上世纪 30 年代，查理 · 卓别林在其自导自演的电影《摩登时代》中扮演了一个流水线工人，任务是扭紧六角螺帽。
由于工作时间过长，查理产生了幻觉，看到大街上女人裙子上的六角形纽扣都要上去拧一下。
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在这个场景中，我们发现，人被机器「洗脑」了。机器不停，人也不会停。渐渐地，人也「变成」了机器，没有思想，只有机械式的重复动作。
这样的场景直到今天还在反复上演。例如，在客服场景中，很多企业早在几年前就引入了智能客服来完成一些简单的工作。但坐席人员却反馈说，这些智能技术的应用并没有让他们的工作变高效，反而在某种程度上形成了干扰。因为，为了配合这些机器或与之竞争，人工客服必须像它们一样快速地按照固定模式去服务客户，完成业务指标。在这种一味追求速度的工作节奏中，人工客服很难聚焦于服务质量，客户也对这种机械式的服务表现出了不满。
这种「唯技术论」认为技术能解决一切问题，忽略人与外界建立联系的表达力与理解力，是很多企业在引入智能化技术初期容易犯的错误。经过几年的试错，他们逐渐意识到：人机关系的合理构建也是一门重要的学问。
在前段时间容联云举办的 「AI 有心 决策有智」商业大会上，容联云邀请《连线》杂志创始主编、科技畅销书《失控》的作者——凯文 · 凯利等人一起探讨了这一问题。凯文 · 凯利认为，「AI 会跟我们相伴，会跟我们协作，AI 并不会取代我们，这是非常重大的教育过程，也是当下我们进行人机协同的重点。」就如何协作方面，容联云 CPO 熊谢刚、容联云 AI 科学院院长刘杰分别从产品、技术方面介绍了他们的实践经验。
前面提到，尽管智能客服进入客服部门已有些年头，但机器与人各自为政的布局非但没有帮助企业解决太多问题，反而给人工客服带来了麻烦，还降低了客户满意度。这不禁令人反思：企业设置客服部门的初衷到底是什么？
「我们跟大量的企业客服部门做了沟通，大家有一个共同的观点：
我们设立客服部门，最重要的事情就是让客服人员跟客户之间的沟通变得更有价值
。」熊谢刚谈到。显然，如果人工客服只专注于跟上机器的速度，这种价值是无法实现的。
为了改变这种局面，容联云换了一种产品设计的思路，转而从人工客服的角度出发去设计智能客服，想办法让智能客服为人工客服提供更多帮助。
「
坐席人员入职之后所做的第一件事，就是给自己创建一个虚拟的（机器）人，让它陪伴自己一起成长。
」熊谢刚介绍说。在服务客户时，智能外呼机器人可以帮人工客服拨打电话，探明客户的初步情况；坐席辅助机器人可以为人工客服提供专业知识、客户背景、适用话术等参考信息，使得新人也能快速进入状态。在空闲时，智能陪练机器人可以和人工客服一起学习，通过模拟用户场景彼此培训。如果某个客服培训出的机器人在外呼等场景中创造了收益，这部分收益也与客服人员挂钩，这就增加了客服人员的获得感和成就感。
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这种对于自己工作价值的正向体验对于客服的工作是非常重要的，直接关系到客服在面对客户时能否保持积极的情绪，以及在这个岗位上能否持久地工作下去。只有客服人员的体验是积极的，他们所提供的服务才是积极的，与客户之间的沟通才可能更有价值。
坚持这一路线一段时间之后，熊谢刚也从客服那里得到了一些反馈，「很多客服说，他们从事客服这么长时间，第一次感觉工作得到了尊重。」「
我们希望通过这样的变化，真正地去改变企业当中人的价值被忽视的局面。这是我们的初衷。
」
让机器帮助人、陪伴人一起成长已经被容联云证明是一条可行的道路。但要想真正帮到人，机器还要足够「懂人心」。在刘杰看来，这意味着机器要完成从感知智能到认知智能的转变，即不仅要能够获取、识别外界信息，还要具备优秀的理解能力和思考能力。这些能力可以概括为：
理解、共情、表达和策略
。
