Marc Benioff 谈 Slack 智能体、AI 就业与企业安全

Matthew Berman 采访 Salesforce 联合创始人兼 CEO Marc Benioff，讨论 AI 智能体、工作和公司的发展方向。访谈此前的一场活动中，Salesforce 介绍了 Slackbot 及其在企业工作流中的作用。

Berman 问，Slack 如何既作为主要的智能体界面，又让助手跟随用户进入其他工具。Benioff 将这一想法归功于 Salesforce 未来学家 Peter Schwartz；他表示，Schwartz 多年前就认为，随着 AI 和智能体成熟，对话式、开放的界面会变得重要。

Benioff 说，Slack 生态系统的增长超出了 Salesforce 的预期，公司希望其应用越来越以 Slack 为优先界面。他认为，对话式访问不仅对 Salesforce 客户有用，也对 Tableau 和第三方应用有用。

被问到传统 Salesforce 界面是否会逐渐淡出时，Benioff 说 Lightning 与 Slack 一样仍有作用。他将 Slackbot 描述为可组合的助手，应当出现在 Salesforce 应用中，也可能出现在 Microsoft Teams 和 Google Workspace 等其他协作环境中。这些是他的产品愿景，并不证明所有集成都已经存在。

谈到公司结构，Benioff 预计团队规模会多种多样，同时会有更多由人或 AI 协调的智能体。他的核心观点是，人和智能体将在服务、销售、营销和客户沟通中共同工作，而不是一种固定的组织结构适合所有公司。

Berman 说，审核智能体的工作并向其输入提示词，正让自己成为瓶颈。Benioff 同意人可能拖慢流程，但认为目前的语言模型仍有足够多的错误，因此让人参与其中至关重要。他预计，随着时间推移，模型会更准确，验证工具也会更好；这是一项预测。

Benioff 以 Salesforce 的客户服务系统为例：他说，约一半的服务请求会到达客户希望与真人交谈的阶段，此时人可以查看对话并运用判断力。这个数字是他对 Salesforce 运营情况的描述，访谈中没有独立核实。

Benioff 预测，未来模型会使用更多种类的感官信息并提高准确率。他描述了从当前语言模型向世界模型和多感官模型发展的过程，同时承认某些未来形式尚不明确。

Berman 问，AI 是否正在让通才重新受到重视。Benioff 说，工程师可以监督编程智能体，并在更广泛的工作中使用它们，但他不认为模型能够在没有人的情况下可靠运行。他说 Salesforce 有约 1.5 万名工程师，并估计工程组织的生产力提高了 30% 以上；他没有说明估算方法。

Berman 提到，尽管人们对 AI 抱有乐观态度，一些公司仍在裁员。Benioff 说原因可能不同：成本过高、对数据中心的支出承诺，或技能结构的重新调整。他认为，把 AI 当作统一解释很容易成为推卸责任的借口，CEO 应当具体说明自己的决策。

Benioff 说，Salesforce 经过一段艰难的员工结构调整后，现在有超过 8.3 万名员工，岗位分布与五年前不同。他的员工人数和描述针对访谈时点，不应视为当前的人员数据。

被问到对刚毕业学生的建议时，Benioff 回忆起一位考虑是否转专业的 MIT 计算机科学学生。他说自己试图招聘她，Salesforce 也在招聘实习生和职业生涯初期的人才。他仍担心学生面临的不确定性，但认为技术人才依然重要。

除工程外，Benioff 还提到了销售：他说 Salesforce 有约 1.5 万名销售人员，面对面沟通和解释产品价值仍然重要。这些人员数字是他对当时公司情况的描述。

Benioff 认为，AI 能够弱化工程、产品、设计和营销之间的边界。高管或许可以在传统专长之外制作原型，但公司仍需直接与客户合作，才能让产品成功；推动采用不能简单地交给语言模型。

Berman 欢迎这样一种可能：有毅力的人可以开始做岗位职责之外的事情。Benioff 同意，有想法但不会编程的人现在能比以前走得更远，同时指出可能仍需要工程师来完成产品。他提醒，令人信服的演示并不等于完整产品。

Berman 问为什么 AI 在 San Francisco 占据了如此多的注意力。Benioff 将这种热情与城市长期以来的创新和变革文化联系起来，同时表示其他地方有不同的本地体验。这是他对该城市文化的解读。

Benioff 说，自己对 AI 的兴趣在 2012 至 2013 年左右增强，并介绍了 Salesforce 早期的 Einstein 工作。他还就 Salesforce 研究与提示工程的起源提出了一项说法；访谈并未证实 Salesforce 独自发明了提示工程。

他说 Salesforce 持有 Anthropic 约 1% 的股份，并且多年来一直投资 AI。他还提醒，一些地方更广泛地采用了 AI 监控，体现了正面和负面的用途；他认为社会仍处于这一转变的早期。

Berman 询问与 Anthropic 的合作关系。Benioff 声称，Salesforce 曾希望投资 OpenAI，但 Microsoft 阻止了公司层面的投资；他说 Salesforce 随后投资了多家模型公司。这是 Benioff 的说法，访谈没有独立证实 Microsoft 的角色或相关条款。

Benioff 说 Salesforce 已向 Anthropic 投资约 3.3 亿美元，Anthropic 和 OpenAI 的模型都属于 Salesforce 生态系统。这一金额和持股比例是他在当时的说法，并非估值或未来回报的承诺。

他将 Salesforce 的技术栈描述为模型、相互连接且经过统一处理的数据层、应用层和智能体层。Data 360、MuleSoft、Slack，以及销售和服务应用等产品旨在协同工作；他认为数据集成不足会限制最终 AI 的质量。

在这些层之上，Benioff 设想了面向客户、面向员工和本地运行的智能体，并由监督层帮助协调。他将其描述为 Salesforce 的架构和战略，而非所有智能体系统都必须采用的通用设计。

Berman 问 Benioff 是否试用过 OpenClaw。Benioff 说他把它安装在一台单独的 iMac 上，使用体验很好，但认为它不足以满足企业要求。他介绍了 Salesforce 名为 Albert 的研究项目，旨在探索能与 Slack 和公司应用协作的安全、可靠的本地智能体。

Benioff 说，Salesforce 希望不同的智能体产品和架构协同工作，并提到公司收购了 Qualified 及其 Piper 智能体。他将 Albert 描述为研究项目和预期方向，而不是已具备经过验证的企业级保障的成品。

被问到最担心哪种 AI 未来时，Benioff 指向安全失误，并将其与社交媒体作类比。他提到有关儿童与聊天机器人发生有害互动的报道，认为基础设施提供商应将信任与安全作为产品开发的核心部分。

Benioff 说，提升公众信任需要防护措施，也可能需要监管。他讨论了年龄限制和其他保障措施，并表示自己不希望出现过度监管。这些是他的政策观点，并非对任何特定国家法律的完整描述。