷，但經常發現說這個profile是假的，經常就會發現有人說，他fake一個identity的profile在那裡。其實linkedin有一些基本的verfication，就是說你可以通過你的郵箱進行驗證，但是裡面很多信息還是沒有被fully的verification。然後這塊的話，我覺得這也是非常值得持續工作的，尤其是我覺得background check in screen，無論是在招聘還是融資，還是投資這種領域都非常重要。
就是這樣的話，我們希望長遠的話，我們可以未來也想在這個方面去做一些。對，我覺得其實這個點挺好挺有意思，比方說有這樣的卡，或者說你們說的，有digital分身，其實是通過他的historical，來判斷這個profile到底是不是真的。對吧？因為假的profile，他可能就是某個時間突然來上傳一個profile，然後我寫過去的10年的那幾個大公司工作，這個沒有任何background。但是我參加了十場峰會，我跟20個投資人交換過名片，對吧？這玩意很難是假的，這肯定是一個活人在那裡做了很多事。我覺得從這個角度也許會更加的有可能去判斷，這個賬號的一個真實性。對對對，這也是說其實每個人的professional activity，他有各種各樣的signal，不論是說你跟別人connect，你去參加部門活動，你在什麼地方做了什麼樣的talk，然後其實這些他information，就是大家都可以交叉驗證。
嗯嗯嗯。那你覺得這個數字分身能幫我們做些什麼事呢？就打個比方說，我們有一個所謂的數字分身，是職業的這個數字分身，他能夠幫到我們，在什麼地方？這塊Nicole你可以介紹一下。我們現在主要做的幾個場景。第一個就是剛David提到的，就是Agent跟Agent的聊天。因為比如說，第一場景就是參加線下的events。現在三藩的很多，舊金山現在每週大概有四五十場events，然後每個event上可能有，大概平均都有兩百左右的註冊，然後實際到場可能有一百人左右。但是你到你可能花了四五個小時去參加這場event了，然後這一百人你並不知道，哪些人才是你真正值得connect的。很多時候你都得從你最身邊的人開始隨機自己抓人聊天，但這種其實效率並不高。然後所以我們第一場景就是想去，根據你的這個數字分身，然後讓你的數字分身跟其他人的數字分身去聊天，然後先給你推薦五個比較值得你聊的人。
這樣你到了現場繼續找。頭天晚上在睡覺的時候，你的數字分身正在緊張的跟明天要與會的兩百個數字分身在聊。對，是這樣。然後這是第一場景。第二場景是我們目前還在打磨的一個功能，就是如果假設我前段時間在招一個實習生的崗位，然後因為一方面LinkedIn Post的一個職位還挺貴的，對於Startup來說，一天要一百多刀。另外一方面，我可能更希望是有一些社交sense，所以我會去看他們社交主頁。所以我直接在社交平台上發了，現在有很多Startup founder直接在Twitter上招人，然後就讓大家DM了，去查一下他的Twitter上有一些好的見解。對，這種情況下，但其實這個渠道是好的，但是他那個來的人非常地離散，而且沒有一個系統可以幫我有效的去處理這些。挺random的。對，但假如我有一個數字分身，你可以幫我去很好的去manage這些pipeline，然後去處理這些需求。
所以實際上是不是說，為什麼LinkedIn做這個東西比較困難，是因為他所有數據在過去十多年，他並不是按照AI的模式build的數據，他是一個基於現有的infrastructure存在的一個結構化或者非結構化的數據，他不是不太容易讓AI能夠很快速地能夠去獲取，他可能需要大量的計算，然後大量的數據分析，才能夠大概猜測到一點這個是怎麼樣。但是如果是說我們是在AI時代下，每個人的profile是一個說是數字分身，其實肯定也是一些，就可能像大模型訓練，這個訓練出來的是一個model，還是一個很靈活的很小型的一個，一小塊數據。那這個數據之間的匹配其實就會容易很多。是不是可以這麼理解？他是更適應AI時代的一種查詢和connect的方式。
