开脑洞！给机器人当训练师是什么体验

“你平常网购，咨询网店客服，回答你的客服很有可能就是我们调教出来的智能机器人。”

韩佳芮是阿里健康客服线的一名人工智能训练师。在她从事这个岗位3年多以后，人工智能训练师成为了“国家认定”的新职业，是今年2月人社部等三部门发布的16个新职业之一，逐渐进入大众视野。

这让她对自己的职业有了更清晰的定位，同时也有小小的自豪——这个职业是从阿里起步的。

1、学医的小姐姐，跟算法较上了劲

图片说明：2012年，韩佳芮从广州中医药大学临床中医学专业毕业。

2012年，韩佳芮毕业于广州中医药大学，学习的是临床中医学。进入阿里健康后，她从2017年开始做人工智能训练师。

人工智能训练师是做什么的？他们要使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业。

这听起来与韩佳芮所学的临床中医学没有半点瓜葛。当她的同学大多已经在医院做临床医生、临床药师，她也经常会遇到别人不解的询问，为什么要跨行业跨专业做现在这份工作。

“我是比较典型的双子座性格，对新鲜事物一直保持着非常好奇的状态。我觉得新职业给了年轻人更大的想象空间，因为新职业在发展过程中会不断地迭代，不断地创新。”韩佳芮生于1989年，在她看来，无论是80后还是90后，对于工作的热情是一致的。

如果说最初的好奇让韩佳芮在阿里健康做起了人工智能训练师，那么渐渐地，她在这个岗位上找到了与医生职业的异曲同工之妙，或者说发现了爆发自身更大能量的机会。

韩佳芮的日常工作是对阿里健康大药房的智能客服进行维护，通过对成千上万条客户咨询的问题进行分类识别，进行分析、处理，根据识别到的问题比如药品怎么吃、效果怎么样，将答案自动回复客户，快速解决客户问题。

目前，阿里健康大药房年度活跃消费者超过4800万，每天都会接到上万条用户咨询。

“如果我去医院工作，在某一个科室，接触到的患者可能一直都是一群人。但在阿里健康人工智能训练师的岗位上，我能解决的是更广大患者的需求。虽然我没有战斗在救死扶伤的一线，但我从另一个角度在帮助患者。我觉得还是很自豪，很满足的。”韩佳芮说。

2020年的春节因为疫情爆发而变得格外不同，韩佳芮的不少医生同学坚守一线值班，而她与阿里健康的智能客服，为在家不方便出门的患者提供了更多的咨询途径，缓解了一线的压力。在她看来，这份职业同样有很大价值。

2、让医学生研究算法，还是让程序员学医？

医学和IT，恐怕能进入世界上专业术语最庞杂的行业之列。

对于韩佳芮来说，刚接触这份工作时，仿佛从一个专业壁垒跳进了另一个专业壁垒。

“非常困难，对于算法、人工智能完全没有概念，一些专业术语也不清楚，这个过程大约持续了将近半年。”通过恶补知识，不断与专业人士交流提升，韩佳芮逐渐进入了状态。如今的她，已经从一个“小白”发展到可以独当一面。

“人工智能就像小孩子，要不断地训练、调整、培养，‘智商’才会越来越高。”在这个过程中，需要给机器输入大量的储备，其中技术含量最高的是对问题语料的训练。

事实上，用户咨询并不会按照统一标准的模板，问“这个药功效是什么”“怎么服用”，而是按照个人习惯会有各类表述，不同地区的人还会带有方言，甚至英文。这就需要训练人工智能对用户庞大的语料库进行识别、分析，从而在复杂的询问场景下也能准确回复。

韩佳芮回忆，“常规来说，每一个问题背后，至少要有四五百个问法去支撑。最多的一个问题，我记得补充了1000多条问法。不仅要根据客户实际问题去做搜集和整理，也需要自己去联想。”

更难的是，人工智能要根据用户已提出的问题，去预判他下一个问题，在多轮互动中给出准确答案，缩短用户咨询流程。

目前，在阿里健康大药房，通过智能客服直接解答的比例大约在60%。这个数字听起来似乎不是太高，但却已经是韩佳芮和同事们努力3年的结果。接下来每一点提升都会是难上加难。

原因是什么？在于医药行业的特殊性。智能客服不仅要保证回答的专业度，同时还要对用药风险进行把控，保证用户的用药安全。

包括韩佳芮在内，阿里健康人工智能训练师队伍所有人员都有医药、护理等相关专业背景。“其实我们更多的还是要保证用药安全和用户体验，而不是说单纯的去提升智能客服的解决能力。”在实际工作中，韩佳芮会与阿里健康的风控等相关团队合作，给疾病、药品、客户问题进行风险等级打分，遇到高风险情况，智能客服会自动转接给人工客服进行解答。

举个例子，当客户反馈有药物过敏史，比如说起红疹或者发热，这时候如果还用机器人去处理，患者的体验不好，这时候智能客服就会自动转接给人工客服去跟进。

3、“亲，我随时都在”

人工智能的专业性得到了保障，接下来的另一个重要任务是，让机器人更像人。

“好的，等待您的召唤”“亲，我随时都在”“您有什么问题的话，可以随时找我”。

为了让用户接受并习惯于智能客服，阿里健康人工智能训练师会精细化表述每一款药品的使用说明，针对用户不同的问题给专业的答案，提前预测客户可能想问的问题从而简化客户咨询流程。与此同时，会增加一些口语化、拟人化的对话内容让客户更容易接受。

举例来说，当用户第一次问：这个药怎么吃怎么用，智能客服会按照说明书内容给基本答案。当用户再问有针对性的问题，比如是给儿童用药，智能客服就会针对患者年龄，进一步讲解用药注意事项，需要注意什么，观察用药之后的反应等，在这个过程中会采用人和人日常沟通的口语化内容。

再比如，在疫情最严重的时候，很多用户会来咨询关于口罩的问题：到底什么样的口罩对于新冠病毒是有效的？应该怎么佩戴？

这时候，智能客服在解答的同时，会给用户一些安抚，告诉用户不需要过度紧张，正常饮食，注意外出时戴口罩就ok了。这些不仅能给患者指导，同时也能帮助缓解患者的紧张情绪。

3年多来，韩佳芮和同事们一直在努力，把智能客服训练得更人性化，让用户感知到，这是一个有温度的服务，而不是冷冰冰的机器人对答。