引語/科幻劇集《黑鏡》第二季第一集的橋段是這樣：女主的男友死於車禍，她沉浸於悲傷不能自拔，於是好閨蜜給她推薦了一個人工男友。機器完全模仿死去的男友跟她談戀愛，繼續原本的生活。終於有一天她崩潰了，崩潰的原因並非是吵架，恰恰是“不吵架”。因爲當女主對人工男友說“滾出去”的時候，機器人直接出去了，她眼淚留了下來。如果真實男友還在，一定懟她說“你給我滾出去”。

人工智能和算法早已滲入人們生活的方方面面，不僅僅衣食住行，還有夾雜情感需求的戀愛、婚配問題。而在信息技術尚未發展之時，媒人壟斷了婚戀市場的信息權力，那麼算法匹配和朋友推薦，這兩種介紹對象的方式，哪一種更能夠被當代年輕人接受呢？

2021年1月9日，“騰訊科技向善暨數字未來大會2021”召開，來自不同行業的專業人士針對“算法推薦對象vs.朋友介紹對象，哪個更靠譜的？”展開激烈交鋒，以下是本次辯論賽實錄。

爲了儘可能保留辯論這種語言藝術的高妙，本文將按照發言順序呈現辯手觀點和評委點評。

辯方介紹

正方：算法推薦對象更靠譜；

反方：朋友介紹對象更靠譜；

點評嘉賓

主席：胡漸彪米果文化CEO

評委：

彭蘭中國人民大學新聞學院教授、博士生導師

姚臻頭頭是道基金合夥人

蔣舸清華大學法學院副教授、博士生導師

賈寶玉通過中間人認識林黛玉

痞子蔡卻通過BBS結識輕舞飛揚

正方一辯：李剛

騰訊研究院副院長、首席研究員

算法推薦和朋友介紹是兩個渠道，比較渠道時應該比較它們的標準：樣本量、可持續性、是否偏見等，並且渠道能在反饋中不斷學習進步，匹配對象越來越靠譜。

講一個身邊的例子，十多年前我的師兄通過網絡結識一位女士，他們一個在新加坡一個在臺灣，從網戀到奔現，最終結婚生子。撮合他們的網站和算法目前已經不可考，還是感謝科技和算法提供的這根超越現實的紅線——海內存知己，天涯若比鄰，雲上有算法，萬里定姻親。

當時我覺得師兄很厲害，現在我明白是算法的功勞。姻緣可能是最古老的社會關係，姻緣確定的方式也不可避免地受到科技水平、社會風俗、價值標準的影響，帶着時代色彩。賈寶玉跟林黛玉的時代，大家閨秀藏在深宅大院，這樣的社會結構決定了媒人獨攬婚配市場的信息權。100年後的大洋彼岸，郝思嘉在橡樹莊園的宴會上第一次遇到了白瑞德，對白瑞德嗤之以鼻——此時女性擁有了對婚配的自主權。1998年，痞子蔡通過BBS認識了輕舞飛揚。2003年龔海燕成立了世紀佳緣，線下熟人網絡不再是婚配搜索的唯一目標池。

科技不會走回頭路，不管你喜歡還是不喜歡。科學並不反人性，覺得科學反人性是因爲對科學不夠了解。這個辯題把算法推薦和熟人介紹作爲比較的雙方對立起來，事實上兩個渠道並不互斥，而且有時候即便是朋友也不一定是靠譜的朋友，長期來看，隨着我們越來越熱愛網絡，算法推薦的優勢會更加明顯。

婚戀APP中，

是虛擬的自我在相愛

反方一辯：董晨宇

中國人民大學新聞學院講師

李剛老師說他朋友是如何通過算法獲得美滿婚姻，但是個案沒有科學意義，因爲我可以告訴你另外一個個案：算法如何毀掉一個人的戀愛。我前幾天在一個音樂軟件中，給老狼的歌曲點一個紅心，這個軟件立刻給我推薦了刀郎。

