本期专访Jekka AI团队，深入拆解其“零幻觉”AI客服的技术哲学与商业实践。
团队提出“AI是企业管理的最后一公里”，以科学化运营重新定义AI的自主边界，为客服行业从“降本工具”走向“服务放大器”提供了独特的技术路线与商业视角。
COMPANY INTRODUCTION
/ 企业介绍 /
Jekka AI是一家专注于AI Text/Voice智能体的全球化公司，核心团队汇聚微软、亚马逊、阿里巴巴等知名企业资深从业者，技术积淀深厚。公司致力于提供零幻觉的通用AI对话解决方案与“像真人一样”的交互体验，适用于售前咨询、售后客服、订单通知、用户回访、AI质检等场景，显著降低人工成本，提升运营效率与服务质量。公司目前服务多家各行业头部企业和上市公司，完成大量AI落地实践。
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/ 引言 /
PREFACE
如果一家AI技术公司宣称自己可以解决“幻觉问题”，你首先想到的是技术突破，还是商业噱头？
2026年，AI的“幻觉问题”已经从技术文档里的冷僻术语，演变为企业决策者绕不开的焦虑。
斯坦福《AI Index 2026》报告显示，主流大模型在垂直领域的幻觉率高达22%至94%；OpenAI也公开承认，幻觉仍是所有大语言模型面临的“根本性挑战”。
整个行业的共识是悲观的——幻觉只能“缓解”，无法“消灭”。
然而，本期专访邀请到的Jekka AI团队却对这套共识说“不”，关于“幻觉问题”，他们给出了一个完全不同的回答——不是所有AI都会产生幻觉，也不是所有错误都叫幻觉。
错误是可追溯、可定位、可修复的；而幻觉之所以可怕，是因为大模型内部的概率采样是一个黑盒，你根本不知道错误从何而来，无法溯源，无法修正。
“无法白盒化的错误才是幻觉”，这一定义将模糊的技术焦虑转化为清晰的可操作的技术命题。
那么，解题思路是什么？Jekka AI没有选择在大模型身上修修补补，而是另辟蹊径，在大模型与智能体之间，自研了一层Markov结构，从架构层面绕开幻觉。
这种思路在商业实践中真的能够落地吗？这家新兴的技术公司究竟具备哪些与众不同的能力？他们的产品又能在客户服务领域掀起怎样的波澜？
带着这些疑问，《客户观察》编辑部与您一同开启本期访谈，听听Jekka AI团队如何拆解他们的技术哲学与实践路径。
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/ 访问过程 /
INTERVIEW PROCESS
Q
欢迎并感谢Jekka AI团队接受《客户观察》的采访，请与读者朋友们打个招呼，并简单介绍一下Jekka AI。
Jekka AI团队：《客户观察》的朋友们，大家好！Jekka AI是一家专注AI Text/Voice智能体的技术公司，核心团队来自微软、亚马逊、阿里巴巴等企业。
从专业性的角度来讲，我们提供的是行业最高标准的AI Agent。Jekka AI结合了类自动驾驶的决策算法，在行业内率先解决了幻觉问题，让AI真正实现可控、可管理、可审计。
基于这样的技术能力，Jekka AI围绕客服的边界问题，创造了不少有趣的实践。
举个例子，Jekka AI是全球最大无人车队背后的AI员工；也帮世界最大的物流公司之一，实现了行业内首个“10秒内找到人工”的案例；同时，很多头部电商公司也把它作为官方引入的第一家外部模型。
整体来说，Jekka AI通过和客户一起共创，做出了不少行业第一的尝试，这正是它专业性的体现。
此外，Jekka AI也在探索一些不一定直接跟利润挂钩的领域。比如和一些有百年历史的社会公益组织合作，像加拿大教师联盟、美国的儿童之家、弗吉尼亚大学等，用AI去服务这些机构。
当然，这些探索可能和Jekka AI主业不太一样，但如果拿人来打比方的话，我们并不期望它像人一样每天工作八小时，而是希望它也有自己的社会探索，因为这种探索也会让它对世界的认识更加全面，对服务的理解更加多元，也反过来帮助我们更好地服务企业客户。
Q
Jekka AI在公益和客服领域的尝试，都体现了它可以像人一样去跟大家交流，拥有像人一样的理解、推理和情感输出的能力，有人把这种能力称为“自由意志”。怎么看待工具进化出了“自由意志”这件事？它的真正价值是什么？如何影响AI在企业场景中的角色定位？
