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我们如何使用 AI 代理采访内容专家
如果您的内部主题专家能够抽出时间进行采访，您就有了博客或 LinkedIn 文章的好主意。
来源:营销人工智能研究所如果您的内部主题专家能够抽出时间进行采访，您就有了博客或 LinkedIn 文章的好主意。
人类经验和洞察力是人工智能时代优质内容的关键要素。机器人可以快速生成大量内容，但如果没有人类的视角，它就会让人感觉很普通。
瓶颈在于找到时间采访您的首席执行官、首席营销官、首席内容官或其他内部中小企业，他们可以提供您提升内容所需的观点。
我们在 SmarterX 面临着这一挑战，这也是团队开始构建面试代理的原因。这是一个正在进行的实验，但值得与您分享，供您的内容和营销团队考虑。
原创洞察力是稀缺资源
随着人工智能生成的内容变得更容易、更便宜地大规模生产，人工智能无法复制的东西变得更有价值：原始引用、第一手经验、强烈的意见、通过实际工作和实验获得的洞察力。
在SmarterX，内容团队重视“专家优先”的内容方法，原始种子材料来自人类，人工智能协助起草和分发。
这意味着重新利用我们整个组织中创建的人类内容：
对于最后一个问答，问题是时间和访问。当内容团队需要主题专家或无法分配时间进行采访（即使是简短的非正式采访）时，主题专家并不总是可用。
实验：人工智能面试官
为了解决这个问题，SmarterX 团队构建了一个 AI 代理的 MVP（最小可行产品），可以采访 ChatGPT 中的专家。
它的工作原理如下：
假设内容团队本周计划发布 5 个帖子。对于其中三个人来说，他们希望融入内部专家的原创观点。座席不是安排会议或发送电子邮件，而是接管协调和面试过程。
它遵循以下步骤：
首先进行研究。在采访开始之前，座席会研究任务、主题、受众以及专家在最近播客节目中所说的相关内容。它并行运行多个研究任务，因此它是在真实背景下准备的。
适应性访谈。然后，代理一次采访专家一个问题。每个答案都有助于形成后续问题。我们的目标是提出有用的、具体的观点，而不仅仅是笼统的或表面的观点。
最后创建可用的摘要。采访完成后，代理会为内容团队生成结构化摘要：主要要点、重要引述、完整的文字记录和相关源上下文。它还对专家在采访中提出的主张进行事实核查。事实核查很重要，因为即使是主题专家也会犯错误，而在流程中建立验证可以让内容团队节省一步。
正如《人工智能秀》第 233 集所讨论的那样，采访和输出简报已经开始进行。
它实际上解决了什么
该代理不是内容生成工具，而是让忙碌的专家更轻松地将他们的想法贡献给内容。例如，中小企业可以在散步或早上通勤时进行人工智能代理面试，而不是在工作日中抽出时间。
但仍然需要有人手动启动该流程，告诉客服人员帖子的内容并启动采访。该团队正在努力实现这一自动化。例如，让某人在项目管理系统中将一个职位标记为需要专家访谈，然后这会提示代理主动联系并自主安排一个访谈。
其扩展是否有意义，以及它生成的简报是否转化为明显更好的内容，是团队仍在衡量的事情。这是对范围狭窄的代理工作流程的早期测试，似乎不需要很长的构建周期就可以实现。
要点是：随着人工智能改变制作的速度和规模，内容团队应该重新调整精力，确保制作的内容具有洞察力、原创性，并且基于只有人类才能提供的内容。
本文借鉴了由 Paul Roetzer 和 Mike Kaput 主持的《人工智能秀》第 233 集的人工智能用例聚焦部分。要收听完整的《人工智能播客》第 228 集，请访问：https://podcast.smarterx.ai/shownotes/233
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