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“拼多多将娱乐与分享的理念融入电商运营中：用户发起邀请，在与朋友、家人、邻居等拼单成功后，能以更低的价格买到优质商品；同时拼多多也通过拼单了解消费者，通过机器算法进行精准推荐和匹配。”拼多多的官网上如此定义。
“（因为拼单产生的）社交分享数据在传统电商平台体现地比较少，它们更多的是搜索和浏览的维度。”陈磊解释，传统意义上AI是由大数据驱动的，通过消费者的购物行为来描绘用户画像，从而打上标签。从结果来看，它的确能在一定条件下满足消费者的需求，但是，这也容易让消费者陷入“偏好囚笼”。
比如说，一个人某一天在入睡前买了点吃的，因为那天他肚子饿了。这并不是一个固定的需求，并且从长远来看，它并不能为消费者打造更健康的生活方式。这时，光靠浏览行为是不够的，朋友之间在购物时的分享、交流就会对用户画像的完善起到很大的补充作用。
“从算法的设计来看，需要设置合理的优化目标，但这个优化目标不能简单地定义为购物、点击，更重要的是消费者看到这件商品时的心理和行为，比如说和朋友的互动分享。”
人脑的复杂、精妙还远非目前阶段的深度学习所能比拟，从这个角度来看，社交平台上的流量只是拼多多崛起的表层原因，在这个过程中AI对人性的理解和学习才是根本。
“可以把人与人之间的连接想象成大脑中的突触连接”。陈磊打了个形象的比喻，最终目的都是进行低消耗、高效率、有意识的运算。
“分布式AI”模型的好处还在于，用户本身还可以有意识地、更加主动地参与到模型的优化之中，前提是拼多多为用户设置足够吸引人的奖励机制。
在被问到如何处理自身App和外部社交平台的投入力度时，陈磊表示：“购物是长久的、持续性的需求，我们不会担心用户不买东西，只需要让技术更好地服务这个需求。以消费者为导向，在消费者习惯的场景提供高性价比的购物体验。”
AI像个孩子，要帮助它培养正向价值观
“利用负向消费习惯可能会带来短期的利益，但长期来看，它并不能为消费者创造价值”
AI正在为各行各业效率的提升起到巨大推动作用，但AI不是一切，尤其是在直接面对C端的大平台上，最终还需要人来把关。
“从商品推荐来说，如果完全按照消费者的购物行为驱动，一个需要考虑的问题是，人是有两面性的，在算法的建立过程中，需要花精力鉴别哪些是正向的哪些是负向的（消费行为），利用负向的可能会带来短期的利益，但长期来看，它并不能为消费者创造价值，最终也不符合平台的商业价值。”陈磊说。
基于对人们社交分享行为的分析，拼多多对结果进行建模，观察在结果中有没有出现负面的因素，以及分析产生这种结果的原因，再通过算法去抑制不良因素的产生。这样不断地将复杂的现实状况反馈到机器进行训练，是一项颇为繁重的工作，但陈磊认为这是一个大平台必须做的事情。
“我们希望自己的算法是更加正向的。”陈磊表示，“点击数据和浏览数据是平台中量最大的数据，负面数据的量相比之下就小了很多，但是这些数据对于确保算法结果的正确性和完整性至关重要。在模型的建立上，负面数据量那么小的情况下，既要考虑随机因素，又要通过趋势做判断，这里需要进行深入的思考，投入很大的工程资源。”
事实上，AI要有价值观也在成为行业主流的思考方向。一个成熟的人工智能学者或者研究人员，不仅仅要是算法专家、建模专家，还需要对人性、对社会环境有深刻理解。
“机器的自驱动会容易演变成利用人性缺陷大于激发人的正向需求”，陈磊说，因为核心团队长期的电商经验，拼多多在建平台模型之初就考虑到了这点，只是AI的演进其实就像孩子的成长，需要长时间地倾注耐心与精力。
（来源：亿欧 作者：张婷） 共2页 上一页 [1] [2] 关注公号：redshcom 关注更多: AI |
