人机意图对齐（Human-AI Intent Alignment）是指人工智能系统在交互过程中准确理解并执行人类真实意图的能力，其核心在于消除机器对用户指令的误解或偏差。这种对齐不仅要求系统完成表面指令，更要透过语言表象捕捉隐含的深层需求，如同经验丰富的助手能预判未言明的诉求。在技术实现上，它涉及自然语言理解、上下文推理、价值观建模等多维度能力的融合，既需要解决「用户说了什么」的语义解析问题，更要解决「用户真正想要什么」的意图挖掘问题。
对于AI产品经理而言，意图对齐的落地往往体现在对话系统的容错设计、多轮交互的上下文保持，以及个性化偏好的动态建模等场景。以智能客服为例，当用户模糊表达「账单有问题」时，对齐良好的系统会主动追问具体异常类型（如金额错误或重复扣款），而非机械式返回通用解决方案。当前行业正通过强化学习中的奖励模型、基于人类反馈的微调（RLHF）等技术提升对齐效果，但如何平衡用户显性指令与潜在需求仍是持续探索的课题。