Z Highlights：

• Ditto的核心设计逻辑是“穿透标签，直抵人性”。它不把用户简化成一串可勾选的选项，而是通过动态交互数据构建立体的虚拟角色：比如用户提到“喜欢看电影”，系统会追问偏好的叙事节奏、对悲剧结局的接受度，甚至分析其在描述剧情时的情绪用词，以此推断TA是在寻找情感共鸣的陪伴者，还是思想碰撞的讨论伙伴。

• Ditto将“时间成本”视为当代约会中最昂贵的资源。提出“预演即筛选”的理念：让虚拟角色在模拟中经历从初次寒暄的尴尬、观点分歧的争执，到兴趣契合的兴奋等完整情感曲线，提前过滤掉那些“表面合拍却内核冲突”的组合。

• Ditto的设计理念根植于对传统约会应用“标签化匹配”逻辑的彻底颠覆。在创始人Allen Wang看来，当下主流平台用“喜欢爵士乐”“热爱登山” 这类表层标签定义一个人的情感需求，就像用星座匹配爱情一样荒诞，标签背后藏着的“为什么喜欢”“在爱好中寻找什么”，才是决定关系质量的关键。

01 Ditto的灵感起源：在现实中复现“反复试探后的理性爱情”

Ditto 的灵感来自《Black Mirror》中那个大胆设想：AI通过1000次虚拟约会模拟，判断两个人是否会有“化学反应”。《Black Mirror》第四季有一集名为《Hang the DJ》的剧集：在剧集中，系统为男女主角设定了不同的 “匹配期限”—— 从几小时到数年不等，让他们在一次次看似随机的恋爱中碰撞，最终通过1000次模拟筛选出 “反抗系统却始终选择彼此” 的深层默契。这种 “用技术对抗技术化恋爱” 的矛盾感，正是Allen Wang和Eric Liu的切入点。最终，系统揭示他们的兼容性高达99.8%。Ditto想实现的就是在现实中复现这种“反复试探后的理性爱情”。

创始人团队在早期调研中发现，传统约会应用的“左滑右滑” 本质是 “用视觉标签替代情感判断”：83% 的用户承认会因对方照片风格（如滤镜过重、背景杂乱）直接排除匹配可能，却忽略了照片背后的性格特质。而《Hang the DJ》中 “模拟1000次再见面” 的设定，恰好击中了这一痛点。Ditto想做的，是用AI砍掉这些繁琐步骤，直达年轻人最想要的线下真实互动。

Ditto可以重新定义人们在现代约会应用程序中建立联系的方式，减少表面化选择的压力，让用户能够通过更深度的匹配和个性化的约会计划，体验真正的、基于共同兴趣和性格契合的关系。

我们的理念是‘Result as a Service’，Allen Wang说，AI时代的产品就该直接交付结果。Allen Wang说，Ditto不是一个“透明过程型产品”，它是一个结果导向型Agent服务，你不是在看AI怎么谈恋爱，而是在享受AI替你谈恋爱的成果。

02 Ditto的设计理念：穿透标签，直抵人性

Ditto联合创始人Allen Wang表示，最近推出的Ditto应用程序使用人工智能技术直接自动将用户与与他们的兴趣相符的日期进行匹配。Wang补充说，其他匹配应用程序和系统依赖于某些用户标签，例如对音乐或体育的共同兴趣，但这个应用程序不同。Ditto根据用户输入的有关他们自己的信息以及他们在个人资料中的偏好来构建虚拟角色。Wang说，这些虚拟角色之间模拟了数千次交互。

Wang说，最终，在广泛推理人们的“内在价值”是什么，以及他们可能更深层次的联系是什么后，Ditto匹配了人们。从本质上讲，Ditto让两个用户的角色在模拟中“约会一千次”，甚至在他们真正的约会中看到彼此的脸之前。

Ditto的设计理念根植于对传统约会应用“标签化匹配”逻辑的彻底颠覆。在创始人Allen Wang看来，当下主流平台用“喜欢爵士乐”“热爱登山” 这类表层标签定义一个人的情感需求，就像用星座匹配爱情一样荒诞，标签背后藏着的“为什么喜欢”“在爱好中寻找什么”，才是决定关系质量的关键。

Allen Wang强调：“传统算法告诉你‘你们都喜欢跑步’，Ditto想告诉你‘你们跑步时都喜欢边跑边胡思乱想，而且都讨厌被打断’，这才是能聊一整夜的共鸣。”

因此，Ditto的核心设计逻辑是“穿透标签，直抵人性”。它不把用户简化成一串可勾选的选项，而是通过动态交互数据构建立体的虚拟角色：比如用户提到“喜欢看电影”，系统会追问偏好的叙事节奏、对悲剧结局的接受度，甚至分析其在描述剧情时的情绪用词，以此推断TA是在寻找情感共鸣的陪伴者，还是思想碰撞的讨论伙伴。这些虚拟角色在模拟交互中，会像真实人类一样展现矛盾性，可能一个标注“内向”的角色，在讨论特定话题时会表现出极强的表达欲，而这种复杂性正是传统标签体系无法捕捉的。