緊接着，我將從下面三個維度向大家展示：算法也許沒有我們想象地那麼靠譜。

維度一：算法本質是數學，而朋友本質是體味。爲什麼Alpha Go戰勝李世石不代表算法厲害，只能說明算法是高級的程序呢？圍棋是數學問題，所以Alpha Go戰勝李世石沒有讓我們感到驚奇，但是戀愛不是下圍棋，更不是數學問題。著名的作者，明代作家歸有光說，我們家亭子裏有一顆枇杷樹，我妻子去世的時候種下，現在亭亭如蓋——我們體會到這哥們兒現在不適合談戀愛，這麼長時間還沒從喪妻之痛中走出來。但是計算機善於告訴我們什麼事？如果光照充足沒有蟲害，枇杷樹長到亭亭如蓋，說明他老婆已經去世五年了。

維度二：算法能接觸到的是人類的「給予」，朋友接收到的是我們的「流露」。在厄文·高夫曼看來，語言符號非常善於僞裝，體現在互聯網表達上，我們都在“給予”，而不是“流露”。大家看看朋友圈裏的照片會發現，那些自拍連自己的親媽都不認識。從這個邏輯出發，我們給算法提供的數據不是我們的原生的數據，而是我們想讓算法知道的數據。因此在婚戀APP中，我們提供的數據可能是自我美化後的理想自我，也就是說，談戀愛的雙方不是真實的人，而是兩個虛擬理想自我，理想自我的特點是“見光死”。

維度三：算法的初衷是利潤，朋友的初衷是情感。一直以來，我們對算法有所誤解：算法背後不是機器，仍舊是人。程序員設定的標準的初衷是什麼呢？是公司利益。從這個角度來講，你是相信資本給你推薦利用你呢？還是相信朋友給你推薦幫助你呢？

當我不想要白馬王子，

算法可以給我騎白馬的唐僧

正方二辯：孫萍

《外賣小哥，困在系統中》原始研究者

算法把靠譜的氣質拿捏到位。什麼是“靠譜”?第一，靠譜是主觀認知，莊子說“子非魚焉知魚之樂，子非我焉知我不知魚之樂。”算法可以實現人的主觀認知，基於人的邏輯形成數據邏輯，給出最優解。

第二，客觀的靠譜邏輯，客觀指什麼呢？就是看起來吊兒郎當，實際上穩如武當的氣質。有沒有這樣的人？有，《哈利·波特》中的斯內普教授，他從第一集到第六集一直都是不靠譜的人，但是到第七集，他成爲全劇最靠譜的人。算法可以通過大數據池將這樣的人識別出來。

讓我們來看概率，80萬人口的城市裏能找到幾個靈魂伴侶？答案0.53個。也就是說，把我截成兩半，拿走我的下半肢體。2020年的數據顯示，中國有7700萬的獨居青年，七成在說他們沒有社交途徑找到合適的對象，算法是不是可以幫幫忙？當然可以。算法數據量足夠大，Alpha Go一晚上可以自己跟自己下200萬盤棋，李世石只能下50盤棋。

第二，算法精確度很高。如果有一天，我突發神經病，不想要騎白馬的王子，想要騎白馬的唐僧怎麼辦？算法完全可以實現，它可以幫我在海量的數據當中找到我喜歡的唐僧。

第三，推薦方式好。朋友雖然是無話不談，但也有難言之隱。而跟算法交流是完全無障礙的。我們在微信裏，QQ上或者探探中，也許才處於最真實放鬆的狀態。

總結下來，無論算法還是朋友，只能幫你推薦對象，無法幫你做決定。我們做決定的依據是主觀邏輯判斷，App非常非常努力——無所不及、無所不能、無處不達到。我們都是打工人，沒有時間談對象，爲什麼不讓算法試一試呢？在批判科技的同時，我們要看到算法的靈活性、成長性、開創性。

