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AI 時代能否誕生 Google、亞馬遜和 Facebook 類巨頭

來源:Michael O'Donnell / VentureBea

作者:

2017-07-16 22:14:07

如果谷歌、Facebook 和亞馬遜誕生于 AI 熱潮中,他們現在會如何?創業家兼投資人 Peter Relan 接受 VentureBeat 記者采訪,闡述了他的觀點。Relan 的新公司 Got It 是一家全新的知識服務供應商。用戶在 Got It 提問,系統會利用 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。這種服務融合了搜索(谷歌)、連接人與人(Facebook)和按需銷售(亞馬遜)的特點,利用 AI 進行整合,Relan 認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務中,將 AI 與搜索、電子商務、社交網絡、網絡安全等結合。但是,你有沒有想過,如果這些業務都是在 AI 時代開始時才出現,各大公司需要從頭開始將 AI 整合到其產品或服務中,情況又會如何呢?

Peter Relan 在日前 MobileBeat 2017 大會上論述了這個問題。Relan 是一位著名的企業家,創立了 YouWeb 孵化器,后者孵化了手游公司 OpenFeint 和 CrowdStar 等創業公司。現在,Relan 是 Got It 的首席執行官,也是流行游戲聊天應用程序 Discord 的投資者。

Got Ii 是一種新型的搜索引擎,使用 AI 來發現可以以個性化方式回答用戶問題的人類專家。Relan 認為 Got It 會比傳統搜索引擎產生更好的效果,因為它是在 AI 技術繁盛下催生的。

上圖:Peter Relan與VentureBeat的 Dean Takahashi 在 MobileBeat 2017會面。圖片來源:Michael O"Donnell / VentureBeat

以下是 Relan 在 MobileBeat 大會上的談話(編譯時有刪節)。

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

Peter Relan:AI 在上世紀 80 年代流行了一會兒。我當時在上大學。80 年代開始的 AI 熱潮持續到 90 年代,但到了 21 世紀,我們更加專注于 Web 2.0,社交商務。主要的科技巨頭都是從那時開始的,AI 還不在他們的核心業務范圍內。

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業公司,將 AI 納入你的策略根本不是問題。你會把 AI 當做業務的關鍵組成部分。所以我選擇投資的幾家公司都把 AI 作為他們工作的核心。

我先談談 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 的內容是由社區用戶生成的。如果 Facebook 在成立時便已經開始使用 AI,那么解決的第一個問題是選擇哪些內容呈現?當 Facebook 開放 API 時,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你玩 FarmVille(譯注:類似《開心農場》)的請求,新聞流利充斥著這些消息。

到處都是這些無關緊要的內容,Facebook 早期的核心策略只是讓社區成員將其整理出來,直到達到臨界點。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絡。而有趣的是,游戲實際上是任何新平臺上最重要的應用之一——你看 iPhone——但是,這里顯然有一個失控的風險。

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

快進到今天,今天什么是不好的內容? 10 年前是垃圾郵件,今天是假新聞。如今假新聞的規模是 10 年前的 10 倍。FarmVille 有 2 億用戶。Facebook 現在有 20 億用戶。那么,你如何阻止假新聞——影響民意到改變總統大選?

2016 年,Facebook 表示自己制作了 AI 系統,與社區成員相結合來識別假消息。這對 Facebook 來說很重要,因為它深信用戶社區可以解決包括不良內容在內的一切。

VB:你的意思是他們在這里改變企業整體戰略(turn a battleship),專注于 AI,試圖從網絡中清除垃圾內容?

Relan:Facebook 試圖轉向時,更像是一艘航空母艦。他們在轉向移動互聯網時也發生了這種情況。我認為這是不可避免的。即使你 100% 控制你的公司,也無法避免出現這種情況,那就是有種技術你不得不說“我不想用它”。由人組成的社區永遠會在那里。

在 Discord 也有類似的問題。這是一個游戲玩家構成的語音聊天社區。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游戲建立的。但是,我們發現他們會談各種各樣的話題,不是游戲的也會出現。所以,我們使用圖像識別技術,在這些渠道上執行關于色情的政策。效果很好。所以,就算是個小平臺,創業公司也會用 AI 組織不良內容。

