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有團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始用AI來訓(xùn)練人了，但問題是，這個(gè)模式是否跑得通呢？此外，我們是否有可能消除AI生成內(nèi)容時(shí)的機(jī)器感，讓AI量產(chǎn)難辨真假的水軍文案？關(guān)于上述問題，或許不少人都想獲得解答。一起來看看這篇文章。

今天早起看到一個(gè)提問，一時(shí)興起評(píng)論了 1000 字……

提問的場(chǎng)景非常新奇：配置 AI 機(jī)器人，來訓(xùn)練人類。

下面是原問題：

請(qǐng)教各位大大一個(gè)問題??

公司希望用AI來模擬真實(shí)用戶，來與我們的銷售對(duì)聊，以提升銷售的聊天能力。

目前用了dify.ai搭建對(duì)話窗口對(duì)接GPT4，然后通過寫提示詞來告訴AI它的角色，

但現(xiàn)在遇到兩個(gè)問題：

1. AI模擬的用戶不夠真實(shí)，跟我們真實(shí)的用戶差距很大，我們有真實(shí)的對(duì)話數(shù)據(jù)，但不知道怎么利用；

2. 我們無法控制流程，例如希望當(dāng)銷售介紹商品時(shí)，AI能夠基于銷售的介紹提出疑問，這種情況不知道該怎么處理；

十分感謝??

這是一個(gè)非常典型的 AI 調(diào)教問題：因?yàn)橐探o AI 的東西太多了，以至于不會(huì)教了。

這個(gè)任務(wù)的本質(zhì)是“讓 AI 生成問題，在保證用戶旅程（從初始到下單）推進(jìn)的情況下根據(jù)銷售的回答進(jìn)行追問或者反問?！?/p>

這個(gè)是要磨功夫的事情，所謂的微調(diào)、直接投喂數(shù)據(jù)都是不可能解決的，AI 不懂你那數(shù)據(jù)里的彎彎繞繞。

除非你給 AI 幾千億條，讓它“涌現(xiàn)”……

下面是正式的回答

太長(zhǎng)不看結(jié)論版：

1. 角色刻畫非常重要，要分類、分狀態(tài)刻畫清楚；
2. 化繁為簡(jiǎn)，使用多 Agents 接力完成。

最前面，先別想調(diào)教 AI，想象成跟人類對(duì)話：

你現(xiàn)在要給你的員工布置這個(gè)任務(wù)，

讓他們?nèi)グ缪菘蛻簟坝?xùn)練”銷售同事，

你會(huì)怎么給員工描述這個(gè)事情、給他們提供什么資料、如何保證他們能做好這個(gè)事兒？

這個(gè)事情的關(guān)鍵在于怎么讓 AI 開始，也就是讓它知道這是一個(gè)什么事情、它要扮演什么樣的角色、協(xié)助你達(dá)成什么目的。

千萬不要拘泥于直接去解決一輪問答的質(zhì)量。

正確的路徑應(yīng)該是：人肉梳理出一個(gè)典型客戶的開場(chǎng)、咨詢、挑刺、報(bào)價(jià)、砍價(jià)、售后、退款（續(xù)費(fèi)）的用戶旅程，或者典型的節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)幾條話術(shù)。

整理好后一次性或者分批次發(fā)給 AI，先讓它自己來總結(jié)這些客戶發(fā)起提問的特征，然后人工再在 AI 回答的基礎(chǔ)上做修正，把過程中的各種反饋、特征、AI 的認(rèn)知都總結(jié)記下來。

