我身在呼叫中心行业，而呼叫中心是AI人工智能当前一个重要的落地场景。我的工作也经常需要和AI语音机器人发生关联。

科普时间：AI语音机器人，是基于客户提供的客服话术梳理出流程逻辑，以AI来模拟客服说话，同时将用户说的话实时转译成文本及完成意图判断，再决定AI机器人往下走到哪个节点。如此多轮交互，一步步到流程终结。

负责制作、梳理并且优化话术流程的人，叫AI 训练师。随着AI外呼在呼叫中心落地越来越成熟，训练师的训练方法也越来越成熟，尤其是客户提供的话术模板很清晰的时候，话术梳理并非难事。

我一直以为AI训练师没有高下之分。客户的话术有模板，训练师流程也写了无数个，似乎没有训练师什么可发挥的地方，所以，理论上产出质量的差别应该不大。

最近我发现情况并非如此。有的AI训练师训练10天，效果竟然还不如另一个训练师训练5小时。这差别也太大了吧！而且前者在内测时被大家诟病的诸多问题，在后者身上也大幅减少。所以，究竟AI训练师的水平高下与什么有关？

对于这个问题我是有自己答案的。比如，训练师出现问题了不及时内部沟通，在交付截止日期的最后一天才爆雷； 比如语料库不完善时，不及时与客户沟通，要求客户提供知识库；比如遇到客户challenge时变通性差，导致响应速度慢，客户满意度低。

我怀着这个疑问“采访”了几个人，但答案都不太让我满意。有人告诉我，那个只训练了5小时的AI训练师以前做过客服，所以知道怎么训练，因此制作时间短也能效果更好。这能解释一部分问题，但是也不会造成如此大差距。

今晚在跟AI产品经理讨论项目，我又提出这个问题：你觉得AI训练师的能力高低究竟与什么有关？产品经理想了一想，告诉我：是责任心。

他说：这阶段的AI训练暂时难度不大，人的态度差距是最大的。为什么这么多训练师写的正则表达式有那~么长，因为TA们把其他项目上的表达式直接照搬过来，但是明明有很多就是用不到啊。比如，AI问用户“你有过不良贷款记录吗？”，用户回答“我没有啊”，这是用否定的表达代表了正面的含义。这时候意图的“肯定”“否定”所使用的判定词就跟平常是相反的。如果直接照搬过来，不出错才怪！

我认为他是对的，愈是那些在“事儿”上没有难度的，就愈是容易掉以轻心，即“小事儿”最看责任心。年轻的小伙伴，不要让责任心出卖了你。