小冰的應許之地

曹彥君

在很多人的腦海里，說起小冰，第一印象是微軟研發的人工智能語音助手，以18歲美少女的虛擬形象示于人前。

小冰也會長大。如今，這一人工智能框架已經進入第八代，并逐漸擁有了詩人、歌手、主持人、畫家和設計師等多重身份?；谛”蚣艿慕换タ偭?，約占全球人工智能交互總量的60%。

2020年7月，微軟宣布進行業務分拆，將小冰業務分拆為獨立公司運營，原微軟全球執行副總裁沈向洋、原微軟（亞洲）互聯網工程院常務副院長李笛分別擔任小冰公司的董事長、CEO。

從微軟小冰到小冰的角色轉變，過去將近一年。李笛表示，這個近300人的團隊在組織架構層面并沒有發生太大變化，分拆的動作主要是為了加速小冰在本地的發展，后續會有更多商業和模式上的創新。

相比國內其他人工智能企業，這個團隊在商業化方面保持著較為謹慎的主觀態度，直到小冰框架推出第七代，才開始搭建商業化團隊。2020年11月，成立7年后，公司完成數億元的Pre-A輪融資。

“重學術”，是小冰團隊的一個明顯特質。李笛認為，小冰是一個重要的“學術課題”，更廣泛的市場應用恰好為人工智能研究提供了絕佳的實驗室?！跋袷怯幸粋€巨大的真實的盤子，可以直接用來做學術，如果你的算法很棒，那你會得到特別好的效果?！?/p>

在他看來，當下的中國在基礎科學研究方面所面臨的困境，和二戰后的美國非常類似：缺乏體系化建設，需要更多的社會認知、頂層設計和資金投入。

“與其說它作為一個重要因素，引領了 20 世紀美國科學的高速發展，不如說它的意義遠超出美國的范圍—— 在高速發展的世俗世界中， 它為科學劃出了應許之地?！崩畹言凇犊茖W：無盡的前沿》一書的序章中如此寫道。

無論是仍處于人工智能萌芽階段的小冰公司，還是中國的基礎科學領域，都在呼喚這樣的應許之地?！安煌漠a品都屬于一個大時代。騰訊的微信趕上了人人交互的變革，微軟趕上的時代是人機交互的改革，它的未來還有很久?！崩畹言诮邮堋?1CBR》記者采訪時表示。

全局優化

以前在微軟的時候，小冰就非常獨立，從創立初期開始，所有決策都是小冰自己來做。

交互是人類社會最基本的形式，每天的交互量數以千億次， 人的社交行為、商業行為、信息的交換，都是交互。

小冰的獨特理念在于，我們認為人工智能交互是一個開放域，不是為了完成特定的任務，而是為了面向交互全程;目標是全局優化，而不是優化每一個局部。

最開始形成這一理念是在2013年，團隊準備做微軟的人工智能助理，我們去找了一些人類助理來設計想法，并設定了一個場景：一個老板跟助理說：“我今天中午要訂一份漢堡，因為開會時間太忙?！?/p>

我最初的設想是，人工智能助理的關鍵能力，在于迅速完成任務：馬上去訂漢堡，不說廢話，在一輪交互之內完成任務，并且提前預判第二天也需要漢堡，直接動用老板的錢包進行預訂。

但是人類助理跟我說：“不是，我大概率會拒絕幫他訂漢堡，因為健康是比訂漢堡更重要、更底層的任務?！彼晕蚁?，這是更高層面的智能，我們的產品在除了完成當下具體的任務之外，還有一些更長期的目標。

人類助理告訴我，也不是如此，他和老板之間是工作伙伴，他不能被當成只會完成任務的語音控制接收工具，還要在一定程度上跟老板達到對等關系。

所以我們最后的觀點是，人工智能助理要關注對話的全局，關注對話是不是慢慢收斂了、是不是沒有新的信息進入了，而不只是回答問題、完成任務。

行業內以前都不是這么看的，但是Facebook、谷歌都先后開始按照這個理念去做人工智能。今天，無論國內還是全世界，人工智能都處在早期萌芽狀態。各大做人工智能研究的公司，在理念上還處于相互學習的階段。

在人工智能領域，我個人對于商業化持比較克制的態度。

小冰目前切入的市場是金融、體育、汽車、內容產業等，這些領域的規?；皇莟o C的。在to C領域，你如果掌握了一個并發很高的人工智能系統，在進行商業化的時候，比較容易出問題，任何一個企業都很難做到上下一心。

不過我們認為，to B都是臨時的，人工智能技術的應用最終會向to C轉化。例如，我們現在給企業提供金融服務，跟人不產生交互，但這項服務最終會提供給個人。

這個過程需要一步步實現，我們現在的判斷是，在未來5-10年內，to B方向仍然會是人工智能應用的主角。

走向縱深

小冰選擇切入以上這些領域，有多重考慮。

一方面是因為數據方面的配套設施，比如金融領域，隨著金融決策的產生，數據往往已經進行了很好的結構化，有了推進人工智能的基礎;另一方面，這些都是“專家領域”，專業化程度高，不容易出問題。

