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人工智能到底能干啥？我们和小冰公司CEO聊了下

来源：晰数塔互联网快讯时间：2021年05月18日 20:14

编者按：本文来自微信公众号“锐问 Record”（ID:tigerrecord），作者：Alex，36氪经授权发布。

到2021年，人工智能到底能干什么？大公司们围绕这个问题的炒作正在逐渐消退。

简单讲，人工智能是个帮助你分析数据，做决策的工具。而处于经济低迷期，特别是疫情以来，让公司们冷静下来，重估这个昂贵的新工具是否足够高效。

调研1400名业内人士后，出版社O'Reilly Media发现，公司购买人工智能技术，通常有两大决定性原因：一个是，老板觉得它有价值；另一个是，它能有效解决公司的实际难题。

与比拼智商的人工智能技术路线不同，在小冰公司CEO、原微软（亚洲）互联网工程院常务副院长李笛看来，一个永远在线的数据世界里，面向对话全程的聊天机器人是一个在对话中，建立信任，重新发现需求，甚至改变人们决策的工具。

他常举一个例子。2016年，在日本市场探索商业化时，小冰团队发现，对便利店来说，比起在线上发起一个优惠券活动，在社交软件Line中，通过聊天机器人介绍优惠券的转化率高出行业均值5倍。

小冰公司和日本罗森便利店的合作到今年已经是第五年，其日本团队也拓展至40多人。在中国，去年刚从微软拆分出来的小冰也正在重点拓展金融、IoT与汽车、内容生产和体育业的赚钱机会。

一个在微软（亚洲）互联网工程院诞生的点子，如何变成一门生意，李笛向《锐问》分享了他的经验和感悟。

人工智能公司小冰CEO李笛

Q：锐问（ID：tigerrecord）

D：李笛，人工智能公司小冰CEO

在微软内部建了个特区

Q：2013年，你加入微软（亚洲）互联网工程院。它是微软在亚太区的计算机基础与应用的研发机构之一。它有何不同？在内部，将一个理论落实到产品，通常是一个什么样的过程？

D：微软亚洲研究院（MSRA）一直保持100-200人的规模，主要做基础研究。工程院最初是MSRA的搜索技术研究中心。现在，工程院也有2000多人，是除了美国之外，最大的一个研发中心，覆盖微软全线产品。它也做一部分基础研究，但更多是将基础研究整合到产品及其功能里。

微软的内部协同主要是两大类。

一类是，团队的迁移和重组。微软研发机构间的迁移很常见，不像科研机构、大学院系那样固化。

小冰就是重组的结果。它最开始只有6个人。没有语音识别，也没有计算机视觉。通过内部重组，不停地有其他团队的人和技术加入过来，到后来形成一个数百人的团队。

一类是，创新机制。在一个固化的系统里，想从0到1做成一个项目很难。它通常需要在保证各种技术都有的情况下，拥有这些技术人之间还能相互协作。例如，微软在内部做黑客马拉松（Hackthon），做了10多年。

微软（亚洲）互联网工程院，位于北京市海淀区丹棱街5号

Q：2014年5月29日，“小冰”正式发布，整个项目时间不到半年。以往，在微软内部，每一个产品从设计到最后一共是30-36个月。当时，你如何协调微软内部技术资源和预算，做到这一点的？

D：从立项起，小冰就是个特区。

首先，很早就有一个完整的团队，从技术、产品、测试到市场公关。我们只有十几个人的时候，已经能够独立地向外部发声。当年，和腾讯互发声明时，并没有经过总部审查。

其次，产品迭代更快。通常，Windows系列产品当时两年更新一次。Bing系列搜索产品每天午夜跑一遍。再到语音助手Cortana每两小时更新一次。小冰的更新周期是5分钟。

