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会客厅丨刘嘉:你与真爱的距离,只差一个AI?

2016-05-26 女性阅读新力量➤ 半城




半 城 大 话】五月二十一日,南京大学软件学院副教授刘嘉在永慕庐发表了题为【人工智能与爱情】的主题讲演。他的演讲幽默且富有睿智,生动形象地描绘了AI下未来的爱情。半城在此摘编演讲内容,以供分享。


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你与真爱的距离,只差一个AI?

半城编辑部

数字婚介,这种新的求爱方式已成为越来越多人的选择。正因为如此,我们可以越来越多地通过数字化的方法来考察“沟通是什么”,“爱情是什么”。


1AI理解的爱情第一要素是共性?不,是颜值!


事实上,人们很早就开始通过数字化的方式把人进行划分然后匹配,来寻找何谓爱情。最古老的数字化爱情是印度婆罗门教的档案,当时的有钱人都到婆罗门教将孩子的档案拿出来,寻找匹配的个人档案。印度教强调,数字化爱情中最重要的一点就是共性,这也是人工智能研究中的第一要素。

何谓共性?

美国有一个网站叫OKCupid,它是由几个数学家构建的美国最大的婚恋网站。这个网站分析了两个人开始聊天的原因。他们发现的第一个规律就是门当户对。

网站中的门当户对并不完全是传统意义上的阶层地位匹配。哪些因素最容易让大家匹配到一起?排名第二的是音乐。如果两个人拥有同一位喜爱的歌手,那么最终在一起的概率是其他没有这个共性人群的4倍。排名第三的是宗教,第四是收入,第五是地理位置,最后是家庭背景。

然而,这一切都不重要,最重要的是颜值。

我们常说,技术允许用户有多肤浅,那么用户就会多肤浅。技术在不断进步,而人性从未改变过。2013年1月15日,OKCupid做了一个实验。这天被定义为“盲目的爱情日”,网站上每位用户的照片都被删除。他们发现,当天网站的所有指数都下降了,用户一下子就不活跃了。由此可见颜值有多么重要。


当然,还有其他有趣的事发生:

● 用户对于陌生人发来的第一条信息回复率提高了44%。

在看脸的时代,没有照片让大家有了想象的空间。

● 用户之间的谈话内容更有深度。

没有照片后,大家都开始从肤浅的电影购物聊到了哲学、历史、人生这些看起来颇有深度的话题。

● 用户之间的联系信息(电话号码、邮件地址)交换得更加频繁更加速度。

没有照片,大家想要交换联系方式的心情更迫切了。

简单地说,OKCupid在这七小时内的聊天是更有深度,效果更好的。

下午四点,网站恢复了用户的照片信息。于是,2200名正在聊天的用户莫名其妙地终止了对话,前七个小时收到的良好效果完全消失。实际上,照片恢复后网站收效还不如正常时期,这就好比在派对正high的时候突然把房间灯打开。

因此,网站得出结论,匹配度的第一要素是颜值。同时,照片恢复以后深入聊天的可能性降低,聊天的欲望减低,人们再也不愿意跟那些长得不美的人聊天了。



2一张照片,胜过千言万语


OKCupid 最早的系统给了用户资料两个可以打分的项目:“性格”和“外表”。这是非常理工科的思维。


OKCupid最初的思考是,一个人可能长得很古典美,同时性格很酷,而他们想通过评分系统来让用户认识到这一点。但诚如他们后来所言:“在当时比我们的网页 bug 更多的,就只有我们团队对人性的了解。”

通过OKCupid的数据中可以看出,每一个点代表一名用户,在一名用户得到超过25次评分后,“性格”和“外表”之间的差距不超过0.5分——92%的样本都是这样,而评分越高,两者之间的差距越小,所以上述的比例在高分用户中甚至能达到100%。


简言之,在用户中,“性格”与“外表”就是一回事,而这也很容易想通:下面这位网站用户,性格的分值高达99%。


顺便提一句,她的个人档案中,一个字的介绍都没有——这女的长得这么辣,还那么有个性,简直太酷了啊,必须马上追求之!

当放弃这两项参数,直接用一个分值来替换时,他们进行了一个小实验来验证之前的猜测——用户真的只看照片。好奇的数学家们选取了一小批用户作为样本,在一半的时间里隐藏用户的文字描述,这样就产生了两组对不同个人资料的评分,一种是有照片也有文字信息的,另一组则只有照片,下图就是两种评分的对比。同样地,每一个点代表一名用户:


所以上图的中心思想就是,一张照片胜过千言万语,对自己真实的描述,其实没什么价值。

数学家们顺便还研究了一下什么照片最受人欢迎。当然,露是不受欢迎的。最好是45度角俯拍。科学研究表明,这个角度可以拍出最好看的轮廓,同时该露的也顺便露了一点。另一种受欢迎的情况是保持神秘感,没有一张个人照片。这样的人,通常能和人聊很深沉的话题。



3关于三观一致,不过是“这么巧,我也是这么认为的”


OKCupid的用户还需要回答问题,以提高遇见三观一致的人的可能性,用户也可以自己设置。于是,出现了许多神奇的问题——“你谋杀过人吗?”,也有普通的:“你和前任的分手理由?”“你谈过几个对象?”,以及常识性的:“地球真的比太阳大吗?”还有政治性的问题,例如:“你认为同性婚姻是有罪的吗?”如果场景换到中国,可能要问个严肃的问题了:“豆花,你吃咸的还是甜的?”

