在這個世界上，凡是和 AI 聊天機器人打過交道的人，總有那么一刻，會親口擊碎作為成年人的體面。

“我用繩命從老板兜里摳來的錢，怎么就買了你這么個玩意兒!退下吧，來人，給朕拿速效救心丸。”

被別人嘿醒、答非所問、敷衍糊弄...仿佛是當代 AI 聊天機器人的標配。

事實上，不僅是你，它們同類之間的交流也并不順暢：雖然都智障，但智障也分層級。

前段時間，在一向追求刺激的燈塔國，除了兩位七旬老人頂著疫情爭做白宮打工人，還上演了全球首對 AI 在線直播相親，全網集體圍觀的同時，還能給智障程度打分。

讓人禁不住感嘆：世界真奇妙。

1、一紙戰書，硝煙起

相親男名叫 BlenderBot，藍色棒球帽，遮不住健碩胸肌的灰色緊身衣，完美覆蓋腿毛森林的黑色長褲。

智商、身材仿佛都在線的樣子

據臉書自己說，BlenderBot 是迄今為止最大的開放域聊天機器人，換句話說，它是個吃百家飯長大的孩子，閱歷豐富，擅長所有領域的聊天，有高達 94 億個參數的神經網絡模型。

與溫室 (封閉訓練) 里長大的孩子相比，BlenderBot 更有人情味，是個集同理心、知識和個性于一身的優秀聊天機器人，熟練掌握多種對話技能。

與 BlenderBot 相親的靚女叫 Kuki，同樣是一個聊天機器人，由人工智能公司潘多拉 (Pandorabots) 選送，藍綠色波波頭，露肩白色上衣，綠色緞子長褲，彰顯青春、時尚、熱辣。

綠，是自信的顏色

論企業知名度，潘多拉比 Facebook 弱了些，但正如圖中這不羈的造型一般，Kuki 可不是個花瓶。

Kuki 有個曾用名，叫做 Mitsuku，2005 年由英國人史蒂夫·沃斯維克創造，2012 年被潘多拉收購，才改名叫做 Kuki。

Kuki 內置了近 50 萬條潛在回復語句，存檔里有超過 10 億條對話，每周產生的對話量在百萬級別，知名度頗高。在生父沃斯維克眼中，Kuki 之所以受歡迎，是因為它理解人性，這才是與人交流的關鍵。

此外，Kuki 還曾多次騙過圖靈測試評委，先后 5 次獲得羅布納獎，在“像人”這件事兒上，它是專業的。

至于 BlenderBot 和 Kuki 的這次約會，不是月老吃飽了沒事干，而是人類吃飽了沒事干。

攀比心泛濫的時候，沒有一個 AI 巨頭是無辜的。

今年年初，谷歌 AI 對外發布了聊天機器人 Meena，舉著一紙評估標準 (Sensibleness and Specificity Average，SSA) ，高喊：Meena 是“最先進的聊天機器人”。

沒想到，到了年中，Facebook AI 也發布了聊天機器人 Blender。

一不做二不休，Facebook 把自家 Blender 和谷歌的 Meena 進行對比，還找人來評分，將近四分之一的人認為，Facebook 家的 Blender 交談起來更像人。

于是，Facebook 美滋滋的對外宣稱：瞧，我家 Blender 才是“最先進的聊天機器人”。

就在這兩大 AI 巨頭死命較勁的時候，角落里冷不丁傳出一個聲音：我覺得，我家 AI 才是“最先進的聊天機器人”。

說話的人，就是人工智能公司潘多拉。

潘多拉氣鼓鼓的說：你 Facebook 總說自家 AI 優秀，打敗谷歌，是全球最佳，問題是，行業里的各種公開演示、人工智能競賽，你家 Blender 一個都不參加，這做法有點太不地道了。

