  为什么拨打客服电话时听到机械合成音你就想挂电话？

  为什么在PDD和客服纠缠时你很乐意去点“PDD客服已介入，请选择是否退款不退货”？

  在AI已经开始各种渗透业务场景的今天，在未来AI一定会大规模应用的明天，AI和人应该如何分工？这都需要我们重新认识人和AI之间的生产关系，做好分工。

  以客服为例，我们如果从范式维度来看，AI是将每一个消费者作为一个通用对象，然后赋予业务属性（你买过什么），问题属性（你的问题是什么），价值属性（应该花多少时间交互），成本属性（消耗多少Token），然后求解获得答案。而真人客服呢？每一个消费者都是不同的，数据是系统给出的，在和消费者的互动中，逐渐勾勒出这个人的画像，然后就在脑海中出现一个傲娇小仙女或者油腻大叔的具象，这个具象进一步影响我们和消费者的互动，逐步导向问题的结果。

  举一个实际例子，学校演出以后演出服的大量退货，AI只会老老实实根据给定的边界（退货政策）给出Yes/No的结论，而真人则会沮丧，会愤懑，会发脾气，回到舆论上寻求安慰。

  如果我们用简单的二元法，那么我可以认为，AI提供的是速度，而真人提供的是温度，我们必须明确并正视这种新的生产关系。当然，会有人说，只要AI更聪明，给AI更多的数据，未来AI也能做到啊。但是如果什么都要等AI 100分了才交给AI，和那些在AI 80分的时候就能够利用其产生生产力的企业相比，那不就落后了么？

  AI与其说更像人，本质肯定更象机器，因为他天生的就可以和数据对接，而且可以不眠不休，可以快速复制分身，开发AI应用的人也更多是直男理科生，所以，我们对AI应用的要求，可能是更偏向效率工具，通过积小成多，通过对大量的细微环节的优化，提升效率。

  那么，在这个效率基座之上，真人的“温度”究竟意味着什么？

  如果是AI负责把路铺平、把车开快，那么真人负责的就是“握好方向盘”以及“搞定车上的乘客”。在未来的生产关系中，人的价值将从“重复劳动”向“高阶情感处理”和“复杂决策”迁移。

  当规则失效时，需要人来校正，来处理处理“非标”与“灰度”

  AI最怕的是什么？是模棱两可，是数据样本不足的“长尾场景”。 回到那个演出服退货的例子。AI根据规则判定“符合退货条件”，因为它无法理解“演出完集体退货”背后的道德风险。但真人客服一眼就能看穿这种“薅羊毛”行为。 这时候，人的温度体现为一种基于社会常识的“判断力”。面对这种灰度地带，真人不仅能做出更符合商业利益和道德直觉的决策，还能在拒绝退款时，通过话术的博弈，既维护规则又不至于让矛盾彻底激化。AI处理黑白，人处理灰度，这就是分工。

  信任应该基于人，也只应该基于人，由人来完成情绪的共振。

  为什么在医疗诊断领域，即使AI看片子的准确率已经超过了医生，病人依然需要一位真人医生坐在对面？ 因为确诊只是“速度”，而关怀才是“温度”。 当一个坏消息被AI冷冰冰地读出来，那是审判；当它由医生看着你的眼睛，带着遗憾和鼓励说出来，那是医疗方案的开始。在商业场景中同理，当消费者愤怒、焦虑或迷茫时，他们需要的不是秒回的“亲，在的”，而是一个能听懂他在骂什么、能接住他情绪、能让他感受到“我在被重视”的同类。 只有人，才能抚平人。

  “80分AI”的补完计划，是人最需要做的工作。

  前文提到，我们不该等AI到了100分才用。那么，剩下的20分差距怎么办？这正是“人机耦合”的最佳切入点。 未来的生产关系范式应该是：AI作为外骨骼（Exoskeleton），人作为驾驶员。

  AI负责海量筛选（Speed）： 比如从1000个客服对话中，瞬间识别出10个情绪处于崩溃边缘的客户；

  人负责精准降维打击（Temperature）： 客服主管直接介入这10个对话，用真人的同理心去化解危机。

  在这个过程中，人不再是流水线上的螺丝钉，而是成为了驯兽师。我们利用AI输出的半成品、初稿或数据结论，进行最后的润色、把关和情感注入。这不仅没有降低人的价值，反而让人从低效的重复劳动中解放出来，去从事创造性更强、情感浓度更高的工作。

  不要试图让AI学会做人，也不要让人活成机器

  未来的企业竞争力，不再单纯看谁的人多，也不单纯看谁的算力强，而是看谁能把“AI的速度”和“人的温度”缝合得最完美。

  如果强行让AI去模拟人的温度，只会产生恐怖谷效应，让人感到虚伪和厌烦，想想那些自作聪明的语音助手吧。如果强行让人去比拼AI的速度，只会导致员工的异化和枯竭。

  AI向左，极致的理性与效率；人类向右，极致的感性与体验。 当我们不再强求AI像人一样思考，也不再逼迫人像机器一样干活时，这种新的生产关系，才算是真正理顺了。

AI提供速度、真人提供温度，论AI与人的生产关系

AI向左，极致的理性与效率；人类向右，极致的感性与体验

人工智能

职业发展

AI与人类客服分工新范式：AI提供速度与效率，处理标准化问题；人类提供温度与判断，解决灰度问题。未来生产关系应是AI负责基础筛选，人类专注情感连接与复杂决策，实现人机优势互补。

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AI提供速度、真人提供温度，论AI与人的生产关系

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