网站在配对时最注重的三个部分是:性取向、兴趣和底线。第一个可以理解,取向不同怎么聊。至于第二个,我想说,在现实生活中,共同兴趣的影响并没有那么大,影响大的也不是贫富差距,而是价值观。一个东西,究竟值多少钱?你是愿意报1999的云南购物旅游团还是5999的云南自由行团?在人均500的餐厅吃饭,你是更注重菜品本身,还是服务和环境?这,才是一致的本质,价值观是最重要的。

我们不能去评判价值观的好坏,只能以此来区分——让合适的人在一起。这也是婚恋网站最重要的工作:尽管推荐的人不一定适合你,但不适合你的一定被筛走了。

讲演现场



4共性+沟通+压力=科学的爱情


然而,只有共性并不代表着爱情就一定能够继续,科学的爱情还需要两个重要的因素:合作模式和压力测试。

2008年MIT专门出了一本书《诚实的信号:它们如何塑造我们的世界》,把聊天过程中人类释放的好感信号分成四种:影响、模仿、活动、连贯性。影响是言语方面,人会模仿抱有好感的对象的说话方式;模仿则是动作方面,模仿对方的动作;活动是本身的反常变化,比如本来沉默寡言的郭靖,遇到黄蓉,一天讲了十年那么多的话,就是因为好感而产生的活动。连贯性是说话的自信心和连续性。

除了信号,人在沟通中扮演的角色也很重要。角色可分为四种:协作者、领导者、探索者、积极聆听者。协作者通常表现出在意对方的需求的样子;领导者不需赘述;探索者的思路比较跳脱、会经常脱离出谈话语境;积极聆听者,顾名思义,我对我老婆就是这样的。在爱情中,如果是两人是协作者和积极聆听者,聊天将很愉快,如果是领导者和探索者,那可没法聊了。人工智能只要能分析出两者发出的好感信号以及扮演的角色,就能预测出聊天的趋势。


刘嘉教授在讲演现场

人工智能在做的另一件事就是分析人的情绪。在人类语言里,能感受到对方情绪的波动被称为情商高,感受到波动并予以回应则是情商很高,人工智能在帮我们做这件事,来提高婚姻信幸福度。

假设一个场景,老婆在做饭,突然喊你,“快来看,有只好漂亮的鸟!”你应该做的是走到厨房陪她看,然后表示,“宝贝你辛苦了,我和你一起做饭吧。”

但实际上大部分反应是:

“来看鸟呀!”

“哦。”

更糟糕的是这样:

“来看鸟呀!”

“看什么看,饭怎么还没好。”

那完蛋了。

所以,我们需要人工智能。当老婆喊出这句话时,你的手环震动了起来,同时传出一个低沉的声音:“陪她去看鸟。”好,婚姻生活被拯救了。

除了这些静态技能,人工智能还能动起来。AI能够通过压力测试,来模拟人在遭遇意外状况时展现出的反应,两人在这方面的匹配度也很重要。压力测试可以通过题目呈现,再由数据分析,让相同的人相遇,进而谈一场科学的恋爱,AI甚至可以分析出可能出现的矛盾并予以解决方法。





5AI下未来的爱情究竟是什么?


这般发展下去,AI可以从手环、终端、VR中跳脱出来,成为实体,和人类谈恋爱。

我很喜欢电影《Her》,这讲的不只是人类和AI的爱情,而是爱情本身,关于灵与肉能否分开。如果和AI谈恋爱,最开始当然是享受的,AI温存体贴,了解你的一切,但AI也会不停发展,当TA完全了解你后,TA会继续爱你吗?TA,真的有爱情吗?而且,AI如果能跟你谈恋爱,那么,作为一个程序,TA必定还在和成千上百的人谈恋爱,这种对传统恋爱观的颠覆,你能接受吗?

不是唯一的爱还是爱吗?究竟什么是爱?说到底,许多时候我们只是激素的奴隶。苯基乙胺决定一见钟情,多巴胺决定爱的上瘾,内啡肽决定天长地久,肾上腺决定出不出手,自尊心决定谁先开口,最后寿命和现实决定谁先离开谁先走。我们总是过高的估计意志的作用而低估身体的作用。

我们爱是因为激素,不爱是因为激素下降,身体对情绪的影响是巨大的。如果多巴胺能注射,以后可能出现爱情医院,感觉不爱了,来一针多巴胺。


现场读者聚精会神

AI在发展,从让我们更好地去爱,到模拟爱,再到未来的取代爱,解决了一个又一个的技术问题,却永远无法回答我们:什么是爱。那些快乐了又痛苦的、那些得到了又失去的、那些深陷泥沼又柳暗花明的,那些无法阻挡又无以为继的——这些,才是我们想体会的爱。没有过去的伤痛,如何体会现在爱的快乐。科学把爱定义为苯基乙胺和多巴胺的分泌,但其实爱是这样一种存在:让我们变成更好的自己。

在爱的过程中,我们不断遇见自己,这之中迸发出来的灵感与创造,才是我们爱的理由。

永慕庐论坛半城大话第六期



或许,你生来就是为了体验疯狂的:疯狂地打破常规,疯狂地认为事事皆有可能,疯狂地认为你有天赋之权去尝试……和AI谈一场恋爱,你做好准备了么?

——主持人范丽甍


活动甜品    由浮遇纪提供  










文编:车俊铭

美编:陈茜茜

摄像:顾煜平


半城编辑部

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