怎么看待「张小龙：微信将推出自有输入法」?
当张小龙在微信公开课上抛出“微信将推出自有输入法”的重磅消息时，整个互联网的目光几乎瞬间聚焦在了这个话题上。这不仅仅是一个新功能的发布预告，更是一场酝酿已久、深刻影响着我们与数字世界互动方式，以及微信生态本身未来走向的战略布局。
为什么是现在？微信输入法的“前世今生”与战略考量
长期以来，微信用户在输入文字时，依赖的是第三方输入法，比如搜狗、百度、讯飞等。这些输入法凭借其强大的联想功能、个性化皮肤、语音输入等优势，早已成为用户习惯的一部分。那么，为何微信会在此时选择涉足输入法领域，而且是张小龙亲自出面确认？
1. 数据与隐私： 这是最核心也最容易被提及的动因。输入法是用户在数字世界中最直接的“嘴巴”，它记录着用户输入的每一个字，每一个词组，甚至每一次的删除和修正。这些数据包含着用户最真实的偏好、兴趣、甚至是个人情绪。对于微信这样一个承载着大量社交、支付、生活服务信息的平台而言，能够掌握用户输入数据，意味着能够更精准地理解用户需求，优化产品体验，甚至为广告和商业化提供更可靠的依据。同时，对于用户而言，将输入数据掌握在微信自有体系内，相比于第三方输入法，或许能带来更强的隐私安全感（当然，这还需要微信用实际行动来证明）。
2. 提升整体用户体验： 微信的社交属性决定了输入体验对用户粘性的重要性。现有的第三方输入法虽然强大，但总会存在一些“隔阂”：
与微信生态的深度融合不足： 微信的各种功能，如表情包、表情、朋友圈内容、公众号文章，在第三方输入法里可能无法做到无缝的联想和推荐。想象一下，当你在聊天时，输入法能智能联想到对方可能感兴趣的公众号文章链接，或者根据你们的聊天语境推荐当下最流行的表情包，这种体验上的提升是显而易见的。
特定场景的优化： 微信作为工作沟通、生活分享的重要平台，其输入场景是高度垂直且多样化的。例如，在群聊中快速回复，在朋友圈写文案，甚至在支付场景下输入金额，微信自有输入法理论上可以针对这些场景进行更精细化的打磨，提升效率和准确性。
消除潜在的干扰： 部分第三方输入法可能会集成广告、游戏推荐等信息，这在一定程度上会打扰用户的输入体验，尤其是在微信这样强调纯净社交的场景下。微信输入法的推出，可以彻底杜绝这类干扰，提供更简洁纯粹的输入环境。
3. 强化微信生态的“护城河”： 微信已经构建了一个庞大的生态系统，涵盖了社交、支付、内容、小程序等多个领域。输入法作为连接用户与这些服务的关键触点，将其掌握在自己手中，能够进一步巩固微信的生态壁垒。
导流与转化： 通过智能输入联想，微信可以更有效地将用户导流至小程序、公众号文章、视频号内容等。例如，当你输入一个商品名称时，输入法可以直接推荐相关的微信支付优惠券或小程序商城。
数据闭环的形成： 用户在微信内输入、搜索、分享的行为数据，如果能被统一整合到微信的自有输入法中，将形成一个更完整的用户行为数据闭环，这将极大提升微信在精准推荐和智能化服务方面的能力。
4. 争夺“入口”话语权： 在移动互联网时代，“入口”的争夺异常激烈。输入法是用户进入信息和服务最直接的入口之一。通过推出自有输入法，微信可以更好地控制这个入口，避免将用户数据和行为暴露给其他竞争对手，也为未来可能出现的新的交互模式预留空间。
张小龙的“野心”：不仅仅是输入，更是对交互的重塑
张小龙对于产品的极致追求和对用户体验的深刻洞察，是微信成功的关键。他多次强调“连接”，而输入法正是实现“连接”最原始也是最根本的方式。这次推出自有输入法，可能不仅仅是为了解决第三方输入法的一些痛点，更是他对于未来人机交互、社交沟通方式的一次大胆探索。
智能化与情感化输入： 我们期待微信输入法能在智能联想、纠错方面有更出色的表现，更重要的是，它能否理解用户的情绪，提供更具情感色彩的输入辅助？例如，识别用户在表达喜悦时更偏向于使用颜文字或特定的表情，并在输入时给予优先推荐。
