“離開”微軟，小冰如何成長？｜獨家專訪小冰CEO李笛_風聞

©深響原創 · 作者｜鴻鍵

1975年，比爾·蓋茨預測，每個人都會有自己的個人電腦，而不是像IBM董事長沃森説的那樣，“世界也許需要5台計算機”。

預測未來，或者説創造未來總是很迷人，蓋茨的判斷是對的，微軟也由此成為了世界頂級的科技巨頭。

把時間拉回今天，包括微軟在內的科技公司都走到了一個時間窗口，在過往成功的基礎上，科技公司需要找到並押注下一個未來機遇，這既是為了新的增長，也是為了避免錯過新的時代。

微軟給出的答案之一是人工智能，而微軟小冰項目承載着微軟對於未來的期望。

從2014年開始，微軟小冰每年都會舉辦發佈會，向外展示成果的同時，往往還伴有大咖的站台，陸奇、沈向洋等硅谷華人高管在還供職於微軟的時候，都曾力挺小冰。

今年8月，小冰迎來了第八代發佈會，這也是小冰從微軟分拆後舉辦的第一次發佈會。在演講中，小冰公司董事長、原微軟全球執行副總裁沈向洋判斷，“未來不會只有幾個人工智能助理，我們身邊會圍繞着非常多的人工智能，甚至可以叫這些人工智能的主體是AI beings，他們的數量會遠遠超過人類的數量。”

具體來講，小冰發佈會所描繪的未來圖景和電影《Her》相似，只是你不需要把人工智能助理“帶”在身上，而是到哪都能和自己專屬的虛擬人類進行交互，關鍵的是，這樣的「人」可能是很多個。

電影《Her》劇照

除了對未來的判斷，第八代小冰發佈會還發布了面向個人用户的虛擬人類產品線，以及人工智能定製工具“X套件”，包括基於文本協同的X Writer，面向聲音協同的X Studio和麪向虛擬人類3D演示文檔驅動的X Presenter。

從誕生的那一天起，小冰就跟同行很不一樣：強調EQ、學寫詩、學畫畫、不做硬件、在商業化上保持克制，從諸多新動作來看，小冰依然以自己的節奏在其路徑上穩步成長。

分拆之於小冰有何影響、小冰接下來要走向何方、小冰的商業化路徑是什麼，又為何如此剋制？8月24日，帶着諸多問題，「深響」採訪了小冰團隊總負責人，小冰公司CEO李笛，聽這位“小冰之父”講述關於小冰的過去，現在和未來。

分拆的變化、小冰的路徑、人工智能的未來

今年7月，微軟官方宣佈將人工智能小冰業務分拆為獨立公司運營。在此之前，分拆的消息已經傳了有些時日，外界解讀頗多，而多數猜測有着相似的指向：脱離微軟後，小冰團隊和李笛個人都需要承擔更多，無論是業務上還是資金上。

不過，當「深響」問起分拆的影響時，李笛表現得十分淡然。

根據李笛的敍述，分拆更像一個階段性的動作，隨着技術基礎、產品積累、框架構建、工具化、商業試水等順利完成，小冰下一個階段的目標是用户和商業模式的快速增長。分拆能讓小冰獲得更多靈活性和獨立性，去嘗試更本土化的市場競爭手段，但與此同時，小冰和微軟的聯繫依然緊密。

具體到個人，李笛表示，很多事情其實以前也都是自己做，分拆後他的工作和原來相比變化不大。

“要説變化的話，其實隨着獨立化運營，團隊的權限會比原來更大更全。小冰作為一個事業，每個成員從事業中獲得的成就也更多，不構成説以前我不用承擔一個什麼事，現在要承擔了。”

李笛在小冰第八代發佈會

和分拆一樣備受關注的，是小冰的獨特發展路徑和商業化情況。

在各家人工智能公司中，小冰算得上特立獨行的存在，最明顯的一點是當各大廠商都在用硬件補貼換取市場規模時，小冰至今仍堅持不做硬件。

在李笛的設想裏，小冰要實現的是跨平台交互，讓用户在不同品牌的終端和不同企業的生態中都找到小冰，而不是用某個硬件把用户都拉過來。目前，小冰在QQ、微博、今日頭條等互聯網平台均有佈局，也進入到了華為、小米、OPPO、vivo等品牌的智能硬件生態中。

