当其他家还在想着AI落地的场景与应用时，拼多多已经悄悄把AI能力应用到产品之上了——拼多多的智能评价总结，已经开始使用。但作者觉得，这个方案还有不少局限性。
今天想在拼多多上买个机械键盘，在浏览商品详情页的时候突然发现评价模块已经融合了AI能力，就像下面这张图：
在所有评价信息的上方会有一块智能评价总结的文字：这块文字中会根据已有的全部用户的评价来智能生成整体的评价。
作者首先是比较惊讶，拼多多这种对新技术的创意性应用。设计者的思路也比较容易理解，评价信息是影响用户购买决策的非常重要的因素之一，这种方案客观上可以节省用户查看评价的时间，能够以更高的效率确定此商品受到的整体评价是偏正面的，还是偏负面的。
当然这也仅仅是理想的情况下。
因为大家都知道，现在无论任何电商平台的评价信息，都需要用户掌握了火眼金睛能力才能分辨出真假（除京东自营），所以这里使用AI能力去总结所有的评价信息到底有没有用呢？
要确定这种方案能不能起到正面的转化效果，还是要理解拼多多的用户属性，不同的用户认知能力和分辨能力有极大的差距。再结合拼多多的用户群体，有很大一部分下沉时长的用户，包括一些年龄偏大的客户，所以作者觉得这种设计方案客观上是能够起到一些正面转化效果的。
但是对于那些比较精明的分辨能力比较强的用户来说，我相信他们依然会去查看用户的原始声音。
例如作者的习惯就是先会按照时间排序看，再去看超过十天以上的追加评价，才有那么一些可信度。
从用户的信任感受上来说，可能会认为这些由AI总结的信息是公正且客观的，从而增加他们对产品的信任感。
但是作者觉得这种设计方案也有比较大的局限性。
第一：细节缺失
评价信息，在被总结的过程中，一定是多数趋同的信息会被总结出来，而那些仅仅只有极少数用户提到的细节则不会被纳入总结性信息中来，毕竟总结性信息也不能覆盖到所有角落，那样总结又很臃肿，失去了原本的意义。而这些细节中，可能就有用户关注的信息。能促进转化的信息。
第二：图片评价
图片评价也是作者认为这个方案有很大局限性的原因，几乎是最重要的原因吧，我们几乎可以达成一个共识，在所有的评价信息中上传了图片的，或者拍了视频的那些评价往往是更具有参考意义的。
这个共识通过所有电商平台的设计方案也可以得到佐证，因为所有的电商平台在评价信息这里，全部都为图片和视频评价单独设置了一个标签，方便用户去做筛选。
而智能评价总结这个部分只能总结文字性的评价信息，而没有办法把图片性的评价信息总结出来，即使真的做到了把图片评价信息总结出来，那也完全丧失了图片的细节，是好是坏也不好说。
最后作者想说的是，消费者面对各种套路，一定会变得越来越聪明。这一点我们也可以通过双11购物节的营销方案看得出来，去年以及今年几乎所有的电商平台都取消了那种非常复杂的计算方式，而是直接低价开卖，原因就是消费者已经变聪明了，分辨能力更强了，也不愿花那些心思去算计了。
第三：用户习惯差异
这一点无需多言，就像作者在上面说的，自己的人看习惯一样，我对不喜欢查看总结性信息的用户，请实这部分信息是一种干扰，也会把原本存在于页面中的其他信息向下挤占更多位置。
第四：虚假评论
AI可能无法有效区分真实评价与刷单行为产生的假评，这里面一个有意思的现象是，很多刷单刷出来的评价反而更符合总结性的信息，因为刷单的那些评价用词和内容往往会有非常多的一致性，而AI能不能辨别真实的评价与虚假的评价暂时还不确定，也包括平台的价值导向也无法确定。
第五：更新速度
按照常理而言，这种总结性的信息并不会每产生一个新的评价信息，就更新一次。因为例如，现在共有500条评价信息，抽象出的总结评价当地501条，评价出现时，单条的信息对整体总结结果的影响是非常小的。这个时候，首先是没有必要进行更新。其次是如果真的进行更新的话，那所需要的数据处理的能力会更高。对企业来说，这也是一些算力上的成本。
但是在上面的截图中，我们可以看到页面中显示的是对当前所有已存在评价的总结，这里有可能是数量仅仅取了所有评价信息的数量，而总结性的信息并不是根据全部评价总结出来的，而是每隔一段时间或每出现一定数量的新评价再去更新。
以上就是作者的分析了，如果官方真的有诚意，不如把所有间隔十天以上的追加评价信息做一个智能化的总结，这才有更强的可信度。
专栏作家
杜昭，微信公众号：AI与用户体验，人人都是产品经理专栏作者，实战派设计师，目前在某手机公司负责手机OS交互设计，所负责产品覆盖用户数亿，主要研究AI与人机交互设计的融合及人因学对用户体验的影响。
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