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Adam Mosseri 谈 AI 时代的产品团队、算法真相与 Instagram 的未来

关联

人物 Lenny · Adam Mosseri

公司 Instagram · TikTok · Anthropic

概念 Reels · pods · 产品人员 · news feed · 嵌入模型 · 探索性排名 · 合成内容 · 时间线 · 大型语言模型 · vibe coding · 品味

来源 Lenny’s Podcast

当 AI 把写代码变得像呼吸一样容易时,公司里最该焦虑的不是写代码的人,而是那些不知道该让 AI 去写什么的人。说这话的是 Adam Mosseri,掌管着一个每月被全球三十亿人使用的社交平台 Instagram 。

这一集 Lenny 的播客访谈里,Adam 聊了五件事:团队结构正在经历怎样的剧变,工程师和设计师的角色怎么重新洗牌;当 AI 能写大部分代码时,人类的大脑最该花在什么地方;Instagram 算法究竟「懂不懂」你,合成内容(由 AI 生成的音视频)的崛起对平台是福是祸;以及在各种争议漩涡里,他作为一个掌舵人怎么权衡、怎么熬过来。最后他还聊到了怎么跟自己 10 岁的儿子一起用 AI 做游戏。

先说团队结构正在经历的那场剧变。以前大公司里的标准团队配置,是按「写代码的人必须有个懂这套代码库的人来审查」这个逻辑设计的——光是安卓工程师、iOS 工程师、服务器工程师加起来,再加上项目经理(PM)、设计师、数据科学家等,怎么也得凑足一打人 。

Adam 说,今年(2026 年)开始,Instagram 把这种十几人的大组,换成了所谓的 Pods(迷你团队)——通常只有四到六个更偏通才的工程师,加上一个叫「产品人员(Product Staff)」的角色 。这个产品人员其实就是传统 PM 的进化版:借助内部提供的最新 AI 工具,一个人就能包揽一部分原本需要数据科学家做的工作(比如跑个转化漏斗看用户在哪一步流失),甚至做一些设计和调研的活儿 。

那些高度专精的岗位并没有消失,只是变成了「按需调用」的精锐——比如遇到定价策略需要深挖时,再请一位资深数据科学家入局。这么一改,需要协调的人少了,团队往往跑得更快,「委员会式设计」带来的折中也少了 。

职能边界一旦被 AI 打通,谁上谁下就成了最现实的问题。顺着刚才团队结构的剧变往下看,设计师这个群体的焦虑最显眼。

但 Adam 反而非常看好设计师的前景,理由是:在一个东西越造越容易的世界里,「品味」(知道该造什么、怎么判断好坏)变得前所未有地重要,而设计师恰好是最懂品味的人 。他甚至预言,以后最强的一批「产品人员」会是从设计师和数据科学家转岗而来的通才——他们以前就在跨界施加影响,现在边界模糊了,正好可以名正言顺地跳进来 。

这种职能的融合对人的要求也变了。Adam 在面试时最看重的三样底线始终没变:有内驱力、学得快、有自我认知(这样你才能听得进反馈,知道自己行在哪不行在哪) 。

但面向接下来的五到十年,他又加了两条更看重的特质:保持好奇心,以及敢于把自己推出去试错。他打了个很妙的比方:就像学外语,你能不能快速变好,很大程度上取决于你愿不愿意「听起来像个白痴」——敢开口、敢被纠正、不觉得丢脸 。

面对层出不穷的 AI 新工具,如果你怕犯错不敢试,那就真的麻烦了。Adam 自己就是个活生生的例子:他本是设计师出身,进了 Facebook 后也有十年没正经写过代码,顶多算个平庸的工程师。但现在靠 AI 辅助,他终于又能负责任地写代码了 。

说完了人怎么变,接下来的问题是:人的脑子到底该用来干嘛?主持人抛出一个很多人都在问的问题——随着软件开发生命周期被 AI 一口口吞掉,人脑在哪里继续最有价值?

