編者按：本文來自微信公眾號“腦極體”（ID：unity007），36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

不怎么夸張的說，今天一個普通人類的父母子女伴侶債主上司加在一起，也不如手機更了解ta。

我們每天的生活工作，具體到出行、消費、社交、娛樂的每一個場景，都已經(jīng)無法離開手機這個中心。每天有海量的個人數(shù)據(jù)與交互信息輸入手機，又有無數(shù)內(nèi)容從手機輸出，于是人們開始很自然的假設(shè)：手機是不是可以利用這些數(shù)據(jù)做些什么？比如，更懂它的用戶主人？

“讓手機更懂你”一直都是智能機時代的主攻方向。當(dāng)人工智能代表的機器學(xué)習(xí)技術(shù)和擬人交互特征部署在手機上之后，AI順理成章的成為了這個方向的主要手段。

蘋果、華為先后發(fā)布了搭載AI處理器的手機產(chǎn)品。谷歌、三星等品牌也陸續(xù)發(fā)布了手機AI計劃。也許現(xiàn)在是時候來回看一下，在理解用戶這個角度AI手機們交出了怎樣的答卷。我們對于“懂你”這個需求，是否本身就有一些無法解決的問題？

為了了解普通用戶是如何看待“手機懂你”這件事，我們首先做了一個小范圍問卷調(diào)查，得到的結(jié)果還是很有趣的。

恐怖谷效應(yīng)：關(guān)于“手機懂你”的人類糾結(jié)

為了讓問卷調(diào)查具有代表性，我們在2個人工智能社群和2個手機社群中各隨機抽選了25名來自各個行業(yè)的被訪問者，組成了100人的受訪群體。受訪者對于手機和人工智能的話題基本都有了解。

我們的調(diào)查包括四個問題，兩個判斷題和兩個選擇題。

首先我們的提問是，是否期待更懂你的手機？不出所料，絕大部分人選擇了“是”。

但接下來我們提問，是否愿意在有安全保障的情況下，讓手機讀取并理解你的所有個人數(shù)據(jù)，包括購買行為、聊天記錄、出行信息等等。結(jié)果有超過70個人表示“不愿意”。

接下來的選擇題中，我們首先讓受訪者回答具有怎樣能力的手機算是“更懂你”。選項包括：1讀懂你的興趣愛好、2讀懂你的手機使用習(xí)慣、3讀懂你的生物特征（包括虹膜、指紋、運動數(shù)據(jù)、身體機能數(shù)據(jù)等）。這里有超過一半的人選擇了1，即讀懂用戶的興趣愛好。

最后我們的問題是，下面哪種功能是你最需要的：1智能秘書、2智能節(jié)電、3智能硬件清理、4智能電商推薦。結(jié)果有些出乎意料，得票最多的是2，智能節(jié)電。而智能電商推薦是得票最低的。

從這樣的結(jié)果，似乎能感受到一點糾結(jié)：我們希望手機更懂自己，但是卻不愿意把自己的信息交付給手機。我們希望手機能理解自己的興趣愛好，但真正期待的功能卻是對個人信息需求最少的“省電”。

隨后與受訪者的溝通也印證了我們的看法。大部分受訪者認(rèn)為，手機更懂自己當(dāng)然是好的，但是讓手機去理解自己的隱私信息還是有非常大的安全擔(dān)憂。對于這幾個功能而言，智能秘書很多人認(rèn)為并沒有實際用處，電商推薦則很可能加入商家的利益驅(qū)動，反而是省電和清理內(nèi)存，真的挺有必要的。

這或許是一個很有代表性的矛盾：一方面我們認(rèn)為手機更加智能，可以更好的理解我們必然是正確的。但另一方面，對于開放所有隱私信息的不安全感，以及那種似乎在被手機監(jiān)控的不舒適感，又讓我們無法真正接受來自手機AI的“愛與理解”。這或許是人類在面對手機時的恐怖谷心理。

重要的非關(guān)鍵信息：手機AI理解用戶如何開始？

那么，手機讀懂用戶就徹底是個偽命題嗎？

或許也未必。畢竟在用戶的隱私擔(dān)憂和機器學(xué)習(xí)帶來的體驗升級之間，還是存在漫長的邊緣地帶。這一塊或許才是AI在手機上釋放學(xué)習(xí)能力的最好舞臺。

這里我們要先來理解一個問題：我們每天到底給手機輸入什么數(shù)據(jù)？

用戶對手機的數(shù)據(jù)灌輸，從重要程度上來說可以劃分為兩類。第一種是關(guān)鍵型數(shù)據(jù)，其中包括生物關(guān)鍵數(shù)據(jù)（指紋、虹膜、faceID等）、數(shù)位關(guān)鍵數(shù)據(jù)（賬號、密碼、電話、證件號等）、行為關(guān)鍵數(shù)據(jù)（購買信息、社交信息、出行信息等）。而另一類是非關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中包括音頻數(shù)據(jù)（打電話、語音時輸入的聲音）、環(huán)境數(shù)據(jù)（手機周圍的冷熱、空氣質(zhì)量等）、人機交互數(shù)據(jù)（用戶每一次點擊和滑動操作）。

而我們真正擔(dān)心泄露和容易產(chǎn)生不適心理的，基本是關(guān)鍵型數(shù)據(jù)被收集和利用。但真正手機每天收集最多的卻是非關(guān)鍵型數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)對于用戶來說基本毫無意義，卻可能讓手機搭載的AI系統(tǒng)從中學(xué)習(xí)、理解很多用戶相關(guān)信息，并通過算法來回饋個性化解決方案。

