算法時代的愛情:您願意讓人工智能選擇您的合作夥伴嗎?

專家解碼特朗普的談話,Q碼和起義之路 SHUTTERSTOCK

可以說,人工智能(AI)已經成為21世紀不可或缺的工具。 從幫助醫生 診斷和治療 患者迅速發展新藥的發現,它在許多方面都是我們值得信賴的合作夥伴。

現在,它已經進入了曾經是人類的愛情和關係領域。 隨著AI系統成為牽線搭橋,在未來幾十年中,個性化頭像可能會變得越來越普遍。

2014年電影《她的”,居住在不久將來的洛杉磯的一位作家對AI系統產生了濃厚的興趣。 這部科幻電影因描繪了一個非常非常規的愛情故事而獲得了奧斯卡金像獎。

實際上,我們已經開始走這條路了。

深入人心

網上約會產業 價值超過4億美元, 越來越多的 這個市場的參與者Match Group的統治者是它,該公司擁有OkCupid,Match,Tinder和其他45個與約會相關的業務。

Match及其競爭對手積累了豐富的個人數據,人工智能可以分析這些數據以預測我們如何選擇合作夥伴。

該行業主要擁抱AI。 例如,Match有一個支持AI的聊天機器人,名為“拉拉會引導人們經歷浪漫的過程,並根據多達50個個人因素提出建議。


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Tinder聯合創始人兼首席執行官Sean Rad 大綱 他關於AI簡化的願景:一個智能過濾器,可以滿足人們所感興趣的事物。

約會網站eHarmony使用AI分析人們的聊天並發送有關下一步行動的建議。 Happn使用AI來“排名”配置文件,並顯示預測用戶可能會喜歡的配置文件。

Loveflutter的AI 消除了建立關係的猜測,例如建議雙方都可以去的餐廳。 Badoo使用面部識別來 推荐一個夥伴 看起來像名人迷。

算法時代的愛情:您願意讓人工智能選擇您的伴侶嗎?
人們很容易在網上歪曲自己的形象,但是AI能夠確定這種情況是否會發生?
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約會平台使用AI分析所有更精細的細節。 從結果中,他們可以為用戶識別更多潛在匹配項。

他們還可能檢查某人在以下位置的公開帖子: 社會化媒體 Facebook,Twitter和Instagram等網站,以了解他們的態度和興趣。

這樣可以避免人們在對接問卷中如何表現自己的偏見。 研究表明,自我報告的屬性不准確是 主要原因 網上約會並不成功。

網絡上龐大的數據量對於一個人來說實在是太多了,但這一切 磨坊 一個智能的配對AI。

將您的數據拖到約會沙箱中

隨著在互聯網上(尤其是在社交媒體上)生成更多用戶數據,AI將能夠做出越來越準確的預測。 諸如Match.com之類的大型公司將為此做好準備,因為他們已經可以訪問大型數據池。

在有AI的地方,通常會有其技術同胞,虛擬現實(VR)。 隨著兩者的同步發展,我們很可能會看到VR版本,在該版本中,可能約會的人可以在模擬環境中“練習”,以免在實際日期上溜走。

考慮到“虛擬女友”,應該可以幫助人們練習約會,已經存在了幾年,並且已經作為一種技術成熟。 越來越多的 供品 表示對它們有很大的興趣。

有了足夠的用戶數據,未來的AI最終可以在虛擬現實中為您創建一個完全定制的合作夥伴-一個可以檢查您所有“盒子”的伙伴。 有爭議的是,下一步將是將化身體驗為物理實體。

它可以居住在栩栩如生的android系統中,並成為互動的伴侶和性伴侶。 這樣的高級android尚不存在,但是有一天。

伴侶機器人的支持者 爭論 這項技術有助於滿足社會上更多親密關係的合法需求,尤其是對於老年人,喪偶者和殘疾人。

同時,批評家 警告 客觀化的固有風險, 種族主義 和非人性化-尤其是女性,也包括男性。

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由於性愛機器人是一種相對原始的技術,因此對其風險的了解仍然很多。 但是,一些擔憂包括成癮的可能性,增加的社會隔離和真實人的非自願複製。
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使用技術來使我們擺脫技術問題嗎?

另一個有問題的後果可能是,越來越多的社會隱居人士用技術代替真實的人際互動。 在日本,這種現象(稱為“隱蔽青年”)非常普遍。

同時,日本也經歷了嚴重的 出生率下降 數十年。 國立人口與社會保障研究所預測人口將 下降 到127年將從88億增至約2065萬。

由於出生率下降,日本政府上個月宣布將 25,000,000億日元(約合XNUMX萬澳元)用於基於AI的配對系統。

AI作為促進者,而不是替代者

關於數字和機器人“愛”的爭論是高度兩極化的,就像技術史上的大多數主要辯論一樣。 通常,在中間某個地方達成共識。

但是在這場辯論中,似乎技術的進步比我們達成共識的速度更快。

通常,一個人可以與技術建立的最有建設性的關係是該人可以控制的關係,而技術可以幫助改善他們的體驗。 要控制技術是不人道的。

人類已經利用了數千年的新技術。 正如我們學習瞭如何在不燒毀城市的情況下使用火一樣,我們也必須學習伴隨未來技術帶來的風險和回報。

談話關於作者

應用道德與網絡安全高級講師David Tuffley 格里菲斯大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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