来源：VentureBeat
记者：Dean Takahashi
编译：文强
【新智元导读】如果谷歌、Facebook 和亚马逊诞生于 AI 热潮中，他们现在会如何？创业家兼投资人 Peter Relan 接受 VentureBeat 记者采访，阐述了他的观点。Relan 的新公司 Got It 是一家全新的知识服务供应商。用户在 Got It 提问，系统会利用 AI 算法将最适合解答问题的专家找出来，让用户与专家直接沟通 10 分钟。这种服务融合了搜索（谷歌）、连接人与人（Facebook）和按需销售（亚马逊）的特点，利用 AI 进行整合，Relan 认为人与人沟通的要素不可替代，但查找和定位专家的过程可以使用 AI 优化。人+ AI 是最好的解决方案。
过去几年，人工智能逐渐成熟，许多公司都将其嫁接到核心业务中，将 AI 与搜索、电子商务、社交网络、网络安全等结合。但是，你有没有想过，如果这些业务都是在 AI 时代开始时才出现，各大公司需要从头开始将 AI 整合到其产品或服务中，情况又会如何呢？
Peter Relan 在日前 MobileBeat 2017 大会上论述了这个问题。Relan 是一位著名的企业家，创立了 YouWeb 孵化器，后者孵化了手游公司 OpenFeint 和 CrowdStar 等创业公司。现在，Relan 是 Got It 的首席执行官，也是流行游戏聊天应用程序 Discord 的投资者。
Got Ii 是一种新型的搜索引擎，使用 AI 来发现可以以个性化方式回答用户问题的人类专家。Relan 认为 Got It 会比传统搜索引擎产生更好的效果，因为它是在 AI 技术繁盛下催生的。
上图：Peter Relan与VentureBeat的 Dean Takahashi 在 MobileBeat 2017会面。图片来源：Michael O'Donnell / VentureBeat
以下是 Relan 在 MobileBeat 大会上的谈话（编译时有删节）。
VentureBeat：如果谷歌，亚马逊和 Facebook 很早就开始使用 AI 算法会怎么样？
Peter Relan：AI 在上世纪 80 年代流行了一会儿。我当时在上大学。80 年代开始的 AI 热潮持续到 90 年代，但到了 21 世纪，我们更加专注于 Web 2.0，社交商务。主要的科技巨头都是从那时开始的，AI 还不在他们的核心业务范围内。
VB：他们是在 AI 泡沫破灭中诞生的。
Relan：是的，这真是令人想不到。今天，如果你是我投资组合中的创业公司，将 AI 纳入你的策略根本不是问题。你会把 AI 当做业务的关键组成部分。所以我选择投资的几家公司都把 AI 作为他们工作的核心。
我先谈谈 Facebook。很多人都知道，但 Facebook 是一家非常广泛的白页公司（white-page company）。 Facebook 的内容是由社区用户生成的。如果 Facebook 在成立时便已经开始使用 AI，那么解决的第一个问题是选择哪些内容呈现？当 Facebook 开放 API 时，我们都记得 2007 年和 2008 年的游戏热潮。用户最先投诉的就是垃圾邮件。我们都收到了好友邀请你玩 FarmVille（译注：类似《开心农场》）的请求，新闻流利充斥着这些消息。
到处都是这些无关紧要的内容，Facebook 早期的核心策略只是让社区成员将其整理出来，直到达到临界点。我记得 2010 年与马克·扎克伯格见面，他亲口说，“我恨死这些了”，垃圾邮件完全摧毁了网络。而有趣的是，游戏实际上是任何新平台上最重要的应用之一——你看 iPhone——但是，这里显然有一个失控的风险。
Facebook共同创始人兼 CEO 马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）2017年4月18日在圣何塞的F8开发人员大会上。图片来源：VentureBeat
快进到今天，今天什么是不好的内容？ 10 年前是垃圾邮件，今天是假新闻。如今假新闻的规模是 10 年前的 10 倍。FarmVille 有 2 亿用户。Facebook 现在有 20 亿用户。那么，你如何阻止假新闻——影响民意到改变总统大选？
2016 年，Facebook 表示自己制作了 AI 系统，与社区成员相结合来识别假消息。这对 Facebook 来说很重要，因为它深信用户社区可以解决包括不良内容在内的一切。
VB：你的意思是他们在这里改变企业整体战略（turn a battleship），专注于 AI，试图从网络中清除垃圾内容？
Relan：Facebook 试图转向时，更像是一艘航空母舰。他们在转向移动互联网时也发生了这种情况。我认为这是不可避免的。即使你 100% 控制你的公司，也无法避免出现这种情况，那就是有种技术你不得不说“我不想用它”。由人组成的社区永远会在那里。
