Mark Zuckerberg, Priscilla Chan: 治愈所有人类疾病与健康和科技的未来｜马克·扎克伯格与普莉希拉·陈博士

安德鲁·胡伯曼：欢迎收听《胡伯曼实验室》播客。我们在这里讨论科学以及以科学为基础的日常生活工具。

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我是安德鲁·胡伯曼，斯坦福医学院神经生物学与眼科学教授。今天的嘉宾是马克·扎克伯格和普莉希拉·陈博士。

众所周知，马克·扎克伯格创办了脸书公司。他现在是 Meta 的首席执行官，Meta 旗下包括脸书、Instagram、WhatsApp 以及其他科技平台。普莉希拉·陈博士毕业于哈佛大学，随后在加州大学旧金山分校取得医学学位。马克·扎克伯格和普莉希拉·陈博士是夫妻，也是 CZI（Chan Zuckerberg Initiative，陈-扎克伯格倡议）的共同创办人。这是一个慈善组织，其宣称的目标是治愈所有人类疾病。

陈-扎克伯格倡议通过提供其他地方无法获得的关键资金，以及建立一种探索细胞基本运行方式的新框架来实现这一目标；它还对所有不同的人类细胞类型进行编目，并提供人工智能平台来挖掘这些数据，从而发现治疗所有人类疾病的新通路和疗法。

今天讨论的第一小时由我与普莉希拉·陈博士和马克·扎克伯格共同完成。我们会讨论 CZI，以及真正尝试治愈所有人类疾病意味着什么。我们会谈到支撑 CZI 的动力，这种动力深深延伸到他们各自的人生经历中。你们会了解到普莉希拉·陈博士相当多的经历；我必须说，她的家庭故事极其非凡，最终促成了她成为医生，也促成了她对 CZI 及更多事业的动机。你们还会听到马克讲述，他如何把工程学和人工智能的视角带入人类疾病新疗法的发现。

今天讨论的后半部分只有马克·扎克伯格和我参加。我们会讨论 Meta 的各种平台，当然也包括社交媒体平台，以及它们对儿童和成年人心理健康的影响。我们还会讨论 VR，也就是虚拟现实，以及增强现实和混合现实。我们也会讨论人工智能，以及它不仅可能如何改变我们在社交媒体和其他科技上的在线体验，还可能如何改变日常生活的方方面面。

在开始之前，我想强调，这档播客与我在斯坦福的教学和研究工作是分开的。不过，它确实属于我的愿望和努力的一部分，即向公众提供零成本的科学及科学相关工具信息。秉持这一主题，我想感谢今天播客的赞助商。

我们的第一位赞助商是 Eight Sleep。Eight Sleep 制造智能床垫套，具备制冷、加热和睡眠追踪功能。我以前在这档播客中多次谈到，睡个好觉确实是心理健康、身体健康和表现的基础。获得高质量睡眠的关键之一，是确保睡眠环境的温度合适。

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我很高兴地宣布，我们将在澳大利亚举办四场现场活动，每场都叫作《大脑身体契约》。届时我会分享有关心理健康、身体健康和表现的科学及科学相关工具，现场还会有问答环节。墨尔本 2 月 10 日的活动以及布里斯班 2 月 24 日的活动目前仍有少量余票。

我们在悉尼歌剧院举办的活动很快售罄。因此，我们现在又安排了悉尼的第二场活动，地点是 Aware Super Theatre，时间为 2 月 18 日。要购买任何一场活动的门票，可以访问 hubermanlab.com/events，并在结账时使用代码 Huberman。希望在那里见到你们。和往常一样，感谢你们对科学的兴趣。

现在开始我与马克·扎克伯格和普莉希拉·陈博士的对话。普莉希拉、马克，很高兴见到你们。谢谢你们邀请我来到你们家里。

马克·扎克伯格：哦，谢谢你来参加我们的播客。

普莉希拉·陈：是的。

安德鲁·胡伯曼：我想谈谈 CZI，也就是陈-扎克伯格倡议。几年前，当时我的实验室——现在仍然在——斯坦福大学，我了解到这是一个非常令人振奋的慈善事业，而且肩负着真正宏大的使命。我想不出比这更大的使命了。也许你们可以告诉我们，这个宏大使命是什么。然后我们可以进一步讨论，如何通过具体机制让这个宏大使命变成现实。

普莉希拉·陈：正如你提到的，我们在 2015 年发起了陈-扎克伯格倡议。我们当时希望在 CZI 思考，怎样为每个人建设更美好的未来，并寻找方法，把我们能够用于慈善的资源，以及马克和我的经历贡献出来：我是一名医生和教育者，马克是一名工程师；此外，我们还能组建团队，去培养那些建设者。

马克在整个职业生涯中一直是一名建设者。如果我们真的组建一个团队来开发工具、开展伟大的科学研究，我们能够做到什么？因此，在我们的科学项目组合中，我们一直专注于一个有些人认为极其大胆、另一些人认为必然会实现的目标。但我认为，只要我们持续专注，这件事就会发生：在本世纪末之前，治愈、预防或管理所有疾病。

安德鲁·胡伯曼：所有疾病？

普莉希拉·陈：所有疾病。这一点很重要，对吧？人们经常会问，是哪一种疾病？而重点在于，不存在只有一种疾病的问题。关键是退一步回到我作为医生始终最能找到希望的地方：让人保持健康的新发现、新机会和新理解，都来自基础科学。因此，CZI 的策略实际上是开发工具、资助科学、改变基础科学家观察世界的方式，并改变他们推进发现的速度。

这就是我们在 2015 年启动的事业。我们通过三种方式开展工作：资助优秀科学家；开发工具——目前主要是帮助科学进展、让科学家更容易完成工作的软件工具；以及亲自开展科学研究。

你提到斯坦福是我们科学工作的重要支柱。我们建立了所谓的生物中心，这是一些研究机构，团队可以在那里承担宏大挑战，开展单个实验室或单一学科无法完成的工作。我们的第一个生物中心在旧金山成立，由斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校合作建立。

安德鲁·胡伯曼：太不可思议了。治愈所有疾病意味着，这项工作要么会带来大量知识——我确信一定会，而且已经带来了一些。我们稍后可以谈谈早期的一些成功。但这也意味着，如果我们能理解跨越自闭症、亨廷顿病、帕金森病、癌症以及其他疾病的某些疾病和细胞基本运作方式，也许存在一些核心原则，能让这个宏大使命真正成为现实。

我想问的基本上是，你们是怎样着手解决这个问题的？我认为细胞处于所有疾病讨论的中心，因为我们的身体由细胞和不同类型的细胞组成。也许你们可以向我们说明，在你们看来，细胞与疾病有什么关系，以及人们如何在细胞的语境下理解疾病，因为归根结底，我们就是由细胞构成的。

马克·扎克伯格：是的。不过我们一会儿再谈细胞。先退一步说，在 CZI，我们并不认为自己会治愈、预防或管理所有疾病。我们的目标基本上是为科学界和全世界的科学家提供工具，加快科学发展的速度。

我们刚开始做这件事时，花了很多时间研究科学史，试图理解其中的趋势，以及这些趋势如何随时间发展。如果从非常长期的角度看，大多数大规模发现之前，都会先出现一种新工具或一种新的观察方式。这不只发生在生物学中，对吧？望远镜的出现早于天文学和天体物理学中的许多发现。同样，显微镜以及其他观察事物的方式，或像疫苗技术这样的平台，也早于许多疗法的出现。

这就是你刚才所说的开发工具的工程学部分。我们的目标是把科学知识和工程知识结合起来，开发能够赋能整个领域的工具。这是总体方向，也是我们专注的许多工作，包括单细胞研究和细胞理解方面的工作。如果你愿意，稍后可以继续谈谈这些内容。

不过，我认为我们基本同意这样一个前提：如果你想从第一性原理理解这些东西——人们经常研究器官，对吧？你会研究身体各处呈现出的情况。但人们对每个细胞如何运作，还没有广泛而深入的理解。这是我们最初尝试开展人类细胞图谱部分工作的重点之一：理解不同的细胞是什么。未来我们还想继续推进大量相关工作。

总的来说，当我们思考这段漫长历程的未来 10 年，目标是赋能整个科学界，让它能够治愈、预防或管理所有疾病时，我们认为接下来的 10 年应当主要用于更好地测量和观察人类生物学中的更多现象。这存在许多限制。比如，你想通过显微镜观察某个东西时，通常无法看到活体组织，因为很难透过皮肤或类似组织进行观察。

因此，需要很多不同技术来帮助我们观察不同现象。这也是工程学背景发挥作用的地方，因为——我是这样想的：如果从编写代码之类的角度看，试图调试或修复一套代码，却无法逐行执行代码，这不可能成功，对吧？

在 Meta 开展任何大型项目之初，我们都喜欢先花大量时间进行仪器化，弄清楚要观察什么、怎样测量，这样才能知道自己是否在取得进展，也知道该优化什么。这是一段非常漫长的旅程，所以我们认为，接下来的 10 年确实应该用来为生物学建立这类工具，并理解人体在实际运作中的方式。其中很大一部分就是细胞。我不知道，你要不要接着谈谈其中一些工作？

普莉希拉·陈：当然。

安德鲁·胡伯曼：我可以暂时打断一下，问问 CZI 处于独特位置、能够为治愈所有疾病这一目标带来的各种干预吗？我的意思是，作为一名科学家，我知道资金是必要条件，但不是充分条件，对吧？有了资金，你可以雇用更多人，也可以尝试不同的方向。所以资金至关重要。但许多慈善事业都包含资金。

安德鲁·胡伯曼：正如你指出的，另一个组成部分是，我们需要能够看见这些现象。我们想知道正常的疾病过程是什么：什么是健康细胞？什么是患病细胞？细胞是否不断受到挑战，然后不断修复这些损伤？我们所谓的癌症，会不会只是这些挑战失控的一列列车，原因是细胞本身没有应对好这些挑战，或者类似的机制？因此，我们需要更好的成像工具。

听起来，这不只是硬件部分，还有软件部分。这就是人工智能发挥作用的地方。也许在某个阶段，我们可以把它分成两三条不同路径。一条是理解疾病过程和健康过程，我们先把它们放在一起。然后是硬件——显微镜、透镜、数字反卷积，以及让我们能更清楚、更精确地观察事物的方法。

然后是如何管理所有这些数据。我很喜欢这样一种可能性：人工智能也许能做到人脑单独无法做到的事，比如帮助我们理解数据。组织数据是一回事；但就像你用代码打的比方一样，指出某个基因和另一个基因可能很有意思，则是另一回事，而人类也许永远不会建立这种潜在联系。

马克·扎克伯格：是的。

普莉希拉·陈：正如你所说，CZI 能带来的工具包括资助科学。资助科学有很多方式。需要明确的是，比如与 NIH 资助的规模相比，我们资助的只是很小的一部分。

安德鲁·胡伯曼：不过，你们一直很慷慨，规模确实足以与 NIH 的贡献相称。

普莉希拉·陈：是的。但我认为每个资助者在生态系统中都有自己的角色。对我们来说，关键是怎样激励新的观点，怎样激励合作，以及怎样激励开放科学。因此，我们很多资助项目都会邀请人们从不同领域来观察问题。

我们的第一个神经科学征集项目，旨在激励不同背景的人——免疫学家、微生物学家——来研究神经系统如何运作，以及如何保持健康。我们还要求受资助者参与预印本运动，以加快知识分享的速度，让其他人能够真正建立在已有科学成果之上。这就是我们所做的资助工作。

至于建设，你提到过，我们既开发软件，也开发硬件。我们组建团队，开发比单个实验室可能更有动力开发的工具更持久、更具可扩展性的工具。有许多很棒的想法。如今，大多数科学家都能为自己的实验室动手制作一些有用的东西。但有时他们很难把这个工具分享出去，甚至无法超出自己的笔记本电脑，更别说分享给隔壁实验室或全球其他地方了。

因此，我们会与科学家合作，了解什么东西有用、需要哪些工具。在成像方面，Napari 是一种有用的图像标注工具，它诞生于开源社区。我们怎样为它作出贡献？或者 CELLxGENE，它处理单细胞数据集。我们怎样把它建设成有用的工具，让科学家能够共享数据集、分析自己的数据，并把成果贡献到更大的信息集合中？因此，我们有软件团队与科学家合作，确保在我们开展工作的领域中，开发出整个科学界易于使用、持久且可迁移的工具。

我们还拥有一些研究机构，这也是成像工作的一部分。现在，我们很自豪地拥有一台电子显微镜。它将安装在我们的成像研究所里。这会真正改变我们观察和开展工作的方式。

但我们确实还需要开发更多硬件。我们正在与生物中心网络中的优秀科学家合作，开发微型相位板，以改善电子在电子显微镜中的对准，从而提高分辨率，让我们能够看到更清晰的细节。因此，网络中正在进行大量创新工作。这些研究机构也各自承担着宏大的挑战。