Jekka AI团队：首先，自由意志，是工具能力的一次重要跃升。
前两年很多人还认为AI就是个工具，希望它听话、准确、别越界。但最近一年，AI已经越来越多地参与到人类的高智慧活动里，比如在数学领域协助突破黎曼猜想的下限。
如果我们客观承认，AI在某些领域的认知和推理能力已经达到甚至超越人类，那就不该再把它仅仅当作工具，而应该视为一个合作者。
把AI当人看，不是拟人化的修辞，而是一种管理思路。
我们招一个员工，不会让他只会机械执行SOP，而是给他判断空间和权限边界。大的SOP定了框架，但在框架里，他需要根据具体情况思考、判断、做决策，AI也一样。
所以，今天我们说的AI自主决策能力，本质上不是给AI绝对自由，而是希望它像一个可靠的合作者，在边界清晰的情况下，尽可能发挥主动性，以超越人的效率去解决复杂问题。这就是AI在企业场景中最大的价值。
Q
AI的自由边界如何划定？企业该如何管理和授权，让AI在可控的前提下发挥最大价值？
Jekka AI团队：首先要明确一个前提：AI的自由边界，本质上跟人是一样的——都没办法替企业做最终决定，本质上都是由企业授权。
所以核心问题在于：企业愿意或有能力把多大的决策权授权给AI。
这个授权尺度，直接决定了我们管理AI的能力。而管理AI这件事，我们不能带着主观感情去做，否则会被很多情绪影响，比如恐怖谷效应，或者对未来工作的担忧。
所以我们应该把AI管理当成一个科学化的问题——既然是科学问题，就可以被科学化地运营。
在科学化运营方面，Jekka AI目前建立了两套核心能力：可控和可溯源。每一个AI Agent都会严格遵守企业的SOP，同时保持足够的灵活性。
在运营过程中，一旦通过质检发现任何问题——无论是AI质检还是人工质检——我们都能精准定位到AI的哪一个节点出了问题、具体参数是什么，然后通过调整参数，一劳永逸地解决它。
这类似于财务报表的审计逻辑，数字写错了有审计把关。当框架做得越科学，问题出现的比例就越小，审计需要抽样的工作量就越少；如果出错率越高，审计成本就会被无限放大。
所以在这个过程里，人和AI的理想搭配方式是：AI来执行，人类来审计。通过持续的科学运营，提高AI的执行能力和边界清晰度，也让人类的审计工作变得更加科学高效。
这个思路和物流行业里的“最后一公里”概念有点像，AI很有可能也是企业管理当中的“最后一公里”。
因为企业要想提高标准、实现科学管理，就一定会落到标准化的流程上。但标准化流程在实际操作中，是没办法处理世界复杂状态的——当对话轮次增多，这种复杂状态会呈指数级增长。
所以当企业有了SOP，而AI在其中能够非常自由地发挥，这个过程本质上就是让人类执行的东西在“最后一公里”落地。
这会带来很重要的商业改变。“最后一公里”首先是一个成本结构的问题——服务本身很贵，当AI能降低服务价格时，客服行业就拥有了变革的经济学基础。
但更重要的是，AI对客户服务的价值，远远超过成本本身。
现在很多公司还停留在“我要用AI降本”的层面，考虑的是便宜10%还是20%——一旦思维局限在这个层面，整个scope（格局）就被定义得非常窄。
而我们合作的头部公司，他们并不简单要求降本，而是在敦促Jekka AI做传统客服模式下做不到的事情。
比如真正的7×24小时服务，任何时候你想要找一个人就能找到；再比如不再局限于单个员工的能力边界，而是全触点地对客户进行运营，从第一次接触到最后一次接触，全部服务由AI一次性完成。这种个性化体验，是我们之前从未尝试过的。
所以归根结底，当客户对AI的自由意志产生了信任，这种自由意志就能产生很多真正有趣的事情。
Q
当AI Agent拥有自主决策能力时，会面临哪些风险？另外，不同行业对决策权的要求差异很大，Jekka AI对不同行业中的AI决策权限是怎么划分的？
Jekka AI团队：AI Agent有风险，人也有风险。
所以使用AI Agent的过程中，我们要把它看成一个人，怎么管理人，就怎么管理AI Agent。不要把它当成一个新事物，一旦当作新事物，事情就变复杂了。
首先，AI Agent的风险，本质上不是自主决策能力本身带来的，而是人给了它自主决策能力，却没有建立与之匹配的管理体系。
比如过去讲AI Agent时，经常讲幻觉、判断错误、业务规则理解偏差等问题。
