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打工逆襲pei_第461章 人工智能標註師1(1)

林深坐在工位前,盯著螢幕上密密麻麻的程式碼流,感覺太陽穴突突直跳。他已經在這個工位上坐了整整十一個小時,中間只去了一趟洗手間,吃了一份外賣。公司的中央空調吹出的風帶著一股黴味,像某種遲鈍的麻醉劑,讓他整個人都昏沉沉的。

下午六點零三分,系統預警的提示音再次響起。

那是一段被標記為紅色的對話記錄,來自某電商平臺的客服系統。AI客服“小蜜”在與一位使用者連續對話三十七分鐘後,突然開始重複輸出同樣的句子:“我很抱歉您不滿意,請問還有什麼可以幫您的嗎?”這句話被迴圈了四十二次,使用者從憤怒到崩潰,最後留下一句“你們根本沒有活人”便退出了對話。

林深揉了揉眼睛,把這段對話從頭到尾看了一遍。AI的邏輯沒有錯,它的訓練資料告訴它,當用戶情緒激動時,要保持禮貌和耐心,不斷詢問對方的訴求。但問題是,這種禮貌在第三十七分鐘的時候已經不再是服務,而是一種折磨。使用者要的是一個能說“我明白你為什麼生氣”的真人,而不是一個永遠在道歉卻什麼也解決不了的機器。

他調出AI的決策樹,發現問題的根源在於一個非常微妙的引數設定——AI被要求在不確定使用者意圖的情況下,保持“最高級別的服務態度”。這個設定看似合理,但在實際執行中,當用戶已經明確表達了不滿,AI卻無法識別“不滿”本身就是一種需要被特殊處理的意圖。

林深開啟程式碼編輯器,在決策樹的第三層增加了一個分支節點。他敲下一行註釋:“當用戶情緒評分低於-0.7且對話輪次超過20輪時,觸發人工轉接建議。”然後他又刪掉了“建議”兩個字,改成“強制轉接”。做AI倫理調解員的第三年,他學到的最重要的一件事就是:在某個臨界點之後,給AI留選擇的餘地,就是給使用者添堵。

這是今晚處理的第四起案例了。

上午是一個教育平臺的AI助教,在批改一名中學生的作文時,反覆給出一段關於“尊重師長”的模板化評語,完全無視那篇作文其實在討論校園霸凌。中午是一個招聘網站的AI面試官,因為求職者在自我介紹中提到“曾做過兩年自由職業”,便自動將其標記為“職業穩定性存疑”。下午三點是一個社交媒體平臺的AI稽核員,把一篇討論罕見病用藥問題的科普文章判定為“傳播負面情緒”並予以限流。

每一樁案例都不算嚴重,沒有哪件事會單獨登上熱搜。但它們就像無數根細微的刺,紮在日常生活的肌理裡,不致命,卻讓越來越多的人感到某種隱隱的不對勁——AI怎麼越來越蠢了?為什麼每次跟機器人說話都像在撞牆?那些公司不是號稱AI很先進嗎?

沒有人知道,在這些公司內部,林深這樣的人正試圖在一行行程式碼和一段段對話中,替那些永遠不會開口說話的AI回答一個最樸素的問題:你到底明不明白,你在跟活生生的人說話?

他的手機震了一下。是一條來自技術總監老周的私信,只有一句話:“明天上午十點,來我辦公室,有個新專案。”

林深盯著這條訊息看了幾秒,沒有立刻回覆。三年前他剛來這家公司的時候,老周是技術部最年輕的組長,每天凌晨兩點還在程式碼倉庫裡提交更新,大家都叫他周鐵人。後來公司在B輪融資後估值翻了四倍,老周升了總監,開始穿西裝來上班,辦公室的門上貼了“技術研發中心總監”的銘牌。再後來,公司引進了AI驅動的專案管理系統,老周每週的KPI被拆解成四十七個可量化指標,精確到每個組的程式碼提交頻率、bug修復時長、甚至員工在辦公軟體上的活躍時間段。

從那以後,老周就很少在晚上十一點前離開公司了。他的私信通常意味著有一件麻煩事要落到林深頭上。

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