回到你关于细胞的问题，细胞就是最小的生命单位。你的身体，以及我们所有人的身体，都有数不清的细胞。有人估计，人体大约有 37 万亿个细胞，而且细胞类型各不相同。那么它们都在做什么？健康时它们是什么样子？生病时又是什么样子？

就目前我们对细胞和患病过程的理解而言，基本情况是：通过人类基因组计划，我们已经相当擅长观察不同的基因突变如何让你更容易生病，或者直接导致你生病。

所以，我们可以从 DNA 中的一个突变跳到这样一个结果：你现在患上了亨廷顿病。例如，中间其实还发生了很多事情。而这正是 CZI 想要解决的问题之一：中间究竟发生了什么。

我喜欢用一个比方向朋友解释：假设现在有一份蛋糕食谱。我们知道食谱里有一个错字，然后蛋糕做得很糟。这就是我们知道的全部。我们不知道厨师会怎样理解这个错字，不知道烤箱里会发生什么，也不知道这些过程究竟怎样与蛋糕没有按预期做出来联系起来。

其中很多内容都是未知的。但我们实际上可以系统地尝试拆解这个过程。我们正在研究的其中一段路径，是这个突变如何在你的细胞中被翻译并发挥作用。你的所有细胞都有一种叫作 mRNA 的物质。mRNA 是从 DNA 中提取出来、实际执行的指令。我们开展的单细胞工作，正在研究你身体中的每个细胞如何以略有不同的方式解读 DNA，以及健康细胞解读 DNA 指令时会发生什么，患病细胞解读这些指令时又会发生什么。

这会产生海量数据。我刚才说过，人体有 37 万亿个细胞，每个细胞里都有不同的大量 mRNA。但我们资助的工作首先是在收集这些信息。我们非常幸运，参与了一个发展极其迅速的领域：从 2017 年资助一些方法学工作开始，到现在，我们已经拥有了关于人体、果蝇和小鼠如何在单细胞层面运作的相当完整——虽然还不是完全完整——的图谱。接下来，我们可以尝试拼合这些信息，理解健康和患病时整体是怎样联系起来的。

我们现在正处在人工智能的一个转折点上，这件事很有意思：我无法亲自查看这些数据并理解它，因为数据实在太多了，而生物学和人体都很复杂。我们需要这么多信息。但大型语言模型可以帮助我们查看这些数据并获得洞见，观察哪些趋势与健康一致，哪些趋势出乎意料。

最终，我们希望通过使用自己帮助整理的数据集，再应用大型语言模型，构建一个虚拟细胞。这个细胞完全建立在我们已知的人体数据集之上，但允许我们进行操控，更快地学习和尝试新事物，从而推动科学和医学发展。

安德鲁·胡伯曼：你认为我们已经列出了所有不同细胞类型的总数吗？我每周都会阅读《Cell》《Nature》和《Science》等优秀期刊。比如，我最近看到一项研究，利用单细胞测序将 18 种以上的脂肪细胞分类出来。我们过去总是把它想成脂肪细胞和肌肉细胞。

现在，你们发现了 18 种类型。每一种都会表达许许多多不同的基因和 mRNA。也许其中一种负责我们在晚期 2 型糖尿病中看到的现象，或者负责其他形式的肥胖；又或者有些人无法形成脂肪细胞，而事实证明，在这些极端情况下，这同样有害。

现在你有了所有这些基因列表。但我一直认为，单细胞测序是必要条件，却不是充分条件，对吧？你需要这些信息，但信息本身并不能解决问题。我更愿意把它看作一种提出假设的实验。好，你得到了所有这些基因，可以说，假设在某一种脂肪细胞或肌肉细胞的糖尿病细胞类型中，这个基因特别高，而在非糖尿病患者中并不是这样。

然后，在数百万个不同细胞中，也许只有五个细胞发生了显著差异。于是你提出假设：哦，发生显著差异的就是重要细胞。但也许其中某个基因只变化了 50%，却因为网络生物学效应而产生巨大影响。

所以，我想追问的是，人们如何应对这个挑战？人工智能能否帮助解决它，基本上把这些基因列表放入一万个假设中？因为我要告诉你，我实验室里的研究生和博士后，一次只能测试一个假设。

普莉希拉·陈：我知道。

安德鲁·胡伯曼：这已经是一个很大的挑战了，更不用说一个实验室。对于正在听这段对话的人——希望这还没有超出通常的理解范围，或者超出我们在这里建立的理解——我想说的是，最终你必须做出选择。更多数据听起来总是很好，但接下来你怎样决定要测试什么？

普莉希拉·陈：不，我们还不知道所有细胞类型。我认为，刚开始这项工作时，一件非常令人兴奋的事是囊性纤维化。囊性纤维化由 CFTR 突变引起，这一点大家已经相当清楚。它影响某个通道，使黏液难以清除。这是囊性纤维化的基本情况。我上医学院时，这被当作事实来教授。

安德鲁·胡伯曼：所以，他们的肺里会充满液体。这些人得一直带着装满液体的袋子。

普莉希拉·陈：是的。

安德鲁·胡伯曼：我和这样的人一起工作过。他们真的必须把液体倾倒出来。

普莉希拉·陈：完全正确。

安德鲁·胡伯曼：他们不能跑步或进行高强度运动，寿命也更短。

普莉希拉·陈：寿命更短。当我们把单细胞方法应用于肺部时，研究人员发现了一种全新的细胞类型。这种细胞确实会受到囊性纤维化突变，也就是 CF 突变的影响，从而改变了我们理解囊性纤维化的范式。

安德鲁·胡伯曼：不可思议。

普莉希拉·陈：这只是……此前未知的。所以我认为，我们还不知道所有细胞类型。我认为我们会继续发现新的细胞类型，也会继续发现细胞与疾病之间的新关系。这让我想谈第二个例子：整个科学界围绕单细胞建立的大型数据集，开始让我们能够提出这样的问题：这个突变在哪里表达？它在哪些细胞类型中表达？

我们实际上在 CZI 开发了一种叫作 CELLxGENE 的工具。你可以输入自己感兴趣的突变，它会给你一张跨细胞类型的热图，显示哪些细胞类型表达你感兴趣的基因。于是你可以开始思考：好，如果我查看基因 X，知道它与心脏病有关，但热图显示，它在胰腺中也出现了峰值。

这让你能够提出假设：为什么会这样？当这个基因发生突变时，胰腺功能会发生什么？这是一种非常令人兴奋的观察和提问方式。

你还可以想象这样一个场景：如果你想开发一种疗法或药物，目标是治疗心脏功能，但你知道这个基因在胰腺中也非常活跃，那么，当你把药物带入临床试验时，是否会出现应该提前考虑的意外副作用？因此，这是一个极其令人兴奋的工具；随着我们拥有越来越复杂的数据分析方式，它只会变得越来越好。

安德鲁·胡伯曼：我必须说，我很喜欢这一点。因为如果我观察过去 15 年神经科学的进展，其中大多数并不一定来自对神经系统本身的观察，而是来自这样一种认识：免疫系统会影响大脑。在那之前，所有人都把大脑称作免疫豁免器官。

你刚才说的内容也连接了单细胞、器官和系统之间的鸿沟，对吧？因为归根结底，细胞组成器官，器官组成系统，而它们彼此之间都在交流。如今大家都熟悉肠脑轴，也知道微生物组非常重要。但严格来说，人们很少讨论器官之间的交流。所以我认为这很棒。这个工具是 CZI 生成的，还是 CZI 资助的？

马克·扎克伯格：这是我们开发的。

普莉希拉·陈：是我们开发的。

安德鲁·胡伯曼：是你们开发的。所以它是由 Meta 开发的吗？这是 Meta 的项目？

马克·扎克伯格：不，不，它有自己的工程师。

安德鲁·胡伯曼：明白了。

马克·扎克伯格：对。那是完全不同的两个组织。

安德鲁·胡伯曼：不可思议。也就是说，对某种突变感兴趣的研究生或博士后，可以把这个突变输入数据库。这个研究生或博士后可能在一个以心脏研究闻名的实验室里，但突然发现自己可以与研究胰腺的其他科学家合作。这很棒，因为它连接了不同领域。科学中的各个领域非常孤立——不只是位于不同的楼里，人们也很少交流，除非有类似这样的事情发生。

普莉希拉·陈：我的意思是，我们希望赋能研究生，因为第一，他们是科学的未来，你也知道。在 CELLxGENE 中，如果你输入感兴趣的基因并看到热图，我们还会调出与该基因最相关的论文。这样你就可以阅读这些资料。

安德鲁·胡伯曼：太棒了。我们都知道，高质量营养当然会影响身体健康，也会影响心理健康和认知功能——记忆、学习新事物的能力以及专注能力。我们知道，高质量营养最重要的特点之一，是确保从高质量、未经加工或最低限度加工的来源中摄取足够的维生素和矿物质，同时摄取足够的益生菌、益生元和膳食纤维，基本上支持身体中所有细胞的功能，包括肠道微生物组。

现在，和大多数人一样，我会尽量从天然食物中获得最佳营养，理想情况下主要选择最低限度加工或未加工的食物。然而，我和许多人面临的挑战之一，是每天摄取足够份量的高质量水果和蔬菜，以及常随这些水果和蔬菜而来的膳食纤维和益生菌。

这就是为什么早在 2012 年，远在我开始做播客之前，我就开始饮用 AG1。因此，我很高兴 AG1 赞助《胡伯曼实验室》播客。我开始服用 AG1，以及现在仍然每天饮用一到两次的原因，是它能满足我基础性的营养需求。

也就是说，它确保我获得适量的维生素、矿物质、益生菌和膳食纤维，从而支持最佳的心理健康、身体健康和表现。如果你想试用 AG1，可以访问 drinkag1.com/huberman，领取特别优惠。他们会赠送五包免费旅行装，以及一年的维生素 D3 和 K2。再说一次，访问 drinkag1.com/huberman 即可领取这项特别优惠。

马克·扎克伯格：我想回到你刚才的问题：未来还会不会发现更多细胞类型？我的判断是会，对吧？我想，我们永远不可能完成对这类事物的编目，我们会不断发现更多内容。但我认为，这正好涉及现代大型语言模型的优势之一，也就是想象事物可能处于的不同状态。

所以，基于我们在人体细胞图谱上完成和资助的所有工作，现在已经有一个庞大的数据集合，可以用来训练某种大规模模型。CZI 正在做的一件我认为相当令人兴奋的事，是建立我们认为最大的非营利生命科学人工智能集群之一。它大约有 1000 个 GPU，比大多数高校能够使用的资源更大，可以用来开展严肃的工程工作。

我们基本上可以用所有人体细胞图谱数据以及许多其他输入来训练一个模型。我们认为，这样就能想象所有不同类型的细胞、它们可能处于的各种状态，包括健康和患病状态，以及它们如何与不同事物互动——彼此互动，也与不同的潜在药物互动。

不过，我认为理解大型语言模型目前的状态很有帮助，也就是说，要对现代人工智能的状态有清醒而扎实的认识。这些系统并非万无一失。现代大型语言模型的缺陷之一就是会产生幻觉。因此，问题是，怎样让这一点成为优势，而不是劣势？

我认为，它最终成为优势的方式是：模型帮助你想象某个人可能处于的一系列状态，然后你作为科学家或工程师去验证这些状态是否真实。比如蛋白质可能怎样折叠，或者细胞与其他事物互动时可能处于哪些状态。

但我们还没有达到可以把这些系统的输出当作绝对真理、直接据此行动的阶段。不过，我认为它们非常适合生成假设或可能的解决方案，然后由你去验证。因此，我认为这是一件非常有力量的事：我们可以在过去五年围绕人体细胞图谱开展的科学工作，以及已经建立起来的所有数据的基础上，继续向前发展，打造一种我认为未来会非常新颖的工具。

我认为，这正是我们有条件做好的事情。你刚才谈到了资助规模，以及与 NIH 相比 CZI 只是沧海一粟。我认为我们可以做出不同贡献的地方，是资助一些周期更长、规模更大的项目。要凝聚并汇集足够的精力来完成这类项目并不容易，而大多数科学资助往往是相对较小的项目，在相对较短的时间范围内探索一些问题。

我们尝试做的一件事，是用 5 年、10 年、15 年的周期开发这些工具。它们往往需要数亿美元资金、世界一流的工程团队和基础设施。对此，我认为这是我们能为这个领域作出的很酷的贡献，而且做这类事的其他人并不多。这也是我个人对虚拟细胞感到兴奋的原因之一，因为它完美交汇了我们在单细胞领域开展的一切工作、此前与该领域进行的合作，以及把产业界和人工智能方面的专业能力结合起来。

安德鲁·胡伯曼：是的，我完全同意，你们通过 CZI 建立的科学模式不仅不同于 NIH，而且极其重要。过去 100 年里，独立研究者模式推动了这个国家，以及某种程度上北欧地区的科学发展。

