如果將你的計算機程式稱為“機器人”，人們就會做出某些假設，其中許多是負面的。過去幾年，Twitter 機器人因其從微博服務中移除人為因素的傾向而臭名昭著——自動生成帖子、關注使用者和轉發訊息。微軟的 Tay，被譽為人工智慧， 上個月證明並非如此，使用者將其變成了一個口出穢語的聊天機器人，促使該公司迅速將其下線。在過去十年中，“機器人”也成了駭客劫持並用於攻擊其他計算機的殭屍計算機的代名詞。
那麼，如何看待 Facebook 在其非常受歡迎的 Messenger 服務中釋出其版本的“聊天機器人”的新計劃？該公司是否應該擔心其為了更好地從 Messenger 全球超過 9 億使用者中獲利的 AI 努力會出錯？
本週，Facebook 在該公司為軟體開發人員舉辦的 F8 大會上推出了帶有機器人的 Messenger 平臺的 Beta 版本。根據其製造者編寫它們的方式，這些機器人可用於自動提供諸如天氣和交通報告之類的訂閱內容，或幫助 Messenger 使用者完成商業交易——提供諸如銷售收據、發貨通知和自動客戶服務之類的內容。
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從最基本的意義上講，機器人是自動化某些功能的應用程式。人工智慧機器人（例如 Facebook 希望其廣告商構建的機器人）會收集有關使用者偏好的資料，例如他們搜尋的內容、他們訪問的站點以及他們使用的服務。編寫機器人是為了應用一些與該資訊相關的推理，然後生成響應。CNN 和《華爾街日報》已經加入了 Facebook，建立了聊天機器人，這些機器人根據使用者的偏好向使用者推送新聞報道。其他聊天機器人提供根據個人使用者量身定製的線上購物、天氣和其他服務。Facebook、微軟和其他公司正在爭先恐後地構建能夠更好地分析和“理解”他們獲得的資訊的機器人，以便他們可以提供一些有價值的回報——這是讓人們希望定期與機器人互動的關鍵。
當然，聊天軟體並非新鮮事物。當零售商、保險提供商和其他公司感覺到訪客可能需要在完成銷售或其他交易時提供幫助時，他們早就已經在其網站上提供了此選項。Facebook 希望將這些互動轉移到其平臺上，並讓公司付費給這家社交媒體巨頭，以獲得觸達其龐大使用者群的特權。
儘管一些機器人已經獲得了聲譽，但麻省理工學院互動式機器人小組的博士後研究員 布拉德·海耶斯 說，Facebook 的聊天機器人對該公司來說並非是很大的風險，他的工作重點是人與機器人團隊合作。作為 DeepDrumpf 的建立者，這個臭名昭著的 Twitter 機器人 透過模仿共和黨總統候選人的措辭和講話方式來製作虛假的唐納德·特朗普推文，海耶斯在大型舞臺上對這些程式進行了大量的修補。人工智慧 Twitter 頁面 @DeepDrumpf 擁有超過 21,000 名關注者，儘管僅釋出了大約 170 條推文。海耶斯還有一個為民主黨總統候選人伯尼·桑德斯設計的 Twitter 機器人，稱為 @DeepLearnBern。“如果說還有什麼，那這對 Facebook 來說將是一次奇妙的學習經歷，”他談到該公司進軍聊天機器人領域時說。“如果這種事情失敗了，他們仍然會從中獲得很多東西，因為很少有人能夠以他們正在做的水平和規模來做到這一點。而且他們試圖透過這種方式賺錢的事實表明，他們將投入更多精力來確保它達到預期的目的。”
微軟的 Tay 的最大問題是它沒有過濾器——該機器人消化了貶低女性和讚揚納粹主義的貶損性評論，這只是其中的幾個例子——然後將這些內容以冒犯性推文的形式重新發布。該公司允許該機器人接受收到的任何內容，最終不得不公開道歉。Tay 從錯誤的資訊中學習了不好的東西並對其做出了回應——就像它被設計的那樣。“這對公司及其開發人員來說是一個相當重要的教訓，”海耶斯說。“鑑於資料往往是任何型別的人工智慧導向工作的最寶貴資產，因此人們非常傾向於求助於整個世界來收集這些資料，因為這些資料是免費的，並且可以大量獲得。微軟的聊天機器人的問題在於，它沒有得到他們想要的資訊，也沒有采取任何措施來試圖找出原因。”
Facebook 承諾透過向構建機器人的開發人員釋出指南和工具，並在允許機器人在網站上使用之前對其進行審查，來監管其 Messenger 平臺上的機器人。Facebook 還提供了一個“機器人引擎”，以便更容易為 Messenger 構建軟體代理。該機器人引擎來自 Wit.ai，一家 Facebook 於 2015 年 1 月收購的初創公司。Wit.ai 早在 18 個月前就推出了該計劃，提供外掛程式碼，讓軟體開發人員可以輕鬆地在其產品中構建語音識別功能。Facebook 已將該技術進行了調整，使具有不同技能的開發人員能夠建立可用作 Messenger 一部分的機器人。
聊天機器人是進行眾包機器學習的好工具，因為它可以收集有關與人互動的資料，然後使用這些資訊來提高自身的能力。但是，聊天機器人並不是程式設計師渴望的智慧系統——它們只是開發那些智慧系統的一種手段，卡內基梅隆大學計算機科學學院語言技術研究所所長 海梅·卡博內爾 說。微軟和 Facebook 正在為機器人建立一個公開的面孔，但這項技術作為訓練更大、更復雜的人工智慧系統的一種手段可能更有用。
例如，機器人可以收集有關人們在特定主題上或在遇到特定情況（例如處理汽車保險索賠或客戶服務問題）時傾向於提出的問題的資訊。然後，這些程式能夠分析人們如何對他們獲得的資訊做出反應。最終，卡博內爾說，“我們正在努力完善機器與人類之間的交流，使人們能夠與自動化系統進行互動，例如，獲得針對其需求的重要的醫療或財務資訊。”