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扎克伯格新实验:用AI管理团队,探索自动化管理新路径

扎克伯格新实验:用AI管理团队,探索自动化管理新路径

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2026-03-26

扎克伯格最近又有新动作了,据《华尔街日报》本周披露,他正在为自己打造一个“CEO 智能体”。这套系统目前仍处于开发阶段,但已能完成一项关键任务:帮他快速整合散落在公司各处的信息。过去,他想了解某项业务数据,往往需要穿越层层汇报、协调多个部门;如今,这个智能体能直接将答案递到面前。


(来源:Wikipedia)

从目前透露的细节来看,这个 AI Agent 并不具备自主决策权,更像是一位无需睡眠、不谈薪资、也不卷入办公室政治的首席幕僚。它的核心价值,在于压缩信息获取路径,避免信息在传递过程中失真或滞后。

扎克伯格并非首位萌生此念的科技高管。今年早些时候,OpenAI 创始人山姆·奥特曼(Sam Altman)曾在一场峰会上直言:当超级智能发展到某个临界点,它将比任何人类高管都更擅长运营大公司,包括他自己。他甚至表示,如果 AI 真能做得更好,他会“非常乐意”放手,马上回农场种地去。

除了高位决策的效率需求,扎克伯格率先推动“AI 分身”的举动,也与 Meta 当前面临的现实困境密切相关。

过去几年,Meta 的转型之路并不算顺。2024 年公司从 Facebook 更名为 Meta,全力押注元宇宙,但数年投入累计亏损超 800 亿美元,用户反响平平,股价一度腰斩。或许是痛定思痛,这次 Meta 不再追求颠覆式创新,而是转向务实路线:把 AI 深度嵌入现有产品与工作流程中。


图 | 元宇宙概念(来源:MIT TR)

资本开支也印证了这一转向:2025 年 Meta 预计投入约 722 亿美元,2026 年将进一步跃升至 1,150 亿–1,350 亿美元区间。扎克伯格更公开承诺,到 2028 年将在美国 AI 基础设施上累计投入超 6,000 亿美元。与此同时,Meta 近期接连出手收购:去年末以超 20 亿美元拿下新加坡 AI Agent 公司 Manus,最近又收购了 AI 社交平台 Moltbook,补强智能体生态。

据了解,公司目前运行着多套 AI 系统,最常被提及的是 MyClaw 和 Second Brain。前者是一个 Agent 系统,能访问员工的内部文件和聊天记录,甚至可以代替用户与同事或其他 AI Agent 沟通;后者基于 Anthropic 的 Claude 模型搭建,专门用于索引文档、整理任务和挖掘信息。

更有趣的是,公司内部已出现让员工个人智能体彼此“对话”的群组,人类只需旁观。这与 Moltbook 的收购逻辑高度契合。


(来源:Moltbook)

此外,从今年初起,Meta 更成为首家将“AI 使用情况”正式纳入绩效考核的大型科技公司。“AI 驱动影响力”已写入每位员工的核心考核指标。公司鼓励员工每周参与 AI 培训与黑客马拉松,并亲手构建实用工具。

数据似乎验证了这套打法的效果:Meta 首席财务官在财报会上透露,今年以来工程师人均产出提升约 30%,主要得益于 AI 编程工具;而深度使用新系统的员工,产出涨幅高达 80%。

但新工具并非总是趁手,AI 带来的新问题同样不容忽视。

今年 3 月中旬,Meta 内部发生了一起被定级为“Sev 1”(公司安全等级第二高)的事故:一名工程师使用公司自研的 AI Agent 回答内部论坛的技术提问,结果该 Agent 在未获人工审批的情况下自行发布了答案。另一位员工据此操作,而这些建议事后被证实存在错误。在近两个小时里,敏感的公司与用户数据被暴露给无权限人员。最新虽事后澄清“无用户数据被不当处理”,并将问题归因于人为操作失误,但核心矛盾并未解决:当 AI 具备协作、分析甚至部分替代人类决策的能力时,一旦出错,责任该如何界定?

与此同时,裁员的阴云也在聚集。据知情人士透露,Meta 高管层正在规划一轮可能波及 20% 员工的调整。以公司目前约 7.9 万人计算,这意味着近 1.6 万个岗位可能受影响。公司发言人称这是“对假设性方案的推测”,但并未明确否认。消息传出后,Meta 股价反而上涨近 3%。分析师估算,若真实施 20% 裁员,或可带来约 5% 的每股盈利增长。

裁员阴影之外,在“AI 优先”的氛围下,一种新的职场文化正在硅谷悄然流行:“Tokenmaxxing”(Token 最大化)。如今工程师们在内部排行榜上比拼的,是谁消耗的 Token 最多。

据报道,有 OpenAI 工程师单周处理了 2,100 亿个 Token,相当于 33 倍维基百科全文的数据量;有 Anthropic 用户单月在 AI 编程工具上花费 15 万美元。英伟达 CEO 黄仁勋甚至公开表示,他会给工程师发放“Token 预算”作为薪酬补充:若一名年薪 50 万美元的工程师,年底未能烧掉至少 25 万美元的 Token,他会“深感担忧”。而在 Meta 内部,同样的 token 消耗焦虑同样存在,甚至只可能比其他企业更为强烈。

批评者指出,这本质上是用“看起来忙碌”替代“真正高效”。一位工程师的话或许代表了不少人的心声:“在大公司内部,不加速使用 AI 本身正在变成一种职业风险。不管产出质量如何。”

扎克伯格去年曾在一封公开信中描绘过他的愿景:打造“个人超级智能”,让 AI 赋能个体实现目标,而非仅聚焦于中心化的自动化。如今,这个愿景正以他自己作为“首位用户”接受测试。它能否真正驾驭一家万亿市值公司的战略复杂性,还是最终沦为一个花哨的信息检索器?答案取决于三重变量:技术能否兑现承诺、监管会否适时收紧,以及 Meta 能否在快速部署与安全可控之间找到平衡点。

值得一提的是,Meta 新一代大模型“Avocado”原定今年初发布,却因内部基准测试落后于竞争对手,被迫推迟至至少 5 月。有消息称,公司甚至考虑临时授权调用 Google 的 Gemini 以填补空窗期。

https://www.wsj.com/tech/ai/mark-zuckerberg-is-building-an-ai-agent-to-help-him-be-ceo-eddab2d5

运营/排版:何晨龙

来源:https://www.163.com/dy/article/KOQAM3NB05119734.html
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