基于此，手機懂你的糾結(jié)或許可以從非關(guān)鍵型數(shù)據(jù)的應(yīng)用來破解。

幾家手機的嘗試

當(dāng)然，這里不是說手機理解和學(xué)習(xí)部分關(guān)鍵型用戶數(shù)據(jù)不可取。事實上即使手機不做，應(yīng)用和軟件也將學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)。反而集成在手機端可能帶來的想象力更廣闊。

但是今天大部分用戶對于手機全面學(xué)習(xí)自身信息還是存在擔(dān)憂的，所以AI化的手機廠商，在面對這個問題時選擇了不同的解決方案。

此前作為前瞻性的實驗產(chǎn)品，榮耀magic曾經(jīng)搭載過主動學(xué)習(xí)用戶數(shù)據(jù)的人工智能系統(tǒng)，讓系統(tǒng)具有感知能力、理解分析能力和主動服務(wù)能力，可以說是在手機讀懂用戶上最激進的解決方案。但即使定位為前沿產(chǎn)品，榮耀magic依舊要讓用戶自行選擇是否開啟這一能力，以及層層搭建保護措施?？梢娛謾C讀懂用戶的命題真正落地相當(dāng)艱難。

剛剛開始發(fā)售的iPhone X，即使作為蘋果面向未來的一款產(chǎn)品，搭載了單獨AI處理單元和大量AI功能，卻依舊選擇在理解用戶習(xí)慣這個層面不進行部署。只是將AI技術(shù)集中在攝像頭和拍照與識別單元中。

相比較成熟的AI解決方案，比如語音交互和機器視覺，理解和學(xué)習(xí)用戶習(xí)慣可能是一個很難討喜、又存在隱性風(fēng)險的技術(shù)端口。

如果選擇折中方案，一方面嘗試對用戶數(shù)據(jù)進行收集和學(xué)習(xí)，一方面也繞過用戶隱私數(shù)據(jù)這個最麻煩的雷區(qū)。學(xué)習(xí)用戶日常通話的音量、音色、音準(zhǔn)等習(xí)慣。通過AI算法來優(yōu)化個人聲音模型，據(jù)此提高麥克風(fēng)靈敏度。

通過對用戶聲音這種非關(guān)鍵型數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)（畢竟說話聲肯定不是隱私），實現(xiàn)了AI去噪音的目的，充分說明了很多對用戶不重要的數(shù)據(jù)，對手機卻是重要的。要知道對于機器系統(tǒng)來說，用戶聲音和其他人聲、環(huán)境噪音是沒有任何區(qū)別的。想要在遠距離或者嘈雜環(huán)境中把用戶聲音“摘”出來，就必須要理解用戶聲音是怎么樣的、用戶的語言習(xí)慣、聲量控制習(xí)慣如何。才能最終實現(xiàn)準(zhǔn)確的去噪和抓取。

類似的功能Mate10有一些，但總體不夠突出，也沒有作為核心功能宣傳。想要真正改變手機學(xué)習(xí)用戶這件事，關(guān)鍵很可能在開發(fā)者生態(tài)和終端安全這兩件事上。

慢慢來，比較快：漸塑mobile AI是唯一方法？

當(dāng)電力產(chǎn)生的時候，人們并沒有驚嘆于它的價值，而是首先質(zhì)疑它帶來的危險。直到交流電帶來了人造光明，人類才被徹底征服。那之后電依舊是危險的，但合理保護和安全常識讓它走入了每一戶人家。

今天的移動AI，很可能也在經(jīng)歷這樣一個過程。想要讓機器更懂人類，更好的為人類服務(wù)，我們終有一天會全面開放人機交互，讓AI無處不在。但必須有足夠大的價值去不斷說服人類才行。

說服的方式無非來自于兩條線索：無可置疑的安全，以及越來越豐富的應(yīng)用想象力。

前者反應(yīng)在iPhoneX、華為Mate10這些AI手機上，最顯著的一點就是移動AI芯片帶來的本地化AI處理能力。只有讓云、端數(shù)據(jù)完全分離，個人隱私根本無從擴散，才能讓用戶相信人機數(shù)據(jù)共享的安全前提。

而更重要的是應(yīng)用想象力不斷擴張。通過AI硬件的算力支持，加上有效的開發(fā)者生態(tài)，或許會激發(fā)開發(fā)者去思考，通過學(xué)習(xí)用戶，手機還能做什么。

當(dāng)這個價值輸出來到某個奇點，手機真的可以說服用戶放心開放自身，達成更高效的人機交互，或許才有真的手機讀懂人類可言。

移動AI命題是個無法一步到位，必須逐漸雕塑的城堡。開放的開發(fā)生態(tài)和本地化的AI安全保障下，手機讀懂用戶習(xí)慣接下來最可能在一些垂直領(lǐng)域達成拓展。

比如在健康領(lǐng)域，用戶選擇性共享健康信息、出行信息和醫(yī)療歷史，系統(tǒng)將可以自我學(xué)習(xí)用戶健康習(xí)慣，給出更智能的膳食、運動、營養(yǎng)習(xí)慣，以及看護治療與康復(fù)進程。

再比如商務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域，通過學(xué)習(xí)用戶的行程安排、場景更迭以及工作習(xí)慣，移動AI將可以扮演非常關(guān)鍵的行業(yè)助手角色。

另一個可能的手機讀懂用戶方式，來自手機AI與其他硬件的協(xié)同化。比如手環(huán)、手表、VR器材與手機的感知能力一體化后，手機作為處理中心達成協(xié)同數(shù)據(jù)的手機和反饋。通過終端計算能力建立硬件體系的AI閉環(huán)，可以帶來應(yīng)用想象力的大幅飆升。

討論了這么多，只是希望能夠幫助大家更加立體化的認(rèn)識手機AI到底如何讀懂用戶。這個過程可能發(fā)育方式跟我們想象中不同，但絕非沒有意義。人機交互永