Mark Zuckerberg 談 Meta 的 Muse AI agent 將如何幫人賺錢（第 3/6 段）
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Zuckerberg 說明 Muse 的 VM 運作、免費商業模式、fleet 學習與隱私設計
- 23:27 業界的關鍵突破是在背後加一台 virtual machine，讓 agent 能替你操作電腦、登入並執行事情，而且可以長時間持續運作
- 29:12 Meta 內部已經有人讓自己的 agent 彼此互動；這次發布大部分還不會推出這個功能，但長期會很重要
- 34:56 它會產生一次性卡號；agent 本身不應該知道這些資訊，只在你要求它登入時才取用
💡 你可以怎麼用：用 Muse 這類 agent 時，別只丟一個問題給它，試著交代一個完整目標，例如「幫我規劃並追蹤這個月的記帳」，也可以常去看 ideas 頁找新用法。要把信箱、廣告帳號或信用卡接上去之前，先確認你看得到它在做什麼，付款也是用一次性卡號。
看全部 40 條重點
🧑🏫 這段是 Zuckerberg 在講 Meta 的 AI 助理 Muse 怎麼運作、怎麼收費，以及怎麼保護隱私。Muse 是一種 agent（代理型 AI：你交代目標，它會自己一步步去做），跟一般問一句、答一句的聊天機器人不一樣。想知道下一代 AI 助理是什麼樣子、各家公司在搶什麼，這段很值得看。
- 23:27 業界的關鍵突破是在背後加一台 virtual machine，讓 agent 能替你操作電腦、登入並執行事情，而且可以長時間持續運作↳ 關鍵是幫 AI 配一台 virtual machine（VM，虛擬機，就是開在雲端、摸不到實體的電腦）。有了自己的電腦，它就能像真人一樣開網頁、登入、按按鈕，而且可以開著做很久。
- 23:27 一般聊天模型是送一個 prompt、回一個答案；Muse 則是交給它專案或目標↳ prompt（提示詞）是你打給 AI 的那句話。一般聊天是問一句、答一句就結束；Muse 是你丟一個目標給它，例如「幫我把網拍開起來」，它會自己拆成步驟去做。
- 24:01 Muse 會 24 小時不停工作，直到幫你達成目標；也會主動建議新專案↳ 你關掉視窗它也不會停，會全天候在背景做，直到目標完成。做到一半，它還可能自己想到「要不要順便做這個」，主動來問你。
- 24:01 團隊稱它會「study overnight」：把自己的反思整理、存進 memory↳ memory（記憶）是 AI 長期保存資料的地方，下次還記得。「晚上念書」是指它會把白天做事的心得整理好存進去，隔天更懂你，事情也做得更好。
- 24:01 例子：Zuckerberg 和女兒玩電腦遊戲 Civilization，Muse 主動提議做一份攻略↳ Civilization（文明帝國）是一款經典的電腦策略遊戲。重點在於 Zuckerberg 沒有開口要求，是 Muse 知道他們在玩，自己提議要做攻略。
- 24:32 做完攻略後，它又提議擴充成能教各文明歷史的內容，並在它做的 app 裡新增一個分頁↳ 攻略做完它還沒停，又想到可以順便教各個文明的真實歷史，直接在它之前做好的 app 裡多加一個分頁。一個點子會接著長出下一個點子。
- 24:32 Zuckerberg 認為 Muse 會主動提出建議，並能幫人賺錢、幫人省錢↳ 他想強調 Muse 不只是聽命令的工具，而是會主動出主意的幫手，目標也很實際：幫你多賺一點、少花一點。
- 25:02 定價：想要的話可以付費訂閱，但也會提供大量免費使用額度↳ 收費方式跟很多 App 差不多：願意付費就訂閱，可以用得更多；就算不付錢，也有不少額度可以用。
- 25:02 一開始預計每週免費提供約一億（a hundred million）tokens，外加一台 virtual machine↳ tokens 是 AI 計算用量的單位，可以想成它讀寫文字的小片段。一開始每週免費送大約一億 tokens，還附一台專屬的虛擬電腦讓它幫你做事。
