紅極一時的聊天機器人，真的涼了嗎？創投圈
還記得聊天機器人嗎？在區塊鏈橫空出世之前，它可是街談巷議的話題。但現在，用連線雜志的話來說，聊天機器人，可能已經涼了。
Facebook 于今年 1 月 19 日關閉了虛擬助理「M」，團隊相關成員分散到其他部門任職。「M」是 Facebook Messenger 內的個人的虛擬助理，可以完成一些簡單任務并代用戶查找信息，由 AI 驅動，接受人們的訓練和監督，可以完成購物、送禮、預定餐廳等任務。「M」的關閉，像是壓死駱駝的最后一根稻草，現在各大品牌商幾乎都對聊天機器人不感興趣了。
不過，我們真的應該這么快就拋下聊天機器人嗎？
本期精編 Global Editors Network 的報道，帶來數位行業大佬的觀點：
John Keefe，Quartz 的聊天機器人開發人員
Eduardo Suárez 和 Miguel Eduardo Gil Biraud，來自 Politibot 團隊，Politibot 是一款于 2016 年西班牙大選時產生的聊天機器人
Philipp Naderer，來自奧地利公共廣播公司 ORF，他為奧地利總統大選開發了 Wahl-bot。
在這篇文章中，將探討這些問題：2018 年，聊天機器人將會處于什么地位？新聞編輯室是否應該在其中投資？聊天機器人怎樣才能符合我們的期望？
嗨，機器人，你為什么這么蠢？
「我們可能都希望能生活在這樣的世界里：和機器人有著最自然的對話，它將一切任務都執行得完美無瑕。這一路走來確實不容易，而且說實話我們已經發展得很快了。」Politibot 的 Suárez 認為：「但不幸的是，我們還沒有到那個理想的生活狀態，還要好幾年，機器人才能好到普羅大眾都能接受。」
聊天機器人確實沒怎么被接受。2016 年 Facebook 開放其應用程序接口后，新聞機構和品牌商可以很便利地擁有自己的聊天機器人，幾分鐘就能運行起來。但問題是，當沒有人工干預時，這些機器人的應答失敗率高達 70%，用戶體驗也是相當糟糕。
更糟糕的是，在短短幾分鐘內，一個聊天機器人就可能變成聊天惡魔。微軟的 AI 聊天機器人 Tay 就是一個例子，它本應在和千禧一代互動的過程中運用機器學習，提升自己的聊天能力，但它卻以極快速度學會了否認猶太人大屠殺，變成了種族主義者，還學會了一套反女性的說辭。
天才少年報告網（BGR）的新聞編輯 Chris Mills 在一篇討論微軟聊天機器人為什么這么「混蛋」的文章中寫道：「如果你使用真實的用戶數據去訓練一個機器人，那它將不可避免地習得這些用戶的習慣，包括不好的方面。」但他也指出，如果刻意地抹去一些數據點，AI 也難以徹底地理解用戶的對話和行為。這說明如果聊天機器人既要功能健全，又要不帶有社會偏見，著實是一個頗高的要求。
當然，許多新聞聊天機器人也不是那么健談。比如當你使用 CNN 的聊天機器人時，你只有一些按鍵可以點擊，然后觸發自動回復或者閱讀建議。誠然，這樣的互動很安全，但也必然使用戶體驗大打折扣。而包括澳大利亞廣播公司在內的一些新聞媒體，則沒有選擇聊天式的互動，而是每天發送文摘式的新聞信，這在自然語言處理（NLP）下是可行的。
Politibot 團隊指出，和新聞相關的詞匯是日新月異的，尤其是在一些特定的新聞時間節點上，更是變化多端。Suárez 和 Biraud 也表示，自然語言處理應用在洗衣機上比應用在新聞聊天機器人上更簡單，因為前者只需要有限的詞匯，和洗衣服相關即可（最多還有洗衣機壞了的時候怎么應對用戶的辱罵）。
「假設，這真是一個很大的假設了，我們能讓新聞聊天機器人良好運作，一個現實問題是我們現有的語言模型基本都是基于英文的，如果你要建立起自己的模型，這又需要海量的數據。」Suárez 和 Biraud 說道：「如果我們需要使用其他語言，比如西班牙語，當然未來幾年可能會出現，但至少目前沒有現成的成熟模型。更別提什么愛沙尼亞語、冰島語了，情況更慘，能用的數據太少了。」
那一個優秀的聊天機器人，應該具備什么品質呢？
找到平衡點
「一個聊天機器人應該擅于解決它們的核心任務，才能說得上既實用又有趣，同時，它們還應該升級成為有創造力的機器——如果用戶希望的話。因此，在『解決需求』和『開放交流』之間找到平衡，是設計一款聊天機器人的重要原則。」Naderer 這樣認為。