一方面，这种模式很棒，因为它让我们想象科学家自己不断尝试，或实验室里的人持续钻研，最终出现“尤里卡”时刻，并希望把它转化为更好的人类健康。但我认为，就我个人而言，我们已经超越了把这种模式视为最有效模式或唯一值得探索模式的阶段。

马克·扎克伯格：是的，我认为关键是平衡。我们需要那种模式，但也要赋能这些人。我认为，这些工具就能赋能他们。

安德鲁·胡伯曼：当然。像 NIH 这样的机构就有相应机制。但开展合作科学很难。有意思的是，我们现在坐在这里，离科技行业的车库模式并不远——因为我也是在附近长大的。惠普模式的车库离这里一点也不远。

车库里的动手实践者、发明家，就是那种模式。但人们常常忘记，要把他们发现的所有技术真正实现，需要巨大的工厂和仓库。这与脸书、Meta 等公司有相似之处。但在科学领域，我们想象科学家独自在实验室里工作，等待那些“尤里卡”时刻。不过我认为如今，重大问题确实需要广泛合作，当然也需要开发工具。

你们反复提到的工具之一，就是大型语言模型。也许你们可以为不了解它的人详细说明一下：什么是大型语言模型？它究竟是什么？它能让我们做到哪些其他类型的人工智能做不到的事情？或者更重要的是，在某个科学领域里，一群非常聪明、知识丰富的人盯着数据时，它能做到什么是他们做不到的？

马克·扎克伯格：当然。我认为，机器学习的大部分发展，都在于构建能够从越来越多的数据中理解信息并找出模式的系统，无论是神经网络还是其他系统。几年前出现了一项突破，一些谷歌研究人员提出了所谓的 Transformer 模型架构。

这是一项重大突破，因为在那之前存在某种上限：如果把更多数据输入神经网络，超过某个点后，它并不会从中获得更多洞见；而 Transformer 的规模究竟能扩展到多大，我们目前还没有看到终点。我认为，我们有可能遇到某个上限。

安德鲁·胡伯曼：所以它永远不会渐近饱和？

马克·扎克伯格：我们还没有观察到这种情况。但我们只是还没有构建足够大的系统。因此我猜——我不知道。我认为这是今天人工智能领域的重大问题之一：Transformer 以及当前的模型架构是否足够？如果不断构建更大的集群，最终是否会得到类似人类智能或超级智能的东西？

或者，这种架构是否存在某种我们还没有触及的根本限制？当我们把它们进一步扩展后，也许就会遇到这个限制。然后，在达到我认为能够解锁大量未来主义、令人惊叹的事物的人工智能水平之前，我们还需要几次跃迁。

但毫无疑问，仅仅是这种模型架构让我们能够处理如今这么大量的数据，就已经解锁了许多新的使用场景。之所以称作大型语言模型，是因为它们最早的用途之一，是人们把基本上来自整个万维网的语言输入其中。你可以把它们理解为预测机器。

你输入一个提示，它基本上就能预测接下来应该出现的某种版本。比如你输入一条新闻标题，它可以预测自己认为这篇新闻应该写什么。或者你也可以训练它成为聊天机器人：如果收到这个问题，就给出这样的回答。

但有意思的是，事实证明其中并没有什么东西专门限定于使用人类语言。与其输入人类语言，不如把这种模型架构用于一个网络，并输入所有人体细胞图谱数据。这样，当你给出一个细胞状态作为提示时，它就可以输出该细胞如何与其他事物互动的不同版本，或者当细胞与不同事物互动时，它接下来可能处于的不同状态。

安德鲁·胡伯曼：它需要先上遗传学课吗？例如，如果你给它一大批遗传学数据，你是否必须先告诉它：顺便说一下，再给它上一堂遗传学课，让它理解人体有 DNA、RNA、mRNA 和蛋白质？

马克·扎克伯格：不，我认为所有这些机器学习技术的基本性质，就是它们本质上是模式识别系统。它们是非常深层的统计机器，特别擅长寻找模式。所以实际上，你也不需要向一个试图说某种语言的语言模型教授很多关于该语言的具体知识，只要给它输入大量范例即可。

假设你用英语教会它某个东西，同时又给它许多讲意大利语的人的范例。它实际上就能用意大利语解释自己用英语学到的内容。这种跨越以及模式识别能力，就是它非常深刻而强大的地方。但它确实适用于许多不同事物。

科学界的另一个例子是 AlphaFold，也就是 DeepMind 团队在蛋白质折叠方面完成的工作。它基本上使用了相同的许多模型架构。只不过那里输入的不是语言，而是大量蛋白质数据。你可以给它一个状态，它就能输出蛋白质如何折叠的解决方案。

所以它非常强大。作为一个行业，我们还不知道它的自然边界在哪里。我认为，这正是当前状态令人兴奋的地方之一。但它确实能让我们解决上一代机器学习无法解决的问题。

安德鲁·胡伯曼：听起来，CZI 正在把许多过去只在体外——在培养皿中——以及体内——在活体生物、模式生物或人体中——开展的工作，转移到我们所说的计算机模拟中。因此，你是否预见到这样的未来：大量生物医学研究，包括 CZI 的工作在内，会由机器完成？显然，这样的成本低得多，也能运行数百万次实验，当然这并不意味着人类不会参与。但我很喜欢大规模开展计算机模拟实验的想法。

普莉希拉·陈：我认为，计算机模拟实验会非常有助于快速、低成本地测试事物，也会释放大量创造力。但我确实认为，我们必须非常谨慎，确保模拟结果仍然能够转化到人类，并且与人类相符。

基础科学中有一件有趣的事：我们实际上已经治愈了小鼠的每一种疾病。因为小鼠被用作模式生物，我们知道它们患上许多疾病时发生了什么。但小鼠不是人类。很多时候，那些研究具有参考价值，却无法一对一地转化到人类身上。因此，我们必须非常谨慎，确保它确实对人类有效。

安德鲁·胡伯曼：听起来，CZI 实际上正在创造一个新领域。听到这些内容时，我在想，这已经超越了免疫学系、心胸外科，当然也超越了神经科学。我的意思是，这似乎是一个新领域；与此同时，你们当然也承认大学和实验室的现实，因为你们资助的大多数工作都在那里完成。是这样吗？

马克·扎克伯格：嗯。

安德鲁·胡伯曼：所以，也许我们需要思考，换一种方式做科学意味着什么。我认为，这是最令人兴奋的事情之一。沿着这个方向，把许多来自不同机构、不同类型的人聚集起来，似乎尤其重要。

安德鲁·胡伯曼：我知道最初的 CZI 生物中心很幸运地包括了斯坦福。我们先把它列在第一位，但也包括加州大学旧金山分校，抱歉我漏说了。我在加州大学旧金山分校和伯克利都有很多朋友。不过现在又有一些其他机构参与进来。也许你们可以谈谈这一点：是什么促使你们决定走出湾区，以及为什么选择这些特定的机构加入？

马克·扎克伯格：我先说一点。我们之所以想建立更多生物中心，很大一部分原因是，第一座生物中心的运营者所做的工作令我们印象深刻。

普莉希拉·陈：是的。你应该介绍一下我们刚刚宣布的芝加哥生物中心和纽约生物中心。不过，我认为它们其实是一组有趣的例子，平衡了利用实体材料进行工程的能力边界，以及纯粹属于生物学的领域。芝加哥团队主要是在开发更多传感器，以便了解你身体里发生了什么，这更像是物理工程挑战；而纽约团队——我们基本上把它描述为一种细胞内窥镜——希望让免疫细胞或某种其他东西进入身体，了解里面发生了什么。但它不是一件实体硬件，而是一个可以让它进入体内、报告不同情况的细胞。

安德鲁·胡伯曼：哦，所以是让细胞成为显微镜。

普莉希拉·陈：完全是。

马克·扎克伯格：最终还要能够据此采取行动。不过，你应该更详细地介绍这一切。

普莉希拉·陈：我们思考生物中心的一个核心原则是，它必须——当我们征集提案时——至少包含三个机构，真正打破单所大学的壁垒。我们通常会要求研究设计者来自各种不同背景，并解释他们想解决的问题为什么需要跨学科、跨大学、跨机构合作才能实现。

我们发布了征集提案，希望以旧金山生物中心为例。那里的团队在单细胞生物学和传染病方面完成了令人难以置信的工作。我们收到了——我想说——来自 150 多个机构的 57 份提案。许多想法汇聚在一起。我们非常、非常兴奋，最终能够启动芝加哥和纽约生物中心。

芝加哥生物中心由 UIUC，也就是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、芝加哥大学和西北大学合作建立。显然，这些大学都拥有多方面的优势。但如果要用它们的典型强项来描述，西北大学拥有出色的医学和医院体系；芝加哥大学带来了卓越的基础科学优势；伊利诺伊大学则是计算领域的强校。

因此，他们共同提出，要开始研究组织中的细胞，也就是你刚才提到的其中一个层次。那么，我们已知的细胞聚集成组织后，它们的行为和作用会怎样改变？他们首先研究的组织之一是皮肤。

在莎娜·凯利的领导下，他们作为合作项目已经能够设计工程化皮肤组织。它的结构看起来与我们身上的皮肤相同。他们还制造了极其、极其薄的传感器，并把这些传感器嵌入工程化组织的各个层次中，然后读取数据。

他们想观察这些细胞分泌什么，这些细胞如何彼此交流，以及这些细胞发炎时会发生什么。炎症是一个极其重要的过程，它促成了所有死亡事件中约 50% 的死亡。因此，这也是一种与具体疾病无关的方法。我们想要理解炎症。

这些传感器会输出大量信息，告诉你发生异常时会怎样。现在我们可以说，当你出现过敏反应时，皮肤会发红、肿胀。但最早的信号是什么？这些传感器可以观察细胞随时间的行为。然后，你可以应用大型语言模型，寻找最早出现、具有统计显著性的变化，从而尽早介入。这就是芝加哥生物中心正在做的事，他们从皮肤细胞开始。

他们还在研究神经肌肉接头，也就是神经元附着在肌肉上、向肌肉发出行为指令的连接处。这对肌萎缩侧索硬化症等疾病极其重要，也与衰老有关。神经肌肉接头的信息传递减慢，是老年人跌倒的原因：他们的大脑无法足够快地触发肌肉作出反应。因此，我们希望嵌入这些传感器，理解身体内这些相互连接的系统如何协同工作。在纽约，他们开展了一个相关但同样令人兴奋的项目：对单个细胞进行工程改造，使其能够进入人体并识别变化。他们把这称为——

安德鲁·胡伯曼：太疯狂了。我很喜欢这个。我不想跑题，不过对于想查资料的人来说，适应性光学很值得了解。当你试图观察非常小或非常遥远的东西时，会有大量畸变和干扰。非常聪明的物理学家想出了办法：把干扰本身作为显微镜的一部分，把它们实际变成显微镜的透镜。

马克·扎克伯格：你介绍完纽约生物中心后，我们应该单独谈谈成像。

安德鲁·胡伯曼：沿着这个思路，这极其巧妙。它并不直观，但听到解释后又觉得非常合理。让本来就能在组织间移动、或嵌入组织的细胞，成为该组织内部的显微镜。我非常喜欢。

普莉希拉·陈：完全是。我向朋友和家人解释时，会说这就是现实版的《奇妙的航程》。我们要进入人体，利用免疫细胞——它们具有特殊能力，本来就在努力维持身体健康——并让它们能够被定向去检查特定事物。

你可以对免疫细胞进行工程改造，让它进入身体，检查冠状动脉内部，并回答：这些动脉健康吗？还是有斑块？因为斑块会导致阻塞，进而引发心脏病发作。然后，细胞可以记录这些信息并向外报告。这是纽约生物中心要做的第一部分。

安德鲁·胡伯曼：太棒了。

普莉希拉·陈：第二部分是，能否进一步改造细胞，让它们采取行动？我能否告诉另一种能够在身体内运输的免疫细胞，进入体内，以定向方式清理那些斑块？这非常令人兴奋。他们将研究那些属于免疫特权部位、通常免疫系统无法进入的地方，例如卵巢癌和胰腺癌。他们还会研究一些神经退行性疾病，因为目前免疫系统无法大量进入神经系统。

这既令人震撼，又像科幻小说。但科学实际上已经发展到这样的阶段：如果你推动一群资质极高的科学家，问他们有机会的话能否做到，答案大概是“可以”。给我们足够时间、优秀的团队和资源，这是可行的。

马克·扎克伯格：是的。这是一个 10 到 15 年的项目。但它很棒，工程化细胞，确实如此。

安德鲁·胡伯曼：我喜欢这种乐观态度。当你说让细胞成为显微镜时，我当时就想，是的、是的、是的。这太合理了。是什么促使你们决定在现有大学的框架中开展 CZI 的工作，而不是——红木城那边还有一些地方，有很大空间可以安置生物科技公司；你们也可以从各个背景招聘人员，对他们说，开始做吧，从零开始完成这些事情？