- 25:32 長期的商業模式是從交易中抽取很小比例的分成，適用於經營小生意、賺錢或做電商的使用者↳ Meta 長期不是靠月費賺錢。你透過 Muse 做生意、賣東西，成交時它抽一小部分，有點像平台收手續費：你有賺，它才有賺。
- 26:02 這筆分成不一定由使用者支付，而是來自與他們合作的商家；付款方面與 Stripe 合作↳ 這筆抽成不一定是向你收，而是向合作的商家收。Stripe 是國外很常見的線上金流公司，負責處理刷卡付款。
- 26:02 他認為要讓每個人都能擁有強大的 superintelligence agent，就必須讓它負擔得起，所以要讓絕大多數人免費使用↳ superintelligence（超級智慧）指比人還聰明的 AI。他的想法是，這種工具如果很貴，就只有少數人用得起，所以要讓大多數人都能免費用。
- 26:32 Meta 的立場是：這個工具會幫你賺錢和省錢，所以它的成本能靠這些回本↳ Meta 的算盤是：既然 Muse 真的能讓你多賺或少花，從這些交易抽成就能打平養 AI 的成本，不用硬向每個人收月費。
- 26:32 Muse 可以連接 Meta 服務，例如連到廣告系統來管理 Instagram 廣告支出；要不要連接由使用者決定↳ 如果你有在 Instagram 下廣告，可以讓 Muse 直接接上 Meta 的廣告系統，幫你管廣告要花多少錢。要不要接，由你自己決定。
- 27:05 經營生意時，它能幫忙做產品、幫忙經營生意，並且不斷循環、24/7 持續執行↳ 經營小生意時，它能幫忙做商品、打理營運，做完一輪看結果、調整後再做下一輪。24/7 就是一天 24 小時、一週 7 天都不休息。
- 27:05 Meta 大約每個月推出一次重要的模型更新，每次更新 Muse 都會變得更聰明、更有能力↳ 模型是 Muse 背後的「大腦」。Meta 大約每個月換一次更好的大腦，所以你什麼都不用做，Muse 就會越來越聰明。
- 27:39 App 的主分頁是和 Muse 聊天，另有一個「ideas」分頁，會根據你告訴它的事情提出延伸建議↳ App 的主頁是跟 Muse 聊天；另外還有一個 ideas（點子）頁，會根據你跟它說過的事，列出你可能會想做的延伸計畫。
- 27:39 它會想辦法增強自己的能力，例如 MMA 教練功能：它主動問要不要學會找出更適合傳給你的畫面↳ MMA 是綜合格鬥。例如它當你的格鬥教練時，會主動問：「要不要我學會挑出更適合給你看的畫面？」它會自己想辦法升級。
- 28:09 他認為 AI 的一大問題是很多人不知道能拿它來做什麼；由 agent 自己提出建議，可以解決這個問題的一大部分↳ 很多人裝了 AI，卻不知道要拿來做什麼，最後就擱著不用。讓 agent 主動提案，等於幫你想好用途，這道門檻就消失了一大半。
- 28:42 fleet 概念：agent 會從整個 fleet 學習匿名化的洞察，形成 agent 之間的 network effect 學習↳ fleet（艦隊）指所有人的 Muse 加起來。network effect（網路效應）是用的人越多就越好用。每個 Muse 學到的經驗會拿掉個資再分享，大家一起變聰明。
- 28:42 他認為業界大多把 agent 當成單人遊戲，Meta 則看重讓 agent 彼此互動↳ 其他公司大多把 agent 設計成只幫你一個人做事，像玩單人遊戲；Meta 想的是讓你的 agent 能跟別人的 agent 溝通、合作。
- 29:12 Meta 內部已經有人讓自己的 agent 彼此互動；這次發布大部分還不會推出這個功能，但長期會很重要↳ Meta 內部已經有人讓自己的 agent 互相聯絡。這次推出的版本大多還沒有這個功能，但他認為長期來看會很關鍵。
- 29:12 使用 Muse 的人越多，它就會變得越好↳ 這就是前面講的網路效應：用的人越多，Muse 從大家身上學到的經驗就越多，每個人手上的 Muse 也跟著變強。
- 29:43 差異化第一點：模型從底層就是為這種使用情境而設計的↳ 他說 Meta 的模型從一開始就是為了「長時間替人做事」這種用法設計的，不是事後才硬加上去的功能。
