“传统的 AI 把数据集中在一个地方的时候,你要给他一个明确的定义和优化的目标,但是我们注意到消费者本身目标其实是多样性的,我们工程师很难去定义一个统一的公式去满足所有消费者的需求……现在服务的是企业,我们觉得未来 ABC 服务的将是单体的消费者,也就是每一个人都可以去控制 AI 的程序,去优化自己个性化的生活目标。” 在 TechCrunch 国际创新峰会 2017 上海站,拼多多 CTO 陈磊分享了他们把分布式人工智能、大数据等技术与电商相结合的经验。

拼多多于 2015 年 8 月上线,到现在已经成为估值超过百亿人民币的“独角兽”。陈磊表示,在这之前他们的团队还做过淘宝的代运营,也做过游戏。而拼多多这个项目则是希望把社交领域的分享、沟通的理念和游戏的乐趣引入到电商购物的环节。将原本单纯追求效率和单调的购买行为转变为更具交互性的购物模式。

分布式人工智能的应用

在谈到“分布式人工智能”时,陈磊强调,分布式人工智能其实是一种公司内部的说法,并不是业界已有定论的概念。目前主流的 AI 能够把所有的数据都汇聚在一起,能够通过算法从数据里面找到一定的模式,为单体的消费者服务,而分布式的 AI 让消费者拥有数据的所有权。人工智能的数据量不仅要大,而且可以是多维度的,只有当数据被消费者自身所拥有时,消费者才有动力把多维度的数据收集起来。

除此之外,陈磊还表示,他们也在努力把分布式 AI 技术应用到更多领域,任何涉及到数据的平台都能够利用这项技术,“未来消费者会把跟 AI 交互的能力作为一个基本技能,到那个时候分布式 AI 就会有一个非常大的应用场景。”

分布式人工智能对消费者的影响

分布式 AI 的优化目标较为多样化,每个人对购物的满意程度参差不齐,这不能通过简单的转化率、点击率和展示率体现出来。陈磊表示,他们在优化数据时,会更多地与消费者沟通,花更多精力去想定义的目标是不是足够多样化,消费者买得多了是不是真的能够为他创造价值。“在定义优化目标的时候我们会考虑多重目标,以及更加复杂的目标的定义,而不是简单地说买得越多越好。”

新技术给电商和产业带来的变化

陈磊表示,消费者之间互相传播和推荐的行为,可以被理解成一种分布式 AI,当商品性价比过了某一个临界点时,就会有大量的定单进来,对供应链来说,这需要更高效的订单处理办法。未来这种情况可能会越来越常见,供应商也需要适应这样的要求,有能力迅速进行大规模生产。

陈磊认为,新技术将为电商和供应链的生产和营销赋能,机器人的应用将使生产成本下降,而营销方面,营销的未来格局和形式会有极大的改变。随着分布式 AI 的发展,中国的制造业也会逐渐拥有越来越强的优势。