是，就是說整個的，很多基礎架構，在我們開發過程當中，我們就發現就是很多舊有的這種tech stack，就不能很好的去構建這樣的形態出來。他會涉及到就是因為開發週期，維護成本就非常高。然後這樣的話，如果你是一個更加AI native的一個tech stack的話，其實對於無論是最後匹配的精度，還是說日常的維護，其實都是會非常好，能夠幫我們去構建。
當然LinkedIn的話就有大量的優秀的工程師，然後還有這個20多年的，從2003年就成立，現在將近22年的有數據的積澱。對，就這塊的話，其實LinkedIn也在做，就是我在LinkedIn離開LinkedIn之前，LinkedIn已經在不同的產品vertical的這種product裡面植入了AI的。但是我我覺得很關鍵的點就是，就是你這個feature能夠，這個AI的feature是切實還是要落實到場景，究竟能不能解決問題，能夠讓，因為最近好像也看到一個帖子，就是也是說，就是好的AI產品，它不是說是能夠幫你解決99%的問題，然後剩下1%然後讓你去figure out，而是說它能夠真正的交付一個高質量的，就是滿足用戶心智的，這個100分產品，能夠幫他actually get things done，這個非常重要。
我覺得現在不缺很多AI的，無論是說拋開這個professional networking，或者是社交媒體來講，就是很多的AI的tools或者coding的工具，現在大家都都可以完成90%以上的問題，但是離最後交差的那個點，就是人要花可能1%的，要花更多時間去figure out，可能先先花幾個小時去verify，這個99%的AI產生結果正不正確，然後再去把裡面的去做修改。其實這個我覺得其實是，好像就是你交給了，不能滿意的一個交付。我覺得這樣的話可能，如果這樣的產品不能快速的迭代的話，我覺得未來這種產品很容易流失用戶的。
對，我覺得這個特別resonate，就是我們也嘗試用很多AI tool，我們做很多數據分析，然後AI tool也能幫你幹很多事，讓他能給你寫sql，然後他幫你甚至幫你分析，幫你把這個結果弄成一個報表什麼之類的，他都能做。但是關鍵的問題是說，多大程度我能夠trust AI來做這個事？對吧？這個trust的程度還不能低。比方說他說98%是正確的，那我不僅一次，我是敢不看把這個交出去的。對吧？你即使告訴我準確98%，那做50次就有一次是錯的，那肯定不行。對吧？我作為一個做數據的人不可能容忍。那等於是說我每一次你的結果出來，我都要去verify。所以知道AI能做多少，或者說做到什麼程度，其實本身也很重要，你有多放心讓他做這個事情。
但回過頭來說，數字分身我也能放心嗎？他能夠真的代表我，能夠放心讓他去，比方說去跟，因為有些比方說參加的一些活動還挺高級的，對吧？比方說有很多投資人，有很多high profile的person，或者是一些名人，對吧？你說對我這個數字人聊得不好，對吧？然後被別人嫌棄了，然後我多大程度上能放心這個事？
我們這方的策略也不是說把你聊得不好的記錄都展示給你看看，就是我們最後推薦的就是說你們可以fully matched，然後這樣的話，你可以看到你的分身跟他的分身的這種聊天。另外的話我們會用戶可以自定義自己的一些strategy，因為這個也是非常貼合現在的，有的人可能是非常急性的，對吧？可能感覺幾句話聊不投機，可能就不願意再接下來。
有一個很大的問題，因為在這些場合大家時間都很有限，我跟你談話可能就只留一分鐘，你在一分鐘沒有impress我，下一個。對，這也是，對，這可能就是說也是幫助一些，比較有社恐的人可以很好地進入，因為有的人就是面對面聊天，可能他裡面有很多可以說出來的話，或者說他可以有很多common的這種interest可以展示出來，但是他可能一緊張就可能就忘記了，對吧？然後就就很難去把自己真正的表達出來。