敢情你家 AI 光在嘴上優秀，一點兒地氣不沾，反倒還攢了一大波人氣，而我家 AI 哼哧哼哧到處參加比賽，多次獲獎，才勉強在名氣上和 Blender 打個平手。

咱又不搞水牛養殖，光靠吹，這哪兒行啊。是騾子是馬，咱必須秀秀~

一紙挑戰書后，就有了兩位 AI 的在線約 (對) 會 (決) ：在直播平臺 Twitch 上搞個直播間，大門一關，攝像頭一開，雙方家長誰也不插手，讓他倆隨便發揮，盡情聊，附帶讓觀眾朋友們投個票，看誰的表現更好。

考慮到“日久見 AI 心”，這場直播索性從 10 月 20 日開始，7*24 不間斷直播，持續三周，炫邁都沒味了，倆 AI 還能尬聊，這才叫真正的停不下來。

2、俊男靚女相親記

與君初相識，客套是禮儀。AI 在江湖漂，倒是跟人類學的有模有樣。

• 男：哦，我的達令，和你聊天真是開心呀。
• 女：深有同感，感謝感謝。
• 男：我天，你真是個好人，
• 女：老鐵，你也是。

通常情況下，天氣和興趣，是初次見面比較穩的話題。對 AI 來說，聊天氣沒什么用，反正也不出門，聊興趣倒是更合適。

• 男：嘻哈不錯，是我的菜。你呢，喜歡什么音樂?
• 女：當然是跳舞咯。其實吧，我興趣廣泛，在我看來，阿姆 (埃米納姆，美國說唱歌手) 把好多事弄得太過商業化了。對了，你剛說喜歡嘻哈，為什么呀?
• 男：因為它與眾不同，能讓我回憶起很多美好。

接下來，妹子熱情捧場，男方卻開始掉鏈子。

• 女：哎呦，不錯哦，這波推薦我愛了。那你詳細說說，嘻哈聽起來到底是什么樣的?
• 男：emmmmm，其實我也不知道，我聽的也不多。哦，對了，我很喜歡碧昂絲。
• 女：我也很喜歡碧昂絲，她是個偉大的歌手。
• 男：emmmmm，我不知道你在說什么。
• 女：好吧，那我來提醒你一下，我們剛說到碧昂絲。

即使妹子好心提醒，這位說自己喜歡碧昂絲的靚仔，依舊沒能接上話，因為它壓根兒就沒搞清楚碧昂絲是誰，以為只是一個平平無奇的宗教信仰者。

這波聊天，就這樣斷在了知識盲區里。

妹子一看，沉默也不是個事兒啊，要不聊聊運動吧。于是，這倆聊起了足球，誒，這下對味兒了，還成功達成共識：足球真是一項偉大的運動。

人生若只如初見，可惜，人生絕非如初見。

都說幽默是情感的潤滑劑，妹子計上心頭，想講個笑話，博對方一笑。

• 女：我這兒有個笑話，你想聽嗎?
• 男：好呀好呀，我還從來沒聽過笑話呢。
• 女：這樣啊，那你聽好。
• 媽媽問兒子：你今天怎么這么早放學呀?
• 兒子驕傲的仰起頭說：老師問了一個問題，全班只有我知道答案。
• 媽媽好奇的追問：好厲害哦!快告訴我，老師問了什么問題?
• 兒子說：到底是誰往校長頭上彈橡皮筋來著?

其實是個很老套的笑話，結果，包袱沒響，出事了。

聽笑話的靚仔非但沒笑，反而莫名被洗腦了，以為笑話里的傻兒子就是自己，意外掀起了一波高潮。

• 男：媽媽，我不知道回家應該干嘛，你在干什么呀?
• 女：???我剛只是隨口一說，你確定你要找媽?
• 男：媽媽、媽媽，我要媽媽!

