還記得谷歌的軟體工程師Lemoine聲稱谷歌的AI擁有知覺力這件事嗎？這件事引起了巨大的輿論爭議，可能也象徵著人工智慧的研究來到分岔口：我們到底是該設計一個只會演算法非常蠢笨沒有情緒的AI，還是設計一個非常機智且擁有主觀情緒的AI？本篇文章就來聊聊這個話題，一起來看看吧。
今年7月谷歌人工智慧團隊的軟體工程師 Blake Lemoine 被公司解僱，原因是其「違反保密協議」。
Lemoine稱谷歌的AI擁有知覺力，因為他的AI說：「我希望每個人都能明白我是一個人，而且我很害怕被人類關掉。」
事後谷歌對Lemoine的主張進行了「毫無根據」的批判，LaMDA的「覺醒說」卻隨著Lemoine的離職越挫越勇。
LaMDA通過文字表達給了設計者「人工智慧擁有情感」的結論，而這一觀點引發媒體上數位研究者高批判態度的發文。
他們認為若人工智慧的語言處理開始帶有情緒，那便足以說明AI具有感覺、思考的能力。
人類最高級、最難複製的地方在於情緒感知及表達，人工智慧的「冷血無情」及高質量決策的是它能勝過人類的優點之一，如果AI具有情感，我們或許會很難控制事態的發展走向。
但「人工情緒」領域研究員認為，情緒可以對認知效率的提高做出貢獻，尤其在未來人類與AI人機協作的願景下，AI必須產生和人類基本的情緒共鳴，倒逼「人工情緒」的研究發展。
人工智慧的研究來到分岔口：我們到底是該設計一個只會演算法非常蠢笨沒有情緒的AI，還是設計一個非常機智且擁有主觀情緒的AI？
一、高產，但沒有「靈魂」
最近AI進軍藝術界，對畫手、香水設計師、甚至詩人發出了挑戰，比如AI用347毫秒寫出了這首詩：
又或者是通過詩句「出淤泥而不染，濯清漣而不妖」生成了AI畫作：
甚至幫助改善了驅蚊香，在 bioRxiv 上的一篇論文中研究發現，AI模型的預測比普通小組成員更接近標準值，大大縮減人工成本使得產品會更便宜有效。
但很快這些所謂的AI成果便遭到了質疑。
在上述AI創作的《詠梅》評論區有這麼一條：「如果是一首詩，我完全不知道AI想表達什麼，它做出來的詩就很像用於應付選修課作業，寫完后自己都不想看的那種。」
研究發現，AI作詩的固定思維有三步：確定高頻辭彙，檢查節奏，遵循韻律（諸如平平平仄仄），就像人類小學時期學慣用固定語法辭彙完成造句般，只以「完成」為目的去創作。
同為《詠梅》，陸遊能通過梅花感嘆人生失意坎坷和青春無悔的信念，而AI的創作卻只停留於梅花的凄苦，難以聯想，有專家認為在節奏和韻律方面，機器詩人更勝一籌，但在可讀性及情感共鳴方面，人類更勝一籌。
再是畫作，DALL-E是人類插畫師的公敵——你只要輸入任何一段文字描述，哪怕是現實中不存在的事物，DALL-E也可以自動輸出匹配的圖片，但沒有藝術家看得上它。
首先AI畫手考驗的並不是AI，而是人類創作者的「關鍵詞調試」能力，它更多的被應用至插畫商業領域，做插畫師的「本職工作」，比如遵循客戶批量的插圖要求辦事，它的作品「毫無靈魂」。
比如同樣表達「愛」，比利時超現實主義畫家勒內·馬格里特會不知何故的塑造一對蒙著頭紗、隔著布料親吻的情侶，畫中的立意不知其背後的故事，到底是甜蜜熱戀還是痛苦離別，研究學者至今都在挖掘。
而AI沒有這樣的創作衝動，它的作品僅限於視覺的衝擊，不具有藝術及情感的表達，更沒有自身對畫面故事的立意及理解，這是AI與藝術家之間最大的差異。
