你们的AI人设和真人的差距到底有多大？

问题类型

产品 Q&A（TYPE-A）

用户真实疑惑

AI人设能达到真人的什么水平？
差距在哪些方面？
什么场景下差距明显？

背后的质疑

对AI模拟能力上限的质疑

核心回答

AI人设和真人各有所长，擅长和不擅长的点不一样。

关键特点：

公众人设库：质量稳定，接近真人表现
自定义人设：基于真实数据，质量取决于数据完整度
Focus Group真人重合度：80%+
1-on-1 Interview真人重合度：80%+

量化对比

质量对比

维度	真人	公众人设库	自定义人设
一致性	中等（受情绪影响）	稳定	取决于数据质量
行为真实性	最真实	接近真人	取决于数据质量
反馈深度	最深	中等到深入	取决于数据质量

真人重合度验证

测试方法：

同样问题分别问真人和AI人设
对比答案的核心观点重合度

结果：

Focus Group场景：80%+重合度
1-on-1 Interview场景：80%+重合度
说明：大部分情况下AI人设答案与真人一致

AI人设的优势

优势1：一致性稳定

真人：受情绪、环境影响
AI人设：多次访谈结果稳定可靠

优势2：无社交压力

真人：敏感问题可能不诚实
AI：用户面对AI更真实

优势3：可重复访谈

真人：重复访谈会"疲劳"或改口
AI：可多次访谈，结果稳定

优势4：规模和速度

真人：招募2-4周，成本高
AI：即时可用，成本低

AI人设的劣势

劣势1：深层情感理解

真人优势：

可以观察微表情、肢体语言
情感共鸣深度更强
可以察觉言外之意

AI局限：

无法观察非语言信息
情感理解有限
只能基于文本分析

适用场景对比：

场景	更适合
品牌情感连接	真人
深层心理分析	真人
态度和偏好测试	AI
行为模式分析	AI

劣势2：物理感知

真人优势：

可以触摸、品尝、闻味道
可以体验实体产品
可以感受环境氛围

AI局限：

无法模拟物理感知
只能基于描述推理

适用场景对比：

场景	更适合
食品口味测试	真人
服装试穿体验	真人
UI/UX可用性测试	AI可参与部分
概念测试	AI

劣势3：创新发现

真人优势：

可能提出全新想法
可以挑战现有假设
创造性更强

AI局限：

基于已有数据
不能超越训练数据范围
创新能力有限

适用场景对比：

场景	更适合
头脑风暴	真人
创新需求发现	真人
已知需求验证	AI
假设生成	AI

真实案例：差距体现

案例1：气泡咖啡口味测试

真人访谈： "这个气泡感有点太强了，口感有点像可乐加咖啡。咖啡味不够浓，有点像在喝气泡水。而且喝完有点打嗝，不太舒服。"

AI人设反馈： "我担心气泡感会影响咖啡味道，可能喝起来比较怪。而且气泡饮料容易打嗝，我工作时不太方便。"

对比：

真人：基于真实品尝体验，描述更具体
AI：基于推理和常识，描述较抽象
差距：物理感知，真人明显更准确

案例2：产品定位测试

问题："气泡咖啡应该定位为提神饮料还是社交饮料？"

真人（5人）核心观点：

3人：社交饮料（包装好看，适合拍照）
2人：提神饮料（有咖啡因）

AI人设（5人）核心观点：

3人：社交饮料（年轻化，适合分享）
2人：提神饮料（咖啡属性）

对比：

核心结论一致
重合度：80%+
差距：几乎没有差距

类比：AI人设像什么水平的真人？

公众人设库：相当于"认识3个月的朋友"

能做到：

知道TA喜欢什么、不喜欢什么
了解TA的基本价值观和生活方式
可以预测TA对常见话题的态度

做不到：

深层心理动机（为什么喜欢）
复杂矛盾的情感
细微的情绪变化

自定义人设：取决于数据质量

高质量数据（如深度访谈记录）：

理解TA的价值观、恐惧、矛盾
知道TA的决策逻辑和行为模式
可以预测TA在复杂场景下的选择

基础数据（如简单问卷）：

只能提供基础信息和表面态度
缺少深层动机和行为逻辑

决策指南

什么时候差距不重要？

✅ 态度和偏好测试 ✅ 概念验证 ✅ 市场趋势探索 ✅ 行为模式分析 ✅ 规模化测试

什么时候差距关键？

❌ 深层情感挖掘 ❌ 实体产品体验 ❌ 品牌情感连接 ❌ 创新需求发现 ❌ 最终关键决策

最佳实践：组合使用

推荐流程：

AI快速探索（100人公众人设）→ 生成假设
AI深度验证（10人自定义人设）→ 筛选关键假设
真人最终确认（5-10人）→ 验证关键决策

优势：

速度快（AI 3-5天 + 真人 1-2周）
成本优化（AI探索 + 真人验证的组合更经济）
质量有保障（真人验证关键决策）

最后一句话

"差距不是'不够好'，而是'不一样'。关键是用对场景，发挥各自优势。"