3. 我，我自己，和AI

　　人工智能（AI）在2016年吸引了全世界的關注。它呈指數級迅速發展的同時——去年把AI使能的聊天機器人用于消息應用是種主流——這個技術的風險也被過分宣揚了。

　　確實，AI越來越成熟。但是，它離像人類的體驗還很遙遠，而且目前大多數聊天機器人都沒什么區別。在這個潮流中，我們關注聊天機器人，因為這是人類開始感受AI的起點。

　　2017年，隨著AI成為組織機構們設計構想的重要部分，AI會加速發展。為了成為做出更有感情的智能，隊機器學習能力的需求會越來越大，這為下一代數據服務鋪路。

　　未來，組織機構開發產品和服務的方式會讓情感化的智能成為嚴格的AI標準。

　　AI——機器得以學習并作出自己決策的能力——出現在我們視野已經超過60年了。但是AI有賴于聲控數字助理和AI 聊天機器人的應用來引起大眾的注意。

　　2016年的進展

　　2015年，消息應用（messaging apps）已經接管了社交媒體，一個重要的轉折點是--微軟啟動虛擬助手小娜（Cortana），希望它最終用可預料的方式和用戶交互。

　　然后到2016年初，Facebook發布聊天機器人的業務，它可以提供自動化的客戶支持，電子商務引導，內容和交互體驗，用戶只需要和Messeger聊天機器人說話，就像和朋友講話一樣。

　　AI聊天機器人已經使得企業可以前所未有地大規模提供個性化服務。比如英國創業公司Babylon Health，開發了AI診斷工具，它用算法和診所的數據，在病人看醫生之前回答病人的問題。

　　然而，AI離我們夢想的人類體驗還很遠。它沒有人類的感情，沒有理解力，無法概念化。這讓我們把有感情的智能植入到數字服務的可能性有限。

　　當更多人開始接受聊天機器人進入我們的個人生活，自然而然會期待更人類化的體驗。人都是有瑕疵的，而AI使能的服務必須足夠聰明，能接受情感的輸入并且以有感情的智能方式回應人們。

　　未來發展

　　AI將在2017進一步飛躍，出現更好服務，可以基于場景像人類一樣理解和回應。

　　IBM的Watson Bluemix平臺的自然語言處理器，提供了文本語調分析器和個性化分析。

　　同時，情感化的健康app Empath和實時情感化時智能解決方案Cogito的技術都提供了語音分析，不僅僅通過聲音變化還有我們說話的模式和節奏來檢測和識別我們的情緒狀態。

　　數據處理，AI機器學習軟件例如Kensho正在華爾街迅速取代金融分析師的角色。然而基于人類化交互的服務，例如對話式AI，將需要人類和AI的合作。這些AI/人類共棲狀態對創造有感情和同理心的AI至關重要。

　　對話式AI驅動下一次浪潮。到2020年，人們和聊天機器人的平均對話會比跟夫妻之間還多，人們甚至意識不到這個現象。

　　組織機構想要開發下一代情感化和情景化的AI聊天機器人，必須逐步而全面的把機器人定義成—一個人一樣。他們必須把人類價值嵌入各種個性之中去適合不同的情景。因為沒有一個通用的個性適合每種環境和每個人。

　　FJORD建議

　　品牌所有者必須明白，如果交互要對話式，那么UX就要個性化，要有所依據的發展和展現創造力。

　　1.透明化

　　AI的風險是人們會覺得自己受愚弄了，特別是如果技術到達可以和人類亂真的地步。Mitsuku聊天機器人——Loebner獎最像人類的AI 2016年冠軍——可以進行一個長達25分鐘的對話，到達90%人類的分數。透明化，用戶會對你的服務質量感到高興和驚喜。

　　2. 保護用戶

　　要生成一個更像人的AI，用戶必須卷入進AI服務的演化。為了開發并提高AI，企業需要有高度個性化的用戶信息。信任是關鍵。采納可選政策，用戶可以很容易選擇個人信息分享并保持他們所分享的內容安全。最好的是，明確聊天機器人是他們的助手，而不是公司的助手。確保用戶感覺軟件是幫助他們的 ，對于其接受程度至關重要。

　　3. 根據你的品牌定義價值

　　當服務變得越來越情感化智能，其背后的組織機構將面對困難的倫理問題。比如，一個自動駕駛供應商是否應該優化AI使之保護自動駕駛汽車中的乘客還是它可能會撞到的人？奔馳已經明確了它的價值觀：乘客有限，路人次之。當涉及到你的業務你會站在問題的哪一邊？為AI定義個人價值觀可以使之做出支持其品牌的決策。

　　4. 不僅僅是文本

　　如果你真的要把EQ引入AI或者聊天機器人，認真考慮如果總是錯誤理解該怎么樣在溝通。對于文本還有包括表情符號的其它選擇，聊天機器人可以發圖片。不論哪種語言，聲調很關鍵。