跨平台交互無疑是個誘人的圖景，但第三方企業有各自的顧慮，互聯網行業也越來越有把流量“圈”在自家生態的趨勢。在如此競爭環境中，小冰之所以還能進入各家生態，李笛把結果歸功於框架本身的獨特性：

“框架本身能夠給平台和它的用户帶來的價值，這個價值獨特的程度超過了他們對我們的憂慮，不然誰也不會開放給你。”

除了上述的跨平台交互思路，李笛對於堅持不做硬件的做法還給了特別實在的回答：一方面，小冰團隊“幹不過來”；另一方面，他們沒有商業化壓力，而同行業者做軟硬結合的目的之一是提高收入。

談及商業化，“剋制”的標籤幾乎和小冰如影隨形，因此商業化進展每次都是媒體提問的重點。在日前的發佈會上，小冰團隊商業負責人徐元春披露，經過了兩年多的商業試水，小冰的商業化收入已超過一億元。

小冰的商業化試水開始於2018年，主要聚焦在金融、大眾文化、媒體和出版等領域。次年，小冰的落地應用新增了零售、汽車、地產、紡織、IoT、養老等領域，當問及小冰在TO B方面的優勢時，李笛總結為“完成度高和系統化”：

“同行業者往往在某些領域或者某些單點技術上有優勢，但他們沒有形成大規模的系統。他們也有計算機語音，但是沒有我們這麼強大的NLP，或者他有NLP，但是沒有我們這麼產品化，系統性是我們現在的重點。”

回過頭看，小冰的剋制和堅持與其商業化優勢在很大程度上是相輔相成的，以小冰強調的EQ為例，曾經行業裏並不認可小冰的思路，認為EQ會妨礙IQ的效率，但如今小冰思路的價值正在商業化應用中得到顯現，Facebook、谷歌等同行在人工智能上的發力也有向小冰靠攏的趨勢。

發佈會上，李笛曾用“在嗎？在”的場景闡釋虛擬人類和真實人類的區別——用户在任何時候問“在嗎”，人工智能助理都能即時回應，即虛擬人類沒有真人的生理侷限，可以做到隨叫隨應。

對於未來，李笛表示，世界上將出現各種各樣的人工智能，用户車裏的人工智能不是Siri，也不是Alexa，也不是小度、小冰，而是一個虛擬的好朋友。千萬個不同的人工智能會出現在各種場景裏，且都是用户專屬。

無處不在、隨叫隨應、高度定製化，人工智能助理似乎是完美的情感寄託，但同時也不免讓人擔憂，這樣的「人」是否會成為一個情感黑洞？

在李笛看來，人工智能助理其實是類似於哈士奇的角色，沒有替代人的功能，只是填補了真實人類難以觸及的情感空白。不過，當從情感黑洞談到人工智能的倫理問題時，李笛還是變得十分嚴肅。

“必須得有敬畏心，這需要從業人員的謹慎和自我約束。”

以下為深響整理後的專訪實錄：

關於分拆

「深響」：本土化是小冰分拆後的一個關鍵詞，具體到中國市場，在您看來有哪些機遇還有挑戰？

李笛：分拆是為了讓我們可以嘗試市場競爭的手段，提高靈活性和獨立性，來加速小冰的發展。這麼多年，我們在技術和產品創新上還是比較好的，尤其是很多從零開始的基礎方案搭建，也獲得了比較好的數據流量。現在全球範圍內人和人工智能的交互，有60%流量都在小冰這邊，這裏麪包括小冰主體和其他由小冰賦能的第三方AI。

我們之前很羨慕國內的很多企業可以進行商業模式創新和運營模式創新，小冰所有的用户全部都是自然增長的，但國內的其他廠商，可能會用廣告或地推的方式，先把用户吸引過來，然後再看留存。

