马克·扎克伯格：Meta、Facebook、Instagram 与元宇宙

54% 的美国人对马克·扎克伯格持负面看法。埃隆·马斯克是 23%。两个人都经营着世界上最有影响力的科技公司，都在改变人类生活这件事上下了重注，拿到的却是一份天差地别的成绩单。

这是 Lex Fridman 在 2022 年 2 月 26 日那期播客里抛给扎克伯格的问题。那天乌克兰战争刚刚爆发，Lex 在开场里说，他的祖父曾在苏联红军当机枪手对抗纳粹，血流在乌克兰的土地上。他把这期节目献给战争中的受难者，也献给那个他想理解的人：一个被一半美国人不喜欢的科技领袖。

访谈持续了五六个小时。扎克伯格后来开玩笑说，这比他做过的国会听证会平均时长还短一点。里面聊了元宇宙里的“在场感”、AI 如何识别自杀倾向、言论自由的边界、青少年心理健康、给年轻人的建议，还有他四岁女儿眼里的“代码艺术”。

为什么虚拟的手比虚拟的手臂更真实

Lex 是个坚持面对面做播客的人，他问扎克伯格：什么时候元宇宙里的对话能像现在这样，有那种化学反应的亲密感？

扎克伯格的回答从一个概念切进去。虚拟现实和增强现实跟此前所有数字平台的根本差别，在于“在场感”（presence）。人看手机、看电视，画面可以做到高清，但你从头到尾都知道自己在看一块屏幕。他想造的是那些能让大脑误以为“我就在这里”的信号。

空间音频是第一块拼图。Meta 推出了 Workrooms，扎克伯格给公司高管下了一条硬规定：必须在 Workrooms 里开站立会议。他的说法是“我们先自己吃狗粮”。哪怕虚拟化身很粗糙，效果也比 Zoom 好不少。别人从桌子另一头说话，声音就从那个方向传来；你可以朝旁边的人凑过去小声说句话，这在视频会议里做不到。

更让他意外的发现跟手有关。最早的 VR 只有头显，你能环顾四周，但没法跟环境互动。加上手之后，团队最初的假设是，光有手会很怪，人低头时应该看到一整条手臂。结果反了过来。真正让人不舒服的是肘部角度。系统根据手和头的位置反推手臂姿势，一旦推歪，你会产生一种“我的手臂明明是这样，显示出来却是那样”的错位感。最后的解决办法很简单：只显示手，不显示手臂。用户体验反而更自然。

扎克伯格说他做产品设计的很多直觉来自心理学。他本科学的是心理学和计算机科学，一直待在这两者的交叉点上。他反复强调一个判断：大多数科技公司在造的是让人跟技术互动的工具，他想造的技术，重点在帮人和人互动。

人脑里有一大块区域专门用来读面部表情。所以在设计下一代 Quest 头显时，面部追踪和眼动追踪成了重点。他讲了一个大家都忽略的事实：视频会议发展了这么多年，从来没有解决眼神交流。你看着屏幕里对方的眼睛，对方感受不到你在看他。你去看摄像头，对方能感到被注视，但那不是自然的眼神。VR 里只要有了真正的眼动追踪，这件事就能做真的。

他也承认这里是笔商业账。面部追踪和眼动追踪会让设备更重、更厚。完全可以想象另一家公司走“最轻最薄”的路线。他的选择是把设备做得尽量像人，轻薄排在后面。理由很直接：大量的人类情绪和表达藏在微表情里，眉毛动一毫米，对方就能读出意思。沟通里丢掉这些信号，是一种损失。

元宇宙什么时候变成生活主场

Lex 追问：什么时候会出现那个“奇点时刻”，多数人把大部分有意义的人生体验放进元宇宙？

扎克伯格说他读到过一个定义。很多人以为元宇宙是一个地方，其实它指的是一种时间状态：沉浸式数字世界成为我们生活的主要方式、主要时间去处。他觉得这个框架合理，又补了一句：你和我现在其实已经把很大一部分生活放在数字世界里了，只是它还不是 3D 沉浸式的。他大部分会议在视频里开，大量事情在邮件和 WhatsApp 上完成。

他讲了做平台的一个基本矛盾。一边要造优雅、能规模化、被几十亿人使用的东西；另一边要打地面战，一个个解锁具体场景。他们最先拿下的是游戏和社交。当年的判断是：回头看 PC 和移动时代，游戏都很重要，可游戏行业是分散的、讲爆款的；做沟通和社交的公司最后数量很少，影响力却跟所有游戏加起来一样大。

