社交機器人——人機博弈or人機協(xié)作？

不久前，人民日報社研究部的小編赴北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院，參加了中國中文信息學(xué)會社會媒體處理專委會（SMP）指導(dǎo)的首屆“社交機器人”論壇。會上，“人機對話”成為熱點討論的話題。它將為媒體發(fā)展帶來什么樣的機會，自身技術(shù)發(fā)展又面臨什么樣的挑戰(zhàn)呢？讓我們一起來看看此次論壇上的前瞻性研究成果。

首屆“社交機器人”論壇現(xiàn)場

強人工智能和弱人工智能

說到“社交機器人”，不能不提到“人工智能”。北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院執(zhí)行院長喻國明教授認為，人工智能分為強人工智能和弱人工智能：強人工智能是有獨立的自我主體意識，能像人類一樣學(xué)習(xí)、思考和分析問題；弱人工智能是以人為核心，按照人的意志和設(shè)計好的程序去運行，可以視為人體延伸的一種媒介。當(dāng)前我們所說的人工智能屬于弱人工智能。

人工智能技術(shù)在傳媒領(lǐng)域的興起，帶來傳統(tǒng)媒體格局和新媒體格局的矛盾沖突，不是人和人工智能之間的博弈，而是人和人之間的博弈，是掌握傳統(tǒng)媒介生產(chǎn)傳播的人和掌握以人工智能為代表的新技術(shù)運用的人之間的博弈，雙方都會有一個彼此磨合和適應(yīng)調(diào)整的過程。一方面，掌握傳統(tǒng)媒介生產(chǎn)傳播的人在觀念、行動、實現(xiàn)手段、體制機制等方面要進行必要的革新和改變；另一方面，掌握媒體新技術(shù)運用的人要注意吸納傳統(tǒng)媒介的強項，比如內(nèi)容優(yōu)勢、已有渠道等方面，進行修正和調(diào)整，共謀發(fā)展。

喻教授強調(diào)，對當(dāng)下新媒體新技術(shù)所引發(fā)的媒體格局重大變革，我們需要理性、寬容。如果沒有包容的對待，就沒有新技術(shù)在媒體領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，也就不會有媒體融合發(fā)展的未來。當(dāng)然，除了要做新技術(shù)在媒體領(lǐng)域的發(fā)展以外，還要對技術(shù)邏輯所延伸出來的新架構(gòu)做規(guī)則的創(chuàng)新。為了說明這個問題，喻教授提出了“微版權(quán)”的概念，并舉了一個非常有意思的例子。他說，我想請某位明星來為我的老爸80大壽祝壽，說“祝老爸生日快樂”，可能需要花去我一年的收入，但我可以用“微版權(quán)”的方式，只用明星在其影視作品的某一個字，如劉德華說“�！�，范冰冰說“老”，劉愷威說“爸”，一個明星說一個字，達到眾明星為父親祝壽的效果，所花成本也不會太大。這樣，通過制度的創(chuàng)新，既讓版權(quán)作品得到合法合規(guī)的使用，又讓版權(quán)作品本身的使用得以盤活。

薩拉是誰？

在當(dāng)前媒介領(lǐng)域，“人+社交機器人”這樣一個充滿全新挑戰(zhàn)的社交媒體生態(tài)正在形成，社交機器人已經(jīng)成為傳播學(xué)的一個新的重要研究領(lǐng)域。北京師范大學(xué)新媒體傳播研究中心主任張洪忠教授在講到社交機器人時，引用了國外的一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)：2017年網(wǎng)絡(luò)流量中，42.2%都不是人類產(chǎn)生。

張教授舉了一個例子：Twitter上曾有一位知名大V薩拉@Sarah Abdallah，有多達12.5萬名追隨者，其中超過250位主流媒體記者。她在推特簡介中自稱是“黎巴嫩獨立地緣政治評論員”，但除了在社交網(wǎng)站上發(fā)言，她在其他網(wǎng)上平臺及媒體中幾乎不存在，推特賬號上的博客地址也沒有任何文章。她的推特發(fā)言曾被主流媒體引述，但根據(jù)谷歌搜尋結(jié)果，她沒有發(fā)表過任何英語或阿拉伯語文章。有研究認為，薩拉可能是社交機器人，參與了阿拉伯之春后的敘利亞戰(zhàn)爭。這可能是世界第一起有數(shù)字機器人參與的戰(zhàn)爭，薩拉等機器人對戰(zhàn)爭進行了輿論干預(yù)和動員。

張教授還舉了其他例子，比如在2016年美國總統(tǒng)大選時，Twitter上有一些以拉丁裔身份注冊的推特機器人，發(fā)布了很多重復(fù)支持特朗普的推文。還有，據(jù)美國特別顧問辦公室（OSC）發(fā)現(xiàn)，在2016年美國總統(tǒng)大選期間，高自動化的賬號被用于擴散政治傳言，并為美國選民提供可以直接連接到諸如今日俄羅斯（Russia Today）等俄羅斯信息源的服務(wù)。

機器人在網(wǎng)絡(luò)政治話語空間中，扮演著越來越來重要性的角色，這些本質(zhì)為算法的機器人，解析信息并自動作出決策，在社交媒體中進行內(nèi)容生產(chǎn)并與真實的用戶產(chǎn)生互動。張教授認為，它們產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)輿論影響將會越來越大：一是參與輿論表達，制造民意；二是輿論引導(dǎo)，匯合成“人機烏合之眾”；三是進行輿論干預(yù)。由此，機器人越來越被政治團體所利用和操縱，用以改變公共話語和調(diào)整輿論議程。隨著時間推移和技術(shù)進步，機器人在社交網(wǎng)絡(luò)中的參與比重和產(chǎn)生影響還會繼續(xù)加大。