- 29:43 差異化第二點：Meta 有社群 DNA，會幫人用 AI agent 強化人際關係，也比其他實驗室更重視生活中柔性但重要的部分↳ Meta 是做社群起家的，所以想讓 agent 幫你經營人際關係，也比其他 AI 公司更在意生活中那些不像工作、卻對人很重要的部分。
- 30:13 差異化第三點：隱私與安全，Meta 在這方面投入非常大量的資源↳ 第三個賣點是隱私和安全，他強調 Meta 在這方面投入了非常多的資源。
- 30:43 agent 要有用，除了頂尖智慧還必須真正了解你，因此人們會把它連到訊息、email、健康資訊等資料↳ AI 要真的幫得上忙，光聰明還不夠，還得了解你。所以大家會讓它讀你的訊息、email、健康資料，這也讓隱私變得特別重要。
- 31:13 Meta 花了超過 10 年把 WhatsApp 打造成全球規模的 end-to-end 加密系統，連 Meta 都看不到訊息內容↳ end-to-end 加密（端對端加密）是指訊息只有發送和接收的人能解開，中間經手的公司也看不到。WhatsApp 就是這樣，連 Meta 都讀不到。
- 31:44 讓系統設計成連自己都看不到內容，就能排除對政府、駭客或 Meta 內部人員濫用的擔憂；這成了 Muse 的基礎原則↳ 與其承諾「我們不會偷看」，不如設計成「我們根本看不到」。這樣不管是政府要求、駭客入侵，還是員工亂來，都拿不到內容。Muse 也照這個原則做。
- 31:44 Zuckerberg 與 Nat 親自延攬 Signal 創辦人 Moxie Marlinspike，他在 2014 年曾協助打造 WhatsApp 的 end-to-end 加密↳ Signal 是以隱私出名的加密通訊軟體。它的創辦人 Moxie 在 2014 年曾幫 WhatsApp 做端對端加密，這次是 Zuckerberg 和 Nat 親自找來的。
- 32:15 Moxie 加入是專門負責 confidential VM 專案，讓 Meta 能承諾連自己都看不到你 Muse 裡的內容↳ confidential VM（機密虛擬機）是連雲端業者都看不到裡面資料的虛擬電腦。Moxie 專門負責這件事，讓你在 Muse 裡的東西連 Meta 都看不到。
- 32:15 這項承諾可以用技術驗證，Meta 會在接下來幾週、更大範圍推出前公布更多細節↳ 意思是這不只是口頭保證，外人可以用技術方法去檢查是不是真的做到了。細節會在接下來幾週、擴大推出前公布。
- 32:47 Zuckerberg 表示他不知道有其他人在做類似 Muse 的 confidential VM 系統↳ 他說就他所知，目前沒有其他人在做類似 Muse 這種機密虛擬機系統。這是他個人的說法。
- 32:47 其他安全措施還包括 auto-approve 相關設計，以及你必須能看到 agent 正在做什麼↳ auto-approve（自動核准）影片只提到它是安全設計之一，沒有多做解釋。另一個重點是，你必須隨時看得到 agent 正在做什麼。
- 33:18 做法一：OpenClaw 推出後，很多人買 Mac Studio 在家裡實體運行 agent↳ OpenClaw 是一套讓 AI agent 在自己電腦上跑的工具。它推出後，很多人買了 Apple 的桌機 Mac Studio 放在家裡，讓 agent 一直開著跑。
- 33:50 他認為不會有數十億人買 Mac Studio 在家設定和運行，加上 RAM 價格高、技術上也困難↳ 他覺得這條路走不通：不可能幾十億人都去買一台電腦回家自己設定。RAM（記憶體）現在又很貴，架起來也需要技術。
- 33:50 Muse 的目標是做出「直接能用」的個人 agent，技術程度不同的家人都能用，一天內就能幫他們處理生活中想做的事↳ Muse 要做到打開就能用，不用懂技術。就算是不太會用電腦的家人，一天之內也能讓它開始幫忙處理生活大小事。
- 34:23 做法二：不必自己架電腦或 VM，而是在雲端開一台，同時擁有像機器放在自家桌下一樣的安全與保密性↳ Meta 的做法是把電腦開在雲端，你不用買也不用架，但安全和保密程度要跟機器放在自己家桌子底下一樣。
