今日，我听到了有关AI训练师的介绍，这让我想起了之前在同方水务的一次经历，当时也听到了类似的观点。例如，在污水处理厂中，药物投放量通常依赖于公司的三大经验公式和厂内技术员的专业判断。然而，他们希望借助AI的大数据分析能力，将现有的操作场景与AI相结合，通过数据训练让AI精确计算出最合适的加药量，并自动完成投药过程。这一举措不仅能显著减少人力成本，还能确保24小时不间断地监控污水处理厂的运行状态，仿佛设立了一位“数字厂长”，实现了对污水处理设施的智能化管理，从而大幅提高效率。
今天，刘思毅提到的AI训练师概念，则主要应用于客户服务领域，即通过将高质量、高频率的客户对话场景输入AI系统，持续优化机器人的应答能力。目前，许多机器人客服的回答显得过于机械化，难以满足用户的需求，甚至可能引发不满。相比之下，优秀的客服人员能够运用一套精心设计的话语模式来回应客户，无论这套话术是由AI生成还是由人类制定，其核心价值在于能否有效解决用户的问题。展望未来，我们或许会见证一种新兴职业——AI车队管理者，他们将利用传感器收集大量行车数据，以此训练AI处理复杂的交通状况，学习各种情境下的最优驾驶策略。在这个过程中，人类的作用在于持续优化AI的表现，特别是在数据稀缺的情况下（如崎岖不平的道路），需设法获取更多有价值的辅助决策信息；同时，还需承担起车辆的日常维护保养及事故处理等任务。
在实际项目开发中，工程师往往难以完全理解产品经理的具体需求。因此，产品经理的关键职责在于清晰界定需求场景，而工程师则专注于技术实现。您提出的需求越具体、越明确，工程师就越有可能开发出符合预期的产品功能。
