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摘要：据中国统计局调查，中国单身人士总量已达2.4亿且呈现逐年增加趋势。在大数据时代，互联网婚恋交友逐渐在单身人士中广泛流行。人工智能技术的应用在一定程度上能扩大单身人士的交际圈，同时通过深度学习等算法的支持，减少试错频次，提供更合适的配偶选择。本文围绕“未来人工智能能否帮助人类找到更合适的另一半”，分析了现阶段人工智能在婚恋交友市场的主要应用，以及遇到的发展问题和挑战，并进一步分析未来人工智能在婚恋交友方面的发展趋势。
关键词：人工智能;婚恋交友市场;机器学习;深度学习
1引言
中国统计局2020年人口普查中，男女比例1.05：1。与2010年相比男女比例失衡现象明显改善。但是，从总量来看，截至2020年，不考虑适婚年龄影响中国约存在3.5亿单身男性。同时，持续下降的结婚率和不断上升的离婚率，使得中国单身人口数量愈发庞大。
数量庞大的单身人口带来的“单身经济”引起了市场的注意，其中中国传统相亲模式逐渐发展为基于大数据技术的互联网相亲模式。中国青年报社一项调查结果表明77.9%的适婚青年有兴趣使用大数据婚恋交友平台，但同时58.7%对平台的个人信息安全存在顾虑。
传统相亲模式往往受到地域、适龄人数的限制，且相亲对象多为熟人介绍，处理不当容易造成恶劣的人际关系。因此，互联网婚恋交友尽管存在一定的安全问题，但其便捷性、一定程度隐匿性、精准匹配等特征，使得互联网交友逐渐成为单身成年人首选的脱单方式。
2相关概念概述
人工智能是一门新兴的计算机学科，让机器模拟人的思维去分析、推理和决策。人工智能主要采用计算机领域的知识，但同时涉及几乎所有自然科学和社会科学领域。目前，人工智能领域的新兴应用技术主要包括大数据、数据挖掘、机器学习、云计算、深度学习等。其中人工智能应用最广泛的技术是机器学习和深度学习技术[1]。
机器学习是指通过不断建立和修改数据模型，以实现通过模型对实际问题给出合适的解决方案，是机器模拟人类学习和再学习的技术。深度学习是机器学习的重要组成部分，更注重模拟人脑的学习和处理机制。通过数据的表面特征，深度学习会模拟人脑，进一步抽象出数据的高层次特征。
虽然以深度学习为主要研究内容的机器学习作为人工智能应用研究的重要手段，但是人工智能的应用仍然处于初级阶段。人工智能的未来发展，需要机器学习和深度学习算法的不断升级、突破现有依赖监督学习、缺乏短期记忆等研究困境[2]。
3人工智能在婚恋交友场景的应用现状
在人工智能技术创新方面，不同于美国偏硬件设备研发，中国更偏应用场景设计[3]。目前人工智能技术在婚恋交友平台的应用，也是应用场景设计之一。
3.1线上交友平台
目前，应用人工智能技术最广泛的是一些专业线上交友平台，如探探，soul，世纪佳缘等。这些平台往往基于几十个元素，收集用户数据进行相互交友的精准匹配。这些元素的收集渠道主要是填写基本调查问卷以，收集公开的网上购物评价等足迹了解用户实际收入水平，甚至通过大众点评等生活信息大体判断饮食口味、作息、生活习惯等，达到更精准的匹配度。
3.2兼有社交功能的软件平台
非纯社交软件，不是以社交为主要目的，如知乎、网易云、游戏软件等，但却有社交的功能。游戏作为高度社交化的平台，成为当前年轻人最喜爱的交友平台。与专业交友软件相比，这种以娱乐为主的软件，更容易发现价值观、兴趣爱好等合适的好友，且在娱乐过程中加强互动沟通。
3.3大数据相亲节目