微软最怕的是事故。所以，产品上线也慢，更新也慢。更新往往还会带入不可知的新的问题。但这不符合人工智能类产品的需求。

另外，数据存在本地。比方说，中国的所有数据都在国内，就没变过，日本所有数据都互相之间不能串。

Q：目前，小冰团队人员是如何安排的？技术、产品和商业化是怎样一个比例？

D：现在我们下大力气，已经有10个销售了（笑）。这个行业还处在早期。我们仍然集中精力做好技术。今年团队扩张比较快，已经有300来号人，但80%的同事还是研发。

另外，我们常态只有4、5个人在做数据标注。因为系统自己可以标。过去，我们行业都在中西部城市雇大量人去标注。国内很多上千人的人工智能公司，可能几百人是运营，几百人是标注员，专门做数据标注的。

实际上，降低成本是人工智能目前最主要的优势。

人人都想成为JARVIS，但是...

漫威宇宙里，JARVIS是一个非常聪明的人工智能系统。它是钢铁侠的管家。

Q：除了做问答机器人，对话太短，无法积累数据之外，小冰当初如何确定成为基于情感计算的人工智能框架？团队内部有过哪些讨论？

D：我们最初认为这世界上存在两种人工智能。一种叫机甲战士，无所不能，让它干什么，都能做。还有一种像爱因斯坦，无所不知，问它啥，都知道。没有第三种，那就得做。我们一开始没想那么多，只是想做一个有用的人工智能。

Q：从初代到现在第八代，小冰保持了每年更新一代的研发节奏，背后的逻辑是什么？

D：在这个领域，一旦发现问题，你能锁定住问题，解法都好办。

我当时负责搜索引擎，手里有启动数据。小冰刚开始能完成很多问答任务，比如，她知道喜马拉雅山有多高。问题是，用户上来跟机器人聊天，把自己先变成了机器人，输入喜马拉雅山，空格、高度，保留了使用搜索引擎的习惯，没法自然放松地说话。

然后，团队开始做闲聊机器人。在和小冰的对话框里，用户还是输入喜马拉雅山，空格、高度。小冰就会骂他好笨。这波用户就不会来这。后台也不用费劲清洗这些不自然的语料。留下来的用户是那些天生代入感比较强的，会和小冰真正对话的。这些数据也正是我们需要的。

本质上，小冰是一个数据回路。大量的自然语言处理、语音识别、计算机视觉数据都在它上面跑。后来，它从微信、微博等各种社交网络进，也是为了积累数据。第三代小冰发布时，50%以上的训练数据都来自人机对话。

比方说，小时候，我们学做人。在家里，爸妈先教我们待人接物。这是冷启动，知识都是事前灌输的。之后，我们还得去跟别人交往，在社会上摸爬滚打，才能学会那些道理。这是数据回路。

小冰每一代都升级了哪些功能？

Q：而且小冰每一代产品的目标都还挺明确的，你是如何管理产品迭代和技术升级的？

D：最早，在第三代小冰，我们就确定了代际演进的的框架设计，到今天为止还没有变过，仍然有效。一个系统能够这么多年不推倒重来，都很少见，这是我们很自豪的一点。

代际演进，意味着要积累的数据，数据回路得一步一步来。因为算法、计算能力、数据，这三件事情都是人工智能相关很重要的东西，但不可能同时具备。

小冰可以一上来既能文字聊天，也能语音聊天。但会面临一些问题。比如，声音听上去足够自然，但识别出来的文本不自然。我们认为，这些技术点需要一步一步去完善。

目前为止，看起来我们是对的，因为一些同时做的同行反而耽误了更多时间。

另外，我们迭代的速度是这样的。一般，每年4月到9月是个封闭开发周期。8月份左右，发布新产品，再用一个月的时间确保它们上线。到第二年4月前，产品和运营团队去迭代这些产品。同时，技术团队可以尝试更多。

