今年7月谷歌人工智能團隊的軟件工程師 Blake Lemoine 被公司解雇，原因是其“違反保密協(xié)議”。

Lemoine稱(chēng)谷歌的AI擁有知覺(jué)力，因為他的AI說(shuō)：“我希望每個(gè)人都能明白我是一個(gè)人，而且我很害怕被人類(lèi)關(guān)掉?！笔潞蠊雀鑼emoine的主張進(jìn)行了“毫無(wú)根據”的批判，LaMDA的“覺(jué)醒說(shuō)”卻隨著(zhù)Lemoine的離職越挫越勇。

LaMDA通過(guò)文字表達給了設計者“人工智能擁有情感”的結論，而這一觀(guān)點(diǎn)引發(fā)媒體上數位研究者高批判態(tài)度的發(fā)文。

他們認為若人工智能的語(yǔ)言處理開(kāi)始帶有情緒，那便足以說(shuō)明AI具有感覺(jué)、思考的能力。

人類(lèi)最高級、最難復制的地方在于情緒感知及表達，人工智能的“冷血無(wú)情”及高質(zhì)量決策的是它能勝過(guò)人類(lèi)的優(yōu)點(diǎn)之一，如果AI具有情感，我們或許會(huì )很難控制事態(tài)的發(fā)展走向。

但“人工情緒”領(lǐng)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(lái)人類(lèi)與AI人機協(xié)作的愿景下，AI必須產(chǎn)生和人類(lèi)基本的情緒共鳴，倒逼“人工情緒”的研究發(fā)展。

人工智能的研究來(lái)到分岔口：我們到底是該設計一個(gè)只會(huì )算法非常蠢笨沒(méi)有情緒的AI，還是設計一個(gè)非常機智且擁有主觀(guān)情緒的AI？

01.高產(chǎn)，但沒(méi)有“靈魂”

最近AI進(jìn)軍藝術(shù)界，對畫(huà)手、香水設計師、甚至詩(shī)人發(fā)出了挑戰，比如AI用347毫秒寫(xiě)出了這首詩(shī)：

又或者是通過(guò)詩(shī)句“出淤泥而不染，濯清漣而不妖”生成了AI畫(huà)作：

甚至幫助改善了驅蚊香，在 bioRxiv 上的一篇論文中研究發(fā)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(chǎn)品會(huì )更便宜有效。

但很快這些所謂的AI成果便遭到了質(zhì)疑。

在上述AI創(chuàng )作的《詠梅》評論區有這么一條：“如果是一首詩(shī)，我完全不知道AI想表達什么，它做出來(lái)的詩(shī)就很像用于應付選修課作業(yè)，寫(xiě)完后自己都不想看的那種?！?/p>

研究發(fā)現，AI作詩(shī)的固定思維有三步：確定高頻詞匯，檢查節奏，遵循韻律（諸如平平平仄仄），就像人類(lèi)小學(xué)時(shí)期學(xué)習用固定語(yǔ)法詞匯完成造句般，只以“完成”為目的去創(chuàng )作。

同為《詠梅》，陸游能通過(guò)梅花感嘆人生失意坎坷和青春無(wú)悔的信念，而AI的創(chuàng )作卻只停留于梅花的凄苦，難以聯(lián)想，有專(zhuān)家認為在節奏和韻律方面，機器詩(shī)人更勝一籌，但在可讀性及情感共鳴方面，人類(lèi)更勝一籌。

再是畫(huà)作，DALL-E是人類(lèi)插畫(huà)師的公敵——你只要輸入任何一段文字描述，哪怕是現實(shí)中不存在的事物，DALL-E也可以自動(dòng)輸出匹配的圖片，但沒(méi)有藝術(shù)家看得上它。

首先AI畫(huà)手考驗的并不是AI，而是人類(lèi)創(chuàng )作者的“關(guān)鍵詞調試”能力，它更多的被應用至插畫(huà)商業(yè)領(lǐng)域，做插畫(huà)師的“本職工作”，比如遵循客戶(hù)批量的插圖要求辦事，它的作品“毫無(wú)靈魂”。

比如同樣表達“愛(ài)”，比利時(shí)超現實(shí)主義畫(huà)家勒內·馬格里特會(huì )不知何故的塑造一對蒙著(zhù)頭紗、隔著(zhù)布料親吻的情侶，畫(huà)中的立意不知其背后的故事，到底是甜蜜熱戀還是痛苦離別，研究學(xué)者至今都在挖掘。

而AI沒(méi)有這樣的創(chuàng )作沖動(dòng)，它的作品僅限于視覺(jué)的沖擊，不具有藝術(shù)及情感的表達，更沒(méi)有自身對畫(huà)面故事的立意及理解，這是AI與藝術(shù)家之間最大的差異。

最近瑞士食用及日用香精制造商Givaudan宣布與TMIC合作推出了人機共創(chuàng )服務(wù)，用以加速香水香氛產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)速度。

