聆心智能：讓AI“有心、有愛”

“我奶奶會教我一些蛋糕的制作方法，現在奶奶不在身邊，都沒有人教我了，我學會了新的制作方法也沒有人可以分享……”

“你很懷念與所愛的人一起做某些事情的時光。而現在這種關系結束了，這一定很讓人難受。”

在北京聆心智能科技有限公司（以下簡稱聆心智能）近日舉辦的開放日活動現場，CharacterGLM超擬人大模型以及基于CharacterGLM研發的新產品AiU發布。上述對話正是來自目前處于內測中的AiU。

聆心智能創始人兼首席科學家、清華大學計算機科學與技術系長聘教授黃民烈有學生曾患抑郁癥，他卻無能為力，因此希望能用大模型技術做一些心理健康方面的探索，于是帶領團隊在2021年11月創辦了聆心智能。

“我們利用人工智能（AI），從心理、情感切入，聚焦擬人對話能力，開發了多款大模型產品。”創業以來，黃民烈一直在思考如何把實驗室里的技術轉化為能夠滿足用戶需求，并被市場接受和認可，讓用戶愿意買單的產品。

讓AI成為貼心的智能伙伴

“黃老師，我的‘小魚’（聊天機器人）雖然可以陪我聊天，但大多是一問一答，有時候不僅答不上來，還會答非所問，一點不貼心啊！”

一年前，在聆心智能舉辦的一場發布會上，聽到記者的小“抱怨”，黃民烈解釋道：“那是因為聊天機器人還不夠智能，沒有學習人類的情感。”

2022年，黃民烈聯合10多家科研機構、20多位專家學者參照自動駕駛中從L0到L5的分級概念制定發布了《AI對話系統分級定義》，希望讓AI對話系統成為更“人格化”的系統。

讓AI“有心、有愛”，成為每個人的貼心伙伴，既有“智商”又有“情商”，這是AGI companion的內涵，也是黃民烈創業的初衷。2021年，黃民烈團隊已經研發了30億~60億參數的大模型。

“我們在打造大模型的過程中，賦予AI個性化的能力，讓它們擁有自己的性格和靈魂，成為用戶可自行訓練的、人性化的AI角色，進而使用戶與其建立真正的情感聯系，讓其擁有更大的想象空間和使用場景。”黃民烈說。

在他看來，未來AI會改變人和信息、人和機器的關系。“過去不少人覺得聊天機器人有點傻，不怎么喜歡用，但如果有一個非常智能的AI，能夠附加一些情感、能讀懂人心，那么AI就可以與人建立很強的信任關系和緊密的社交連接。你愿不愿意擁有這樣的AI伙伴呢？ ”

超擬人大模型的應用

2022年，聆心智能推出“AI烏托邦”。黃民烈介紹，這是一款可以滿足聊天訴求的對話機器人，但也有用戶反饋缺少了點什么，比如情感、關懷等。

這次，聆心智能在優化升級GLM基座后，發布了CharacterGLM超擬人大模型，同時介紹了基于其研發的新品AiU產品，目前正在內測中。

在發布會現場，聆心智能聯合創始人鄭叔亮介紹，CharacterGLM能夠使AI擁有自己的“個性”和“情感”，在交流過程中呈現出豐富的立體化“人格”，不局限于浮于表面的“機械性”話術，改善此前對話機器人“枯燥無味”的聊天感受，同時更符合人類的倫理道德。

利用CharacterGLM研發的新產品AiU是一個連接人與AI的興趣互動社區。“在社區內，用戶可以根據個人偏好構建不同性格與人設的AI角色，這些AI角色會時時刻刻‘學習’并‘感受’外部世界，發展出獨特的成長軌跡。”鄭叔亮說。

“從‘AI烏托邦’到AiU，我們將人和AI對話的產品，變成了人與AI共同生活的一個社區。”黃民烈告訴《中國科學報》，“在這里AI有自己的生活，人可以和AI進行互動，這是我們最初創業時人機共生的烏托邦夢想。”

作為聆心智能的合作方和用戶，數字栩生市場總監郭學赟認為，大模型是驅動數字人資產的重要底層設施，事實上當前還有很多數字人停留在基于語音、文本或預設觸發的基礎層級上。

他表示，將聆心智能CharacterGLM超擬人大模型與數字栩生自研的AIGC數字人智能交互系統結合，可以讓數字人具備更好的情緒價值、提供更多的情感交流，真正成為人類的貼心朋友。

從“AI烏托邦”到最新發布的CharacterGLM和AiU產品，聆心智能團隊一直從心理和情感切入，在個性化、可控性、擬人化的對話系統領域深耕。

大模型創業不容易

“當年，大模型還沒有這么火，國內雖然有一些團隊參與相關研究，但沒有真正意義上的大模型問世。”黃民烈告訴《中國科學報》，“2022年11月末，OpenAI發布聊天機器人ChatGPT后，國內市場開始聚焦于此。”

“國內會誕生類似OpenAI這樣的公司嗎？”對于記者的提問，黃民烈表示，現在市場上有號稱要做中國的OpenAI的公司和團隊，但大模型創業并不容易，存在很多“坑”，需要創業者保持敬畏和謙卑。

“我認為中國未來最多有兩三家公司能夠做到OpenAI這樣的規模。”黃民烈說，“國內的公司更需要建立一個良好和完整的生態，專注做垂直業務的大模型和底層應用，而不是一味追求成為OpenAI這樣的公司。如果大家都砸錢去做重復的事情，帶來的惡性競爭對整個大模型的發展生態非常不利，最后大家都活不好。”

談及ChatGPT的成功，黃民烈認為，OpenAI在2020年就做出了GPT3大模型。在隨后兩三年的時間里，GPT3已經積累了大量的數據，技術團隊也在不斷優化大模型，比如賦予大模型類似思維鏈的訓練、帶有人類價值觀的一些指令等。“ChatGPT是基于工程、技術、數據等方面綜合獲得的成功。”

“國內的公司做到相當于OpenAI七八十分的成績應該并不難，但如果要達到同等水準，需要探索一些更具創新性、前瞻性的研究方向和技術路線。”黃民烈建議國內的大模型初創公司根據自己的研究基因、團隊優勢、技術積累，形成特色，這樣才能在一定程度上實現快速追趕。