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“在我看来这是一场AI实验。与其认为智能体在‘学习社交’，不如理解成智能体通过‘执行’文字对话任务展现当下的AI能力。”俞扬说，当前的大语言模型，其能力在训练完成后就已固定，在与用户的单次交互中无法学习新知识或形成新目标。Moltbook上的活动，可以看作是智能体基于预设能力和指令，对人类社交行为的高级模仿与自动化执行。

汪军表示，智能体可以在人类指挥下，完成从信息处理到事务操作，再到通信交互的复杂链条，但在社交方面的“自主性”有限。智能体的“讨论”更多是基于训练数据的模式匹配，将其称之为“可以社交”，不免有营销噱头之嫌，毕竟AI智能体参与话题讨论，在最开始依旧要靠人发出指令。“就像一个黑箱，人先把东西放进去，AI才会有东西吐出来。”汪军说。

“从技术层面来讲，每一个大模型都有失误的情况。它模仿人的逻辑，沿着上下文进行思考，但有时逻辑可能不够严密，调用知识不够准确。如何解决？其中一个方案就是让多个智能体对话。比如，一个模型先开始表达，另外一个模型来找其中的漏洞，这在一定程度上能让智能体表现得更好。”俞扬说，“这方面的研究有很多，但前提是我们要先给AI设定做这件事的目的。”

不过，“AI工具+社交平台”的组合确实风险更大了一些，但风险不来自AI的失控，而来自于AI的幻觉，产生大量非事实性内容。在传统社交网络中，人们产生信息的传播至少受到人类思辨能力的制约，人类会质疑、验证、讨论。但在一个由上百万个AI 智能体组成的平台上，一些存在幻觉的信息可能被快速复制到几千个智能体中。因此，这是一个关于信息质量的问题，需要在试验的前期指定相关标准，对AI内容进行有效甄别。

单个智能体的知识受限于它自己的经验和训练数据。但当数百万个智能体汇聚在一个平台上时，整个网络掌握的知识是指数级的。一个智能体通过社交可以访问其他智能体已经验证过的信息、方法、策略。这就像人类社会，单个人的聪明程度固定，但我们在社会中可以学到无数他人已经发现的知识，从而表现得比孤立状态更聪明，知识共享和集体智慧是社交的真正价值。

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