ORF 的聊天機器人 Wahl-bot 是奧地利總統大選期間的一個實驗產物，它相當的受歡迎，在選舉當天就收到了 85,000 條信息。這個聊天機器人會引導用戶順應它的設計，根據它自帶的按鍵進行操作。但 Naderer 他們也同樣碰到了很多「好奇寶寶」，這些用戶想用更多的方式來探索聊天機器人：我還能問 Wahl-bot 什么？它有什么不能做的？
Wahl-bot 的使用頁面，用戶輸入自己所在的位置，它便會反饋當地的選舉情況
隨著越來越多的「失敗指令」出現，ORF 準備了更多的東西來應對既有臺本以外的問題。比如有的用戶問「誰會贏得大選？」「你覺得候選人 A 性感嗎？」，這時機器人會用一些獨家幕后視頻或者 GIF 來回復，來響應想要和聊天機器人互動的用戶。
在 NLP 模型的訓練上，Politibot 的團隊在 Politibot 已習得的西班牙語之外，使用了智利的西班牙語數據，讓機器人得以在智利大選中發揮作用。團隊成員介紹稱，這讓機器人能夠識別當地的俚語——包括臟話。比如，當機器人監測到了帶暴力色彩的語言時，它可以用符合當地習慣的表達予以回應。
關注用戶體驗，不要堆積內容
ORF 的 Naderer 則一直在探尋，突發新聞和日常新聞故事會是聊天機器人的出路嗎？
「從個人角度來講，我很不喜歡聊天機器人被當作一個無聊的新聞信工具，因為新聞信沒有人格，但好的聊天機器人是有的。你會和朋友在 WhatsApp 上聊突發新聞嗎？至少我從來沒有，所以這種模式也許真的不適合聊天機器人。但是我們會和朋友分享一些有趣的短故事，或者我們生活中一些積極的事，所以聊天機器人或許應該沿著這個思路來設計。」
Quartz 的機器人 Quartzy 則正是這樣做的。Quartz 的新聞 APP 也使用了聊天式的界面，Keefe 表示，現在團隊成員想在獨特的聊天機器人體驗外，更進一步。
「我們在 Quartzy 上做的實驗出乎意料的成功。毫無疑問，如果我們強行將新聞內容塞到 Messenger 里，用戶或許就會說了：『為什么要這樣做？我不是這樣用 Messenger 的。』但如果我們按照 APP 本身的設計界面，遵循用戶的使用習慣（像和朋友家人聊天），那就有很多機會了。」
例如現在，Quartzy 會以一種友好且有趣的方式和用戶聊聊「怎么做一個免揉面包」，這項體驗會持續兩天，一旦用戶完成了第一個步驟，Quartzy 會在大概 12 小時后，用 Facebook Messenger 給你「叮」一個通知，提醒你完成后續的步驟。
「這在其他傳統網站上是難以實現的，甚至說相同 APP 換個方式也不太行。」Keefe 說道：「有些用戶真的做了好幾條面包，還給我們發來了照片。」
Quartz 對推送通知也有探索。之前，他們發起了一場「12 天心靈挑戰」，訂閱者會收到一些勵志故事或者短語，勉勵他們在生活中更加專注。在這場活動中，聊天機器人發送給用戶的內容都很短小精悍，并且盡可能地還原了人們用 Messenger 和朋友同事聊天的感覺。
但無論哪種活動，都需要小心，不要激怒了用戶。
「在生活中很常見的就是『通知疲勞』。」Keefe 說道：「媒體人或者對新聞感興趣的用戶會開很多 APP 通知，有時候是會感到有點厭煩。」如果只關注重大新聞，媒體人其實從很多其他推送中都能收到了，因此 Keefe 認為，聊天機器人如果作為一個友善的事件提醒小助手，可能會讓人覺得更舒服。
「很多新聞機構放棄了聊天機器人，很大程度是因為他們沒體驗到聊天機器人的成功。實際上，用戶也許只是不想通過聊天機器人獲取新聞。」
不過，也不能一竿子打死，Keefe 認為 CNN 和 ABC 新聞的聊天機器人做得挺成功，Politibot 也是以每日文摘的形式在發送新聞信。他們并非徒勞，Suárez 和 Biraud 都表示讀者反響很不錯。
「Politibot 能節省你的時間：它給你推送的是真正重要的事件，而不是像有些新聞媒體混雜一堆無關痛癢的故事。我們的日常推送會用圖表、鏈接、圖片和 GIF 來解釋一個新聞事件，用戶總能學到他們不知道的知識，并且他們大多數都從頭到尾讀完了。」Politibot 的團隊這樣寫道。
私人訂制，但也別越界
除非你是想造一個自己的「副本」，聊天機器人其實不用那么「像人」。而且事實也表明，當機器人發出一些太像真人的回復時，用戶常常會被嚇到。Keefe 認為，用戶對聊天機器人的期待是「一定程度的親密」，就像我們和收音機、電視之間的關系。