Adam 给出的答案是:判断力,特别是围绕战略的判断力 。未来你可能会让 AI 帮你出谋划策,但不太可能让它凭空给你定个战略。Adam 的原话是,愿景是对你想达到的产品状态的描述,而战略则是实现愿景的一条「有态度的路径」——好的战略必须有点争议性,理性的人应该能反驳它;如果连战略都是四平八稳的大白话,那你大概率只是在拼体力执行 。

这里有个反直觉的提醒:别以为把一堆市场数据喂给 AI,它就能吐出一个好战略。Adam 亲自试过,发现除非你非常强势地引导它,否则它给出的东西往往平庸可预测,全是竞争对手早料到你会出的牌 。

真正的战略需要掂量的东西太多:技术现状、团队人员、什么能吸引顶尖人才、竞争与合规环境,甚至品牌存在的理由。你得把这些约束条件想透,通过不断的来回对话引导 AI 去思考。顺便提一句,Adam 很欣赏那种敢于跟人「顶嘴」、不盲从讨好的 AI 模型,因为他要的是真正的智能碰撞,而不是一个只会说「您说得对」的马屁精 。

工具变了,Instagram 的产品逻辑变没变?既然聊到了人该怎么用 AI,那作为全球最大社交平台之一的 Instagram,自己又是怎么对付算法和铺天盖地的 AI 内容的?

这就要说到 Adam 揭示的一个关于算法的最大误解:很多人以为,系统对你有着极度细致的语义理解,知道你喜欢冲浪、懂你的偏好。但真相是,过去十几年推动推荐系统进步的核心技术——大型嵌入模型(把内容转化为机器能算的数学向量)——产生的其实是人类根本看不懂的产物,它只是一堆跟冲浪相关的「巨大的数字」,并不「理解」冲浪是什么 。所谓「它懂你」,其实是种错觉:它只是发现你点赞过一批照片,而另一群人也点赞了这些照片且还喜欢别的,就猜你可能也喜欢那些别的 。

但这正在改变。随着大语言模型(LLM)的加入,机器终于能尝试把那些晦涩的数字向量,翻译成人类能懂的英语标签。

Instagram 最近就在推一个叫「你的算法」的功能:它用语言模型去描述你的兴趣图谱(比如发现你沉迷于「深度手冲咖啡」),让你能直观地看到系统给你画了啥像,甚至允许你主动增删、调整这些兴趣 。这背后的逻辑是:在一个推荐内容逐渐接管社交媒体的世界里,必须把一部分掌控权还给用户。

还有一个绕不开的争议:纯按时间排序的信息流到底好不好?很多人喊着要「只看关注的人、按时间排序」,Adam 承认这很难办。

因为如果真这么干,鼓励的机制就是疯狂发帖——谁发得勤、发得多,谁就永远趴在别人屏幕顶端。结果就是,你的信息流会被《纽约时报》这种每天能炮制几十条的专业机构和大公司彻底淹没,你好朋友的内容反而永远挤不进去 。测试表明,一旦真改成按时间排序,不仅整体使用量下降,用户的整体满意度也会随着被无感内容轰炸而持续走低 。

面对 AI 生成的合成内容大爆发,平台会被淹没吗?顺着内容分发的逻辑往下看,现在最紧迫的问题显然是 AI 生成内容。

Adam 判断,这对 Instagram 来说利大于弊——它是顺风,但也是个挑战 。原因在于,在一个充斥着海量合成内容的世界里,人们反而会更渴望、而不是更排斥真实的创造力和活生生的人。

Adam 澄清了一个关键立场:平台不应该用「是不是 AI 做的」来给内容贴好坏标签。他个人非常喜欢一些纯 AI 创作者的作品(他特别举了用芭比娃娃唱歌、具有强烈独特审美的 AI 视频账号为例 )。

Instagram 的做法是:不封杀 AI 内容,但要把选择权交给用户——不仅要让你知道某条内容是不是 AI 生成的,还要让你知道发帖的账号到底靠不靠谱(比如这个账号建了几天、改过几次资料) 。检测 AI 内容技术上越来越难,所以将来甚至可能反过来:专门给「相机实拍」的非 AI 内容打上认证标签 。

