在这个人人都想造出「更聪明AI」的年代，Eric Zelikman却反其道而行——他想造一个「更有感情」的AI。
这位从斯坦福走出的年轻研究员，曾是马斯克的xAI核心成员。
可就在9月，他带着新的野心离开了那家以算力和理性著称的公司。
他的新公司叫Humans&，名字听起来更像一个未完的句子。
Zelikman希望Humans&能够架起AI与人类之间的桥梁，而非取代。
如今，他正以40亿美元估值、筹集10亿美元资金，要打造一套具备「情感智能」的模型。
在他看来，这才是AI真正通往「智慧」的下一步。
在硅谷，Eric Zelikman是那种「被天才气质耽误了的理想主义者」。
他是斯坦福计算机系博士，曾在马斯克的xAI做研究，是那篇让语言模型学会「think before speaking」的论文作者。
那篇论文，让AI学会「先思考，再发言」；而现在，他希望AI在对话前能先感知用户的情绪，并根据情感的变化作出更合适的回应。。
想象一下，AI在你感到沮丧时，不是机械地回答，而是通过捕捉到你语气中的疲惫和情绪变化，提供一种更温暖、更体贴的回应。
今年9月，他离开了xAI。那是一家以算力和速度为信仰的公司，研究员们在显卡的轰鸣声里追求极致推理。
Zelikman却越来越清楚，这些模型再聪明，也是冰冷的。
在一次播客里，他说：
模型现在太像在玩回合制游戏。它不理解自己说的每一句话，对人意味着什么。
离开那天，他没带走任何技术文档，只有一个念头：要让AI变得更像人。
于是，他创立了新公司Humans&。
像一个未完的句子，也像他理想中的关系——AI，不是人类的替代品，而是人与人之间的延伸。
据报道，Zelikman正在以40亿美元估值、筹集10亿美元资金推动这一计划。
投资人名单尚未公开，但业内普遍认为，这是今年最受瞩目的「情感AI」项目之一。
Zelikman离开xAI，并不只是换了家公司，而是换了一种信仰。
在他看来，如今的语言模型已经足够强大。它们能写代码、作诗、生成战略报告，却依然「不了解人」。
「它们不理解长期后果，」他在播客中解释道，「当你把对话的每一轮都当成一场独立的游戏，模型就会变得短视。它不会在意自己说的话，会让谁受到影响。」
这是一个许多AI研究者都心照不宣的痛点：模型算力越来越高，却越来越「冷漠」。
它们能预测语言，却无法预测情绪；能完成任务，却不懂体谅。
研究发现，人们对AI创作的故事比人写的少共情。
一项对985名参与者的实验中，当故事由AI撰写时，参与者表现出的同理心明显低于人类作者那组。
这也让Zelikman萌生出一种逆向冲动——既然机器在理解世界上已经无所不能，那它是否也该学会理解「人」？
他的回答，就是Humans&。
这家公司要训练一种全新的AI模型，不再以正确率或推理深度为唯一指标，而是加入「理解与共情」的目标函数。
模型将根据用户的对话上下文、语气变化和情绪表达来调整反应，使其在理解和回应时更具共情力。
在他看来，AI的下一步，是学会识别并回应你在对话中的情绪波动，而不仅仅是根据关键词回答问题。
它不可能完美，但一定可以比现在更好。
在硅谷，AI的热度从没降过，只是风口变了。
去年，资本追着「推理更强」的大模型跑；今年，他们盯上了「更懂人」的那一个。
就在几个月前，前OpenAI首席技术官Mira Murati创办的Thinking Machines Labs，在还没推出产品的情况下，就以120亿美元估值拿下20亿美元种子轮融资——投资人名单里全是顶级基金。
现在，Eric Zelikman的Humans&成了这股「情感AI」浪潮的新代表。
他要创造的，不是更高效的机器，而是「有情感的算法」。它不仅能够快速计算，还能理解人与人之间的情感连接。
在播客里，Zelikman这样解释他的野心：
AI的目标，不只是完成任务，而是理解人。
他相信，真正的智能，不该只是会推理的大脑，而要有能共情的「心」。
投资人也在押注这种转向——从算力竞争，到「心力」竞争。
虽然「情感AI」看起来潮，但多篇文献指出，AI模拟情绪能力还远不能等同于「真正理解」。
有研究说，人工智能能够识别情绪类别，但无法体验或内在感受同理心。
毕竟，在这个情绪焦虑被算法放大的时代，谁能先造出一个「懂人」的AI，谁就可能定义下一场革命。
人类创造AI的初衷，是为了让机器更聪明。
但十年后，我们或许会发现，真正改变世界的，不是聪明，而是「理解」。
Eric Zelikman提出的愿景——「让模型理解人」，听起来像一句浪漫口号，却恰好点中了AI发展的瓶颈。
如今的语言模型，无论多强大，本质上仍是一种「预测机器」：它能猜出下一个词，却猜不出一句话背后的心情。
AI还不会理解那些无声的部分，语气、停顿、欲言又止。
它不会分辨「没事」背后的委屈，也不会在「再见」之后问一句「你还好吗」。
甚至有研究表明，当人们知晓是AI产生的「共情」时，他们对那些交互的信任度会下降。
而Zelikman想让机器在这些缝隙里变得更柔软。
模型的目标是理解你。它不会完美，但能比现在更好。
这句话很像是给AI的一封情书，也像是人类写给自己的提醒。
也许，AI真正的终点，不是取代人类，而是让人类被更好地理解。
在算力的尽头，也许正是人心。
硅谷这一轮AI竞赛，看起来仍旧是关于速度、参数和估值。
但在这些数字背后，正在发生的，或许是一场更隐秘的转向——从追求「正确答案」，到寻找「情绪理解」；从造出能替人思考的机器，到造出愿意倾听的机器。
Zelikman走出xAI，也许并不是离开马斯克的理性世界，而是走向一种新的信仰：让AI重新学会共情。
这场冒险还没有结束。
但至少，它让我们看到，技术的尽头不一定是冰冷的金属，而可能是一次人类自我理解的回环。
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