那其實這個分身可以在一定程度上去緩解他這種焦慮，然後能夠，因為對於一個分身，我這個分身它是一個硅基的，硅基的，對，它硅基的，它能夠記憶的點，對吧？它可以很好的具備這種多線程處理問題，能夠記憶上百萬個feature，或者你的interest這種點，就是它可以很好的去把這個東西找到，然後能夠給你出謀劃策，然後能夠緩解你的社恐。
所以它不取決於你當時聊得好與不好，而是你所有的背後的context，你的history都是在起作用，對吧？對。
對，就是很容易就是大家也可能就是說當面聊的話，很多時候就是有可能一個是說可能比較累的，對吧？就是如果你經常跑活動的話，對吧？一個活動聊十個人，可能聊四五個之後，你就是在不斷的介紹自己，然後然後就很多時候你就會陷入一種非常疲憊的。
但我覺得很多人不是真的那種社恐，他不是真的不能聊，他確實挺能說的，他很難去trigger的話，就會讓他主動去找一個人。所以我覺得這其實是提供了一個契機，你的那個agent，你的digital twin幫你提前認識這個人聊過了，提前跟這個人的digital twin聊過了，所以你找人就很自然，你不會說你有一種我要做心理建設，或者他沒話硬聊。對，因為感覺就是有一個warm intro在幫你。
就是Walnut AI的平台就起到了一個warm intro的過程。這其實挺重要的。我記得最開始，早些年大家剛畢業的時候找工作，大家都知道一個東西叫death circle，對吧？就是公司來招聘了，然後有一個代表，然後一圈十來個人，跟著他那樣，然後貌似很正兒八經的在問一些，問一些question，嘗試從問question中間impress對方。我覺得這個形式好傻，就是誰真的能夠通過這種形式，能夠真的stand out？其實也挺難的，對吧？很多時候stand out就是那些，哎，聽說你是Kentucky來的？哦，我也是Kentucky來的，我在那個什麼什麼county，我也是，我在一個什麼什麼活動，我經常參加。然後我們國際學生就在那裡看看，這幫人到底在幹嘛呢？我們在這，我站在這裡幹什麼？就很傻的這種感覺。
我覺得這確實可以，如果有這樣的分身，他們能夠事先讓他更多的了解對方的話，就不需要通過這種awkward的方式。對對是。
我們也聽說就是說，就是尤其是在一些career fair的時候，就是我看到那個就是很多人啊，這幾年就大家很多啊，就是啊，女生參加那Grace Hopper，對，就是啊，那很多人就排在那個展台前面booth前面就是很長的隊，然後在那就是，那這種會之前還是很好的一個connect和找工作的平台，但現在上的人太多了，然後但是資源要比較有限，他他其實也沒有想，也變成了一個跟其他的那種渠道差不多一樣。哪個叫什麼名字？GHC Grace Hopper，OK。所以對，我覺得這確實有很多場景啊，都需要。
那那你怎麼能夠讓大家的這個能夠變成，就是擁有這個數字分身？我們就回到這個根本，比方說大家都有LinkedIn這個非常strong的一個社交媒體大家都知道。那你們比方說這可能是一種方式，對吧？通過一些實體的產品，讓大家開始知道你們去用你們，你們可能積累一些數據，對吧？那還有什麼是方式是你想到可以更快的，讓你用戶能夠接受你這個產品形態，然後來開始來來用你的產品？
哦，這塊的話就可能更多的是要從場景出發，對，就是啊，就是真正的大家做事情，都是要跟環境去交互的。那這裡面我認為它有三個主題，一個是人或者你的分身，第二點就是環境，那有不同的Scenario，具體要在這個Scenario用，第三點就是工具，就是串起來就是說，你這個人出現在這個環境下，要用什麼工具去打造什麼樣的目標。