這些手段我們都沒有運用過，分拆以後可以去嘗試。但更重要的其實是，分拆以後我們的商業運營方式可以進一步加速。舉個例子，五六個月之前，小冰的商業化收入已經過億了，但是我們到現在為止還沒有建立一個完整的銷售隊伍，大企業有很多配套設施，建立起來不如一個獨立的企業來得快。

獨立公司需要的是速度，早些年我們主要經營的是基礎和產品的積累，過去一年做的是工具化，加上各種第三方延展到框架以及商業試水，這些順利完成後，下一個階段就是用户和商業模式的快速增長，所以使用了很罕見的方法，就是分拆。

微軟也特別把沈向洋博士請來做小冰公司的董事長，我們一起提速發展。

「深響」：相比其他市場，中國市場有哪些特別有機會的地方？

李笛：我們其實更多看亞洲市場，亞洲市場主要看三個，中國、日本、印度尼西亞。第一，這些都是新興市場，有非常明確的蓬勃增長的基礎；第二，人口規模比較大，像這種底層框架的人工智能，其實還是跟市場本身的人口規模有很大的關聯。我們主要看這個，作為前期的切入點。

「深響」：外企思維在中國市場會不會出現不適應？

李笛：這個倒還好，小冰團隊開始的時候我們就希望做個China First的產品，因為當時創新已經逐漸越來越多地從中國開始了。我們希望建立一個新的線路：從中國開始向全球推進，這是小冰的線路。

小冰從建立開始就像一個“特區”，麻雀雖小五臟俱全，從研發到產品到市場推廣都在團隊內循環，加速團隊內部的溝通和對外產品的迭代。一開始就這樣，具備創業的基因，比較適應中國國內的本土化工作方式。

「深響」：分拆是中國團隊的訴求嗎？為什麼能分拆？

李笛：小冰的第一個階段主要是把框架完成，需要的是技術儲備，到框架成熟的時候你就要分拆，獨立化運營會更快，每個階段做每個階段最合適的事情。

「深響」：外界有很多解讀，覺得小冰自己出來了就會承擔更多。

李笛：我們還是會和微軟保持非常緊密的聯繫，今年的發佈會也是在微軟小冰開始的地方進行的。

「深響」：從微軟分拆之後，您的角色也變化了，可能所有事情都要自己幹了，需要承擔的東西更多了？分拆對您、對團隊帶來了什麼變化？

李笛：沒有，以前也是，跟原來基本是差不多的。要説變化的話，其實隨着獨立化運營，團隊的權限會比原來更大更全。小冰作為一個事業，每個成員從事業中獲得的成就也更多，不構成説以前我不用承擔一個什麼事，現在要承擔了。

關於小冰的路徑

「深響」：小冰現在做內容、學詩、學畫畫，在TO B方面又跟金融客户合作，行業跨度很大。能否請您系統介紹一下從行業選擇，到能力積累、再到商業化的路徑？

李笛：剛才提到的這些部分，其實從三代小冰就已經有了，那時的框架和現在的是一樣的，所以跨度是一脈相承的，並不大。

舉個例子，為什麼小冰還要做內容生成？似乎跟交互沒有關係。當時同行業者都在做一個東西——智能音箱。我們去看人工智能產品在硬件裏存在的價值時，就發現一個問題：用户和智能音箱裏的智能助理發生交互，跟它説，你給我播某個歌手的歌，這個交互需要兩秒。然後，音箱開始播放某某歌手的歌，播了20分鐘，實際上用户這20分鐘都是在跟某某歌手的音樂內容平台交互。

下一次我再跟人工智能助理溝通時，他學習了也習慣了播誰誰誰的歌，但這個交互過程還是兩秒，用户和硬件裏的人工智能助理之間其實是語音命令，而不是真正的交互，它沒有更高的存在。

