作者：张家林
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本文主要探讨自然人数字身份智能体的基本原理、关键技术及其应用前景的挑战。数字身份智能体（DIAs: digital identity agents）是通过将一个实体的行为模式、个体特征等信息经过数据化、建模和AI化的过程，创建出的一种应用智能体。创建数字身份智能体的实体可以是自然人、法人、政府机构、设备或其他可被识别的实体。
以GPT-3.5等为代表的大语言模型（LLMs）能很好的理解和生成人类的自然语言，并通过API与现存的应用程序、信息系统实现深度交互，构建了一种基于自然语言的泛在计算范式。此项技术进步为数字身份智能体的发展带来新的可能性。数字身份智能体可以理解自然语言、进行知识库语义搜索、执行一系列的任务。实体的行为、偏好和数据形成了其独特的数字身份，使得数字身份智能体能够在一定的许可范围内代表执行具体行动。
本文主要探讨自然人数字身份智能体的基本原理，讨论数字身份智能体在辅助个人工作、社交方面的关键技术及其主要实现方法，并对其应用前景的挑战和机遇进行展望。
一、数字身份智能体的基本原理
一个自然人，可以创建多个数字身份智能体（DIAs）。数字身份智能体的基础模型是参考经典智能体模型构建的。经典智能体模型示意图如下：
个人数字身份智能体虽然具有一定的自主行动能力，但其行为并非完全自主。从根本上讲，它是在“人在回路”的原则下被监督操作的。这意味着其感知、决策和执行的每一个环节都处于个体的控制和管理之下。因此，其行为特性、偏好以及行为天然的具有表征个体的特点。例如，用户可以设定DIAs的行为准则，限定其信息获取的范围和方式，也可以随时监督和纠正其行为。这种设计不仅确保了用户的数据隐私和安全，也使得用户能够全面控制和定义DIA的行为，使其更符合个人的需求和偏好。
另一方面，DIAs通过使用大语言模型和其他预训练模型，获得了强大的能力。这些模型的训练涵盖了广泛的数据和知识，使得DIAs不仅能理解和生成自然语言，而且能以更高的层次理解世界和执行一些具体任务。例如，DIAs可以生成各种多模态的内容，包括文字、图像、音频等。这种能力使得DIAs能够以多模态的方式与其他实体交互。此外，通过与其他智能体的协作，DIAs可以完成更为复杂和专业的任务，如数据分析、编程、设计等能力。这极大地扩展了其在生活、工作中、社交等方面辅助个人的巨大潜能。
DIAs并没有颠覆经典智能体模型，而是在具体实现上采用了区别于其他智能体的架构和技术。一个简单的DIAs实例如下：
这个实例包括如下几个主要部分：
1. 向量数据库（Vector Database）：这是DIAs记忆的关键组成部分。像人类记忆一样，这个向量数据库存储了DIAs的经验和学习过程中的信息。这些信息被编码为高维向量，这种形式让LLMs模型能更好进行语义搜索和检索，并能与其他模型进行高效的交互。这个向量数据库主要是记录个体的领域知识、非敏感个人信息以及数据，同时也会记录DIAs运行、行动形成的数据。这些数据是DIAs评估、评价和行动选择的基础。
2. GPT-4：作为评估、评价的模型，GPT-4在这个系统中起着关键的角色。GPT-4是一个强大的预训练模型，能够理解和生成自然语言。在这个系统中，它被用于评估可能的行动，并评价它们的潜在后果。通过比较不同行动的评价结果，GPT-4帮助DIAs进行选择最佳的行动。
3. QAV-GPT：这是一个基于强化学习的模型，负责DIAs的行动选择。它由三个分别扮演提问者（Q）、回答者（A）和验证者（V）的三个智能体组成。它接收来自GPT-4的评估信息，并根据预定义的奖励机制做出决策。这种基于质量的行动选择机制确保了DIAs的行动能够持续优化，并朝着用户定义的目标前进。