作为一个常年身处争议中心的老兵,Adam 怎么看待变革与阵痛?产品要改、算法要变,自然就伴随着巨大的争议。

Adam 坦言自己成了 Instagram 所有争议的「门面」(Face)。这始于他早年负责 Facebook 动态消息(News Feed)时——当时他认为,争议总会发生,与其躲着不如主动参与,于是开始跑到记者扎堆的 Twitter 上去迎战批评,结果把自己活成了关注列表里「最黑暗的地方」。

这种变革必然伴随试错和挨骂。他提到一次著名的「全网抗议」:其实只是个只推给极小部分用户的早期测试,却跟平台力推 Reels 和推荐内容的动作撞车,加上一些大创作者抱怨流量下降,被媒体一渲染引发了连锁反应。Adam 毫不讳言自己「推得太猛了」,但他宁可每隔几年挨一次骂也要持续进化,也不愿守着一个没视频、没排名系统的僵尸产品 。

Adam 也分享了自己处理漫天仇恨的方法:换位思考。当年 25 岁的他作为设计师操刀了 Facebook 信息流改版,上线迎来的第一条评论就是充满侮辱性的恶毒谩骂。他后来想通了:这就好比你每天在桌前花大把时间整理照片、写信,突然有天有人跑来一声不吭把你桌子全翻新了,你不火大才怪——数十亿人的「桌子」被你改了,有点情绪太正常了 。

回到现实生活,这位掌管全球最大社交平台的家长怎么管孩子看屏幕?作为 Instagram 的负责人,Adam 被问及他如何管理三个年幼孩子的屏幕时间。

他的原则是「设边界、重引导」:iPad 时间必须靠做作业赚,装什么 App 必须经他审批;坐飞机那种特殊场景则是纯粹为了生存的例外 。但更关键的是他怎么引导大儿子:他很支持学校禁手机,也认同完全让 AI 代劳会损害孩子批判性思维的担忧。

所以,他选择陪 10 岁的儿子一起做 vibe coding(凭借自然语言和直觉用 AI 写代码),用 AI 工具真刀真枪地做了一个有 19 关、各种主题和商店系统的平台跳跃游戏。他并不是为了让孩子成码农,而是让他学会在这个时代「造东西」,而不是单纯地「玩游戏」。

本集带走

最后收个尾,这一集值得带走的是五句话。第一,在东西越造越容易的时代,品味比手艺更值钱,最懂该造什么的人,会比只会埋头造的人更抢手。

第二,好战略必须是有态度的,你可以用 AI 辅助打磨战略,但绝不能把权衡利弊的思考外包给它,否则你得到的只会是一张平庸的牌。第三,大众对算法的理解是个美丽的误会,系统并不懂你的喜怒哀乐,它只是一堆在多维空间里算距离的数字,但现在语言模型终于开始帮它说人话了。

第四,在合成内容泛滥的未来,人们会更拼命地寻找真实的人和独特的创意,所以平台要把重点放在赋能个体创作者上,而不是去封杀某个工具。第五,面对所有的争议与变革,别假装事情很简单,几乎所有的选择都带着代价,但与其守着旧规矩挨夸奖,不如推着自己往前走、挨点骂,这才是一个掌舵人该干的事。

不,我认为在一个更容易构建事物的世界里,品味非常重要,确保你的时间花在首先弄清楚你应该构建什么上变得更加重要。
no i think taste matters a ton in a world where it’s easier to build things it’s more important to make sure that your time is spent figuring out what you should be building in the first place
—— Adam Mosseri · [00:00]

最常见的误解其实恰恰相反,我认为人们假设算法对每个人的兴趣和偏好有着比实际更详细的语义理解。
one of the most common misconceptions is actually in the opposite direction i think people assume that there’s a much more detailed semantic understanding of everybody’s interests and preferences in the algorithm than there is
—— Adam Mosseri · [34:38]

我认为这将是一个顺风,但我认为在一个充斥着合成内容的世界中,这将是一个挑战,我实际上认为人们会去寻找创造力和真实性。
i think it’s going to be a tailwind but i think it’s going to be a challenge in a world where there’s an abundance of synthetic content i actually think people are going to seek out creativity and authenticity
—— Adam Mosseri · [00:45]