第三个场景是生产力。Meta 历史上在这块不算强，扎克伯格认为它会变得关键。他把生产力拆成两层：一层是 Workrooms 这种会议场景，一层是 Word、Excel 那种知识工作。他给了一个具体条件：只要在 VR 里办公比 Zoom 好，或者代码和文档能在 VR 里跑，并且比现有设备好一点点，比如让工程师的生产力提升 5%，Meta 就会给每个工程师配一台，其他公司也会跟进。这个尺度一旦被跨过，设备就会进入跟今天主流计算平台竞争的规模。他不认为这件事要等超过五年。

他也提到，这个判断里藏着一种减法思维。人们通常以为元宇宙的卖点是那些第一次做时会惊呼“我从没体验过这种事”的东西，比如瞬移到任何地方、在 VR 里徒手搭建世界。Meta 在 Inside the Lab 展示的 Builder Bot 就是这样：你对着它说“在这边放几棵树”“把几瓶水放到野餐布上”，它直接在场景里生成。但他判断，一个人生活里绝大多数时间并不在体验“第一次”，更多在于东西好不好用。所以他给的目标是让计算变得更自然，让用户把大部分计算时间搬进来，靠的是日常效率的持续优势，新鲜感只是附带的。

一个被一半美国人讨厌的人

Lex 念出了那组数据。54% 的美国人对扎克伯格持负面评价，马斯克是 23%。

扎克伯格先问这是不是美国调查。确认之后，他给了一套解释。他承认 Meta 的品牌在美国遇到的挑战远大于其他地方。他提到 2016 年之前，媒体报道里对 Meta 的情绪基本没有负面月份；2016 年之后，基本没有正面月份。

他把这归成一个结构性问题。Meta 既不是民主党公司，也不是共和党公司，它每天要裁决大量内容决定，而这些决定必然让一半人不高兴。他的观察是：当你做了一个让某一方满意的决定，他们不会觉得“Meta 这次做对了”，只会觉得“这次没搞砸”；而被冒犯的那一方会觉得“你怎么能这么干”。于是一个争议事件发生，Meta 的品牌就往下跌一次，跌的是另一半人。他管这个叫双输。

如果我想让人们对我这个人有好印象，我不确定你会去创办一家公司。或者一家社交媒体公司，这看起来无比困难。（马克·扎克伯格）

Lex 追问：作为一个人，你每天花这么多时间试图弥合分裂、做点好事，结果在美国这个你称为家的地方，那么多人对你个人和你的公司持负面看法，是什么感觉？

扎克伯格说他注意到一个现象：其他互联网公司的创始人很多选择退后一步，做些争议更小的事，有些人可能只是时间久了累了。他没有明说自己要不要走同一条路，只留下一句：运营一家公司很难，把一件事做到规模很难，你只有在很长时间里持续做才知道有多难。

接着 Lex 问了个更私人的问题：你的圈子里有没有人敢直接骂你，指出你想法跑偏了？扎克伯格说他很骄傲 Meta 有一家“出名的开放文化”，内部鼓励异议，这也是为什么内部有那么多材料会泄漏出去，因为文化本身就是这个样子。他提到管理团队新老成员混在一起，信任度很高，而且是一群相对爱吵架的人。他的朋友和家人也会推他。他又补了一句：不能只有朋友和家人，还需要多样性，比如记者、分析师、其他公司的高管、某些政客。这些人看世界的角度不同，正是这份不同让他们的观点有价值。

他把批评者分成两类。善意批评者的目的是帮你做得更好，他们的意见要珍惜，还值得仔细听。把所有负面声音都屏蔽掉只听好话，和拼命讨好永远不会喜欢你的人，危险程度差不多。而如果你判断对方在恶意攻击，时间久了，也就不会太在意了。

Frances Haugen 与那份内部研究

Lex 接着问了那个更尖锐的问题。Facebook 前员工 Frances Haugen 泄露了 Instagram 针对青少年福祉的内部研究，她的结论是 Instagram 为了利润选择牺牲少女的心理健康，称它对她们“有毒”。扎克伯格的回应文章标题是《我们的研究究竟揭示了青少年福祉的什么》，里面写道：在 12 项福祉议题中，有 11 项是那些承认自己正面临困扰的少女也表示 Instagram 让她们变得更好。

Lex 让他把对方的论证用最强版本复述一遍，再解释自己的立场。

扎克伯格承认青少年心理健康很重要。作为一个父亲，他很难想象有比这更重要的话题。他说互联网和社交媒体并不特殊，几十年来杂志一直在向女性和孩子推销某种身材标准。他们做这项研究的动机正是在意，而且从一开始就没指望所有结论都好看。研究的意义就在发现问题、改进产品。