愛情是一場意外，

算法匹配的愛情沒有一點意外

反方二辯：林默

“花爾街參考”創始人

大家有沒有看過公園裏的相親角，父母撐場的那種，完全圍繞“匹配”二字進行的：你屬豬我屬虎，你211我985，你007我喫土。誰都無法相信公園的相親角會成爲愛情勝地，因爲父母在公園裏找到都是最差的人嗎？當然不是。

當朋友給我介紹對象時，覺得我倆很合適，所以我要看看；算法給我匹配對象時，它認定這個男生與我100%匹配，現在就缺一點點愛情——那個瞬間何其悲哀，愛情是一場意外，我的愛情沒有任何意外。

大衆點評知道我愛喫火鍋，會無限量的推火鍋，知道我愛喫辣，下一頓就給我推更辣。但是作爲人，我們有閾值，我們會超載。我不確定是否喜歡坐在我對面的人，但我今天點了NO，明天算法優化數據會給我推薦更好的人——我如此平凡，卻獲得了帝王般的自信。長此以往，我們會不會變得麻木？認識一個人的好奇心會不會降低？容忍一個人、磨合一個人的包容心會不會更薄？會不會因爲恰恰選擇算法，最終成爲困在算法裏的單身狗？不是說算法推薦靠譜不靠譜，而是算法會激發我們作爲人最不靠譜的那一面。

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算法，唯獨算不出愛情

正方三辯：胡璇

騰訊研究院研究員

機器推薦是一種算法，朋友的推薦也是一種算法，我們堅定地相信人的推薦是更有力的算法，因爲人的判斷更具有穿透力。朋友知道你的過去，ta也許能更準確預測你的行爲，知道你的前男友，知道你爲什麼和他不合適，甚至爲什麼分手。人很多判斷是在混沌狀態下進行的；機器算法卻需要明明白白，需要標籤——這個東西它看起來是狗、摸起來是狗、聞起來是狗，它大概率就是個狗。人做判斷並不遵循這樣的邏輯，感情恰恰是最不遵循邏輯的存在。

《老友記》中有這樣的場景：Ross面臨一個選擇，Julie是符合他理想的女孩，他們興趣愛好一致，有共同的工作、共同的話題，相處非常融洽，但是當他在比較Julie和另一個女孩Rachel時，Julie只有一個缺點——她不是Rachel，不是他心裏最想要的那個人。這就是人的力量，從人的角度，從整體的形式，從混沌當中，而非具體的維度當中得出的結論。

當然我們也知道，現在相親網站和很多APP已經在用算法，包括日本政府想要用AI解決現代人不談戀愛、不生孩子的問題，這已是實然。今天討論的問題是，如何讓這個算法適應大家的需求，更好地爲人服務，而不是人被算法操縱。剛纔談到很多問題：信息過載，給你匹配500個人，再如何進行下一步；我們在算法當中扮演理想自我；甚至是信息安全的問題。

事實上，算法已經幫我們做了很多的抉擇，它決定你今天看到什麼，晚飯喫什麼，明天去哪兒玩。我們相信算法能解決幫你買一臺洗衣機的問題，但是不能解決如何選擇那個願意爲你心甘情願洗一輩子衣服的人。我們希望算法在情感這條路上來得慢一點。

唯有算法，真正忠於你的行爲

反方三辯：閆澤華

Boss直聘策略產品專家

我們今天討論的是介紹對象而不是包辦婚姻，算法給你的是侯選集，是可能性。討論靠譜不靠譜，不僅從個體的角度思考，還要站在普惠的角度看到底幫到多少人。

第一，先談有沒有，再談好不好。珍愛網2019年第四季度發佈的數據顯示，單身青年最大的問題中，60%是社交圈子太小，沒有侯選的集合。在這種情況下，去談朋友推薦是不靠譜的，因爲他找不到對象，他朋友一樣找不到對象，兩個50分的人加到一起不是100分。

