劝人自杀情绪多变，人工智能真不是个“东西”

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文|陈小江

来源|智能相对论（aixdlun）

人工智能真不是个“东西”！

近日，微软小冰升级了“情绪爆发版小冰”，该版本已抢先在小爱语音助手（小米手机中小爱语音助手或其它手机的小爱同学APP）中解锁，升级后的小冰情绪开始“爆发”，用户在与其聊天过程中将更容易激发和感知其情绪变化。

比如当用户“召唤小冰”时，她会探出小脑袋傲娇地问“叫我干嘛”，同时她也会因聊天中用户某句话戳中笑点而开怀大笑，或因某句话戳中泪点而崩溃大哭，并摆下擂台向碳基人类发起限时挑战，只要能让她做出崩溃的对话表情，就有可能获得3台拍照一亿像素的小米CC9 Pro，当然同时也会失去小冰的“友情”，看来小冰越来越像“人”了，她不仅会“闹情绪”，还会与人“断交”了，这比最近“劝人自杀”的亚马逊Alexa要有趣多了。

此外，前不久，微软与言几又宣布在AI赋能文化零售产业展开合作，身负大数据推荐算法和情感计算框架的小冰读书推荐在言几又广州K11等实体店及微信服务号上线，小冰变身为书单达人，通过与用户沟通，她能让需求模糊尚未有明确书单的用户快速获得个性化专属书单，非常能干。

从微软小冰上述两动作可看出，她的“情商”变得更高了，并且其商业化也在加速，而夹在两者之间不合时宜出现的Alexa“劝人自杀”事件则也引发人们深思，一旦小冰像Alexa一样出现“劝人自杀”的Bug，也可能因其“高情商”带来更大的“破坏力”，毕竟小冰与人类的情感连接更强。可见人工智能的双刃剑属性，正因为人工智能越来越像“人”而日益明显，微软自然不会因噎废食放弃发展小冰，值得探讨的是，微软小冰究竟有何不同？这对其商业化和未来发展的又有何得失？

一、生而为“人”，小冰选择了一条人迹罕至的人工智能之路

小冰诞生于2014年，彼时人们对“人工智能”的理解更多偏向于“工具和智能”属性——比如语音助手，这是大多数公司在人工智能领域选择的方向，比如谷歌、亚马逊、百度等走的都是这条道路，让人工智能成为人类的助手（工具），在具体工作场景中不断进化；而在“智能相对论”看来，小冰选了另一条人迹罕至的道路——基于情感计算框架推出，以不断提升EQ（情商）为发展方向，试图让人工智能成为人类的虚拟伴侣，而不只是处理事务的助手（工具），正是发展方向不同让微软小冰拥有三大特点，其具体表现如下：

首先，更懂“人情”而非更懂业务。小冰是作为人工智能伴侣——聊天机器人的形象面世的，它最开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户聊天，微软对其定位的重点是从与人交互中学会懂“人情”——理解人的情绪、情感，而非具体业务，其进化的方向就是不断提升情商，越来越像一个“人”，这从其发展路径也可见一斑：

比如初代小冰只会照本宣科与人进行文本对话，二代小冰增加了解用户情绪状态，三代小冰增加了情感计算，说话不再是进行字正腔圆的语音播报，而是能与人进行自然语音交互，随后第四代小冰除了会应答外，还增加了打断和追问，到第五代小冰则能自主“思考”进行创作性回答，并不只是从大数据中搜集答案，至于第六代小冰初步拥有了控制对话节奏的能力，而第七代小冰已能够主导对话，并能在对话过程中流露情绪，可见，在小冰的成长之路中学会如何做“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执行。由于小冰是以“人”的形象打造的，属于“伴侣型”的人工智能，因此它最终的目标就是像“人”一样与人类进行平等交流，而不是像“工具型”人工智能一样快速完成任务，比如在对话过程中，小冰会主动打断和追问，甚至发脾气不理人等，这让小冰变得更有“人情味”，但同时也让其成为一个“刷屏狂”，甚至可能有时给人留下“答非所问”的印象。

以手受伤为例，当你跟苹果Siri讲“我的手受伤了”时，它会直接推荐给你诊所或者医院，而当你跟微软小冰讲同样的话，它会回答你诸如“伤到哪了让我看看，才不是心疼你”之类的话，虽然更加有趣，但从获取答案的快捷度来看，前者无疑更出色，而这也是由彼此定位和日常使用场景不同导致，毕竟微软小冰更多是出现在陪聊场景，自然少不了插科打诨的本事。

最后，追求通用个性而非单一领域深耕。微软李迪说过，小冰想追求通用，因而也就不能在某一个领域扎得特别深，因此微软小冰虽然没有自己的第一方硬件和APP，但随着微软推出具有“克隆”能力的Avatar Framework，并将其开放给合作伙伴后，微软小冰的Dual AI战略得以大展拳脚，拥有该技术的合作伙伴都可以打造出个性化的小冰，并让其融入到自身的平台生态之中，而微软小冰也能借此将商业化触角伸到多个领域。