他不认同的是报道的取舍。他提到研究里有大概二十个指标，其中十八九个显示使用 Instagram 对青少年福祉是中性的或者正面的，只有一个领域显示需要改进，他们随后也采取了措施。按他的说法，准确的表述应该是青少年的 Instagram 使用总体上对他们的心理健康是正面的，但最后出来的叙事完全不是这么回事。

他更在意动机层面的指控。这个叙事默认了一种恶意：你们做了研究，然后把它藏起来。他反问：据他所知，没有其他科技公司做这类研究。那为什么一家公司做了研究、想改进、也采取了行动，最后的解读却是他们在掩盖？他觉得这个描述跟事实之间的距离大得离谱，并且鼓励整个行业都来做这类研究。

当 AI 拦住一场自杀

Lex 把话题拉回更沉的层面。因为越来越多的生活搬进了数字世界，欺凌也随之搬了进去，有些欺凌会导致抑郁，甚至自杀。这是压在你身上的重量。

扎克伯格说，他们系统地追踪并打击一系列伤害，欺凌和自残是其中最重点的部分。他讲了一个技术上的难点：欺凌很难识别，因为它高度依赖语境。宣传恐怖组织的内容相对好识别，形式和语气有规律；欺凌可能只是某个人拿别人外貌开了个只有当事人才懂的玩笑，看上去跟幽默没有区别。同一句话，对一个人是玩笑，对另一个人是摧毁。

所以他的思路一部分在 AI，一部分在把工具交给用户自己。比如可以关掉评论，可以暂时不看某个人的内容，而不需要公开宣布取关，避免把冲突升级成一次公开表态。

更极端的情况是自残和自杀倾向。他提到 AI 对这类信号的识别很有效，再加上用户举报。他们建了覆盖很多语种的识别系统，并且跟当地急救系统打通。他特别为这个团队骄傲，说这套系统已经救了成千上万人，通过 AI 和本地急救机构之间的接口，把急救人员送到真正需要的人身边。

他说这就是个沉重的题目，需要用很多种方式应对，同时也要承认，有些伤害就是人性的一部分，人本来就会彼此伤害，你能做的是给人工具、造点有用的东西。Lex 接过来说，一个让人相爱的平台，本质上也是一个让人互相伤害的平台。管理这样的平台，得到的心理体验极其困难。

言论自由：那条线画在哪儿

Lex 说有两拨人在施压 Meta。一拨人生气 Facebook 放任“虚假信息”传播；另一拨人担心 Facebook 把正常言论贴上“虚假信息”标签然后审查掉。扎克伯格 2019 年 10 月在乔治城大学的演讲里曾有力地捍卫过言论自由，但之后来了疫情，来了 2020 年大选。Lex 问：外部压力有没有逼 Meta 损害它曾捍卫的言论自由理想？

扎克伯格先说了句显而易见的话：广告主和政客的压力不会直接影响他们怎么想这件事，因为这些都是难题。然后他讲了一条时间线。

他说，一家公司不可能走到今天这一步，除非你相信人表达自己是好事。他们公司的基本公式是：给人声音、帮人连接，由此创造机会。他特意强调，人们大多数时候表达的内容并不政治，而是关于自己身份的表达，就像前面聊到的虚拟化身，是把自己某个侧面展现出来。只有当人强烈到一定程度，它才变成政治话题。

他回溯了内容治理的演进。公司成立初期还在深度学习之前，他和室友达斯汀一起看东西，有人举报就尽量处理。头七八年公司不大，甚至长时间不赚钱，AI 也不存在。到了 2010 年代中期，情况开始翻转：公司变大，AI 开始能主动识别一些更简单的违规内容，比如色情图片，训一个图像分类器识别就行；再比如恐怖主义内容。他指出，识别煽动暴力的内容要难得多，因为还要区分“你是在谴责它”和“你是在煽动它”，而且要用全球上百种语言、在方言里做到这件事，不能误伤。这种细腻程度的技术，他认为只有现在才开始真正变得可能。

2016 年之后，很多人从睡梦中醒来，意识到国家比想象中更分裂。他说那时他确实觉得需要一笔更大的投入，于是让上千名工程师专门建 AI 系统，主动识别各领域的有害内容。他们每季度发布透明度报告，对二十类有害内容统计一个指标：有多少内容在被人举报之前就已经被 AI 处理掉。

