苹果公司最近宣布暂停为新闻和娱乐提供人工智能通知摘要。
在此之前，因产生不准确的新闻提醒而引发的反对声浪不绝于耳。
下一次 IOS 更新将完全禁用该通知，直到完善该服务后的下一次更新。
苹果公司的让步正值幻觉不断干扰人工智能生成项目（以及现在的代理项目）之际。
亚马逊最近正努力将 Alexa 重新塑造成一个人工智能代理。亚马逊认为幻觉是持续存在的障碍。
然而，尽管关于幻觉的讨论甚嚣尘上，许多联络中心还是继续推进并实施了自动摘要。
毕竟，联络中心提供商承诺，这将是服务团队的第一个简单用例，有助于建立他们对 GenAI 的信心。
现在，自动摘要似乎没那么容易了。
自动摘要在联络中心的采用率很高，但存在困难许多联络中心渴望跟上人工智能的推出，并加入了案例自动摘要的潮流。
过去 18 个月中，实施自动摘要的服务提供商数量大幅增加。
事实上，根据最近的 CX Today 报告，38% 的联络中心已经这样做了。
事实证明，在联系后将这些自动摘要加载到 CRM 中有助于跟踪客户的案例历史、缩短处理时间并节省成本。
然而，一些联络中心发现 – 虽然模型在POC 和试点中表现良好 – 但将其扩展到企业级生产却存在困难。
这是Observe.AI 联合创始人兼首席执行官 Swapnil Jain的说法。
在LinkedIn 的一篇文章中，Jain 分享了企业联络中心如何才能让自动摘要功能有效运作的以下列表：
微调模型以提高准确性解决转录错误强制长度限制实现高精度实体提取管理延迟要求保持声音一致性（第一人称与第三人称）无缝处理呼叫转移等复杂场景Jain 指出：“这些都不是小细节。它们对于构建真正的企业级 AI 解决方案至关重要。”
联络中心是否应该放弃自动摘要？在彻底批判自动摘要之前，有必要回忆一下它出现之前的情形。
联络中心代理必须手动编写摘要、用处置代码标记交互，然后将其发送到 CRM。
在匆忙之中，特工经常会错过关键细节并选择错误的处置代码。
因此，他们在 CRM 中填充了不准确的数据，这意味着联络中心很难追踪许多客户案例的历史记录。此外，他们无法准确地找出客户打电话的原因。
虽然自动摘要有时可能会产生幻觉，但它们比之前的摘要领先了一步。
然而，联络中心应努力确保其部署尽可能准确。
首先要保持适度的怀疑态度。正如 Jain 帖子的一位评论者所写：
一个好的人工智能演示需要 10 个小时的工作，但真正的生产需要 10000 个小时的艰苦工作
此外，联络中心应该瞄准自动摘要解决方案，让他们定制后端大型语言模型 (LLM) 及其提示。
从那里，在沙盒环境中对这些模型和提示进行广泛的测试，并使用工具对结果进行基准测试。
