人工智能應(yīng)用于婚戀交友的現(xiàn)在與未來

余忠華

（上海工程技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院，上海 201620）

0 引言

人工智能發(fā)展之迅速令人驚嘆，已成為當(dāng)下最受關(guān)注的新技術(shù)之一。目前，人工智能廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域，如人臉識別、智能推薦、語音輸入、語音翻譯、聊天機器人、智能家居等。其在社交方面也起到了越來越明顯的作用，如雨后春筍般發(fā)展起來的相親交友軟件就是一個例證。類似于購物網(wǎng)站上的“猜你喜歡”功能，向用戶推薦意向產(chǎn)品；陌生人社交平臺會根據(jù)后臺算法與大數(shù)據(jù)，匹配符合用戶擇偶標(biāo)準(zhǔn)的其他用戶，幫助用戶尋找心儀的另一半。這項應(yīng)用雖然存在諸多問題，如匹配無法做到完全精準(zhǔn)、匹配過程涉及個人安全隱私等，但其無疑為人類生活帶來了極大便利。數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，科技進步日新月異，然而人們普遍面臨較大壓力，交際圈十分有限，根據(jù)2018 年6 月《第一財經(jīng)周刊》發(fā)布的《都市人壓力調(diào)查報告》，有43%的人認(rèn)為他們承受的壓力“超標(biāo)”了。這從側(cè)面反映出，現(xiàn)代人的生活、工作、學(xué)習(xí)壓力較大，人工智能通過算法匹配輔助人類尋找戀愛對象，既能協(xié)助人類提高匹配效率，也能在一定程度上緩解人類的相親交友壓力。根據(jù)中國青年報社社會調(diào)查中心聯(lián)合問卷網(wǎng)的一項對1 962 名處于適婚年齡的單身青年進行的調(diào)查顯示：70.9%的受訪單身青年看好大數(shù)據(jù)在青年相親交友領(lǐng)域的應(yīng)用，77.9%的受訪單身青年有興趣使用大數(shù)據(jù)婚戀交友平臺，56.8%的受訪單身青年認(rèn)為大數(shù)據(jù)能解決當(dāng)下青年對另一半訴求模糊的問題。

人工智能在婚戀相親交友中起到的作用可以總結(jié)為以下幾個主要方面：①人工智能的海量數(shù)據(jù)拓寬了人們的交際圈，大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是一種信息資產(chǎn)，正因為信息基數(shù)大，在某一具體領(lǐng)域中，能夠涵蓋的范圍極其廣泛，基于一個人的人際圈子不可能無限制擴大，因而這些適婚青年只能在自己現(xiàn)有的人際圈子里選擇配偶。大數(shù)據(jù)則有效地克服了該問題；②人工智能的高時效性促進了數(shù)據(jù)的有效性，大數(shù)據(jù)的特點是實時更新，實現(xiàn)從靜態(tài)數(shù)據(jù)到動態(tài)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，提高數(shù)據(jù)時效性，繼而增強數(shù)據(jù)的可參考性；③人工智能的精確匹配能提高交友效率，這種較為精確的方式可以減少大量的前期時間成本和金錢成本，也極大減少了這些成本淪為沉沒成本的可能性，可在一定程度上提高找到合適伴侶的機率。

1 人工智能算法在婚戀交友中的應(yīng)用

1.1 推薦系統(tǒng)