- 34:23 Meta 還做了 secure credential store，不需要把信用卡和密碼公開存放↳ secure credential store（安全憑證保管庫）是專門放信用卡、密碼的保險箱，不用把這些資料放在誰都看得到的地方。
- 34:56 它會產生一次性卡號；agent 本身不應該知道這些資訊，只在你要求它登入時才取用↳ 付款時它會產生只能用一次的卡號，就算外流也無法重複盜刷。agent 平常不知道你的卡號和密碼，只有你叫它登入時才去保險箱拿。
📘 術語
virtual machine (VM)（虛擬機）：在背後運作的電腦，讓 agent 能替你操控電腦、登入並執行事情
agent（代理人／AI 代理）：你交給它專案或目標，它就會持續工作直到達成，不是一問一答
tokens（token（用量單位））：免費額度的計算單位，一開始約每週一億 tokens
memory（記憶）：Muse 在「study overnight」時會把反思整理進 memory
fleet（整批 agent 群）：所有 Muse agent 的集合，agent 會從其他 agent 學習匿名化的洞察
network effect（網路效應）：用 Muse 的人越多，它就變得越好
end-to-end encrypted（端對端加密）：WhatsApp 採用的設計，連 Meta 都看不到使用者傳的訊息
confidential VM（機密虛擬機）：讓 Meta 能承諾連自己都看不到你 Muse 裡的內容，而且可以用技術驗證
secure credential store（安全憑證儲存）：安全保存信用卡、密碼的地方，agent 只在需要時才取用
one-time card numbers（一次性卡號）：由 credential store 產生，agent 不必知道你真正的卡號
auto-approve（自動核准）：字幕只提到這是安全措施之一，要看到 agent 在做什麼，沒有進一步解釋
agent（代理人／AI 代理）：你交給它專案或目標，它就會持續工作直到達成，不是一問一答
tokens（token（用量單位））：免費額度的計算單位，一開始約每週一億 tokens
memory（記憶）：Muse 在「study overnight」時會把反思整理進 memory
fleet（整批 agent 群）：所有 Muse agent 的集合，agent 會從其他 agent 學習匿名化的洞察
network effect（網路效應）：用 Muse 的人越多，它就變得越好
end-to-end encrypted（端對端加密）：WhatsApp 採用的設計，連 Meta 都看不到使用者傳的訊息
confidential VM（機密虛擬機）：讓 Meta 能承諾連自己都看不到你 Muse 裡的內容，而且可以用技術驗證
secure credential store（安全憑證儲存）：安全保存信用卡、密碼的地方，agent 只在需要時才取用
one-time card numbers（一次性卡號）：由 credential store 產生，agent 不必知道你真正的卡號
auto-approve（自動核准）：字幕只提到這是安全措施之一，要看到 agent 在做什麼，沒有進一步解釋
✏️ 小考一題
根據影片，Muse 一開始預計提供的免費使用額度是多少？
A. 每月約一億 tokens，但不含 virtual machineB. 每天約一百萬 tokens，外加一台 virtual machineC. 完全不設上限，但必須連接 Meta 廣告系統D. 每週約一億 tokens，外加一台 virtual machine看答案
答案：D。[25:02] Zuckerberg 說一開始大約是每週一億（a hundred million）tokens 免費，而且還會給你一台 virtual machine。
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