如果谷歌、Facebook 和亞馬遜誕生于 AI 熱潮中，他們現(xiàn)在會(huì)如何？創(chuàng)業(yè)家兼投資人 Peter Relan 接受 VentureBeat 記者采訪，闡述了他的觀點(diǎn)。Relan 的新公司 Got It 是一家全新的知識(shí)服務(wù)供應(yīng)商。用戶在 Got It 提問，系統(tǒng)會(huì)利用 AI 算法將最適合解答問題的專家找出來，讓用戶與專家直接溝通 10 分鐘。這種服務(wù)融合了搜索（谷歌）、連接人與人（Facebook）和按需銷售（亞馬遜）的特點(diǎn)，利用 AI 進(jìn)行整合，Relan 認(rèn)為人與人溝通的要素不可替代，但查找和定位專家的過程可以使用 AI 優(yōu)化。人+ AI 是最好的解決方案。

過去幾年，人工智能逐漸成熟，許多公司都將其嫁接到核心業(yè)務(wù)中，將 AI 與搜索、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)安全等結(jié)合。但是，你有沒有想過，如果這些業(yè)務(wù)都是在 AI 時(shí)代開始時(shí)才出現(xiàn)，各大公司需要從頭開始將 AI 整合到其產(chǎn)品或服務(wù)中，情況又會(huì)如何呢？

Peter Relan 在日前 MobileBeat 2017 大會(huì)上論述了這個(gè)問題。Relan 是一位著名的企業(yè)家，創(chuàng)立了 YouWeb 孵化器，后者孵化了手游公司 OpenFeint 和 CrowdStar 等創(chuàng)業(yè)公司。現(xiàn)在，Relan 是 Got It 的首席執(zhí)行官，也是流行游戲聊天應(yīng)用程序 Discord 的投資者。

Got Ii 是一種新型的搜索引擎，使用 AI 來發(fā)現(xiàn)可以以個(gè)性化方式回答用戶問題的人類專家。Relan 認(rèn)為 Got It 會(huì)比傳統(tǒng)搜索引擎產(chǎn)生更好的效果，因?yàn)樗窃?AI 技術(shù)繁盛下催生的。

上圖：Peter Relan與VentureBeat的 Dean Takahashi 在 MobileBeat 2017會(huì)面。圖片來源：Michael O"Donnell / VentureBeat

以下是 Relan 在 MobileBeat 大會(huì)上的談話（編譯時(shí)有刪節(jié)）。

VentureBeat：如果谷歌，亞馬遜和 Facebook 很早就開始使用 AI 算法會(huì)怎么樣？

Peter Relan：AI 在上世紀(jì) 80 年代流行了一會(huì)兒。我當(dāng)時(shí)在上大學(xué)。80 年代開始的 AI 熱潮持續(xù)到 90 年代，但到了 21 世紀(jì)，我們更加專注于 Web 2.0，社交商務(wù)。主要的科技巨頭都是從那時(shí)開始的，AI 還不在他們的核心業(yè)務(wù)范圍內(nèi)。

VB：他們是在 AI 泡沫破滅中誕生的。

Relan：是的，這真是令人想不到。今天，如果你是我投資組合中的創(chuàng)業(yè)公司，將 AI 納入你的策略根本不是問題。你會(huì)把 AI 當(dāng)做業(yè)務(wù)的關(guān)鍵組成部分。所以我選擇投資的幾家公司都把 AI 作為他們工作的核心。

我先談?wù)?Facebook。很多人都知道，但 Facebook 是一家非常廣泛的白頁公司（white-page company）。 Facebook 的內(nèi)容是由社區(qū)用戶生成的。如果 Facebook 在成立時(shí)便已經(jīng)開始使用 AI，那么解決的第一個(gè)問題是選擇哪些內(nèi)容呈現(xiàn)？當(dāng) Facebook 開放 API 時(shí)，我們都記得 2007 年和 2008 年的游戲熱潮。用戶最先投訴的就是垃圾郵件。我們都收到了好友邀請(qǐng)你玩 FarmVille（譯注：類似《開心農(nóng)場(chǎng)》）的請(qǐng)求，新聞流利充斥著這些消息。

到處都是這些無關(guān)緊要的內(nèi)容，F(xiàn)acebook 早期的核心策略只是讓社區(qū)成員將其整理出來，直到達(dá)到臨界點(diǎn)。我記得 2010 年與馬克·扎克伯格見面，他親口說，“我恨死這些了”，垃圾郵件完全摧毀了網(wǎng)絡(luò)。而有趣的是，游戲?qū)嶋H上是任何新平臺(tái)上最重要的應(yīng)用之一——你看 iPhone——但是，這里顯然有一個(gè)失控的風(fēng)險(xiǎn)。