現在去很多智能音箱發佈會你會看到，發佈會在介紹智能音箱的價值時，第一個賣的是工業設計；第二是裏面內置的內容，比如QQ音樂、或者多少個小時的《百家講壇》；第三是價格。這些都和人工智能無關。

當人工智能助理實現的是智能語音命令，確實可以用它去開關燈，或者不用按遙控器，但它不是人工智能產品，它是有人工智能技術的音箱產品。就好像家門口有人臉識別的門禁，那是一個門禁，是有人工智能技術的門禁，但是我們做的是人工智能產品。

我們關注的是人工智能產品帶來的意義是什麼。第一，人工智能要跟用户之間保持好的關係，像最近發佈的虛擬人類產品線，這不是一個概念，如果用户認為他和這個虛擬人類之間有比較好的關係，那他也會願意把他那個虛擬人類帶到智能音箱裏。要先完成關聯的建立，紐帶的建立，他們倆之間有好朋友的關係，然後才是好朋友會給他播放內容，這才叫人工智能產品。

第二，他（指虛擬人類）如果也能唱幾句，或者也是亢奮的Provider呢？你從這個音箱向後連接基本上就是兩類，一類是服務，一類是內容。服務通常跟第三方有關，但內容通常跟他有關，這就是為什麼我們要補上內容生產這一塊的，這對於一個人工智能提高它自己的存在感意義非常重要。當然，這就意味着有很多的相關的技術需要去引進，以及他自己獨立了，可以成為一個垂直領域。

「深響」：其他的行業呢？內容生成之外的。

李笛：比如金融行業，金融我們做了很多年，但是一直沒怎麼説。我們認為，人工智能在TO B的很多領域，其實歸根結底是TO C，其他行業也一樣。

一些商業化的客户是純粹TO B的，比如説倉儲。一個工廠，工人去操縱機械手臂，理論上講操縱機械手臂是個純粹IQ的事，不需要在交互過程中去考慮別人，但客户會不停地跟我們溝通，他需要機械手臂和人的交互，反饋要能兼顧到人的感受。

這是很關鍵的事情，即使是一個操作枱，也要強調它的交互體驗，而不僅僅完全是為了效率。

在金融領域，我們先做了金融資訊，在這個領域有絕對領先的市場份額，現在大概90%的國內機構投資者和個人投資者每天看到的26類企業上市公告都是我們提供的。這裏面涉及到人與人工智能，上下游兩個人工智能之間的協同。在做金融資訊的時候，我們也做金融風控，實際上小冰今天也是金融風控這個關鍵崗位上很重要的解決方案提供者，很多客户都在使用我們的服務。

在金融風控崗位的人工智能和金融資訊的人工智能實際上是一種協同，同行業者做RPA，他們主要是做流程，比方説從A部門向B部門傳遞了文檔，他們做的是文檔傳遞的流程，我們做的是這個關鍵崗位。就是A部門不是人，而是人工智能，B部門也是人工智能，然後我們再去做他們之間的傳遞，無疑就會更快。這是小冰框架裏的TO B內容，但它也強調交互，而且它最終還會跟人交互的。

「深響」：這次發佈“X套件”這樣的新品，能不能理解為以前小冰被“調適”是團隊內部的事情，但是現在有了TO C的工具後，小冰的成長會變得很快，可能幾年後就是很不一樣的狀態了，到時它會是什麼樣子？

李笛：我們提供的工具主要做兩件事，第一件事是，用户不是去調整18歲少女小冰，而是去調整形形色色的的屬於用户自己的那個人工智能。第二件事是，X套件讓用户可以用工具去跟他的那些人工智能，或者説其他人給他提供的人工智能去做協同，去完成一些事情。

「深響」：能把X套件理解為是為了讓小冰能力變得更強的產品嗎？

李笛：那倒不是，X套件不是做這個的，X套件主要是用到這些形形色色的人工智能人類，並且你可以訓練他們。

讓他們變得更好的方法是，比方説我們的篇章內容主動學習，你可以隨時轉發一些文章，你的人工智能這樣他就能夠學到這些文章裏面的知識，他自己還會用搜索引擎技術到外面去找參考資料，那個是讓你的人工智能變得更強。