结果问题变复杂了。他开始接到另一边的反馈：你们下架得太多了。有些内容处在边界地带，本来也没人在意，也没人举报，那为什么要下架？而另一边依然说你们做得不够。他说，技术问题正在变成哲学问题：那条线到底画在哪儿。他得出的结论是不该由一个人来做这个决定，所以他们建立了独立的监督委员会，成员从全球挑选，承诺支持言论自由、理解人权和表达自由之间的权衡，用户可以向上申诉，最有争议的案子由他们做最终的有约束力的裁决。裁决之后，团队再去琢磨这些决定背后的原则，把它们编码进算法里。

Lex 追了一句：这些人是怎么选出来的，你们等于把一个难题外包了出去。扎克伯格说，最初他们挑了几位主席，标准就是看对表达自由的承诺、对人权的理解，以及愿意为表达自由承担代价。

疫情、专家和失灵的沟通

Lex 追问：乔治城演讲之后，你的立场有没有变？

没有，从哲学层面说，我的立场和我在乔治城讲话时完全一致。（马克·扎克伯格）

他解释了自己的思路。所有人都会同意有一条线存在：如果你即将对他人造成身体上的伤害，就该有约束。经典的例子是最高法院那句“你不能在挤满人的剧院里喊失火”。大家分歧的地方在于，什么才算“真正的伤害”。是只有当事人被欺凌到要伤害自己才算伤害，还是在被欺凌的过程中就算？这条光谱上的哪一点，才是那条线。

但他认为有一个广泛的共识：当出现急性的威胁时，从社会角度容忍更少的言论是合理的。回到疫情，他说没人预期这会持续好几年，但事先问一句：一场全球大流行、很多人正在死去，这算不算那种“不能在电影院喊失火”的紧急状态？他认为这大概率能通过那个测试。所以疫情期间是个非常棘手的处境，但“对表达自由的根本承诺是在的”。

Lex 接过这个点往下推。他说，对 Meta 的批评里有一部分是：CDC、WHO 这些我们作为文明一度信任、用来划定健康政策红线的机构，以各种大大小小的方式失灵了，那 Meta 该从哪儿获取“什么是虚假信息”的答案？他提到自己朋友乔·罗根，说他在拉斯维加斯时有人朝罗根喊“别再散布虚假信息了”，而罗根的大量听众认为他并没有散布虚假信息。Lex 说，你不能假装有大量人对虚假信息另有一套定义这件事不存在。他又追问：谁算是专家？作为一个有博士学位的人，他说自己也不敢确定专家怎么定义，尤其是在一场全新的疫情里，尤其当政治和能靠耸动叙事赚钱的媒体都卷进来的时候。真相从哪来？所有人转头看 Facebook，说，你告诉我真相是什么。

Lex 给扎克伯格提了一个建议。他会更倾向于自由发言这一侧，不把“定义虚假信息”的权力揽在自己身上，把它交给公共辩论，让观点自己站着或倒下。他还说，自己会把一部分责任放在科学家失败的沟通能力上：他们应该走上观点的战场，跟散播反疫苗信息的人对话，把数据摆出来，公开讨论，别翻个白眼说“我是专家我说了算”。打败坏观点的方法是好观点，靠说话。这是言论自由的核心。据 Lex 观察，最好的疫情科普反而出现在社交媒体上，医生们快速回应、绕开漫长的同行评审。平台的应对应该是退后一步：撤出对“谁在定义虚假信息”的争夺，把空间让给公开讨论，同时对急性的、会造成明确伤害的东西保持干预。另外要更透明，让公众明白这问题有多难。他调侃说：把任何批评者放到舵手位置上一个星期，看看他能做多好。

六千块 GPU、三百种语言和一副眼镜

话题转到 AI。扎克伯格最近公布了 AI 研究超级集群（RSC），目前有 6000 块 NVIDIA DGX A100，未来会扩到 16000 块。Lex 对 GPU 有热情，直接问到了翻译。

他给的场景很有画面感：他俄语流利，英语还行；普京英语略有基础，俄语流利。两个人都能部分听懂对方，如果 AI 能把翻译做到超越双方各自的语言能力，那就是一个漂亮的测试基准。他想问扎克伯格对实时翻译的构想。

扎克伯格说翻译这个方向经历过几轮迭代。现在的技术路线是绕开中间的符号表示，直接把一个语言里的概念映射到另一个语言，靠训练越来越大的模型来做，这正是超级集群的用武之地：模型是训练时吃算力，运行的时候并不需要。他们现在能无缝处理大约一百种语言之间的互译，近期目标是三百种，任意两种语言之间都能翻。