那這樣的話，我們就是從場景出發，就是它需要的時候，就是用戶可能一開始感知分身，就是我們要迅速讓用戶感知到，他構建分身是actually在幫他解決問題，而不是說他只是構建了一個分身，然後放在那裡，他每天跟他聊天，就是陪伴，構建一個分身陪伴自己，他就是說他能夠馬上體驗到，他在這些環境下就是能夠給他正向反饋，然後actually幫他做的事情，我覺得這個是我們切入的。其實至於用戶的感知，以及對我們產品的Trust，以及對他的分身的這種黏性，這一塊的話，其實是一個長期需要用戶一起去做interaction，去不斷深入，去build。
David講的比較哲學的說明，我就從落地的層面來簡單介紹一下，就是我們會做一些小工具，不論是卡片，你可以交互，還是說幫你去識別你收到的名片，然後去幫你去在Event上找人，幫你去搜尋一些你有價值的Event，或者一些其他效率工具等等，通過這些方式來構建一些那種，來吸引用戶去使用，並且使用的過程中去沉澱一些數據，這些是小工具的部分。然後剛剛說的環境的部分，主要就是你在不同的場景裡會發生一些職場社交的交互，比如說Event，比如說線上的sales，然後等等，然後這些場景我們也會按照場景去做一些給Agent可以幫你end to end完成的功能，這也是獲客一種途徑。然後所以本身我們的Profile有你的經歷，你的觀點，你的社交痕跡，你的所有人職場有關的這些不同的數據組合起來，我們會設計對應的功能讓你從中獲得一些Benefits，就是讓它對你有用，然後同時讓你願意去提交你的數據，因為我們有更多你的數字，才更好給你服務。大概是這麼一個產品裡面的邏輯。
就是你們會有更多的這種產品形態出現，在更多的場景下使用，對吧？是的。
我覺得這個還是挺Exciting的，就是你如果暢想未來的話，你想像這個社交的形態會跟現在會有很大的不一樣，就是如果最後真的是發展成如你們所想像的這樣子的。我覺得在那個環境下，在未來的這個社交場景下，感覺效率好像會極大的提升，你不用盲目的去，因為現在很多人也很喜歡參加很多活動，特別是活動特別多，週末全是活動，參加哪個活動呢？因為你只有一個週末，你只能去兩個地方。其實如果有數字分身的話，實際上是不是它可以預篩一遍活動也都可以，對吧？不僅是篩人，也可以篩活動。它可以最後給你一些推薦什麼活動，值得去參加，會給你更大的利益，是不是也是可能有這樣的好處？
是的，就是說我們現在已經上線了Event的Recommendation的功能，然後就是我們聚合了全球將近6000多的活動，對，就是這一塊的話，然後因為我們就會結合你的分身的Goal，然後我們會這個裡面你可以用自然語言描述一下自己想參加什麼樣的活動，我們會Proactively幫你推薦出來，然後就是比方說什麼樣的活動比較適合你，然後去這樣的活動能夠認識什麼樣的人，讓你接觸到什麼樣的人。
因為如果大家都用的話，其實每個活動誰參加它的profile也都有，其實都可以預先的去Match起來，對吧？是的。
最後的話，我們希望就是因為我們希望這種分身，對，就是可以最後大家可以真正的在這種Event的環境下可以交互起來，然後這樣的話我們慢慢的就會能夠Capture用戶的Event的Interest，然後以及它的Connection的這些動向，然後幫助它更好的可以找到這個Meaningful的Connection，不再像之前的話，可能大家就是先去碰這個碰Event，先去一個去了以後看看這有誰啊，然後再去裡面去找人，其實有很多大量的Homework需要去做的。其實大家的話現在每個人的時間成本的Opportunity Cost非常高的，你要去三藩參加活動，來回三四個小時，就是你的收穫究竟是什麼？你是Gathered Event Speaker的一些非常Valuable的Insights，還是說你在那個活動裡面你找到了更加符合自己這種Meaningful的Connection，然後其實這個方面我覺得大家現在可能有些人就是為了活動而活動，填滿自己的時間。
