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钱和情绪有着千丝万缕的联系

美国第一资本金融公司(Capital One Financial Corp)就针对亚马逊Alexa语音助手开发了一款银行业务应用,并发现,要想让用户放心地和一台计算机设备谈论自己的财务信息,就必须降低计算机在对话时的正式程度。

第一资本金融公司内容战略,文化及人工智能设计部门负责人斯蒂芬妮·海伊(StephanieHay)表示,“钱和情绪有着千丝万缕的联系,能够为生活带来很多东西,也会成为阻碍。”她表示,起初,Capital One设计的这款应用会向用户说“您好”,但这似乎太过正式,而修改过后的“嗨,你好”效果却更好。海伊表示,“她(Alexa)就像我的朋友,和我在厨房聊天的朋友。我希望她亲切可靠,而不是咄咄逼人。”

卡内基梅隆大学人机交互研究所(Human-Computer Interaction Instituteat Carnegie Mellon University)教授贾斯汀·卡塞尔(Justine Cassell)表示,我们需要的不仅是让那个机械化的声音满足我们的期望,我们还需要让计算机和我们相联系,在执行一项任务时不让我们操心。

卡塞尔教授曾为五岁的孩子们设计了一个无种族及性别的语音助手形象,她表示,“女孩子们都觉得这是个女生,男孩子们则觉得是男生。白人小孩觉得是白人,有色人种孩子认为这是有色人种。”她还针对非裔美籍的孩子,设计了另一个语音助手系统,用她的话来说,这是一个说“地方话”的语音助手,而结果也证明在教授科学概念这方面,其教学效果优于使用标准英语的计算机。

当然,在机械合成语音构建过程中,还需要注意地区问题。比如,微软的Cortana语音助手就要在不同的国家,使用不同的口音,讲不一样的语言和笑话。如果一位法国司机驾车去德国,沿途使用纽昂斯通信公司(Nuance Communications)的语音导航,那么计算机就会将德国小镇的名字以法语口音念出来。这么做是为了让司机能够以此错误地认为计算机在说法语,从而保持司机在驾驶途中的自信。

苹果Siri语音助手拥有各种不同版本的本地化口音。比如,说美式英语的Samantha,说澳式英语的Karen,爱尔兰的Moira,南非的Tessa以及英国的Daniel等。

马尔斯教授的科技初创企业Clinc,主要研发个人财务智能手机软件。他希望自己能够取得不错的成绩,这样就能够对人工智能语音服务进行反类型声线测试。他表示,“你要想解决这些问题,你自己需要先做出成绩。我认为,消费者最终将愿意接受不同的声线和声音类型,而大企业可能将依旧采取保守态度。”

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