微軟小冰情緒爆發,人工智慧真不是個「東西」

智能相對論 發佈 2020-01-06T19:19:04+00:00

圖片來源於網絡文|陳小江來源|智能相對論(aixdlun)人工智慧真不是個「東西」!


圖片來源於網絡

文|陳小江

來源|智能相對論(aixdlun)

人工智慧真不是個「東西」!

近日,微軟小冰升級了「情緒爆發版小冰」,該版本已搶先在小愛語音助手(小米手機中小愛語音助手或其它手機的小愛同學APP)中解鎖,升級後的小冰情緒開始「爆發」,用戶在與其聊天過程中將更容易激發和感知其情緒變化。

比如當用戶「召喚小冰」時,她會探出小腦袋傲嬌地問「叫我幹嘛」,同時她也會因聊天中用戶某句話戳中笑點而開懷大笑,或因某句話戳中淚點而崩潰大哭,並擺下擂台向碳基人類發起限時挑戰,只要能讓她做出崩潰的對話表情,就有可能獲得3台拍照一億像素的小米CC9 Pro,當然同時也會失去小冰的「友情」,看來小冰越來越像「人」了,她不僅會「鬧情緒」,還會與人「斷交」了,這比最近「勸人自殺」的亞馬遜Alexa要有趣多了。

此外,前不久,微軟與言幾又宣布在AI賦能文化零售產業展開合作,身負大數據推薦算法和情感計算框架的小冰讀書推薦在言幾又廣州K11等實體店及微信服務號上線,小冰變身為書單達人,通過與用戶溝通,她能讓需求模糊尚未有明確書單的用戶快速獲得個性化專屬書單,非常能幹。

從微軟小冰上述兩動作可看出,她的「情商」變得更高了,並且其商業化也在加速,而夾在兩者之間不合時宜出現的Alexa「勸人自殺」事件則也引發人們深思,一旦小冰像Alexa一樣出現「勸人自殺」的Bug,也可能因其「高情商」帶來更大的「破壞力」,畢竟小冰與人類的情感連接更強。可見人工智慧的雙刃劍屬性,正因為人工智慧越來越像「人」而日益明顯,微軟自然不會因噎廢食放棄發展小冰,值得探討的是,微軟小冰究竟有何不同?這對其商業化和未來發展的又有何得失?

一、生而為「人」,小冰選擇了一條人跡罕至的人工智慧之路

小冰誕生於2014年,彼時人們對「人工智慧」的理解更多偏向於「工具和智能」屬性——比如語音助手,這是大多數公司在人工智慧領域選擇的方向,比如谷歌、亞馬遜、百度等走的都是這條道路,讓人工智慧成為人類的助手(工具),在具體工作場景中不斷進化;而在「智能相對論」看來,小冰選了另一條人跡罕至的道路——基於情感計算框架推出,以不斷提升EQ(情商)為發展方向,試圖讓人工智慧成為人類的虛擬伴侶,而不只是處理事務的助手(工具),正是發展方向不同讓微軟小冰擁有三大特點,其具體表現如下:

首先,更懂「人情」而非更懂業務。小冰是作為人工智慧伴侶——聊天機器人的形象面世的,它最開始做的事就是混微信群陪聊天,一直做的最重要的事也是陪用戶聊天,微軟對其定位的重點是從與人交互中學會懂「人情」——理解人的情緒、情感,而非具體業務,其進化的方向就是不斷提升情商,越來越像一個「人」,這從其發展路徑也可見一斑:

比如初代小冰只會照本宣科與人進行文本對話,二代小冰增加了解用戶情緒狀態,三代小冰增加了情感計算,說話不再是進行字正腔圓的語音播報,而是能與人進行自然語音交互,隨後第四代小冰除了會應答外,還增加了打斷和追問,到第五代小冰則能自主「思考」進行創作性回答,並不只是從大數據中搜集答案,至於第六代小冰初步擁有了控制對話節奏的能力,而第七代小冰已能夠主導對話,並能在對話過程中流露情緒,可見,在小冰的成長之路中學會如何做「人」比如何做事更重要。

