“你平常網購，咨詢網店客服，回答你的客服很有可能就是我們調教出來的智能機器人。”
韓佳芮是阿里健康客服線的一名人工智能訓練師。在她從事這個崗位3年多以后，人工智能訓練師成為了“國家認定”的新職業，是今年2月人社部等三部門發布的16個新職業之一，逐漸進入大眾視野。
這讓她對自己的職業有了更清晰的定位，同時也有小小的自豪——這個職業是從阿里起步的。
1、學醫的小姐姐，跟算法較上了勁
圖片說明：2012年，韓佳芮從廣州中醫藥大學臨床中醫學專業畢業。
2012年，韓佳芮畢業于廣州中醫藥大學，學習的是臨床中醫學。進入阿里健康后，她從2017年開始做人工智能訓練師。
人工智能訓練師是做什么的？他們要使用智能訓練軟件，在人工智能產品實際使用過程中進行數據庫管理、算法參數設置、人機交互設計、性能測試跟蹤及其他輔助作業。
這聽起來與韓佳芮所學的臨床中醫學沒有半點瓜葛。當她的同學大多已經在醫院做臨床醫生、臨床藥師，她也經常會遇到別人不解的詢問，為什么要跨行業跨專業做現在這份工作。
“我是比較典型的雙子座性格，對新鮮事物一直保持著非常好奇的狀態。我覺得新職業給了年輕人更大的想象空間，因為新職業在發展過程中會不斷地迭代，不斷地創新。”韓佳芮生于1989年，在她看來，無論是80后還是90后，對于工作的熱情是一致的。
如果說最初的好奇讓韓佳芮在阿里健康做起了人工智能訓練師，那么漸漸地，她在這個崗位上找到了與醫生職業的異曲同工之妙，或者說發現了爆發自身更大能量的機會。
韓佳芮的日常工作是對阿里健康大藥房的智能客服進行維護，通過對成千上萬條客戶咨詢的問題進行分類識別，進行分析、處理，根據識別到的問題比如藥品怎么吃、效果怎么樣，將答案自動回復客戶，快速解決客戶問題。
目前，阿里健康大藥房年度活躍消費者超過4800萬，每天都會接到上萬條用戶咨詢。
“如果我去醫院工作，在某一個科室，接觸到的患者可能一直都是一群人。但在阿里健康人工智能訓練師的崗位上，我能解決的是更廣大患者的需求。雖然我沒有戰斗在救死扶傷的一線，但我從另一個角度在幫助患者。我覺得還是很自豪，很滿足的。”韓佳芮說。
2020年的春節因為疫情爆發而變得格外不同，韓佳芮的不少醫生同學堅守一線值班，而她與阿里健康的智能客服，為在家不方便出門的患者提供了更多的咨詢途徑，緩解了一線的壓力。在她看來，這份職業同樣有很大價值。
2、讓醫學生研究算法，還是讓程序員學醫？
醫學和IT，恐怕能進入世界上專業術語最龐雜的行業之列。
對于韓佳芮來說，剛接觸這份工作時，仿佛從一個專業壁壘跳進了另一個專業壁壘。
“非常困難，對于算法、人工智能完全沒有概念，一些專業術語也不清楚，這個過程大約持續了將近半年。”通過惡補知識，不斷與專業人士交流提升，韓佳芮逐漸進入了狀態。如今的她，已經從一個“小白”發展到可以獨當一面。
“人工智能就像小孩子，要不斷地訓練、調整、培養，‘智商’才會越來越高。”在這個過程中，需要給機器輸入大量的儲備，其中技術含量最高的是對問題語料的訓練。
事實上，用戶咨詢并不會按照統一標準的模板，問“這個藥功效是什么”“怎么服用”，而是按照個人習慣會有各類表述，不同地區的人還會帶有方言，甚至英文。這就需要訓練人工智能對用戶龐大的語料庫進行識別、分析，從而在復雜的詢問場景下也能準確回復。
韓佳芮回憶，“常規來說，每一個問題背后，至少要有四五百個問法去支撐。最多的一個問題，我記得補充了1000多條問法。不僅要根據客戶實際問題去做搜集和整理，也需要自己去聯想。”
更難的是，人工智能要根據用戶已提出的問題，去預判他下一個問題，在多輪互動中給出準確答案，縮短用戶咨詢流程。
目前，在阿里健康大藥房，通過智能客服直接解答的比例大約在60%。這個數字聽起來似乎不是太高，但卻已經是韓佳芮和同事們努力3年的結果。接下來每一點提升都會是難上加難。
原因是什么？在于醫藥行業的特殊性。智能客服不僅要保證回答的專業度，同時還要對用藥風險進行把控，保證用戶的用藥安全。
包括韓佳芮在內，阿里健康人工智能訓練師隊伍所有人員都有醫藥、護理等相關專業背景。“其實我們更多的還是要保證用藥安全和用戶體驗，而不是說單純的去提升智能客服的解決能力。”在實際工作中，韓佳芮會與阿里健康的風控等相關團隊合作，給疾病、藥品、客戶問題進行風險等級打分，遇到高風險情況，智能客服會自動轉接給人工客服進行解答。
舉個例子，當客戶反饋有藥物過敏史，比如說起紅疹或者發熱，這時候如果還用機器人去處理，患者的體驗不好，這時候智能客服就會自動轉接給人工客服去跟進。
3、“親，我隨時都在”
人工智能的專業性得到了保障，接下來的另一個重要任務是，讓機器人更像人。
“好的，等待您的召喚”“親，我隨時都在”“您有什么問題的話，可以隨時找我”。
為了讓用戶接受并習慣于智能客服，阿里健康人工智能訓練師會精細化表述每一款藥品的使用說明，針對用戶不同的問題給專業的答案，提前預測客戶可能想問的問題從而簡化客戶咨詢流程。與此同時，會增加一些口語化、擬人化的對話內容讓客戶更容易接受。
舉例來說，當用戶第一次問：這個藥怎么吃怎么用，智能客服會按照說明書內容給基本答案。當用戶再問有針對性的問題，比如是給兒童用藥，智能客服就會針對患者年齡，進一步講解用藥注意事項，需要注意什么，觀察用藥之后的反應等，在這個過程中會采用人和人日常溝通的口語化內容。
再比如，在疫情最嚴重的時候，很多用戶會來咨詢關于口罩的問題：到底什么樣的口罩對于新冠病毒是有效的？應該怎么佩戴？
這時候，智能客服在解答的同時，會給用戶一些安撫，告訴用戶不需要過度緊張，正常飲食，注意外出時戴口罩就ok了。這些不僅能給患者指導，同時也能幫助緩解患者的緊張情緒。
3年多來，韓佳芮和同事們一直在努力，把智能客服訓練得更人性化，讓用戶感知到，這是一個有溫度的服務，而不是冷冰冰的機器人對答。