Facebook共同創(chuàng)始人兼 CEO 馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）2017年4月18日在圣何塞的F8開發(fā)人員大會(huì)上。圖片來源：VentureBeat

快進(jìn)到今天，今天什么是不好的內(nèi)容？ 10 年前是垃圾郵件，今天是假新聞。如今假新聞的規(guī)模是 10 年前的 10 倍。FarmVille 有 2 億用戶。Facebook 現(xiàn)在有 20 億用戶。那么，你如何阻止假新聞——影響民意到改變總統(tǒng)大選？

2016 年，F(xiàn)acebook 表示自己制作了 AI 系統(tǒng)，與社區(qū)成員相結(jié)合來識(shí)別假消息。這對(duì) Facebook 來說很重要，因?yàn)樗钚庞脩羯鐓^(qū)可以解決包括不良內(nèi)容在內(nèi)的一切。

VB：你的意思是他們?cè)谶@里改變企業(yè)整體戰(zhàn)略（turn a battleship），專注于 AI，試圖從網(wǎng)絡(luò)中清除垃圾內(nèi)容？

Relan：Facebook 試圖轉(zhuǎn)向時(shí)，更像是一艘航空母艦。他們?cè)谵D(zhuǎn)向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)也發(fā)生了這種情況。我認(rèn)為這是不可避免的。即使你 100% 控制你的公司，也無法避免出現(xiàn)這種情況，那就是有種技術(shù)你不得不說“我不想用它”。由人組成的社區(qū)永遠(yuǎn)會(huì)在那里。

在 Discord 也有類似的問題。這是一個(gè)游戲玩家構(gòu)成的語音聊天社區(qū)。有大約 5000 萬用戶，是 Facebook 的四分之一。Discord 上有很多小的社群，這些社群都是游戲玩家自己圍繞某個(gè)游戲建立的。但是，我們發(fā)現(xiàn)他們會(huì)談各種各樣的話題，不是游戲的也會(huì)出現(xiàn)。所以，我們使用圖像識(shí)別技術(shù)，在這些渠道上執(zhí)行關(guān)于色情的政策。效果很好。所以，就算是個(gè)小平臺(tái)，創(chuàng)業(yè)公司也會(huì)用 AI 組織不良內(nèi)容。

VB：所以，還是要納入人類因素去考慮。接下來談一談 Got It 吧。

Relan：Got It 是一家新的公司，它誕生于這樣一個(gè)想法：“如果亞馬遜可以賣虛擬機(jī)服務(wù)器，為什么不能讓提供知識(shí)成為一項(xiàng)服務(wù)呢？”如果你想了解某些內(nèi)容，可以谷歌和搜索，可以瀏覽論壇和社區(qū)。但是，這些都不是真正的服務(wù)，因?yàn)榉?wù)必須遵循 4 個(gè)關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。

一，它必須有一個(gè)確定的單位。使用谷歌，你不知道有多少個(gè)鏈接。二，它必須有一個(gè)確定的價(jià)格。三，一定是按需求的。四，必須具有保證。如果你看谷歌或 Quora，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這兩者都不符合所有 4 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。社區(qū)、論壇和問答網(wǎng)站，你不知道是不是有人會(huì)回答。沒有保證，也不是及時(shí)的。

Got It 正在創(chuàng)建一個(gè)像亞馬遜這樣的平臺(tái)，按需為你設(shè)置一臺(tái)機(jī)器，定價(jià)什么都是明確的。我們有一個(gè) 10 分鐘的聊天會(huì)話，根據(jù)需要，專家回答你的問題。你有問題，你問了，專家就會(huì)出現(xiàn)。

VB：這就是人類專家參與進(jìn)來的時(shí)候了 。

Relan：確切地說，你有 10 分鐘的會(huì)話時(shí)間，跟專家交流，完成后，你評(píng)估你的問題。例如，你需要在 Excel 中做數(shù)據(jù)透視表。你不知道該怎么做，我們就在 Got It 上一起工作 10 分鐘。我們相信這個(gè)過程中還是需要人。但有趣的是，你找到專家，是使用了 AI。我不認(rèn)為兩個(gè)人互相交流，分享體驗(yàn)這件事是能被取代的。人與人之間的交流無法替代。