机器理解能力的提升离不开大规模预训练模型和知识图谱，容联云采取了将二者融合起来的模式：先是用大规模预训练模型实现了非常强大的 AI 大脑，然后在此基础上加入了信息抽取和发现的能力，并将这些提取出的细粒度信息与背后的知识能力做对接、联动，以此来实现更好的推理。
共情则侧重于对用户情感、情绪、真实意图的洞察。在这一方面，容联云设计了一些基于自然语言理解的情感分析模型和意见挖掘模型，还提出了独特的双向阅读理解框架。该框架通过算法自问自答的方式，让 AI 模型自己去发现用户表达的文字里评论了产品的哪些方面，以及对这些方面的态度（正向还是负向），组成三元组的信息，来判断用户未说出口的隐藏意图。
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表达和策略方面的努力则体现在金牌话术的构建。
对于智能客服来说，仅仅会生成流利的语言是远远不够的，还要把对业务策略和用户的理解融入其中，这就需要模型在海量的客服数据中学习，总结出人工客服的优秀表达和策略，更好地服务用户的需求 。
说到这里，刘杰举了一个例子。假如有位客户向银行提出了信用卡「提额」的请求，但根据系统规则，这一需求没办法得到满足。此时，传统的智能客服可能会直接给出拒绝的回答，履行最浅显的职责。但实际上，这种简单粗暴的做法说明模型只是具备了最基本的理解能力，但共情、表达和策略选择方面都有所欠缺，因此给客户带来的体验是很差的。
刘杰认为，正确的做法应该是让模型基于 AI 大脑，综合客户背景数据和知识图谱，去还原用户的真实处境和真实诉求，然后给出对应的话术。只有这样，智能客服才能真正帮上人工客服，进而帮到客户，在用户最需要的时刻传递给他们最需要的信息。
还是以上面的提额请求为例。如果模型能通过各种信息判断出客户的身份（比如刚毕业的大学生），那么它就可以针对这一身份作出合理预测（需要租房），然后在预测得到印证后提供具体建议。
「
在这样的交互过程中，我们会让用户感受到，AI 算法不仅仅是在一事一议地回答当前字面上反映的问题，而是能够更准确地切入到背后的需求，一起帮他想办法解决问题，渡过难关。
」刘杰解释说。
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基于以上产品和技术理念，容联云已经打造出了空中营业厅、智能语音机器人、智能坐席助手、智能陪练等一系列产品，应用范围横跨互联网、金融、制造、能源等多个行业。
从这些产品中，我们可以看到容联云在打造产品时对人本身的重视。这里的「人」既包括企业内的员工，也包括企业所面对的客户。对于员工来说，一个趁手的平台或工具为自己节省了大量时间和精力，可以让自己专注于那些具有核心价值的业务问题，从而实现快速成长。对于客户来说，一个有温度的智能或人工客服可以帮自己解决更多问题，真正获取自己所需要的服务。
一位银行客服管理者提到，他们在长期的实践中发现，客服与客户沟通中最大的价值在于体现出人的包容性，「每个人或许与我们只有一面之缘，但作为客服，永远不知道他和你沟通的背后，经历着什么，背负着什么。唯有带着包容性质的理解，你才会在这一刻真正站在对方的角度，去解决他那些未说出口的需求和困难。在关键时刻帮助了他，他会记得这个企业的好。」
刘杰在采访中透露，其实除了演讲中提到的应用场景之外，这些认知智能的产品还有更多的用武之地，比如在售后场景中解决客户的使用和故障报修难题，在智能营销场景中实现对话式智能推荐等。和普通的客服场景一样，这些沟通都将是人机协同的，而且是有温度、有价值的。
在活动现场，容联云 CEO 孙昌勋总结说，这次的讨论是一个很好的开始，「我们将不断创新，将效率与人性相结合，致力于让技术更理解人，更有心，进而真正提升企业经营效率，打造下一个五年新商业文明的企业范本。」
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