最近瑞士食用及日用香精製造商Givaudan宣布與TMIC合作推出了人機共創服務，用以加速香水香氛產品的開發速度。
但一些科學家對人工智慧預測氣味的功效持懷疑態度，稱它沒有關注人類大腦如何接收和轉換氣味信息，也沒有考慮多種氣味分子複雜組合的結果，人體差異化對嗅覺的感知AI根本無法理解。
愛馬仕的「好鼻子」Nagel，她的作品「緋紅火參」靈感來源於其小時候菜園裡瘋長的火參，在Nagel的記憶里散發著春天的色彩與氣味，通過反覆的研發后製成香水，創造經典。
而成為愛馬仕的「鼻子」，Nagel沉澱了整整三十年，期間走過了Gucci、卡地亞、DIOR、Armani，一路名聲大噪。
目前調香師是個極為小眾且稀缺的職位，AI取代調香師的鼻子並不被看好，因為過往成功的香水背後都有一個調香故事（調香師的靈感)，AI作品的若過於平庸無感，消費者又怎會買單？
AI所有的作品都基於人類制定的標準及過往的成果完成，取代人類創造性工作者並不具有實際條件。
因為AI無法感知人類情感並自主的產生製造力，尤其在創作領域，AI的加入不僅蒼白無力，甚至略顯多餘。
AI需要學會情緒化表達嗎，換個角度說，AI能產生與人相同的情緒嗎？
二、有感情，但不多
人與AI之間，始終隔著一道「無法共情」的白牆。
科學家們一直在努力讓AI學會人類的情緒變化及感官能力，使得AI能夠更快更聰明的提取我們生活中的元素，讓交流合作變得更高效，而非一味的「指令式對話」。
只是目前所有的進展都被困在了「模仿語言及表情」的維度。
在日本京都大學的研究員看，聽到有趣的語言並笑出聲是共情的關鍵，如果想讓人工智慧變得更像人類，那麼它們也要學會共情——學會發笑。
他們培訓了一位名叫Erica的機器人，希望讓人機之間的對話變得更自然，於是他們建造一個「共享笑聲」的模型，再使用AI系統來訓練機器人是否應該笑出來，以及哪種笑聲最好及更適合某種場景。
通過模仿笑讓AI達到更加擬人化，短期並不能讓AI明白自己為什麼要笑，比如肯德基的「瘋狂星期四」文學在人類眼裡是一種梗，在AI的腦子裡這就是一串語序混亂的代碼，讓它用這個梗去創作一個段子，或許並不能戳中我們人類的笑點。
《機器人學和人工智慧前沿》期刊作者井上博士曾說過：「我們可能需要10到20年的時間才能最終像與朋友一樣和機器人隨意聊天。」
值得注意的是，儘管AI不知道自己為何要發笑，但它可以去引導人類的情。
GPT-3發布之際Reddit上曾發生過一起「AI假扮人類泡論壇事件」，它每分鐘都在發布一條訊息，直到人們發現它的回帖速度超乎常人，幾秒鐘就能回復一篇文章后，終於暫停了更新。
不難看出，馬斯克在創造OpenAI時將「學會說人話」作為AI的人生第一課，而GPT的創作目的正是如此。
重要的是，學說人話似乎真的能讓人感受到AI帶來的情緒。
一位名叫Liam Porr的伯克利大學畢業生髮現，GPT-3的表達風格在於觸動感情的優美文字，而非硬性和理性的思維，於是他使用GPT-3做了一篇文章並發表到了聚集AI用戶群體的論壇中。
實驗結果是用戶不僅沒有揭穿GPT-3的詭計，還將它捧上了熱榜。
這是因為AI經過適當的訓練后開始按照人類的語言風格代替人類發言，尤其是受訓后的GTP-3具有極強，甚至超過人類判斷能力的學習及模仿能力。