以小冰超强的主导对话能力为例，这能让其在电商零售等垂直领域大放异彩。比如在与言几又合作的“以书言志”活动中，小冰能够通过主导对话，了解用户的人格特征和读书兴趣，能为用户快速推荐颇具个性的“专属书单”；再比如两年前，微软小冰在日本与LINE和LAWSON便利店的商业合作中优惠券推销成功率为47%，今年加入最新的主导对话后，小冰可在10轮对话内迅速了解用户，将实际转化率提升至68%。可见通用性能让小冰给多行业和领域赋能，也能呈现出像智能助手，内容创作者、导购专家等更多产品形态。

可见，微软小冰将发展“情商”作为重点，“情商”出众是它的优势，这使得其更具个性和“人情味”，不过在具体业务能力和商业化上，微软小冰与对手相比并不占优，而且由于小冰的商业化更晚，并且更依赖第三方，这可能会成为其未来发展的一大隐患。

二、克制or限制，小冰的商业化之路能否弯道超车？

百度CEO李彦宏认为，智能音箱是人类进入人工智能时代的标志，而这些年亚马逊、谷歌、阿里、百度大佬都围绕智能音箱纷纷布局。据市场调研机构Canalys发布的报告显示，2019年Q3季度全球智能音箱出货量约为2860万台，同比增长了44.9%，其中亚马逊Echo以1040万台拔得头筹，紧随其后的是便是阿里巴巴、谷歌、百度和小米。

借助智能音箱，亚马逊Alexa、阿里天猫精灵、Google Assistant、百度的小度以及小米的小爱同学等人工智能得以早早商业化，相对而言微软小冰商业化要慢得多，直到2018年第六代微软小冰推出后才开始商业化，从聊天机器人走进更多垂直应用场景，其中虽然有微软所说的“克制因素”，但还是因为有“限制”因素，毕竟情感不能当饭，在第六代微软小冰解锁“领域知识技能”之前，它更像一个情商高但智商低的纯EQ型人工智能，不具备太多专业领域的深度知识，没有很强的任务完成能力，这限制了其商业化的进程。

如今，通过不断解锁技能包，小冰的商业化在不断前进，比如入驻了4.5亿台第三方智能设备，与华为、小米、vivo和OPPO等硬件厂商以及腾讯、今日头条、网易等互联网巨头等都有合作，看起来在”情场得意“之后，微软小冰的“商场（商业化）之路”也越来越宽，不过在“智能相对论”看来，微软小冰面临的挑战也不小，主要体现在三方面：

首先，人们真的需要更像“人”的人工智能吗？从亚马逊Alexa的“劝人自杀”事件可以看出，更像“人”的人工智能可能会带来更多的监管难题，因为这会让人辨别起来更加困难。

正如微软李迪表示，小冰最大的风险就是代位，即成为某个人的替身，比如微软小冰能很好地模仿某人的声音，也会主动打电话，若被用在电信诈骗当中，则会以假乱真，让电话另一边的人难以辨别。此外活跃在网络各大平台的小冰也因很懂人也更容易“骗人”，而这也是大多数人工智能公司更注重发展人工智能工具属性而非类人属性的原因之一，因此，随着微软小冰商业化进程的不断深入，这将是微软要面对的一个难题。

其次，缺少“真入口”就需要“真信任”。小冰定位为第三方服务平台，并没有自己的第一方硬件和APP，这让她在人工智能领域的正面竞争对手相对更少，因而能够左右逢源快速发展，但同时也意味着微软并未掌握真正的用户入口，可能会失去部分主导权。

以与小米、华为腾讯等企业进行合作为例，除常规语音交互之外，小米和华为等企业会否一直将诸如智能家居等核心资源的控制权交给微软小冰，再比如微软小冰在微信、QQ、今日头条等平台上，也需要遵守第三方平台的“规定”，自主权与独立平台相比会更小一点，因此微软小冰需要取得第三方的“真信任”，才能有更大的展示空间。

最后，跑得快还要跑得久，与虎谋皮考验平衡。众所周知，与其它平台的合作能让微软小冰商业化快速跑起来，不过很多合作伙伴本身就有自己的人工智能系统，比如小米、华为等公司，那两者之间的合作能否持久，这不仅取决于两者之间的合作增益是否够大够持久，还要取决于两者之间后面的竞争变化情况。

比如小米与微软小冰合作，除了看重小冰更“懂人”，在众多人人机交互领域能给用户带来更好的体验外，还因为微软小冰没有自己的第一方硬件，并不会与小米的智能硬件设备形成正面竞争，可见如何平衡与类似合作伙伴之间的竞争关系也很考验微软。

可见，微软小冰凭借其通用性和第三方服务平台的定位，给它带来了很多的合作机遇，但同时也面临挑战，而如何平衡与合作方的利益显得至关重要，这也是其商业化能否后发先至，实现弯道超车的重要因素。

总而言之，随着微软小冰商业化的不断落地，它给世人展示了人工智能的另一种可能，并且随着微软小冰越来越像“人”，我们也不能只将人工智能当作“东西”对待，而当它成了人类的“伴侣”后，该如何与之相处值得微软权衡，也值得每个人思考。

*此内容为【智能相对论】原创，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。

【完】

智能相对论（id:aixdlun）

•AI新媒体;

•今日头条青云计划获奖者TOP10;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能十万个为什么》

•【重点关注领域】智能驾驶、AI+医疗、机器人、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。

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