AI帮我约了五个陌生人一起喝酒

文 | 刘思洁 编辑 |  张薇 封面来源 | Table for Six     一个工作日的晚上，我要和五个陌生人坐在一起喝酒。 出发前，我不知道他们是谁，也不知道我会去哪。根据用户填写的个人信息和对活动的期待，AI社交产品Table for Six（下文简称T46），判断哪六个人可能“擦出一些火花”——我就这样拥有了五个“同桌”。 同一时间，在全国14座城市的数百张酒桌上，类似的见面也在发生。 T46于2025年末开始运营，“未来人类实验室”独家获悉，其已获得BAI Capital 和某家游戏公司累计数百万美元天使轮融资，产品累计付费用户超过4万人。 晚上八点半，我准时赶到北京朝阳区的一家清吧。 桌上没有任何看起来与AI有关的设备，只有一套纸质卡牌。卡牌上，三十多个问题按照由浅入深的顺序排列，其中还有六名参与者各自的身份卡，以及每个人报名时想问陌生人的问题。 T46为大家准备的卡牌 一位性格外向、曾经组织过活动的参与者自然拿起卡牌，成为了这一桌的临时主持人，组织着大家依次围绕着卡牌上的问题进行讨论。 从在小程序填写问卷、选择个人标签和期待，到前往酒吧赴约，整个过程里，我几乎没有直接与AI交互。没有AI分身替我向陌生人打招呼，也没有AI军师教我该如何表现。产品把我带到了五个真人面前，接着把剩下时间留给了人类。 这与当下许多AI社交产品选择的方向并不相同。当AI开始替人聊天、提供恋爱建议，甚至介入亲密关系中的冲突调解时，T46似乎选择了更克制的位置。 但在和T46的两位创始人及投资人聊过后，我发现，AI并没有真正消失。 这是一家只有11名员工的公司，要同时完成14个城市的人员匹配、场地安排、缺席补位、卡牌制作、印刷和配送等。这些大量繁琐而容易出错的工作主要由Agent在后台承担。 用户看不见的地方，T46对AI的使用甚至称得上激进。 AI在活动开始前，了解用户、匹配同桌、选择场地，编排活动细节和流程，但真实的谈话开始，它消失了。   组织陌生人喝酒，是一门好生意吗？ Jeff和白菜，一个是T46的CEO，一个是CTO，两人最初压根没打算做一家AI社交公司。 Jeff 和白菜在麦肯锡时，俩人曾是同一个项目组的同事。2024年的某天，Jeff 打了个电话给白菜，说想创业，两人一拍即合。后来，他们做了AI外贸，心理情绪桌游，喝酒卡牌。 因为喝酒卡牌卖了几万套，他们在上海开了一间只存在六个月的快闪社交酒馆，为了填满周中晚间的低谷期，他们在小红书上发帖办六人的陌生人酒局的活动，办了几场下来后，自己的酒吧已经装不下想要来参加活动的年轻人了。 两人意识到，这件事“不该是为自己的酒吧服务”，它可能成为一个更大的产品。 他们决定不再只在自己的店里办，而是寻找其他酒吧，他们发现，换了一家酒吧，人们依然愿意报名和付费。 后来，两人放弃了酒吧业务，把主要精力转向六人盲盒酒局。 需求一直存在，大城市的年轻人们，愿意为了和陌生人一起喝酒、吃饭而付费，而当下餐饮业不好做，获客成本高，酒吧和餐厅也需要这样的活动引流。T46把这两者连接到了一起，从中赚取撮合的差价。 BAI Capital的高级合伙人汪天凡把T46类比为早期的Airbnb：Airbnb连接闲置房间和临时住宿需求，T46则利用盲盒酒局等活动，把原本没有出门计划的人带到酒吧。当然，他也承认，这门生意的上限仍未被证明。但对一家早期公司而言，已经有人愿意付费、重复参加，已经很不错了。 但如何能把这门生意持久运作下去并实现规模化？ 传统的方式依靠单个主理人组局，需要组织者耗费大量的精力，进行人员的筛选，活动的策划，难以大规模批量复制。 2010年前后，海外的创业者就尝试过把陌生人共餐变成一门平台生意，他们一度获得过融资，最早是通过读取用户的Facebook的资料，通过计算机初筛，人工复核的方式来匹配，选酒吧和预订等等。早期类似项目如Grouper，就曾获得了YC的投资，但是在经历快速扩张和扩张后，大量非标准化的运营增加，公司最终关停。 