科技公司意識到消息傳遞的力量和潛力，致力于填補該領域存在巨大空白。

大約63％的人更喜歡在“dark social”（注：如果是從郵件或聊天軟件里點進網(wǎng)頁，是很難追蹤得出來的，這就是所謂的dark social。）或封閉的私人信息環(huán)境中分享信息，比如Facebook Messenger和WhatsApp。然而，在這些平臺上的體驗仍然是痛苦迂回的。為了在對話中共享單個內(nèi)容，用戶通常必須離開他們的活動聊天，打開一個新窗口來定位和復制文件，然后重新進入之前的對話來粘貼和共享。

因此，提供更智能的方式來共享消息上的內(nèi)容是一個巨大的機會，無論這些內(nèi)容是有趣的動畫、預訂餐位，還是導航。事實上，一旦人工智能成功應用于這一領域，我們可以看到一系列新功能在通訊信息上的出現(xiàn)：智能推薦附近的餐館或商店、AR聊天、優(yōu)化視頻和音頻信息、為即將到來的旅行或事件進行實時更新，以及其他更便捷的功能。

與此同時，人工智能在信息領域的應用有可能推動整個AI市場向前發(fā)展，因為它可以作為實驗和創(chuàng)新的溫床，以解決人工智能目前面臨的一些挑戰(zhàn)。一旦人工智能在信息環(huán)境中充分發(fā)揮作用，也就是說，一旦它能夠完全理解對話中所表達的內(nèi)容，或者人們想要什么，那么這項技術就可以應用到許多領域，并為尚未存在的新行業(yè)打開大門。

然而，在我們發(fā)現(xiàn)這個令人興奮的新世界之前，必須首先面對一組獨特的挑戰(zhàn)，即如何將人工智能應用到全球數(shù)十億的在線對話中。

科技挑戰(zhàn)

這看起來很簡單：建立一個完善的人工智能模型，對其進行培訓，并將其應用到用戶多年前使用的即時通訊應用程序上的日常對話中。畢竟，我們已經(jīng)找到了如何利用人工智能來識別新的救命藥物，制造自動駕駛汽車，并提出高度個性化的產(chǎn)品建議。但不管最近科技進步如何，信息傳遞仍然是人工智能最具挑戰(zhàn)性的平臺之一，因為它依賴于將人類和機器區(qū)分開來的最重要的區(qū)別：理解語言和交流中的上下文和語意。

換句話說，人工智能的一般情況和智能消息傳遞所需的人工智能之間存在巨大的差距。面向消費者的人工智能已經(jīng)從通常用于客戶服務的（令人惱火的）聊天機器人發(fā)展了很長一段時間，聊天機器人常常帶來更多的問題，而不是解決方案。然而，在消息傳遞中實現(xiàn)人工智能需要更加復雜和即時的技術能力，再加上語言的細微差別和內(nèi)部運作的小誤差，這是一個令人生畏的挑戰(zhàn)。

首先，為聊天而構建的人工智能模型不應該是關鍵字驅動的。相反，消息傳遞需要使用上下文人工智能，它更復雜，但更好地模仿了我們使用語言的方式。語言是創(chuàng)造性的和復雜的，會有暗諷、真誠等微妙情緒。雖然更容易訓練人工智能生成一個基于特定的詞或提示的事務響應，但消息需要AI理解上下文，體會到細微差別以及適應對話的展開來呈現(xiàn)對聊天雙方都有用且相關的信息。

除了理解語言是如何工作的外，語境人工智能還必須理解不同方言和人口特征下全球范圍內(nèi)的語言差異。例如，為了智能地傳遞正確的內(nèi)容來傳達喜悅，人工智能必須基于巴西、英國和日本表達這種情感的偏好進行訓練，繼而給出相應的建議。

此外，專門為消息傳遞環(huán)境開發(fā)的AI模型必須以令人難以置信的速度接收、處理和傳遞信息。許多其他形式的人工智能，如數(shù)字助理和社交摘要，都設計有內(nèi)置的緩沖區(qū)，允許信息在返回結果給用戶之前有時間傳送到服務器進行分析。

然而，在消息傳遞中，對話需要即時進行，這意味著人工智能只有大約10毫秒的時間來收集和解釋數(shù)據(jù)，然后使用這些信息無縫地做出正確的決策，無論是完成任務還是傳遞內(nèi)容。這是一個緊迫但至關重要的轉角，因為即使是最輕微的延遲或錯誤都可能破壞對話。挑戰(zhàn)變成了開發(fā)能夠在如此緊張的條件下工作，并為人們帶來巨大成果的人工智能。

隱私受益

針對消息傳遞的人工智能面臨的最后一個技術挑戰(zhàn)是，它還必須安全執(zhí)行。

今天的用戶在數(shù)據(jù)隱私方面有很高的標準和期望。如果人們對個人對話數(shù)據(jù)的管理方式缺乏信任，那么消息傳遞中使用的人工智能就不會成功。

好消息是，按照設計，消息傳遞是人工智能最安全的用例之一。它需要人工智能即時大規(guī)模執(zhí)行，這意味著人工智能沒有足夠的時間或能力，在一些設備上從聊天應用程序發(fā)送信息到另一個服務器，然后返回。相反，人工智能在設備上處理信息，因此對話數(shù)據(jù)永遠不需要發(fā)送到其他地方向用戶傳遞結果。

因此，盡管設備上的人工智能更具挑戰(zhàn)性，但它最終在數(shù)據(jù)隱私方面提供了主要優(yōu)勢。

那我們離這些功能出現(xiàn)還有多久？

我們已經(jīng)在Gmail、iMessage和其他SMS提供商中看到了這種智能推薦技術的影子，從點擊完成到推薦單詞和表情符號。任何主流技術公司都在進行其在語言和自然語言理解上下文細微差別方面的研究，并對這項技術進行測試。因此，我們可以預計在未來12個月內(nèi)，市場將迅速加速，我們應該會開始看到更多的技術在不同的應用程序中啟用該功能。

然而，我們還有大約兩到三年的時間，直到這種技術的主流應用完全集成到消息傳遞環(huán)境中，然后我們會看到人工智能對語言上下文的近乎實時理解。到那時，我預計會有更多的初創(chuàng)公司利用這一機會盈利。在那之后，這種AI理解對市場的意義將是無限的。

未來可期

人工智能在消息傳遞方面的問題仍有待解決，因為成功的應用基本上結合了當前人工智能市場面臨的最大挑戰(zhàn)：它必須具有區(qū)域性和上下文智能，幾乎是即時的，最重要的是安全。然而，盡管存在這些挑戰(zhàn)，消息傳遞仍將推動人工智能市場向前發(fā)展，解決關鍵的技術問題，并確定未來很可能應用于整個行業(yè)的解決方案。

一旦這項技術向消息傳遞市場交付了完全成熟的AI支持的更新，并且消費者開始體驗運行良好的智能內(nèi)容推薦，我們將會看到行業(yè)中新功能的爆炸式增長。