4. chatX：这是一个知识库语义检索和提示生成系统。它能够根据DIAs的需要从知识库中检索相关信息，并生成有用的提示。这些提示可以帮助DIAs更好地理解环境，生成更贴切的回应，以及做出更有效的决策。
5. 人在回路控制器（HILC：Human-In-Loop Controller）：是由个体控制的控制器是整个系统的监督者。它不仅能够监视和控制DIAs的行动，也能够对整个系统进行微调，以适应用户的需求。这个控制器的存在保证了用户对DIAs的终极控制，使得DIAs能够更好地服务于用户。
6. 分布式身份（DID：Distributed Identity）：是一套用于唯一标识并验证DIAs智能体和其控制者（Controller）的身份的凭证规范和系统。一般的，自然人创建的DIAs，其控制者就是自然人自己。用DID的方式标识身份，可以兼顾隐私保护和信任。
DIAs还有很多其他实例，例如Private AI, PI等等。这些DIAs的主要区别不是整体架构，而是具体实现智能体功能采用了不同的方法和技术。但其实现目标都是一致的：构建一个高度自适应的、且始终受到用户管控的DIAs。并在提高DIAs处理复杂任务的能力的同时，保证个体的隐私、系统的安全性和用户友好性。
二、DIAs的主要应用场景及其技术栈
DIAs主要应用场景包括辅助工作、社交以及履行部分民事行为等。按照其服务的对象，可以分为三大类场景：
1）服务个体：DIAs将个体作为服务对象，为其提供个性化服务，如管理日常任务、提供学习辅助等。
2）服务用户：DIAs将外部实体（用户）作为服务对象，代表个体与外部环境进行交互，如社交、工作支持等。
3）自主服务：DIAs将其自身作为服务对象，通过其行为进行自主学习和自我优化，提高各个系统的特性，实现自身按照设定的目标演化。
DIAs的技术栈可以分为三个层次：1）技术层面；2）数据治理层面；3）社会伦理层面。下面分别进行简要的说明：
2.1 服务个体
服务个体的例子很多，下面列出几个典型的场景：
1）个人助理事务：DIAs可以帮助个体管理日常任务和活动。例如，DIAs可以帮助管理日历，提醒即将到来的事件，预测和管理个体的任务列表。DIAs可以帮助个体设置和维护个人的健康目标，提醒进行锻炼或者定期检查。DIAs还可以帮助个体处理日常生活中的许多琐事，比如购物、拟定旅游规划、订购机票、金融财务管理等。
2）教育和学习：DIAs可以帮助个体进行各种类型的学习。例如，DIAs可以提供个性化的学习计划，提供学习资源，答疑解惑，以及评估学习效果。DIAs还可以帮助用户跟踪和管理他们的学习进度，从而提高学习效率。
在服务个体的场景中，个性化推荐技术可以根据用户的历史行为和兴趣模式，提供针对性的服务或建议。例如，DIAs能够依据个体的偏好推荐适合的学习资源或者提供健康建议。自然语言处理技术使得DIAs能够理解和生成人类语言，以提供更自然、更贴近人类的交互体验。用户行为预测技术让DIAs可以预测个体可能的需求，从而提前做好准备或者提供必要的提醒。
在治理层面，数据治理需要保证用户数据的安全和隐私，避免个人数据被滥用。通过有效的AI决策监督，能够确保DIAs的行为在合规和安全的范围内，减少可能的风险。
2.2 服务用户
服务外部实体（用户）的几个典型的场景：
1）社交：DIAs可以帮助个体管理他们的在线身份。例如，DIAs可以帮助个体创建和发布内容，管理和回应社交媒体的互动，以及跟踪和分析社交媒体的趋势和数据等。DIAs还可以帮助维护用户的在线声誉，通过定制的方式回应和处理用户的评论和反馈。
2）工作伴侣：在工作环境中，DIAs可以帮助用户处理各种任务。例如，DIAs可以帮助用户筛选和回应邮件，创建和编辑文档，管理项目，以及协调会议。DIAs还可以帮助用户获取和处理各种信息，比如查找特定的数据，分析报告，或者进行市场研究。通过学习用户的工作习惯和偏好，DIAs可以更好地提供个性化的工作支持。