「深響」：您之前談到小冰要做跨平台交互，就是不用把她“帶”出去，而且在哪都能找到小冰。但現在大家可能都想把流量和數據圈在自己的生態裏，小冰要怎麼去進入很多個生態呢？

李笛：小冰有兩個概念，一個是小冰就是一個18歲少女，還有一個概念是小冰框架。這個框架事實上已經在power各種各樣的人工智能，18歲少女小冰只是框架所power的其中一個，或者説第一個。

以18歲少女小冰為例，她存在的平台有20多個，可以説人在哪她在哪，這是她的目的，但無論她在哪個平台，華為、小米、vivo、OPPO等等，最後用户交流都要到小冰框架。今天你在小米的小愛同學裏跟小冰的交互，也是到小冰框架的。

「深響」：如果小米不讓小冰進來呢，有這種可能嗎？

李笛：一開始大家會有這種擔憂，但事實上他們都讓了，包括騰訊的QQ，所有的QQ羣。

「深響」：在我的理解裏，大家都認為下一個時代是人工智能，現在你在我的生態裏面成長，如果那個時代真的到來了，我肯定會不高興。

李笛：這就是我們強的地方。

「深響」：怎麼做到的呢？我還是很想知道。

李笛：這個框架有非常大的的獨特性，我們跟合作伙伴其實也形成了一套規範。這套規範是互惠的，平台不會認為我們會剝奪他們獨立性，也願意我們在他們的平台上共享用户，這個框架非常獨特。

小冰在各個平台上同時出現，並且是跨平台的，這已經形成了行業慣例。不光是小冰，包括小冰平台，小冰框架對應的虛擬人類，也已經是跨平台的。比方説，你創造的虛擬男友，虛擬女友，虛擬好夥伴，現在已經跨了華為、小米還有微博。

歸根到底是獨特性的問題，框架本身能夠給平台和它的用户帶來的價值，這個價值獨特的程度超過了他們對我們的憂慮，不然誰也不會開放給你。

「深響」：有沒有風險上的擔憂，比如説平台突然有一天不合作了？會試圖去建立一套自己的生態嗎？

李笛：用户有很多平台可以接觸到小冰，今天已經不是任何一個平台不和小冰合作，就會找不到小冰了。還是那句話，我們希望我們平台power出來各種各樣的AI instance，用户在哪它在哪，而不是説用一個東西把他們拉過來。

舉個例子，比方説今天在社交網絡上，手機硬件上都有她，就算某一個硬件有問題，她在很多其他的平台也還在，甚至不光是社交網絡。在網易雲音樂，今日頭條，網易新聞客户端，你也能找到她，她的存在已經很廣泛了。

「深響」：一直堅持不做硬件也是這個思路嗎？

李笛：不做硬件倒不完全是這個，不做的原因是我們幹不過來。另外，國內做軟硬結合很大的一個原因是它能夠提升revenue，我們沒有這方面的壓力。

關於行業走向

「深響」：跟同行相比，小冰在TO B上的核心競爭力是什麼？

李笛：TO B有兩塊，一塊是垂直領域，一塊是第三方的AI instance。我們在垂直領域上的核心優勢是完成度高和系統化，同行業者往往在某些領域或者某些單點技術上有優勢，但他們沒有形成大規模的系統，這個系統性的優勢有很多。

舉個最簡單的例子，同行也有計算機語音，但是沒有我們這麼強大的NLP，或者他有NLP，但是沒有我們這麼產品化。系統性是我們現在的重點，從對話引擎來看，像GPT-2，現在馬上GPT-3，還有之前的bert，這些技術都能讓對話系統變得更智能，但是這些在小冰的對話引擎這裏也是十幾個模塊中的一個部分。

