神助攻or豬隊友：靠AI“僚機”脫單到底有多難？互聯網+
導讀
約會的一小步，AI的一大步。
約會的一小步，AI的一大步。
隨著AI技術的發展，它在哪個領域出現都不足以引發“震驚部”的關注了。
比如《黑鏡》第四季中，就描繪了這樣的情節：在未來的世界里，用戶可以和“AI相親系統”進行交互，系統會比對各種數據信息，最終通過算法找到匹配率99.8%的完美對象。
AI配對聽起來簡單高效、心動率高，而且，這項技術距離我們并不遙遠。
國外的Viola.AI、Coffee Meet Bagel、Bernie、Loveflutter，國內的世紀佳緣、百合網、陌陌、網易花田等，都擁有自己的人工智能匹配系統，能夠根據用戶輸入的年齡、住址、年薪、興趣、消費習慣等大數據來進行速配。
不過真正應用起來，AI匹配也有挺多無語之處。
靠AI找真愛：看起來很美
目前市面上的主流AI約會平臺，大致有兩種匹配手段：一種是通過對社交網絡和用戶提交的數據進行充分挖掘和預測，從而提高配對水平。一種是結合通過面部識別、DNA檢測等生物手段，來縮小線上和線下吸引的差距。
兩者結合起來破譯戀愛密碼的更為常見。比如Pheramor這家公司的核心業務是通過用戶的DNA來促成匹配，同時也會訓練人工智能挖掘用戶的社交媒體，以此了解雙方的性格。
但現實并沒有企業官網上描繪的那樣盡善盡美、簡單易上頭。
首先，社交媒體數據有一定的失真成分。由個人提供或網絡上呈現的信息，難免會與真實的性格出現差異，AI在語義理解方面無法全面深入地進行用戶畫像，匹配的精準度自然也經不起推敲。
更何況，在線約會平臺并沒有動力去創造和優化完美的匹配算法。因為如果算法匹配度很高，用戶們往往會在一見傾心之后“奔現”離開，平臺也就失去了盈利空間。所以商業上最佳的方式就是允許一定的偏差率，介紹那些可能足夠好、但并不非常完美的對象，在數次約會不如意之后，用戶會再次回到平臺上開啟下一段嘗試。
而如果真有大愛無疆的約會平臺，懷抱著將每一對緣分cp送入婚姻殿堂的信仰而努力呢？從線上匹配，到建立聯系、互相了解，再到線下約會，最終走入婚姻，這顯然是一個鏈條極長、充滿了不確定性的過程。只在匹配階段做功，很難說AI能為人類的婚戀品質帶來什么顛覆性的幫助。Bernie.AI就在進行了約10萬次篩選配對后停止了項目。
那是否有更有用的AI工具，能夠深入到更關鍵的親密關系環節呢？
一見傾心，可能需要一個“AI僚機”
出門相親社交被品頭論足，并不是什么愉快的經歷，搞得當代“社恐”年輕人對找對象這事兒都不怎么積極了。日本政府對希望結婚的3980位男女做了問卷調查，結果顯示，超過半數的人沒有采取任何行動。20歲以上年輕單身男性，都在坐等另一半出現。
這種背景下，甚至出現了由機器人代相親業務，事先輸入所有問題的答案，見面時的自我介紹、問好聊天都由機器人來搞定，完全不用擔心說錯話，還可以輕松得到對方的訊息。就是畫面詭異了一點……
這個機器人，就有點像戀愛高手經常使用的秘密武器——僚機(wingman)。
僚機原本指的是在飛行編隊中待在規定位置、執行長機命令的飛機，而在約會過程中，“僚機”常常要做的就是為主角加分。
比如擔心自己留下的印象不好，就讓“僚機”出馬先交流一輪，為想要搭訕的人鋪墊進一步接觸的機會。一旦出現冷場，“僚機”就要做那個打破僵局的人。如果主人公聊得很嗨，“僚機”自然就要化身安靜的美少女/男。
有一個靠譜的“僚機”，確實能化解不少尷尬，關鍵時候還能幫助兩個素不相識的人加深了解，顯然比簡單的條件匹配起到作用要大得多。
但人類的感情交流實在是復雜莫測，“僚機”更需要“讀懂空氣”（指對氣氛比較敏感）的能力，AI能承擔好這一重任嗎？
至少，已經有不少人正在試圖抵達它。
去年夏天，約會平臺Match就與谷歌合作，創建了一個名為Lara的約會機器人。它每天提取一個潛在對象的個人資料，如果系統察覺雙方有共同興趣，會進一步提供在哪里喝一杯、某人最重要的第一篇社交文檔是什么，以及如何安排第二天行程之類的建議。