但要找到專家并不是人與人之間的互動(dòng)，可以使用 AI 來完成。我們使用與谷歌相同的算法。谷歌現(xiàn)在有一個(gè)名為 RankBrain 的新系統(tǒng)，使用 AI 幫你找到最適合的頁面。我們使用的方法叫 ExpertRank，這是一個(gè)人工智能系統(tǒng)，它會(huì)問“對(duì)于這個(gè)問題，在所有數(shù)百萬或數(shù)十億人當(dāng)中，誰是最好的專家？”只要專家注冊(cè)了，他們就會(huì)接到通知，告訴他們，“有人想要解決這個(gè)問題”。

我們都知道，對(duì)于任何問題，在世界 70 億人中，有一個(gè)人是完全匹配的。將人與 AI 結(jié)合在一起，無論是在 Facebook 還是在谷歌，都非常重要。谷歌的搜索引擎完全在服務(wù)器上運(yùn)行，他們添加到搜索系統(tǒng)的 AI 引擎也完全在服務(wù)器上運(yùn)行。所以，這是真正基于服務(wù)器的系統(tǒng)。但是，在谷歌只有 15％ 的查詢是 AI 輔助的。另外 85％ 的，仍在使用傳統(tǒng)的 PageRank。

我認(rèn)為 AI 輔助系統(tǒng)很好。純 AI 系統(tǒng)將來會(huì)有，就像真正的自動(dòng)駕駛汽車。但如果你看特斯拉和谷歌的 Waymo，這兩者的策略是不同的。特斯拉的策略是 AI 輔助。我認(rèn)為特斯拉收集的數(shù)據(jù)比谷歌和 Uber 更多，因?yàn)樗麄冏叩氖?AI 輔助這條路線，正是這種策略讓他們得以領(lǐng)先。還是必須將人類的因素納入進(jìn)來。

VB：所以人 + AI 這個(gè)組合在回答問題上效率會(huì)更高。

Relan：你有更多的數(shù)據(jù)。以前就說過，AI 就是關(guān)乎數(shù)據(jù)（AI is all about data）。數(shù)據(jù)越多，AI 越好。如果內(nèi)容不好，社區(qū)產(chǎn)生不良內(nèi)容的程度越高，用戶就越難以接受不良內(nèi)容。如果假消息越多，就越容易打擊假消息，因?yàn)槟憧梢杂?xùn)練 AI 來識(shí)別它。

與谷歌搜索相同。搜索量越多，訓(xùn)練次數(shù)越多，谷歌的算法就越是能更好地理解用戶想要查詢的內(nèi)容。

VB：那么，在關(guān)于人的這一端，我可能是回答某個(gè)問題最好的專家，但我不會(huì)凌晨 3 點(diǎn)回答你的提問。

Relan：Got It 的想法非常簡(jiǎn)單。肯定存在一個(gè)人，能提供你所需要的知識(shí)。只是還沒有一個(gè)能將你和他/她匹配起來的系統(tǒng)。所以，我們要做的就是建立一個(gè)像 Facebook 一樣大的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，但上面沒有那么多社交的成分。

我們的愿景就是讓每個(gè)人都成為某件事情的專家，并建立一個(gè)能夠找到正確的人來回答問題的 AI 引擎。我們現(xiàn)在已經(jīng)交付了 300 多萬次會(huì)談。網(wǎng)絡(luò)上擁有 12,500 位專家。每天有 200 人加入。

人類這邊的成本為零。我們需要的只是 AI。人我們已經(jīng)有了。我們不想替換人，我們想要的是找到他們。

VB：聽上去這項(xiàng)服務(wù)今后還有改善空間。

Relan：隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)將不斷改善。我們會(huì)找到更合適的專家，在談話時(shí)間段內(nèi)質(zhì)量也會(huì)提高，只要我們不斷添加數(shù)據(jù)來訓(xùn)練 AI。

順便說一句，亞馬遜也非常有趣。我在這里對(duì)亞馬遜提出質(zhì)疑，因?yàn)樗恢痹跇?gòu)建一個(gè)黑匣子。假設(shè)我們根據(jù)需要更多的計(jì)算力。你怎么知道亞馬遜提供給我的就是最適合的呢？

很多人醉心于 Alexa 和 Echo。但作為一個(gè)平臺(tái)，我想確保當(dāng)需求出現(xiàn)時(shí)，我能找到最好的資源。AI 應(yīng)用程序的數(shù)量正在爆炸式增長(zhǎng)。如何找到最適合你特定應(yīng)用的資源？也許亞馬遜會(huì)就一點(diǎn)進(jìn)行開發(fā)，也許他們不會(huì)，我們并不知道。

（虎嗅）

[責(zé)任編輯：楊凡、楊婷婷]

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