鑒于以上情況，有必要對社交機器人進行研究。張教授提出了“6W1H”結(jié)構(gòu)，“6W”為：Who、say What、to Whom、in Whichchannel、with What effect、with Whatkinds of supports，“1H”為How to dealwith。對于“Who”，即識別社交機器人，目前研究比較多，可采取流量分析的方法，基于社交網(wǎng)絡(luò)的特征等進行識別。對于“say What”，這一塊現(xiàn)階段也是研究比較多的，采取的方法有內(nèi)容分析、語義分析、情感分析、主題建模等。對于“How to deal with”，張教授指出，這是需要多學(xué)科共同研究的，而這一塊的研究目前幾乎是空白。

隨著技術(shù)的不斷進步，機器人作為活躍在社交網(wǎng)絡(luò)上的新“人種”，其人格化特征越來越明顯，威脅到人類在社交媒體中的唯一主體地位，社交機器人逐漸成為信息內(nèi)容生產(chǎn)、觀念傳播、意見表達、輿論引導(dǎo)的重要參與者。未來，社交機器人可能真正成為一只看不見的“手”并影響全世界。

人機對話的發(fā)展方向

人機對話是人工智能領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一，也是構(gòu)建未來人機共融社會的重要基礎(chǔ)和支撐。國際電氣與電子工程師協(xié)會會士（IEEE Fellow）、國際計算機學(xué)會杰出科學(xué)家李航教授在談到人機對話今后的發(fā)展方向時，先用幾個圖表總結(jié)了當(dāng)前人機對話的應(yīng)用現(xiàn)狀。根據(jù)有關(guān)2018年人機對話應(yīng)用在國內(nèi)情況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：人機對話的使用頻率目前還是比較低的，大多數(shù)情況是一周僅使用3-4次；人機對話的使用場景最多是車載，占45%，其次是電視、語音設(shè)備，而手機上的人機對話使用最少（盡管現(xiàn)在的智能手機幾乎都有語音助手功能），僅占5%；人機對話的功能應(yīng)用方面，用得最多的還是鬧鐘和天氣預(yù)報�？傮w說來，人機對話還在剛起步階段，使用的頻次、場景很少，使用的功能也很簡單，該領(lǐng)域的發(fā)展空間巨大。

人機對話之所以很難，李航認為主要表現(xiàn)在：一是對自然語言的理解很難。目前機器和人能進行簡單的聊天，但還是基于程序化的設(shè)計，聊天是機械式地“答題”，機器并沒有真正理解人所說的話，聊天并不能真正地聊起來，因此自然語言處理被喻為人工智能皇冠上的明珠；二是任務(wù)的創(chuàng)建和完成很難。因為人機對話過程中，會動態(tài)地產(chǎn)生一些任務(wù)，比如咨詢酒店信息、訂酒店等，這時機器就需要準確“聽懂”需求，并執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)，這樣人機對話就不會只停留于設(shè)置鬧鐘和天氣預(yù)報了；三是基于常識的判斷和邏輯推理很難。也就是在人機對話過程中，機器能給出建設(shè)性意見、輔助性參考等，能進行出謀劃策，這也是人機對話領(lǐng)域里最具有挑戰(zhàn)性的難點。

李航認為，從市場角度出發(fā)，當(dāng)前對人機對話的研發(fā)可以從三個方面去重點考慮：一是功能需求，二是情感需求，三是文化需求。李教授以機器人Lovot為例進行了說明。Lovot是Love和Robot兩個英文單詞的合寫，是日本新推出的一款滿足情感需求的機器人。這款機器人功能明確，給人提供陪伴，它所能做的事是：看、說、移動，它不做完成任務(wù)、提供信息等其他事。它的外形非�？蓯郏�它會發(fā)現(xiàn)你在看它，眼睛會隨著你轉(zhuǎn)，并作出相應(yīng)反應(yīng)，比如讓你抱起它。該款機器人一上市，便大受歡迎，滿足了部分人群的情感需求。

在此次“社交機器人”論壇上，還有其他多位學(xué)者、專家從各自的領(lǐng)域和行業(yè)，就人機對話這個話題進行了深入探討。京東人工智能業(yè)務(wù)部的算法科學(xué)家吳友政講解了智能客服機器人的技術(shù)實踐，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的車萬翔教授就自然語言處理在任務(wù)型對話系統(tǒng)中的應(yīng)用作了實例分析的說明和比賽評比的介紹，阿里巴巴智能服務(wù)事業(yè)部的資深技術(shù)專家陳海青現(xiàn)場演示了智能語音在物流運輸中的市場應(yīng)用，微軟亞洲研究院自然語言計算機組的主管研究員段楠介紹了基于預(yù)訓(xùn)練的NLP（自然語言處理）和多模式學(xué)習(xí)，三角獸科技創(chuàng)始人兼CEO王卓然博士分享了在開放域?qū)υ捪到y(tǒng)中的技術(shù)實踐和成熟方案。

與會專家認為，自圖靈測試提出以來，人機對話已歷經(jīng)近70年的發(fā)展，在現(xiàn)代經(jīng)濟社會中已經(jīng)嶄露頭角，給人們的工作和生活帶來便利。雖然在當(dāng)前諸多領(lǐng)域中人機對話還面臨重大挑戰(zhàn)，但技術(shù)發(fā)展的腳步從未停歇，這些難關(guān)終將被逐個攻克，我們對人機對話發(fā)展和應(yīng)用的前景充滿信心。

責(zé)任編輯：葛鴻燕

校對：葛鴻燕