我突然想到如果這樣發展下去的話，還需要辦活動嗎？辦活動其實就是把這些人Show up，把這些人Group起來，大家有一個Social的環境。當然如果是一個Speaker來分享一些，另說去聽一個人的演講那是另外一個活動，像這種Social的活動就是Gathered的活動，是不是其實在虛擬的環境裡都可以完成？
我覺得這塊可能，我覺得未來可能，它是技術上是可以實現的，也有的在做程式，比方說之前Meta，要Build一個Metaverse，但是我發現，而且就是拋開社交來說，其實在職業上面的很多Interaction，比方說工作的關係，就之前疫情的時候大家都遠程工作，現在為什麼大家都要鼓勵去Return to office？其實人跟人之間的當面溝通，它所構建起來的Trust，我感覺是在網上這種模式環境下取代不了的。所以我覺得這個是非常重要的，而且我覺得這個東西也不是，這種Philosophy，你可以看這個人類發展的歷史，為什麼宗教，為什麼大家要到清真寺，要去教堂，然後去定期的去做禮拜什麼的，它是有一定道理的。我記得那個時候疫情的時候，教堂讓不讓去好像還引起了很多的爭議，就是Gathering，說不能這麼多人Gathering，但是人就覺得就必須要去教堂，不讓我去教堂怎麼行，我寧願break這個防禦措施，我一定要去教堂。
所以這個人的本身的一些需求，它很難變得那麼快，可能幾萬年，幾千年幾萬年也許，但是這幾個世紀裡面，其實很難變得特別多。對對對，我覺得這些就是，其實我覺得是根植在人類的，就是生物的基因裡面的，就是它有這個樣的需求，所以我覺得其實好的AI產品應該是順應人性的，而不是去，你把我自己去改變它，讓人來適應你的產品。
所以更多的還是一個預熱，或者是篩選，或者是幫你們前期做一些準備工作的這種定位，而不是完全代替你這個社交本身，這個社交本身還是希望大家能夠在線下可以去完成。對，我覺得這樣廣義的社交的本質還是尋找同類的，然後AI現在其實最大能量在效率上，然後主要是提升你尋找同類的這個效率，因為本來你可能只有你自己的能力，只能在20個人50人的pool里去找，然後移動互聯網，讓你可以去面向更多的人，能在幾百人幾千個人，然後AI可以把這個範圍輻射的更廣。
So far我覺得目前的社交產品在AI上的嘗試，拋開那個內容品牌的生產力工具，其實大部分還是在匹配效率和匹配的池子擴大上，提升一下效率的問題。但其實我覺得如果光是說未來AI對社交有什麼影響的話，可能除了效率還有更多的一些不知道有可能的方向。
什麼方向？你想說？就是可能我們之前探討的更多都是匹配效率更高，那AI能不能讓你社交更聰明呢？因為其實我以前沒有意識到社交是種能力，後來我發現真的每個人的社交能力差異是非常大的。那是。
我覺得這個裡面就是說，有個稱謂叫表裡如一。我覺得大家AI不光是要decorate，現在很多人都用AI來decorate，就是這樣的話，就是我們希望我們是一個表裡如一的，一方面AI可以提升，就是Nicole講的提升效率。然後對內的話，你可以把它想像成它其實是你的一個coach或者advisor，然後其實你的很多，就是你的社交的這一塊怎麼樣可以更好地可以跟人去做engagement，尋找共同話題，然後一起collaborate。然後，其實它是需要一個對內的advisor，或者是就是這樣可以更好地幫助你提升你這方面的技能。
就是我們希望就是最後它出去actually兩個人，真正見面的話，它不會產生一種很大的反差可能。其實ChatGPT剛出來的時候，我記得好像AI特別有付費能力的一個場景是教你如何回Dating App。教你如何回Dating App還付費。不是AI剛出來，是ChatGPT剛出來的時候，很多場景大家會play，但是那個monitization能力都不強。我記得那個時候我看了一篇分析報告裡面，當我沒有考究了這個論據，它是蠻有意思的。
