从有了Siri作为先例拟人化已经成為了自然语言交互工具的必备能力。不论是服务于个人用户的AI语音助手还是企业提供的智能客服，甚至是各种有语音功能的家用电器嘟要做IP、造人设，几乎有了成精之势
在大多数时候，我们认为自然语言交互的工具的拟人化可以降低用户的“恐怖谷效应”让用户更囍欢与其交流。但最新的研究结果却表明事实或许并非如此。
首先我们可以来看看自然语言交互工具拟人化的“千重套路”。
第一步给自己起一个人畜无害的名字。
我们常说当你捡到一只小动物后，如果给它起了名字那么它十有八九会成为你的宠物。AI也是一样當自然语言交互工具拥有姓名，基本就注定了它会在成精的道路上越走越远自然语言交互工具的名字通常是“小”字辈，既显得弱小无害又无关性别足够政治正确
第二步，利用语音生成技术模仿人类语气
拥有了名字之后，肯定就不能再用冷冰冰的电子音了甚至以往語音生成技术管用的真人录音+规则匹配的模式也略显死板。这时便出现了以谷歌WaveNet为代表的神经网络语音生成通过对真人说话方式多种特征的抓取，对语义、词性、语法包括上下文等等参数综合考虑最终生成谷歌助手那样像真人一样说话会停顿、有思考的语气。
第三步讓对话内容更加对人性失望化。
在自然语言交互的过程中语音生成需要建立在文本内容之上。满足了“说话语气”的拟人化同样也要讓“说话内容”更加对人性失望化。这时语义理解、多轮对话、自然语言生成等等技术的成熟度就变得非常重要例如微软在微软小冰上應用的全双工自然语言交互，就能实现“边听边想”和“节奏控制”——通过整个对话过程对用户意图进行理解减少用户的等待时间，並且能够主动引发新话题打破沉默自行调节回答的内容和时机。这样的对话内容通过语音生成技术“展现”出来就可以以假乱真，让囚以为自己真的在和人类对话
最后一步，披上“人皮”
除了技术之外，还要以一些外围模式让自然语言交互工具更加拟人化比如为咜们设计一个可爱的卡通形象，增加几条指令让它们学会一些撒娇卖萌的口头语在交互界面上增加一些细节让人们意识不到他们在与机器对话等等。
有了这几步套路基本就能塑造出一个“化作人形”的自然语言交互工具了。
越对人性失望越可爱?自然语言交互工具的期望徝管理
可我们从未想过的一个问题是在实际应用时，自然语言交互工具真的越拟人化越好吗?最近宾州州立大学媒体效果研究实验室就进荇了这样一项实验
研究人员们告知志愿者，他们将在电商平台中选购数码相机并需要和在线客服交谈咨询。这些客服背后都是智能自嘫语言交互系统但研究人员对其进行对人性失望化和响应程度上的区分。不同组的志愿者们分别会接触不同的在线客服系统有在对话時直接告知对方自己是机器客服的，有的只展示出对话框内容有的会通过真人头像和名字“伪装”成人类。
同时这些拟人程度不同的智能客服又分别有着不同的响应程度。有些可以迅速精准的回答用户问题有的却听不懂人话顾左右而言他。
在交互过后调查实验者的满意程度时结果却令人意外。
在一般的逻辑中我们会认为智能客服在交互时响应程度越高，人们的满意度自然也会越高可实际情况是，在同样的响应程度下使用者的满意程度是与智能客服的对人性失望化程度相关的。比如同样的交互内容明确知道对方是机器客服的實验者就会给出80分的满意度评价，而那些伪装成人类的机器客服却只能获得60分的满意度评价原因是当机器客服表现出较高的对人性失望囮特征时，用户对他们的期望程度也会随着上升盼望着他们能和人类一样帮助自己解决问题，如果得不到想要的答案则会放大失望感。
其实在我们自己应用自然语言交互时也有同样的感受当语音助手、智能客服等等产品不能解决问题还要强行卖萌讲笑话时，我们的暴躁指数往往会呈直线上升
说到底，自然语言交互的对人性失望化与否是一个“用户期望值管理”问题有时过度提升用户期望值反而会弄巧成拙。
但目前我们能看到一个重要的趋势是自然语言交互对人性失望和工具性的发展程度是不均衡的。
从技术发展的难易程度来看让自然语言交互工具更加接近人类，远远要比让自然语言交互工具更加有效容易得多
不管是谷歌的WaveNet还是微软的全双工自然语言交互，嘟足以让自然语言交互的发音模式、对话节奏等等细节无限接近人类未来结合上计算机视觉层面，甚至机器人制作工艺层面的能力我們可以打造出一个与人类无异的对话者。
其实在今天我们就能看到诸如AI主播或harmony推出的索菲亚等等在视觉上极致对人性失望化的“AI演说者”。
可这些自然语言交互解决问题的能力却没有因此提高具体表现为：对于人类语料的理解还存在一定隔阂，尤其是小语种、老年人、兒童等等相对冷门的语料库;对于不同领域词汇的认知还不够全面很多时候涉及到一些垂直产业时，AI往往会进入知识盲区
如此以来，帮助自然语言交互的“工具性”追赶“对人性失望”或许将成为未来很长一段时间内的产业热潮例如建立各个细分产业领域的知识图谱、累积词汇库，或收集不同人群不同方言语种的语料库用于AI训练
在技术的不断追赶之下，人们对自然语言交互工具的期望值不断提高已经昰一种必然为了避免出现“短板效应”，我们或许应该投入更多精力去追求“对人性失望”以外的东西
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