但其实一个能力很强的员工，在真实工作环境中也会有类似的情况发生，唯一不同的是，我们已经有了处理类似情况的经验：招聘能更好地执行工作的人、制定SOP、做质检、做权限管理，这些都是管理员工自由边界的有效手段。
AI Agent也一样，如果我们能做到像管理人一样，让它的每一个动作都可审计、可纠错、可定位，那它就不会存在额外的风险问题。
当然，原来管理员工时就有的风险可能还在，但它不会引入新的风险。
说到不同行业的差别，我觉得还是要回到刚才的逻辑——决策权限不是一个主观上“敢不敢让AI做”的问题，而是一个可以被科学评估的问题。一旦落到这个框架里，不同行业的本质差别，其实就是风险等级和容错成本的区别。
比如金融、医疗，决策可能涉及人身安全、法律合规，容错成本非常高，所以一定会有更高的管理成本。
而这个成本值不值得用AI，则取决于两个因素：一是AI出错的概率是多少，二是替代方案——也就是人——出错的概率是多少。
归根结底，核心问题是人的能力边界在哪里，AI相对人的优势在哪里。
对于不同行业，Jekka AI都会有一套相应的决策权限和分级框架，而不是让客户自己去摸索AI的边界。
我们会先建立一个动态的边界，通过真实的运行数据去测试它。我很喜欢一句话：“Trust should be earned, not assumed”（信任应该是被争取的，而不是天然假设的）。
有了这个边界后，我们会根据AI的长期表现，逐步扩大或缩小权限。过程中还会通过A/B测试、灰度测试等一系列方法与现有运行方案做比较。
相信很快大家就会意识到，从AI的角度来讲，它可能真的可以解决像黎曼猜想这样的问题。
Q
当企业越来越依赖AI时，“幻觉问题”就从一个技术瑕疵升级成了一个雷区。Jekka AI如何看待这个问题？又有什么样的解决方案来帮助行业克服这种恐惧？
Jekka AI团队：在拆解这个问题之前，我想先明晰一个概念：不是所有的错误都叫幻觉——“无法白盒化的错误”才是幻觉。
大众的认知通常会将“幻觉”和“错误”混淆，但它们的区别在于：错误是可追溯、可定位、可修复的；而幻觉是无法溯源、无法修正——因为不知道大模型内部的哪一次概率采样跑偏了，甚至同一个问题问两次可能答案完全不同。
所以，如果AI的自主性建立在大模型之上，那么大模型就一定会犯错、会有幻觉，这件事本身就存在，因为它是个黑盒。
但回过头来，如果我们抱有一点科研精神和工匠精神，把“幻觉问题”当作技术问题处理，所有的技术瑕疵都是可以被解决的，只不过看哪个公司能真正带来解决方案——Jekka AI的使命可能就在于此。
此外，关于大家说AI一定会出现幻觉，我觉得这也是一个盲点。
AI并不等同于依托大模型能力构建的AI Agent产品。比如自动驾驶技术，它也是依赖AI实现的，但它有幻觉吗？好像不太有，人们也不会允许它有。
所以当我们把AI仅仅定义成大模型时，那必然会说它有幻觉，且幻觉不可消灭。但如果我们把AI的尺度放得更宽——传统机器学习、神经网络等都算AI，那人们是完全可以攻克“幻觉问题”的。这是Jekka AI一直坚持的观点。
所以，归纳起来：幻觉只是一个技术问题，技术问题就可以被技术解决。
而且这个问题已经被不依赖大模型的其他行业证明过、解决过，它不是一个全新的命题。只不过在不同行业里，你需要把不同的技术混合在一起，比如重新架构一个符合客服行业的AI，这需要一些技术创新。
Q
现在，市场上对Jekka AI“零幻觉”的承诺讨论度很高，大家普遍想追问三个方面的问题：第一，你们在技术原理上到底凭什么能做到？第二，这是一个真实可交付的能力，还是更多停留在营销理念层面？第三，如果确实能做到，你们的方案在不同行业之间是否具备泛化能力？
Jekka AI团队：关于泛化能力，每一个客户都会说自己的应用场景极其特殊——合规成本高、客户群难伺候、管理复杂、客单价高……每个人都会把自己SOP中的某个点放大成行业难点。
但抽象来看，这些无非都是规则之一，只要能做到“零幻觉”，就能泛化。
如果能在自动驾驶上做到“零幻觉”，那么在航空航天、出行、所有调度场景下也必然能做到。我们的思路不是用所有数据解决所有问题，而是做一个非常垂直但能泛化的工具。
垂直是指我们只解决“推理确定性”这一个问题，泛化是指这个工具可以适配任何需要确定性推理的行业。
目前市面上的大模型公司做得更宽，需要海量行业数据共同训练，横向铺开；Jekka AI做得更深，把推理过程拆解到数学层面，纵向打透。两者是完全不同的技术哲学。