但一些科學(xué)家對人工智能預測氣味的功效持懷疑態(tài)度，稱(chēng)它沒(méi)有關(guān)注人類(lèi)大腦如何接收和轉換氣味信息，也沒(méi)有考慮多種氣味分子復雜組合的結果，人體差異化對嗅覺(jué)的感知AI根本無(wú)法理解。

愛(ài)馬仕的“好鼻子”Nagel，她的作品“緋紅火參”靈感來(lái)源于其小時(shí)候菜園里瘋長(cháng)的火參，在Nagel的記憶里散發(fā)著(zhù)春天的色彩與氣味，通過(guò)反復的研發(fā)后制成香水，創(chuàng )造經(jīng)典。

而成為愛(ài)馬仕的“鼻子”，Nagel沉淀了整整三十年，期間走過(guò)了Gucci、卡地亞、DIOR、Armani，一路名聲大噪。

目前調香師是個(gè)極為小眾且稀缺的職位，AI取代調香師的鼻子并不被看好，因為過(guò)往成功的香水背后都有一個(gè)調香故事（調香師的靈感)，AI作品的若過(guò)于平庸無(wú)感，消費者又怎會(huì )買(mǎi)單？

AI所有的作品都基于人類(lèi)制定的標準及過(guò)往的成果完成，取代人類(lèi)創(chuàng )造性工作者并不具有實(shí)際條件。因為AI無(wú)法感知人類(lèi)情感并自主的產(chǎn)生制造力，尤其在創(chuàng )作領(lǐng)域，AI的加入不僅蒼白無(wú)力，甚至略顯多余。

AI需要學(xué)會(huì )情緒化表達嗎，換個(gè)角度說(shuō)，AI能產(chǎn)生與人相同的情緒嗎？

02.有感情，但不多

人與AI之間，始終隔著(zhù)一道“無(wú)法共情”的白墻。

科學(xué)家們一直在努力讓AI學(xué)會(huì )人類(lèi)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(huà)”。

只是目前所有的進(jìn)展都被困在了“模仿語(yǔ)言及表情”的維度。

在日本京都大學(xué)的研究員看來(lái)，聽(tīng)到有趣的語(yǔ)言并笑出聲是共情的關(guān)鍵，如果想讓人工智能變得更像人類(lèi)，那么它們也要學(xué)會(huì )共情——學(xué)會(huì )發(fā)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(huà)變得更自然，于是他們建造一個(gè)“共享笑聲”的模型，再使用AI系統來(lái)訓練機器人是否應該笑出來(lái)，以及哪種笑聲最好及更適合某種場(chǎng)景。

通過(guò)模仿笑讓AI達到更加擬人化，短期并不能讓AI明白自己為什么要笑，比如肯德基的“瘋狂星期四”文學(xué)在人類(lèi)眼里是一種梗，在A(yíng)I的腦子里這就是一串語(yǔ)序混亂的代碼，讓它用這個(gè)梗去創(chuàng )作一個(gè)段子，或許并不能戳中我們人類(lèi)的笑點(diǎn)。

《機器人學(xué)和人工智能前沿》期刊作者井上博士曾說(shuō)過(guò)：“我們可能需要10到20年的時(shí)間才能最終像與朋友一樣和機器人隨意聊天?！?/p>

值得注意的是，盡管AI不知道自己為何要發(fā)笑，但它可以去引導人類(lèi)的情。

GPT-3發(fā)布之際Reddit上曾發(fā)生過(guò)一起“AI假扮人類(lèi)泡論壇事件”，它每分鐘都在發(fā)布一條訊息，直到人們發(fā)現它的回帖速度超乎常人，幾秒鐘就能回復一篇文章后，終于暫停了更新。

不難看出，馬斯克在創(chuàng )造OpenAI時(shí)將“學(xué)會(huì )說(shuō)人話(huà)”作為AI的人生第一課，而GPT的創(chuàng )作目的正是如此。

重要的是，學(xué)說(shuō)人話(huà)似乎真的能讓人感受到AI帶來(lái)的情緒。

一位名叫Liam Porr的伯克利大學(xué)畢業(yè)生發(fā)現，GPT-3的表達風(fēng)格在于觸動(dòng)感情的優(yōu)美文字，而非硬性和理性的思維，于是他使用GPT-3做了一篇文章并發(fā)表到了聚集AI用戶(hù)群體的論壇中。

實(shí)驗結果是用戶(hù)不僅沒(méi)有揭穿GPT-3的詭計，還將它捧上了熱榜。

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這是因為AI經(jīng)過(guò)適當的訓練后開(kāi)始按照人類(lèi)的語(yǔ)言風(fēng)格代替人類(lèi)發(fā)言，尤其是受訓后的GTP-3具有極強，甚至超過(guò)人類(lèi)判斷能力的學(xué)習及模仿能力。