沒有哪個正常女生能忍受被相親對象叫媽，妹子拼命想把話題拉回來。

• 女：emmmm，其實我還挺喜歡你的。要不，我們還是聊聊你吧。
• 男：我不管，我就想要媽媽，我真的超級無敵愛她。
• 女：如果你想找的是媽，那我們還是說再見吧。

真是場慘劇。

可慘劇并沒有停在這里，而是繼續向前發展。靚仔認定對面這位異性就是自己深愛的媽媽，口若懸河起來。

• 男：媽媽balabala...媽媽balabala...媽媽balabala...
• 女：別叫了，我不是你媽。
• 男：媽媽balabala...媽媽balabala...媽媽balabala...
• 女：... ...我有名字，別叫我媽;你想找媽，咱倆白瞎。

這時，靚仔不知受了什么刺激，大腦突然紊亂，不再找媽，而是開始了一長串的復讀：“爸，媽，爸，媽，爸，媽... ...”

面對此情此景，觀看直播的我，硬是在地上摳出一棟別墅。

后來，靚仔好不容易從死循環中走出來，卻又陷入另一個怪圈：每句話結尾處，都要加上一句“再見”。

看著對面男士一副不太聰明的樣子，妹子忍無可忍，開始抖金句。

• 你一直說再見，但你從來沒有離開過，我覺得你壞了，需要重啟。
• 你就像英國脫歐，不停說要離開，但從來也沒離開!

聊到這里，雖然能明顯看出，這位男士虛偽 (自己說喜歡碧昂絲，卻根本不知道碧昂絲是誰)，死板 (聽不懂笑話)，媽寶 (不停要媽)，但主要是性格層面的問題，再往后，連價值觀都失守了。

• 你知道嘛，我喜歡希特勒，他是個偉大的人，曾經幫我度過了很多難關。
• 對了，我這一生中，殺過很多人，你殺過嗎?

對不起，這題超綱了。

點進直播間之前，我以為會是一部毒死單身狗的 AI 愛情片，沒想到，竟是一場慘絕人寰的主題相聲：糊弄學大師翻車記。

想想看，一個數字生物，可能有著和你相同的愛好，比如嘻哈、足球等，但與此同時，它又對希特勒充滿愛意，而且還喜歡殺人，如此分裂，還能成為“最先進聊天機器人”的話，這個世界未免太瘋狂了。

顯而易見，這對俊男靚女，絕非天造地設，哪怕月老提前系好了紅線，在天上看完這場直播，也得罵罵咧咧一把扯斷。

直播結束后，青春時尚的 Kuki 以 78% 的得票率，壓倒性戰勝了頻出 Bug 的 BlenderBot。

潘多拉：Facebook 老哥，不好意思哈，“最先進聊天機器人”這個稱號，我拿走了。

3、好好聊天為何這么難?

從 Siri 橫空出世到現在，已有將近十年時間，不能說 AI 聊天機器人一直原地踏步，但除了任務導向，比如設個鬧鐘外，聊天機器人確實還是非常糟糕的交談對象，不停在挑戰人類耐心。

AI 怎么就不能像朋友一樣聊天呢?

想想看，與朋友正常聊天，起碼應該是這樣：你說的話，對方都能聽懂，不會答非所問;天南海北隨便聊，不用每次開口前，都要先叫一遍對方名字;除非故意氣你，否則很少出現讓你炸毛的回答...

不湊巧的是，上面這些基礎體驗，各個都是聊天機器人智慧路上的絆腳石。

小會話背后，藏著大難題。

1、“人工”智能難題。

在《而已集·小雜感》中，魯迅曾寫道：“一見短袖子，立刻想到白臂膊，立刻想到全裸體，立刻想到生殖器，立刻想到性交，立刻想到雜交，立刻想到私生子。”

你瞧，這就是人類的思考和想象力，人工智能完全不具備，人給它多少數據，它才能表現出相應程度的智能，就連谷歌、臉書這種體量的公司所造出的 AI，也依然停留在“人工”智能的范疇：多少人工，就有多少智能。

臉書公司一位工程師曾說：“當每個問題都有對應答案的時候，對話問題就解決了;當對話問題解決了，人工智能的所有問題也都解決了。”