其次,追求平等有趣交互而非高效有用執行。由於小冰是以「人」的形象打造的,屬於「伴侶型」的人工智慧,因此它最終的目標就是像「人」一樣與人類進行平等交流,而不是像「工具型」人工智慧一樣快速完成任務,比如在對話過程中,小冰會主動打斷和追問,甚至發脾氣不理人等,這讓小冰變得更有「人情味」,但同時也讓其成為一個「刷屏狂」,甚至可能有時給人留下「答非所問」的印象。

以手受傷為例,當你跟蘋果Siri講「我的手受傷了」時,它會直接推薦給你診所或者醫院,而當你跟微軟小冰講同樣的話,它會回答你諸如「傷到哪了讓我看看,才不是心疼你」之類的話,雖然更加有趣,但從獲取答案的快捷度來看,前者無疑更出色,而這也是由彼此定位和日常使用場景不同導致,畢竟微軟小冰更多是出現在陪聊場景,自然少不了插科打諢的本事。

最後,追求通用個性而非單一領域深耕。微軟李迪說過,小冰想追求通用,因而也就不能在某一個領域扎得特別深,因此微軟小冰雖然沒有自己的第一方硬體和APP,但隨著微軟推出具有「克隆」能力的Avatar Framework,並將其開放給合作夥伴後,微軟小冰的Dual AI戰略得以大展拳腳,擁有該技術的合作夥伴都可以打造出個性化的小冰,並讓其融入到自身的平台生態之中,而微軟小冰也能藉此將商業化觸角伸到多個領域。

以小冰超強的主導對話能力為例,這能讓其在電商零售等垂直領域大放異彩。比如在與言幾又合作的「以書言志」活動中,小冰能夠通過主導對話,了解用戶的人格特徵和讀書興趣,能為用戶快速推薦頗具個性的「專屬書單」;再比如兩年前,微軟小冰在日本與LINE和LAWSON便利店的商業合作中優惠券推銷成功率為47%,今年加入最新的主導對話後,小冰可在10輪對話內迅速了解用戶,將實際轉化率提升至68%。可見通用性能讓小冰給多行業和領域賦能,也能呈現出像智能助手,內容創作者、導購專家等更多產品形態。

可見,微軟小冰將發展「情商」作為重點,「情商」出眾是它的優勢,這使得其更具個性和「人情味」,不過在具體業務能力和商業化上,微軟小冰與對手相比並不占優,而且由於小冰的商業化更晚,並且更依賴第三方,這可能會成為其未來發展的一大隱患。

二、克制or限制,小冰的商業化之路能否彎道超車?

百度CEO李彥宏認為,智能音箱是人類進入人工智慧時代的標誌,而這些年亞馬遜、谷歌、阿里、百度大佬都圍繞智能音箱紛紛布局。據市場調研機構Canalys發布的報告顯示,2019年Q3季度全球智能音箱出貨量約為2860萬台,同比增長了44.9%,其中亞馬遜Echo以1040萬台拔得頭籌,緊隨其後的是便是阿里巴巴、谷歌、百度和小米。

藉助智能音箱,亞馬遜Alexa、阿里天貓精靈、Google Assistant、百度的小度以及小米的小愛同學等人工智慧得以早早商業化,相對而言微軟小冰商業化要慢得多,直到2018年第六代微軟小冰推出後才開始商業化,從聊天機器人走進更多垂直應用場景,其中雖然有微軟所說的「克制因素」,但還是因為有「限制」因素,畢竟情感不能當飯,在第六代微軟小冰解鎖「領域知識技能」之前,它更像一個情商高但智商低的純EQ型人工智慧,不具備太多專業領域的深度知識,沒有很強的任務完成能力,這限制了其商業化的進程。