他提到一个越往小语种走越难的问题：小语言没多少语料，数据少，只能借助在大语种上训练好的模型迁移过去。这背后是 AI 的一个大问题：泛化能力能做到多强。

他又把翻译和元宇宙接上。翻译现在的做法是从语音转文字、翻译文字、再合成语音。更好的方式是语音直接对语音，不经过文本中间态。他还说，从机器学习的进展来看，自监督学习是重要突破，再叠加越来越大的算力，很多过去难做的事情现在能做了。

他给了一个 AR 的类比，来解释为什么下一代 AI 助理会不一样。未来的眼镜看起来会像一副普通眼镜，能在现实世界里叠加全息图像，把虚拟和物理对象混在一起。他说这是人类第一个拥有和你一样多环境信号的计算设备：它能看到你看到的，能听到你听到的，因为麦克风就在你耳朵边上。这种第一人称视角的 AI 助理，需要的基础模型能力会有巨大不同。在他看来，元宇宙和 AI 是互相成就的关系。

身份、数字服装，和会不会有人冒充你

聊到身份，扎克伯格认为未来会是一整条光谱。一头是卡通化的表达型化身，另一头是照片级真实的化身。更关键的是还有另一条轴：这个化身是直接代表你本人，还是某种幻想身份。两条轴交叉，会产生各种各样的组合。玩军事模拟游戏时，一张更真实的士兵脸会增强体验；跟朋友闲聊时，他希望对方一眼认出是他，一个卡通版本就够了；而像 VRChat 那样的场合，很多人享受的是换上一套近乎梗图的荒诞造型，进门就等于自带一个破冰话题。开会时，一张照片级的真脸则最合适。

他承认自己对身份的看法变过。Facebook 早期他以为人只会有一个身份，现在他很确定不会是这样。这带来一个他感兴趣的技术问题：怎么让用户在多种身份之间无缝切换。

然后他谈到了虚拟经济。他举了个例子：假设你在元宇宙里经常开会，你会不会花差不多同样多的钱去打理照片级化身的外观，就像你为视频会议里的穿着花钱一样？他认为会的，虚拟服装的市场会很大。接下来是个更有意思的问题：你为照片级化身买的那件衬衫，能不能自动转译成表达型化身身上的版本？他觉得答案在于 AI 里的风格迁移。设计师可能卖的不只是衣服，而是一个能生成整柜衣服的“生成器”。你买了一个风格，进入任何化身，它都能把那件衣服合理地套上去，甚至套在一条龙的身上。

他顺势讲了对数字商品的判断。如果一件数字商品不只绑定在一个平台、一个场景里，它的价值会更高，人们就更愿意为它花钱，整个经济也就被带动起来。他说前面跟 Lex 拿 NFT 开玩笑归开玩笑，这里面的核心承诺就是这个。

Lex 顺着问出了阴暗面：既然身份可以藏，那有人就能用匿名去骚扰别人，甚至不用是人，用机器人也行。你怎么知道元宇宙里跟你说话的，是真人还是 AI，是善意的人还是恶意的人？

扎克伯格把问题拆成几层。别人有没有善意，这件事几乎在任何环境里都没被解决过。如果跟你说话的是一个龙形化身，那很明显它不打算冒充某个人。他认为最需要防的、也最吓人的一层，是冒充。他描述了未来的一个场景：等照片级化身成熟，在 Workrooms 的未来版本里开会，一个人走进来，长得跟你一模一样，我怎么知道那真是你？他说他们正在思考的方向是生物识别，也就是戴上头显、准备使用那个化身之前，先证明你就是那个化身的本人。他判断这个需求大概率会出现，因为没人愿意被冒充。

至于用假账号做坏事，这不是元宇宙独有的问题，只是在沉浸感更强、在场感更重的环境里，伤害会让人更难受。他的应对思路是从账号层面识别行为，不去逐条判断内容。他说，元宇宙里的互动会更像一通电话，而不是一条帖子，所以治理的重心会更多落在一个账号的整体行为上。他承认这套系统不完美，但他判断在这个领域，Meta 靠反情报团队和多年积累的 AI 系统，比行业里其他公司领先好几年。Lex 开玩笑说他愿意把自己的化身开源，让几百万个 Lex 到处走，像《黑客帝国》里的史密斯一样。扎克伯格回他：这对你原有的那个版权应该没什么好处。两人都笑了。

一台被勒索的 NAS 和两种安全路线

Lex 提了件刚发生的事。他用 QNAP 的 NAS 存视频，最近被勒索软件攻击了，整台设备被锁死，而他说自己做对了很多安全上的事。他问扎克伯格怎么看个人数据的安全。