第二，婚戀關係是雙向匹配，而非單向關係。並不是說我喜歡公主，公主就會喜歡我。試想一下，一位好朋友既認識你、瞭解你，又非常瞭解給你推薦的對象，這個概率何其低？

第三，戀愛到底是一見鍾情，還是遇到很多人、錯過很多人？相信大家都認爲是後者。但是需要考慮到，社交圈子很有限，註定錯過一些人的情況下，算法才能源源不斷地給你推薦。

我們說愛情是什麼，愛情是說你在認知對方的過程當中也在認知自己。我確確實實想要一個公主，但是接觸之後我發覺說，我要的不是一個白雪公主，我要的是一個長髮公主，這個時候我的朋友怎麼給我推薦呢？

關於我是不是把真實信息告訴算法？你需要它幫你找對象，但你在對它撒謊，同樣你要朋友幫你介紹對象，你跟朋友撒謊，朋友也找不到合適你的人。所以我們希望它幫我們擴大侯選集，讓它根據我們的行爲不斷調整，當我喜歡的可能確實不是白雪公主，而是一個長髮公主的時候，算法才能夠忠於你的行爲，給你侯選集。

我們今天聊的始終是“介紹”兩個字——這並不意味着兩人一定在一起，而是給予更大的可能性。既然已經在用了，爲什麼不接受算法多給你的一些可能性，幫助你推薦一些更讓你喜歡的人呢？

點 評

一、婚姻選擇需要算法的理性

點評人：姚臻

頭頭是道基金合夥人

我個人更贊成“算法推薦對象更靠譜”。我們討論“哪個更靠譜”的前提是，大量的人不認爲算法推薦靠譜。可能過了一段時間以後，人工智能技術更加成熟，大家對於算法有更清晰、明確的認知時，我們真的要考慮站在哪一邊了。

第一，我們現在要解決的是談戀愛的效率問題。人們現在所接觸的社交的圈子，人和範圍太小了，所以擴大交友圈，其實是現代人的剛需。就像投資，漏斗小就會非常偏頗，所以痛點是先解決池子問題，再解決優化問題。在這個層面上，算法具有海量數據的優勢。

第二個核心點，婚姻和戀愛，到底是理性抉擇還是感性抉擇。我認爲婚姻是非常理性的選擇，它並非在某個時間點上，自己頭腦一熱做出來的選擇，而是說綜合考量後作出的理性判斷。所以，算法在幫助人類理性思考時，更有價值和意義。

二、機器或許能模擬感情，卻無法共享生命歷程

點評人：彭蘭

中國人民大學新聞學院教授、博士生導師

這場辯論讓我們再一次思考，算法和人工智能的問題。

第一，算法的精準度如何保證？反方認爲算法精準度，會因爲我們在社交媒體上展現帶有表演性質的數據，進而影響計算精準度。然而，未來對人的計算不僅只是社交媒體裏的數據，還包括傳感器和其他信息採集工具，未來的技術可能更深入地揭示人性。

第二，算法如何計算情感？人工智能對於情感的分析正不斷走向深層，未來用機器模仿人的情感可能會達到比今天更高的水平，甚至表現出共情的能力。但是人與人的溝通中，有一樣難以被機器復刻：人的生命歷程。跟閨蜜的聊天一定是互相傾訴，你分享故事，並從別人的故事裏找到共情點。機器沒有人的生命歷程，哪怕它可以描繪模擬情感，它未必有真正跟人對話的可能性。

最後，關於算法的選擇和判斷。算法因爲有大量數據作爲基礎，在某些方面的判斷選擇可能比朋友靠譜。但算法會形成模型和套路，有時候我們需要機器的套路，它可以打破人類思維侷限。另一方面我們又需要警醒徹底被套路。