在传统的面对面相亲模式下，加入人工智能算法，依托大数据为相亲人士推荐更合适的人选。例如，非诚勿扰节目在权利反转的最终选择环节，推出“智推女生”环节。测试嘉宾的认可、求知、食欲、亲情等16项基本需求，再借助大数据和AI筛选，能够从在场女嘉宾中为男嘉宾精准匹配最适合的“理想伴侣”。
3.4“O2O模式”应用
O2O强调线上虚拟平台和线下实体店的结合发展。在互联网婚恋交友市场中，作为中国婚恋市场龙头企业之一的百合网，通过线下服务中心和线上实名注册平台，打造成熟的O2O运营模式。
4人工智能场景应用存在的问题和挑战
4.1被控制风险和信息安全风险
为了实现更精准的匹配，大数据会收集个人庞大的生活轨迹信息，诸如网页浏览历史信息、各大电商购物记录等，并通过人工智能不透明的“思考和决策”过程分析数据。这意味着用户几乎所有隐私都被大数据操作，用户会感知一种“被控制”风险和信息安全风险[4]。基于这种顾虑，人工智能的发展要求其“算法黑箱”透明化，即用户能清楚地了解人工智能的计算过程，允许用户参与和适当修改数据的处理过程。
4.2情感影响因素难以精确量化
尽管人工智能的研究在不断创新和突破，但要实现机器拥有真正的人类思维，似乎是不可能的。如果真的实现了机器的自主思维，我们创造的不再是人工智能，而是具有心智的人工生命。因此，机器也不可能向人类一样去分析和测量那些连人类都无法准确描述却极大影响伴侣选择的情感因素，如气质、情感需求、价值观等。因此，在选择配偶的过程中，除了依靠单纯的人工智能算法外，人类自身也要参与其中。
4.3篩选、过滤机制不完善
标签本身就是最常见和直接的过滤机制，能直接在海量数据里筛除那些不符合要求的用户。但是这种简单的标签筛选会错失一些潜在的更合适的匹配对象。同时用户对自我认知存在一定的偏差，标签选择不客观。因此，在大数据筛选机制中人工智能除了识别标签的显式需求外，还需要对标签背后所包含的隐式需求进行挖掘和分析[5]。通过机器学习和深度学习不断挖掘隐形信息，不断地优化现有的标签形式。
4.4匹配机制不完善 匹配机制往往根据多维度的相似度和互补度。相似性匹配即将生活习惯等特征相同或相近的男女进行匹配。互补性匹配则是根据性格等方面的差异来进行匹配。互补因素很多情况下是可替代的，且有可能是极端的两边。相比较而言，相似性匹配更为理性。同时，由于个体对自身的认知缺陷，难以客观描述自己，造成匹配效率低。
4.5机器学习的公平性问题
机器算法是由人类编码的数据驱动的，而人类在编码过程中可能会由于自身偏见而影响机器算法的公平性。公平性旨在确保机器学习决策不存在因其固有属性所引起的偏见或偏爱[6]。因此，机器学习的公平性就是要求算法更公正、决策更客观、结果更可信。
5人工智能在婚恋交友场景的发展趋势
人工智能在婚恋交友场景落地应用虽然存在一定的问题和挑战，但其群众接受度高，且现阶段支持性技术研发态势良好，未来发展前景较为乐观。关于人工智能在婚恋交友方面的应用发展趋势主要有四点预测。
5.1跨学科融合发展
目前在人工智能篩选和匹配过程中，大多采用社会人口统计学和心理学等方面的知识。未来人工智能可以跨越更广泛的学科领域。比如，生物学的遗传基因应用于人工智能算法中，能从遗传学的视角去分析和推理出人类更合适的伴侣。基于多学科融合发展，人工智能的筛选和匹配机制等可以有所改善。
5.2多技术结合发展
随着互联网基础设施的不断发展和完善，“物联网”、“区块链”、“虚拟现实”等概念的提出，扩大了互联网婚恋交友的应用功能和国界限制。“AI+区块链”交友平台的深度融合，将会实现人类在全球范围内的婚恋交友选择。“虚拟现实”等技术使得大数据能收集到人类对配偶的立体化要求等。
5.3人机协同的新型智能系统
