如果性格测试真的有用，为什么 AI 还不停的更新你的用户画像。

如果大家都用电子表，以后，我们怎么告诉小孩，什么是顺时针。

做任何事尽量避开东北口音的人。今天有点渗水，叫个师傅上门，说是上门免费。来了之后看了一眼，说墙面渗水，要打孔打胶，一斤 120 元，差不多 10 斤。他甚至摸都没摸，还是在我再三催促下看的外墙。走的时候说，自己来一趟不容易，给我转 30 元上门费。

面试的时候和面试官聊了两个问题。

第一个问题是：现在你觉得 AI 行业商业化最好的产品是什么？
我当时想了一下，本来准备说 Anthropic，但还没说出口就被他打断了。他说不是，是“麦课”。我其实是知道这个答案的，但当时以为这是一个很严肃的问题，就想给一个更“标准”的回答。

他解释说，卖课程在很多行业都存在，但如果一个行业的主要商业化方式是卖课，那这个行业本身可能还没有真正跑出足够多的产品形态。他又举了个例子，比如外卖行业，确实也有课程，但外卖的主要商业模式显然不是课程，它是别的更核心的东西。我整体是认同这个判断的。

第二个问题是我反过来问的，聊到 AI 客服。

我说这个事情我其实一直兴趣不大，但也持续关注过。从 2019 年那波开始，很多做客服系统的团队都在说要训练大模型、做 AI 客服。前段时间我也对接过一些客服产品，他们也都上了 AI 能力，但说实话都不算出彩。市面上真正让人有明显感觉的案例，我没有认真统计，但进入我认知范围内的确实很少。

我一直在想，为什么 AI 客服好像没有真正跑出来。

后来我回到一个更底层的问题：我们为什么需要客服？本质上是希望有一种方式去解决用户的问题。而客服只是其中一种方式，并不是唯一方式。解决问题的方法其实有很多。

比如拼多多就是一个很典型的例子：如果系统判断用户确实是要解决问题，那它不一定需要走客服流程，而是可以直接触发退款，系统自动完成处理。这种方式反而比“对话式客服”更直接、更有效。

另外针对客服这个话题，我补充了一些想法。

有一类情况是：用户去找人工客服，其实并不期待他真的把问题解决掉，而是希望有人接住当前的情绪，比如愤怒、焦虑、挫败感。人工客服在这里更像是一个“情绪出口”。当然也有另一部分，是去回答具体问题，但这一块我觉得技术上反而不是核心难点——如果有足够结构化的知识库和准确的数据，这部分是可以被覆盖的。

面试官听完之后说，这个回答不是纯感性的，他是认可这个判断的。他也分享了他的经验，比如在和电信体系对接时，一个现实问题是：产品线很老、很复杂，但没有专人持续维护知识体系，导致知识库很难真正建立起来。很多时候只能依赖人工在前台不断重复回答，本质上是一种“经验性补位”，而不是系统化的知识沉淀。

我理解他讲的这个阻力，但我也觉得这部分在工程上是可以逐步被解决的。

不过回到更本质的问题，我对 AI 客服的怀疑是：它是不是一个真正好的问题解决方案。理想中的 AI 客服当然是能精准理解问题、给出正确答案、甚至直接解决问题。但现实是，“给出答案”往往只覆盖了问题的一半，甚至更少。很多用户真正的需求是非常具体的动作，比如退款、改状态、甚至就是发泄情绪。

比如拼多多那种路径，本质上已经不是“客服解决问题”，而是系统直接把问题杀死。

还有一点让我一直有疑问的是，为什么 AI 一出现，很多人第一反应是做“AI 聊天”或者“AI 客服”。我们其实已经习惯了 ChatGPT 这种 AI 对话，但那种对话的情感连接很弱，甚至是刻意保持弱关系的。当用户明确知道对面不是人时，这种情绪价值会进一步下降。

所以很多时候，人还是更愿意去找真实的人，比如在线客服不够，就会倾向于打电话，因为电话至少能更完整地承接情绪，把当下那种不满释放出去。

有种背叛你的感觉，是怎么回事。

AI，我觉得 gpt 和 claude 差的不是一星半点。划时代了。我尝试了一个月，两个项目用 GPT，完全无法输出 40% 正确率以上的项目。

今天菜鸟驿站一个 6-7 岁的小孩偷快递，老板报警了。他偷了两次。你们觉得有什么更好的方式吗。

我对冯骥好感的升格，是在他说：使人疲惫的不是远方的高山，是鞋底的沙子。
这是泰戈尔的话，高中老师教过我，我思考过这句话的意思，却一直没有人跟我对过这句话的答案。
现在他讲出来了，我觉得这个世界上有另外一个人同样重视这句话。

疫情又来了？