Meta 的 Muse 能幫你打理數位生活，它是這樣運作的

🧑‍🏫 這支影片介紹 Meta 新推出的個人 AI 助理 Muse。它不只回答問題，還能直接替你到各個 app 辦事，所以影片也說明了它怎麼顧安全，以及把生活交給它有哪些風險。如果你已經習慣用 ChatGPT 問問題，這支影片能讓你看懂下一步的「AI 替你動手」是怎麼回事。

• 00:00 Muse 是 Meta 宣傳已久的全新個人 AI agent
  ↳ Muse 是 Meta 預告很久的個人 AI agent。AI agent 就是能替你到別的 app 動手辦事的 AI，不只是陪你聊天、給答案。
• 00:00 Muse 能訂行程、購物、預約、打電話、幫你在網路上發文，手機上其他 app 能做的動作幾乎都能代勞
  ↳ 你平常在手機上點來點去完成的事，例如訂行程、買東西、約時間、打電話、發貼文，Muse 幾乎都想接手替你做。
• 00:00 過去幾年大家用 ChatGPT 等生成式 AI app，多半是提問、它回覆，屬於傳統聊天機器人體驗
  ↳ 過去幾年大家熟悉的 ChatGPT 屬於生成式 AI（generative AI），也就是你問、它生出內容回你。回答完之後，事情還是得你自己去做。
• 00:35 Muse 與整個產業的方向是 agentic behavior：agent 不只回答（文字、圖片或影片），而是到其他 app 代你執行動作
  ↳ 業界現在的方向叫 agentic behavior，意思是 AI 從「給答案」變成「去做事」。例如它不只推薦餐廳，還直接幫你訂位。
• 00:35 OpenAI 的 ChatGPT 與 Anthropic 的 Claude 主要聚焦企業市場，它們的 agent 也有連接其他 app 的 connectors，但偏向工作用途
  ↳ ChatGPT 和 Claude 也有 agent，靠 connectors（把 AI 接上其他 app 的功能）去操作別的服務，不過主要瞄準公司和工作上的用途。
• 01:12 Meta 是第一家真正主攻消費者體驗的，這符合它身為社群媒體、面向消費者公司的背景
  ↳ Meta 則是第一家真正把 agent 主打給一般人日常生活用的公司。這跟它的背景有關，Meta 本來就是做 Facebook、Instagram 這類大眾社群產品的。
• 01:12 潛在好處很大：像輕鬆聊天般交代個人助理，它就能幫你打給乾洗店、不用你擬稿就寄 email，分擔很多事，這是主要賣點
  ↳ 最大賣點是省事：你像跟助理聊天一樣交代「問乾洗店衣服好了沒」「回信改時間」，它就自己打電話、自己寫好信寄出，不用你擬稿。
• 01:45 Meta 大力宣傳其 agent 的安全性，並向消費者保證分享給 agent 的資訊會被安全保存
  ↳ 既然要交出這麼多個人資料，Meta 特別強調安全，向使用者保證你給 agent 的資訊都會被妥善保管。
• 01:45 主 agent 住在自己的 secure virtual machine：Meta 維護的雲端專用電腦，設計用來隔離每個人的 session
  ↳ 主 agent 在 secure virtual machine 裡運作，也就是 Meta 在雲端準備的專用電腦。這樣設計是為了讓每個人的 session（使用過程）彼此隔開。
• 01:45 主 agent 是負責想出如何代使用者執行動作的模型
  ↳ 主 agent 負責動腦：它先理解你想做什麼，再想出要用哪些 app、照什麼步驟替你完成。
• 02:21 另有一個叫 Sentinel 的模型／agent 監看主 agent，確認它照使用者意思做事，並檢查高風險動作（例如購買）
  ↳ 旁邊還有一個叫 Sentinel 的模型專門盯著主 agent，確認它沒會錯你的意思。遇到付錢這類高風險動作，它也會特別檢查。
• 02:21 完成交易前，使用者可能在 app 收到彈出視窗，可點 allow 確認沒問題
  ↳ 所以真要下單前，app 可能會跳出視窗問你，你按 allow（允許）才會送出。最後一步還是由你拍板。
• 02:51 密碼等敏感資料與授權憑證存在另一個獨立區塊，各區塊設計成彼此不混用
  ↳ 密碼和 authorization credentials（授權憑證，讓 agent 能用你的身分存取各服務）放在另一個獨立區塊，刻意跟其他部分分開、不混用。
• 02:51 virtual machine 的另一端，才是連到使用者想用的各種外部服務
  ↳ 這台雲端電腦的另一頭，才接到你想用的各種外部服務，例如購物網站或 email。
• 02:51 缺點是風險很大：等於把幾乎全部數位生活交給一個基於不太可靠技術的 agent
  ↳ 缺點也很大：你等於把幾乎整個數位生活交給一個 agent，而它背後的技術目前還不算可靠。
• 03:26 生成式 AI 會 hallucination（捏造不實資訊）、犯錯或誤解，代你行動時可能出錯
  ↳ 生成式 AI 會出現 hallucination，也就是一本正經地講出不實的資訊。它也可能犯錯或誤解你的意思，所以替你動手時就可能做錯事。
• 03:26 出錯後果例如：你可能得為購買負責、寄出不想寄的 email，或做出其他非本意的動作
  ↳ 聊天答錯，頂多是你不採信。agent 做錯卻是真的發生了：東西買了可能得你付錢、不想寄的信已經寄出，或做了其他你沒打算做的事。
• 04:00 使用者是否會持續使用、夠信任 Meta，把整個數位生活集中到這個 app、在此購物並分享更多資料，仍是一大未知數
  ↳ 最大的未知數是信任：大家願不願意長期使用，把整個數位生活集中到 Meta 的 app，在裡面購物並交出更多資料，現在還不知道。

在 Muse 的架構中，負責監看主 agent、並檢查購買等高風險動作的是什麼？