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你以为自然交互工具越拟人化就越能赢得用户青睐的想法可能并不准确。自从有了Siri这个例子后，拟人化一度被视为自然语言交互工具的标配。

无论是面向消费者的AI语音助手，还是企业提供的智能客服，甚至带有语音功能的家用电器，都在努力打造个性和形象，仿佛要变得和人类一样聪明。

人们普遍认为，拟人化能够减少用户的“恐惧谷效应”，使用户更愿意与之互动。然而，最新的研究结果却揭示了一个不同的真相。

自然语言交互工具拟人化的多重手段

自然语言交互工具拟人化的手法可谓五花八门。

第一步：赋予独特的人名

我们经常发现，自然语言交互工具的名字通常带有一个“小”字，如“小爱同学”、“小度”。这种命名不仅显得亲切，还符合社会对性别平等的重视。

第二步：模拟人类语音

为了不让用户感到冰冷，自然语言交互工具必须采用先进的语音生成技术。例如，谷歌WaveNet利用神经网络捕捉人类说话的各种特征，使语音听起来更自然、流畅。

第三步：人性化对话内容

除了语音，对话内容也需要更人性化。这需要语义理解、多轮对话和自然语言生成等技术的支持。例如，微软的小冰具备全双工自然语言交互功能，不仅能理解用户的意图，还能适时引入新话题，增强对话的真实感。

最后一步：拟人化外观

除了技术层面，自然语言交互工具还需要在外观上更加拟人化。例如，为它们设计可爱的卡通形象，加入一些亲昵的动作，使用户在交互过程中感觉不到是在与机器对话。

越拟人越好吗？

虽然拟人化似乎让自然语言交互工具更具吸引力，但实际效果却未必如此。宾夕法尼亚州立大学的一项实验显示，用户对智能客服的满意度并不完全取决于其拟人化程度。

实验中，志愿者们需要与不同拟人化程度的智能客服进行对话，结果发现，即使在相同的响应速度下，那些明确告知自己是机器的客服反而获得了更高的满意度评分。这是因为当智能客服表现得过于拟人化时，用户对它的期望也随之提高，一旦无法满足这些期望，失望感便会加剧。

工具性与拟人性的平衡

目前，自然语言交互工具在拟人性和功能性方面的发展并不平衡。尽管技术已经可以让语音听起来更接近人类，但在理解和处理复杂任务方面仍存在不足。例如，对小语种、老年人和儿童的理解还存在障碍，对于特定领域的专业知识也有所欠缺。

因此，未来的发展趋势可能是让自然语言交互工具在提高功能性的同时，逐渐减少不必要的拟人性。例如，建立细分领域的知识图谱、扩大词汇库，或者收集更多方言和口音的数据，用于AI的训练。

总之，自然语言交互工具的拟人性并不是越高越好，关键在于如何更好地平衡拟人性与功能性，从而满足用户的真正需求。