图灵测试本身是一个定性的、概念性的测试，理论上随便哪个程序都可以通过缩窄测试范围、限定测试集，然后通过所谓的图灵测试。

换成产品视角，情况则有所不同，这时候能否通过图灵测试就会限定在产品的边界以内，并且拳拳到肉，一旦不灵，AI驱动的产品就不成立了。本次测试就是抽取了真实产品的部分场景，方便理解，再包装，目的主要用于说明图灵测试2.0这一概念。

考虑潜在的误读，预先做如下声明：

1.本测试不权威也不全面，但可复现，过程数据有留存。可复现是指按照步骤每个人都可以测试。

2.本测试不代表各个模型优劣，只代表和设定场景的匹配度。

3.本测试选择模型有主观性，在用得起和好用上做了权衡。

角色中心式计算与图灵测试2.0

角色中心式计算是相对功能中心式计算说的。

到现在为止，差不多所有我们用的APP是以功能来划分的，职能相对单一，比如IM、搜索、外卖、打车等等。

一个角色职责的完成往往需要组合很多功能，比如一个招聘的角色，它背后都必须组合十几个工具（从IM到招聘APP等）才能完成招聘某个人的工作。

现在AI可以承担这个居中调度的角色，所以应用的下一步必然是角色中心式计算。

而角色中心式计算是否成立，核心则在于AI的智商程度是否能够处理角色边界内的一切事情，比如招聘的时候，要能判断当前的JD的描述是否匹配需求方的需求，也要判断一个候选人是否初步匹配对应的招聘需求等。

如果角色的每一个这种关键步骤都可以用AI来完成，那对这个角色而言，不但通过对话无法区分出这是真人还是AI，从现实的反馈也无法区分。

这就算通过了图灵测试2.0。

这点之前展开比较多，这里不过多重复论述了。

在过去的文章里一直缺一个“往下一步”，就是怎么设计和实现图灵测试2.0的例子，这篇文章的重点就在这里。

我们抽取一个真实场景的核心步骤，从易懂的角度包装成一个极简的例子，来说明图灵测试2.0的概念怎么分解，和一个具体的角色怎么融合。

图灵测试2.0的示例

假如我们打造这么一个简单角色：它是你的代理，可以帮助你按照你的设定在特定UGC平台上发布你生成的内容。（OpenAI发布会上GregBrockman演示过类似的例子）

我们略去大量细节来描述这个角色。

这样一来这个角色就有4个关键内涵：

1.完成你对自己做的人设。

2.针对特定话题或者问题生成内容。

3.确保内容的质量。

4.发布等执行步骤。

第四步是传统的RPA等技术，其实并不关键，后面就都略过了。

在这三个关键步骤里面，除了内容生成，还需要AI做的判断是：

1.生成的内容是不是真的匹配对应的话题或者问题？（内容生成是一次性的，在多个平台发布是多次性的，所以要经常做匹配的判断）

2.内容的基础质量到底怎么样？

这两项工作别看简单，但在没有AI大模型前还真的很难做好。在过去你就没办法针对特定问题、话题实时生成内容，也很难实时大批量的判断匹配度。

有点像无机物到单细胞生物。

为了缩减文章篇幅，我们进一步降低目标。

完成第一项工作就变成生成一个内容的概要，然后大模型判断内容概要和问题的匹配度。这里其实可以直接用模型，也可以用Embedding算法。

两者各有利弊，但这里只关注用模型的判断结果。

这步骤做完之后，比如你生成的内容是：青玉案元夕相关，那就可以匹配到古诗词的标签或者特定问题下面。

都测试完了之后，还需要用人来标注下最终测试结果，这样就提供了一个绝对的尺度，知道AI大模型算法能进行到什么程度了。

第二项的评测简化成使用BLEU算法来评测生成内容的相似度。

这是避免内容生成的重复。

为什么做这个呢？因为最终不希望反复发表一样的内容。即使输入相对一致，比如人设、话题等有相似性，也不希望内容一致。

至于是不是内容生成的足够优美，就先不管了，那十分麻烦。

为了完成这个测试，需要一些真实数据，这可以手动编辑或者抓取。这部分和具体你辐射的领域有关系，文艺青年、斜杠青年等需要的数据不怎么一样。但这和RPA一样是个传统的活，大部分程序员都会做。这里为了避免麻烦，数据先不公开了。

