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2016年是人工智能发展史上的重要一年 ， 围棋机器人AlphaGo以4:1的比分击败李世石 ， 刷新了许多人对人工智能发展的认知 。 也正是这一年 ， 亚马逊、微软和谷歌等五家科技巨头宣布联合成立AI联盟 ， 推动行业相关标准的制定和提升公众对AI的理解和认知 。
在之后的几年里 ， 人工智能应用加速落地 ， 比较有代表性的是面向普通用户的各类人工智能助手 ， 如聊天机器人、智能客服和手机语音助手等 。 人工智能技术和服务的推广除了提升相关行业的生产力和用户的生活便利性外 ， 在一些领域和场景下也存在着部分问题 。
最近 ， 国外游戏聊天社区Discord出现的一场大崩溃就与人工智能有一定关系 ， 平台聊天机器人产生的一些“斜杠”命令 ， 增加了服务器的负载 。 不仅如此 ， 不少平台的人工智能系统也曾爆出过大大小小的问题 ， 都在增加普通用户对人工智能技术的担忧 。
人工智能助手有多不靠谱现在的很多人工智能服务很难用“靠谱”二字来形容 ， 在某些场景下有一定用处 ， 但使用场景和服务能力有限 ， 时不时还有可能会抽风一下 。 例如智能手机和智能音箱中的语音助手 ， 虽然厂商在发布会上强调其语音助手的智能化程度 ， 但在不少用户看来语音助手不过是个定闹钟的工具罢了 ， 在稍显复杂的场景下难堪大用 。
前不久 ， 亚马逊智能音箱的语音助手Alexa所发布的一条错误语音就引起了不小的争议 。 一位用户在网上吐槽 ， 自己和丈夫在陪女儿玩Alexa上的“挑战”游戏时 ， 语音助手发出了这样一条让人匪夷所思的语音 ， “将手机充电器放到插座上充电 ， 但需要漏出充电器的部分金属插头 ， 之后挑战者再拿着硬币触碰裸露的金属 ， 并在二十分钟内完成任务 。 ”
语音助手可能根本无法判断人与“挑战”之间的边界 ， 对于它们来说用硬币触碰带电的插头是一种新挑战 ， 它们可能也不知道该语音能产生什么后果 。 这就牵扯到一个问题 ， AI难以理解自己收到和发出的信息的具体意义 ， 更多时候我们用到的定闹钟、计时和开启应用只是“对应路径”任务 ， 是程序员设定好的功能 ， 而像是一些挑战类功能需要AI自己运算和判断 ， 在当前技术还未成熟的背景下 ， 易产生各种莫名其妙的问题 。
如果说手机语音助手用户还能主动关闭 ， 那么在面对智能客服时我们就没有多少选择的余地了 。 许多平台都在用智能客服替换部分人工客服 ， 以降低人力支出成本 ， 但这类客服本身智能化水平就有限 ， 用户寻找人工客服时 ， 总会被迫先和智能客服对话 ， 经历了一套机械问话后再转到人工客服排队 ， 无形中增加了寻找人工客服的等待时间 。
【网信办|唯品会和京东的人工智能之争，到底让谁尴尬？】值得注意的是 ， 智能客服并不“智能” ， 并不能解决部分用户的实际问题 。 前段时间 ， 在中国青年报社社会调查中心发起的一项有关智能客服的调查中 ， “回答生硬机械”、“不能准确理解提问”和“不能解决个性问题”的占比最高 。 这也反映出一些智能客服虽有智能之名 ， 但实际却无智能之实 ， 不过是个只能回答基础问题的程序罢了 。
小雷拨打电信运营商的客服热线时也发现 ， 有的运营商很直接 ， 电话接通后直接表示人工客服正忙用户可选择自助服务 ， 但这类服务只能回答固定的问题 。 而另一家运营商虽能顺利转到人工客服 ， 但会有一条标准流程 ， 需听几段语音选择点击对应的按键才能转接 ， 有的语音甚至还会插播5G套餐广告后才会说出下一步指令 ， 整个过程费时费神毫无体验感可言 。
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