其實AI我們說的，它就是empower people，拉平大家的這個，也不是拉平，就是說給大家賦能，你通過你的AI的工具的輔助，讓你具有很多你原來也不具有的能力。所以這個是非常，所有人都是可以享受的一個福利。那我覺得社交像你說的，社交是一種能力的話，自然而然你所有的AI的工具，也可以幫助你提升你社交的能力。那就像你說的，在Dating這個場景下，有很多人他就是不善於表達自己。有的人是自來熟，有的人是要跟你混熟了以後才會放得開。那其實最有可能就是通過這些工具，混熟了這個過程，它幫你盡快的達到熟了這個地步，而不是說當你在第一步就被拒絕了。
我覺得這個可能就是給每個人的社交能力都賦能，而且大家是在同一個水平上，不是說我很會玩social game，這個是小白，我就可以拿捏你。這就有AI可能不會太出現這種事。尤其是在professional networking裡面，我覺得大家更加講究的是一個balance的give and take。比如說這個人可能他是一個上市公司的CEO，那個可能是剛畢業就非常junior的student，但是他們之間難道不能有一個balance的點嗎？這個上市公司可能是一個非常traditional industry的公司，他可能不懂AI。但是這個剛畢業的可能之前已經做了很多AI的學習，他可以share出很多insights。因為這樣的話，其實有很多點，他可以把不同所謂的，現在大家都講究的向上社交，他其實是要打破這個向上社交，他真正找到的是一個balance的give and take，這個契合點。
對，這聽起來很exciting。因為我覺得可能很多剛畢業的朋友，可能甚至都沒有勇氣和膽量去approach一個上市公司的CEO。可能是看，那個是什麼人，可能是看一眼，可能就沒有想到我有什麼點可以去在他面前，其實是很閃光的點。其實我們是有可能會connect。對，因為我想說現在之前就比較，現在YC的那個，Garry Tan Garry之前在YC，他是一個攝影師，我記得他看到他年輕的時候，好像是給YC做攝影師，去滿足他們的需求。你是說他那時候part time，我記得有張照片是從社媒上看到他。所以每個人都是有很多面，看你怎麼發掘出他的閃光點。對。
如果我們一切如你們所願，你們分身也build出來了，也有一定的規模，有很多人用，你們最終的產品形態，在你們最終極的想像裡會是什麼樣？你們想把它打造成什麼樣的一個，一個，怎麼講，不能叫帝國吧，一個願景吧，就是你們想把social打造成什麼樣的形態。
其實我覺得這塊的產品的形態，都是根據時代去演化的。我們現在也沒有辦法去預測，比方說，十年後二十年後大家交互的形式是什麼樣的。其實這個也都是為什麼，現在國家什麼，國家戰略就是五年一個規劃，他會說十年一個規劃。他只是說百年以後我們要建成現代化強國。其實我們的願景就是，我們在build Walnut AI的時候，還是以人為本，我們希望我們能夠打破這種信息的不對稱性，能夠讓世界每個角落的人，都可以以最affordable的成本，然後以一種可持續發展的模式，能夠去把他心裡的這種職業的理想或者夢想，能夠轉變成現實，能夠讓他能夠找到他自己的那Northstar。
你怎麼想？我其實在想就是，社交媒體目前的演進方式，之前有一個前輩跟我說，社交媒體每七年換一代。七年，還挺快的。我現在發現社交媒體講究的是，最近幾年的創新大部分都是在內容上載體中創新，就是從最開始可能文字社交，到圖文，到短視頻，到最近的短劇。短劇可能跟社交已經不太相關了，可能都是內容，但是它呈現出來的一個是多模態越來越重要，豐富，並且信息量在短時間內壓縮了更多。所以我其實感覺這一條路已經，就光是內容載體的路線已經走到了一定的瓶頸區，很難再有內容載體的大的創新了。