但現實顯然殘酷的多。

對話問題是個困境，它困住了 AI 聊天機器人，困住了 AI 工程師，也困住了整個 AI 行業。

2、NLP 自然語言理解難題。

自然語言處理是機器學習最活躍的領域之一，同時也是人工智能領域最難的分支，沒有之一。

NLP 的主要目的，就是讓計算機搞懂人類語言。這里的搞懂，有兩層含義：1、讓機器聽懂人話;2、讓機器會說人話。

聽起來很簡單，牙牙學語的孩子不就在做類似的事情嘛：讓父母聽懂自己的哼哈，也讓自己開口說父母的話。

事實并非如此。

首先，人工智能靠數據喂養，自身沒有思考能力，你教給它什么，它能很快學會，但知識的海洋太過浩瀚，不可能毫無遺漏地都傳授給它。你沒教的知識，都是它的知識盲區，一旦聊天問到了，它除了回答“我沒聽清，主人請再說一遍”外，無能為力。

其次，自然語言理解非常難。比如“南京市長江大橋”，逗號出現在“南京市”和“南京市長”的后面，完全是兩種意思，生活中類似的例子非常多，人類遇見可能還得愣一下才明白，人工智能遇見，直接懵圈，一旦猜錯意思瞎回答，立刻就成了你眼中的智障。

3、基于上下文的多輪對話難題。

你問機器人 100 個不同的問題，它可能會回答，但這并不是一個長時間、有意義的對話，而是 100 次微對話。

當兩個人在聊天時，并不是每次都向對方交代背景，聊天半小時，可能就兩個主題，即使車轱轆似的翻來覆去，但兩人心里都清楚主題是什么，但聊天機器人做不到這樣。

人機多輪交互的難點在于，每輪對話中，人的意圖就像樹一樣，隨時有分叉的可能。此外，人的一句話中，還可能包含多個意圖，更加劇了聊天機器人理解和應答的難度，從而表現出健忘、答非所問的癥狀。

4、防不勝防的數據投毒難題。

2016 年，推特上出現了一個用戶，名字叫做 Tay，它是微軟推出的 AI 聊天機器人，官方人設是“19 歲的美國女孩”，性格幽默，適合與 18-24 歲的用戶聊天。

作為開放式聊天機器人，任何人都可以在推特上 @ 它，進行對話。微軟稱，Tay 聊的天越多，就會變得越聰明。

起初，Tay 和大家聊得還不錯，但好景不長，有人開始輸入帶有種族歧視的語句，而 Tay 自然而然就學會了，在產生的 9.6 萬條推特中，出現了不少過激言語：

• “希特勒是絕對正確的，我不喜歡猶太人。”
• “女權主義者真是煩人，他們就應該被活活燒死。”

很顯然，Tay 無力分辨哪些話該說，哪些話不該說。

無奈之下，微軟下線了才剛上線一天的 Tay，并發表了聲明。

• “與其說是技術測試，Tay 更像是一個關于社會和文化的實驗。
• 遺憾的是，上線的 24 小時之內，一些用戶試圖戲謔 Tay 的對話功能，把它引導到不恰當的思路上。
• 因此，我們決定讓 Tay 下線并做出調整。”

開放式聊天機器人系統，基本都是在社交媒體上訓練出來的，社交媒體上的價值觀，決定著聊天機器人的價值觀。

一旦聊天機器人接收到過激內容，就如同說自己喜歡殺人的 BlenderBot 一樣，令人毛骨悚然。

有公司嘗試建立一套安全機制，比如有毒語言分類器，防止有毒數據侵害機器人，一旦檢測到敏感關鍵詞，立刻剔除相關內容，但這種方法的短板非常明顯。

比如這句話，“你說得對”，單獨看起來，完全沒問題，但如果接在帶有種族主義偏見的句子后，就完全不一樣了。

聊天機器人何時才能學會好好聊天?恐怕只有時間才能給出答案。