來自英國的約會平臺Loveflutter，同樣會利用人工智能，在分析用戶的推特和聊天記錄之后，來指導用戶如何在線下見面中更舒適地交流。
而ICA旗下的一家初創公司AIMM，則會通過用戶之間的動態交流來進行指導。當用戶表示對某個潛在對象感興趣時，AIMM會先給你打個電話，讓人工智能對具體要說些什么進行指導，有時讓你保持冷靜，有時會告訴你對方是什么樣的人，喜歡怎樣的生活方式。如果某人經常提到錢，系統就會推斷經濟能力對他們比較重要。
在對話結束之后，AI會根據總體感覺提供反饋。如果用戶對這次交流做出了高度評價，系統會跟進并設定一個新的日期，輕輕地刺激你“繼續前進”。如果對方喜歡“傳統”，AI可能會建議你們去公園散步，而對一個“潮流派”，可能攀巖更適合。
在鼓勵方面，AIMM家的AI也很善良，不會直接對男性們說“女孩不喜歡你”這種負面的話。還會在安排好第一次約會時，告訴用戶“別擔心，每一步我都會和你在一起，我會努力讓吸引對方這件事會變得不費吹灰之力。”
（《黑鏡》劇照：男女主通過戀愛系統進行第一次約會）
聽起來是不是有點接近《黑鏡》中那個幫助主角復盤和模擬感情路線的語音助理Coach呢？
英國班戈大學數字媒體教授Andrew McStay也認為，人工智能是約會的未來，而基于語音的約會程序可能更“自然”。 用AIMM創始人凱文·特曼的話來說，“傳統的在線約會行業已經破產了”。
AI“僚機”的出現，還有哪些問題
當然，你可能會問，AI真的不會將好不容易湊成的約會搞砸嗎？靠譜的“AI僚機”，自然就需要其在一些基礎能力上達到一定的準確率，否則將對方的意思理解錯了，那對單身社畜來說傷害不要太大哦。
那么，要讓這個神助攻表現完美，都需要哪些技術端的錘煉呢？
1.精益求精的情緒識別
“AI僚機”與其說是約會問題，不如說是人機交互問題。隨著自然語言處理技術水平的提高，特別是情感分析在多模態交互上的應用，能夠從主觀上給予有效的指導。比如AIMM上就加入了視頻組件，可以調動攝像頭分析雙方的面部反應，并結合語音來判斷對下一步動作的興趣水平。如果一個人在配對時，因為工作一天疲憊地說出“我感興趣”，很可能被系統誤判為缺乏興趣，而表情信息的加入可以有效補充情緒推斷的相關細節。
整體來看，機器在根據人們的表達來解釋情緒方面表現并不高，一些情感的細微差別需要人類的輸入、背景和歷史來綜合判斷，這些機器學習暫時還很難做到。
2.易被忽視的算法偏見
目前主流的智能約會軟件大多是為一個男人約一個女人出去而設計的，因此算法很容易被網絡文本大數據調教成一個潛在的歧視者。AIMM的人工智能往往就只為第一次約會提供男性的信息和相關建議。還有一些設計對LGBTQ群體也很不友好，而這群人反而更傾向于使用在線約會尋找伴侶。從技術上消除這些偏見，無疑能夠幫助在線約會程序在競爭中爭取優勢。
3.難以雙全的終端計算
在AI輔助戀愛關系的過程中，終端硬件承載了實時識別、判斷、決策等眾多所需要的計算，換句話說，想要解決復雜的情感互動問題，算力需求前所未有地增長。在終端上，計算資源和功耗都很受限，比如許多約會AI都是通過家庭場景中的智能設備來支撐服務的，比如Match的戀愛助理Lara就是由谷歌Home來激活。這里面就涉及兩個關鍵問題，一個是計算成本，將數據上傳到云端計算能夠大幅度降低計算成本，避免音箱上智能芯片的高投入；另一個則是風險，約會戀愛等等涉及大量個人隱私，云端計算如何保障用戶信息安全，對平臺來說難度自然變得更大。誰能夠把兩者有機地融合到一起，讓終端在任何時候都能安全高效地支撐用戶所需的約會指導服務，就能搶占市場先機。
總的來說，在AI的下沉階段，新技術的出現需要討論的，往往不是“AI行不行”這樣的是非題，而是“AI能做到多少分”的議論文。
想要用AI搭建出一條通往愛的橋梁，需要的或許不是創意，而是一步步探索清楚技術的邊界、成本、產品化路徑等等工程上的細節。人類約會的一小步，卻是AI的一大步。