為了深入淺出地理解人工智能應(yīng)用于婚戀交友的關(guān)鍵部分：如何進行篩選與匹配，可以參照購物網(wǎng)站的推薦算法，即如何“猜”用戶喜歡，從而向用戶推薦。在購物網(wǎng)站的后臺中，每一位用戶的信息其實是巨大表格中一行一行的數(shù)據(jù)，這行數(shù)據(jù)記錄了用戶在網(wǎng)站上瀏覽、購買、退貨、收藏的商品歷史。其他用戶的數(shù)據(jù)也是如此，每當(dāng)有瀏覽行為或購買行為等發(fā)生，數(shù)據(jù)就會實時改變，不斷更新。推薦系統(tǒng)會通過各種算法對用戶數(shù)據(jù)進行收集與處理。目前，推薦系統(tǒng)中應(yīng)用的核心技術(shù)是個性化協(xié)同推薦［1］。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，美國著名在線零售商在采用個性化廣告推薦系統(tǒng)后廣告點擊率提升了兩倍，銷售額增長達20%～30%；亞馬遜的銷售額中有35%來自系統(tǒng)推薦；You?Tube 有60%的視頻點擊率是由主頁推薦轉(zhuǎn)化而來；Netflix電影觀看率有80%得益于公司的推薦系統(tǒng)；淘寶和百度的廣告推薦系統(tǒng)可為公司增加100 億元以上的收入；今日頭條發(fā)展之迅速離不開推薦系統(tǒng)的作用［2］。

個性化推薦系統(tǒng)主要解決龐大的信息量篩選、信息過載以及用戶搜索商品的問題，可以較高速率獲取用戶感興趣商品的主要信息［3］。推薦系統(tǒng)主動幫助用戶找到感興趣的內(nèi)容并進行推薦，主要涉及預(yù)測與推薦這兩個關(guān)鍵問題。預(yù)測即系統(tǒng)應(yīng)盡量精準(zhǔn)地對用戶喜好作出預(yù)測，推薦指系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)預(yù)測結(jié)果將盡可能接近用戶喜好的商品及內(nèi)容推送給用戶。由此可見，推薦環(huán)節(jié)的依據(jù)是由預(yù)測環(huán)節(jié)的結(jié)果而來，因此多數(shù)推薦算法主要研究預(yù)測環(huán)節(jié)的問題［4］。推薦系統(tǒng)之所以能夠做到較為精細的個性化推薦，是因為系統(tǒng)會跟蹤每個用戶在網(wǎng)站上的軌跡，包括瀏覽、購買、好評等行為，然后經(jīng)過“協(xié)同”計算，分析出單個用戶的“個性化”偏好，再向用戶推薦符合其偏好的商品。國內(nèi)對于這種個性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用早已取得明顯成效，如淘寶網(wǎng)等一些電商網(wǎng)站，利用個性化推薦系統(tǒng)收集用戶購買行為產(chǎn)生的記錄、瀏覽行為產(chǎn)生的軌跡、評價行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等［3］，加以整合與計算進而對用戶需求作出預(yù)測與推薦，有效增強了用戶的購物體驗。這種基于協(xié)同計算的分析，遠遠復(fù)雜于針對關(guān)鍵字的分析。婚戀交友平臺采用的也是這種技術(shù)，通過分析用戶個人微博、微信等社交媒體，以及瀏覽的網(wǎng)頁、喜歡的電影等網(wǎng)絡(luò)足跡，從眾多信息中提取出關(guān)鍵信息，分析其戀愛觀、婚姻觀、性格、價值取向；還有根據(jù)各大電商的購物記錄判斷一個人的消費能力和生活習(xí)慣等。推薦系統(tǒng)主要由用戶、用戶模型和推薦對象模型以及推薦引擎4 部分組成［5］。基于此，采用AI 和機器學(xué)習(xí)幫助人們配對，在挖掘用戶的社交媒體數(shù)據(jù)后，用后臺算法分析數(shù)據(jù)，然后為最合適的兩個人相互推薦。推薦系統(tǒng)確實可以有效緩解信息過載問題，但仍存在準(zhǔn)確性、稀疏性以及數(shù)據(jù)冷啟動等問題［4］。

