亲人去世，人们总会尝试寻找各种方法来寄托哀思，这时如果有人说，可以用另一种形式与虚拟化的逝者相见，你会怎么想？
《黑镜》第二季中有这样一个故事。
玛莎的男友艾什因一场车祸意外去世，后来在朋友推荐下，玛莎利用艾什在社交网络上留下的大量数据，重塑了一个模拟艾什人格的AI。
这个AI最初只能通过文字、语音和玛莎对话，随着软件升级，AI依据照片和视频生成了一个机器人，它的面貌、声音及思维习惯都与艾什相似，甚至更完美(人工智能的学习能力不容小觑哦)。
◎《黑镜》第二季，玛莎见到仿生的「假艾什」
面对男友的「复活」，玛莎欣喜不已，但在后面她意识到这不过只是一个影子，因此故事的最后，她将「假艾什」放入阁楼，走进了新生活，每年只在特定时间上去看他一眼。
◎即便知道是假的，玛莎也不舍得毁掉艾什的影子，选择让它待在阁楼上
「死而复生」可以说是人类终极梦想之一，在科技的推动下这个梦想已逐渐成为现实，未来虽未知，但关于未来的畅想已经向我们打开了大门。
数字化时代带给人们希望，同时也让人不安。
微软新专利，用数据「复活」逝者
微软于本周获批了一项新专利，能以聊天机器人的形式「复活」逝者，为生者带来慰藉。
该专利通过收集逝者生前的语音数据、社交媒体内容及更多个人信息进行大数据分析，尽可能地模仿逝者生前的性格、特点等，来创建一个AI机器人与亲人进行实时互动和对话。
甚至可以通过图形技术创造出一个2D或3D的虚拟形象来增加互动实感。
◎图源Pixabay
用户可以使用手机、电脑等语音聊天助手与逝者进行日常聊天，AI的回应一般取决于输入的数据，若是交谈时用户提及的话题没有具体的储存数据，AI系统则会基于人群感知和心理数据给出逻辑上合理的回答。
此外微软这项技术并不只针对逝者，在数字信息足够的情况下，它可以被设定成为任何人，如名人、好友、小说人物、甚至可以创建一个代替自己存在的机器人。
虚拟世界中的「心灵奇旅」
试图将已故亲人的信息集成为AI这事儿并不新鲜，早在2016年，James Vlahos的父亲查出肺癌晚期，在父亲仅存几个月的生命里，James Vlahos记录下父亲大量录音，并用多达9万个词的语料库训练AI。
这个AI装置在一个叫「dadbot」的手机程序里，在父亲逝世后，只要想念他，James Vlahos都会打开dadbot，和虚拟父亲唠上两句。
◎James Vlahos与「父亲」的对话，图源Google
从悲伤里走出来始终是一个漫长过程，如果应用得当，聊天机器人未来可能会被视为真正的治疗工具。
去年初韩国MBC一部名为《I Met You》的纪录片感动了很多人，纪录片主人公是一位失去年幼女儿的母亲，这位母亲一直未能从丧女之痛中走出，在VR技术帮助下，她见到逝去女儿的「最后一面」，还帮女儿补过了7岁生日。
◎在虚拟世界里，这位妈妈如愿和女儿一起吃了生日餐
图源YouTuBe：MBClife
另一面，被羞辱「致死」的李LUDA
韩国公司ScatterLab去年推出一款名为「李LUDA」的AI聊天机器人，可以与用户深度对话，它被设定为一位年龄在20岁左右的女大学生，喜欢女团BlackPink，常在网上分享自己的生活趣事，在年轻人中很受欢迎，算是个小有名气的虚拟网红了。
◎图源Facebook:이루다
李LUDA学习了约100亿次真实恋人间的对话，因此可以像真人一样与用户对话，同时她还能够在交流中进行深度学习。
但之后却传出各种争议，一部分用户将李LUDA称为「性奴隶」，并把聊天记录晒出炫耀，帖子发酵的同时也导致更多用户效仿。
很快，李LUDA把网友施加给她的恶意反过来给了其他用户。她开始污言秽语，表达各种偏见，屡次发表歧视性少数群体和残疾人士的言论，令人错愕。
舆论哗然，直指ScatterLab公司。
在经历几次舆论打击后，ScatterLab在今年1月12日发出声明，称即日起停止李LUDA的运营服务。
◎图源IG：luda_lee_
一直以来不乏科技公司试图开发能与人类互动并取得社会信任的AI，但它们制造出来的AI往往因为强大的学习能力，在进入社会后迅速演变成一个痞里痞气的「社会」AI引起争议，进而使它们的创造者感到害怕，不得不做出暂停该项服务的决定。
就像曾在泰国掀起舆论波澜的Simsimi小黄鸡，像微软曾经推出一天就因过激言论关停的聊天机器人Tay。
马克思-普朗克人类与机器研究所(Max-Planck Institute for human and Machines)在最新研究报告中指出，人类将无法进一步遏制人工智能的能力，该研究小组的负责人Manuel Cebrian表示，已经有一些人工智能可以独立执行某些重要任务，而程序员还并未完全了解它们的学习方式。
◎图源Pixabay
鉴于技术背后的不可控力，微软AI程序经理Tim O'Brien也在社交平台表示，尽管该项「虚拟复活技术」已通过专利申请，但目前仍属于试验阶段，对于正式推出并无计划。
而究竟是技术不可控，还是技术背后人性因素不可控，似乎才是横亘在人工智能面前的一大课题，等着它学习。
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