比如《黑鏡》第四季中，就描繪了這樣的情節：在未來的世界里，用戶可以和“AI相親系統”進行交互，系統會比對各種數據信息，最終通過算法找到匹配率99.8%的完美對象。
AI配對聽起來簡單高效、心動率高，而且，這項技術距離我們并不遙遠。
國外的Viola.AI、Coffee Meet Bagel、Bernie、Loveflutter，國內的世紀佳緣、百合網、陌陌、網易花田等，都擁有自己的人工智能匹配系統，能夠根據用戶輸入的年齡、住址、年薪、興趣、消費習慣等大數據來進行速配。
不過真正應用起來，AI匹配也有挺多無語之處。
靠AI找真愛：看起來很美
目前市面上的主流AI約會平臺，大致有兩種匹配手段：一種是通過對社交網絡和用戶提交的數據進行充分挖掘和預測，從而提高配對水平。一種是結合通過面部識別、DNA檢測等生物手段，來縮小線上和線下吸引的差距。
兩者結合起來破譯戀愛密碼的更為常見。比如Pheramor這家公司的核心業務是通過用戶的DNA來促成匹配，同時也會訓練人工智能挖掘用戶的社交媒體，以此了解雙方的性格。
但現實并沒有企業官網上描繪的那樣盡善盡美、簡單易上頭。
首先，社交媒體數據有一定的失真成分。由個人提供或網絡上呈現的信息，難免會與真實的性格出現差異，AI在語義理解方面無法全面深入地進行用戶畫像，匹配的精準度自然也經不起推敲。
更何況，在線約會平臺并沒有動力去創造和優化完美的匹配算法。因為如果算法匹配度很高，用戶們往往會在一見傾心之后“奔現”離開，平臺也就失去了盈利空間。所以商業上最佳的方式就是允許一定的偏差率，介紹那些可能足夠好、但并不非常完美的對象，在數次約會不如意之后，用戶會再次回到平臺上開啟下一段嘗試。
而如果真有大愛無疆的約會平臺，懷抱著將每一對緣分cp送入婚姻殿堂的信仰而努力呢？從線上匹配，到建立聯系、互相了解，再到線下約會，最終走入婚姻，這顯然是一個鏈條極長、充滿了不確定性的過程。只在匹配階段做功，很難說AI能為人類的婚戀品質帶來什么顛覆性的幫助。Bernie.AI就在進行了約10萬次篩選配對后停止了項目。
那是否有更有用的AI工具，能夠深入到更關鍵的親密關系環節呢？
一見傾心，可能需要一個“AI僚機”
出門相親社交被品頭論足，并不是什么愉快的經歷，搞得當代“社恐”年輕人對找對象這事兒都不怎么積極了。日本政府對希望結婚的3980位男女做了問卷調查，結果顯示，超過半數的人沒有采取任何行動。20歲以上年輕單身男性，都在坐等另一半出現。
這種背景下，甚至出現了由機器人代相親業務，事先輸入所有問題的答案，見面時的自我介紹、問好聊天都由機器人來搞定，完全不用擔心說錯話，還可以輕松得到對方的訊息。就是畫面詭異了一點……
這個機器人，就有點像戀愛高手經常使用的秘密武器——僚機(wingman)。
僚機原本指的是在飛行編隊中待在規定位置、執行長機命令的飛機，而在約會過程中，“僚機”常常要做的就是為主角加分。
比如擔心自己留下的印象不好，就讓“僚機”出馬先交流一輪，為想要搭訕的人鋪墊進一步接觸的機會。一旦出現冷場，“僚機”就要做那個打破僵局的人。如果主人公聊得很嗨，“僚機”自然就要化身安靜的美少女/男。
有一個靠譜的“僚機”，確實能化解不少尷尬，關鍵時候還能幫助兩個素不相識的人加深了解，顯然比簡單的條件匹配起到作用要大得多。
但人類的感情交流實在是復雜莫測，“僚機”更需要“讀懂空氣”（指對氣氛比較敏感）的能力，AI能承擔好這一重任嗎？
至少，已經有不少人正在試圖抵達它。
去年夏天，約會平臺Match就與谷歌合作，創建了一個名為Lara的約會機器人。它每天提取一個潛在對象的個人資料，如果系統察覺雙方有共同興趣，會進一步提供在哪里喝一杯、某人最重要的第一篇社交文檔是什么，以及如何安排第二天行程之類的建議。
來自英國的約會平臺Loveflutter，同樣會利用人工智能，在分析用戶的推特和聊天記錄之后，來指導用戶如何在線下見面中更舒適地交流。