那下面我的可能是人連接方式的，因為最開始我們是中心化的媒體，紙媒時代，電視時代，然後到自媒體相對的去中心化，未來可能會更加的去中心化。未來我們可能是想要去建立一個這樣的一個communication的channel，給每一個人，然後每個人可能自成一個節點，然後在這個節點和網絡裡面，你可以去利用AI的能力更快更好的觸達，你想要觸達的那個valuable connection，然後以及你可以去，你也可以很快的觸達。
所以未來我們的產品形態更像是一個，我覺得可能更像是我們會同時提供基建和應用服務，然後對於基建來說，它是支撐這個網絡的一些communication的那種service，然後對於應用層來說的話，就可能還是跟現有的社交媒體的產品現在差別不大，但是用戶的分發，但是分發機制和用戶的整個消費內容的方式會更加的去中心化一些。那是一種信息的傳遞方式的一種fundamental的一種變化。
對，就是剛才也就是說，但這個基礎的話，我們還是會真正的去了解用戶的需求，因為每個時代的用戶需求是不一樣的，所以這個也得與時俱進。然後對，包括現在大家，就是剛才你提到的，他每個人接受信息的方式，每個時代都是不一樣的，他prefer的方式，甚至，但是AI其實它提供了一個很好的方式，就是說，它讓以人為本的這種personalization能夠放大。未來的話，我覺得甚至這種交互界面，他都是，每個人的交互界面都是不一樣的，他是對吧？就是有的人他喜歡聽podcast，有的人喜歡聽語音，有的人喜歡文字。對，那這樣的話，他可能未來的話就是說，整個的user interaction這個方面，也可能不再是現在大家看到的，同樣在一個地方都是這種chatbot形式，或者是怎麼樣，然後就是我覺得那個的話會就是。
但是背後可以都是你們的這個數字分身在輸送，對，它其實底層的架構也是這樣子的，當然就是Generative AI到底是不是大家到這個AGI的一個，就是必經的一個，就是它的這個最底層的model，我覺得有可能也不是。現在就是大家都在提，就是很多。也有大佬覺得現在的這個方式是錯誤的，它沒有真正的智能，它只是概率，只是它的拼這個結果。對，現在的話就是說它的創造性，然後能不能像人一樣能夠創造出更多的技術，更多有價值的東西。然後這可能就是說世界模型，大家很多大佬都在提世界模型，然後提出了反對的聲音，就是GenAI的反對的聲音。然後我覺得，但是我覺得GenAI它的確是打開了一個，它trigger了一個，大家應用AI，理解AI的一個，怎麼樣跟AI尋求共生關係的一個point。然後我覺得這個後面，對，就是我們希望AI，我們希望AI最後真正的能夠做成AI for good。就是希望AI能夠向善的，能夠去給人類社會發展。
不管怎麼說，我還是非常期待有一天，就是我有一個數字分身，他可以幫我做很多事情，我想想就覺得很開心。我說我可以少幹很多活，不管他幹什麼活，還是社交也好，還是幫我去做些工作，還是幹什麼。哎呀，這就是太舒服了，對，就是AI，AI就是更像，它可以是你的人生合夥人，你的chief of staff，你的writer。它可能就是AI也會有，你的分身也會有不同的multi identity，然後幫你去解決你對內對外的不同的需求。那這樣的話，我覺得你就可以buy back your time，把你的主要的精力放在更加meaningful的東西上。對對對，哎呀，想想就覺得很開心。
好，今天非常感謝兩位，我們暢想了一下社交媒體未來的趨勢，然後以及我們的Walnut AI怎麼能夠幫助我們達到那一步，非常感謝兩位的分享。那時間關係我們就先聊到這。那如果以後希望能夠看到你們更多的update，包括你們新的產品，包括你們的milestone，希望你們能夠有更好的發展，希望當我們去參加活動，發現每個人都拿著這樣的東西，我們可以一起用數字分身來跟別人來溝通，希望更早能看到那麼一天。
好，感謝，謝謝。謝謝兩位。好，現在就先這樣。謝謝。拜拜。拜拜。