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原文作者：Rebecca Bellan (TechCrunch)
人工智能聊天机器人正变得越来越擅长回答问题、总结文件和解数学题，但它们在很大程度上仍然像是一对一服务的助手。它们的设计初衷并非是为了处理现实协作中那些更混乱的工作：协调具有相互竞争优先级的个人、跟踪长期决策，以及随着时间的推移保持团队的步调一致。
Humans& 是一家新的初创公司，由来自Anthropic、Meta、OpenAI、xAI 和 Google DeepMind 的校友创立，他们认为缩小这一差距是基础模型（foundation models）的下一个主要前沿领域。本周，该公司筹集了4.8亿美元的种子轮融资，用于构建一个服务于“人机经济”的“中枢神经系统”。这家初创公司“赋能人类的AI”的表述主导了早期的报道，但该公司的真正抱负更为新颖：构建一种专为社会智能而非仅仅是信息检索或代码生成而设计的新型基础模型架构。
Humans& 的联合创始人之一、前Anthropic员工Andi Peng 在接受 TechCrunch 采访时表示：“感觉我们正在结束第一阶段的规模扩展，即训练问答模型使其在特定领域变得非常智能，而现在我们正进入我们所认为的采用的第二波浪潮，届时普通消费者或用户正试图弄清楚如何利用所有这些技术。”
Humans& 的核心观点在于帮助人们迈入AI新时代，超越“AI将取代工作”的叙事。无论这是否只是营销说辞，其时机都至关重要：公司正从聊天模式转向智能体（agents）模式。模型能力已经足够，但工作流程尚未跟上，而协调（coordination）的挑战在很大程度上仍未得到解决。在这一切中，人们对AI感到受威胁和不知所措。
这家成立仅三个月 Thus 岁的公司，像其一些同行一样，凭借这一理念及其创始团队的声望，成功完成了这笔惊人的种子轮融资。Humans& 尚未推出具体产品，其具体内容也尚不明确，尽管团队表示，它可能取代多玩家或多用户环境，例如通信平台（想象一下Slack）或协作平台（想象一下 Google Docs 和 Notion）。至于用例和目标受众，该团队暗示可能同时面向企业和消费者应用。
Humans& 的联合创始人兼首席执行官、前xAI研究员Eric Zelikman 在接受 TechCrunch 采访时表示：“我们正在构建一个以沟通和协作为中心的产品和模型”，他补充说，重点是让产品帮助人们更有效地协作和沟通——无论是彼此之间，还是与AI工具之间。
“比如当需要做出一个重大的群体决策时，通常会演变成某人把所有人都叫到一个房间里，让每个人都表达他们对比如想要什么样的标志的不同意见，” Zelikman 继续说道，他和团队回忆起为这家初创公司敲定标志时那种耗时费力的过程时，忍不住笑了起来。
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Zelikman 补充说，新模型将被训练成以一种感觉像与朋友或同事交谈的方式提出问题，就像一个试图了解你的人一样。如今的聊天机器人被编程为不断提问，但它们提问时却不理解问题的价值。他说这是因为它们被优化了两个方面：用户对所给回答的即时喜爱度，以及模型正确回答所接收问题的可能性。
产品缺乏清晰性的部分原因可能在于 Humans& 本身还没有确切的答案。Peng 表示，Humans& 正在与模型协同设计产品。
“我们在这里所做的一部分就是确保随着模型的改进，我们能够将模型的界面和能力行为与一个有意义的产品共同演化，”她说道。
但明确的一点是，Humans& 不想构建一个可以插入现有应用程序和协作工具的新模型。这家初创公司想要拥有协作层。
AI加上团队协作和生产力工具正成为一个日益热门的领域——例如，笔记应用初创公司 Granola 在推出更多协作功能时，以 2.5 亿美元的估值完成了4300 万美元的融资。几位有影响力的意见领袖也明确表示，AI的下一阶段是关于协调和协作，而不仅仅是自动化。领英创始人Reid Hoffman 今日论证称，公司在实施AI时犯了错误，将其视为孤立的试点项目，而真正的杠杆作用在于工作的协调层——即团队如何共享知识和召开会议。
“AI存在于工作流程层面，而最接近工作的人才知道摩擦点到底在哪里，” Hoffman 在社交媒体上写道。“他们是发现哪些内容应该被自动化、压缩或完全重新设计的人。”
这就是 Humans& 想要立足的空间。其模型的理念是，它的模型/产品将充当任何组织（无论是 1 万人的企业还是一个家庭）的“连接组织”，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。
要实现这一点，需要重新思考AI模型的训练方式。
Humans& 的联合创始人、前OpenAI研究员Yuchen He 告诉 TechCrunch：“我们正尝试以一种涉及更多人与AI互动和协作的方式来训练模型，” 他补充说，该初创公司的模型还将使用长期强化学习（long-horizon RL）和多智能体强化学习（multi-agent RL）进行训练。
长期强化学习旨在训练模型随时间推移进行规划、行动、修正和跟进，而不仅仅是生成一个好的单次回答。多智能体强化学习则在有多个AI和/或人类参与的环境中进行训练。随着研究人员将大型语言模型（LLM）从聊天机器人响应推向可以协调行动并在多步骤中优化结果的系统，这两个概念在近期的学术工作中正获得动力。
“模型需要记住关于它自己、关于你的事情，它的记忆越好，对用户的理解就越好，” 他说道。
尽管领导团队背景显赫，但前方仍有许多风险。Humans& 将需要无休止的大笔资金来支持训练和扩展新模型这一昂贵的努力。这意味着它将与主要的既定参与者争夺资源，包括计算资源。
但最大的风险是，Humans& 不仅与 Notions 和 Slacks 竞争。它瞄准的是AI领域的“巨头”。而这些公司正在积极研究在其平台上实现更好的人机协作的方法，尽管他们声称 AGI 将很快取代具有经济价值的工作。Anthropic 旨在通过 Claude Cowork 优化工作方式协作；Gemini 已嵌入到 Workspace 中，因此AI驱动的协作已经在人们正在使用的工具中发生；OpenAI 最近一直在向开发人员推广其多智能体编排（multi-agent orchestration）和工作流程。
关键是，没有一家主要参与者似乎准备基于社会智能来重写模型，这要么给予 Humans& 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的AI人才，并购（M&A）确实是一个风险。
Humans& 告诉 TechCrunch，它已经拒绝了感兴趣的收购方，并且不打算被收购。
Zelikman 表示：“我们相信这将是一家时代性的公司，我们认为它有潜力从根本上改变我们与这些模型的交互方式的未来。我们相信自己有能力做到这一点，并且对我们在这里组建的团队抱有很高的信心。”
本文最初发布于 2026 年 1 月 22 日。
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