空无专访：打造有情感、有温度的智能服务
本期封面人物介绍：
空无（赵昆）：阿里巴巴集团智能服务事业部资深总监，CCO线联合创始人，阿里人工智能客服小蜜之父，专注于通过数据技术驱动，赋能客服业务，用智能的方式带给用户带来更好的体验。
《客户世界》：外界都称您为阿里人工智能客服“小蜜”之父，能否介绍一下您的从业经历？
空无：我的阿里花名，叫做“空无”。从2009年加入阿里以来，创建了淘宝第一代数据产品——数据魔方，并参与建立阿里大数据平台。2015年，我开始组建阿里第一个智能客服技术团队，创建小蜜系列智能客服产品。截止到目前，这些智能客服产品已经应用在50多个阿里BU，每天服务于40多万商家，数千万消费者。
《客户世界》：阿里云达摩院涵盖了基础科学和颠覆式基础创新的研究，号称是探索人类科技未来的实验室。能否为我们介绍一下这个在外界看来有点神秘的“组织”呢？
空无：达摩院是马老师建立的组织，定位于基础科学和创新技术研究。跟大学的科研机构一样，达摩院科研和生产的结合。目前达摩院分为多个实验室，分布在全球4个国家、7个主要城市。达摩院隶属于阿里巴巴云智能事业群，也在探索如何将先进技术转化为规模化的商业结果，如何将先进的技术产品化和产业化，让技术更多地普惠于企业和商家也是达摩院的使命。
《客户世界》：2020年的疫情对客服行业带来巨大冲击，同时也对AI发展带来了很大的机会，在您看来，接下来3-5年的“智能客服”领域发展上会有那些精彩的表现？
空无：虽然目前智能客服已经有了不少的应用，市场已经有很多智能客服的产品，但是我认为这个领域仍然处于早期。之所以这么讲，是因为：首先，在技术上，无论是自然语言处理和对话，还是语音识别合成相关技术，技术仍然处在一个快速发展的阶段。当前的智能客服重要价值在快速响应，但是它并没有很完美的解决客户体验问题。第二，在客服的应用上，传统客服先解决售后、投诉等疑难问题，但是客服是一个宝贵的客户触点，售前营销转化以及售后的客户关系维护都是非常重要的事情，在这方面，智能客服的技术也是大有可为。第三，在服务的模态上，从文本、语音到视频，是一个不可避免的趋势，AI技术能力可以让多媒体的服务变得更容易，随着3D图形图像技术的演进、低成本iOT设备和VR/AR设备的落地，用户将来会有更互动的体验。因此，我相信，3-5年，随着技术的突破，智能客服会对行业更大的改变。
《客户世界》：阿里在疫情期间接到了很多来自政府的管理需求，为防控疫情做出了很大的贡献。在和官方进行智能服务的合作中，既要满足特殊时期智能外呼和数据管理的要求，又要做好交互体验，阿里是如何做到平衡兼顾的？
空无：主要是二个方面，一个是技术方面，我们的团队一致在努力提升语音识别的准确性、全国方言识别能力、对话意图识别的准确性、对话上下文承接能力、地址和医疗名词的命名实体识别和纠错等，所有的badcase都会分析技术的问题。第二个是大幅加强VUI对话设计和体验测试环节，所有的外呼电话任务，都必须先完成2轮内部试呼，第一轮是研发人员，第二轮是项目组所有成员。所以我经常在白天晚上都会接到我们自己的外呼电话，经常一边吃饭一边和机器人进行对话，模拟一些攻击测试，如果遇到问题，会在群里反馈，开发和运营人员看到后会立即跟进。
《客户世界》：今天的智能客服很多都给人感觉是冰冷的，让智能客服变得有情感、有温度，让交互变得有灵魂，您和您的团队有哪些方面的探索来增强它的感知？
空无：在几年前，我们在阿里小蜜里面发现一个case，用户1周之内进来多次，找人工有难度，进了人工也没有解决问题，不管是机器人还是人工，第一句话都是“亲”。后面我们深度复盘了这个case，我们启动一个项目叫做“充满‘亲’的冰冷世界”，做了一系列的事情来改善机器人的客户体验。我觉得冰冷，不是智能机器人才有的，很多时候，人工客服同样是冰冷的，而且让人绝望。我们做机器人一直是希望让服务有感情、有温度，阿里小蜜一直给用户一种比较亲切的形象。
《客户世界》：让人工智能在未来可以达到产品化、规模化，在各个行业达到成熟运用目前看来还是任重道远，您认为它的未来还有哪些挑战需要攻克？
空无：人工智能要规模化，挑战还非常大。在语音、NLP、视觉等AI感知技术上以及决策智能上都还需要很多技术突破，目前大量的算法需要依赖的数据量还太大，或者对于算力的要求非常高，对于GPU等终端硬件的成本要求很高，这都限制了AI的落地。当技术达到一个临界点时，自然会有很多大规模对于人脑决策要求高的领域都会被机器来替代。
《客户世界》：“人工智能训练师”已经成为国家人社部认定的新职业，阿里在这个岗位特定人员的培养方面有些怎么样的考虑？希望如何为全行业、全社会赋能？
空无：我在2016年最开始在行业提出了“人工智能训练师”这个概念，并且一直努力对外宣传这个岗位的价值，在团队的努力下，我们终于推动国家人社部正式认定了这个职业，建立了这个行业的标准。我觉得这是人工智能行业发展的重要里程碑。过去人工智能有一个影子岗位，就是数据标注外包，标注和评测是算法高度依赖的，但是如果外包来做，会有很多的问题。外包并不了解业务，并且不会对业务结果负责，我们推出的“人工智能训练师”还需要对于业务有很强的了解，并且有良好的业务数据分析能力，最重要的是要懂得怎么使用人工智能产品，对于人工智能技术甚至都需要有基本的了解。这些不是传统外包所具备的。我们也希望随着人工智能行业的发展，人工智能训练师也能成为一个新的岗位，被越来越多的同行和企业所认可，也创造新的高价值就业机会，也能实际的推动了AI应用的快速普及。
记者：郑洁
本文刊载于《客户世界》2020年9月刊。
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客户世界
这家伙很懒，什么都没写！
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