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　　文/腦極體

　　不怎么夸張的說，今天一個(gè)普通人類的父母子女伴侶債主上司加在一起，也不如手機(jī)更了解ta。

　　我們每天的生活工作，具體到出行、消費(fèi)、社交、娛樂的每一個(gè)場景，都已經(jīng)無法離開手機(jī)。每天有海量的個(gè)人數(shù)據(jù)與交互信息輸入手機(jī)，又有無數(shù)內(nèi)容從手機(jī)輸出，于是人們開始很自然地假設(shè)：手機(jī)是不是可以利用這些數(shù)據(jù)做些什么？比如，更懂它的主人？

　　“讓手機(jī)更懂你”一直都是智能機(jī)時(shí)代的主攻方向。當(dāng)人工智能代表的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和擬人交互特征部署在手機(jī)上之后，AI順理成章成為了這個(gè)方向的主要手段。

　　蘋果、華為先后發(fā)布了搭載AI處理器的手機(jī)產(chǎn)品。谷歌、三星等品牌也陸續(xù)發(fā)布了手機(jī)AI計(jì)劃。也許現(xiàn)在是時(shí)候來回看一下，在理解用戶這個(gè)角度AI手機(jī)們交出了怎樣的答卷。我們對于“手機(jī)懂你”這個(gè)需求，是否本身就有一些無法解決的問題？

　　為了了解普通用戶是如何看待“手機(jī)懂你”這件事，我們首先做了一個(gè)小范圍問卷調(diào)查，得到的結(jié)果還是很有趣的。

　　恐怖谷效應(yīng)：關(guān)于“手機(jī)懂你”的人類糾結(jié)

　　為了讓問卷調(diào)查具有代表性，我們在2個(gè)人工智能社群和2個(gè)手機(jī)社群中各隨機(jī)抽選了25名來自各個(gè)行業(yè)的被訪問者，組成了100人的受訪群體。受訪者對于手機(jī)和人工智能的話題基本都有了解。

　　我們的調(diào)查包括四個(gè)問題，兩個(gè)判斷題和兩個(gè)選擇題。

　　首先我們的提問是，是否期待更懂你的手機(jī)？不出所料，絕大部分人選擇了“是”。

　　但接下來我們提問，是否愿意在有安全保障的情況下，讓手機(jī)讀取并理解你的所有個(gè)人數(shù)據(jù)，包括購買行為、聊天記錄、出行信息等等。結(jié)果有超過70個(gè)人表示“不愿意”。

　　接下來的選擇題中，我們首先讓受訪者回答具有什么功能的手機(jī)算是“懂你”。選項(xiàng)包括：1。讀懂你的興趣愛好；2。讀懂你的手機(jī)使用習(xí)慣；3。讀懂你的生物特征（包括虹膜、指紋、運(yùn)動數(shù)據(jù)、身體機(jī)能數(shù)據(jù)等）。這里有超過一半的人選擇了1，即讀懂用戶的興趣愛好。

　　最后我們的問題是，下面哪種功能是你最需要的：1。智能秘書；2。智能節(jié)電；3。智能硬件清理；4。智能電商推薦。結(jié)果有些出乎意料，得票最多的是2，即智能節(jié)電。而智能電商推薦是得票最低的。

　　從這樣的結(jié)果，似乎能感受到一點(diǎn)糾結(jié)：我們希望手機(jī)更懂自己，但是卻不愿意把自己的信息交付給手機(jī)。我們希望手機(jī)能理解自己的興趣愛好，但真正期待的功能卻是對個(gè)人信息需求最少的“省電”。

　　隨后與受訪者的溝通也印證了我們的看法。大部分受訪者認(rèn)為，手機(jī)更懂自己當(dāng)然是好的，但是讓手機(jī)去理解自己的隱私信息還是有非常大的安全擔(dān)憂。對于這幾個(gè)功能而言，智能秘書很多人認(rèn)為并沒有實(shí)際用處，電商推薦則很可能涉及商家的利益驅(qū)動，反而是省電和清理內(nèi)存，真的挺有必要的。

