前谷歌员工推出AI搜索工具，提前准确预测你心中所想

【AI星球（微信ID：ai_xingqiu） 】8月21日报道 （编译：Halcyon）

“算起来，我的DNA和看待世界的方式很大程度上都是被谷歌影响着的，”2005年，年仅19岁的Falon Fatemi如是说（她曾是谷歌雇佣的最年轻员工之一）。在谷歌工作的经历，加上她离开谷歌后在Youtube任职的几年，都为其最近推出的搜索和发现工具Node奠定了基础。

Fatemi解释说，“当你带着目标寻找时，搜索确实很好用。但若是你一脸迷茫、试图去发现些什么时，就会猛然发觉，网络上仅仅一天创造出的信息都远远多于你一生可能使用的信息。”在Node问世前夕，Fatemi与Fast Company进行了交流，分享了职业生涯的第一份职业——谷歌员工以及最近作为硅谷的商业顾问是如何启发她设计一种预测性更强的搜索算法的，并将改变人类使用网络的方式作为自身的崇高目标。

网络如何融合科技理念

在Fatemi看来，市面上大多数搜索引擎仍然依赖于用户，用户首先需要了解自己想要什么，搜索引擎才能发挥作用。谷歌已经将AI技术应用到了许多地方，例如通过在搜索栏中自动补全关键字，帮助用户锁定目标。

Fatemi希望Node能够提前预测信息。首先，该平台正在专注于特定用户群中相对片面的问题：软件即服务（SaaS）领域中销售和营销的专业人士正在寻找合适的人员和公司作为其目标客户。这个想法有一部分是来自于Fatemi在谷歌任职时期，当时她便觉得谷歌搜索所得信息很容易使用户陷入迷茫，用户很难快速获取有用信息。

Fatemi在2015年Fast Company的一篇投稿中回忆道，“从财政部门到慈善团队，我利用内部资源，努力了解公司的方方面面。通过零散时间与有趣的团队进行接触，我作出了初步计划，同时开始争分夺秒地朝着这个目标前进。”因此，她的专业网络开始飞速发展起来。

在Mountain View度过六年之后，Fatemi将之前建立的许多联系应用到了新的领域，她在2012年跳槽到初创公司，担任企业家和风险投资的战略顾问。作为人员、企业及行业资源之间的联系人，Fatemi开始与Quora的联合创始人Charlie Cheever和Mark Cuban等主要投资者进行接触。她帮助经纪人处理的业务涵盖了数百万美元的投资、多项收购行动以及一些销售和营销合作伙伴关系。”

不久之后，他们的集体影响使得Fatemi开始回顾并分析她所做的所有介绍。她在回忆中沉思道，“在我的匹配算法中，真正对这些机会有利的是什么？” Fatemi意识到，她本质上是在自己的网络充当一个节点，帮助他人寻找合适的机会。

她试图去了解网络中每个人的商业目标，并开始手动进行模式匹配。然后，她将为匹配人员提供关联性最高的机会，同时为双方的初步对话做准备。Fatemi认为，向数目庞大的人员提供类似的服务时，需要借鉴一些谷歌的搜索技巧再进行重塑。

谷歌这位科技巨头的使命宣言长期以来一直是“组织世界的信息，确保信息实用性，使人人皆可访问。”正如Fatemi早前在Fast Company发布的一篇文章中所指出的，“谷歌的数据方法有效是因为公司密切监测着接下来的数据趋势——换句话说，预测未来的需求，不只是了解当下发生了什么。那么问题就来了：为了避免这种现象，我们现在需要提前做些什么呢？”

Node的价值主张正是Fatemi对这个问题的回答。在她看来，测试平台预测配对最符合逻辑的地方就是了解如何“在合适的时候将你或你的企业与合适的机会联系在一起，甚至建议正确的信息”。

预测建议的价值

过去几年的秘密运营中，Node的发展可谓是突飞猛进；据称，该公司过去六个月的收入翻了一番。Node与Salesforce合并，并将BlueJeans Network、Periscope Data、Pagerduty、Outreach.io等公司列为目前的主要用户，针对这些用户，Node的相关建议已经使总收入高达近1亿美元。

如果Node可以帮助SaaS营销人员确定下一个最佳客户，其预测网络可能性所达的效果将会远远超过预期。

Fatemi表示，从这里很容易看出Node的算法是如何应用于招聘、公关，甚至是寻找下一笔大数目的投资等方面的。不过，她很快地指出，Node的算法主要通过公开的信息来筛选个人和企业的资料，并反映他们的关系，真正使用Node的是拥有这些数据集的人员或公司，而非Node本身。目前让人困惑的问题是这些个性化推荐如何做到“私人化”。

早在2016年，谷歌就改变了在互联网上跟踪用户的方式，转而将来自Gmail、YouTube和其他账户的个人身份信息与其在网络上的浏览历史相结合。与其他网站相同，Facebook也一直依照名称来跟踪用户。当然，用户若是发现自己被追踪且表示不满，可以选择退出网站。

这意味着，投放在用户浏览网页的广告大体上是以其过去的谷歌搜索历史、网上购物记录及喜好为根据的。Fatemi将这种预测性广告视为“愚蠢的重用”，根据其过去的行为来试图向顾客推出相似的东西是不太明智的。相反，她设想在将来可以基于更加智能的模式匹配来为顾客提供可能有兴趣购买的商品广告，但不一定与之前用户所做、所想的事情相符。

同其他技术领导者一样，Fatemi认为，精密严谨的建议只会让大众的生活更加轻松。她解释道：“若是有一天突然发现，在你登陆任意一个应用程序时，不仅能够获得与可能认识的人、应该追求的企业和工作机会以及推荐阅读的文章等有关的预测性建议，还能选择自己感兴趣的机会类型，同时系统还会推出更具实用性的建议，甚至包括你应该说什么，那就证明我们追求的商业模式获得成功了。

想想你的专业网络中最有用的人——一个你愿意去咨询薪水问题，或是向其介绍自己所从事的领域。到目前为止，技术还未能真正复制这些行为（虽然LinkedIn正在进行尝试）。Fatemi表示，为使AI发挥最大作用，还需在这类联系上进行一系列努力。“你需要拥有一个社交层面，方便了解谁是谁，他们关心什么。”

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