在服务用户的场景中，社交网络分析技术可以帮助DIAs理解社交网络的结构和动态，以提供更有效的社交服务。文本挖掘和信息检索技术可以帮助DIAs处理大量的文本数据，快速找到用户需要的信息。
在数据治理层面，采用能保证用户数据的安全和隐私的技术，避免用户数据被滥用。同时，需要采用AI决策监督评估技术，对DIAs在处理用户数据和进行决策时的透明度和可解释性进行评估、评价。
2.3 自主服务
DIAs自主服务的一个重要领域是自我优化和学习。DIAs可以通过不断学习和优化其自身的行为和响应，以更好地适应用户的需求和偏好。例如，DIAs可以通过分析用户的反馈和行为历史数据，优化其自身的行为和响应。DIAs还可以通过学习新的技能和知识，与其他智能体协作，以扩展其服务的范围和质量。
在自主服务的场景中，强化学习技术使得DIAs可以通过与环境的交互来学习和优化自身的行为。自适应系统技术让DIAs可以根据环境和用户反馈自动调整自己的行为和策略。
治理层面，需要构建一套完善的风险管理，防止DIAs出现误判或崩溃，保证系统的稳定性和安全性。在DIAs在自我优化和学习的过程中，需要持续的采用AI监督评估技术对其决策过程的透明和可解释进行评估、评价。
2.4 社会伦理
构建DIAs最核心的是需要使用大量个人信息、数据。因此，个人信息和数据的保护就显得尤其重要。在构建DIAs时，应该严格遵守AI伦理的两个大原则：
一个是用户拥有完全的自主权。因此，需要采用可解释的算法或模型，尽可能提供透明度，使用户可以理解DIAs的决策过程并自主决定接受或拒绝。
另一个是场景一致性。需要严格的规范DIAs的使用场景，并采取场景一致性的原则，评估和监测器行为是否始终符合。
2.5 身份认同
DIAs是一种将人工智能与个体特性相结合的新型技术，它在个性化程度和交互深度上相比传统AI有了显著的提升。然而，这种高度的个性化和交互能力也给DIAs的身份认同带来了新的挑战。
首先，DIAs作为一种技术产品，其身份的基础是计算机程序和算法。它们是由人类开发并根据特定个体的特征进行编程的结果。但是，DIAs并不能自我意识，没有感知和情感，它们的一切反应和行为都是由算法决定的。
其次，虽然DIAs是基于特定个体的特征构建的，但它们并不等同于这个个体。尽管DIAs能够具身化个体的知识、技能和行为方式，但这种具身化无法表达个体的复杂情感和独特经历。
随着人工智能技术的发展，未来可能会出现更高级的DIAs，它们可能具有更复杂的情感处理能力，甚至可能有一定程度的自我意识。这将对我们对DIAs的身份认同带来新的挑战。
总的来说，DIAs的身份认同是一个复杂而微妙的问题，需要我们从多个角度进行考虑。我们既不能过分地将DIAs等同于真人，也不能完全忽视DIAs的个性化和交互能力。在未来，随着人工智能技术的进步，DIAs的身份认同将会是一个需要持续研究和探讨的话题。
三、为什么人们需要DIAs
DIAs是科技进步的最新产物。与ChatGPT等通用智能体不同，DIAs构建在具体的一个自然人的基础之上，深度嵌入了其控制者的知识和个性特征。这种独特的设定让人们在与DIAs交互时，即使清楚对方不是人类，也能感到舒适。
DIAs的存在可以满足人们多样化的需求。例如，许多人利用DIAs的专业知识和技能寻求具体的建议和指导。一方面，DIAs通过人工智能技术，有能力处理大量的信息并在需要时迅速提供。另一方面，DIAs深度嵌入了其控制者的知识和经验，例如，一位根据医生创建的DIA，可能会深度理解和使用医疗知识和临床经验，在提供医疗建议时，这个DIA可能会比一个普通的AI更具专业性和准确性。