其次从技术原理上来说，“零幻觉”不是对大模型的美好许愿，也不是坐等大模型进步，更不是营销口号，而是基于技术创新的客观事实陈述。
所有问题都是科学问题。目前市面上主流的大模型产品，不管是GPT还是千问，底层都是Transformer架构。这个架构的本质是一个概率模型——它会根据前文预测下一个最可能出现的词，所以它本质上是在“猜”，猜就一定会有出错的概率，这完全是由数学原理决定的。
因此，单靠Transformer架构，永远不可能消除幻觉，这不是工程问题，是数学的天花板。
但Jekka AI跳出了这个框架，我们不是去修复大模型本身的幻觉，而是在大模型上面自研了一层Markov结构，形成三层架构（智能体+Markov+大模型）——最底层是大模型（负责语义理解），中间层是Markov结构（负责推理与决策），最上层是智能体（负责任务执行与交互）。
当前市面上绝大多数的AI产品是两层架构：大模型直接连接智能体，让大模型既负责理解又负责推理，而推理恰恰是它最不擅长的事情，因为它的推理过程是不可控、不可解释的概率生成。这就是为什么两层架构必然会产生幻觉。
Jekka AI让推理过程在Markov这一层完成。在这一层中，所有推理都是按照确定性的状态转移规则进行的，逻辑链条清晰可追溯——A推到B，B推到C，每一步都有据可查。
这和传统计算机程序的确定性执行没有本质区别，所以在这一层根本不会出现“毫无根据地编造”这种情况。
大模型在这个架构中只负责两件事：一是理解用户的自然语言输入，将其转化为结构化的状态；二是将最终结论转化为自然语言输出给用户。
这两件事大模型做得很好，而且出错率很低——就像用大模型做翻译很少出错一样。
更重要的是，Markov这一层是可白盒化的。我们能清晰地看到推理的每一步，如果推理顺序错了（比如从A直接跳到C再到B），我们能在测试中定位到这个错误，修正对应的规则，然后一劳永逸地解决。
所以我们的产品上线后可能会出现一部分错误——比如某个业务规则配置不完整，导致跳转逻辑有漏洞——但绝不会出现幻觉。
所以，总结来讲：在企业明确的业务范围内，AI的每一个关键结论都有依据、有约束、有路径、能debug、能定位、能一劳永逸地修复——这就是我们定义的零幻觉，它不是完美无缺，而是确定性可控。
这也不是一个目标性的承诺，而是已经被我们的架构设计所证明的事实。
Q
当AI在客服领域应用成熟后，您理想中的服务体验是什么样的？人和AI应该是怎样的配合关系？“类真人”能力在实际服务中如何体现？
Jekka AI团队：现阶段很多企业的服务不是过多，而是过少。
很多情况下我们买东西是售后服务的，好的服务很少见。企业不是不想做，是成本扛不住。
所以AI不是取代人类，而是服务放大器，它可以帮更多的企业花更少的钱来实现想要的服务效果。
比如我们服务的电商客户，在上AI的第二天，咨询转化率就平均提升了1~2倍，因此部署AI后，很多客户都选择扩大服务而非缩减。
这两年AI的势头很猛，一定会引起某些岗位职责发生改变，人类员工的价值也会渐渐转向优化SOP、沉淀知识、补充AI能力。
在客户服务领域看，未来很可能出现跨领域的“服务+销售”角色，因为销售和客服本质都是与客户沟通，过去它们被人为拆分成不同的部门和岗位，但未来的边界会逐渐模糊。
具体到服务体验方面，AI可以让原本只有高净值客户能享受的专属服务（如私行级服务）成本降低，让更多客户受益。
在这个过程中，服务效率和服务体验可能都会迎来质的飞跃，因此率先采用AI的行业可能会迎来更多的高忠诚度、高黏性的客户群体。
Q
如您所提，AI是“服务放大器”，理想的服务是让好服务不再昂贵——这可以理解为Jekka AI的“价值观”。如果站在这个价值观上往前看，您希望Jekka AI在客户服务这个行业里，最终扮演一个什么样的角色？
Jekka AI团队：我们希望扮演的角色，是一家技术世界第一的公司——不是做“更快的马车”，而是造“汽车”。
我们依靠“零幻觉”架构的技术路线，为客户提供“零幻觉的AI解决方案”。
未来几十年，Jekka AI会始终如一地坚持技术创新。
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策划：Amanda、梦茹
编辑：咏霜
采访：淑宇
设计/后期：舒雅、雨辰