更深刻的是，Ditto将“时间成本”视为当代约会中最昂贵的资源。设计团队在调研中发现，年轻人平均要在约会应用上花费47小时的滑动、聊天和筛选，才能促成一次有意义的线下见面。为此，Ditto提出“预演即筛选”的理念：让虚拟角色在模拟中经历从初次寒暄的尴尬、观点分歧的争执，到兴趣契合的兴奋等完整情感曲线，提前过滤掉那些“表面合拍却内核冲突”的组合。这种设计不仅节省了用户精力，更试图还原真实社交中“日久见人心”的本质，只不过用AI加速了这个“日久”的过程。

Allen Wang常说：“我们不是在做更聪明的匹配算法，而是在重建约会的信任机制。”当虚拟角色已经替用户完成了千百次“试错”，当系统呈现的匹配结果附带“他们在三次模拟争吵中都选择了主动沟通”的深度分析，用户面对的就不再是一个陌生的头像，而是一个被AI验证过“值得见面”的灵魂。这种设计让科技退居幕后，让人与人的真实连接重新成为主角。

03 Ditto的独特使用方式：去选择权，AI负责筛选，人类负责感受

Ditto的使用方式围绕“极简操作+AI主导”展开，彻底剥离传统约会应用中繁琐的手动筛选环节，让用户聚焦于真实互动本身。

• 注册环节采用校园身份核验机制，用户需通过所在高校的官方邮箱登录，确保用户群体的真实性与圈层相关性，这也是其初期仅向特定校区开放的核心原因。

• 完成注册后，系统不会要求用户上传照片或填写标准化标签，而是引导进入一段“对话式资料采集”流程：AI以自然语言提问，内容从“最近一次让你觉得‘被理解’的瞬间”到“如果可以带三本书去荒岛，你会选哪本”，覆盖价值观、情感需求与兴趣偏好等维度。这些回答不会被直接展示给其他用户，而是作为构建虚拟角色的原始数据。

• 当虚拟角色模型搭建完成后，用户无需进行任何主动操作，系统会自动进入匹配流程。AI会在后台筛选同校区内的潜在对象，让双方的虚拟角色展开数千次模拟交互：从初次见面的话题选择、意见分歧时的应对模式，到对“约会迟到”“话题冷场”等突发状况的反应，均被纳入匹配评估体系。

• 整个过程对用户完全透明，用户只会在匹配完成后收到通知，附带一份“匹配分析报告”，其中不会暴露虚拟角色的模拟细节，而是提炼出“你们在对‘孤独感’的理解上高度契合”“面对争议话题时，双方更倾向于倾听而非说服”等深层结论。

• 收到匹配通知后，用户可选择“接受”或“跳过”。若双方均接受，Ditto会直接生成线下约会方案：包括经过安全评估的公共场所（如合作咖啡店的独立区域）、基于共同潜在兴趣设计的互动主题（例如“一起拼一幅拼图并聊聊过程中的感受”），甚至贴心标注“对方在模拟中表现出对甜腻饮品的偏好”这类细节提示。约会当天，用户无需担心陌生见面的尴尬，系统会提前发送一份“轻量破冰指南”，内容基于虚拟角色模拟中发现的共鸣点，比如“你们都提到过对某个独立乐队的喜爱，或许可以从‘第一次听他们现场的经历’聊起”。

• 值得注意的是，用户全程无法主动搜索或查看其他用户的资料，也不能手动发起聊天。所有连接均由AI根据模拟结果单向推送，每次匹配后会预留24小时的考虑时间，若双方都确认赴约，系统会同步锁定约会时间与地点，并安排团队成员在约会场地附近提供隐性支持，既保障安全又不干扰互动。这种“去选择权”的设计，正是Ditto践行“AI负责筛选，人类负责感受”理念的直接体现。

这种“把选择权交给AI，把体验权还给用户” 的设计，本质是用技术消除 “社交表演”，就像 Allen Wang 说的：“我们不想让用户在手机上‘演完美的自己’，而是在现实中‘做真实的自己’。”

04 Ditto的产品团队介绍

Ditto是一个由伯克利辍学生Allen Wang和Eric Liu创立的人工智能约会平台，已筹集了160万美元，Allen Wang在4月通过Linkedin宣布，以“杀死Tinder为使命”的Ditto AI已拿到来自Google的200万美元融资。

Ditto成立于2023年，伯克利人工智能研究实验室与谷歌和加州大学圣地亚哥分校的研究人员合作开发了该应用程序。他们认为，寻找约会对象是AI的工作，而用户的工作是享受实际的约会。通过模拟收集的数据，Ditto为用户提供了约会计划。根据Ditto网站，该计划列出了日期、时间和地点，以及日期提示。网站会提示有关他们两人的共同点的信息，以及根据人工智能模拟过程，为什么他们是理想的匹配。

根据Wang的说法，Ditto的目标是省去中间步骤，同时坚持“他们的匹配非常好”，以至于没有必要通过他们的选项来找到他们可能与之有有意义的联系的人。“我们的团队一直热衷于帮助人们以最简单的方式建立真正的联系，”Wang在电子邮件中说。由于该应用程序目前仅限于两个校区，因此每个用户都可以通过他们的校园电子邮件进行验证。