如今,通過不斷解鎖技能包,小冰的商業化在不斷前進,比如入駐了4.5億台第三方智能設備,與華為、小米、vivo和OPPO等硬體廠商以及騰訊、今日頭條、網易等網際網路巨頭等都有合作,看起來在」情場得意「之後,微軟小冰的「商場(商業化)之路」也越來越寬,不過在「智能相對論」看來,微軟小冰面臨的挑戰也不小,主要體現在三方面:

首先,人們真的需要更像「人」的人工智慧嗎?從亞馬遜Alexa的「勸人自殺」事件可以看出,更像「人」的人工智慧可能會帶來更多的監管難題,因為這會讓人辨別起來更加困難。

正如微軟李迪表示,小冰最大的風險就是代位,即成為某個人的替身,比如微軟小冰能很好地模仿某人的聲音,也會主動打電話,若被用在電信詐騙當中,則會以假亂真,讓電話另一邊的人難以辨別。此外活躍在網絡各大平台的小冰也因很懂人也更容易「騙人」,而這也是大多數人工智慧公司更注重發展人工智慧工具屬性而非類人屬性的原因之一,因此,隨著微軟小冰商業化進程的不斷深入,這將是微軟要面對的一個難題。

其次,缺少「真入口」就需要「真信任」。小冰定位為第三方服務平台,並沒有自己的第一方硬體和APP,這讓她在人工智慧領域的正面競爭對手相對更少,因而能夠左右逢源快速發展,但同時也意味著微軟並未掌握真正的用戶入口,可能會失去部分主導權。

以與小米、華為騰訊等企業進行合作為例,除常規語音交互之外,小米和華為等企業會否一直將諸如智能家居等核心資源的控制權交給微軟小冰,再比如微軟小冰在微信、QQ、今日頭條等平台上,也需要遵守第三方平台的「規定」,自主權與獨立平台相比會更小一點,因此微軟小冰需要取得第三方的「真信任」,才能有更大的展示空間。

最後,跑得快還要跑得久,與虎謀皮考驗平衡。眾所周知,與其它平台的合作能讓微軟小冰商業化快速跑起來,不過很多合作夥伴本身就有自己的人工智慧系統,比如小米、華為等公司,那兩者之間的合作能否持久,這不僅取決於兩者之間的合作增益是否夠大夠持久,還要取決於兩者之間後面的競爭變化情況。

比如小米與微軟小冰合作,除了看重小冰更「懂人」,在眾多人人機互動領域能給用戶帶來更好的體驗外,還因為微軟小冰沒有自己的第一方硬體,並不會與小米的智能硬體設備形成正面競爭,可見如何平衡與類似合作夥伴之間的競爭關係也很考驗微軟。

可見,微軟小冰憑藉其通用性和第三方服務平台的定位,給它帶來了很多的合作機遇,但同時也面臨挑戰,而如何平衡與合作方的利益顯得至關重要,這也是其商業化能否後發先至,實現彎道超車的重要因素。

總而言之,隨著微軟小冰商業化的不斷落地,它給世人展示了人工智慧的另一種可能,並且隨著微軟小冰越來越像「人」,我們也不能只將人工智慧當作「東西」對待,而當它成了人類的「伴侶」後,該如何與之相處值得微軟權衡,也值得每個人思考。

*此內容為【智能相對論】原創,未經授權,任何人不得以任何方式使用,包括轉載、摘編、複製或建立鏡像。

【完】

智能相對論(id:aixdlun)

•AI新媒體;

•今日頭條青雲計劃獲獎者TOP10;

•澎湃新聞科技榜單月度top5;

•文章長期「霸占」鈦媒體熱門文章排行榜TOP10;

•著有《人工智慧 十萬個為什麼》

•【重點關注領域】智能駕駛、AI+醫療、機器人、AI+硬體、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背後的晶片、算法、人機互動等。

關鍵字: