人工智能、心理学、人际关系管理有关联性吗？你相信“算命”吗？

亿欧网 • 7年前扫码分享

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理解自己的心理以及感知他人内心世界也许并非是人类特有的能力，人工智能机器或许可以做得更好。

“人以类聚，物以群分”人际关系管理并不易

现代社会中，每个人都处在复杂的人际圈。用费孝通先生的话说，这是一个“熟人社会”，人与人之间就是一张很大关系的网，而这张网的搭建并非是一蹴而就的工程，它需要漫长的时间积累与感情培养，且建立前提是交往双方相互了解，情投意合。此时，出现人际关系管理的第一个痛点： 效率低 。

长期的人际关系管理，交往双方往往更在意对方的人格和心理特征，希望通过他人内在信息的掌握来判断有无继续深入交往的必要。但所谓“人心似海”，无论是星座、五行、八卦等经典算法都具有固化非动态等局限性，无法获取对个体本质上的认识。这也就是人际关系管理的第二个痛点： 精准匹配度低 。

因交往双方无法全面的了解彼此，交际行为背后存在种种不确定性因素，这令人在一段关系的交往中保有恐惧与不安等不良情绪。这是人际关系关系的第三个痛店： 诚信度的不确定 。

面对上述三个痛点，王笑凡希望通过利用人工智能技术，结合星座、五行、八卦等经典数据算法，并配合以心理学测量的方式做一款人际关系管理和关系链匹配的社交辅助工具。

人工智能在“算命”上起到了怎样的作用？

以星座算法为例，古巴比伦人根据恒星群体的排列和形状将其划分为星座，再根据天体运行规律赋予各个星座以一定的特性，并将这些特性与人的生日相关，以此逐渐演变，呈现出现在人们可以接触到的知识，用星座来预判人们的性格及运势。

但随着时间的推进及个人成长环境等多种可变因素的影响，固态的将人的性格划分为12种，难免有失偏颇，同一星座的人，因个体存在差异性往往性格也千差万别。且无论是星座、五行、八卦都偏关注个体的发展状态，无法对人际关系链进行分析。

人工智能的运用可以改善这一问题。人工智能算命的系统运行可以这样理解，AI运行中集合了三个数据盒的信息：星座、五行、八卦等经典算法为一个数据盒；结合MBTI模式的心理学测试为一个数据盒；用户在平台上“算命”过程中，填入的基本个人信息及十余个迫选问题的填写，是最新收集的一个数据盒。

起初各数据盒之间并无关联，通过算法将用户新输入的数据与各经典数据融合，统合出对个体全新的性格分析，这份性格报告便是整合了人工智能分析、心理学、星座、五行、八卦的信息。

此外，人工智能重要的作用还在于它可以不断地强化自身学习、思考、推理等能力，这就需收集到用户对“算命”结果的反馈，人工智能算命通过让用户勾画“准”与“不准”的选项，反馈给人工智能，进而深度优化算法。

据王笑凡透露，目前人工智能算命的准确率达82%。但仅通过是否准确的选项便可以达到反馈的效果未免处理有些笼统，对于“不准”的用户分析系统又该从何途径追根溯源？还有待进一步思考。

不断地用新数据去喂养平台后，其计算的精准度也将有所提升，当这一体量足够庞大，完全可以撤出各经典算法，这是人工智能在计算机领域的又一步进展。

价值观是不作恶，“算命”是为了降低认知门槛

很多人认为星座、五行等占卜术都是封建迷信，其实这些知识也并非全无科学道理。 “科学”与“伪科学”的辩证，并没有严格的界限划分，人们更不可将还有待做科学验证的理论，妄加标上“伪科学”的标签，正是因为大量“伪”的存在，才迫使人类永无止境的去科研，去认证。

人工智能算命期待的是通过先进技术的运用，帮助人们了解和认识自己的潜意识，更好的认知自我，并在人们的人际关系管理上起到一定的辅助作用。

之所以命名为“算命”，王笑凡解释道：“我们的用户群体大多是90后、95后，我们并没有把项目称作‘关系链管理’而采用熟悉且具备吸引力的叫法为‘算命’，一方面为了降低用户的认知门槛，另一方面也是为了通过算命的方式，来挑起用户的好奇心，增加对产品的吸引力。”

大数据时代下，人人都在裸奔。“算命”避免不了对个人信息的透露，平台如何保证用户个人信息不受侵犯？是多数用户最为在意的问题。对此，王笑凡给出的解释是：“公司自成之日起，我们就明确了自己的价值观——不作恶。平台在收集用户信息时， 明确承诺‘不向第三方出售’ ，并且我们只收集用户测试有相关性的问题，对于手机号等信息，我们采用选填的策略。

据悉， 人工智能算命自今年6月份产品内测以来，现平台注册用户达600万，目前产品形态主要以微信公众号为主，并已完成天使轮融资。

对于人工智能类项目，一方面面临着高成本的科研，另一方又面临着短时间内无法顺利变现的困扰，盈利模式的思考至关重要。王笑凡的设想是通过搭建心理学的知识付费平台进行变现，但相比未来的前景，目前知识付费行业的发展仍处于早期阶段，还有诸多问题需要考量。

运用人工智能、心理学来解读人际交往的秘密，这确实是个新颖的角度， 人际关系管理亦是寻求个体间认同的力量，这个力量将是个体发展过程中最深远的持久力 。但考验项目的长远发展，团队阵容、心理学测试题目的优化、用户反馈信息的收集也都是值得关注的点。