扎克伯格说，这件事要分开看两种路线。把东西放进堡垒式的中心化系统，和把东西分散到用户手里，各有强弱。他举了 WhatsApp 的例子：他们运营着世界上最大的加密通信服务，也是最早实现多平台端到端加密的公司之一。这个机制带来一个承诺：Meta 自己看不到你发出去的消息内容。哪怕有人攻破了 Meta 的服务器，也拿不到你发给朋友的那条消息。

但代价在另一头。消息全在你手机里，你遵不遵守安全实践？手机丢了，内容就没了。你可能把内容备份到 iCloud 之类的服务，那又变成把命运交给苹果，看它会不会把数据交给某个政府、或者会不会被黑。

他说集中式系统也有它的价值，比如数据聚在一起，才能训练出个性化能力更强的系统。而如果你是一家严肃公司，你会让红队天天打自己，会开漏洞赏金，吸引世界上最好的攻击者来破解。任何系统都会出安全问题，他的结论是尽可能积极地加固，同时坦然承认问题会出现。他把这个逻辑和开源软件对比：开源系统这些年在安全性上反而更稳，原因就是一切敞开，问题被暴露得更快，而不是被藏起来假装不存在。

他还区分了不同威胁的演化速度。国家级行为者干预选举、攻击系统，战术一直在升级，攻防是持续对抗。而散播仇恨言论的人，多数并没有变得更聪明，进步幅度小得多。他最后补了一句自己的信念：他相信大多数人本质是好的，一个人会慢慢意识到仇恨别人并不好玩，于是慢慢减少这类行为。说完他提议先休息一下，去趟洗手间。

《社交困境》和那份乐观的信念

休息回来后，Lex 提了《社交困境》（The Social Dilemma）这部纪录片。片子的核心论点很清楚：因为社交媒体靠广告赚钱，算法就要把注意力和参与度最大化，而一个有效的手段就是让人彼此愤怒、加深分裂。扎克伯格写过一篇逐条反驳的文章《社交困境错在哪里》。Lex 请他把对方的论证推演到最强版本，再回应。

扎克伯格说他理解人们为什么会担忧。他先承认那个基础假设的一部分：用户使用得越多，公司赚的钱确实越多，所以从利益上讲，公司希望用户多用产品，这一点存在。但他随即拆开了第二步推断：让人情绪激动，是否真的让人更愿意长期使用？他举了别的媒体：电视行业有句老话，“只要有血腥，就能上头条”。可他在自己公司里看到的是两件事。

一件是，短期内抓眼球的东西，未必是用户长期之后会感激自己看过的东西。他说自己已经做了十七年，还很年轻，未来几十年要做的事多得很。一个真正看长期的公司的激励，是去做用户长期觉得有价值的东西，今天能抢到注意力的那种可以先放一边。

另一件跟他的产品设计哲学有关。他说他是产品设计师，造产品不只是造功能和效用，还得管它用起来的感觉。就像他们花大把时间琢磨 VR 里的“在场感”，那是一种生理性的感受，光讲功能说不清楚。他在意用户用产品时的感觉，他不想造一个让人生气的产品。他反问，造一个让人花大量时间在里面、出来之后对别人更愤怒的东西，这不是他想留给世界的贡献。

他给出了具体的机制。用户可以逐条反馈：我喜欢这个、我爱这个、这个让我生气、这个让我难过。系统据此把让人生气的内容推得更少。这个机制的存在，本身就是设计意图的一部分：一个希望用户长期感觉良好的产品，自然会这么做。

他还补了一刀在别的商业模式上。他说这些问题并不是广告独有的。拿新闻订阅制来说，订阅制同样有陷阱。偏党派立场的媒体，读者基本只来自一边，那它们生产温和中间内容的动力从哪儿来？给更极化的内容才能换来更多订阅。他说，没有哪种商业模式是完美的，每种都有坑。广告的好处在于让消费者服务免费，如果你相信每个人都该有发声的机会、每个人都能连接，这就是件大事，它避免了你把服务做成只有少数人买得起的奢侈品。但无论哪种模式，你都得小心自己是怎么做的。

Lex 把问题推回到更硬的地面上。他说，观察社交网络，确实看到很多争吵、很多愤怒、很多一方向另一方一边倒的病毒式传播。从这些现象很容易推理出“平台在放任愤怒病毒式传播，从而加剧世界分裂”。他问扎克伯格，怎么反驳这个叙事，或者怎么把这场战斗透明地展示出来。因为在他看，这不只是动机和财务问题，还是个技术难题：怎么提升人的长期福祉。

