专访丨追一科技CEO吴悦：AI情感式交互将在未来三到五年实现

追一科技CEO吴悦图片来源：每经实习记者张潇尹摄 “人工智能的发展与互联网的阶段性发展类似，其发展需要经历四次浪潮：一是互联网智能化；二是商业智能化；三是实体世界智能化；四是自主智能化。人工智能的下一浪潮将是商业智能化。”近日，创新工场董事长兼CEO李开复表示。 那么，当前人工智能行业的竞争格局如何？人工智能目前有哪些实际应用？NLP（自然语言处理）公司在情感交互上应如何改进？近日，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）围绕上述问题对追一科技CEO吴悦进行了专访。 AI情感式交互将在未来三到五年实现 NBD：AI风头正盛，但目前来看，AI的实际运用仍存在瓶颈，比如所谓的无人驾驶目前也不能完全离开手动控制，您如何看待AI的这种先天不足？ 吴悦：现在是弱人工智能的普及时期，信息交互没有经过智能判断，所以会暴露你所说的这种“AI的先天不足”，但事实上AI也需要不断地学习新的技能，变得越来越强大。就现阶段来说，AI算法得到了大量数据的支持，还处于建立模型的阶段。在这个阶段，各个企业都在找各自的领域，有的是C端，有的是B端，我觉得这是很好的现象，大家确实看到了AI在各个行业的应用，当我们在每个细分领域中都做得很好的时候，就有可能汇聚成大海。 随着AI的发展，未来所有的信息交互都会经过一层智能网，这将是一个巨大的发展空间，那才是人工智能时代的盛世。AI的发展实际上就像1998年兴起的互联网那样，未来将会成为一个为其他行业服务的单独行业。 NBD：人工智能市场中有一种“C端变冷B端变热”的说法，您如何看待这种趋势？ 吴悦：人工智能业务其实可以分为C端、G端、B端等很多层面，一是连接消费者，比如无人驾驶、智能家居等；二是连接政府服务；三是面向企业的B端，需要更专业的场景。近年来，随着人工智能技术的发展，加上企业在信息化转型过程中也遇到了很多困难，B端的总体需求在变大，有了这些需求，资本方又愿意做相应的投入，所以我们其实可以看到，B端确实正在崛起。 NBD：AI的情感交互一直广为关注，您认为NLP公司在情感分析上还有什么需要改进的？ 吴悦：首先，我觉得情感分析是高阶AI的概念。以智能客服为例，我们过去做的很多事情其实很机械：一是AI对很多问题的回答总是千篇一律，缺乏个性化。二是回答的方式以信息推送型居多，没有考虑具体场景。所以我们需要针对具体场景作出升级，原因有两点：第一，渠道发生了变化。以前是在线新媒体渠道，信息背景比较简单，主要是通过文字交互，但当场景延展至电话渠道时，声音背后的情感成了交互中的重要因素，需要实时了解对方的感情状态，所以电话渠道相比之前的场景多了情绪的维度。针对情绪的识别和应对，是改进的方向之一。第二，用户的要求越来越高。目前AI解决了触达问题，以前客户想咨询或投诉时没有渠道，AI首先确保了客户服务的提供，这是客户的基本诉求。在基本诉求之上如何更好地承载客户，对AI来说是更大的挑战。我们追求的目标是未来的电话或者新渠道的智能交互都能升级为情感式，感受不到机器人和人的差异。这个目标预计在未来的三到五年里就能在专用场景中得以实现。 AI服务的私有化部署成挑战 NBD：目前腾讯、阿里等巨头也纷纷布局AI，您如何看待AI行业的竞争？ 吴悦：AI行业的空间其实非常大，其中还涉及诸多领域和细分，目前这个阶段需要很多企业一同加入，像BAT这样的互联网巨头目前做的多是IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）等服务，还有很多公司做的是行业的应用，要求企业既要有专业技术背景，同时又要扎根于行业深度，因此行业应用这块仍有很多细分。比如追一科技针对的是智能客服，现在是AI的早期阶段，我认为各家公司更多的是互补关系，因为不同的技术方向都有落地场景，行业空间依旧巨大。当然，随着行业的发展，未来做NLP的公司可能会涉及到图像识别，做图像识别的公司也可能会涉足NLP，彼此竞争之后，最终会诞生2~4家巨头公司，分别为不同行业的传统公司赋能。 NBD：以您的从业经历来看，面向B端的人工智能服务会面临哪些挑战？ 吴悦：我觉得在中国做B端的企业服务并非易事，过去很多做企业服务的公司到最后都不温不火，但目前我们正好遇到了人工智能的大背景，企业对这方面产生了需求。 首先，我们要做的是找到一个切入口。目前，我们主要是为B端提供智能CRM（客户关系管理）服务，这其实是一个泛行业，因为每一家企业其实都面临客户管理。不同行业对CRM有不同的要求，比如金融行业对整个CRM的要求非常高，因为其中包含了一个全数据化的资产。 其次，我觉得AI商用的私有化部署方面也是很大的挑战。像美国的很多企业都在推SaaS服务或公有云服务，这类服务给企业提供了很大的便利。但在中国，由于各种原因，虽然也有公有云存在，但更多的还是私有化的部署。私有化部署比公有云服务复杂得多，需要根据客户的要求去打磨产品，客户的场景需求一定程度上能代表行业，我们需要不断地收集数据和场景，以构建起核心壁垒。