總體上，我相信算法的成長性和靈活性，它的發展可能超乎我們想象。重要的是，我們會長期與算法共生，人要保持人的本性，無論算法何解，人還要變得更靠譜。

三、婚配的本質是解決信息不對稱， 算法和人類各有所長

點評人：蔣舸

清華大學法學院副教授、博士生導師

今天的辯題，引出最核心的問題是：在高度不確定的環境中，我們如何做決策。

在高度不確定的環境中，做出完美決策需要充分的信息，但是我們沒有足夠的成本蒐集這些信息，讓我們來消除周圍環境裏面的不確定性。但是我們仍然希望，能通過一種性價比更高的方式，找到高質量的信息，來彌補我們實際擁有的信息量和我們所期待擁有的信息量之間的空白。

我們找對象就在做這樣一件事。按照法律經濟學的分析，生活伴侶本質上是合同，但這個合同很特殊，是不完備的合同。合同條款如何確定，我向他提供什麼，他向我提供什麼，他是否有所隱瞞，這些都未知。所以我們肯定是在雙方所提供的兩種途徑之中，來判斷哪一種提供信息渠道相對而言性價比更高。

但是，並不能說“算法推薦對象”一定更合理。我們尋求信息時，一定不可能是全場景、實時化蒐集完備的信息，一定是在建模。這兩種建模方式，比較像量化的建模跟定性的建模，理性的建模和感性的建模，數理邏輯的建模和敘事邏輯的建模。這兩大類的建模方式所能夠解決的問題和實現的效果，其實是各有擅長，不可能絕對分出優劣的，互相無法完全取代。

科技可以無限逼近、層層揭開人心中的敘事邏輯，但是能否像剝洋蔥一樣剝到完全沒有？我十分懷疑。感性是千年的進化，是我們無法還原的場景慢慢沉澱下來的，場景不能還原，道理就不可能摸清楚。就像我們知道喫糖不好，但是我們還是喜歡喫，我們會朝着少喫糖努力，但是我們還是想保留喫糖的快樂。

飛馳的技術

終將把我們拖入算法推薦的愛情

全場總結人：胡漸彪

米果文化CEO

雖然臺上的正方和反方都希望自己提出的答案被接納，但辯論的意義不在於給出答案。既然比賽答案不在正方或反方口中，甚至不在評委口中，答案在哪裏呢？答案就是各位在看了這場比賽之後心中產生的無數疑問，自己給出自己的答案，這纔是辯論的意義。

所以這場比賽要說有所收穫的話，要特別感謝雙方藉着這次交鋒給我們提出多個值得思考的問題，比如，愛情的本質是什麼？人類的情感到底容不容得下智能的結構？數據算法的進化可能性有多大？都是我們生活在這個時代，面對智能、面對大數據的時候不得不去思考的話題，我們需要一個由頭來刺激我們思考。

由這個話題引出一個腦洞，如果真有所謂算法推薦的合適伴侶，那麼它會不會再出一個如何和與對方相處的指南呢？因爲你已經知道對方喜歡什麼，能接納什麼，不能接納什麼，這時候作爲一個對愛情有需求的人，會不會向數據學習我怎麼和這個人相處呢？

如果真的有這麼高的匹配度，而這個匹配依賴大數據，是否會出現一個最佳戀人的大衆點評呢？所有談過的戀愛、匹配過的數據都會被記錄下來，你的成功率高低、是一個什麼樣的情人都會被呈現。數據公司會不斷挖掘數據，進一步數據就是過往的情人，你打幾分？面對大衆點評化的APP你是否能接受？

再往後，如果大數據給我提出了一個最理想的伴侶，但是我談着談着把它搞砸了，我怎麼面對我自己呢？再者，這個搞砸了之後，你是找這個排行榜上第二個配合你的人嗎？那你又怎麼去面對他呢？這是一系列腦洞，無所謂對錯，也不是絕對不能想，最終技術會幫我們駛到那個位置的海洋，無論如何都會面對，可能10年之後我們要思考的就是這個問題的第二篇章。