1.2 協(xié)同過濾

隨著推薦系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域，如亞馬遜網(wǎng)站的書籍類推薦系統(tǒng)［6］、Netflix 電影推薦系統(tǒng)［7］、Jester 的笑話推薦系統(tǒng)［8］和Facebook 朋友推薦系統(tǒng)［9］等，推薦系統(tǒng)中的重要技術(shù)，即協(xié)同過濾方法的研究備受關(guān)注。協(xié)同過濾算法有兩種：基于內(nèi)容的協(xié)同過濾算法和基于模型的協(xié)同過濾算法［10-11］，兩種協(xié)同算法分類如圖1 所示。較為簡單的協(xié)同算法如Grouplens 和Ringo［1］，都是基于用戶關(guān)聯(lián)的。這種算法原理是根據(jù)兩個用戶之間擁有的一致性意見的量，計算這兩個用戶之間的“距離”，即用戶之間的相似度［12］。對通過這種“距離”找出來的偏好相近的用戶進行預(yù)測，預(yù)測范圍被稱之為共享的鄰域［1］。如李琳等［13］將評分矩陣和評論文本相融合以提高推薦質(zhì)量。另一種協(xié)同算法是基于模型參數(shù)［14］，即首先利用評分?jǐn)?shù)據(jù)對模型參數(shù)進行估計，繼而利用事先訓(xùn)練好的模型對評價數(shù)據(jù)進行預(yù)測處理。模型選擇視具體情況而定，常用數(shù)學(xué)模型有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、隱語義模型、潛在因子矩陣模型、基于概率的矩陣分解方法等［15-19］。現(xiàn)有推薦算法具有一定局限性，因為并不是所有事物都具有被用戶給出意見的信息，人們也常會對同一事物給出多種看法，并且這種計算出來的“距離”很容易隨著用戶的網(wǎng)絡(luò)行為而改變，即時計算意味著計算量十分龐大，可能導(dǎo)致返回的推薦結(jié)果不夠準(zhǔn)確。因此現(xiàn)實情況中，婚戀交友平臺的智能匹配結(jié)果并不總是樂觀，時常有不符合用戶心理預(yù)期的匹配結(jié)果出現(xiàn)。

Fig.1 Collaborative filtering algorithm classification圖1 協(xié)同過濾算法分類

學(xué)者們和算法工程師們將協(xié)同算法進行不斷優(yōu)化與改進，以求使得協(xié)同過濾技術(shù)更加完善，從而達到計算更加準(zhǔn)確、匹配擬合度更優(yōu)、推薦結(jié)果更加精準(zhǔn)的目的。協(xié)同過濾技術(shù)的原理是基于已存在的用戶群已經(jīng)發(fā)生的商品選擇軌跡，去預(yù)測用戶最偏好最中意的商品。其計算目標(biāo)是針對用戶之間或項目之間相似度與預(yù)測評分的計算，計算流程如圖2 所示。這項技術(shù)不完全依賴于商品本身信息，即使存在商品信息缺失情況，也仍然可以根據(jù)最鄰近用戶的偏好信息進行預(yù)測與推薦。協(xié)同過濾技術(shù)存在的問題是當(dāng)用戶量急速增長時，用戶空間較大，用戶數(shù)據(jù)暴增，計算用戶之間的“距離”進而搜索最鄰近用戶的這一目標(biāo)便可能無法達到較理想的時效性。為了解決這類問題，國內(nèi)外許多學(xué)者進行了研究與實踐，提出了一些協(xié)同過濾算法的改進算法。例如，基于極端評分行為的相似度計算［20］、基于螢火蟲聚類的協(xié)同過濾推薦算法［21］、融合用戶興趣和評分差異的協(xié)同過濾推薦算法［22］、融合知識圖譜和協(xié)同過濾的推薦模型［23］等。