跨平台与多模态输入的融合： 未来，微信的输入法会不会不仅仅局限于文字输入？是否会与语音、图像、甚至更自然的交互方式相结合，提供一种全新的输入体验？张小龙曾多次提及“人机交互的未来”，这或许是他在这个方向上的一次落地尝试。
构建更开放的输入生态（可能性）： 尽管是“自有输入法”，但以张小龙一贯的产品理念，它未必会是一个封闭的产品。未来，微信是否会允许开发者接入，创造更多元的输入功能和表情内容？就像微信小程序生态一样，输入法生态也可能成为微信开放战略的一部分。
挑战与前景：一场不容小觑的“攻坚战”
当然，想要撼动搜狗、百度、讯飞等已经深耕多年的第三方输入法市场巨头，微信输入法面临着巨大的挑战：
用户习惯的迁移成本： 用户已经习惯了使用现有输入法的所有功能和自定义设置。让用户放弃多年积累的输入习惯，迁移到一个新的输入法，需要微信输入法展现出压倒性的优势。
技术和算法的积累： 优秀的输入法依赖于庞大的词库、先进的语言模型和深度学习算法。微信需要在短时间内快速建立起与老牌输入法相当的技术实力。
生态的兼容与开放： 如果微信输入法过于封闭，用户可能会觉得功能受限，反而不如第三方输入法灵活。如何在保证数据安全和隐私的前提下，提供足够开放和丰富的功能，是关键所在。
总结：
张小龙亲口确认的微信自有输入法，绝非一次简单的产品迭代，而是一次深入微信核心、意在重塑用户交互体验、强化生态壁垒的战略级动作。它承载着微信对数据、隐私、用户体验的极致追求，也预示着未来输入法将不仅仅是文字的载体，更可能成为连接人与数字世界的智能助手。这场“攻坚战”的结果如何，值得我们高度关注，因为它很可能再次定义我们与手机、与社交、与信息世界的互动方式。
网友意见
评价张小龙的东西之前吧，我想先说一个软件领域很多人引用过的梗：
每个人都只用得上软件15%的功能。
很多人都知道这句话，但不知道后半句：
但每个人用到的是不同的15%。
所以，其实如果没有面对过大数量的客户，很多人会踌躇满志的看着一堆软件说：你看这些软件做的都是些啥，看我做一个完爆你们！
然而，你只能代表你自己，代表属于你自己的那15%，而一个完整软件的100%的功能，是由各种不同人的，不同部位的15%需求组成的。
如果你标榜做减法，你做出了一个恰好只满足你自己需求的软件，这个软件，对很多其它人来说，功能上必定是有欠缺的。与此同时，或许你自己还觉得这个软件非常优秀。「凡是它缺少的功能，就是我觉得不需要的功能」
而且，如果你拥有很强势的地位，以及很强力的渠道，能够将这个软件强制更多人使用，这就带来了灾难，因为更多的人将被迫因为你这个产品经理自己的喜好，去使用一款功能残缺的软件。
嗯，这个产品经理是谁呢？我想大家应该明白我的意思。
输入法这个东西说简单也简单，说复杂也很复杂。如果只需要满足你一个人的需求，那么这个软件就可以很简单，但如果要满足一百个人，一万人，一亿人的需求，那么就势必会增加了很多特性，这里面很多特性，并不是单个的产品经理能够自己凭空拍脑袋想出来的。而是需要时间的积淀以及用户的反馈。
举个例子，假如张小龙是个全拼用户，他会不会觉得五笔与双拼需求是不必要的？在设计上就根本不考虑这些用户的体验？
我至今在手机上仍然用着触宝输入法，虽然这个输入法已经停服，下架了。不过这或许反而是个好事，因为永远不用担心它上传什么到服务器。为什么没有切换到其它输入法呢，因为其它输入法并没有提供与它一样的用户体验，用起来不方便。
假如说微信要强制在微信内部使用自己的输入法，与此同时，它又无法达到其它输入法的用户体验（我觉得这个概率大于90%），那么以后，微信内输入文字将变成一个噩梦。——或许这又是变相的推广语音输入？
最后：
我很期待与欢迎新输入法的出现，但我并不希望做这件事的是张小龙。
