Instagram 共同創辦人如何思考 AI 產品：Anthropic 首席產品長的第一年心得

本文整理自 Lightspeed Venture Partners 的 Podcast《Generative Now》訪談內容。

Mike Krieger 只用了兩個月就結束了他的「半退休」狀態。

這位 Instagram 共同創辦人暨前技術長，才剛結束他的第二次創業——AI 新聞應用程式 Artifact，將公司賣給 Yahoo。相較於離開 Instagram 後休息了一年半，這次他幾乎是迫不及待地想要回到戰場。差別在於，Instagram 是一段完整的旅程，八年的高強度運作後他需要休息；但 Artifact 雖然產品做得不錯，卻沒有達到產品市場契合，這讓他「躍躍欲試，想要再揮一次棒」。

當 Anthropic 向他遞出橄欖枝時，一切水到渠成。這家以 AI 安全研究聞名的公司，擁有世界級的研究團隊，但產品端仍處於早期階段——正好是 Krieger 最擅長的領域。他在 Lightspeed 的訪談中坦言，自己一直在尋找一個特殊的機會：既能做從零到一的產品建設，又能在一個已有規模和動能的團隊中工作。Anthropic 完美地符合這個條件。

每個月都像是 WWDC

在 Instagram 時期，Krieger 最接近「被動接收技術突破」的經驗，是每年等待 Google I/O 或蘋果 WWDC 的新功能發布。那些來自 Cupertino 的「禮物」會打開新的產品可能性，而他的工作就是思考如何將這些可能性轉化為使用者價值。

在 Anthropic，這種體驗被壓縮到了每個月，而且就發生在公司內部。

研究團隊的進展時程充滿不確定性——有時候比預期更早突破，有時候則需要更長時間。以 Computer Use 功能為例，原本團隊認為還太早，但在準備發布 Sonnet 模型更新時，他們意識到這項功能已經達到可以作為 Beta 版本釋出的程度。從「可能還要等」到「三週後發布」，決策轉變得非常快速。

這種動態性迫使產品團隊發展出一套「投資組合策略」。Krieger 建立了一個叫做 Labs 的團隊，專門與早期研究配對合作。這樣做的好處是，當研究突破比預期更早到來時，產品端不需要從頭開始——他們已經在思考可能的應用場景，可以立即銜接。

除了與研究緊密配合的功能，還有一類是「模型相鄰」的功能，例如 Artifacts。這些功能建立在現有模型能力之上，但需要持續的微調和優化，因此產品與研究團隊必須保持密切協作。最後還有一類純粹的產品工作，可能使用模型但不需要模型本身有重大突破，例如行動版 App 的優化。

這種投資組合配置的智慧在於彈性。當某個研究方向需要緊急投入資源時，團隊可以迅速調動；而當研究進度放緩時，這些資源可以轉向產品打磨和其他不依賴模型突破的工作。Krieger 開玩笑說，就算把研究團隊「冷凍」起來，光是現有模型的潛力，產品團隊至少還有一年份的路線圖可以執行。

使用者對模型變化極度敏感

Anthropic 面臨的另一個獨特挑戰，是使用者與模型之間形成的深層連結。

在社群媒體產品中，快速迭代和 A/B 測試是標準操作。Instagram 同時間可能有五十個不同的實驗在運行，將使用者切分成無數個測試群組。但在 AI 產品中，這種做法遇到了根本性的阻力。

人們會對模型的回應方式產生依附感。Krieger 注意到 Reddit 上的 Claude 討論區，使用者經常猜測「他們是不是在測試新模型？」——有時候確實是，但更多時候只是使用者自己在尋找並不存在的變化。人們對於 AI 助手的「個性」有著敏銳的感知，任何改變都可能被察覺並引發反應。

更重要的是，Claude 的使用者大多是在「完成工作」，而不是純粹的娛樂消費。當你依賴一個工具來處理重要任務時，介面或模型行為的突然改變會直接影響工作流程。這與 Instagram 那種以娛樂和社交為主的使用情境有著本質差異。

Krieger 仍在尋找平衡點。一端是 Meta 式的激進實驗文化，另一端是「一年只發布一次軟體」的保守做法。答案顯然在中間某處：或許 UI 層面可以有更多快速迭代，而模型更新則維持較穩定的節奏，讓使用者有明確的預期和適應時間。

從 Instagram 帶來的核心紀律

從 Instagram 帶到 Anthropic 最重要的經驗是什麼？Krieger 的回答是一個看似簡單卻極難執行的原則：保持對核心問題的專注，學會說「不」。

在 AI 領域，這個挑戰被放大了。幾乎每天都有人提出令人興奮的新點子——用 Claude 做這個、用 Claude 做那個——每一個都展示了技術的某種有趣應用。如果對每個想法都投入資源，產品很快就會變得複雜而失焦，團隊也會被稀釋到無法在任何方向上取得真正進展。

這個紀律在 Instagram 時期就很重要，但在 AI 產品中「可能要困難兩倍」。因為模型能力太強大了，可能性太多了，誘惑也太多了。Krieger 的解法是不斷回到根本問題：我們究竟在為使用者解決什麼問題？這個特定功能是否在通往那個目標的路徑上？

另一個從 Instagram 帶來的教訓是：公司每次規模翻倍，原有的流程和文化都會在某些地方「斷裂」。Instagram 基本上每年都在翻倍成長，Anthropic 的產品團隊成長速度更快。唯一的解法是保持與一線團隊的高頻溝通，了解「現在在 Anthropic 做產品的真實體驗是什麼」。

Krieger 在 Instagram 一直維持寫程式到離開那年。即使現在作為 CPO，他仍然刻意安排與各層級團隊成員的一對一交流，因為「沒有什麼比實際動手做事，或是與正在動手做事的人深度對話更能讓你理解真實狀況」。

讓人成為最大化版本的自己

在訪談尾聲，Krieger 被問到 Anthropic 希望在未來十年扮演什麼角色。

他的回答有兩個層次。第一個是幫助人們成為「最大化版本的自己」。如果一個人有創意想法想要實現，十年後應該不再有技術門檻阻擋——唯一的限制應該是創意本身、時間和努力。AI 應該是放大器，不是取代者。

第二個層次來自 Anthropic 創辦人 Dario Amodei 的長文《Machines of Loving Grace》。Krieger 說他把這篇文章當作「路線圖」——不是一年的路線圖，而是長期願景。那篇文章談到 AI 如何在生命科學、公民社會、經濟發展等領域產生正面影響，這些目標不是今天就能達成的，但應該是前進的方向。

最關鍵的挑戰在於：模型能力本身不會自動產生社會影響。它需要產品，需要有人使用，需要被放進正確的情境中才能成功，也需要適當的安全防護。這正是產品團隊存在的意義。

Krieger 提到他去年學到一個詞：「黏滯性」（viscosity）。社會有一定的黏滯性，新想法要滲透進去需要時間和方法。「未來已經到來，只是分布不均」這句老話，反過來說就是：如何讓未來更均勻地分布？答案是透過好的設計、好的產品、好的建造。

這是一個做了十多年消費者產品的人，在 AI 時代給出的答案。技術突破是研究團隊的工作，而把這些突破轉化為真正改變人們生活的東西——這是產品的工作，也是 Mike Krieger 選擇站在這裡的原因。