拼多多CTO陳磊：分佈式AI讓每個消費者都擁有數據的所有權

“傳統的 AI 把數據集中在一個地方的時候，你要給他一個明確的定義和優化的目標，但是我們注意到消費者本身目標其實是多樣性的，我們工程師很難去定義一個統一的公式去滿足所有消費者的需求……現在服務的是企業，我們覺得未來 ABC 服務的將是單體的消費者，也就是每一個人都可以去控制 AI 的程序，去優化自己個性化的生活目標。” 在TechCrunch國際創新峯會2017上海站，拼多多CTO陳磊分享了他們把分佈式人工智能、大數據等技術與電商相結合的經驗。

拼多多於2015年9月上線，到現在已經成為估值超過 100億人民幣的“獨角獸”。陳磊表示，在這之前他們的團隊還做過淘寶的代運營，也做過遊戲。而拼多多這個項目則是希望把社交領域的分享、溝通的理念和遊戲的樂趣引入到電商購物的環節。將原本單純追求效率和單調的購買行為轉變為更具交互性的購物模式。

分佈式人工智能的應用

在談到“分佈式人工智能”時，陳磊強調，分佈式人工智能其實是一種公司內部的説法，並不是業界已有定論的概念。目前主流的 AI 能夠把所有的數據都匯聚在一起，能夠通過算法從數據裏面找到一定的模式，為單體的消費者服務，而分佈式的 AI 讓消費者擁有數據的所有權。人工智能的數據量不僅要大，而且可以是多維度的，只有當數據被消費者自身所擁有時，消費者才有動力把多維度的數據收集起來。

除此之外，陳磊還表示，他們也在努力把分佈式 AI 技術應用到更多領域，任何涉及到數據的平台都能夠利用這項技術，“未來消費者會把跟 AI 交互的能力作為一個基本技能，到那個時候分佈式 AI 就會有一個非常大的應用場景。”

分佈式人工智能對消費者的影響

分佈式 AI 的優化目標較為多樣化，每個人對購物的滿意程度參差不齊，這不能通過簡單的轉化率、點擊率和展示率體現出來。陳磊表示，他們在優化數據時，會更多地與消費者溝通，花更多精力去想定義的目標是不是足夠多樣化，消費者買得多了是不是真的能夠為他創造價值。“在定義優化目標的時候我們會考慮多重目標，以及更加複雜的目標的定義，而不是簡單地説買得越多越好。”

新技術給電商和產業帶來的變化

陳磊表示，消費者之間互相傳播和推薦的行為，可以被理解成一種分佈式 AI，當商品性價比過了某一個臨界點時，就會有大量的定單進來，對供應鏈來説，這需要更高效的訂單處理辦法。未來這種情況可能會越來越常見，供應商也需要適應這樣的要求，有能力迅速進行大規模生產。

陳磊認為，新技術將為電商和供應鏈的生產和營銷賦能，機器人的應用將使生產成本下降，而營銷方面，營銷的未來格局和形式會有極大的改變。隨着分佈式 AI 的發展，中國的製造業也會逐漸擁有越來越強的優勢。