扎克伯格要先把讨论落回研究上。他说，总体而言，已有的研究发现社交媒体并不是极化的主要驱动因素。他提到不少经济学家和社会科学家做过这类研究。一个佐证是，社交媒体几乎存在于每个国家，Facebook 除了中国和朝鲜几乎哪儿都有，可各国的极化趋势并不一致：不少国家在下降，一些持平，美国是急速上升的。如果社交媒体是唯一变量，这个图景说不通。他提到斯坦福的经济学家 Matthew Gentzkow 写过大量相关研究，也提到政治学者 Ezra Klein 那本《我们为什么极化》，书里回溯了美国几十年间的党派政治、福克斯新闻等因素，很多事情在互联网出现之前就存在了，在他看来这些更可能是主因。

他进一步引用了一些结论：不少学术研究显示，社交媒体的使用跟更低的极化水平相关。Gentzkow 还做过一项研究，看 2016 年美国大选之后的选民，结果是最极化的那批人恰恰不在网上。欧洲近年也有一些研究显示，人们停止使用社交媒体之后，反而变得更极化。他还说，极化本身也不是一件东西，对事情有不同看法本身未必坏。研究里真正被视作有害的是“情感极化”，也就是你对另一个群体产生了负面情绪。研究者常问的一个问题是：你愿不愿意让你的孩子跟某个群体的人结婚？而总体看，使用社交媒体对应的是这类情感极化的下降。

他说，他想先把讨论放在研究之上，然后再谈具体的设计取舍。他承认这个叙事还是传播得很广，对很多人来说很有说服力。

给年轻人的建议，和女儿眼里的代码艺术

Lex 问扎克伯格，作为最成功的人之一，他对今天的年轻人有什么建议，怎样过一种以后自己会骄傲的人生、怎样做出正向影响。

扎克伯格先把问题拆了一下，然后讲了一件很私人的事。他每天晚上哄两个女儿睡觉，会走一套流程，孩子们叫它“good night things”（睡前几件事）。他借这个流程梳理了自己想让孩子记住的最重要的东西。

第一件是健康，把自己照顾好。第二件是爱你的朋友和家人，为朋友留出时间，他认为这可能是最重要的一件事。第三件更模糊一点，但同样关键：你得有一件让你对未来感到兴奋的事。他跟四岁的女儿聊这个时，会问她明天或者这周有什么期待。世界很重，人们穿越它的方式就是有期待的东西，可能是为未来造 AR 眼镜，也可能是即将到来的结婚十周年纪念，小孩子则常常是“我想早上见到妈妈”。

最后一件事，他每天都会问女儿：你今天做了什么帮助别人的事？他说人很容易陷在自己和遥远的目标里，但今天你有没有做一件具体的、帮到别人的事？可能只是帮忙摆午饭的桌子，也可能是学校里那个同学卡在某道题上，你帮他讲了讲。他说这四条加起来，大致就是他想传达给孩子的全部人生哲学。

具体到大学生，他给了更实操的一条：你在大学里最重要的决定，是你和谁在一起，因为你会变成你身边人的样子。他在 Meta 用一条招聘标准：只有当我能想象自己去为这个人工作，我才会招他。他并不要求对方来掌管公司，毕竟他喜欢自己的工作，但在一个平行宇宙里，如果那是对方的公司，他去找工作，会愿意为对方干活吗？他认为这条标准和挑朋友、挑伴侣的标准其实差不多。他补了一句判断：人们普遍太专注于目标，对关系和人的重视反而不够。

访谈接近尾声时，Lex 问他想让自己的女儿在什么样的世界里长大，哪怕在他离开之后。

扎克伯格引了一句话，据说是毕加索说的：所有孩子都是艺术家，难的是长大之后还能保持。他说自己有孩子之后对此体会很深，孩子天生就有奇妙的想象力。他认为创作者经济和元宇宙的一个承诺，就是未来会有更多人靠创造性的工作谋生，不用再去做今天意义上的传统劳动或服务，这会让人更自由。

他讲了一个细节。他教女儿用 Scratch 写代码。他小时候觉得编程是“建造”，写代码是在造一个他想让世界存在的东西，很实用。而他小女儿更喜欢音乐和艺术，她觉得代码是艺术，管它叫“代码艺术”，意思落在她做出来的那个东西上，她想让它在屏幕上动起来的样子。对扎克伯格那一代，编程是功能性的工具；对下一代，它更是一种想象力和艺术感的表达。他觉得这是件很美的事。