圖2 協(xié)同過濾算法一般流程Fig.2 General flow of collaborative filtering algorithm

1.3 隱語義模型

智能推薦算法中，除協(xié)同過濾技術(shù)外，還有一些其他算法可應(yīng)用于婚戀交友匹配中。如基于語義的推薦，已逐漸成為當(dāng)下研究的熱點。基于語義的推薦不強調(diào)字面上的匹配，而是對于語義進行近似匹配或引申義匹配，平臺通過用戶碎片式的網(wǎng)絡(luò)行為，推測用戶背后的意圖、場景與動機［24］。越來越多的模型將用戶行為與語義兼顧考察，目前較具有代表性的是隱語義模型。隱語義模型可以理解為是隱含語義分析技術(shù)。這項技術(shù)的本質(zhì)在于通過對數(shù)據(jù)進行分析，找出潛在隱藏的分類或者主題［25］。此模型是從用戶行為數(shù)據(jù)中自動找出分類規(guī)律，然后進行合理的個性化推薦［26］。隱語義模型的核心思想是將用戶與物品映射到同一隱含特征空間內(nèi)，根據(jù)用戶興趣與物品之間隱含的特征關(guān)系將兩者建立起聯(lián)系［27］，并進行自動聚類［28］。隱語義技術(shù)最初應(yīng)用于文本挖掘領(lǐng)域，在取得較好效果后，得到進一步發(fā)展并逐漸應(yīng)用于其他領(lǐng)域。發(fā)展到如今，隱語義模型已經(jīng)產(chǎn)生了一些著名的方法與模型，如LFM（Latent Factor Model）、LDA（Latent Dirichlet Alloca?tion）、矩陣分解等［27］、基于奇異值分解（SVD）［29-30］等。應(yīng)用隱語義模型的前提是，假設(shè)每個用戶都有屬于自己的、與別人不同的偏好與選擇傾向。分析可知，婚戀交友符合這一假設(shè)前提。首先以書籍為例，一個用戶在選擇書籍時，可能對歷史類、科幻類、懸疑類、軍事類等書籍有特殊的選擇偏好，這些偏好就可以抽象為一個個的隱變量。對于每一本書而言，每個隱變量上的權(quán)重指標(biāo)綜合起來，就可以構(gòu)成用戶對這一本書的偏好程度。針對婚戀交友平臺，每個平臺上的用戶擇偶標(biāo)準(zhǔn)或條件要求，可以抽象為數(shù)個隱變量，例如有人對于交往對象的職業(yè)要求是從事教育類，或醫(yī)療類；有人對于女朋友的要求是內(nèi)向型性格，或是外向型性格；而對于性格的分類，更適合用隱語義模型實現(xiàn)，比如將一個人的社交活動、手機使用的軟件、網(wǎng)頁搜索的內(nèi)容、專業(yè)及工作經(jīng)歷等，將每一項內(nèi)容都抽象出對應(yīng)的隱變量，然后根據(jù)計算分析，得出一定的權(quán)重指標(biāo)，進而分析出這個人的性格類型。這樣可以在一定程度上解決人的性格難以量化分析的問題，并且能夠提高匹配合適度。