當我們宣佈小冰會寫詩的時候，我們還同時上線了金融文本的生成，是產品化的，只不過我們沒有説。

「深響」：AI這些年很火，但是外界也有一些質疑。行業有哪些做法會是您比較看好的，哪些是您認為不太行的？

李笛：最正確的方向應該是持續迭代，不是總換方向。人工智能需要積累系統性的特點，系統性特點積累從來就不是一蹴而就的，下一年的發展需要基於上一年，這是最基本的。

「深響」：為什麼有些公司會頻繁變更方向，可能剛做出一點成果就放棄了，這是公司管理上的問題還是？

李笛：我覺得固然跟公司基因有關，但如果嘗試從人工智能領域的特點來看的話，人工智能的特點是它在某些時刻會有高峯，比如AlphaGo打敗了人類，那個是高光，但高光之後往往沒那麼好玩。對於研究者來講，這個時刻他往往要換新概念，他不太關注產品化。

説到產品化，舉個例子，用一萬、兩萬台服務器去支持一個AlphaGo跟一個人，李世石或者柯潔，下一盤圍棋，這個AI是贏了，但沒有辦法去支持個N個AI instance，跟N個人同時下N盤棋，這是完全不同的概念。前者是研究的高峯，後者是工業化，我們比較關注工業化。工業化就沒那麼好玩了，所以人工智能有不停經常換方向的問題。

另外還有一件事，比如説音箱，像我剛才説的，它是一個有人工智能技術加持的音箱，但你會把音箱的收入算成人工智能的收入，其實不是的，它是個音箱的收入，但是大家很容易認可。

「深響」：這些年來，小冰、同行還有整個行業在AI的發展思路上有什麼迭代和變化？

李笛：剛開始做小冰的時候，行業裏是反對EQ的，當時行業認為EQ的運用對IQ的效率有影響。我們用技術去描述它，是一種截然不同的思路。以前的編程有面向過程的編程，我們是面向對象的編程，它是編程思路的這種，截然不一樣。

比如説交互的基礎框架，小冰截然不同的地方在於，其他的基礎框架叫Turn-oriented（面向單個任務），換句話説，其他的交互框架面向的是局部優化，把交互的局部分層，這一輪是用來完成任務或用來進行知識交流的，比方説開燈，或者告訴我喜馬拉雅山多高。

如果既不是任務也不是知識，那就是沒用的瞎聊，過去他們是這麼認為的。

但我們認為，真正的交互是不分這三類的，它是一個Session-oriented（面向對話全程）的模型，我們只在乎全局。咱們倆可能討論完一個任務後有個閒聊，當下看似乎它不是任務，也不是知識，但是你這時候判定不出它到底是什麼，你不知道後邊咱們談成了一個大單子恰恰是因為這個引發的。

Turn-oriented的問題是，當下就給它做出了判斷，失去了人工智能系統引導對話方向的可能性，失去了對話本身開放性帶來的更多走向，只是在應答，這就是局部，所以局部優化不等於全局。

這是很大的區別，也是EQ的運用。EQ是什麼？EQ不是有情緒化，很情緒化往往是EQ不夠的表現，EQ是指咱們倆交互的過程中我能夠控制全局，包括控制自己和控制雙方對話的走向，從我們的角度來講這個才是關鍵。

沿着這幾年的走向來説，同行業裏像谷歌、亞馬遜、Facebook都已經開始往我們這邊轉了，Facebook原來有個Facebook M，有點像賈維斯，它是以完成目的為目的，後來改成Facebook Blender，非常接近小冰的思路，谷歌最近的Meena也是拿小冰來做對比的，國內其他公司以後可能也會跟進這個方向。

「深響」：會有壓力嗎？如果他們都往小冰的方向靠的話？

李笛：一半一半。第一，我們其實不是那麼擔心，剛才説的系統上的優勢我們花了6年才一點點把它補上，同行業者也不可能説一年就能補上。第二，最怕的是思路不一致，如果思路一致，大家往這個方向去進行，這個領域其實是互相促進的，我們也害怕沒有借鑑的來源。