人工智能主要是对人类认知的模仿，但很难超越人类先天和后天学习的认知能力[7]。由于人类能力的开发限制，机器的智能与人类脑力的智能之间存在一定的互补性。未来将出现人机协同的新型智能系统[8]，即现在所谓的“O2O模式”的高级模式。相比较“O2O模式”中平台的中介作用，未来的人机协同系统更强调人类直接参与机器筛选和匹配过程中，通过持续的介入，不断加强机器深度学习算法。
6结束语
借助互联网、机器学习、大数据技术，人工智能在婚恋交友方面的应用有利于人类选择更合适的配偶。人工智能通过大数据收集海量信息，并依据用户输入的筛选条件进行过滤，最终选择出最符合条件的人选。目前，人工智能的应用还处于初级阶段，筛选和匹配机制不完善等问题，仍需改善。但在相关技术的飞快更新迭代下，未来人工智能一定会为人类匹配更合适的伴侣。
参考文献：
[1]顾小清，冯园园，胡思畅.超越碎片化学习：语义图示与深度学习[J].中国电化教育，2015（03）：39-48.
[2]张润，王永滨.机器学习及其算法和发展研究[J].中国传媒大学学报（自然科学版），2016，23（2）：10-18+24.
[3]赵程程.基于专利信息的人工智能技术创新网络图谱研究[J].中国科技论坛.2021（04）：12-22+54。
[4]李丹丹.人工智能商业环境下消费者信任研究综述[J].中国市场，2021（11）：119-120.
[5]汪烨，陈骏武，夏鑫，姜波.智能需求获取与建模研究综述[J].计算机研究与发展.2021，58（04）：683-705.
[6]刘文炎，沈楚云，王祥丰等.可信机器学习的公平性综述[J].软件学报.2021，32（05）：1404-1426.
[7]蔡曙山，薛小迪.人工智能与人类智能——从认知科学五个层级的理论看人机大战[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2016，53（04）：145-154.
[8]余忠华.人工智能应用于婚恋交友的现在与未来[J].软件导刊.2021，20（03）：90-94.
关键词：人工智能;婚恋交友市场;机器学习;深度学习
1引言
中国统计局2020年人口普查中，男女比例1.05：1。与2010年相比男女比例失衡现象明显改善。但是，从总量来看，截至2020年，不考虑适婚年龄影响中国约存在3.5亿单身男性。同时，持续下降的结婚率和不断上升的离婚率，使得中国单身人口数量愈发庞大。
数量庞大的单身人口带来的“单身经济”引起了市场的注意，其中中国传统相亲模式逐渐发展为基于大数据技术的互联网相亲模式。中国青年报社一项调查结果表明77.9%的适婚青年有兴趣使用大数据婚恋交友平台，但同时58.7%对平台的个人信息安全存在顾虑。
传统相亲模式往往受到地域、适龄人数的限制，且相亲对象多为熟人介绍，处理不当容易造成恶劣的人际关系。因此，互联网婚恋交友尽管存在一定的安全问题，但其便捷性、一定程度隐匿性、精准匹配等特征，使得互联网交友逐渐成为单身成年人首选的脱单方式。
2相关概念概述
人工智能是一门新兴的计算机学科，让机器模拟人的思维去分析、推理和决策。人工智能主要采用计算机领域的知识，但同时涉及几乎所有自然科学和社会科学领域。目前，人工智能领域的新兴应用技术主要包括大数据、数据挖掘、机器学习、云计算、深度学习等。其中人工智能应用最广泛的技术是机器学习和深度学习技术[1]。
机器学习是指通过不断建立和修改数据模型，以实现通过模型对实际问题给出合适的解决方案，是机器模拟人类学习和再学习的技术。深度学习是机器学习的重要组成部分，更注重模拟人脑的学习和处理机制。通过数据的表面特征，深度学习会模拟人脑，进一步抽象出数据的高层次特征。