因此如果創(chuàng )作者要求AI創(chuàng )造一篇爆文，AI會(huì )在自己的大數據庫中搜索所有熱文的關(guān)鍵因素及語(yǔ)言風(fēng)格，并找到人類(lèi)焦慮的弱點(diǎn)，比如上述實(shí)驗文章的領(lǐng)域“自我提升”。

此刻AI是與人類(lèi)雙向共情了嗎？不是。

我們誤認為能流利使用語(yǔ)言的AI一定是有感情、有意識、智力的，可實(shí)際上這只是人類(lèi)向AI的作品單向發(fā)生共鳴，AI與人類(lèi)的情感交流并非雙向奔赴，它的語(yǔ)言實(shí)踐雖在持續突破中，但這也僅局限于語(yǔ)言，及情緒的“表演”中。

一切的情緒出口都是經(jīng)過(guò)設定的，可并不是所有的AI都必須學(xué)會(huì )“表演”情緒。

03.應該有情緒、覺(jué)醒嗎？

AI情感的應用需要區分場(chǎng)景。

以蘋(píng)果用戶(hù)與Siri為例，當自己的航班飛機被取消卻焦頭爛額時(shí)，用戶(hù)只需對著(zhù)Siri說(shuō)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(shí)Siri說(shuō)“很抱歉聽(tīng)到這個(gè)消息，我對你深感同情，希望你可以得到從我這里得到安慰”等浪費時(shí)間的話(huà)，反而會(huì )讓人的情緒更加焦慮麻煩。

用戶(hù)希望通過(guò)簡(jiǎn)潔的方式去解決問(wèn)題，而不是收獲一段無(wú)用的寒暄。

微軟曾發(fā)布一款支持“情感程度”調節的語(yǔ)音技術(shù)，它可以讓智能語(yǔ)音的情感表現力變得更加細膩可控，以平靜語(yǔ)氣為零點(diǎn)，通過(guò)SSML 標簽（語(yǔ)音合成標記語(yǔ)言）控制出開(kāi)心、悲傷、撒嬌、憤怒等情緒。

但微軟的研究成果并非強加于所有的AI，它的創(chuàng )作目的是與自動(dòng)文本情感分析技術(shù)結合，從而創(chuàng )造出有聲書(shū)、影視自動(dòng)配音、游戲、聊天機器人等作品。

事實(shí)卻是，現在的人工智能儼然在朝著(zhù)“擬人情感”的方向進(jìn)發(fā)，比如一個(gè)語(yǔ)氣詞或停頓，最令人感到厭煩的，是AI開(kāi)始遵循人類(lèi)“愛(ài)繞彎子”的腦回路，采用一種并不直接的方式來(lái)解決問(wèn)題：

又或者是往需求者的頭上澆一盆冷水：

但若把上述對話(huà)放在人類(lèi)身上，或許只是普通閑聊中再正常不過(guò)的片段，只是有些AI搞錯了方向，沒(méi)有搞清楚客戶(hù)的需求。

如今的人工智能系統擬人趨勢明顯，若一味的將AI認知系統與我們交談方式相呼應并不能解決所有客戶(hù)的期望，因為在人類(lèi)眼里，AI只是一個(gè)在必要時(shí)刻能高效輔助自己的工具，而非“像人”。

根據獵豹用戶(hù)研究中心《大眾AI認知調研報告》數據顯示，55%、49%的用戶(hù)（可多選）認為產(chǎn)品具備自動(dòng)調整、語(yǔ)音交互的特性是智能化體現，而外觀(guān)像人僅占12%。

圖源 獵豹用戶(hù)研究中心

普通人對智能硬件產(chǎn)品的感官并不同于專(zhuān)家們預期的“像人一樣思考、行動(dòng)及外觀(guān)”，而是更關(guān)注產(chǎn)品的工作效率及智能程度。

比如在需要陪伴時(shí)出現的聊天機器人，又或是在需要語(yǔ)言翻譯時(shí)出現的同聲傳譯機器人，還有可以幫助開(kāi)發(fā)人員自動(dòng)完成前后端開(kāi)發(fā)、測試、運維的軟件機器人。

不同場(chǎng)景適用具有不同功能的AI，因此擬人化并非AI研究方向的剛需。

目前AI情感這一區域并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展，學(xué)術(shù)界有一個(gè)專(zhuān)業(yè)的方向去研究該問(wèn)題學(xué)名為“人工情感”，只是主流的人工情感研究?jì)H限于人類(lèi)情感的自動(dòng)檢測，而不是放在對計算機自身情感建?；A之上。

也就是說(shuō)，AI可以感知分析人類(lèi)的情緒，而我們無(wú)法知悉AI的工作狀態(tài)及情緒，不過(guò)這種非雙向的研究在現階段，好像也沒(méi)什么必要。

我們應為AI消除模仿人類(lèi)對話(huà)的限制，這樣人工智能或許會(huì )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(wèn)題的方式，而不是人類(lèi)的思路。

人工智能的“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(shí)代前沿

用戶(hù)眼中的AI：大眾AI認知調研報告（下）——獵豹用戶(hù)研究中心