簡訊到底在寫些什麼:人工智慧讓你明白簡訊字裡行間的意思

作者 Tony Kontzer

Es Lee 第一次想把情緒商數用在簡訊裡的效果並不如預期。=
Es Lee 的朋友收到一些簡訊,他試著幫他們找出字裡行間所埋藏的愛意,覺得演算法可以更客觀地偵測出人們常沒看出的意思。

所以他開發出一個叫做 Crushh 的 app,告訴使用者他們發送簡訊的對象有多喜歡他們,只是演算法太老實的下場便是讓人很難接受它:誰會想要用一個常會讓人們心情變差的 app 呢?

「我要公開替 Crushh 向大家道歉。其實如果你是在交往中,還需要一個演算法告訴你,對方到底喜不喜歡你,這樣你可能會找不到對象。」定量建模專家 Lee 笑著說。

Lee 跟大多數優秀的企業家一樣,只把 Crushh 視為第一步罷了,他接著又繼續投入開發。他覺得從 Crushh 身上學到用演算法來分析簡訊這一招是可行的,不過要擴大到看懂一般的交往關係,而非單純簡訊中蘊藏的愛意。

結果他開發出擁有人工智慧助理功能的簡訊 app「Mei」(發音為「may」),讓人們擁有更美好的交往關係。除了觀察簡訊對話以給予建議,這個助理還會按照簡訊紀錄來建立用戶的性格側寫內容,並且加入到每則簡訊裡。

在紐約成立新創公司 Mei,並且擔任執行長一職的 Lee 說,Mei 的演算法從兩個人發送簡訊的頻率及對話內容,可以相當完整地描繪出兩人對彼此的感覺。

Mei 一開始先瞭解兩人交往的進展,最厲害的是向用戶說明他們心裡或許猜錯了。

「只因為你的前任用不帶情緒的字眼來回覆,三個字的回答並不代表那正是對方的感受。」Lee 說。

內建資料組

Lee 表示在開發 Mei 的過程中,一開始遇到的難題是完全沒有可以用來訓練深度學習模型的資料,後來有不少人使用這款 app,Mei 便獲得很多匿名資料來不斷訓練模型。

Android 版本的 Mei 現有2.5萬名每日活躍用戶,預計明年初會推出 iOS 版本。

Mei 的演算法將五大性格特質模型用於整個簡訊對話,以取得用戶個性側寫內容。app 將簡訊送到 Mei 兩台運行 NVIDIA TITAN V GPU 的電腦之一,即時便進行推論。這間新創公司不斷增長的資料儲存在 Amazon Web Services 的資料庫執行個體內。

在設計 Mei 時也考慮到了隱私,所有設定值都預設為「關閉」,讓用戶可以選擇要開啟的項目。除了在 GPU 上進行分析之際,所有簡訊資料都會進行加密。公司方面只會收集電話號碼,不會收集姓名或其它身分資訊,而電話號碼也會以「#」井字號來顯示。

克服有限資源

規模不大的新創公司 Mei 尋求與研究人員合作的機會,以求取得大量匿名資料和協助消化資料,迄今已與幾間大學合作。

「他們手邊的資源無限,資料量卻不足,而我們有海量資料,卻沒有充足資源。」Lee 說。

Lee 表示盡量運用各種方式將資料用在用戶身上,才是 Mei 發揮潛力的關鍵。該公司希望與研究人員分享匿名資料,社會便能開始使用過去產生出的大量資料進行學習。

該公司致力於開發多種演算法,從配對和監測心理健康(像是偵測情緒波動)到鎖定特定目標的民意調查(例如詢問百名醫生,如果身上有痣的話,是否有必要進行診斷)。

歐盟的《GDPR一般資料保護規範》等法規逐步將資料控制權交到消費者手上,Lee 還希望擴大 Mei 的應用範圍,用於用戶的通訊工具。

一旦 Mei 可以分析 WhatsApp 或 Facebook 等 app 的訊息,用戶便能更全面地瞭解彼此間的關係,或許還有他們的健康狀況。