虽然以深度学习为主要研究内容的机器学习作为人工智能应用研究的重要手段，但是人工智能的应用仍然处于初级阶段。人工智能的未来发展，需要机器学习和深度学习算法的不断升级、突破现有依赖监督学习、缺乏短期记忆等研究困境[2]。
3人工智能在婚恋交友场景的应用现状
在人工智能技术创新方面，不同于美国偏硬件设备研发，中国更偏应用场景设计[3]。目前人工智能技术在婚恋交友平台的应用，也是应用场景设计之一。
3.1线上交友平台
目前，应用人工智能技术最广泛的是一些专业线上交友平台，如探探，soul，世纪佳缘等。这些平台往往基于几十个元素，收集用户数据进行相互交友的精准匹配。这些元素的收集渠道主要是填写基本调查问卷以，收集公开的网上购物评价等足迹了解用户实际收入水平，甚至通过大众点评等生活信息大体判断饮食口味、作息、生活习惯等，达到更精准的匹配度。
3.2兼有社交功能的软件平台
非纯社交软件，不是以社交为主要目的，如知乎、网易云、游戏软件等，但却有社交的功能。游戏作为高度社交化的平台，成为当前年轻人最喜爱的交友平台。与专业交友软件相比，这种以娱乐为主的软件，更容易发现价值观、兴趣爱好等合适的好友，且在娱乐过程中加强互动沟通。
3.3大数据相亲节目
在传统的面对面相亲模式下，加入人工智能算法，依托大数据为相亲人士推荐更合适的人选。例如，非诚勿扰节目在权利反转的最终选择环节，推出“智推女生”环节。测试嘉宾的认可、求知、食欲、亲情等16项基本需求，再借助大数据和AI筛选，能够从在场女嘉宾中为男嘉宾精准匹配最适合的“理想伴侣”。
3.4“O2O模式”应用
O2O强调线上虚拟平台和线下实体店的结合发展。在互联网婚恋交友市场中，作为中国婚恋市场龙头企业之一的百合网，通过线下服务中心和线上实名注册平台，打造成熟的O2O运营模式。
4人工智能场景应用存在的问题和挑战
4.1被控制风险和信息安全风险
为了实现更精准的匹配，大数据会收集个人庞大的生活轨迹信息，诸如网页浏览历史信息、各大电商购物记录等，并通过人工智能不透明的“思考和决策”过程分析数据。这意味着用户几乎所有隐私都被大数据操作，用户会感知一种“被控制”风险和信息安全风险[4]。基于这种顾虑，人工智能的发展要求其“算法黑箱”透明化，即用户能清楚地了解人工智能的计算过程，允许用户参与和适当修改数据的处理过程。
4.2情感影响因素难以精确量化
尽管人工智能的研究在不断创新和突破，但要实现机器拥有真正的人类思维，似乎是不可能的。如果真的实现了机器的自主思维，我们创造的不再是人工智能，而是具有心智的人工生命。因此，机器也不可能向人类一样去分析和测量那些连人类都无法准确描述却极大影响伴侣选择的情感因素，如气质、情感需求、价值观等。因此，在选择配偶的过程中，除了依靠单纯的人工智能算法外，人类自身也要参与其中。
4.3篩选、过滤机制不完善
标签本身就是最常见和直接的过滤机制，能直接在海量数据里筛除那些不符合要求的用户。但是这种简单的标签筛选会错失一些潜在的更合适的匹配对象。同时用户对自我认知存在一定的偏差，标签选择不客观。因此，在大数据筛选机制中人工智能除了识别标签的显式需求外，还需要对标签背后所包含的隐式需求进行挖掘和分析[5]。通过机器学习和深度学习不断挖掘隐形信息，不断地优化现有的标签形式。