　　這或許是一個(gè)很有代表性的矛盾：一方面我們認(rèn)為手機(jī)更加智能，可以更好的理解我們必然是正確的。但另一方面，對于開放所有隱私信息的不安全感，以及那種似乎在被手機(jī)監(jiān)控的不舒適感，又讓我們無法真正接受來自手機(jī)AI的“愛與理解”。這或許是人類在面對手機(jī)時(shí)的“恐怖谷心理”。

　　重要的非關(guān)鍵信息：手機(jī)AI理解用戶如何開始？

　　那么，手機(jī)讀懂用戶就徹底是個(gè)偽命題嗎？

　　或許也未必。畢竟在用戶的隱私擔(dān)憂和機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的體驗(yàn)升級之間，還是存在漫長的邊緣地帶。這一塊或許才是AI在手機(jī)上釋放學(xué)習(xí)能力的最好舞臺。

　　這里我們要先來理解一個(gè)問題：我們每天到底給手機(jī)輸入什么數(shù)據(jù)？

　　用戶對手機(jī)的數(shù)據(jù)灌輸，從重要程度上來說可以劃分為兩類。第一種是關(guān)鍵型數(shù)據(jù)，其中包括生物關(guān)鍵數(shù)據(jù)（指紋、虹膜、Face ID等）、數(shù)位關(guān)鍵數(shù)據(jù)（賬號、密碼、電話、證件號等）、行為關(guān)鍵數(shù)據(jù)（購買信息、社交信息、出行信息等）。而另一類是非關(guān)鍵型數(shù)據(jù)，其中包括音頻數(shù)據(jù)（打電話、語音時(shí)輸入的聲音）、環(huán)境數(shù)據(jù)（手機(jī)周圍的冷熱、空氣質(zhì)量等）、人機(jī)交互數(shù)據(jù)（用戶每一次點(diǎn)擊和滑動操作）。

　　而我們真正擔(dān)心泄露和容易產(chǎn)生不適心理的，是關(guān)鍵型數(shù)據(jù)被收集和利用，但手機(jī)每天收集最多的卻是非關(guān)鍵型數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)對于用戶來說基本毫無意義，卻可能讓手機(jī)搭載的AI系統(tǒng)從中學(xué)習(xí)、理解很多用戶相關(guān)信息，并通過算法來回饋個(gè)性化解決方案。

　　基于此，手機(jī)懂你的糾結(jié)或許可以從非關(guān)鍵型數(shù)據(jù)的應(yīng)用來破解。

　　手機(jī)廠商的嘗試

　　當(dāng)然，這里不是說手機(jī)理解和學(xué)習(xí)部分關(guān)鍵型用戶數(shù)據(jù)不可取。事實(shí)上即使手機(jī)不去收集，安裝在手機(jī)上的應(yīng)用也可能會學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)。反而集成在手機(jī)端可能帶來的想象力更廣闊。

　　但是今天大部分用戶對于手機(jī)全面學(xué)習(xí)自身信息還是存在擔(dān)憂的，所以那些正在搞移動AI的手機(jī)廠商，在面對這個(gè)問題時(shí)選擇了不同的解決方案。

　　此前作為前瞻性的實(shí)驗(yàn)產(chǎn)品，榮耀Magic曾經(jīng)搭載過主動學(xué)習(xí)用戶數(shù)據(jù)的人工智能系統(tǒng)，讓系統(tǒng)具有感知能力、理解分析能力和主動服務(wù)能力，可以說是在手機(jī)讀懂用戶上最激進(jìn)的解決方案。但榮耀Magic依舊要讓用戶自行選擇是否開啟這一功能，以及層層搭建保護(hù)措施�？梢娛謾C(jī)讀懂用戶的命題真正落地相當(dāng)艱難。