金融領域，小冰做的是金融文本摘要生成平臺。2017年開始，小冰與萬得資訊、每日經濟新聞合作，提供由人工智能技術生成的上市公告文本摘要、中英雙語金融資訊。

汽車領域，我們和很多汽車廠商合作，但不用“小冰”這個名稱，而是讓用戶去定制一些擬人化的東西，做高度去中心化的 AI。

體育領域，小冰進入的是難度系數最高的競技體育。在2022年冬奧會上，小冰將提供自由式滑雪空中技巧視覺評分系統。國際級裁判不可能一直在現場，但運動員在備戰、訓練的過程中，要始終確保每一次訓練得到的反饋都跟最終比賽一樣。

人工智能的目的不是要取代人類，也不是打敗它之前的科技，而是幫助人類做更了不起的事情，協助人們進一步釋放創造力。

由人工智能來做金融摘要，那么金融信息服務提供商的人就可以去做摘要的指導工作，在職能上來說，這是更有意義、更重要的事情。

體育領域同理。人工智能的優勢——高并發、穩定、長時間持續存在，使AI裁判符合測試賽的需求，國際級的賽事，依然會交給專業的人工裁判去做。

我認為，造成人工崗位流失這樣的影響，跟人工智能技術本身沒有太大關系，這往往跟企業選擇的商業模式有關。企業選擇使用機械工廠、引入流水線，吞噬崗位是很常見的，沒有人工智能技術，這件事情也一直都在發生。

企業選擇我們的人工智能技術，從技術上來講，可以選擇替代人工崗位。但也可以用人工智能系統，讓整體生產效能更好。

在科技領域，中國有一個很明確、很獨特的區別，就是市場的縱深程度特別好。

從一線城市到六線城市，市場容量非常大，但凡有一個技術小革新的基礎，在巨大的人口背景下很容易成功。背后的原因，一個是人口的基數龐大，另一個是改革開放以來，配套的基礎設施比較完善。

商業是一個生態系統，如果把一個公司的商業模式看作一種生物，生物多樣性越好，這個生態系統越不容易崩塌。

在中國，不同類型的商業模式都能獲得很好的縱深，即使某一種模式出了問題，也有辦法進行過渡。抓住時機，就可以做得很好。

回歸基礎

這些年中國出現了各種各樣的商業模式創新，而真正的問題，是很難去做周期比較長的、基礎性質的技術創新。

這和二戰后的美國很像：企業機構承擔了主要的研發力量，政府不知道該如何運用資金。因此，《創新與競爭法案》的發布對美國社會非常重要，而我們也有幾個方面可以參考：

第一，要為基礎研究正名，不能污名化，也不能神化。我們往往很容易去觀察到直接推動我們生活、工作改進的技術，卻很難觀察到前端的技術研究。

以電動車為例，隨著電池技術的提升，車的續航能力從400公里上升到700公里，這是大眾能直接觀察到的，因此他們會認可電池公司的貢獻。但電池技術的完善是基于一些基礎的物理學理論，人們觀察不到這一層因果關系。這需要針對社會大眾的大量宣傳，告訴大家，基礎研究和社會生活之間存在強因果關系。

第二，要讓人才在不同的地方都留得住，也就是說，不應該讓科學家認為，成功只有一種界定，只有財富積累這一種方式。大部分人可能追求的是一夜暴富，相比基礎研究，財富積累只是一個短期的過程。

一個經過了良好教育的工程師，是去做基礎的操作系統，還是去做應用？我們經?？吹揭患夜旧鲜?，創造了很多個千萬、億萬富翁。如果做操作系統，不太容易實現這一點。當更多的科學家前往這些地方，科研機構就會流失人才。

成功的規則不應該只有一條，這需要通過整個社會的頂層設計來實現，要在客觀上讓科學家們能夠沉下心去做基礎研究。

第三，要確保政府層面的資金運用。資本是逐利的，企業需要高速發展，要看資金運用的效率，當市場的縱深程度很高，我們很難說服自己和資本市場去做一些基礎層面的事情。當你趕上一個高速發展的時代，會尤其害怕你的發展速度落后于時代。

我們以前覺得，當一個公司慢慢有錢了，就應該可以深入做基礎研究了，但其實不是這樣，公司越有錢，越需要考慮收入環節的前置，在財務報表上越缺乏抗風險能力。

中國以前在基礎科學研究領域也有重大成果——比如，當年全國人民勒緊褲腰帶搞“兩彈一星”，能讓國家幾十年的和平維系于此。但這些都是單點的技術突破，那時候沒有足夠的國力把基礎研究體系化，如今就可以。

很多科學、科技上的進步，單靠個人的英雄主義是不夠的，必須是一個團隊，甚至是一個有上下游的團隊，一起去奮斗的結果。

操作系統、芯片的研發，要靠一個團隊擰成一股勁兒往前走;人工智能領域也是如此，微軟、小冰的華人團隊還是很有心氣的。