我的意思是，在现有框架中开展这项工作是一个非常有意思的决定，因为研究生需要完成论文、发表第一作者论文，而学术界内部存在一整套结构。我认为这些结构既促进了科学发展，也限制了科学发展。我们刚才谈到的独立研究者模式，是科学发展方式的核心。

如果完全坦率地说，这种方式非常不同，而且听起来高效得多。当然，等我说完这些之后，也要看看 NIH 会不会续给我经费。但我认为，我们所有人想要的是同一件事。作为科学家和作为人类，我们想理解自身的运作方式；我们希望健康的人能够继续保持健康，也希望生病的人恢复健康。这才是最终目标。它并不复杂，只是很难实现。

普莉希拉·陈：生物中心的团队实际上独立于各所大学。

安德鲁·胡伯曼：明白了。

普莉希拉·陈：所以，每个生物中心总共可能会有大约 50 人从事深入研究。不过，这也承认，并非所有能够对该领域作出贡献的优秀科学家，都愿意离开大学，或愿意全职承担这个项目的全部范围。因此，生物中心的组织方式是与大学合作，让各所大学的教师都能为整体项目作出贡献。

安德鲁·胡伯曼：明白了。

马克·扎克伯格：不过，我们开展 CZI 的方式很大程度上是一个长期、迭代的项目：尝试许多不同的事情，弄清楚哪些事情产生最有意思的结果，然后在下一个五年周期里加倍投入。我们刚刚结束了科学项目的第一个五年阶段，并尝试了许多不同模型和各种不同的事情。

生物中心模式并不是——我们不认为它是最好的模式或唯一模式。但我们发现，这是释放大量合作、引入支持长期发展的技术资源的一种很有意思的方式。而整个领域的其他地方并没有广泛采用这种方式。因此我们想，好吧，这是一个我们可以推动的有意思方向。

我的意思是，我们确实相信合作。但我也认为，我们采用的方式并不是唯一方法，也不是所有人都应该采用的方式。我们非常清楚生态系统的其他部分是什么样，以及我们可以在其中发挥怎样的独特作用。

安德鲁·胡伯曼：这感觉与科学原本的开展方式非常有协同性，同时也填补了一个以前没有被填补的重要空缺。说到实施，假设大型语言模型结合成像工具，显示某组协同作用的基因——我不知道——导致某个器官崩溃。比如，胰腺癌发展到某个阶段时，胰腺功能崩溃。

胰腺癌仍然是最致命的癌症之一。当然，还有其他你肯定不想患上的癌症，但它属于最不想患上的那一类。假设你发现了这个情况。接着，人工智能揭示出一些潜在药物靶点，这些靶点在体外培养皿和小鼠模型中都得到验证。实际落实到药物发现时会怎样？也许这个靶点可以成药，也许不行；也许需要另一种方法，比如激光消融之类的方法。我们不知道。但最终，CZI 会参与新疗法的实施吗？这就是你们的想法吗？

马克·扎克伯格：不太会。

普莉希拉·陈：不太会。这正是为什么在生态系统中工作、了解自身局限很重要。有些团队、初创公司和企业非常擅长把这些发现转化为实际应用。我认为，我们对那个世界有一点了解的地方，其实是与罕见病组织的合作。

通过 Rare As One 项目组合，我们资助患者倡导者建立罕见病组织，让患者聚集起来，汇集彼此的共同经历。他们建立生物登记库，也就是记录疾病自然史的登记系统。他们一方面与研究人员合作开展疾病研究，另一方面与药物开发者合作，激励开发者关注患者在疾病方面可能需要的东西。

需要指出的一点是，罕见病并不罕见。罕见病有 7000 多种，合计影响着许许多多的人。从基础科学角度看，罕见病令人极其着迷，因为它们实际上是观察身体正常运作方式的窗口。某些基因发生突变时，常常会导致非常具体的疾病，但这些突变也会告诉你正常生物学是怎样运作的。

安德鲁·胡伯曼：明白了。所以你们谈到了 CZI 未来大约 5 到 10 年的主要目标和倡议。再往后，这些靶点会由生物科技公司探索。它们会拿到这些靶点，进行测试并加以实施。

马克·扎克伯格：我认为，最初的生物中心也有几个团队有兴趣把想法拆分出来、成立初创公司。虽然这不是我们会追求的事情，因为我们是慈善机构，但我们希望让完成的工作能够转化为公司和其他形式的组织，由其他人接手并继续推进，最终开发出疗法。这是另一个可能的领域，但不是我们要亲自做的事情。

安德鲁·胡伯曼：明白了。我感觉你们都是乐观主义者，对吧？这也是你们走到一起的部分原因吗？请原谅我转到一个私人问题。但我很喜欢 CZI 根基中的这种乐观。

普莉希拉·陈：我想说，我们都是极其有希望的人。但这种希望在我们两个人身上的表现方式不同。

马克·扎克伯格：是的。

普莉希拉·陈：你会怎样描述你的乐观和我的乐观？这不是一个带有暗示的问题。

马克·扎克伯格：我不知道。嗯。我想，我可能对能够建造什么持有更多技术乐观主义。而你因为作为一名真正的医生，专注于实际的人，所以更清楚这些事情会怎样影响他们的生活。对我来说——我的许多工作会触达世界各地许多人，规模非常巨大。

我觉得对你来说，关键是能够改善个体的生活，无论是你创办的学校里的学生，还是我们通过教育工作支持的各种项目——虽然那不是这里的目标——或者只是以这种方式改善人们的生活。我认为，这正是我看到你极其投入的地方。我不知道，你同意这样的描述吗？我在努力——

普莉希拉·陈：我同意。我认为这很公平。我自己其实在笑，因为在日常生活中，作为生活伴侣，我们相对的乐观表现为：马克总是过于乐观地估计自己的时间安排，然后沉浸在有趣的想法里。

马克·扎克伯格：我迟到了。

普莉希拉·陈：他迟到了。

安德鲁·胡伯曼：医生都很守时，是吧。

普莉希拉·陈：而因为他迟到，我在等他时必须把马克想成一个乐观主义者。

马克·扎克伯格：这是对这件事多么好的说法。好，我以后会开始这么用了。

普莉希拉·陈：我带着孩子们在车道上等你时就是这么想的。我会想，马克是个乐观主义者。所以他的乐观转化成了某种迟到，而我会想：这件事要怎么实现？我要打开一张电子表格，开始制定计划，把所有环节组织起来，打电话给人，让某件事变成现实。

马克·扎克伯格：但我确实很喜欢一句话：乐观主义者往往会成功，而悲观主义者往往是正确的。我的确认为，这对生活的许多方面都适用。

安德鲁·胡伯曼：这句话是谁说的？马克·扎克伯格，是你说的吗？

马克·扎克伯格：不，不是我。

普莉希拉·陈：当然不是。

马克·扎克伯格：不，不，不。我喜欢这句话，但不是我创造的。

安德鲁·胡伯曼：我们就把它算给你吧。我们就这样说出去。

马克·扎克伯格：不，不，不。

安德鲁·胡伯曼：开玩笑，开玩笑。

马克·扎克伯格：但我确实认为这句话很有道理，对吧？不管讨论什么想法，总会有许多理由说明它可能行不通，而且这些理由可能都是真的，提出这些理由的人也很可能有一定道理。但问题是，这是不是看待世界最有效的方式？总体而言，我认为那些往往最有生产力、完成最多事情的人，需要保持乐观，因为如果你不相信一件事能够完成，又为什么要投入精力去做呢？

安德鲁·胡伯曼：我之所以问，是因为如今我们经常听到，在许多方面，未来看起来非常黑暗。而你们有孩子，所以你们组成了家庭。抱歉，你们本身就是一个家庭，也各自有家庭，现在这些家庭已经合在一起。但我喜欢 CZI 背后的乐观，因为这一切背后有一组写在墙上的宏大陈述。

第一，就治疗疾病而言，未来可以比现在更好，甚至也许正如你所说，可以消除疾病，消除所有疾病。我喜欢这种乐观。而且存在一条可行的路径。我们要把资金、时间、精力、人员、技术和人工智能真正投入其中。

所以我必须问，拥有孩子是否显著改变了你们对未来的看法？你们会不会想：听到这么多悲观论调，他们的未来会是什么样？如果未来没有疾病，会是什么样？这是不是我们希望孩子生活其中的未来？我的答案当然是肯定的。所以我们完全没必要争论这一点。但拥有孩子是否以某种方式启发了 CZI？

马克·扎克伯格：是的。所以——

普莉希拉·陈：我会倒过来回答这个问题。先简短讲讲我的家庭。我是华裔越南难民的女儿。我的父母和祖父母都是船民，如果你还记得的话，越南战争期间，人们乘小船离开越南，进入南中国海。关于那些船带着整个家庭一起沉没的故事有很多。

所以，我的祖父母——双方的祖父母彼此认识——认定外面存在一个更好的未来。他们愿意为此冒险。但他们害怕失去所有孩子。我父亲有六个兄弟姐妹，我母亲有十个兄弟姐妹。因此，他们认定在这个黯淡的时期，外面仍然有某种未来。他们把孩子两两配对，每个家庭出一个孩子，在没有互联网、没有手机的时代，把他们送上这些小船，只说：我们在另一边见。

安德鲁·胡伯曼：哇。

普莉希拉·陈：孩子们年龄大概在 10 到 25 岁之间，都是很年轻的人。我母亲当时还是十几岁，刚进入少年期。所有人都成功抵达了，而我现在能够坐在这里和你交谈。所以我怎么可能不相信未来可以更好？我希望这种信念存在于我的表观遗传学某处，也希望自己能够把它传下去。

安德鲁·胡伯曼：这是一个非凡的故事。

普莉希拉·陈：这是不是很不可思议？

安德鲁·胡伯曼：确实非凡。

普莉希拉·陈：有了这样的经历，我怎么可能成为悲观主义者？

安德鲁·胡伯曼：我很喜欢这个故事，也非常感谢你成为一名医生，因为你现在把这种乐观、这种表观遗传学层面的理解、认知理解和情感理解带入医学领域。因此，我很感谢当年作出那些决定的人。

普莉希拉·陈：是的。我一直知道这个故事。但直到你拥有自己的孩子，你才会理解它有多么不可思议。你会想，我甚至不愿意让她只使用玻璃奶瓶之类的东西。然后你会想，天哪，我的祖父母愿意相信某种更大、更好的事物，并为此冒险，这实在令人震撼。而我们自己的孩子让这件事有了紧迫感。

安德鲁·胡伯曼：还是一个非凡的故事。你把知识送入科学领域，也把知识带入科学领域。我很喜欢这句话：我们在另一边见。我相信这一切最终都会回到我们这里。谢谢你分享这些。马克，现在轮到你谈谈——拥有孩子改变了你的世界观吗？

马克·扎克伯格：这个故事真的很难超越。

安德鲁·胡伯曼：确实很难超越。而且他们也是你的孩子。所以在某种意义上，你花一份钱得到了两份。

马克·扎克伯格：拥有孩子确实会改变你的时间尺度。这是其中一点。我们认识这么久以来，一直谈论有朝一日想去做的事情。但后来就变成：哦，我们要有孩子了，得开始做这件事，对吧？所以我认为——

普莉希拉·陈：那其实就是第一个孩子出生前清单上的一项。

马克·扎克伯格：就像是，孩子要出生了，我们必须开始 CZI。

普莉希拉·陈：确实如此。

马克·扎克伯格：我当时就坐在医院的产房里，继续编辑我们准备发布、宣布这项工作的信。

普莉希拉·陈：有人以为这是夸张。其实不是，我们真的在编辑最终稿。

安德鲁·胡伯曼：在你们生下人类孩子之前，先“生下”了 CZI。这个倡议实在令人难以置信。我从它成立起就一直关注，已经取得了巨大的成功。我与科学界很多人都有联系，他们都有同样的感受。显然，它的未来会更加光明。感谢你们向中西部和纽约拓展。我们都非常期待看到这一切的发展。我也和你们一样乐观。谢谢你们今天抽出时间。

普莉希拉·陈：是的，谢谢。

马克·扎克伯格：谢谢。还有很多事情要做。

安德鲁·胡伯曼：我想短暂休息一下，感谢我们的赞助商 InsideTracker。InsideTracker 是一个个性化营养平台，会分析你血液和 DNA 中的数据，帮助你更好地了解身体并实现健康目标。我一直相信要定期做血液检查，理由很简单：许多影响你短期和长期健康的因素，只能通过高质量血液检测进行分析。

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我们换一个话题——你因在科技发展中的角色而广为人知。但由于你的个人兴趣，以及 Meta 的科技与心理健康和身体健康的交汇，无论你是否意识到，你开始与健康联系在一起。这部分是因为网上有你练习巴西柔术的视频和帖子。你最近还赢得了一场巴西柔术比赛。

