AI 需要严格控制吗？从用户画像实验看最佳协作方式

2025-03-17 07:29:38

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在AI技术深刻影响日常生活与商业决策的当下，如何实现AI与人类的最佳协作成为重要议题。本文将通过用户画像实验，探讨AI控制的适度性与边界，从实践中寻找人机协作的最佳平衡点，为AI驱动的产品设计与管理提供新的启示。

AI 在复杂任务中的角色日益重要，但如何协作才能发挥最大价值？本文探索人与AI协作处理复杂任务的方式，怎样合作的方式会更有效。

一、实验结果概览

对比两种方式的测试结果，纯AI自主模式在整体表现上优于流程化控制，主要评判标准包括典型性、差异性、契合性和有效性。然而，纯AI自主方式的输出颗粒度较为粗糙，仍有优化空间。

总结：

接下来分别分享下这个过程

本研究需要具备通用推理、联网搜索能力的模型，备选方案包括 DS、千问、GPT。由于 Deepseek R1 不能联网，且本次研究依赖最新产品数据，暂不测试。同时，千问的推理能力未达预期，最终选用 GPT（4o mini、o3 mini）。

我将这个过程分为了两个阶段，预热和制作用户画像，同时通过关键节点的控制来进行流程的构建

预热的目的

聚焦关键信息：AI 具备广泛的知识储备，但未经引导可能会输出不相关内容。通过预热，可以设定主题边界，引导 AI 关注核心信息，确保研究方向精准对齐。
拓展思维维度：AI 能提供跨学科视角，弥补人的知识盲区，帮助拓展思考路径。相比人类依赖经验判断，AI 可通过模式识别发现潜在的逻辑关联，但需要对其生成的内容进行合理性评估，以避免信息偏差。
评估模型能力：不同模型在推理、数据完备性和表达方式上存在差异。预热阶段可用于测试模型在理解问题、提供新知、生成高质量内容等方面的表现，从而选择最合适的模型进行后续研究。 预热结果：

结果基本达标，控制器中的关键节点问题都能回答上来，它可以做为用户体验专家来做接下来的任务

找到这个流程的关键节点，只对关键节点进行管控，以下分别从流程、产品了解、用户群体的划分、用户画像的坐标去做为节点控制

**流程合理：**整体流程架构正确，确保用户画像的生成逻辑连贯。

**产品信息：**AI 具备联网能力，能获取并整合最新产品数据。

**用户群体划分：**基础分类较为全面，但仍需进一步优化细分标准。

**划分维度：**基于用户需求和行为模式，设定了 4 个核心划分维度。

**画像维度：**基本覆盖主要特征，但颗粒度仍可优化。

**画像质量：**当前生成的画像相似度较高，缺乏足够的差异化，未能充分展现更多典型用户特征。

流程化控制过度干预 AI 生成过程，导致任务执行零散、不连贯，影响结果质量。此外，这种方式容易出现过拟合，限制 AI 的灵活性，同时**微调成本高，**调整难度大。

本研究需要具备 推理能力和联网搜索 功能的模型，备选方案是 Qwen2.5-Max，该模型是千问的最新推理模型，可以自主推理并完成任务，仅需提供清晰的需求描述，AI 即可规划执行。提示词的精准度是影响最终结果质量的关键因素。

用户模型结果：整体分类清晰，但细分维度较为粗糙，部分画像存在重叠。

用户模型结果：分类相对合理，但画像的定位较粗略。可将相关需求细化并融入提示词，以提升生成质量。

通过两个提示词对比结果，只要提示词够精准，质量会更高。

过程甚至有图表示意和属性权重

在纯AI自主模式下，推理模型可自主完成复杂任务，核心挑战在于如何精准描述需求。提示词的清晰度直接影响 AI 的理解和执行效果，决定最终生成结果的质量。

联网搜索的局限性：搜索结果更偏向信息总结，而非提供新的洞见或深度思考，这可能与模型的知识处理方式有关。
提示词设计的影响：分步骤提问时，建议每个问题都清晰独立，因为 AI 可能不会自动关联前一步的内容。
结合真实用户数据的重要性：如果 AI 能基于具体的用户数据，生成的用户画像会更加准确和贴合实际需求。
行业趋势：用户画像自动化：未来可能会有专门的公司，将 AI 处理复杂标签体系的能力封装成产品，实现一键生成精准用户画像。
AI 的关键词理解 vs. 人类语言：AI 对关键词的理解与人类表达方式可能存在偏差，但从最终结果来看，核心意义往往是匹配的。例如“典型性、差异性、契合性、有效性”等概念，AI 可能没有直接归纳，但在推理过程中已实际应用这些逻辑。
搜索的作用与局限：AI 依赖搜索内容作为知识库，在推理时更看重搜索结果的权重。因此，在构建分析框架时，不建议过度依赖搜索，以免限制 AI 的推理能力。但在执行任务时，搜索仍然是重要的信息更新手段。这也许解释了o1 推理模型为何默认关闭搜索，优先依赖自身的推理能力，而非外部数据。