文|泡芙

编辑|江娱迟

本文内容均是根据权威资料，结合个人观点撰写的原创内容，文中标注文献来源及截图，请知悉。

AI代共情？

你有没有过这样的时刻？对着智能客服说“转人工”说了三遍，才终于接通真人，或是等了半天，收到的AI回复却像“答非所问”的模板？

如今AIGC风风火火闯进客服领域，有人喊着“AI能搞定一切，人工该退场了”，也有人皱着眉吐槽“没真人的共情，问题永远差口气”。

到底AI该当“主角”还是“助手”？小模型的快与大模型的灵该怎么平衡？人工运营是不是多此一举？

或许有人会说，如今情感计算大模型已能生成贴合场景的暖心话术，甚至能识别用户语气中的情绪波动，何必还要依赖人工客服做情绪安抚？

毕竟AI可以24小时无间断响应，还能避免人工客服因疲劳产生的情绪偏差，似乎完全能替代人工的共情作用。

从另一个角度看，这种观点确实看到了AI在情绪模拟上的进步，但忽略了客服场景中“共情”的核心，不是“说什么”，而是“懂什么”。

也有朋友告诉大家，AI本质是“概率游戏”，它生成的共情话术是基于海量数据的最优解，却未必能捕捉用户隐藏的情绪诉求。

比如顾客说“这问题我反馈三次了”，表面是抱怨流程，实则是需要“被重视”的确认，AI可能只会重复致歉话术，而人工能通过语气停顿、补充追问感知这一点。

更关键的是，用户对“AI共情”的信任度仍低，很多网友“识别到AI就转人工”的现象，恰恰说明人们对情绪安抚的需求里，包含了“真人理解”的心理期待。

因此，AI可辅助生成共情话术，但人工对情绪的精准洞察与信任背书，短期内仍是不可替代的。

小模型够用？

有人可能质疑，既然大模型能处理复杂的口语化提问，还能自主总结用户意图，他们主张用“小模型+关键词”处理80%高频问题，会不会显得保守？

毕竟大模型的通用性更强，能减少技术选型的复杂度，何必在小模型上浪费精力？

这种看法低估了客服场景的“效率刚需”与“成本约束”，有人提到客服需“1对多切换”，响应速度直接影响用户体验。

大模型生成答案需调用复杂计算，往往耗时1-3秒，而小模型或关键词匹配能实现毫秒级响应，对同时应对6个用户的客服来说，这几秒延迟可能导致对话中断。

此外，大模型的“幻觉风险”在客服场景中代价更高，如果AI错误回答退款政策，可能引发客诉升级，而小模型基于固定SOP输出，准确率更可控。

从成本看，大模型的算力消耗是小模型的数倍，对客服这类高频低利润的场景，用小模型处理高频问题、大模型应对20%长尾问题，既能满足效率需求，又能控制成本，恰恰是“最匹配”的选择，而非保守。

运营没必要？

或许有人会说，大模型具备自我学习能力，能通过用户对话数据优化回答，要是强调“人工运营体系”是不是多余？

毕竟人工维护知识、聚类意图需要投入大量人力，若依赖AI自迭代，反而能减少运营成本。

这种观点混淆了“模型迭代”与“业务适配”的边界，他们也明确提到，企业会“不断推陈出新”，比如新活动规则、产品更新，这些信息不在大模型的训练数据中，若不通过运营及时补充到知识库，AI只会生成过时答案。

更重要的是，大模型的“意图离散”问题无法自解，用户问“怎么退定金”，可能表述为“定金能退吗”“退定金流程”。

AI若自行总结意图，会出现“退定申请”“定金返还”等多种说法，导致知识匹配混乱，而运营通过聚类统一为“定金退款”标准意图，才能提升匹配效率。

运营并非单纯“维护知识”，还需监控AI的幻觉率、用户满意度，这些数据是模型迭代的方向指引，没有运营的反馈闭环，大模型的自迭代只会偏离业务需求。

因此，运营不是多余的，而是让AI持续适配业务的“桥梁”。

结语

聊完AI共情的边界、小模型与大模型的配合、人工运营的必要性，我们会发现，AIGC闯客服领域，从来不是“谁替代谁”的战争，而是“怎么搭伙”的学问。

AI能帮客服把“找答案”的时间缩一半，但没法替代真人捕捉那句“我已经反馈三次了”背后的委屈，小模型能秒回高频问题，却需要大模型补上长尾需求的缺口。

自迭代再智能，也得靠人工运营把新规则、新需求“喂”给AI。

说到底，客服的核心从来不是“用不用AI”，而是“能不能让AI帮人把事办得更暖、更快”，这才是AIGC在客服里真正的价值所在。