你还参加其他形式的武术和水上运动，包括冲浪，等等。因此，你自己就在实践。不过，也许我们可以先从科技开始，先把这个问题说清楚：我认为，很多人都以为科技，尤其是任何涉及屏幕的科技，都会损害健康。但事实不一定如此。你能否解释一下，在你看来，科技怎样与身体健康和心理健康结合、产生阻碍，甚至可能促进它们？

马克·扎克伯格：当然。我认为这是一个非常重要的话题。我们开展的研究表明，科技并非全好或全坏。我认为，你如何使用科技，会极大影响它是否基本上成为一种积极体验。即使在科技内部，即使在社交媒体内部，人们也不只做一种事情。我认为，在最好的情况下，你是在与他人建立有意义的联系。

有大量研究表明，我们拥有的关系和友谊给生活带来的幸福最多；在某种程度上，它们甚至与更长寿、更健康的生活相关，因为你在社群中获得的支撑对这一点很重要。因此，社交媒体能够让人们与他人联系，了解他人生活中发生的事情，对他们产生同理心，交流并表达自己生活中的情况，这一面通常是积极的。

当然也有消极的方式，比如糟糕的互动和欺凌。我们可以谈谈这一点，因为我们做了很多工作，确保人们能够免受这类伤害，并提供工具，让孩子拥有适当的家长控制功能，由父母监督这些事情。但这属于与他人互动的一面。

这一切还有另一面，我把它看作被动消费，最好的情况下，它就是娱乐。娱乐也是人类生活中重要的一部分。但我认为，与帮助人们彼此联系相比，娱乐与长期福祉和健康收益之间并没有完全相同的关联。

我认为，最糟糕的时候，我们在网上看到的一些内容——如今很多新闻实在持续不断地负面，让人很难在看了半小时新闻后，感觉自己对世界更有信心。因此，我认为这里存在混合情况。

我认为，社交媒体越是用于与人联系，而你在消费和使用社交媒体的媒体部分时，越是用它来了解能够充实你、提供启发或教育的事物，而不是让你产生更强烈的有害感受，这就是我们努力在所有产品中取得平衡的地方。

我认为我们与社群的方向基本一致，因为归根结底，人们不希望使用一个产品后感觉糟糕。人们会从信息量和实用性方面讨论、评价这些产品，但我认为，设计产品时，思考你为使用者创造了什么感受同样重要，无论是设计硬件时的审美感受，还是单纯思考：你让人产生了怎样的感受。

马克·扎克伯格：总的来说，人们不想感觉糟糕，对吧？这不意味着我们想把人们隔绝在世界上发生的坏事之外。但我不认为人们希望我们整天只展示这些极其负面的内容。

所以，我们努力解决所有这些不同的问题：尽可能帮助人们建立联系，确保我们提供良好工具，让人们屏蔽可能欺凌或骚扰他们的人；尤其是对年轻人来说，16 岁以下的任何人默认都会进入一个私密体验。我们还有各种家长工具，让父母能够在良好平衡的前提下了解孩子在做什么。

另一方面，我们努力提供工具，让人们了解自己如何花费时间。我们也提供工具：如果你是青少年，一直陷在只浏览某一类内容的循环里，我们会提醒你：你已经看了这类内容一段时间了，要不要看看别的？这里还有其他一些例子。

所以，我认为有些事情可以把这件事推向积极方向。但一切都从更细致的看法开始：它不是全好或全坏。你越能把它变成积极的事，对所有使用我们产品的人来说就越好。

安德鲁·胡伯曼：这很有道理。说到负面体验，我同意，我认为没有人希望在当下经历负面体验。我想，有些人可能担忧的是——我想到自己与 Instagram 的互动。我一直使用 Instagram 获取信息，也消费信息，而且我恰好很喜欢它。我基本上就是在那里启动播客中非播客的那一部分，并一直延续至今。

我能想到一些体验，有点像高度加工食品：当下味道很好，让人高度投入，但不一定有营养，而且之后感觉不太好。对我来说，这就是 Instagram 中默认供我点击的一小组拼图式选项。偶尔我会注意到——这反映的是我的问题，不是 Instagram 的问题——里面有很多街头打斗的内容，比如人们在街上互相殴打。

我得说，这些内容有很强的引力。我不是一个喜欢看暴力的人，但我会发现自己点开其中一个，想：发生了什么？然后看到有人被打，街上发生了一场小型混战之类的。而最近，这类内容似乎经常被推荐给我。再说一次，这是我的问题，反映的是我过去的搜索经历。

但我注意到，它有一种引力，让我什么也没学到，也没有教给我任何有用的街头自卫技能。同时，我也很喜欢一些可爱的动物内容，所以这类内容也会大量出现在我这里。因此，平台给我的是一幅两极化的拼图，反映了我过去的搜索行为。

你可以说可爱动物内容只是娱乐。但实际上，在某些情况下，它确实让我充满真正的喜悦。我喜欢动物，而且我们说的不只是小猫，而是我以前从未见过的动物、我以前从未见过的动物互动，它们确实让我感到快乐。它们以积极的方式给我注入活力，以至于离开 Instagram 时，我确实觉得自己状态更好了。所以在这个意义上，我很感谢算法。

但我想直接问的是，算法只是反映一个人在登录前此前大量观看的内容，还是也在努力做你刚才描述的事情，也就是试图带来让人感觉良好的体验，并由此带来更多积极感受？

马克·扎克伯格：是的。我认为，我们会以长期方式处理这个问题。一个简单例子是，几年前我们遇到过标题党新闻的问题，也就是标题抓住你的注意力，让你觉得必须点击；你点击之后，却发现文章实际上只与标题有些关联，但人们确实点了进去。

这种做法的幼稚版本，十年前的版本，会是：哦，人们似乎在点击这个，也许这就很好。但其实，只要通过系统埋点进行相当直接的分析，就能发现：人们点击后并没有花很多时间阅读新闻；而且这样发生几次后，这件事与他们说自己获得了良好体验并没有太大关联。

我们衡量这件事的一部分方式，就是观察人们如何使用服务。但我认为，让真实的人参与进来进行平衡也很重要。我们会向他们展示：这些是本来可以展示给你的故事，你觉得哪些对你最有意义，或者会让你获得最佳体验？然后把算法和我们的做法，与人们所说的真实需求对应起来。

我认为，通过这类做法，我们已经大幅减少了标题党，随着时间推移尤其如此。它并没有从互联网消失，但我认为我们在自己的服务中很好地减少了这类内容。不过，我确实认为，我们需要非常小心，不要以家长式态度决定什么会让不同的人感觉良好。

我不知道每个人都会因为可爱动物而感觉良好。我无法想象有人会因为它感觉很糟，但他们的积极反应可能没有你刚才描述的那么深刻。

我不知道，也许更喜欢格斗的人会观看街头打斗视频——前提是它们符合我们的社区标准。我认为，确实存在某种程度的暴力内容，我们根本不想展示。但这是另一个问题。如果符合标准，那么——我本人相当喜欢综合格斗。我没有看到很多街头打斗视频，但如果我看到了，也许会觉得自己从中学到了东西。

我认为，在公司历史的不同阶段，我们有时对内容过于家长式，直接说这是好内容、这是坏内容，你应该喜欢这个，这对你不健康。我认为，我们要看长期影响。你不想陷入短期循环，仅仅因为你今天做了某件事，就以为这代表你长期想要的东西。但只要长期观察人们口头上说自己想要什么，以及他们实际做什么，并给人们相当大的空间去喜欢自己喜欢的东西，我认为这才是适合采用的价值观。

当然，这不适用于一切。有些事情确实不可接受，比如欺凌，或真正煽动暴力的内容。我们对此有完整的社区标准。但除了这些我希望大多数人都能同意的事情——比如欺凌是不好的，我希望 100% 的人都同意，可能不是 100%，那就 99%——除了这类非常极端、非常恶劣的事情，我认为应该给人们空间，让他们喜欢自己想喜欢的东西。

安德鲁·胡伯曼：昨天，Meta 团队向我介绍了 Meta 平台为使用它们的儿童设置的安全保护措施，我的体验非常好。坦率地说，大量基于过滤的工具，以及定制体验的能力，让我感到非常惊喜；这些措施不仅有机会让孩子的心理健康保持中性，更有机会改善他们的心理健康状态。

不过，在那次谈话中出现了一件事：我意识到这些工具都存在，但人们真的知道这些工具存在吗？我想到自己使用 Instagram 的经历。我很喜欢观看 Adam Mosseri 的周五问答，因为他解释了很多我原本不知道存在的工具。如果你还没看过，我非常推荐你观看。我认为他周四收集问题，几乎每个周五回答。

如果不看这些内容，我都不知道工具的存在；那是针对成年人的。Meta 如何看待确保人们了解这些工具的挑战？我的意思是，这里有几十种、几十种非常有用的工具。但我认为，我们大多数人只知道标签、@提及、点击，以及快拍和动态消息的区别。现在我们也知道了——我还会发 Threads。

我们知道主要渠道和工具。但这就像拥有一辆功能惊人的车，却不知道它可以带你越野，甚至可以让车辆飞起来。里面有很多功能。所以你认为怎样才能把这些信息传递出去？也许这次谈话可以让人们注意到这些功能——[听不清]。

马克·扎克伯格：这正是我想和你谈这件事的部分原因。关于社交媒体的大多数叙事，并不是在说人们拥有多少控制体验的不同工具，而是在说，它是否只会对青少年产生负面影响。我认为，归根结底，这仍然取决于体验怎样被调整：人们是否用它建立积极联系？如果是，我认为这就非常积极。

所以，我认为我们可能确实需要走出去，更多地向人们介绍这些内容。产品内部也有一部分：如果你是青少年并注册账号，我们会带你经历一个相当完整的流程，尝试说明其中一些事情。但它也有局限，因为当你注册一项新服务时，如果一上来就被一串功能轰炸，你会想：好，我刚注册，我还不太明白这个服务是什么。让我先去找朋友关注，之后再了解如何防止别人骚扰我之类的控制功能。

所以我认为，在实际情境中展示这些工具也非常重要。比如你在看评论，准备删除一条评论，或准备编辑某些内容时，尝试在页面中直接给出提示：嘿，你知道你还可以用这些方式管理相关内容吗？或者当你在收件箱里进行筛选时，也在页面中提醒人们。

仅仅考虑产品使用者数量，以及每项控制功能的细微差异，我认为绝大多数教育都需要在产品内部发生。但我也认为，通过这次对话以及我们需要开展的其他对话，我们可以提高人们对这些功能存在的整体认知。这样，当功能在产品中出现时，人们至少会有所准备：哦，我知道有这个控制功能，也知道自己会怎么用。

安德鲁·胡伯曼：我发现“限制”功能在大多数情况下比“屏蔽”功能更有用。我有时确实需要屏蔽别人，但“限制”功能非常实用，你可以过滤特定评论。你可能会发现某人有点攻击性的倾向。我要指出的是，我其实不太在意别人对我说什么，但我会尽量在评论区维持我所谓的课堂规则：我不喜欢人们攻击其他人，因为我在大学课堂里绝不会容忍这种行为，所以在评论区也不会容忍。

马克·扎克伯格：是的。你刚才关于限制与屏蔽的例子，也触及产品设计中的一个重要问题。屏蔽是一个非常强大的工具：如果有人让你很困扰，你只想让这个人从体验中消失，就可以做到。但这种设计取舍是，为了让对方从体验中完全消失，也让你不出现在对方那里、对方不出现在你这里，对方自然会意识到你屏蔽了他。

所以我认为，像限制或筛选这样的功能很重要，比如我只是不想再看到这么多关于某个主题的内容。人们使用不同工具，背后可能有非常细微的原因。也许你想让内容不再出现，却不想让发布内容的人知道；也许你不想在主收件箱里收到消息，却不想直接告诉对方你们不是朋友。实际上，你需要给人们提供不同工具，它们在功能强度和细节上各不相同，也要考虑使用这些工具时社会关系动态如何展开，只有这样才能真正让人们按自己的方式定制体验。

安德鲁·胡伯曼：说到限制在社交媒体上的总时间，我找不到真正有说服力的数据。多长时间算太多？我认为，这取决于一个人在看什么、用户的年龄等等。

马克·扎克伯格：我同意。

安德鲁·胡伯曼：我知道你们有工具会提醒用户自己在某个平台上用了多久。有没有帮助自我调节的工具？我想到希腊神话中的塞壬，人们把自己绑在桅杆上、蒙住眼睛，以免被塞壬吸引。除了暂时删除应用、每次想使用时再重新安装之外，是否有真正的锁定、自我锁定功能，让人可以把自己锁在应用访问之外？

马克·扎克伯格：我认为，我们给人们提供了管理这件事的工具。一类是你可以使用的工具，另一类是父母可以使用、基本上查看使用情况的工具。不过，我认为目前我们主要关注的是帮助人们理解这些情况，然后给人们提醒之类的功能。