　　剛剛開始發(fā)售的iPhone X，即使作為蘋果面向未來的一款產(chǎn)品，搭載了單獨(dú)AI處理單元和大量AI功能，卻依舊選擇在理解用戶習(xí)慣這個(gè)層面不進(jìn)行部署，只是將AI技術(shù)集中在攝像頭和拍照與識別單元中。

　　相比較成熟的AI解決方案，比如語音交互和機(jī)器視覺，理解和學(xué)習(xí)用戶習(xí)慣可能是一個(gè)很難討喜、又存在隱性風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)端口，蘋果的態(tài)度基本是繞過去。

　　漸塑移動AI是唯一方法？

　　當(dāng)電力產(chǎn)生的時(shí)候，人們并沒有驚嘆于它的價(jià)值，而是首先質(zhì)疑它帶來的危險(xiǎn)。直到交流電帶來了人造光明，人類才被徹底征服。那之后電依舊是危險(xiǎn)的，但合理保護(hù)和安全常識讓它走入了每一戶人家。

　　今天的移動AI，很可能也在經(jīng)歷這樣一個(gè)過程。想要讓機(jī)器更懂人類，更好地為人類服務(wù)，我們終有一天會全面開放人機(jī)交互，讓AI無處不在。但必須有足夠大的價(jià)值去說服人類才行。

　　說服的方式無非來自于兩條線索：無可置疑的安全，以及越來越豐富的應(yīng)用想象力。

　　前者反應(yīng)在目前在市面上看到的那些AI手機(jī)上，最顯著的一點(diǎn)就是移動AI芯片帶來的本地化AI處理能力。只有讓云、端數(shù)據(jù)完全分離，個(gè)人隱私根本無從擴(kuò)散，才能讓用戶相信人機(jī)數(shù)據(jù)共享的安全前提。

　　而更重要的是應(yīng)用想象力不斷擴(kuò)張。通過AI硬件的算力支持，加上有效的開發(fā)者生態(tài)，或許會激發(fā)開發(fā)者去思考，通過學(xué)習(xí)用戶，手機(jī)還能做些什么。

　　當(dāng)這個(gè)價(jià)值輸出來到某個(gè)奇點(diǎn)，手機(jī)真的可以說服用戶放心開放自身，達(dá)成更高效的人機(jī)交互。移動AI命題是個(gè)無法一步到位，必須逐漸雕塑的城堡。開放的開發(fā)生態(tài)和本地化的AI安全保障下，手機(jī)讀懂用戶最可能在一些垂直領(lǐng)域達(dá)成拓展。

　　比如在健康領(lǐng)域，用戶選擇性共享健康信息、出行信息和醫(yī)療歷史，系統(tǒng)將可以自我學(xué)習(xí)用戶健康習(xí)慣，給出更智能的膳食、運(yùn)動、營養(yǎng)習(xí)慣，以及看護(hù)治療與康復(fù)進(jìn)程。

　　再比如商務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域，通過學(xué)習(xí)用戶的行程安排、場景更迭以及工作習(xí)慣，移動AI將可以扮演非常關(guān)鍵的行業(yè)助手角色。

　　另一個(gè)可能的手機(jī)讀懂用戶方式，來自手機(jī)AI與其他硬件的協(xié)同化。比如手環(huán)、手表、VR器材與手機(jī)的感知能力一體化后，手機(jī)作為處理中心達(dá)成協(xié)同數(shù)據(jù)的收集和反饋。通過終端計(jì)算能力建立硬件體系的AI閉環(huán)，可以帶來應(yīng)用想象力的大幅飆升。

　　討論了這么多，只是希望能夠幫助大家更加立體化地認(rèn)識手機(jī)AI到底如何讀懂用戶。這個(gè)過程可能發(fā)育方式跟我們想象的有所不同，但絕非沒有意義。人機(jī)交互永遠(yuǎn)以人為本，機(jī)器懂人當(dāng)然比人懂機(jī)器更加天經(jīng)地義。

　　讓手機(jī)懂你不是不行，只是得慢慢來。