完成了上面的工作，其实就完成了从一个角色到图灵2.0测试集的基础映射：关键是要分解角色内涵，为关键判断建立测试集。

测试结果

在准备的1000条测试数据上，第一项测试最终结果是下面这样：

这里面检出率是指在1000条测试项目里，有多少模型判断为匹配的项目，准确率是指在认为匹配的项目里面和人的标注比，准确率什么样。

这个测试结果最终怎么用会和你的倾向性相关，显然数量优先和质量优先，结果是不一样的。

结果里面最有意思的一点是：至少在这一个判断项上，AI还不如人。所以如果判断项比较多，整体精度的控制会是很有挑战的问题。

然后我们测试的是内容生成部分的质量，这部分我们不测文辞是否优美，就测生成内容的最简单的BLEU值，其中参数都用缺省参数，temperature这些就不改了。如果做得很细，这部分可以反复测试多组值。但我们是为了说明图灵测试2.0概念，就不做这部分了。

最终测试结果中得分前三的是：

全部模型的测试结果是：

这里面和原文对比，是指创作内容和原始种子做比较，然后统计BLEU值小于0.75的比例，0.85就意味着85%的内容差异度大于0.75。（原文可以看成是内容的种子，基于原文和提示词生成对应内容。）

和改写结果比，是指同样的方法会生成3次内容，然后看BLEU值，把小于0.75的除以3就是上面的结果。当然提示词中会包含加大差异度的部分。

内容生成会比较耗费token，所以同步要记录下token数目和费用。最终出了个价格离谱的，说明模型初选的时候选错了。

例子的意义

当这种测试可以通过，那就意味着最终从技术视角看，对应的角色可以通过图灵测试2.0。如果精度达不到一定程度，那你设定的角色在当前AI的智商下就不成立。不管多酷炫、别人多么吹捧但对解决你设想的问题都没意义。

其次是要理解，任何一个角色的成立要涵盖对应角色的N多方面。

用AI来做亮眼的Demo和用AI做真正能用的产品，两者的难度不在一个数量级，虽然看着都是差不多的东西。这就是一般镜头和哈勃望远镜的区别。

这种测试结果也可以标识从产品角度看到的AI的真实进展，往往和某些媒体一上来就发表的认知、观点有很大偏差。

落地时，里面的项目和复杂度当然需要进一步增加。

但如果真想用AI，那现在开始就需要建立你自己的测试集，并且在模型还不稳定的时候定期测试。

假设这个测试集里面的数据采样足够丰富，再加上一个对接到各个大模型的测试框架，那在你的领域里，你会比任何人都权威，不用听任何人的。

这就是之前说的“一手体验”。

这里面对一般人有点挑战的倒不是提示词怎么写，这部分资料比较多，反复测试可以找到解决方案，最不济还可以问AI。

麻烦一点的是怎么组合各种算法。

不是任何的时候都只用大模型的一种算法就行的。这部分只能陆续探讨，没有唯一解决方法。

限制

上述方法现在可以用于支持一些比较简单的角色。但因为角色自身的行为模式还是基于规则，只能在限定的流程框架里面完成任务。

如果角色过于复杂，可能还需要AI大模型的后续升级支持，暂时可以先别整。

但按照这样的思维，已经能够打造一些和过去不一样的应用了。

小结

最终再总结下图灵测试2.0的全过程：先定义你认为有商业价值的角色，依据角色挖掘它的内涵，具体成相应的图灵测试2.0的测试集，然后反复测试各种模型。如果能通过，那从技术角度来看，该角色也能成立，产品就可以启动。否则就得等等。回到现场的“一手体验”，是AI产品的最关键的起点。