死亡、有限性和生命的意义

谈到死亡时，录音室里的灯刚好灭了，Lex 说这让话题更有戏剧感。

扎克伯格说他明确意识到自己的有限性。他玩不少极限运动，会评估风险，冲十五英尺的浪之前会确认设备安全、熟悉场地，但风险确实在。有人问他，有限性会不会让他焦虑？他说不会。他讲了一句话：约束是有帮助的。就像有限性让冰淇淋更好吃。

他还把“有限”和元宇宙里的“身份”连起来。技术演进的一个有趣之处，就是看哪些东西变成了近乎无限，哪些依然受限。元宇宙可能会带来几乎无限的表达和世界，但时间依然是有限的。

他说活得更久是好事。他和妻子普莉希拉·陈成立了陈·扎克伯格基金会，承诺捐出 99% 的 Facebook（现 Meta）股份。他们的慈善方向没有放在长寿研究上，目标是一个他认为本世纪可能实现的东西：治愈、预防或管理所有疾病。人生病、死去是不好的事，他愿意把几乎全部资本投入到推动这个领域的研究里。他区分了三件事：治愈已经发生的病、预防、以及把慢性病管理到不毁掉生活。他说“完全没有疾病”在未来几十年里大概做不到，但前面三件事是可能的。

Lex 问：如果你死后见到上帝，只能问一个问题，你会问什么？

扎克伯格说，如果真的只能问一个问题，他会想知道普莉希拉和家人会不会没事。他说这大概取决于他死亡的具体情况，但在大多数他能想象的情形里，这会是他唯一想知道的。他说这可能是最接近他自己的东西，也可能是最普遍的人类经验。然后他又提到一个他一直在挣扎的问题：运营这么庞大的企业，他是不是应该把责任看得更重一些，让家人退到第二位。他说这个答案随时间在变：在真正有家庭之前，公司是唯一重要的东西；现在他依然在意公司，但答案已经不那么显然了。

最后 Lex 问了那个大而无当的问题：生命的意义是什么？

扎克伯格说他大概有两种进入方式。一种是回到刚才的张力上：你身边最在意的人和你想建造的那个更大的东西之间的拉扯。他创办了这家以“人的连接”为核心的公司，所以如果理性地排第一，他会说连接就是意义。他觉得社会系统性地低估了这件事。他记得自己上学时，家里给的顺序是：先做完作业，再出去玩。他的反问是：如果和朋友一起玩本身就是目的呢？人总把这种事当成浪费时间的消遣，当作空闲时才做的事。

另一种进入方式更偏宗教性。他提到自己跟一位拉比学习《创世记》和《托拉》时的一段对话，大致是：圣经为什么要从创世讲起？它本可以从任何地方开始讲如何生活。它开篇讲上帝照自己的形象造人，也讲上帝创造了一切。他从中读出一个他觉得很受启发、也一直觉得有意义的论点：宗教一直在告诉我们该做的事里，很重要一件就是“创造”和“建造”。这两种答案并不冲突。他本科学的是心理学和计算机科学，恰好对应他关心的两件事。至于他自己，创造和爱，爱是连接的最高形式，这就是答案。

节目最后，Lex 说这真是一段了不起的元宇宙回放体验，谢谢未来的某位观众用了他们的虚拟化身。他念了吉卜林《如果》的最后几句收尾，其中一句是：如果你能用六十秒的奔跑填满那不可饶恕的一分钟，那么天地万物都是你的，更重要的是，你就是个男子汉了，我的儿子。

这期对话里能拎出来直接用的东西其实不多，但每一件都值得试一次：

• 每晚睡前问自己三件事：身体还好吗？今天和朋友或家人有真实的交流吗？明天有什么让我期待？再加一个问题：今天我具体帮到了谁？
• 挑团队和挑朋友用同一条标准：如果换过来，我愿意为这个人工作吗？如果答案是否，就别急着把他招进来或者深交。
• 面对争议话题时，先把“善意批评者”和“恶意吵架者”分开。前者要听进去，后者不必消耗情绪。这个筛选能力比忍受批评本身更值得练。
• 想让 AI 真的帮上忙，别只盯着技术指标。Meta 的自杀干预系统之所以能救人，是因为识别之后接上了本地急救系统的接口。技术救人的地方，往往是最后一公里的流程，模型分数帮不上。
• 如果你在做内容治理、社区运营或者任何涉及“划线”的工作，记住扎克伯格那句话：技术问题变简单之后，剩下的都是哲学问题。那条线不该由一个人画，该有一套机制，让别人能挑战你的判断。