回顧與展望

「深響」：回顧一下這幾年小冰的發展，您覺得哪些事是做對的了，哪些是需要調整或者是加強的？

李笛：框架不能耽誤時間，另外就是在商業化上保持克制，這個很重要，也是我們認為比較正確的。

需要改進的太多了，我們每年最大的開銷都是在雲上，因為流量特別大。由於種種限制，我們最節約的是marketing，每年最大的市場投入就是年度發佈會，但去看國內企業，很多很常見的運營手段我們以前沒有做過。如果我們以前就做，很有可能積累到今天這個框架不需要6年時間。

運營手段對我們而言是用金錢換時間，但小冰所有的用户和流量，都是自然增長，不是用廣告把用户拉過來然後再去看留存，全都是用户自己過來，自己去傳播口碑的。

「深響」：感覺小冰看的是未來更長遠的機會，這種剋制是因為您的個人性格，還是因為小冰有更大的靈活性？

李笛：主要是因為靈活性大一點，要説剋制的話，這個剋制其實是整條線的剋制。這條線從沈向洋，當他還是微軟全球執行副總裁的時候，到王永東（微軟亞洲互聯網工程院院長），到小冰團隊，我們在這件事上都很剋制。

還有就是我們不會特別關注短線的KPI、MAU、DAU，最後反而流量走到我們這來。如果用短線的方式去追求KPI，長線就不一定收穫太大，這是小冰項目的性格。

「深響」：用一種世俗的角度來理解的話，你們是一個被高層重視的項目，所以會得到更多“特權”。

李笛：我們開始這個項目的時候觀察了很多人類助理，發現情商也許是人工智能的另一個路徑。做小娜的時候，發現小娜的路徑也許不是唯一的正解，所以我們有機會做另一個賽道，就是小冰。

為什麼要做第二賽道？因為我們害怕錯失這個機會。

「深響」：所以小冰的剋制其實有很多因素，包括您個人，包括整個微軟。

李笛：小冰到今天，已經6年了，不是靠偏愛。

「深響」：未來5年，10年或者是更久以後，您希望小冰成為一傢什麼樣的公司？

李笛：我相信世界上會出現各種各樣的人工智能，你在車裏的那個人工智能不是Siri，也不是Alexa，也不是小度、小冰，車裏是一個虛擬的好朋友，不管是不是男友女友。

網上購物也好，在平台上你也跟你的這個好朋友一起買東西，在那裏他可能是個銷售助理，在車裏他可能是汽車助理，到家裏他是你的好朋友。千千萬萬個不同的人工智能都是用户專屬，它幫助你去完成交互。這些人工智能，都是小冰框架中誕生的，這是我們認為的人工智能產品。

「深響」：虛擬人類沒有真人生理上的侷限性，任何時候都可以找到「人」，他可能會像情感黑洞一樣。您怎麼看待這些倫理上、感性上的問題？

李笛：我覺得三點，第一就是情感黑洞一直有，所以才會有寵物貓狗，以及各種可以移情的有情生物。它出現在我們的生活周圍，數萬年來都是這樣，所以小冰這個項目在情感方面其實一點都不新鮮，這都是人家哈士奇作為寵物玩剩下的。

第二，其實不是説人工智能提供了這個，就把原來屬於人的部分替代了，而是那個部分本來就沒有。

舉個例子，每天半夜12點半到凌晨一兩點鐘，人們跟人工智能主體交流的內容很大的比例都跟傾訴跟心情有關的。為什麼呢？因為這個時候你找不到你的好朋友，或者説不能去找一個人類的好朋友交流，如果經常給人打這個電話，基本上以後也就別當好朋友了。無論你提供不提供這個功能，這個東西都是空白。

有的家庭裏孩子太忙，把家長變成了空巢老人，不是説今天不提供人工智能他就不空巢了，往往是有了人工智能以後，還能隔三差五提醒一下這個孩子，你得回去看一下。

第三，把上述的這些都排除掉，確實人工智能技術和哈士奇還是不一樣的，不能利用這些去做壞事，這取決於系統設計，必須得有敬畏心，需要從業人員的謹慎和自我約束。