随着人工智能模型的进步，论坛中的帮助和支持工单将由人工智能驱动。Midjourney 用于艺术创作，可以省去艺术创作的手工劳动。论坛的娱乐板块变化不会太大，因为如果你只是为了好玩，人工智能并不是必需的。人工智能也可以编写代码，使组件更容易制作。
帮助和支持论坛已经使用自动化流程一段时间了，至于使用像 ChatGPT 这样的“真正”AI 工具是否会有所改进，还有待观察，据我所见，ChatGPT 倾向于在技术问题上出错。
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我做了多年的客户支持，所以对此进行了很多思考。我认为，出于多种原因，高质量的客户支持应继续允许客户在不太麻烦的情况下联系到人工客服。不过，让客户能够尝试使用人工智能驱动的搜索来回答他们的支持问题，这也有充分的理由。
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要非常注意的一点是，这些工具将在未来几年内改变支持服务。
很容易说“呸，不适合我”，我想要 100% 人工服务。
但我们将达到两个中间状态，它们更为细致。
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基于人工智能的分类，依靠人工智能提供客户可以立即获得的第一线简单答案，而无需等待支持。
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基于人工智能的工具，使支持工程师更具生产力。21% 的内容由人工智能撰写并由人工监督，这是否是毒井和信任的侵犯？我不这么认为……这里有细微差别。
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考虑到我经常比一线支持团队更了解产品，AI 很难让情况变得更糟，而且借助语音识别/语音软件，进行对话甚至可能更容易，尽管与 Alexa 或 Siri 对话可能会令人沮丧。
我曾在一个大型软件公司遇到过如此多的工单被升级到二级或三级支持，以至于他们最终给了我绕过一级团队的方法。
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我警惕对任何涉及大规模社会变革的事物使用“很难让情况变得更糟”之类的论点。很少有复杂的问题是无法变得更糟的。逐步朝着期望的结果努力似乎是一种更合理的方法。
我之所以对此感兴趣，是因为我曾是一名客户支持代表。我能感受到世界上数百万从事类似工作的人的共鸣。看到“客户支持代表”出现在受 AI 影响的工作列表的顶部，这令人担忧。请注意，来自边缘化群体的人在客户支持劳动力中占很大比例。
这听起来像是一个糟糕的支持系统。一级团队不一定需要能够解决你的问题。他们需要能够做的是理解并同情你的问题，并有动力去确保问题得到解决。
Discourse 在 AI 如何集成到客户支持系统方面处于领先地位。我对此贡献不多，除了试图强调人类理解、同情和动机在客户支持工作中的作用。大型语言模型可以在一定程度上模仿这些属性，但从我的角度来看，这不是这项技术的恰当用途。
从客户的角度来看，借用 Sam Altman 的话（凭记忆）来说，“没有人喜欢被电脑居高临下地对待。”让大型语言模型支持代理试图模仿人类的关怀，将会导致客户的沮丧。
这已经偏离了关于大型语言模型将如何影响论坛的问题。如果将继续讨论 Discourse 驱动的客户支持系统如何通过 AI 得到增强，那么可能应该将其移至一个单独的主题。
编辑：再仔细想想，我认为 Sam Altman 的引言可能更接近“没有人喜欢被机器训斥。”请注意，我做出这个修正，就是说明人类的动机常常起到纠正作用。
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没有人喜欢被问“你确定它插好了吗”，但我听过很多次了。
我也在帮助台度过了许多时光。但我们知道的比用户多，这是一种自豪感，而且我们经常受到帮助台主管和其他人的提问，以确保我们跟上进度。但第一步总是弄清楚用户想做什么以及他们对此了解多少。
帮助台人员编写了一个 Eliza 程序，该程序模仿了许多支持对话的最初几分钟。
当那家软件公司给了我一个直接通往三级支持的管道时，我没有抱怨，三级团队也没有。事实上，有几位开发人员（四级）给了我他们的直接电话号码，有时他们还会打电话给我！
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如果他们不从那里开始，我通常会担心他们根本无法提出解决方案。
最令人沮丧的是，当他们念着自己都不懂的脚本。或者很快就建议解决方案是完全重装你的手机操作系统。
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当我不捣鼓 Discourse 时，我领导支持部门的大型团队。现实情况是，这些模型最终将比人类更可靠——永远在线——随时随地可用。我相信，对人类互动的需求将永远存在，然而，我认为很明显，未来几代的大型语言模型将清楚地表明，人工智能可以识别细微差别和情感，并做出相应的回应。甚至可能比人类更有效，因为人工智能的回应将更可预测。
当然，我这是在猜测，但我相当有信心，五年后呼叫中心/全方位服务战略将大不相同。
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这意味着当 AI 模型变得更先进时（我们有 GPT-4），它们将成为答案的主要来源吗？这可能会让人类在寻找答案方面付出更少的努力。准确性也很重要，请仔细检查错误。
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100%。这不是“如果”的问题，而是“何时”的问题。
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你可以有理有据地认为搜索引擎已经成为获取答案的主要途径。它们几乎让百科全书行业倒闭了。
支持 ChatGPT 的搜索引擎（这可能有些多余）最终可能难以与人类聊天伙伴区分开来。
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我的客户刚刚上线了 Chatbot
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我们正在使用它（目前是 gpt-4o）作为支持团队的补充。主要优点是：
- 像论坛一样，全天候可用，包括晚上和周末
- 立即响应，而我们的人工支持团队需要更长的时间
- 也许能够回答您无法通过论坛搜索找到答案的问题
确实，它有时会在技术问题上出错。尽量减少这种情况一直是我们面临的最大挑战。它能够将聊天转接给我们的人工团队至关重要。目前，这发生在不到 50% 的聊天中。在运行更长时间并获得更多反馈后，我将撰写一份更详细的报告，说明它的进展情况。
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你能猜到行业平均水平是多少吗？因为这听起来确实很高。另一方面——我曾经在爱尔兰科克的一家全球分时度假公司工作过，我感觉几乎每次通话都会升级，如果导游不能满足美国或英国客户的要求，那么相比之下，只有一半的结果已经很棒了。
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我不确定平均值，但我确信这取决于支持的内容。
在我们的案例中，有些支持问题是聊天机器人无法处理的，因为它们需要采取行动。例如，如果需要更改账户或退回设备（这需要退款和/或授权），那么机器人就无法完成。
这也取决于技术支持的复杂程度。有些问题很简单。如果用户用正确的词语搜索了论坛，他们就能找到答案。但有些用户宁愿直接提问并得到答案。在这种情况下，机器人非常擅长搜索论坛、找到答案并呈现给他们。但当问题需要调查或多变量分析时，机器人往往会给出通用的答案，价值不大。
不过，我们预料到了这一点。构建知识库和改进提示是持续进行的工作。我们预计大型语言模型（LLM）和插件也会不断改进。
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总之，来自其他支持渠道的每一次二次查询都会带来很大的压力。
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