2 人工智能+婚戀交友的倫理風(fēng)險

2.1 算法價值觀

數(shù)據(jù)處理過程即數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)輸出的過程，在此過程中，輸入的數(shù)據(jù)會對輸出的數(shù)據(jù)造成限制。對于機器學(xué)習(xí)算法而言，輸出的結(jié)果受訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的影響十分顯著。溫德爾·瓦赫拉的書中提到，“在機器習(xí)得越來越像人的語言能力的過程中，它們也正在深度地吸取人類語言模式中隱含的種種偏見”［31］。因而會存在這樣的問題：算法在一定程度上吸納了某種價值觀，那么其價值觀并非中立。這種價值觀由訓(xùn)練數(shù)據(jù)集而來，更嚴(yán)格意義上講是受訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源方或是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者的價值觀影響。目前，許多企業(yè)可以通過算法輕易了解到用戶偏好與需要，為了提高用戶量，吸引更多用戶關(guān)注，就會利用算法向用戶推送用戶想要的商品或其他信息。對于婚戀交友平臺而言，也存在這種做法：為了將用戶留在其平臺，只向用戶推送用戶偏好的婚戀對象候選，這樣，用戶在此平臺中看到的就只是一個充滿著自己喜歡的交往對象的網(wǎng)絡(luò)世界，而不是有著多樣化人類的真實世界。長此以往容易陷入對世界的錯誤認(rèn)知。關(guān)于此問題，有學(xué)者總結(jié)為：“算法應(yīng)該給你想要的，還是給你應(yīng)該要的”［32］的問題，并且也提出，該問題目前存在很大爭議性。一方觀點認(rèn)為，算法本身應(yīng)該是中立的，不應(yīng)該帶有某種價值觀，好的算法應(yīng)將用戶自己想要的提供給用戶即可；而另一方觀點認(rèn)為，算法本身應(yīng)該傳遞一定的價值觀，不僅應(yīng)該迎合大眾的心理需要，還應(yīng)該對人的思想有一定的正向引導(dǎo)。隨著人工智能的發(fā)展，人與世界的認(rèn)知關(guān)系可能會發(fā)生改變且?guī)砭薮笥绊懀瑢κ澜绲恼J(rèn)知在于人的主動認(rèn)知，在人工智能發(fā)展到一定程度后，人將更多的任務(wù)交付給機器與算法，包括交友推薦，人對世界的認(rèn)知途徑是否會改變，認(rèn)知來源是人還是算法［24］。目前，該爭議尚無定論，可以設(shè)想出，這種爭論在未來還會持續(xù)。

2.2 個人隱私控制

在網(wǎng)絡(luò)平臺進行個人信息搜集，需要重點關(guān)注的問題是如何平衡信息獲取與信息保護以及如何平衡用戶隱私與人格保護。婚戀交友平臺的匹配計算過程會收集其他關(guān)聯(lián)的各種應(yīng)用平臺的用戶數(shù)據(jù)，用戶在使用這些應(yīng)用平臺時，或多或少地會在不經(jīng)意間將個人隱私信息提交到平臺上，共享到互聯(lián)網(wǎng)空間，導(dǎo)致個人隱私泄露，其會因技術(shù)的愈發(fā)智能化而變得更加難以查證與控制。并且，該問題還存在著辯證性矛盾：一方面，人們希望各種婚戀交友平臺應(yīng)盡可能地保證用戶個人信息與個人隱私不被泄露；另一方面，人們也希望算法在變得越來越智能的同時，應(yīng)盡可能地兼具透明性、可解釋性與可理解性［33］。但是這對矛盾是難以調(diào)和的，尤其是人工智能算法有一定的挖掘性與學(xué)習(xí)性，會基于原始程序自動編寫更多代碼，即人工智能以計算機或其它物體（比如具備生物特性的傳感器）為載體，自主根據(jù)所處不同環(huán)境而自發(fā)編寫程序或指令，產(chǎn)生一個合適的算法并自主執(zhí)行［32］。這樣就難以保證算法可以如人類預(yù)設(shè)的目標(biāo)一般，完全產(chǎn)生出意料之中的、合乎道德的結(jié)果。由于算法能夠自發(fā)編寫程序、調(diào)整參數(shù)，對于個人隱私泄露就難以監(jiān)控。對婚戀交友平臺而言，用戶在使用平臺的智能推薦功能獲取更多選擇的同時，自己的信息也會被推送給更多陌生人。此外，還會涉及敏感信息，如宗教信仰、性取向等，對于婚戀匹配而言是必要性信息，在其他網(wǎng)絡(luò)平臺則為非必要信息。但算法在收集與計算數(shù)據(jù)時是否能夠正確區(qū)分敏感信息與普通信息尚待考察，不能有效區(qū)分則會導(dǎo)致個人敏感信息泄露［24］。即便婚戀平臺可以設(shè)置某一部分信息不顯示，但匹配越精準(zhǔn)意味著算法的智能性越高，而算法智能性越高也許就意味著存在著更大的信息安全風(fēng)險。

3 人工智能賦能婚戀交友的未來：人機協(xié)同的新型智能系統(tǒng)

