智能與人工的接力：他們一年阻止了上千次自殺

　　這是荷蘭阿姆斯特丹自由大學人工智能系終身教授黃智生關于“人工智能與精神健康”演講的內容。

　　作為一名研究人工智能三十多年的科學家，如今他將大量的時間花在一項救人事業——挽救微博上試圖自殺的網友。這兩者是如何產生聯系的呢？

　　“樹洞機器人”如何判斷抑郁癥

　　從2015年起，計算機和邏輯學出身的黃智生跟北京安定醫院展開合作，做抑郁癥相關的研究，但以基礎性研究和發表論文形式為主。

　　2018年4月，黃智生了解到一個名為“走飯”的微博和“樹洞”的概念，賬號的更新停留在2012年3月18日，最后的內容是“我有抑郁癥，所以就去死一死，沒什么重要的原因，大家不必在意我的離開。拜拜啦。”

　　這條信息是通過微博的時光機定時發送的，“走飯”賬號背后的年輕女生已經在3月17日的凌晨自殺身亡。即便在瞬息萬變的互聯網環境里，“走飯”的離世也不止一次被網友記起，很多人會在她的微博下留言傾吐自己的心事。如今，該微博下的留言超過100萬條，轉發達10.7萬次。

抑郁癥已是一個日益嚴重的公共衛生問題，需要予以更多的關注，圖片來自psychologytoday.com

　　所謂“樹洞”，傳說古時候的人會把自己的秘密告訴樹洞以吐露衷腸，而有自殺死亡傾向的抑郁癥患者，微博就好像是那些吐露情緒和愿望的“樹洞”，這為采用人工智能及其大數據技術對網絡媒體做分析并提供自殺救助提供了可能性。

　　在新浪微博上，已有成千上萬個“樹洞”，也就是有幾萬個年輕人離開了。而黃智生和志愿者發起的“樹洞行動”，就是要實現機器人或者智能算法去巡視社交賬號中的“樹洞”，然后通過對這些“樹洞”曾發過的各種信息進行分析，從而解讀這個人可能是誰，最后尋找他身邊的親人和好友進行預警，從而來阻止自殺。因此，黃智生將開發的網絡智能機器人命名為“樹洞機器人”。說起來容易，要讓計算機識別并理解人類的煩心事卻并非易事。

　　據黃智生介紹，人工智能由兩個方向組成：深度學習和知識圖譜。簡單而言，深度學習是從大量的經驗數據中獲取一般性的結論，即歸納推理；而知識圖譜則是在已經擁有復雜知識的基礎上，分析判斷能夠獲取新的數據，即演繹推理。在他看來，知識跟數據是兩回事，更重要的是知識，區別在于其具備推理邏輯特征，可以進行深入的語義分析。

　　那么，如何讓計算機判斷一個人試圖自殺、需要介入救助呢？每個人的表達都不一樣。黃智生查閱國內外自殺手冊，發現里面有各種各樣的自殺方式分類，從中提取自殺方式和自殺計劃相關概念存入“樹洞”知識圖譜。除此之外，“樹洞”知識圖譜還覆蓋痛苦表達、時間描述、地點描述等相關概念的描述。其中有兩條基本要領：越緊迫越危險、越具體越危險（主要指時間越臨近、自殺方式越具體越需要盡快介入進行救援）。由此自殺風險分級標準也得以明確，按照風險層級從低到高，分為十級，六級（含）以上須每日通報。

自殺風險分級標準，圖源中國數字醫學

　　2018年7月，樹洞機器人001號正式上線，主要監控微博上的特定“樹洞”，每天晚上九點左右，黃智生會將機器人發現的高風險自殺人群“樹洞”監控通報發在群里，然后由志愿者組成的樹洞救援小組，一起討論并采取自殺救助行動，聯系其親友來阻止自殺，或者直接通過私信聯系，進行心理疏導并建立穩定交流。

　　人工智能≠機器全能，光靠算法不行

　　黃智生經常會想起第一次救援行動，那是樹洞機器人還在研發的階段。2018年4月28號，黃智生在武漢科技大學的一名研究生發現有網友在微博上發了一句話：5月1號我想燒炭自殺。當時他們立刻發動整個團隊試圖去解讀她的信息，其中一條寫著“從來沒有人真心愛過我，也沒有人給我送過花……”。大家意識到原來女生在感情上受了挫折，于是他們與她交朋友建立聯系，另一方面通過多方聯系找到了女生所在大學的地址，自發捐款打算給女孩送花，委托學校每個星期送她一束花，而且不透露送花的人是誰。

　　所有人都盼望著女孩能夠感受到還有人在關心她、祝福她，希望她的生命能在等待下一次送花過程中延長，慢慢走出來。然而6月17日晚上七點多，她在微博上發出“拜拜”，隨后自殺身亡。

　　這給包括黃智生在內的救援者帶來了極大的心理沖擊，此前許多跡象都表明女孩的狀態已經一天天變好，為何結局還是如此。事后，他們反思當初每個人與女孩的單獨溝通或許不是最佳辦法。如果能有一個救援小組，大家互通信息、相互討論那些對話，很可能就拆解出女孩沒有說出口的心事。這次事件留下的警示不止于此，他們還總結面對很可能患有嚴重抑郁癥的人，一定要鼓勵和動員其家人送去進行專業治療。

　　巧合的是，一位三甲醫院的醫生在聽完黃智生的報告后發出好奇，“您覺得人工智能能不能夠代替醫生？”這位醫生表示。

　　“目前為止，不應該把這個作為主要任務。（人工智能）是應該讓醫生能力更強，而不是代替醫生。”黃智生表示，醫生做不到的事人工智能更做不到，人工智能實際上是把醫生能夠清楚地知道怎么做，有固定法則來處理的情況下完成算法。