我得出了这个想法,如果你每天花30、40、50分钟在你的办公桌前,在那里整理照片,给朋友写信,在那里阅读,然后我走来重新布置了你的桌子,我没有告诉你,没有警告你,甚至没有解释为什么,你会很生气,而且这是合理的。
i came i came to this idea that if you spent 30 40 50 minutes a day at a at your desk and you organize your photos there and you brought letters to your friends there and you read there and then i just came and i rearranged your desk and i didn’t tell you i didn’t warn you i didn’t even explain why like you would be pissed and that would be reasonable
—— Adam Mosseri · [55:52]

我认为那些能充分利用它的人,是那些对AI擅长什么和不擅长什么有清醒认识的人,并且对它将来会擅长什么和不擅长什么有一种本能或嗅觉。
the people who i think are gonna make the most of it are the ones who are clear-eyed about what ai is good at and what it’s not good at and also have an instinct or a nose for what it will be good at and not good at
—— Adam Mosseri · [19:21]

当你学习另一种语言时,我认为最重要的事情之一,也是关于你会不会擅长口语的最好预测指标之一,这是我的猜测,我没有任何研究支持,就是你是否愿意听起来像个白痴,你是否愿意直接开口说,被纠正也不觉得被冒犯,然后变得越来越好。
when you learn another language i think one of the most important things one of the best predictors this is my guess i don’t have any research on this about you know are you gonna get good at speaking is are you willing to sound like an idiot are you willing just to say it and be corrected and not be offended and then just get better and better
—— Adam Mosseri · [15:27]

如果你只是懒惰地向AI索要一个策略,你不会得到正确的东西,你会得到一些非常可预测的、竞争对手都会预期你会去做的事情。
if you ask an ai just for a strategy lazily you’re not going to get something right you’re going to get something pretty predictable that pop up with the competition would expect you to do
—— Adam Mosseri · [26:58]

我不认为我们应该过滤掉AI内容,我认为我们应该让你知道内容是否是AI内容,我认为我们应该让你更多地了解发布任何内容的人。
i don’t think we should filter out ai content i think we should let you know if content is ai content or not i think we should let you know more about the person who posted anything
—— Adam Mosseri · [44:32]

你能做的最好的事情就是执行一个没有市场契合度的想法,只是为了决定这个想法首先是否是个好主意。
the best thing you can do is execute an idea that doesn’t have market fit well just to decide whether or not the idea was a good idea in the first place
—— Adam Mosseri · [61:25]

如果你做一个纯按时间顺序的信息流,每个人的激励就是尽可能多地发布,因为只要你一发,它就会始终位于每个关注你的人的信息流顶部。
if you do a pure chronological feed the incentive for everybody is to just post as much as possible because it will always be at the top of everyone who follows you’s feed as soon as you post
—— Adam Mosseri · [38:56]

在一个充斥着合成内容的世界里,我实际上认为人们会更多而不是更少地寻求创造力、真实性和人。
in a world where there’s an abundance of synthetic content i actually think people are going to seek out creativity and authenticity and people more not less
—— Adam Mosseri · [42:39]

一个拥有强烈信任和融洽关系的领导团队几乎能解决任何问题,而一个没有信任或融洽关系的领导团队,任何事情都可能成为问题。
a leadership team with strong trust and rapport can work through most anything a leadership team without trust or rapport like anything can become an issue
—— Adam Mosseri · [33:26]

我宁愿每隔几年遇到那样的抵制,但继续进化并保持相关性,也不愿选择另一种方案,那就是我们没有视频,没有私信,没有快拍,没有排名。
i would much rather have backlashes like that every couple years but continue to evolve and continue to stay relevant than the alternative which would have been like we didn’t have video we didn’t have dms we didn’t have stories we didn’t have ranking
—— Adam Mosseri · [58:31]

我们并不像你认为的那样了解你,我们只是像哦,你点赞了这些照片,这些其他人也点赞了同样的照片,而且他们喜欢这些其他照片,所以你可能也会喜欢那些其他照片。
we don’t really know as much about you as you think we’re just like oh like you liked these photos this these people also like those same photos and they like these other photos so you might like those other photos
—— Adam Mosseri · [37:43]