现在AI出现，开始尝试解决上一代产品无法解决的运营瓶颈。过往那些存在于主理人头脑中的经验，被拆成问卷、匹配规则、补位机制和活动流程等，然后交由AI去完成。借助 AI 的能力，甚至会比大部分传统主理人更好地了解且服务每一位用户。 我在报名参加T46的活动时，除了填写年龄、职业和兴趣等信息，还要回答一些开放性问题。Jeff告诉我，AI从这些非标准化的回答里，提炼三个关键的匹配准则：你是什么样的人、你想遇见什么样的人，以及你想聊什么。 六个人组成一桌时，系统还会平衡年龄、性别、内外向、表达欲和社交能量。六个话多的人会互相抢话，六个I人可能没人开口。 同桌匹配情况 在我参加的那场活动里，主动承担主持人工作的用户，原本也是一家酒吧的老板，性格活跃，会时刻观察现场的氛围，引导谈话。还有一个经常参加盲盒酒局的程序员，一个刚来北京工作的投资人，一个刚刚辞职的演艺圈经纪人，一个因为原报名人没来候补来的女孩。 人数三男三女， 我们按照T46提供的卡牌上的问题顺序开始聊天。最开始的一些破冰问题，围绕着各自的家乡，喜好展开。偶尔还会在卡牌的指引下穿插进行一些小游戏。 我对卡牌上的基础问题无感，但我喜欢听到大家对于一些深入问题的思考，这像是在探究不同人的心灵世界。   卡牌和被提前模拟的聊天 一套被放置在酒桌上的纸质卡牌，我和五个陌生人的谈话，全仰仗着它。 毕竟，六个完全陌生的人，不知道从何聊起，卡牌为我们设计了聊天的议程。 白菜负责公司的AI系统和流程的搭建，他告诉我，不同桌的卡牌的内容会有所不同，另外，每套卡牌里还会有专属于每个参与者的身份卡。 这意味着，每场活动开始前，系统要把人分成六人一桌，还要为每一桌单独生成卡牌，送到当地的印厂，再把成品送往对应的酒吧。 这听上去，是非常琐碎的脏活。 在传统的活动设计里，这是一条需要大量运营人员盯住的链条。有人负责排桌，有人联系酒吧，有人设计流程，有人把打印文件发给印厂，再逐一确认卡牌有没有装错、配送有没有迟到、酒吧有没有把物料放在正确的桌上。任何一处失误，都会导致用户打开盒子却发现身份牌上是另一桌人的名字，这就糟糕透了。 目前全国这套活动的落地运营由COO Brava带着三人应届生负责，以及多个Agent参与。 一个Agent+计算机算法帮六个陌生人完成了匹配之后，另一个Agent出现了，它要解决的是，今晚这六个人去哪家酒吧。 它需要同时读取多组不断变化的信息：一家酒吧当天是否接待活动，能提供几桌，以及六名用户分别住在哪里。 场地确定后，系统开始为这一桌生成卡牌游戏。它从六个人的问卷中提取兴趣、职业、内外向程度、表达和倾听倾向，以及他们愿意暴露多少私人信息，再结合团队积累的人类创造的数千道种子题库，选择和改写适合这一桌的问题。 题目出现的顺序也需要设计。如果六个人整体偏内向，或者不习惯谈论自己，安全的破冰环节会被拉长。如果一桌人的表达意愿和“情感暴露度”都比较高，卡牌可以更早进入强度较高的话题。 卡牌上的问题 白菜说，在生成卡牌时，系统甚至会用六个Agent分别模拟桌上的六个人，预演他们面对一道问题时可能怎样回应，以及整桌谈话可能形成怎样的气氛。 卡牌编排完成后，线上系统开始进入真实世界。 它自动生成打印文件，Agent将不同城市、不同酒吧、不同桌号的文件发进对应印厂的企业微信群，再检查印厂是否收到文件、是否确认下单，以及能否按时生产。 最容易出错的是装盒。每套卡牌和包装盒上都有对应的城市、酒吧与桌号。印厂打包完成后，需要把卡牌和盒子摆在一起，拍摄两三张清晰照片发到群里。Agent识别照片里的标记，检查第一桌的牌有没有被放进第二桌的盒子，也检查盒子是否属于正确的酒吧。 如果核对无误，Agent会在群里回复可以发走，并在合适的时间下闪送订单。 这套琐碎的流程，基本上被5个主Agent和其下的子Agent全部干完了，T46在活动所在的城市没有全职工作人员，员工全部base上海。   一颗“溏心蛋” 在参加T46活动的同期，我还参加其竞品组织的盲盒饭局。