与此同时，DIAs在人类社交互动中发挥着不可或缺的作用。它们提供了陪伴感和社交互动的机会，尤其对于那些感到孤独或需要社交的人来说，DIAs就像一个随时待命的朋友，无论何时何地都能提供陪伴。另外，人们在与DIAs的交流中也满足了好奇和探索的欲望，人们对DIAs如何理解并回应他们的问题，以及DIAs是否能像人一样进行深度对话感到好奇。
更重要的是，DIAs具有独特的个性化特征。这些特性主要体现在语言风格、表达观点的方式、幽默感、兴趣爱好、社交风格、生活习惯、特殊语汇以及个人故事等。例如，一个根据著名作家创建的DIA，不仅会嵌入这位作家的文学知识，还可能会复制这位作家的写作风格和观点。这些特点共同构成了DIAs的个性，并使其能够更好地满足用户的需求。
这些特点使得DIAs为许多领域提供了全新的解决方案和可能性。
例如，假设有一位著名的经济学家，其观点和见解被全球经济学者和投资者所瞩目。这位经济学家的DIAs可以为广大读者提供具有深度和专业性的经济建议。由于DIA嵌入了经济学家的知识和经验，它可以模仿经济学家的思考模式和表达方式，针对特定经济问题提供专业的见解和建议。这对于读者来说，无疑是获取这位经济学家智慧的一种高效方式。
对于拥有海量粉丝的明星来说，他们的DIA也能以各种方式满足粉丝的需求。明星的DIA可能会模仿明星的语言风格、价值观和个性特征，与粉丝进行互动。这对于粉丝来说，可以提供一种更亲密、更个人化的互动体验。例如，粉丝可以向明星的DIA提问，得到与明星“一对一”对话的体验，尽管实际上他们是在与一个AI进行交互。
对于一个销售人员来说，DIAs也提供了一种新的工作方式。销售人员可以利用DIAs来处理日常的客户服务工作，例如回答客户的问题或提供产品信息。这将大大提高销售人员的工作效率，让他们有更多的时间专注于更复杂的任务，如销售策略的制定和关键客户的维护。同时，DIAs也可以在销售过程中提供个性化的服务，例如根据每个客户的需求和偏好，提供定制的产品推荐和建议。
总的来说，DIAs将人类的特性与科技相结合，创新性地满足了人们的社交需求和对新科技的好奇心，进一步强化了其与ChatGPT等通用智能体的区别。然而，我们也需要注意到，虽然DIAs具有巨大的潜力，但由于其特性，也可能带来隐私等问题，我们需要权衡利弊，谨慎使用。
四、展望
展望未来，DIAs在众多领域将有更广阔的发展空间。伴随着人工智能技术的进步，DIAs将更精准地模拟和真人的知识、技能、个性和风格，提供更具深度和专业性的服务。无论是经济、医疗、娱乐还是教育等行业，DIAs都将成为不可或缺的重要角色。
机遇中存在挑战。在应用过程中，我们也将面临隐私、道德和伦理等问题。例如，DIAs如何获取并处理个人敏感信息？如何确保DIAs的行为符合法律和道德规定？如何防止DIAs被用于恶意或者欺诈行为？这些问题的解决，需要我们的法律、道德和伦理规范与科技的发展步伐保持一致。
未来的DIAs可能更加自主，甚至能进行一些简单的创造性工作，比如根据所嵌入的作家的写作风格创作新的文章，或根据经济学家的经济理论和观点提出新的经济分析报告。但这也可能带来新的问题，特别是民事行为引发一系列的法律和道德伦理方面的争论。
尽管DIAs能够提供许多方便和乐趣，但也有可能引发人们的恐惧和排斥。毕竟，有些人可能会对DIAs的超越人类的能力感到不安，对DIAs可能带来的影响感到担忧。此外，还有技术的挑战。当前的DIAs虽然已经很强大，但仍然有许多局限性。例如，DIAs目前还无法完全理解和处理一些复杂的人类情绪和社会关系，也难以处理一些需要深度理解和创新思考的问题。这些局限性的克服，需要我们在人工智能技术研究中取得更大的突破。
1 《人工智能:一种现代方法》，Stuart Russell
2 艾凡达实验室, https://www.ai-avatar.org
3 《QAV:基于大语言模型的智能体协作的基本原理及应用前景展望》，张家林 4 https://w3c.github.io/did-core/