使用微信、QQ、钉钉等不支持端加密的闭源聊天软件发送任何敏感信息请注意自行加密！
为了防止被发现加密，可以采取隐写术。
欢迎大家使用本人开始学习编程的作品：图片隐写术 由于是lsb隐写，请注意使用png格式的图片并发送原图！
其实输入法真的不一定要侵犯隐私，技术是真的可以保护隐私的。
对于微信看不看你聊天记录，我不敢打包票。不过作为一个AI从业人员，我想来讲讲相关的保护隐私技术。
如果你对技术头疼，那么这里是一些key takeaway，看完后面就可以跳过了:
- 不知道微信愿不愿意做保护隐私的输入法，但微信是有这个能力。
- 通过联邦学习技术，可以实现不需要上传用户数据就可以训练模型。
- 非常期待有厂商能开「保护隐私输入法」的先河，无论是微信还是其他公司。
如果你对联邦学习这个技术感兴趣，可以继续往下看。我不会讲很深，引用了谷歌的一个漫画来简单讲解联邦学习。
微信有能力做保护隐私的输入法
微信要做输入法的话，是可以做到不传你的隐私同时又做到智能的。（但他们选择做不做我就不知道了）
事实上，我倒是非常期待微信（或者其他厂商也行）推出一款保护隐私的输入法。我们现在用的很多输入法（就不指名道姓了）会出卖我们隐私，我们在微信聊天框，用某输入法输入了「想买衣服」，可能打开某购物app，就能看到衣服的广告了，其实这里是微信背了锅，真正的罪魁祸首是输入法。
虽然我昨天才吐槽微信越来越臃肿，变得像QQ，但这十年来，微信算是最克制的那个了(都怪同行衬托)。我们目前使用最多的App是微信了，打字最多的聊天框也许是微信了，就微信的使用频次来说，数据量确实能撑起一个很好的输入法预测模型。
如果他们坚持做保护用户隐私的输入法，我猜测他们可能用联邦学习来做。事实上Google Keyboard输入法就是用了这个技术来保护隐私。
联邦学习如何保护隐私
联邦学习保护隐私的原理是：上传权重，而非数据。
目前多数公司是把用户数据存在自己服务器上，然后在自己服务器上训练神经网络。神经网络模型是由不同层的神经元之间连接构成的，层与层之间的连接则是通过权重实现的。Blaise提出了设备端联邦学习[1]，不需要用户把数据发送到服务器，然后在服务器上进行模型训练，而是用户在本地训练，加密上传训练模型（权重），然后服务器端综合成所有用户的权重后再反馈给用户模型改进方案。这种方式就是联邦学习。
要让输入法在不传用户隐私的同时来智能预测用户输入，这项技术其实在Google Keyboard上使用了好几年了。Google Keyboard原理如下图：
关于为此谷歌还出了一个漫画[2]来讲解联邦学习技术原理。
这个漫画好几十张图，具体可以看看文末的参考链接[2]，这里截取关键的几张图来讲解一些关键信息
- 无法从发送到服务器的梯度里重建数据
- 加密钥匙服务器也没有
- 模型不需要整合用户个人数据就可以学习
当然，在本地的计算，权重涉及训练模型，以及加密解密操作，如果太频繁，耗电量是很大的，可能你以前能用一天的电池，现在半天就没电了。不过减少计算频率的话，应该不是大问题。我用过google keyboard，并没有感觉电池续航有太大差别。
参考
- ^H. Brendan McMahan, Eider Moore, Daniel Ramage, and Blaise Agüera y Arcas, "Federated Learning of Deep Networks using Model Averaging," Feb. 2017. https://uk.arxiv.org/abs/1602.05629v1
- ^abfederated learning https://federated.withgoogle.com/
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