但要回答你刚才提出的问题仍然很难：多长时间算太多？这确实取决于你在做什么。如果把视野从今天已有的应用进一步推向未来增强现实眼镜之类的体验，也就是我们正在开发的东西，很多情况都会变成：你像在现实中与朋友相处或和同事工作那样与人互动，但他们可以以全息影像的形式出现。无论他们实际身处何地，你都会感觉他们就在你身边。

问题是，与人进行这种互动是否会花费太多时间？如果这种体验最终足够丰富，让你拥有和实际与某人在一起时一样好的临场感，那么我看不出为什么要把人们使用这种技术的时间限制在低于你愿意与人进行现实互动的时长。当然，现实互动不可能持续 24 小时，你还要做其他事情，要工作，也要睡觉。

但这确实回到了你如何使用这些东西的问题。如果你主要是陷在不断阅读新闻的循环里，或沉浸于某些让你进入负面心理状态的内容，我不知道。我认为，那可能只有相对较短的时间才算是值得做的事。

不过，即使这样也不是零，因为新闻可能让你不开心，并不意味着答案就是对世界上发生的负面事情一无所知。我认为不同的人对自己能承受的内容有不同容忍度。总体而言，保持一定程度的了解可能是好事，只要信息量没有超过你的体质能够承受的范围。

所以我不知道。我尽量不让我们的做法过于家长式。但我们希望通过提供工具来赋能人们，无论是用户自己，还是青少年用户的父母，让他们了解自己的体验和使用方式，然后据此继续决定。

安德鲁·胡伯曼：是的。我认为，这要求我们所有人进行一定程度的自我调节。我喜欢不过度家长式的想法，感觉这是正确方向。我偶尔会提醒自己，不要只是在被动滚动，而是要学习。我喜欢搜集、组织和传播信息，这一直是我的人生职业。因此，我从社交媒体中学到了很多。

我会发现很棒的论文和很棒的想法。我认为评论是很好的反馈来源。我这么说不是因为你现在坐在这里；尤其是 Instagram，以及其他 Meta 平台，对我传播科学和健康信息极其有帮助。我很兴奋的一件事是，今天我第一次有机会尝试你们的新 VR 平台，也就是最新的 Oculus。之后我们还可以谈谈眼镜和 Ray-Ban。

马克·扎克伯格：当然。

安德鲁·胡伯曼：这两种体验仍然让我很震撼，尤其是 Ray-Ban 眼镜。我有很多问题想问，所以先忍住。不过——

马克·扎克伯格：我们可以谈。

安德鲁·胡伯曼：好。我对 VR 有一些经验，我的实验室使用过 VR。斯坦福的杰里米·贝伦森实验室是 VR 和混合现实领域的先驱实验室之一。我想，他们过去叫增强现实，现在叫混合现实。今天你们让我体验的 VR 最引人注目的一点，是它与我们姑且称为真实房间、也就是物理房间的衔接非常好。

马克·扎克伯格：物理房间。

安德鲁·胡伯曼：我仍然能看到人，也能看到家具的位置，所以不会撞上任何东西。我在进行一次感觉非常真实的武术体验时，还能看到人们的笑容，也能看到桌上的水，只是不会真的被打。好吧，虚拟世界里还是会被打。但它极具吸引力。而且从好的方面说，它确实绕开了贝伦森实验室——再次说明，是杰里米的实验室——早期提出的许多担忧：即使对成年人大脑来说，每天使用 VR 也存在一个上限，因为它可能严重干扰前庭系统和你的平衡感。

在这个新版本的 VR 中，这些问题似乎都已经得到处理。我完全没有感到头晕，也没有觉得重新进入房间时受到强烈冲击。进入其中时显然会想：哇，这是另一个世界。但你可以向左看，然后说：哦，有人刚进门。嘿，最近怎么样？

等一下，我正在玩这个游戏，就像小时候玩任天堂时有人走进来一样。它完全让人沉浸，但你会说：等一下。然后你能看到那个人在那里。所以首先，我要称赞你们，太不可思议了。接下来的问题是，我们究竟该怎样称呼这种体验？因为它确实非常混合，是一种真正的混合现实体验。

马克·扎克伯格：是的。混合现实是一个总称，指虚拟现实和增强现实结合后的体验。增强现实是你未来通过某种版本的智能眼镜得到的体验：你主要看到真实世界，但可以把全息影像放进其中。未来，你走进一个房间时，里面可能有和实体物品一样多的全息影像。只要想想所有纸张、艺术品、实体游戏、媒体和工作台——

安德鲁·胡伯曼：假设我们要看一场综合格斗比赛，可以直接把它画在这张桌子上，让它在这里重复播放，而不必转身看屏幕。

马克·扎克伯格：是的。未来，智能眼镜可以让几乎任何现有屏幕都成为全息影像。当眼镜能够在那里放置全息影像时，实际上不需要任何东西实体存在。可以做一个有趣的思想实验，四处看看：现实世界中哪些东西确实需要是实体的？椅子需要，因为你要坐在上面，全息影像无法支撑你。

但墙上的那幅画不需要实体存在。所以我认为，这就是我们正走向的增强现实体验。过去我们把头戴设备当作 VR，它是一种完全沉浸式的体验。

但现在我们正在获得一种介于两者之间、同时具备两者能力的混合设备，它既能实现虚拟现实，也能实现一些增强现实体验。我认为这非常强大，因为它会带来允许人们共同协作的新应用。也许我们两个人在这里，而另一个人加入进来，那里出现的是他的虚拟化身。

或者未来可能是这样：你在开团队会议，现场有些人，而另一些人通过远程接入。他们以全息影像的形式虚拟地在那里。同时，你的团队里还有一些帮助你完成不同任务的人工智能角色，它们可以以虚拟化身的形式出现在桌边与你开会。

安德鲁·胡伯曼：人们会在身体分隔的情况下进行第一次约会吗？我可以想象，有些人会——这甚至值得离开家吗？也许他们先约会，然后才第一次见面。

马克·扎克伯格：有可能。我认为约会也有身体层面的部分。

安德鲁·胡伯曼：对。有些人可能会想先知道是否值得费力出门。他们想跨越这道鸿沟，对吧？

马克·扎克伯格：有可能。我知道一些正在约会的朋友，为确保获得安全体验，如果要进行第一次约会，他们会安排时间更短、而且在白天进行。可能只是喝咖啡。这样，如果不喜欢对方，就可以在安排晚餐或真正完整的约会前离开。

所以我不知道。也许未来人们会有这种体验：你感觉自己坐在那里，但一切更容易、更轻量，也更安全。如果体验不好，你可以直接从那里传送出去，消失不见。

不过，我认为这会成为未来一个有趣的问题。显然，有很多事情只有在现实中才可能，或者在现实中好得多。与此同时，我们正在构建许多能够成为数字体验的东西。但数字世界和物理世界完全存在于不同平面上，这是这类技术发展过程中的一种奇怪产物。

我们总是在与数字世界互动，但会拿出一个小屏幕，或面对一块大屏幕，基本上通过这些屏幕与数字世界互动。但我认为，如果快进十年或更久，关于我们将生活在怎样的世界里，一个非常有趣的问题是：现实世界和数字世界会越来越交织，使我们觉得，第一，所处的世界更加丰富，因为人们可以创造很多东西，而这些东西在数字环境中比在物理环境中更容易实现。

第二，你会对这些东西拥有真正的物理临场感，不会觉得与数字世界互动会让你离开物理世界。如今物理世界在感官上更丰富、更有力量。我认为，数字世界会嵌入其中，并在许多方面同样生动。

所以，当你刚才说自己可以环顾四周、看到真实房间时，我总会想到一个有趣的哲学区分：真实房间和物理房间。过去人们可能认为两者是一回事，但我认为未来的真实房间会是物理世界加上其中所有可与之互动、并能让你产生临场感的数字制品和数字对象；物理世界则只是实体存在的那一部分。我认为，构建一个由这两者相加而成的真实世界是可能的，而且它会比我们今天拥有的体验更深刻。

安德鲁·胡伯曼：VR 与物理房间之间界面的流畅程度给我留下了深刻印象。你们的团队让我体验了一个——我猜是某种锻炼课程中的内容，名字听不清。但它基本上像戴着拳击手靶进行拳击，也就是击打拳击目标。

马克·扎克伯格：是的，Supernatural。

安德鲁·胡伯曼：对，而且速度相当快，之后还会加速。它有一些教程，非常容易使用，确实让我的心率升高了。我至少处于还不错的状态。但必须坦白，我以前从未想做这些屏幕健身项目中的任何一个。我想不出有什么比——我不想冒犯任何特定产品——一边看着屏幕假装自己在外面的道路上骑固定自行车，更让人反感的事情。

马克·扎克伯格：我喜欢排行榜。也许只是因为我很有竞争性。如果你要在跑步机上跑，至少给我一个排行榜，让我能超过前面的人。

安德鲁·胡伯曼：我喜欢在户外活动，当然也喜欢锻炼课或过去称作健美操课的东西。但我今天体验的内容极其吸引人。我做过足够多的拳击，至少知道一点基本动作，而且我非常享受。它让心率升高，我几乎完全忘了自己是在进行屏幕体验，部分原因是，我相信，我仍然处在那个物理房间中。

我认为，物理房间和虚拟体验的交织有某种特别之处，让它既不完全属于这个世界，也不完全属于另一个世界。我确实感觉自己处于两者的界面上，也获得了临场感，忘了自己是在虚拟体验中，心率很快就上去了。我们因为要开始录音而不得不停下，但我早上愿意这样锻炼整整 45 分钟。真的，你给我多少钱，我都不愿意一边踩自行车或在跑步机上跑，一边盯着屏幕。

所以再次称赞你们，我认为这会非常有用。它会让人们更多地活动身体；到目前为止，社交媒体和许多科技一直被指责限制儿童和成年人参与的身体活动量。但我们知道身体活动是必需的。你非常支持并亲自实践身体活动。所以，让人们更多活动身体、提高心率等，是 Meta 的主要目标吗？

马克·扎克伯格：我认为，我们希望促成这件事，而且这是好事。但这更多来自一种看待世界的哲学观，而不一定是——我的意思是，我并不是为了塑造人的行为才去开发产品。我相信，应当赋能人们去做自己想做的事，成为他们能够成为的最佳版本。

安德鲁·胡伯曼：所以没有什么议程？

马克·扎克伯格：话虽如此，我确实认为上一代计算机是为心智服务的设备。但我认为，人并不是只有大脑加躯壳。我认为，有一种关于人的哲学观点是：好，你主要就是自己的思想、价值观之类的东西。但事实不是这样，你还具有一种身体的物理呈现。人是非常具体、非常有身体性的。

我认为，为人的整个身体而不是仅仅为心智构建计算机，非常符合这种世界观。你若想与另一个人在场，若想完全投入一段体验，你需要的并不只是一个能看到脸、分享想法的视频会议，而是能够调动整个身体的体验。

所以，是的，身体性对我来说非常重要。很多我能做的最有趣的事情都与身体有关。这是我个人平衡能量水平、获得多样体验的重要方式，因为我可以把所有时间都用来经营公司，但我认为人应该做一些不同的事，在不同领域竞争，或学习不同的东西。

这些都很好。如果人们想通过我们开发的 Quest 或未来的增强现实眼镜进行高强度锻炼，那很好。但即使你不想进行高强度锻炼，我认为，一个天然具有身体性的计算环境和平台，也比我们迄今拥有的任何计算平台，更能体现我们作为人的本质。

安德鲁·胡伯曼：我甚至想到一个简单任务：获得更大的活动范围，也就是柔韧性。我可以想象，在 VR 体验中做一个伸展动作，比如标准的弓步式拉伸，同时看到一个仪表，显示你当下是否接近新的柔韧性水平；系统实际上是在测量身体和关节的一些运动感觉要素。通常你可能需要在摄像机前做这个动作，之后再查看屏幕上的数据，或者请昂贵的教练观察动作形式和阻力训练。

这样，你实际举着实体重量，但系统会告诉你动作是否变形。这里能做的事情太多了。我的思绪开始不断延伸：哇，这很可能会改变我们所谓的“锻炼”。

马克·扎克伯格：是的，我也这么认为。但仍有许多问题需要回答。我不认为大多数人一定愿意安装大量传感器或摄像头来追踪全身动作。所以随着时间推移，我们正在利用头戴设备上的传感器，不断提高对手部的追踪能力。现在我们有一个研究演示，只通过头戴设备的手部追踪，你就可以打字。它会把一个小键盘投射到桌面上，人们可以用它打字，而且速度能达到每分钟约 100 个词。

安德鲁·胡伯曼：用虚拟键盘？

马克·扎克伯格：是的。我们开始能够利用现代人工智能技术，模拟并理解你的躯干位置。即使你不能一直看到躯干，也有很多时候能看到它；如果把视觉信息与加速计、以及对设备运动方式的理解结合起来，就可以大致了解身体将处于什么位置。