而ICA旗下的一家初創公司AIMM，則會通過用戶之間的動態交流來進行指導。當用戶表示對某個潛在對象感興趣時，AIMM會先給你打個電話，讓人工智能對具體要說些什么進行指導，有時讓你保持冷靜，有時會告訴你對方是什么樣的人，喜歡怎樣的生活方式。如果某人經常提到錢，系統就會推斷經濟能力對他們比較重要。
在對話結束之后，AI會根據總體感覺提供反饋。如果用戶對這次交流做出了高度評價，系統會跟進并設定一個新的日期，輕輕地刺激你“繼續前進”。如果對方喜歡“傳統”，AI可能會建議你們去公園散步，而對一個“潮流派”，可能攀巖更適合。
在鼓勵方面，AIMM家的AI也很善良，不會直接對男性們說“女孩不喜歡你”這種負面的話。還會在安排好第一次約會時，告訴用戶“別擔心，每一步我都會和你在一起，我會努力讓吸引對方這件事會變得不費吹灰之力。”
（《黑鏡》劇照：男女主通過戀愛系統進行第一次約會）
聽起來是不是有點接近《黑鏡》中那個幫助主角復盤和模擬感情路線的語音助理Coach呢？
英國班戈大學數字媒體教授Andrew McStay也認為，人工智能是約會的未來，而基于語音的約會程序可能更“自然”。 用AIMM創始人凱文·特曼的話來說，“傳統的在線約會行業已經破產了”。
AI“僚機”的出現，還有哪些問題
當然，你可能會問，AI真的不會將好不容易湊成的約會搞砸嗎？靠譜的“AI僚機”，自然就需要其在一些基礎能力上達到一定的準確率，否則將對方的意思理解錯了，那對單身社畜來說傷害不要太大哦。
那么，要讓這個神助攻表現完美，都需要哪些技術端的錘煉呢？
1.精益求精的情緒識別
“AI僚機”與其說是約會問題，不如說是人機交互問題。隨著自然語言處理技術水平的提高，特別是情感分析在多模態交互上的應用，能夠從主觀上給予有效的指導。比如AIMM上就加入了視頻組件，可以調動攝像頭分析雙方的面部反應，并結合語音來判斷對下一步動作的興趣水平。如果一個人在配對時，因為工作一天疲憊地說出“我感興趣”，很可能被系統誤判為缺乏興趣，而表情信息的加入可以有效補充情緒推斷的相關細節。
整體來看，機器在根據人們的表達來解釋情緒方面表現并不高，一些情感的細微差別需要人類的輸入、背景和歷史來綜合判斷，這些機器學習暫時還很難做到。
2.易被忽視的算法偏見
目前主流的智能約會軟件大多是為一個男人約一個女人出去而設計的，因此算法很容易被網絡文本大數據調教成一個潛在的歧視者。AIMM的人工智能往往就只為第一次約會提供男性的信息和相關建議。還有一些設計對LGBTQ群體也很不友好，而這群人反而更傾向于使用在線約會尋找伴侶。從技術上消除這些偏見，無疑能夠幫助在線約會程序在競爭中爭取優勢。
3.難以雙全的終端計算
在AI輔助戀愛關系的過程中，終端硬件承載了實時識別、判斷、決策等眾多所需要的計算，換句話說，想要解決復雜的情感互動問題，算力需求前所未有地增長。在終端上，計算資源和功耗都很受限，比如許多約會AI都是通過家庭場景中的智能設備來支撐服務的，比如Match的戀愛助理Lara就是由谷歌Home來激活。這里面就涉及兩個關鍵問題，一個是計算成本，將數據上傳到云端計算能夠大幅度降低計算成本，避免音箱上智能芯片的高投入；另一個則是風險，約會戀愛等等涉及大量個人隱私，云端計算如何保障用戶信息安全，對平臺來說難度自然變得更大。誰能夠把兩者有機地融合到一起，讓終端在任何時候都能安全高效地支撐用戶所需的約會指導服務，就能搶占市場先機。
總的來說，在AI的下沉階段，新技術的出現需要討論的，往往不是“AI行不行”這樣的是非題，而是“AI能做到多少分”的議論文。
想要用AI搭建出一條通往愛的橋梁，需要的或許不是創意，而是一步步探索清楚技術的邊界、成本、產品化路徑等等工程上的細節。人類約會的一小步，卻是AI的一大步。
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