在本月初举行的秋季发布会上，Google 发布的最出人意料的一款产品就是移动聊天 Google Allo。在 Google Wave、Google Buzz 和 Google+ 等社交产品相继失败、Hangouts 转型为办公 IM 后，Google 决定在社交产品上再做一次尝试。

Google Allo 直接的竞争对手将是 WhatsApp、Facebook Messenger、iMessage、微信和 Line，这些 IM 应用的用户加起来已经有数十亿，那么在社交关系链基本上无法打破的情况下 Google Allo 怎么才能和它们竞争呢？

答案是人工智能。这主要包括两个方面，一个是智能回复（Smart Reply），一个是 Google Assistant 智能语音助手。

智能回复功能对于社交类产品的益处已经在 Google 此前推出的邮箱类应用 Inbox 上得以彰显。在今年 3 月的版本更新后，Inbox 可以自动分析你收到的邮件，并给出一系列快捷回复的选项，例如“正在尝试”、“马上发给你”以及“明天见”等。这不仅极大地提高了人们处理电子邮件等效率，还可以在用户选择回复内容时顺便训练 Inbox 智能回复的神经网络系统，对于 Google 和用户来说简直是两全其美。

上周五在北京接受 PingWest 品玩及其他媒体采访时，Google 智能回复技术背后的资深研究员 Greg Corrado 说：“人工智能并不是一个单独存在的事物，也不是某一个系统活着一种技术手段，而是新工具对它的应用。”

也就是说智能回复这个帮助了 Inbox 改变了十几年来人们使用电子邮箱的方式的人工智能应用，正在被 Google 广泛地应用在了它的其他社交产品上，比如 Google Allo。

曾经有一个段子说你使用 QQ 的自动回复“哦”就可以和话痨聊上一天。在对方的确非常蠢的情况下你的确可以这么做，不过正常人就不行了。但加入了人工智能技术的 Google Allo 智能回复的确能帮你这么做，说不定还能忽悠不少人。

这就是 Google Allo 在面对其他竞争对手时使出的杀手锏——兼顾效率和趣味性，让 IM 应用适用于不同的人群。在 Snapchat 依靠阅后即焚功能以及 Line 依靠丰富的表情包囊获了数亿青少年用户后，全世界的社交网络都清楚地明白了年轻用户的重要性，即使是苹果的 iMessage 也在最近加入了贴图等娱乐功能。而 Allo 的智能回复不仅能满足职场人士对于自动回复大量工作信息的需求，还满足了年轻用户对于趣味性的要求，另外越来越亲民的 Google Assistant 也为此作出了不少贡献。

Corrado 是 Google 研究院的一名高级研究科学家，他的主要研究方向是生物神经科学、人工智能和机器学习。今年 6 月，Corrado 曾在 Google 研究院参与发表了一篇论文，介绍了智能回复背后的原理和技术。

Corrado 指出，Google 研究了数百万封电子邮件，结果表明其中约 25% 的回复只包含 20 个以下单词，而电子邮件目前仍是全世界数十亿网民的重要交流方式，因此 Google 发现利用机器学习技术帮助邮箱用户处理日益繁杂的邮件是一件可行的事情。

在智能回复系统中，Google 利用了一种叫做长段时记忆网络（LSTM）的技术来分析邮件，它能够被置入本地系统中，也就是说用户的邮件信息不会被发送给 Google。LSTM 的工作是用半监督方法理解和分析收到的邮件的内容，然后用一个前馈神经网络系统给出可能的回复建议，例如针对同一封询问时间的邮件，系统会给出如下的三种回复建议：“How about tomorrow?” 、“Wanna get together tomorrow?”、“I suggest we meet tomorrow.” 这三个句子虽然大体上表达了同样的意思，但仍然有语义上的微小差异，所以这一步需要进行人工根据个人习惯进行选择。

对于内置在 Allo 和 Inbox 这类重要社交产品中的智能回复可能存在的用户隐私问题，Corrado 对 PingWest 品玩说：“隐私对于消费者乃至每个人都很重要，所以对于企业来说，很重要的一点就是必须非常清晰明确地和用户沟通公司的隐私政策和标准是怎样的，用户则可以根据这些信息来决定是否认可并继续使用这些产品和服务。”

在此之前，Google 和 Facebook、亚马逊、IBM、微软等 5 家科技公司曾宣布建立一个人工智能联盟（Partnership in AI），其主要目的是为公众解答关于人工智能等疑惑，建议人工智能的发展方向，并与学术和伦理领域的专家合作，提出未来研究人员需要遵守的人工智能标准。

Corrado 说这个人工智能联盟的重要职责之一就是帮助用户保护隐私，规范各个公司的具体操作。“但最终决定权还是交回用户和消费者自己的手中。同时一家公司如果想要用户持续地使用自家的平台，他们就必须想办法赢得并维护用户的信任。”他说。

我们在此前一篇文章中提到，苹果在使用机器学习提高 iMessage 的效率时通过了端对端的信息传输和差分隐私技术（Differential Privacy）来保护用户隐私，而 Google 则因为将用户信息发送到了服务器上分析而引发了批评。但在 Corrado 看来，这是因为 Google 和苹果在用户隐私这件事情上的处理方法不同。

Corrado 相信这个人工智能联盟（苹果并没有参与其中）能够号召更多公司在如何用技术保护用户隐私上进行研究，“技术研究的推动，一旦有所成果，加上用户对于隐私保护现有技术的拥护将会卓有成效。举个简单的例子，比如 HTTP 网页和 HTTPS 网页，如果用户希望能进行一些较为私密的对话，那么我们就会推荐他们使用 HTTPS 网页。一切关于隐私保护的技术研发实际上都是为用户提供更多的选择，来处理自己相对私密的信息和数据。”Corrado 说。