2016 年，美國斯坦福大學(xué)發(fā)布了其“人工智能百年研究”的首份報告：《2030 年的人工智能與生活》［34］。該報告描述了目前人工智能相關(guān)技術(shù)、法律以及道德上的挑戰(zhàn)，并對產(chǎn)業(yè)界、學(xué)界、政界三方人士提供了人工智能技術(shù)、應(yīng)用、政策上的指導(dǎo)與建議。這份報告中提到：“基于協(xié)同系統(tǒng)對模型和算法進行研究，以幫助開發(fā)能夠與其他系統(tǒng)和人類協(xié)同工作的自主系統(tǒng)。該研究依賴于開發(fā)正式的協(xié)作模型，并學(xué)習(xí)讓系統(tǒng)具備有效合作伙伴所需的能力。利用人類和機器互補優(yōu)勢的應(yīng)用正吸引到越來越多的關(guān)注——對人類而言可以幫助人工智能系統(tǒng)克服其局限性，對機器代理而言可以擴大人類的能力和活動”。

有理由認(rèn)為，這將是人工智能與戀愛結(jié)合的未來趨勢。不得不承認(rèn)，機器的智能與人類腦力的智能之間存在互補性，那么將人類的智能與機器的智能聯(lián)通起來，利用兩者之間的互補性，在本文觀點中，則是最為科學(xué)的發(fā)展方向。未來人機協(xié)同的新型智能信息系統(tǒng)，應(yīng)當(dāng)構(gòu)建起雙向閉環(huán)的信息生態(tài)系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，原來的機器智能應(yīng)具有足夠的自主性，能夠最大限度地為人類提供便捷服務(wù)，改善人類生活；而人類智能應(yīng)與機器智能足夠相適應(yīng)與包容，并互聯(lián)互通，人類可以感知人工智能信息系統(tǒng)的信息，人工智能信息系統(tǒng)可以讀取人類組織的信息，兩界之間實現(xiàn)信息的無縫交互。

這樣的發(fā)展趨勢符合人工智能與人類社會發(fā)展浪潮。為了實現(xiàn)這樣的信息系統(tǒng)，應(yīng)以開放包容的心態(tài)接納人工智能在人們生活中的滲透。不管是婚戀交友還是生活中的其他方面，相信未來可以讓人工智能更好地為人類所用。

4 結(jié)語

人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展都源于更高效緩解或解決人類社會中的負擔(dān)或創(chuàng)新生活方式以促進社會進步，人工智能逐漸應(yīng)用于人類生活的各種情景，其在互聯(lián)網(wǎng)婚戀交友平臺的出現(xiàn)與發(fā)展中扮演著至關(guān)重要的角色。互聯(lián)網(wǎng)婚戀交友平臺通過有效利用智能推薦算法，極大提高了人們交友的廣度與效率。但婚戀交友與網(wǎng)絡(luò)購物不同，算法需推薦的是人而非物，衡量的是較為復(fù)雜的情感而非單一偏好，故智能算法推薦只能充當(dāng)輔助手段，應(yīng)正確認(rèn)識與定位人工智能婚戀交友；為使人工智能推薦成為更科學(xué)有效的交友途徑，應(yīng)不斷改進推薦算法，致力于人機協(xié)同的新型智能信息系統(tǒng)的構(gòu)建與完善。

本文首先從主要智能推薦算法著眼，分析互聯(lián)網(wǎng)婚戀交友的科學(xué)性與可行性；然后從算法倫理角度分析智能算法推薦交友對象的局限性與負面性；最后對人工智能應(yīng)用于婚戀交友推薦的未來作出展望與建議，希望能為相關(guān)研究者提供一定的參考與借鑒。本文對于智能推薦算法的梳理尚存在不足，對于推薦算法的技術(shù)最新進展如何、關(guān)鍵技術(shù)解析等有待深入研究。未來可進一步對推薦算法的應(yīng)用場景、存在問題及優(yōu)化等進行討論或檢驗。