注意，這里一定要順著 AI 總結(jié)出來的那些特征去延展，不要掰它的認(rèn)知，這是它的話術(shù)體系，要“師夷長(zhǎng)技以制夷”。

把這些折騰完，開始打磨提示詞。

我們先假設(shè)要做一個(gè)“全流程陪伴型銷售訓(xùn)練姬”，那就需要定 AI 扮演的角色、具體任務(wù)、工作流程、輸出要求。

每一個(gè)都是細(xì)致功夫，以定角色為例：

AI 扮演的是個(gè)什么角色？提問題的客戶，還是銷售溝通訓(xùn)練員？

這是兩個(gè)不同的“籠子”，有不同的刻畫方法，生成內(nèi)容的效果肯定也不一樣，都得試、得打磨。

假設(shè)是“提問題的客戶”，那就要把你們客戶的情況描述清楚：

1. 有某個(gè)需求（你們產(chǎn)品解決的那個(gè)需求）的客戶，又分為好說話的（只問產(chǎn)品功能，價(jià)格不 care）和不好說話的（不砍價(jià)難為銷售不舒服那種）
2. 有某個(gè)需求以為你們的產(chǎn)品能解決實(shí)際上解決不了的客戶，性格同上
3. 競(jìng)品扮演的假客戶（只關(guān)注功能和報(bào)價(jià)，說不出真實(shí)場(chǎng)景）
4. 其他…

我這么細(xì)致的給你描繪，聰明的你到這里應(yīng)該覺悟出一個(gè)認(rèn)知：要保證提問的質(zhì)量，AI 扮演的這個(gè)用戶的狀態(tài)要隨著對(duì)話一點(diǎn)一點(diǎn)的變。

從不確定能不能行，到看到希望，到?jīng)Q定下單，因此變成了為保證買的東西是好的而挑毛病，到砍價(jià)……

一方面，這太難刻畫了，即便我們模擬出來了，也很難清楚的把需求表達(dá)給 AI（主要是保證它理解了）。

另一方面，AI 什么時(shí)候改變狀態(tài)、改變提出的問題，一旦對(duì)話開啟就變成黑箱子了，沒辦法精準(zhǔn)控制，只能由著它自己的大模型來“作”。

所以“全流程陪伴型銷售訓(xùn)練姬”應(yīng)該是沒戲了。

這里或許你會(huì)問了：AI 這么強(qiáng)大，自己不會(huì)調(diào)整么？

不要指望 AI 強(qiáng)大到能自動(dòng)變，你描述不清楚需求，它就是個(gè)傻子。

更好的方案：多角色 Agents 接力賽

設(shè)定一堆 AI 角色，每個(gè)角色扮演不同狀態(tài)、不同場(chǎng)景的客戶，封裝起來，讓銷售像抽盲盒一樣隨機(jī)喚醒一個(gè)，開始練習(xí)。

也別讓銷售一直聊，最多五輪就停。

銷售每次開啟對(duì)話都是全新，也就是從你預(yù)設(shè)的提示詞之后開始，而不是接著之前的對(duì)話聊。

就像西部世界里的仿生人一樣，每晚都需要重啟。

這樣，這個(gè)任務(wù)的目標(biāo)就變得很簡(jiǎn)單了：生成問題，模擬真實(shí)用戶的問題，能夠考驗(yàn)到銷售的問題。

當(dāng)然可以加強(qiáng)一些：生成一個(gè)開場(chǎng)問題，根據(jù)用戶回答追問或者反問，對(duì)話 5 輪后終止對(duì)話完成模擬訓(xùn)練，然后總結(jié)過去的 5 輪對(duì)話，為用戶的回答打分。

接下來是在提示詞里向 AI 交代它的 Workflow，我們可以試著腦暴模擬一下：銷售發(fā)起對(duì)話，根據(jù)系統(tǒng)給到的角色描述，生成一段“求助式”提問開場(chǎng)白，如“詢問是否能解決 XX 問題？”。然后根據(jù)銷售的回答進(jìn)行反問或者補(bǔ)充提問。

這里需要注意的是，真正的客戶很少有能把自己的需求描述很清楚的，畢竟好不容易可以展現(xiàn)一下“甲方姿態(tài)”。

所以，如何讓 AI 提出真實(shí)用戶那樣的問題，需要花很多功夫。

這也是教 AI 生成內(nèi)容時(shí)最難的部分：去掉濃濃的機(jī)器感，像人類一樣表達(dá)。

這個(gè)問題的解決方案，我們留給明晚的公開課，歡迎預(yù)約。