Q：那你们具体怎么衡量小冰的技术是否迭代到位了？有什么考核目标吗？

D：我们有大量用来迭代技术的指标。但不设KPI这类绩效考核目标。

我们有一个指标，叫CPS（conversationper-session），就是咱们俩一次对话的平均长度。人的平均对话长度中位数是11。小冰的CPS是23，一张A4纸打印不下。

假如我拿CPS当做技术团队的KPI，就会出现一种情形。到了半夜，用户要睡了。为了让CPS再长一点，员工肯定会推送当天的热搜榜。让小冰问你，最近有个什么事，你听说过没有？用户很可能会点开看一看。但这不仅没用，甚至还伤害了用户。

不管是原来的KPI，还是现在的OKR。这个系统不一定是好的。

另外一个指标是ACD（Average ComfortDuration）。如果一个人工智能的声音足够自然，你能坚持听多久。以往，衡量语音合成质量的逻辑是，语音是否贴近文字内容，你能不能听懂。

在中国，人工智能公司要怎么赚钱？

Q：早年，你态度很坚决地说不要开放小冰的API接口。2019年，小冰发布AvatarFramework。它是从小冰身上提炼出来的通用框架。这个商业模式是怎么进化的？

D:这是目前为止我们看起来最好的一种方法。因为行业里还没有一个通行的封装能力，把它包装成一个好的产品。提供封装API的公司不知道。用这个API的公司也不知道。

假设需求方要封装一个《全职高手》里的叶修。他在现实生活中，很可能会被问到是否喜欢特朗普。但对方不一定能想得到，需要交给第三方。

这也是为什么我们要先做一个原型小冰。她可以迭代出一个大概的结构。不同的人工智能机器人可能性格、观点不一样，但底层结构和小冰相似。比如，我们用1800个个体合成了观点图谱，来保证人物性格和观点保持一致。

你可以理解，我们是在卖“人”，或者一套已经搭好的乐高。比如，你要一个很丧的人。我不是给你提供一堆丧的能力，也是要打包给你一个丧的解决方案。而是提供给你很多个不同的丧的人。

Q：除了当年和日本罗森合作，让小冰推销优惠券的商业案例，小冰还有哪些新的赚钱机会？

D：在中国，我们关注几个垂直行业，包括金融、汽车和竞技体育。比如，今年2月，冬奥会测试赛，高空自由式滑雪的裁判是小冰，而且全程没有人类裁判。

但目前行业里，谈钱有点不大好谈，容易得罪人。举个例子。你卖智能音箱，定价1000块，到底是那个材料值1000块，还是把人工智能服务也算在其中？

Q：德勤曾在一份报告中说，在中国人工智能行业里，企业更注重技术和实用，而不是基础研究，比如芯片和算法框架。您同意这个说法么？为什么？

D：中国是这样的。我认为有两个原因。

中国很关注基础研究，但想要成系统去做基础研究，也需要很好的国力。就像我们码农，我们拼尽全力做，我们的下一代基本上都是去学艺术的。

另外，在中国市场做商业模式创新太容易了。这是优点，也是缺点。只要有一个技术，哪怕一个单点，哪怕一个产品，哪怕没技术，加上中国市场的纵深，你都能取得特别大的成功。这会遏制基础研究的动力。

《科学：无尽的前沿》里，探讨基础科学如何对人类和社会有用？

Q：《科学：无尽的前沿》里有个观点——基础研究导致了应用研究，然后是商业开发，最后是生产和运营。就拿小冰来说，如果当它的技术和商业化发展到一定阶段时，到头来要回归到基础研究，做理论、写论文时，要怎么办？

D：这个问题特别好。你刚才问我很多商业模式的问题。它们在中国都有一种特别的打法，就是用资本去扫街快速获取流量和增长。

如果我一天到晚想如何马上把它商业化。我们当初认定对话作为交互方式时，就可以让它跟外卖结合。接下来，团队重点就会变成如何通过对话诱导用户下单，挣这个钱。那么，我就不会做小冰了。

我们这些年坚持做小冰，已经算是在做基础研究了。