在 Discord 也有类似的问题。这是一个游戏玩家构成的语音聊天社区。有大约 5000 万用户，是 Facebook 的四分之一。Discord 上有很多小的社群，这些社群都是游戏玩家自己围绕某个游戏建立的。但是，我们发现他们会谈各种各样的话题，不是游戏的也会出现。所以，我们使用图像识别技术，在这些渠道上执行关于色情的政策。效果很好。所以，就算是个小平台，创业公司也会用 AI 组织不良内容。
VB：所以，还是要纳入人类因素去考虑。接下来谈一谈 Got It 吧。
Relan：Got It 是一家新的公司，它诞生于这样一个想法：“如果亚马逊可以卖虚拟机服务器，为什么不能让提供知识成为一项服务呢？”如果你想了解某些内容，可以谷歌和搜索，可以浏览论坛和社区。但是，这些都不是真正的服务，因为服务必须遵循 4 个关键标准。
一，它必须有一个确定的单位。使用谷歌，你不知道有多少个链接。二，它必须有一个确定的价格。三，一定是按需求的。四，必须具有保证。如果你看谷歌或 Quora，你会发现这两者都不符合所有 4 个标准。社区、论坛和问答网站，你不知道是不是有人会回答。没有保证，也不是及时的。
Got It 正在创建一个像亚马逊这样的平台，按需为你设置一台机器，定价什么都是明确的。我们有一个 10 分钟的聊天会话，根据需要，专家回答你的问题。你有问题，你问了，专家就会出现。
VB：这就是人类专家参与进来的时候了。
Relan：确切地说，你有 10 分钟的会话时间，跟专家交流，完成后，你评估你的问题。例如，你需要在 Excel 中做数据透视表。你不知道该怎么做，我们就在 Got It 上一起工作 10 分钟。我们相信这个过程中还是需要人。但有趣的是，你找到专家，是使用了 AI。我不认为两个人互相交流，分享体验这件事是能被取代的。人与人之间的交流无法替代。
但要找到专家并不是人与人之间的互动，可以使用 AI 来完成。我们使用与谷歌相同的算法。谷歌现在有一个名为 RankBrain 的新系统，使用 AI 帮你找到最适合的页面。我们使用的方法叫 ExpertRank，这是一个人工智能系统，它会问“对于这个问题，在所有数百万或数十亿人当中，谁是最好的专家？”只要专家注册了，他们就会接到通知，告诉他们，“有人想要解决这个问题”。
我们都知道，对于任何问题，在世界 70 亿人中，有一个人是完全匹配的。将人与 AI 结合在一起，无论是在 Facebook 还是在谷歌，都非常重要。谷歌的搜索引擎完全在服务器上运行，他们添加到搜索系统的 AI 引擎也完全在服务器上运行。所以，这是真正基于服务器的系统。但是，在谷歌只有 15％ 的查询是 AI 辅助的。另外 85％ 的，仍在使用传统的 PageRank。
我认为 AI 辅助系统很好。纯 AI 系统将来会有，就像真正的自动驾驶汽车。但如果你看特斯拉和谷歌的 Waymo，这两者的策略是不同的。特斯拉的策略是 AI 辅助。我认为特斯拉收集的数据比谷歌和 Uber 更多，因为他们走的是 AI 辅助这条路线，正是这种策略让他们得以领先。还是必须将人类的因素纳入进来。
VB：所以人 + AI 这个组合在回答问题上效率会更高。
Relan：你有更多的数据。以前就说过，AI 就是关乎数据（AI is all about data）。数据越多，AI 越好。如果内容不好，社区产生不良内容的程度越高，用户就越难以接受不良内容。如果假消息越多，就越容易打击假消息，因为你可以训练 AI 来识别它。
与谷歌搜索相同。搜索量越多，训练次数越多，谷歌的算法就越是能更好地理解用户想要查询的内容。
VB：那么，在关于人的这一端，我可能是回答某个问题最好的专家，但我不会凌晨 3 点回答你的提问。
Relan：Got It 的想法非常简单。肯定存在一个人，能提供你所需要的知识。只是还没有一个能将你和他/她匹配起来的系统。所以，我们要做的就是建立一个像 Facebook 一样大的知识网络，但上面没有那么多社交的成分。
我们的愿景就是让每个人都成为某件事情的专家，并建立一个能够找到正确的人来回答问题的 AI 引擎。我们现在已经交付了 300 多万次会谈。网络上拥有 12,500 位专家。每天有 200 人加入。
人类这边的成本为零。我们需要的只是 AI。人我们已经有了。我们不想替换人，我们想要的是找到他们。
VB：听上去这项服务今后还有改善空间。
Relan：随着时间的推移，数据将不断改善。我们会找到更合适的专家，在谈话时间段内质量也会提高，只要我们不断添加数据来训练 AI。
顺便说一句，亚马逊也非常有趣。我在这里对亚马逊提出质疑，因为它一直在构建一个黑匣子。假设我们根据需要更多的计算力。你怎么知道亚马逊提供给我的就是最适合的呢？
很多人醉心于 Alexa 和 Echo。但作为一个平台，我想确保当需求出现时，我能找到最好的资源。AI 应用程序的数量正在爆炸式增长。如何找到最适合你特定应用的资源？也许亚马逊会就一点进行开发，也许他们不会，我们并不知道。
编译来源：
https://venturebeat.com/2017/07/15/how-google-amazon-and-facebook-would-look-if-they-had-started-in-the-age-of-ai/
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