但有些事仍然很难。你提到了拳击，它之所以效果不错，是因为我们理解你的头部位置，也理解你的双手，现在还越来越能理解身体的位置。但假设你想把它扩展到泰拳或踢拳。

好，腿是身体追踪的另一部分。这更难，因为腿大多数时候都在视野之外。但这里还有阻力的要素。你可以出拳、收拳、进行空击，而不会太大地破坏身体平衡。但如果你想踢一个回旋踢，面前又没有人，那么你在空击时通常会做一个小幅度的 360 度转身。

但我不知道这种体验会不会很好。我认为，问题在于应该怎样设计这种体验。如果你还想进一步让摔跤和擒抱发挥作用，我甚至不知道没有阻力、无法感知作用在你身上的力量时该怎样做到。

接着你会想到，也许可以穿某种能够施加触觉反馈的全身服。但我甚至不确定，即使是相当先进的触觉系统，是否足够好，能够模拟擒抱场景中实际施加在你身上的力量。

不过，这正是科技有趣的部分：你会不断获得新的能力，然后需要想办法弄清楚可以用这些能力做什么。因此，我认为我们现在能做拳击、Supernatural，以及各种很棒的有氧运动、舞蹈等，真的很棒。未来还有很多事情要做，我很期待逐步实现。但这是一段漫长旅程。

安德鲁·胡伯曼：绘画、艺术和音乐呢？我想象——当然，要使用不同媒介——我喜欢用钢笔和铅笔画画。但我可以想象尝试学习如何在虚拟环境中绘画。当然，最后你可以把它打印成实体版本。这不必脱离物理世界，也可以最终回到物理世界。

马克·扎克伯格：你看过钢琴演示吗？你可以在那里使用实体键盘，也可以使用虚拟键盘。应用会基本上标亮你要按下的琴键，才能弹出这首歌。就像你在看自己的钢琴，应用会教你弹奏自己选择的歌曲。

安德鲁·胡伯曼：真实的钢琴？

马克·扎克伯格：是的。

安德鲁·胡伯曼：但它会在虚拟空间中标亮特定的琴键。

马克·扎克伯格：是的。如果你没有钢琴或键盘，它可以是虚拟钢琴或虚拟键盘，也可以使用你的实体键盘。因此，我认为这类技术会对教育和表达非常有吸引力。

安德鲁·胡伯曼：抱歉，我还想到，它也能扩大昂贵设备的可及性。钢琴可不是一笔小开销。

马克·扎克伯格：没错。

安德鲁·胡伯曼：它还占很多空间，需要调音。可以想象，一个收入很少的孩子，或家庭收入很少的孩子，可以用低得多的成本学习弹虚拟钢琴。

马克·扎克伯格：是的。这又回到了我刚才提出的思想实验：我们今天拥有的东西，有多少实际上必须是实体的？钢琴并不一定需要实体存在。也许实体钢琴在某些方面更高级，触感也更好。

但对那些没有空间、买不起钢琴，或者刚开始学习时还不确定是否愿意投资钢琴的人来说，我认为未来可以选择购买应用或全息钢琴，价格会低得多。

我认为，这也会释放大量创造力。钢琴制造商的市场不再局限于一小群已经完善了这门手艺的专家，世界各地的孩子或开发者都可以设计疯狂的键盘和钢琴，它们可能完全不像我们过去见过的东西，却可能给世界带来更多快乐和乐趣，因为物理限制减少了。因此，未来有许多疯狂的东西可以探索。

安德鲁·胡伯曼：确实会有很多疯狂的东西可以探索。我脑中刚刚出现了一个想法或画面：把你刚才说的内容，与普莉希拉在场时我们早先的谈话结合起来。用不了太久，也许你可以在实验室里用混合现实开展实验，真正混合虚拟溶液，得到可能的结果，然后挑出最好的一个，在现实世界中实际进行，而现实实验在资金和时间上都非常昂贵。

马克·扎克伯格：是的。人们已经在用 VR 做手术和相关教育。有一项研究尝试做受控实验，比较两组人：一组只通过普通教材和讲课学习特定手术，另一组看到放大的膝部模型，可以操控模型并练习切口位置。后一个班级的人表现更好。我认为，这将对许多不同领域产生深远影响。

安德鲁·胡伯曼：最后一个跳入我脑海的例子是：社交媒体和网络文化一直被指责制造现实世界——姑且说物理世界——中的社交焦虑。但我可以想象，人们先练习社交互动。一个社交焦虑严重、或需要更好地为自己发声的孩子，可以通过虚拟互动逐步学习，然后带到现实世界。因为根据我今天非常近的体验，它现在已经与真实体验深度融合：一个害怕为自己争取权益、害怕和另一个人或成年人交谈、或者害怕身处一屋子陌生孩子环境中的孩子，可以先在计算机模拟中体验，逐渐适应，让神经系统稍微缓和，然后再把经验带进所谓的“物理世界”。

马克·扎克伯格：是的，我们会看到这类体验。我还认为，在这种混合数字世界中，人们互动的社会动态会以其他方式变得更细致。因此，我确信人们也会产生新的焦虑，就像今天的青少年需要不断应对短信互动的动态，而我们小时候根本没有这些问题。所以它会帮助解决一些事情，也会出现新的问题，希望我们同样能够帮助人们解决。但总的来说，我认为它会非常强大，也非常积极。

安德鲁·胡伯曼：我们谈谈眼镜吧。

马克·扎克伯格：当然。

安德鲁·胡伯曼：这太疯狂了。我戴上 Ray-Ban 眼镜——我喜欢它的外观。镜片是透明的，看起来和普通 Ray-Ban 眼镜一样，但我可以对眼镜发出指令。我可以直接说：嘿，Meta，我想听巴赫的变奏曲，也就是巴赫的《哥德堡变奏曲》。Meta 就会回应，周围没人听得到，但我可以非常清晰地听到。

顺便说，我并没有因为说这些得到报酬，我只是仍然被它震撼。各位，我非常想要一副。我可以听到：好，我现在选择这些音乐，或者说选择那首音乐。然后它会在背景中播放，但我仍然可以交谈。因此，这既不是戴着耳机，也不是摘下耳机。我还可以说：等一下，暂停音乐，然后它就会暂停。

最棒的是，我不必在心理上离开房间，甚至不需要拿出手机。一切都通过头部周围这个非常局部的环境完成交互。作为神经科学家，我对此着迷，因为我们的所有知觉——听觉、视觉等等——当然都发生在我们称为头骨的外壳之内。但也许你可以谈谈这种设计的起点、背后的想法，以及你认为它能走向何方，因为我确信自己才刚刚触及表面。

马克·扎克伯格：我们最终真正想实现的产品，是一种完整的增强现实产品，采用时尚、舒适、普通眼镜的外形。

安德鲁·胡伯曼：也就是说，不是那种笨重的 VR 头戴设备？

马克·扎克伯格：不是，我的意思是——

安德鲁·胡伯曼：因为 VR 头戴设备戴在脸上确实感觉有点大。

马克·扎克伯格：这种设备也会有其位置，就像你有笔记本电脑，也有工作站。或者更好的比喻是，你有手机，也有工作站。AR 眼镜会像手机，因为你会把某种设备戴在脸上。我认为，如果你愿意，你可以在一天的大部分时间里佩戴它，并频繁与它互动。我不认为人们会戴着 VR 头戴设备在世界各地走来走去。

安德鲁·胡伯曼：希望如此。

马克·扎克伯格：但这当然不是我希望我们走向的未来。不过，我确实认为头戴设备有其用途：因为外形更大，所以计算能力更强。就像工作站或更大的电脑能做手机做不到的事情一样，当你想专注于一项强度很高的任务时，它有自己的位置。如果医生在做手术，我希望他通过头戴设备而不是手机等效设备或低功耗眼镜来完成。但正如手机已经足够强大、能完成很多事情一样，我认为眼镜最终也会达到这种程度。

马克·扎克伯格：不过，要达到能够把完整全息影像放入现实世界的阶段，还有许多非常困难的技术问题需要解决。你基本上是在把一台超级计算机微型化，装进眼镜里，同时还要让眼镜看起来时尚、普通。这是一个非常难的技术问题。把东西做小真的很难。

全息显示与我们这个行业过去 30 或 40 年一直优化的显示屏不同。手机、电视、电脑，以及越来越多带屏幕的设备，都围绕显示屏形成了一整套工业流程。这条供应链已经非常擅长制造那种屏幕。

而全息显示完全是另一回事，因为它不是屏幕，而是可以通过激光或其他投影器向其中投射光线的东西，然后把光放置成现实世界中的一个物体。因此，需要建立另一套完整的工业流程，才能高效完成这件事。

话虽如此，我们现在同时采取两种不同方法来开发它。一种方法是牢记长期目标——它并没有远到不可企及。我认为几年内，我们会拥有我所说的完整愿景的第一个版本。我们内部已经有一个作为开发套件使用的可运行版本。但它确实是一个巨大挑战，会更昂贵，也更难让所有部件协同工作。

另一种方法是，好吧，先从我们今天知道可以装进一副时尚太阳镜的东西开始，让它尽可能智能。第一版产品中，我们与 Ray-Ban 合作，因为它广受认可，设计出色，是几十年来人们一直使用的经典眼镜。

第一版在前方安装了传感器，因此你不必从口袋里拿出手机就可以记录瞬间，也就是拍照和录像。它有扬声器和麦克风，所以可以听音乐，也可以用它交流。但那只是第一版，我们已经具备许多基础功能。随后我们观察人们如何使用它，再进行调整。

在新版本中，我们把摄像头性能提升了两倍。根据观察到的实际使用场景，音频也清晰得多：其中一部分是听音乐，但很多人想用眼镜接电话，也想听播客。

不过，我认为最有趣的变化是让人工智能在上面运行。它不完全在眼镜上运行，也会通过手机进行代理。但随着大型语言模型不断进步——我们在谈话前半部分稍微谈过——能够拥有一个 Meta 人工智能助手，随时直接与它对话、询问任何问题，我认为会非常有趣。

正如你刚才谈到人们如何处理世界，我认为最终你会希望自己的人工智能助手能够看到你看到的、听到你听到的。也许不是一直这样，但你会希望可以让它进入某种模式，在这个模式中，它能看到你看到的、听到你听到的。

那么，什么样的设备设计最适合让人工智能助手看到你看到的、听到你听到的，从而尽可能帮助你？答案是眼镜：它有传感器可以看到你所看到的，还有靠近耳朵的麦克风，可以听到你听到的声音。

另一个设计目标，就像你说的，是让你保持在现实世界中。我认为，手机的问题之一是它会把你从周围实际发生的事情中拉走。我不认为下一代计算技术会这样做。

安德鲁·胡伯曼：我在心里笑，因为我有一位朋友，是非常知名的摄影师。他曾经笑谈人们去听音乐会时，每个人都用手机拍摄，以便成为发布那段内容的人，但实际上还有几百万人发布了完全相同的东西。

但不知为什么，发布自己的独特经历还是很重要。使用眼镜就可以完全抹平这种断层：你可以先不管，之后再下载。眼镜也有一些问题，我知道，因为它们与日常体验如此无缝，即使你我现在没有戴，戴眼镜本身对人们来说也很常见——这涉及录制和同意的问题。

[多人同时说话]

安德鲁·胡伯曼：比如我去健身房更衣室时，会假定戴眼镜的人没有在拍摄。但现在，房间里出现手机、有人举起手机时，会出现明显变化，所以人们通常会说更衣室里不能使用手机和录制。这只是一个例子，还有其他情况。

马克·扎克伯格：我们有完整的隐私指示灯。你有没有——

安德鲁·胡伯曼：我还没机会了解。

马克·扎克伯格：是的。每当摄像头传感器处于活动状态时，基本上会有一盏明亮的白灯闪烁。

安德鲁·胡伯曼：明白了。

马克·扎克伯格：顺便说，这比普通摄像头做得更多。

安德鲁·胡伯曼：对，有人可能正拿着手机。

马克·扎克伯格：是的。普通手机拍照时不会让一个明亮的传感器灯亮起来。

安德鲁·胡伯曼：人们经常假装在发短信，实际上却在录音或录像。我曾在理发店见过一次，有人在录制，但假装自己在发短信。这很有意思，因为随后发生了相当激烈的互动。当时我想，哇，人们很容易在录制时假装发短信。

马克·扎克伯格：所以我认为，评估一项新技术的风险时，标准不应是它是否可能被用于做任何坏事，而应是：与人们已经拥有的东西相比，这项新技术是否让做坏事变得更容易。我认为，隐私指示灯会向周围所有人广播：嘿，现在正在录制。因此，与已经可以用手机做的事相比，用眼镜录制实际上更不隐蔽。我认为，从设计角度看，这正是我们想要越过的标准。