因为没有卡牌做谈话主题的引导，话题也就被更有分享欲的人所主导，而安静内敛的人则发言寥寥。 这和T46有卡牌引导的谈话的体验就不太相同，卡牌上的问题时常鼓励每个人都要回答，我能听到每个人对不同问题的看法。 而少了卡牌引导的那场盲盒饭局，最终的话题滑向了一个人分享他最近刚分手的感情经历，和一个兼职红娘的人开始帮大家介绍对象。 在Jeff的设想中，这套卡牌，只是让大家破冰，没有话题时能够找到话题，他期待的是，大家能够在后半场摆脱这套卡牌，能够自由地交流起来。 本质上，这是人与人的社交，他希望，一切都为人与人之间自然的关系流动所服务。 Jeff爱交朋友，对于人和人的关系有着独特的观察和把握，Jeff很清楚的知道参与他们活动的人都各自抱着各自的目的，但是产品不会暗示或者引导用户，在活动中能获得什么，比如暗示大家能在这上面找到对象，虽然一些用户抱着这样的目的。 “如果抱着太明确的目的，动作就会变形”，Jeff说。 我先后参加过三次T46的活动，也加过不少同桌者的微信。有些人在酒桌上聊得不错，活动结束后却没有再次见面的契机。六个人临时建立的微信群，通常只在第二天短暂热闹一阵，随后便沉寂下去。 我问Jeff和白菜，产品是否其实没有真正帮助用户建立关系？只是创造了一晚上的体验。 Jeff和白菜并不完全接受这种判断。在他们看来，成年人之间的关系很难像学生时代那样，依靠高频、长时间的共同生活迅速变得亲密。 白菜把这种关系形容为一颗“溏心蛋”：没有完全熟，却也不再是生的。两个人不会主动联系，但下一次见面时会觉得亲切，也许某一天，因为共同感兴趣的事情，他们又会重新走到一起。 酒吧内环境 T46内部曾经讨论过，是否应该进一步经营这些关系。例如，在活动结束后的六人群里加入更多互动内容，推荐下一场共同活动，或者帮助其中几个人重新组局。但他们并不准备放入一个数字人，代替六个人活跃气氛。 Jeff和白菜都觉得，T46其实更类似一种现实世界游戏，有人把参加盲盒酒局当做一种生活方式，他们产品最主要的部分，就是那一晚上的体验，用户愿意为好的体验多次付费，关系则在体验中水到渠成，“无所求，有所得”正是他们的产品哲学。 而在我看来，这或许构成了T46产品理念与商业模式之间一种微妙的合谋：“无所求，有所得”降低了用户对结果的明确预期，而一段没有被许诺结果的体验，就会让用户复购。   更激进，还是更克制？ AI的介入，需要把握边界，但另一方面，想让合适的人坐到一起，又必须尽可能多地让AI去了解用户。 现在，系统获得的信息主要来自报名问卷。用户可以填写自己的兴趣、职业、近期状态，想遇到怎样的人，以及愿意讨论什么。但这些答案仍然有限。 为了得到更多非结构化信息，他们曾设计过“更进一步”。 比如，团队曾经尝试过在报名以后，让用户先和AI进行约20分钟的语音交流。AI可以在自由对话中了解一个人最近的生活、兴趣和社交期待，再据此完成匹配。 推动这个功能的白菜，相信一段自然谈话可能留下更丰富的信息。 但功能灰度测试上线后，用户并不买账。 对于一个只是想在某个晚上认识几名陌生人的人来说，提前抽出20分钟与AI聊天，成本太高。用户更习惯在通勤或工作间隙完成几道选择题。 报名时用户需要回答的问题 看到反馈和数据以后，团队很快将这项功能下线。 “让用户的行为说话”，白菜这么概括。 一项功能对匹配系统有价值，不等于它对用户也是一个好的产品功能。 他们还讨论过，用实时录音的手机APP 取代纸质卡牌 ，根据六个人正在谈论的内容调整问题。然后，在参与者明确同意的前提下，APP还可以拥有收音功能。 一场活动通常持续几个小时。六个人在谈话中传递出的个人信息、需求和好恶，远比一份报名问卷丰富。白菜认为，所有公司都可以买到市场上最好的模型，真正的壁垒是通过大量的数据分析，实现对用户需求的持续理解。如果T46能够理解这些谈话，下一次不仅可以避开用户已经厌倦的问题，也可能为他找到真正想认识的人。 更丰富的数据带来更准确的理解，更准确的理解改善下一次匹配，长期又