原标题：人工只能可以测量“诚实”，会带来什么影响？

转自微信公众号：腾讯研究院

作者 | 刘金松

答案是肯定的。想象一个场景，在你陪女朋友逛街时，旁边走过一个美女，当你下意识地瞄了一眼，你女朋友的灵魂拷问来了：是她漂亮，还是刚刚走过的美女漂亮？

在你想用夸赞蒙混过关时，她随身携带的测量仪却发出了“滴滴滴”的警报声。根据测量结果显示，你的夸赞不够诚实，你在说谎。结果就是这样，如果诚实可以被测量，那也就意味着生活中没有了谎言的遮挡，你要时刻准备好承受真相的摩擦。

彭特兰在其刚刚出版的《诚实的信号》中，展示了如何借助可穿戴设备和机器学习算法，在不知道具体交谈内容的情况下，通过记录面部表情、语调、笑声、肢体动作之类的社会化信号，来反映出个体对话题的感兴趣程度，对谈话对象的真正态度，一个企业老板是否真的愿意给下属升值加薪。

而根据这种行为信号所做出的判断，有时候会比基于语言的判断更真实。根据其在书中披露的数据，准确率最高可到95%。

被忽略的行为信息

人类捕捉与解读行为信号的能力与近亲猿类，甚至可能与更广泛的动物群体都很类似。孔雀通过开屏来传递求偶信息；而雄性大猩猩在求偶时，会用力摇晃树枝、推到枯死的树木，从而制造足够传遍几公里的巨大声响，吸引雌猩猩的到来。 彭特兰认为，这些信号传递功能是在自然选择过程中进化而来的。任何一个物种都要通过综合所有个体的适应性才能在广泛的竞争中取得优势。

用技术手段消除差异

在心理学中有一个术语“聪明的汉斯”，讲的是20世纪初，德国数学家冯·奥斯登饲养的一匹名叫汉斯的马，因为会做数学题而引起了巨大的轰动。但经过科学研究证明，这匹马并没有进化或被训练出计算能力，而是它可以捕捉到主人或周边观众无意中发出的信号，从而获得正确答案的线索。

于是，人们以为它计算出了答案。其实它只是根据视觉信号来获得反馈，进而控制自己的动作。当把这匹马和观众隔离，无法从周围获取视觉信号时，它就和普通的马一样，没有了神奇的计算能力。因此，所谓会做数学题的马是不存在的，即便是经过数学家的训练，改变的也不是他们的计算能力，而是强化了其将视觉信号和所谓的计算活动进行关联的能力。

人类在进化出语言表达之后，对行为信号的依赖不断降低，但这并不意味着行为信号传递信息的能力减弱。人类在当下交往中的行为信号虽然不再像远古时代那样直白和明显，但也一直存在，并在不断演化。人们在一场沟通之后，除了从语言获取信息之外，也会借助于行为信号来进行判断对方的真实立场和态度。

模仿会增加好感吗

在彭特兰的测试中，他把这些行为信号进行量化采集、分析，形成与语言信息平行的判断载体。他把这些信号分为四类：模仿力、活跃度、影响力、一致性。初看上去这些概念好像和诚实没什么关系，也无法测量，但其实每个信号类型后面都对应着一些行为。

以模仿力为例，它意味着在交谈的过程中，一个人的行为被另一个人反复模仿。当两个人相谈甚欢时，他们就会相互模仿。如果一个人双臂交叉或倚靠椅背，那么几秒钟后，另外一个人也会做同样的动作。人们倾向于自主而无意识地模仿对方，通常被认为是人类大脑中镜像神经元作用的结果。

尽管这种模仿行为可能是无意识的，但由于增加了谈话双方彼此喜欢和信任的可能性，所以对参与者来说有着重要的影响。因此，在其他条件不变的情况下，谈话双方无意识的模仿行为往往可以使谈话过程更加顺利，成果更加丰富。而越富有同情心的人越有可能模仿其谈话伙伴。因此，模仿力经常被描述为一种无意识的同情信号。你也可以理解为，当一个人在谈话中开始模仿对方的时候，说明他在传递更真诚的信号。

当人的行为、动作和态度进行关联后，也就具备了测量和量化分析的可能。而根据作者进行的社会化测量试验，一个刚入职的中层管理者在和新老板谈判薪酬时，仅凭模仿力就能影响到最终薪资谈判结果的1/3。

建立实时反馈

获得信号只是第一步，关键是怎么利用这些信号，不同的信号组合起来，能够在决策中发挥什么作用？彭特兰通过不同信号的组合，来分别对应人的4类社会角色：探索者、倾听者、团队合作者、领导者。在他看来，仅仅通过观察人们在一般情况下是如何组合使用诚实信号下的这四种社会角色，就可以准确预测许多重要活动的互动结果。在诸如销售、谈判、约会、招聘及其他类似场合下，谁会最终成功。

既然人类的行为信号可以被观察、测量，那人们是否可以通过伪装的方式来欺骗机器，防止被他人“解读”。从彭特兰的研究来看，人要想完全伪装自己的行为信号是非常困难的，他以扑克牌游戏举例，即便是专业玩家也会暴露蛛丝马迹。那些经过大量训练的选手，也通常会因为镇定得过头而表现的有点不自然。

他在书中也给出了测量诚实信号在完善个体、集体决策中的场景，他还计划打造“社交假肢”来帮助人们塑造他们的信号，比如提醒丈夫专注聆听妻子说话的软件，以及在谈判期间实时反馈的“谈判测量仪”。在他看来诚实信号的测量可以帮助人们更好的改善社交行为，做出更科学的决策。

洞察消费行为的启示

作为大数据和可穿戴设备领域的著名学者，阿莱克斯·彭特兰在在测量诚实信号的方向上，已经打开了一个缺口。随着可获取的人们行为数据越来越丰富，再加上人工智能的助力，测量行为信号与诚实相关性的准确度也会越来越高。

这对帮助商业机构更好了解用户来说又多了一个有力工具。洞悉消费者的行为、逻辑、决策依据一直企业在设计产品、做出营销策略时的重要诉求。企业为达到这一目标也会通过用户访谈、问卷调研、行为分析等多种手段来实现。

线上产品一般会有全链路的数据化追踪体系，但对很多依赖线下场景的消费品而言，对用户意愿或反馈的获取，多是阶段性、局部性，很难贯穿产品的整个生命周期。也许企业会在产品研发初期或产品投放市场一段时间进行专题研究，但却很难实时追踪用户对产品的反馈。

技术的发展或许正在弥补线下场景对数据洞察的短板。类似对诚实的测量手段和工具，可以弥补线下场景数据洞察的最后一环，形成基于线上推广、评论互动、现场洞察的数据闭环。尤其是随着产业互联网的推进，各大平台也在不断向实体赋能，提供相应的数据记录和分析工具。线上和线下在数据获取和分析的差距会不断缩小。

栏目建议及内容反馈：微信号 liujinsongbj

腾研读书

关注前沿科技趋势，以及技术对人、商业与社会的影响。

--END-

责任编辑：