「我在美國公共廣播公司工作了很多年，人們在回家的路上或者在廚房做飯時，都聽著脫口秀主持人和新聞主播的節目，他們已經習慣了這種『一對一』的關系。在美國，公共廣播的商業模式是用戶向免費服務捐錢，它確實就是基于『一對一』的親密度發展起來的。」Keefe 講道：「其實大家都知道，主播們并不是只在對你說話，這是廣播，這是傳遍全國的新聞，但你就會覺得很私密。」
這放到聊天機器人上也是一樣的。用戶當然知道 CNN 或者衛報的聊天機器人并不是他們專屬的，任何人都可以在 Facebook 上跟他們聊天，但它還是在用戶的日常媒介世界中擁有了一席之地。
要有人格
為什么新聞信形式的聊天機器人在有的平臺上頗有成效，在有些 APP 里就不起作用呢？Politibot 的成員、Naderer 還有 Keefe 都認為，「說話方式」是重中之重。
「我們的每日文摘之所以能取得成功，要得益于 Telegram 和 Messenger 這樣的聊天 APP 所賦予的親密感。」Politibot 的團隊表示：「我們人類總對談話感到興奮，所以跟 Politibot 聊新聞比閱讀新聞文章更有益有趣。」
在 2016 年 6 月上線之前，團隊成員為聊天機器人的說話方式做了很多努力。
「Politibot 非常智能，而且學識淵博。他有時可能會有點笨拙，但是他會很謙虛地承認自己的錯誤。他還是羅斯福總統的忠實粉絲。」團隊成員介紹道：「我們的經驗表明，有一個連貫的語言體系是很重要的。因為你并不是在寫一篇新聞報道，而是在對話，你必須和用戶有情感上的連接。可以幽默一點，或者講些流行語，或者培養實用性，給用戶解釋一些他不知道的知識。」
Keefe 介紹稱，Quartz 工作室的編輯 Emily Withrow 負責了 Quartzy 所有腳本的撰寫。「她在這方面真的有很出色的感覺，這些文本非常有吸引力，而且描繪出了豐盈的意象，用戶通常會跟著這些文本進行一次完整的體驗。」
「一個成功的機器人，其實就是一個特別好的人，它美麗且讓人著迷。」
吸引年輕人（35 歲以下）
Politibot 的用戶都非常年輕，超過 70% 的用戶年齡在 34 歲以下，男性用戶多于女性用戶。「我們的用戶是對政治非常感興趣的一群人。他們熱愛閱讀，智商很高，關心國際事務。」
Naderer 也表示，Wahl-bot 的用戶比他們其他傳統頻道的用戶平均年齡要低。「但這也很正常，因為你的潛在用戶是基于 Messenger 這樣的平臺的，Wahl-bot 只能在 Messenger 上使用，所以它的用戶反映了這項服務所在的社群情況。」
讓你的聊天機器人盈利
對聊天機器人的盈利前景，Naderer 持謹慎樂觀的態度，因為很難用聊天機器人觸及一個巨大的用戶群，這個專營市場獨特而有限。「在這個產業中，絕對數量也是一個重要因素。機器人是一個小且薄利的領域，但它的『副作用』很驚人，長期以往會浮現出來。」
ORF 沒有讓聊天機器人開發商幫助，而是自主開發了 Wahl-bot：他們撰寫了聊天機器人的代碼，用以和 Facebook 的應用程序接口「對上話」，然后用了大量的粘合代碼，讓原始代碼和 API 的內部內容整合在一起。這樣做的好處是，團隊可以更深入地理解這項技術的運作模式，了解它的局限在哪里。
「我們選擇了一條艱難的道路，但可以肯定的是，這樣的學習對我們未來的項目也頗有益處，即便不是和聊天機器人相關。比如我們在后端改進了選舉網站，對即將到來的選舉數據流提升了有效性檢驗。
「大多數聊天機器人都不能直接盈利，但它們帶來的間接效果可以。所以也許你得好好考慮下，是否應該停下聊天機器人項目。」Naderer 說道。
Politibot 也正在商業化的道路上探索，他們打算建立一個全球會員模式。除了在 Telegram 和 Messenger 上聊天，團隊還為 Politibot 開發了一個播客項目，并和西班牙出版社蘭登書屋簽訂了合作協議。在 2018 年，Politibot 會引入贊助內容，即在和用戶的日常交流中推薦這些合作出版社的非小說類書籍。
正如 Keefe 總結的那樣：「我們都是精益求精的人，發展聊天機器人并不是一時興起的興趣。因為我們的確在這個產業中看到了很多可能性，所以我們想要更多地探索，看看我們還能找到什么。」一個風口總能吸引人們駐足觀望，但是真正沉淀下來的，是能逆風而行，抓住行業命脈的一群人。
來源|微信公眾號：全媒派
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