　　如今，樹洞機器人已經更新到006號，跟此前最大的不同的是，從006號開始黃智生設定每隔四個小時讓系統自動運行一次，一天六次，避免先前每天一次間隔時間過長錯過救援時間。從數據抓取、匯總、分析再到監控通報生成后，都是自動發送到黃的電子郵箱，整個過程不到四分鐘。經測算，該系統對自殺風險判別的準確率平均達到82%。

　　黃智生告訴《知識分子》，這套系統從單個環節來說都不難，但要把整個鏈條從頭做到尾，由于很多問題沒有現成的答案，就不容易。

　　“救一個人，等于救一個家庭”

　　黃智生團隊面臨的困難并非是如何提高自殺風險判別的準確率，因為是否進行救援行動，還會由樹洞救援團成員進行人工判斷。目前每天發布的監控通報基本上有十個人在六級以上，但限于人力并非都能救助。隨著志愿人員的不斷加入，每天能救下的人從三個增加到五個。

　　這期間，樹洞救援團內部對于自身的邊界和定位也有討論，在《知識分子》參加的線下正式工作會議上，就有團隊成員提出疑問：如果樹洞救援的定位是通過幫助那些有自殺風險的人，在將他們的風險暫時消除之后，是否還要長期追蹤和陪伴。

　　對此，黃智生認為只要有需要就繼續陪伴，尤其不能在將孩子情況告知后家長就放手。接觸了幾百個案例的黃智生意識到，靠家長救不了孩子，大多數家長沒有感受到孩子情況的嚴重性。

　　在兼職心理咨詢師也是志愿者嘉儀看來，“樹洞救援不同于一般的危機干預，它是愛心的危機救援。”并進一步解釋，對自殺危機干預而言，當時救下來就結束了，但樹洞救援在于救完人之后還有后期的疏導和陪伴。而陪伴的時間長短，需要由被救援者的情況和志愿者共同決定。

　　雖然黃智生和志愿者沒有從中獲得物質回報，但外界的質疑聲卻沒有因為救人而自動消弭，其中就有關于隱私保護的問題。“拯救生命是最高的倫理”，黃智生回應到，他們也有明文約定的界限，只對已經在采取自殺行動的高自殺風險的人采取救援行動；對于沒有直接生命危險的人，充分保護他們的個人隱私，盡最大程度的去幫助他，讓他們的生活不受干擾。

　　2018年7月底到2019年9月底，樹洞救援團已經對2851人發送了關心信息，阻止超過1094次自殺，拯救了數以百計的生命，背后連接的是十數倍的人群避免了他們的痛苦。美國疾病控制與預防中心稱自殺是一個日益嚴重的公共衛生問題。當人們死于自殺時，他們的家人和朋友會感到震驚、憤怒和沮喪，同時也會對社會造成巨大的經濟損失 [2]。

　　目前，樹洞救援團已經超過400人，成員主要分布在中國和歐洲。其中精神健康跟心理學專家接近60人，心理咨詢師80多人，以及來自各行各業的志愿者。對于非專業的志愿者，每周二晚上會通過專家線上授課的形式進行專業化培訓，普及網絡救援的基礎知識。

　　為了讓救人行動更加可持續，黃智生表達過希望成立康復基地的想法，幫助輕生或者患有抑郁癥的人們在里面接受專業化的康復訓練，同時培養他將來回歸社會的基本生活技能。

　　正如上述提到，現在的心理疏導還完全依靠人，人力投入很大。因此，黃智生下一步的目標是開發聊天機器人，來完成一些常規的問題和基本情況代替部分人力工作。

　　“這就是你最本職的工作”

　　以往參加國際人工智能會議的時候，黃智生偶爾會幽默地介紹自己的名字——“智生”，意為制造智慧，也就是“人工智能”（Intelligence-making）。

　　樹洞救援行動發起后，迅速得到諸多媒體的關注，許多救援中發生的故事也被隨之報道。而最初提出構想到落地，始終將拯救生命作為最根本信條的人工智能專家黃智生卻很少主動提起自己的故事。

人工智能專家黃智生

　　從大學起，黃智生就開始學習計算機專業，在三十多年前，“那個時候中國的人工智能也非常熱烈，所有搞計算機的人都說他是搞人工智能的。”黃智生回憶道。

　　當時黃智生獲得了一個去荷蘭的國家公派機會，前往邏輯學世界排名第一的阿姆斯特丹大學，它有“世界的邏輯圣地”之稱。今天所說的“知識圖譜”其核心就是邏輯和推理。

　　2004年，黃智生跟同事開始投入具體的應用系統，考慮怎么運用語義方法來提高企業信息化和智能化程度。后來開始接觸人工智能跟醫學的跨界，他主持了歐盟第七框架重大項目語義技術方面的工作，如果沒有歐盟第七項目過程中跟中國團隊的合作，可能也不會有后來的跟北京安定醫院的聯系，乃至后來幾百條被救下的生命。

　　2019年8月，荷蘭媒體報道了黃智生的樹洞救援行動，阿姆斯特丹大學的同事知道了這件事并祝賀他做了一件有意義的事。黃智生也跑去問一位歐洲科學院院士，“您會不會覺得我偏離了本職工作？”黃智生問。

　　對方的回答是，“沒有，你讓你的知識服務于社會，這就是你最本職的工作。”

　　 參考資料

　　[1]https://www.who.int/zh/news-room/detail/09-09-2019-suicide-one-person-dies-every-40-seconds

　　[2]https://www.cdc.gov/violenceprevention/suicide/fastfact.html

　　[3]黃智生,胡青,顧進廣,楊潔,馮媛,王剛,網絡智能機器人與自殺監控預警,中國數字醫學. 2019 年第 3 期