Facebook M的负责人 Alex Lebrun 谈虚拟助手为何需要人力介入

Facebook 在上个月底推出了依托在 Messenger 上的 虚拟助手功能 M － 一个由机器算法加人工后台组成的虚拟助手，或者说 Magic 模式。关于 Maigc 创业，我们已经做了一个非常详尽的盘点，如果有兴趣可 移步这里 和 这里 。

随着自己的公司 Wit.ai 被收购，Alex Lebrun 加入了 Facebook，并参与了 M 的开发。有趣的是，Wit.ai 主要为开发者提供语音识别接口的服务，而 M 目前的交互方式却以文字信息为主。目前，M 只是在极小范围内进行测试。

近日，Lebrun 和 MIT Technology Review 聊了聊 M 中的人工因素的存在意义以及这款虚拟助手正式投用的可能性。以下是对话内容的有删减整理。

Siri 代表的纯机器虚拟助手已经面世很久了，为什么要推出一款需要人工参与的虚拟助手？

市面上的虚拟助手，比如 Siri 和 Cortana，更像是一个搜索工具，你问一个问题之后得到一个答案，但（助手的作用）十分有限。用户在使用过程中总是遇到烦恼。平均每个人每天只使用 Siri 3～4 次，因为他们失去了耐性。用户要么不去用它，要么去使用能真正帮到他们的产品。

举个用户使用 M 的例子？

有些人会说 “把每个雨天早晨的闹钟定到 7 点”，这仍然超过出了 Siri 的能力范围。

我经常用 M 给周末安排活动。我会选择一个城市，然后让 M 帮我订好酒店并寻求一些适合我带着两个孩子玩的新鲜事。M 会通过搜索和 Facebook 页面生成一个列表并呈现给人工助手（trainer）。如果 AI 这边出了什么差错，trainer 会进行矫正。然后 M 反馈给我最终结果。你当然可以通过 Google 来实现这些，但是要通过大量搜索来完成。M 会对修正结果并按照优先级排列，最终只提供三五个信息，就像一个优秀的私人助手所做的那样。

M 会有大量商用的一天吗？

我相信我们可以把它变成一个面向大众的产品。我们已经有了一些 trainer，与目前用户数量相比，比例还算高。但我们一直遇到新挑战，五花八门的要求总是被不断提出来。对长尾需求的处理仍然需要借助 trainer 完成。

Facebook 的 AI 研究小组 （Artificial Intelligence Research）正在打造无需借助人脑也能完成像 M 那样进行对话的软件。是否有合作？

我们和 FAIR 的联系很密切。M 的一些模块是我们合力开发的。这对他们来说是寻找具体研究方向的好机会。这些模块是基于机器学习的。以往的经验告诉我们，死板的解决方式是走不通的，大家都想避免这个结果。

M 获取的数据能够帮助 FAIR 达到目标吗？

他们对数据的需求非常巨大。单纯的你问我答并不能提供大量数据，简单的事实性问题通过维基百科就能得到答案。由于这些限制，像 Siri 这样的虚拟助手无法提高优质数据。而我们则有整个对话流程，伴随着对话目的和随后的执行过程。获得有效数据的唯一办法就是与真人进行互动。

原创文章，作者：山姆

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