人工智能算法正在渗入人们生活的方方面面,不仅衣食住行,夹杂情感需求的恋爱、婚配问题也开始被引入算法寻求解决方案。
数据显示,如今全球线上交友产业市值已接近40亿美金,未来还将有更多资本参与其中。这些社交应用产品可利用人工智能算法,通过分析用户的出生日期、性格、爱好等指标为其进行对象匹配,还能通过自然语言处理算法和用户进行口语化交流,并根据用户信息对他们进行“约会指导”,甚至能够通过后期回访来调整推荐给用户的配对人选。
在信息技术尚未发展之时,媒人这一角色主导着婚恋市场的信息流通,那么算法匹配和朋友推荐,这两种介绍对象的方式,哪一种更能够被当代年轻人接受呢?
1月9日,由腾讯研究院举办的“腾讯科技向善暨数字未来大会2021”召开,来自不同行业的专业人士针对“算法推荐对象和朋友介绍对象,哪个更靠谱”展开了激烈交锋。
婚恋App靠数据算法做红娘真的靠谱吗
腾讯研究院副院长李刚认为,在婚恋交友过程中,算法推荐和朋友介绍实质上是两种不同的渠道,比较这两种渠道时应当关注如下标准——样本量、可持续性、是否偏见等,还有渠道能否在反馈中不断学习进步,匹配对象越来越靠谱。
“姻缘可能是最古老的社会关系,姻缘确定的方式也不可避免地受到科技水平、社会风俗、价值标准的影响。”李刚认为,不管人们是否接受,科技和算法都无异于提供了一根超越现实的红线。并且,算法推荐和熟人介绍这两个渠道并不互斥,长期来看,随着人们与互联网的结合程度越来越高,算法推荐会展现出更多优势。
这一观点遭到了中国人民大学新闻学院讲师董晨宇的反驳,他认为“算法也许没有想象的那么靠谱”。算法能接触到的是人类的“给予”,朋友接收到的是我们的“流露”。在著名社会学家欧文·戈夫曼看来,语言符号非常善于伪装,体现在互联网表达上,我们都在“给予”,而不是“流露”。
“从这个逻辑出发,我们给算法提供的数据不是我们的原生数据,而是我们想让算法知道的数据。因此在婚恋App中,我们提供的数据可能是自我美化后的理想自我。”董晨宇认为,这会导致一个结果——谈恋爱的双方不是真实的人,而是两个虚拟理想自我。
算法应该更好地服务人而非束缚人
中国社会科学院新闻与传播研究所助理研究员孙萍表示,根据2020年的相关数据显示,中国目前有近7700万独居青年,其中七成人没能够通过社交途径找到合适的对象。
“算法是不是可以帮帮忙?当然可以。首先算法数据量足够大,并且精确度很高。”孙萍认为,算法能够帮助人们在海量数据中精准找到适合的对象。此外,算法还有一个优势在于其营造的沟通环境更适用于当代年轻人。在孙萍看来,人与人之间交流难免会有所顾忌,但人们跟机器对话是完全无障碍的,在社交App中,年轻人也许才处于最真实放松的状态,“要看到算法的灵活性、成长性、开创性”。
有观点认为,人类的情感不可避免地具备主观性和偶发性,依赖算法会激发人的惰性,致使人的社交*和动力降低。长期发展下去,使用算法的人难免会成为“困在算法里的人”。
腾讯研究院研究员胡璇则表示,机器推荐属于人工智能算法,朋友的推荐也是一种算法并且“是更有力的算法”。机器算法需要输入大量明明白白的数据,但是人做判断并不遵循这样的逻辑,感情恰恰是最不遵循逻辑的存在。再多的数据也无法准确预测一个主观性极强的判断,算法可能没有你的朋友更了解你。
“现在相亲网站和很多App已经在用算法进行用户匹配推荐,包括日本政府也想要用AI解决现代人不谈恋爱、不生孩子的问题。”胡璇表示,关注的焦点应当是如何让算法更好地为人服务,从而避免人被算法操纵的风险。
机器或许能模拟感情却无法共享生命历程
算法的精准度,会因为我们在社交媒体上展现带有表演性质的数据,进而受到影响吗?中国人民大学新闻学院教授、博士生导师彭兰认为,未来对人进行计算,所利用的不仅是社交媒体里的数据,还包括各种传感器和其他信息采集工具获取的内容,未来的技术可能会更深入地揭示人性。
“人工智能对于情感的分析正不断走向深层,未来用机器模仿人的情感可能会达到比今天更高的水平,甚至表现出共情的能力。”彭兰指出,人与人的沟通中,有一样难以被机器复刻,那就是人的生命历程。机器没有人的生命历程,哪怕它可以描绘模拟情感,但它未必有真正跟人对话的可能性。
算法有大量数据作为基础,在某些方面的判断选择可能比人类靠谱。但算法会形成模型和套路,有时候机器的套路可以打破人类思维局限,但同时我们又需要警醒彻底被套路。
人类的情感到底容不容得下智能的结构?数据算法的进化可能性有多大?在这个时代,是人类面对智能、面对大数据不得不去思考的话题。
“如果真有所谓算法推荐的合适伴侣,那么它会不会再出一个如何和与对方相处的指南呢?”米果文化传播有限公司CEO胡渐彪认为,利用算法干预人类情感,在现阶段其启示意义远大于实用意义。算法能否成功帮助人类解决婚恋问题,技术的发展最终会给出答案,“可能10年之后我们要思考的就是这个问题的第二篇章”。(内容来源于微信公众号“腾讯研究院”)
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