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,它誕生于這樣一個想法:“如果亞馬遜可以賣虛擬機服務器,為什么不能讓提供知識成為一項服務呢?”如果你想了解某些內容,可以谷歌和搜索,可以瀏覽論壇和社區。但是,這些都不是真正的服務,因為服務必須遵循 4 個關鍵標準。

一,它必須有一個確定的單位。使用谷歌,你不知道有多少個鏈接。二,它必須有一個確定的價格。三,一定是按需求的。四,必須具有保證。如果你看谷歌或 Quora,你會發現這兩者都不符合所有 4 個標準。社區、論壇和問答網站,你不知道是不是有人會回答。沒有保證,也不是及時的。

Got It 正在創建一個像亞馬遜這樣的平臺,按需為你設置一臺機器,定價什么都是明確的。我們有一個 10 分鐘的聊天會話,根據需要,專家回答你的問題。你有問題,你問了,專家就會出現。

VB:這就是人類專家參與進來的時候了 。

Relan:確切地說,你有 10 分鐘的會話時間,跟專家交流,完成后,你評估你的問題。例如,你需要在 Excel 中做數據透視表。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。我不認為兩個人互相交流,分享體驗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,可以使用 AI 來完成。我們使用與谷歌相同的算法。谷歌現在有一個名為 RankBrain 的新系統,使用 AI 幫你找到最適合的頁面。我們使用的方法叫 ExpertRank,這是一個人工智能系統,它會問“對于這個問題,在所有數百萬或數十億人當中,誰是最好的專家?”只要專家注冊了,他們就會接到通知,告訴他們,“有人想要解決這個問題”。

我們都知道,對于任何問題,在世界 70 億人中,有一個人是完全匹配的。將人與 AI 結合在一起,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器上運行,他們添加到搜索系統的 AI 引擎也完全在服務器上運行。所以,這是真正基于服務器的系統。但是,在谷歌只有 15% 的查詢是 AI 輔助的。另外 85% 的,仍在使用傳統的 PageRank。

我認為 AI 輔助系統很好。純 AI 系統將來會有,就像真正的自動駕駛汽車。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。我認為特斯拉收集的數據比谷歌和 Uber 更多,因為他們走的是 AI 輔助這條路線,正是這種策略讓他們得以領先。還是必須將人類的因素納入進來。

VB:所以人 + AI 這個組合在回答問題上效率會更高。

Relan:你有更多的數據。以前就說過,AI 就是關乎數據(AI is all about data)。數據越多,AI 越好。如果內容不好,社區產生不良內容的程度越高,用戶就越難以接受不良內容。如果假消息越多,就越容易打擊假消息,因為你可以訓練 AI 來識別它。

與谷歌搜索相同。搜索量越多,訓練次數越多,谷歌的算法就越是能更好地理解用戶想要查詢的內容。

VB:那么,在關于人的這一端,我可能是回答某個問題最好的專家,但我不會凌晨 3 點回答你的提問。

Relan:Got It 的想法非常簡單。肯定存在一個人,能提供你所需要的知識。只是還沒有一個能將你和他/她匹配起來的系統。所以,我們要做的就是建立一個像 Facebook 一樣大的知識網絡,但上面沒有那么多社交的成分。

我們的愿景就是讓每個人都成為某件事情的專家,并建立一個能夠找到正確的人來回答問題的 AI 引擎。我們現在已經交付了 300 多萬次會談。網絡上擁有 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:聽上去這項服務今后還有改善空間。

Relan:隨著時間的推移,數據將不斷改善。我們會找到更合適的專家,在談話時間段內質量也會提高,只要我們不斷添加數據來訓練 AI。

順便說一句,亞馬遜也非常有趣。我在這里對亞馬遜提出質疑,因為它一直在構建一個黑匣子。假設我們根據需要更多的計算力。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。但作為一個平臺,我想確保當需求出現時,我能找到最好的資源。AI 應用程序的數量正在爆炸式增長。如何找到最適合你特定應用的資源?也許亞馬遜會就一點進行開發,也許他們不會,我們并不知道。

(虎嗅)

[責任編輯:楊凡、楊婷婷]

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