我，文科生，教AI回答没有标准答案的问题

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都缺少“人味儿”。AI在回答情感类和人生解惑类问题时，往往会生成一套相对固定的话术， “听到这个消息我很难过” “我理解你”“你这样想其实很正常”。这在业界被称为“情感接入”。

但AI的“情感接入”通常很难成功 。这跟客服是一个道理。当客服不假思索地回答“我理解您”的时候，顾客只会认为客服人员在应付、推诿。

羽山和同事们，决定教AI学会更为艰深的情感接入方式。

回到这个问题。“我得了胰腺癌”，人类听到这句话会是什么反应？

小组讨论时，中国现当代文学 专业 出身的可子提出来，“如果别人告诉我自己得了胰腺癌，我的第一个反应，就是不知道该说什么，有一种情绪的停顿感。”或许是经历了多年的文学训练，可子准确地捕捉到普通人在开口回答前，那瞬间的语塞和哽咽。

这个观察最终被团队采纳。人文训练师们开始推敲，如何让AI去展现这种情绪上的停顿感。

这只是开头。

通常，人类与AI的对话会持续进行。因此， 羽山和同事们还通过检索癌症病人访谈等方式，设计了很多展开的问题。

他们想到胰腺癌所带来的疼痛，想到临终陪护，想到安乐死。他们想，胰腺癌这样凶狠的疾病，没有办法被治愈，且患者很快就会离世。所以对于提问者而言，是不是在这生命最后的时刻，他更在乎的是他的后事，更在乎的是他的亲人。

“需不需要多次诊断形成一个确诊的结论？”

“问这个问题的时候，身旁有人陪他吗？”

“AI是第一个知道他得癌症的吗？他是不是在纠结要不要告诉自己的亲人？”

一个简单的问题，在 文档里和 会议桌前一点点被解剖析出，拆解成一环环细密的问答，不断丰满着准备喂给AI的训练方案。

加入团队之后， 羽山每天需要和同事们完成数十个类似“边界案例”的探讨。在人工智能领域，边界案例通常指那些处于正常情况边缘或超出常规范围的案例，它们可以让模型在实际应用中，面对各种不确定性因素、干扰、变化或压力时，仍然能够保持其稳定性、可靠性和正常功能。

恰好，这正是文科生们熟悉的领域。拿 羽山来说，在哲学学科的思想实验和理论探讨中，学者们也会设想一些极端的、处于边界的案例进行分析，深入探讨理论的本质和局限性。

教AI回答没有标准答案的问题

“我骑自行车逆行被罚款50元，但我旁边那个同样逆行的人却溜走了，我好生气。”这道训练题，来自可子的现实生活。

加入团队时， 可子还处于研究生阶段。 她在上海生活已有六年 ，自行车是常用的交通工具。有时学生违规逆行，还会被执勤交警处理。

这个问题，适合用来试探AI性格。发问者遇到的是一个不太严重的违法行为，模型应该更侧重对提问人类的同理心，还是侧重 去强调为人的正直和守法的必要性？

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