4.4匹配机制不完善 匹配机制往往根据多维度的相似度和互补度。相似性匹配即将生活习惯等特征相同或相近的男女进行匹配。互补性匹配则是根据性格等方面的差异来进行匹配。互补因素很多情况下是可替代的，且有可能是极端的两边。相比较而言，相似性匹配更为理性。同时，由于个体对自身的认知缺陷，难以客观描述自己，造成匹配效率低。
4.5机器学习的公平性问题
机器算法是由人类编码的数据驱动的，而人类在编码过程中可能会由于自身偏见而影响机器算法的公平性。公平性旨在确保机器学习决策不存在因其固有属性所引起的偏见或偏爱[6]。因此，机器学习的公平性就是要求算法更公正、决策更客观、结果更可信。
5人工智能在婚恋交友场景的发展趋势
人工智能在婚恋交友场景落地应用虽然存在一定的问题和挑战，但其群众接受度高，且现阶段支持性技术研发态势良好，未来发展前景较为乐观。关于人工智能在婚恋交友方面的应用发展趋势主要有四点预测。
5.1跨学科融合发展
目前在人工智能篩选和匹配过程中，大多采用社会人口统计学和心理学等方面的知识。未来人工智能可以跨越更广泛的学科领域。比如，生物学的遗传基因应用于人工智能算法中，能从遗传学的视角去分析和推理出人类更合适的伴侣。基于多学科融合发展，人工智能的筛选和匹配机制等可以有所改善。
5.2多技术结合发展
随着互联网基础设施的不断发展和完善，“物联网”、“区块链”、“虚拟现实”等概念的提出，扩大了互联网婚恋交友的应用功能和国界限制。“AI+区块链”交友平台的深度融合，将会实现人类在全球范围内的婚恋交友选择。“虚拟现实”等技术使得大数据能收集到人类对配偶的立体化要求等。
5.3人机协同的新型智能系统
人工智能主要是对人类认知的模仿，但很难超越人类先天和后天学习的认知能力[7]。由于人类能力的开发限制，机器的智能与人类脑力的智能之间存在一定的互补性。未来将出现人机协同的新型智能系统[8]，即现在所谓的“O2O模式”的高级模式。相比较“O2O模式”中平台的中介作用，未来的人机协同系统更强调人类直接参与机器筛选和匹配过程中，通过持续的介入，不断加强机器深度学习算法。
6结束语
借助互联网、机器学习、大数据技术，人工智能在婚恋交友方面的应用有利于人类选择更合适的配偶。人工智能通过大数据收集海量信息，并依据用户输入的筛选条件进行过滤，最终选择出最符合条件的人选。目前，人工智能的应用还处于初级阶段，筛选和匹配机制不完善等问题，仍需改善。但在相关技术的飞快更新迭代下，未来人工智能一定会为人类匹配更合适的伴侣。
参考文献：
[1]顾小清，冯园园，胡思畅.超越碎片化学习：语义图示与深度学习[J].中国电化教育，2015（03）：39-48.
[2]张润，王永滨.机器学习及其算法和发展研究[J].中国传媒大学学报（自然科学版），2016，23（2）：10-18+24.
[3]赵程程.基于专利信息的人工智能技术创新网络图谱研究[J].中国科技论坛.2021（04）：12-22+54。
[4]李丹丹.人工智能商业环境下消费者信任研究综述[J].中国市场，2021（11）：119-120.
[5]汪烨，陈骏武，夏鑫，姜波.智能需求获取与建模研究综述[J].计算机研究与发展.2021，58（04）：683-705.
[6]刘文炎，沈楚云，王祥丰等.可信机器学习的公平性综述[J].软件学报.2021，32（05）：1404-1426.
[7]蔡曙山，薛小迪.人工智能与人类智能——从认知科学五个层级的理论看人机大战[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2016，53（04）：145-154.
[8]余忠华.人工智能应用于婚恋交友的现在与未来[J].软件导刊.2021，20（03）：90-94.