安德鲁·胡伯曼：谢谢你指出它有隐私指示灯。我没有足够时间体验所有功能。但我又想到许多用途：你可以从餐厅外面观察它，看到菜单，了解里面有多拥挤。尽管我很喜欢——我不想点名——就说基于应用的地图功能吧，它可以帮助导航，音频也不错。你可以和电话里的人或车里的人交谈，而如果道路能够标出我应该在哪里转弯，那就更好了。

马克·扎克伯格：是的，当然。

安德鲁·胡伯曼：对 Meta 工程师来说，开发这类功能似乎很直接。

马克·扎克伯格：是的，某个版本会加入全息显示，可以把方向显示给你。但我认为，产品会有不同价格档位，对应不同技术配置。全息显示部分会比只具备人工智能、主要通过音频与你交流的版本更昂贵。

目前 Ray-Ban Meta 眼镜售价 299 美元。我认为，有显示屏的版本推出时，价格可能会更高，但功能也更强大。因此，人们会根据自己想要的能力和能够负担的价格，选择自己想使用的版本。

不过，我们开发产品的一个重要目标，是尽量让每个人都能使用。我们公司的玩法不是制造产品后收取高价，而是开发人人都能使用的产品；使用者数量很大，产品也会因此变得更有用。

所以这是完全不同的方法。我们不像苹果或某些公司，先制造某种东西，再尽可能高价出售。当然，它们是很棒的公司，我认为那种模式也没问题。但我们的方法是，希望产品足够负担得起，让世界上每个人都能使用。

安德鲁·胡伯曼：沿着健康这条线，我认为眼镜还可能以一种真正有效的方式解决儿童和成年人面临的一个主要问题：很明显，每天近距离观看物体，尤其是屏幕，持续太多小时，会导致近视。它实际上会改变眼球长度，造成近视。

从积极方面看，根据一些规模很大的临床试验，我们知道每天在户外待两个小时或更久的儿童和成年人不会出现这种情况，甚至可能逆转近视。这与接触阳光有关，但也与长距离视觉有关，也就是观看三四英尺以外的物体。

使用眼镜后，我意识到，人们可以在户外完成数字工作；眼镜可以测量并告诉你，自己花了多少时间看近处、多少时间看远处。这只是我想到的另一个例子。但在访问视觉系统时，你实际上等于访问了整个大脑，因为视觉系统是仅有的位于颅腔外的两小部分大脑组织。因此，把技术放在眼睛层面，观察眼睛所观察的一切，似乎确实是最佳方向。

马克·扎克伯格：是的。多模态很重要。我认为你需要视觉感觉，但也需要文字或语言。

安德鲁·胡伯曼：当然。所有这些也可以带到眼睛的层面，对吧？

马克·扎克伯格：你这是什么意思？

安德鲁·胡伯曼：我的意思是，我们在这里描述的，本质上是把手机、电脑全部带到眼睛的层面。当然，人们还会希望——

马克·扎克伯格：哦，你是说物理上放在眼睛的位置？

安德鲁·胡伯曼：物理上放在眼睛的位置，对吧？

马克·扎克伯格：是的。

安德鲁·胡伯曼：而且正如你之前提到的，人们还希望获得更多运动感觉信息——腿在哪里，也许包括肺部功能。比如：你今天走够步数了吗？如果手机能够计算这些，眼镜就也可以计算。

但眼镜还能获得额外信息，比如你在现实世界里关注什么，你有多少时间在看远处、多少时间在看近处，今天有多少社交时间。手机很难获得这些信息。如果手机就摆在我们面前，像如今常见的午餐场景，尤其是在硅谷，我们盯着手机，那么真实的直接注意力和对眼前谈话的关注有多少，又有多少分给了其他事情？

你可以根据眼睛放在哪里，了解注意力放在哪里。手机放在口袋里或摆在面前时，这些信息无法获得。虽然可以获得一点，但远不如真正从视觉层面、从儿童和成年人实际观察并关注的内容中提取数据那样丰富完整。

马克·扎克伯格：是的，是的。

安德鲁·胡伯曼：这似乎极其有价值。你可以获得自主神经信息和瞳孔大小，也就是关于内部状态的信息。

马克·扎克伯格：我指的是内部传感器和外部传感器。Ray-Ban Meta 眼镜上的传感器是外部传感器，基本上可以让你所看到的东西被记录——抱歉，是让人工智能系统看到你所看到的东西。还有一组独立的技术是眼动追踪，这对实现许多界面也非常强大。

如果你想通过眼睛注视某个东西并选择它，而不必拖动控制器、拿起全息影像之类，就可以使用眼动追踪。它是一种非常深刻、很酷的体验；它还可以理解你正在看什么，这样就不用浪费计算能力，在你只用周边视觉看到的区域绘制像素和高分辨率内容。

所以这些事情都涉及有趣的设计和技术取舍。如果你要外部传感器，那是一种配置；如果还想要眼动追踪，就需要另一组传感器。每组传感器都会消耗计算能力，进而消耗电池，也会占用更多空间。因此，眼动追踪传感器放在哪里？你还要确保眼镜边框足够薄，因为眼镜厚到一定程度，就更像护目镜而不像眼镜。

所以我认为，这里存在一个很大的空间。最终，人们会选择适合自己的产品。也许有人想要更强大、拥有更多传感器的产品，但它会贵一些，也可能稍微厚一点。或者有人想要更基础的产品，外观与人们几十年来一直佩戴的 Ray-Ban 眼镜非常相似，但内置人工智能；你可以记录瞬间，不必拿出手机就把它们发送给别人。

马克·扎克伯格：在最新版本中，我们加入了直播功能。我认为这非常疯狂：现在你可以回到音乐会的例子，或者无论你在做什么——你可以参加体育活动，或观看孩子参加某项活动，同时把它直播到家庭群组，让家人看到。

我认为这很酷：你现在基本上有一副外观普通的眼镜，它可以直播，还拥有人工智能助手。这些技术在许多方面的进展速度比我原本想象的快得多。我不知道，我认为人们会喜欢这个版本。但仍然还有很多事情要做。

安德鲁·胡伯曼：我觉得这非常令人兴奋。我看到了很多技术，但这项技术对我尤其令人兴奋，因为界面如此流畅，也因为你刚才提到的所有原因。人工智能界面以及社交媒体中人的虚拟化身，现在发展得怎样？我们离这样一天还远吗：互联网上会出现多个版本的我、你或其他人？

比如，我经常被问到许多问题，却没有机会逐一回答。但人们已经在其他平台上利用 ChatGPT 之类的工具尝试生成这些问题的答案。我很快能否拥有一个自己的人工智能版本，让人们可以向它询问我对睡眠、昼夜节律、健身、心理健康等方面的建议？它基于我已经生成的内容，而且足够准确，所以人们可以直接询问我的虚拟化身？

马克·扎克伯格：是的。我认为许多创作者都会想要这种功能，我们正在努力开发，我认为明年可能会有一个版本。但有很多限制条件需要处理好。

首先，我认为非常重要的一点是：不是出现许多个你的版本，而是任何人创建你的人工智能助手版本时，都应该由你控制。我认为，现在已经有一些平台允许人们制作某个人或其他人物的人工智能机器人。我不知道该怎么说。我们有平台政策；从公司成立之初起，差不多 20 年来，我们一直不允许冒充他人。

真实身份是公司创立时的核心理念之一。你要真实地做自己。所以，对于几乎任何创作者来说，能够与自己的社群互动都很有价值，因为人们想与你互动的需求会超过你一天拥有的时间。有人会从与你的人工智能版本交谈中受益；你和其他创作者也会受益，因为你们能够保持社群活跃，满足人们与你互动的需求。

但你会希望知道，这个你的人工智能版本或助手会以你希望的方式代表你。现代大型语言模型有许多令人惊叹的地方，但确保它总能以完全可预测的方式代表某人，并不是目前的强项。

所以我认为，这方面还需要完成一些工作。我不认为它必须时时刻刻 100% 完美，但如果你想开启它，就必须非常有把握它会以你希望的方式代表你；而且是否开启它，也应该由你控制。

所以我们想从另一个起点开始，我认为这是一个稍微容易的问题：为人工智能角色创造新的虚拟人格。这样一来，它们就不是——我们开发的一个人工智能角色是厨师，它可以帮助你想出要做的菜，也可以帮助你烹饪。

还有几个角色专注于不同类型的健身，可以帮助你规划训练、恢复，或处理其他类似问题。还有一个人工智能角色专注于 DIY 手工；另一个是旅行专家，可以帮助你制订旅行计划或提供想法。

但这些角色的关键在于，它们都不是根据现实中的人物建模的。因此，它们不需要 100% 忠实地保证绝不说出原型人物绝不会说的话，因为它们只是虚构角色。这个问题相对容易一些。我们还邀请了一些知名人士来扮演这些角色，因为这样会更有趣。

比如，史努比狗狗扮演地下城主。你可以把他加入一个讨论串，玩文字游戏。我会在晚上哄女儿睡觉时和她一起玩。她很喜欢讲故事。史努比狗狗作为地下城主，会想出接下来发生什么，然后她会说：好，我变成一条美人鱼。

接着我会说，我游过海湾，去找到宝箱并把它打开。然后史努比狗狗总会给出故事的下一种发展、下一段情节。这很有趣。但那并不是真正的史努比狗狗，他只是扮演地下城主的演员，这让体验更有趣。

所以我认为，正确的起点可能是：你可以创建这些角色的不同版本，让人们与它们互动、完成不同任务。但从长远看，最终目标是让任何创作者或任何小型企业都能轻松创建一个代表自己的人工智能助手，与社群或客户互动；如果是企业，还能帮助你发展业务。我认为这会很酷。这是一个长期项目，明年我应该会有更多进展可以报告，但我认为它一定会到来。

安德鲁·胡伯曼：我对此非常兴奋，因为我们听到了很多关于人工智能缺点的讨论。我认为，人们现在逐渐接受这样一个事实：人工智能本身既不好也不坏，它可以被用于做好事，也可以被用于做坏事。它会出现在许多改善生活的领域，真正改善我们的社交方式、学习方式；心理健康和身体健康不必受到损害，事实上还可以通过我们讨论的技术得到增强。你非常忙，我很感谢你今天给我这么多时间，来梳理这些事情。

马克·扎克伯格：是的，很愉快。

安德鲁·胡伯曼：谢谢你与我和普莉希拉交谈，让我们了解正在发生什么以及未来走向。未来确实很光明。我和你一样乐观，而今天的谈话进一步强化了这种乐观。非常感谢。请继续做你正在做的事情。我也代表自己和所有听众向你致谢，因为无论人们怎么说，我们都很积极地使用这些平台。显然，其中投入了大量意图、关心和思考，努力让它们朝积极方向发展。这一点确实值得强调。

马克·扎克伯格：太棒了，谢谢你。我很感激。

安德鲁·胡伯曼：感谢你参加今天与马克·扎克伯格和普莉希拉·陈博士的讨论。如果你从这档播客中学到东西，或喜欢这档播客，请订阅我们的 YouTube 频道。这是支持我们的绝佳零成本方式。此外，请在 Spotify 和 Apple 上订阅播客。在 Spotify 和 Apple 上，你还可以给我们留下最高五星的评价。

也请查看本期开始和过程中提到的赞助商。这是支持本播客的最佳方式。如果你有问题，或对播客有意见，或有希望我邀请到《胡伯曼实验室》播客的嘉宾，请把它们写在 YouTube 的评论区。我会阅读所有评论。

本期没有讨论，但在《胡伯曼实验室》播客之前的许多期节目中，我们讨论过补充剂。补充剂并非每个人都需要，但许多人从中获益良多，例如改善睡眠、支持激素和提高专注。如果你想进一步了解《胡伯曼实验室》播客中讨论的补充剂，可以访问 Live Momentous——拼写为 O-U-S——即 livemomentous.com/huberman。

如果你还没有在社交媒体上关注我，所有平台上的账号都是 hubermanlab，包括 Instagram、Twitter——现在叫 X——Threads、Facebook 和 LinkedIn。在这些地方，我会讨论科学和科学相关工具，其中一部分与《胡伯曼实验室》播客内容重合，但大部分内容都不同于播客内容。再说一次，所有社交媒体平台上的账号都是 hubermanlab。

如果你还没有订阅我们的月度《神经网络通讯》，这是一份完全免费的通讯，提供播客摘要以及简短 PDF 形式的工具包。我们有关于优化睡眠、调节多巴胺、主动冷暴露、健身、心理健康、学习、神经可塑性等主题的工具包，还有更多内容。再次强调，注册完全免费。只需访问 hubermanlab.com，进入菜单，向下滚动到 newsletter，填写你的电子邮箱即可。我需要强调，我们不会把你的邮箱分享给任何人。

再次感谢你参加今天与马克·扎克伯格和普莉希拉·陈博士的讨论。最后但同样重要的是，感谢你对科学的兴趣。

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