第80章 你見到的只不過是上半場（2/2）

只不過，從去年產後，她很少過問公司的事情了，也就把用戶體驗總監的職位讓了出去。

作為亞洲首富的妻子，她需要把更多精力放在親自培養繼承人方面，育兒上自然不能馬虎。工作麼，少她一個也沒什麼大礙。如今孩子已經周歲，她才漸漸能分出些精力關心顧莫傑的生意。

畢竟多年的用戶體驗工作積澱還在那兒，所以每天枕邊風時刻，陸文君都要提她那句經典名言：

「人都是有自尊的，不願意被機器猜透他的內心。如果機器對他的喜好猜得太准，用戶反而會有抗拒逆反的心理，偏偏擰巴著來，說不定還會故意給人工智慧提供錯誤的數據。」

這天，顧莫傑又是很晚回家，收拾收拾倒頭就要睡。陸文君早早安頓好了孩子，親手給他上精油按摩解乏，又提起了這個話題。

顧莫傑許是累了，不想長篇大論解釋。

「這些事情，你都脫節工作兩年了，我很難和你一句話解釋清楚。別多想了，這事兒上我明白著呢。」

「你是不是又有女人了，這麼不耐煩。」陸文君一副泫然欲涕的語氣，讓人多有不忍。

「想哪兒去了，我連婉清都一兩年沒沾了，你不方便的時候，就只碰過費姐和寶兒。不許再起這方面的疑心了——咱的財產，將來還不都是孩子的。」

「那你還嫌我煩，就跟我說說唄。口渴我給你倒水。」

顧莫傑被拗不過，只能答應。

他也知道，對身邊的女人一直關心不夠。儘管今年年初開始，陸文君身子徹底養好之後，他已經恢復交公糧了。

事業到了這個規模，那也是天意難違的。

陸文君給他端來一杯薄荷涼茶，他抿了一口，靠在枕頭上摟著自己的女人。

「這事兒，不是你想的那樣。我當然知道人都不喜歡被機器揣測自己的內心，但是，我們將來完全可以做得更隱蔽嘛。現在的推送模式會被人罵，那不是因為它智能程度還不夠高，形式還不夠簡潔，所以才被罵。

但這是一個過程，是為了把推送人工智慧訓練得更強大，哪怕頂著罵聲也不得不走過去的過程。」

陸文君靠在丈夫肩頭，在他胸口畫著圈圈，「你是說，將來的推送人工智慧徹底完工之後，在表現形式上可以做到完全看不出是在『主動推送』？可以表現得完全是『呼之則來、揮之即去』的被動『小受』姿態麼？」

顧莫傑很自信地回答：「為什麼不可以做到？」

陸文君雙眸閃過一絲異彩：「可是，具體會是什麼樣呢？我完全都無法想像，如何才能又推送了東西，又顯得被動。」

「你想想看，1998年上網的那些網民，用雅虎導航的人，會能夠想像後來度娘和谷歌倡導的搜尋引擎模式麼？

雅虎導航，不就是把人們上網所需要常用的網址，都羅列出來，把最大眾化的人需要的內容，都編輯連結起來麼。

幾年之後，發生了什麼樣的變化？人們上網後看到的第一個網頁，是很乾淨的，一片雪白。除了一個度娘或者谷歌的logo，就只有一個輸入框、一個搜索鍵。

所以度娘和谷歌的用戶體驗，完爆了雅虎導航。人們想要看什麼，直接按所思所想打字就可以。當搜索支持的關鍵詞越來越模糊、找到的結果越來越契合人們的需求，雅虎導航不就徹底衰落了麼。

度娘和谷歌，就是上網的被動模式，可以讓用戶體驗到充分的被尊重，體驗到「是我主動想找，它們才給我這些。而不是別人送上門來的」的錯覺。

推送算法及其背後的大數據積累，目前還不夠多，分析準確度還不夠。所以我們要先用相當於當年雅虎導航的模式，讓它的曝光率和被使用率儘量高，把機器訓練得更強。

等我們足夠強之後，自然而然就可以轉向度娘和谷歌的模式，到時候，用戶也許就看不到每天的推送欄了。」

陸文君從顧莫傑懷裡掙脫出來，直起身子，怔怔地思忖：「那會是一種什麼樣的形態？完全想像不出來啊。」

「比如，當我們的算法和大數據再積累一年半載，略有小成。我們可以在過渡階段弄一個未讀池的概念。比如一個用戶在初見上訂閱了好多公眾號、關注了很多明星，然後每天刷出來的動態有幾百條，他們根本看不完。

這時候，咱從目前的『猜用戶喜好』推送排列，改為設置一個『未讀池』，用戶覺得閒著無聊，主動點擊一下『刷新』，就給他刷出幾十條實際上我們用推送人工智慧篩選過權重、揣摩過他喜好的內容來。因為用戶主動點擊了這一下『刷新』，所以他們不會有被人揣摩的惡劣體驗，只會覺得這些東西是他主動去拿的——但實際上還是我們揣摩後送的。

再往後，等這個能力徹底大成，我們就可以把所有有行跡的推送渠道和推薦位統統幹掉——只留下一個『初秘』人工智慧助手。等用戶對著自己的手機喊一句『我想看都市文』、『現在的電影無聊死了』，就揣摩出對方的心意，然後給他一些算法認為他想要的——這種時候，用戶的體驗完全是一個主人在使喚一個機器人小秘，怎麼還可能存在『用戶體驗不爽』的問題呢？」

「這都行？嘶——這麼一看，好像還真是什麼都解決了誒。」

陸文君略微腦補了一下，一想到初音未來可以做到讓一個軟糯的語音助手發出女聲，在『狗吸金薩馬』發出命令後立刻送上他想要的東西時，誰都扛不住這種服務啊。

「可是……初秘能夠做到這個功能麼？以前我們訓練初秘，和蘋果訓練siri，不都是靠『統計最高頻次的幾個回答，選出最有可能優選的標準答案』來訓練的麼？

但是每個人的偏好，是眾口難調的啊，靠對大多數人的選擇進行統計、給出概率最大的結果，完全做不到你剛才說的目標吧？」