网易传媒发布了「蜜蜂AI」 ：想探索 AI 与年轻化社区的新连接

对于大厂来说，基础模型越来越多，并且能力越来越强，头部模型差距越来越小的前提下，要不要在 AI 领域重新造轮子？

对于用户来说，模型能力越来越强，Benchmark 上的分数越来越高，可以写代码、做 PPT、查资料、分析论文，甚至开始操作电脑。但多数人的使用方法依旧是「打开对话框，把需求重新解释一遍」。

相比再造一个独立的通用 AI 产品，网易选择了一条更贴近自己原有业务的路线：让 AI 进入社区、内容和人与人的关系之中。8 月 18 日，网易传媒发布了一套名为「蜜蜂 AI」的统一 AI 能力底座，并率先把它放进年轻人社区产品网易小蜜蜂里。

网易传媒副总裁、蜜蜂 AI 负责人张智敏在沟通会上提到了一个很典型的场景：第一次提问说得不够完整，结果不满意；补充几个条件之后，方向依然存在偏差；最后用户大量时间消耗在了调整 Prompt 上。

于是，蜜蜂 AI 想缩短的是从「我产生一个想法」到「AI 真正理解这件事」之间的距离。

过去的互联网产品通常先认识账户，再认识用户。淘宝知道你的购买记录，抖音知道你停留在哪段视频，网易云音乐知道你循环过哪些歌曲。推荐系统用了十几年时间，把「理解用户」变成互联网公司的核心能力。

生成式 AI 出现之后，这套关系突然倒了过来，用户面对的是一个能力极强，却经常失忆的对象。

蜜蜂 AI 的思路，是把网易原本擅长的用户关系和内容理解能力继续向前延伸。在用户主动使用并授权相关信息的前提下，AI 可以参考学校、专业、经历、关注方向等信息，再结合用户持续补充的材料、时间、预算和偏好完成任务。

例如在求职场景中，AI 可以帮助筛选更相关的岗位、整理材料，从「找到信息」继续走向「采取行动」。在网易小蜜蜂现有产品里，AI 搜索也可以对热点、生活知识和复杂问题进行整理，并保留来源；AI 助手则支持文字、语音、图片和通话，可以处理论文、文档、旅行规划等任务。

这些能力单独拿出来看，都很难称得上 AI 行业里的稀缺功能。不过产品能力未必综合技术能力挂钩，产品能力很多时候在于用户洞察和技术组合。

用户不必把所有条件压缩成一个完美 Prompt，而是在持续交互里一点点补充信息；AI 则根据此前获得的授权信息和交互结果，逐渐理解用户，这更接近人与人之间真正建立关系的过程。

网易给这种关系设计了一个载体——「个人专属万能龙虾」。它可以回答问题、聊天、辅助群聊、做社区导览、记录生活和整理信息。

按照网易公布的数据，领养龙虾之后的用户，在停留时长、活跃天数以及即时通信量上都出现正向变化；近三个月互动次数增长接近 90%，用户与 AI 的双向互动贡献占比达到 40%，最高可以达到 70%。

ChatGPT 出现三年多之后，AI 行业已经证明了用户愿意「尝鲜」。下一阶段更困难的问题，是用户为什么愿意每天回来。

搜索框是一种需求关系：我有问题，所以打开它。

社区则是一种关系网络：即使暂时没有明确需求，人仍然可能回来看看朋友、兴趣和正在发生的事情。

网易选择把 AI 放进网易小蜜蜂，是在尝试把第二种关系引入 AI。这也解释了为什么它首先选择大学生和年轻职场人。网易认为，这些用户原本就是 AI 的高频尝试者，同时更愿意表达、创作和参与共建。社区由此既是产品，也是一个持续观察 AI 如何被真实使用的实验场。

相比单纯比拼模型参数，这是一条更为「互联网产品经理」的路线。

如果说「龙虾」解决的是 AI 和人的关系，网易的另一个实验，则指向内容本身。

网易传媒在现场展示了一个很简单的例子：一只喜欢苹果的猫。文字可以描述这只猫，图片让你看到它，视频让它动起来。而在互动内容里，你可以点击猫的耳朵、鼻子或者苹果，不同操作产生不同反馈。

这背后其实出现了一种新的内容变量——用户行为。

过去十几年，互联网内容经历了一条相当清晰的演进路径：文字、图片、短视频、直播。

媒介的趣味性和刺激性越来越高，但创作门槛却也越来越高。

想写一篇文章，你需要文字能力；想拍一条好视频，需要摄影、剪辑；制作真正可以交互的内容，过去甚至意味着写程序、做游戏。

在网易小蜜蜂目前的创作链路里，用户可以上传照片或者输入自然语言，生成互动内容并直接发布。网易展示的案例包括「欢迎来到 2008 年的互联网」「自由弹奏钢琴模拟」以及类似「职场答辩」这样的互动小游戏。

用户点击、拖动、输入，都会影响画面和结果。

于是创作者考虑的问题，也从「我要给别人看什么」，增加了一层：我希望别人对这个内容做什么？

这是 AI 生成内容一个经常被忽略的方向。今天大多数生成式 AI 仍然在降低传统内容的生产成本——以前写一篇文章需要半小时，现在需要五分钟；以前做一张图需要设计师，现在一句 Prompt 就能完成。

更长期的变化也许在于 AI 会让一些过去只有程序员、游戏策划和交互设计师才能生产的内容，变成一种大众表达工具。网易将这套链路概括为「创作—试玩—分享—二创」。

如果它最终成立，社区里的 UGC 可能也会多出一种新的基本形态：可以玩的内容，而不仅仅是好玩的内容。
当然，任何社区 AI 最终都会遇到另一个问题：它到底知道什么？

大模型最擅长制造的一种错觉和幻觉，就是用非常确定的语气，说出一段听起来合理的信息。

对于考研、求职、校园生活这类高度依赖现实经验的信息，仅靠模型训练数据并不一定足够。

这恰好回到了网易作为内容平台的老本行。网易小蜜蜂希望把社区里持续产生的真实经验组织成 AI 可以调用的知识。例如考研复试、求职经验或者校园生活，一个官方流程可以告诉你「应该怎么做」，真正经历过的人则会补充「实际会发生什么」。

目前，网易小蜜蜂中的部分社区知识已经进入 AI 的检索和回答链路；当用户发现信息过时或者不准确，也可以继续反馈和修正。网易强调，这并非简单把社区帖子直接交给模型，而是在合规和尊重用户意愿的基础上，对知识进行整理、筛选和更新。

网易传媒副总裁李淼说，他们希望 AI 真正进入产品和用户场景，成为用户「可以感知、体验和消费的一部分」。它没有急着创造另一个万能聊天框，而是把 AI 放回自己最熟悉的社区里，试着让它认识人、参与内容，也参与人与人的互动。

作者：刘学文