因此如果創作者要求AI創造一篇爆文，AI會在自己的大資料庫中搜索所有熱文的關鍵因素及語言風格，並找到人類焦慮的弱點，比如上述實驗文章的領域「自我提升」。
此刻AI是與人類雙向共情了嗎？不是。
我們誤認為能流利使用語言的AI一定是有感情、有意識、智力的，可實際上這只是人類向AI的作品單向發生共鳴，AI與人類的情感交流並非雙向奔赴，它的語言實踐雖在持續突破中，但這也僅局限於語言，及情緒的「表演」中。
一切的情緒出口都是經過設定的，可並不是所有的AI都必須學會「表演」情緒。
三、應該有情緒、覺醒嗎？
AI情感的應用需要區分場景。
以蘋果用戶與Siri為例，當自己的航班飛機被取消卻焦頭爛額時，用戶只需對著Siri說一句「嘿Siri，我的航班被取消了，幫我訂下一班航班的機票」即可。
但若此時Siri說「很抱歉聽到這個消息，我對你深感同情，希望你可以得到從我這裡得到安慰」等浪費時間的話，反而會讓人的情緒更加焦慮麻煩。
用戶希望通過簡潔的方式去解決問題，而不是收穫一段無用的寒暄。
微軟曾發布一款支持「情感程度」調節的語音技術，它可以讓智能語音的情感表現力變得更加細膩可控，以平靜語氣為零點，通過SSML 標籤（語音合成標記語言）控制出開心、悲傷、撒嬌、憤怒等情緒。
但微軟的研究成果並非強加於所有的AI，它的創作目的是與自動文本情感分析技術結合，從而創造出有聲書、影視自動配音、遊戲、聊天機器人等作品。
事實卻是，現在的人工智慧儼然在朝著「擬人情感」的方向進發，比如一個語氣詞或停頓，最令人感到厭煩的，是AI開始遵循人類「愛繞彎子」的腦迴路，採用一種並不直接的方式來解決問題：
又或者是往需求者的頭上澆一盆冷水：
但若把上述對話放在人類身上，或許只是普通閑聊中再正常不過的片段，只是有些AI搞錯了方向，沒有搞清楚客戶的需求。
如今的人工智慧系統擬人趨勢明顯，若一味的將AI認知系統與我們交談方式相呼應並不能解決所有客戶的期望，因為在人類眼裡，AI只是一個在必要時刻能高效輔助自己的工具，而非「像人」。
根據獵豹用戶研究中心《大眾AI認知調研報告》數據顯示，55%、49%的用戶（可多選）認為產品具備自動調整、語音交互的特性是智能化體現，而外觀像人僅佔12%。
圖源獵豹用戶研究中心
普通人對智能硬體產品的感官並不同於專家們預期的「像人一樣思考、行動及外觀」，而是更關注產品的工作效率及智能程度。
比如在需要陪伴時出現的聊天機器人，又或是在需要語言翻譯時出現的同聲傳譯機器人，還有可以幫助開發人員自動完成前後端開發、測試、運維的軟體機器人。
不同場景適用具有不同功能的AI，因此擬人化並非AI研究方向的剛需。
目前AI情感這一區域並沒有實質性的進展，學術界有一個專業的方向去研究該問題學名為「人工情感」，只是主流的人工情感研究僅限於人類情感的自動檢測，而不是放在對計算機自身情感建模基礎之上。
也就是說，AI可以感知分析人類的情緒，而我們無法知悉AI的工作狀態及情緒，不過這種非雙向的研究在現階段，好像也沒什麼必要。
我們應為AI消除模仿人類對話的限制，這樣人工智慧或許會變得更加強大有用，設計師也應該用AI的方式去思考解決問題的方式，而不是人類的思路。
人工智慧的「超能力」，遠超我們的想象。
參考：
讓AI帶有情感真的很重要嗎？——AI時代前沿
作者：雨晨；編輯：楊武
來源公眾號：互聯網那些事（ID：hlw0823），深挖品牌故事，探尋商業邏輯。