通過(guò)本文的閱讀，您將了解到大模型如何改變了AI的發(fā)展軌跡，并且對(duì)不同行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。我們將探討這一技術(shù)與傳統(tǒng)人工智能的區(qū)別，并通過(guò)教育、旅行服務(wù)和貨運(yùn)等行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用案例，展示AI技術(shù)如何在提升用戶體驗(yàn)、增進(jìn)內(nèi)部效率和優(yōu)化資源投入方面發(fā)揮重要作用。適合各路讀者，尤其是對(duì)AI感興趣的朋友，不容錯(cuò)過(guò)！

近些年來(lái)，由于大模型這個(gè)產(chǎn)物的面世，讓AI技術(shù)引起了更多的關(guān)注和期待，這主要是因?yàn)榇竽Ｐ筒粌H改變了AI領(lǐng)域的發(fā)展勢(shì)頭，而且還會(huì)對(duì)各行各業(yè)產(chǎn)生了相關(guān)的影響。

一、大模型的作用

那么在這里我們就有必要先來(lái)了解下什么是大模型，大模型這個(gè)詞其實(shí)是一個(gè)簡(jiǎn)稱，完整的說(shuō)法叫做大語(yǔ)言模型。那它能給與我們帶來(lái)哪些幫助呢？

這時(shí)候，我們可以簡(jiǎn)單回想一下自己身邊的工作 ，可以發(fā)現(xiàn)很多事項(xiàng)的執(zhí)行過(guò)程中，大部分都需要通過(guò)人們的語(yǔ)言溝通這個(gè)行為去傳遞彼此之間的配合完成，然而這個(gè)大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，就相當(dāng)于用機(jī)器代替人工去理解配合人完成某一任務(wù)，不再需要僅靠人與人之間去實(shí)現(xiàn)，而且對(duì)于純?nèi)斯づ浜蟻?lái)說(shuō)，它的效率性以及便捷性會(huì)更加突出明顯。

二、與以前的人工智能有什么區(qū)別

到這里可能大家也許會(huì)說(shuō)，不就是以前人工智能么，有什么大驚小怪的，我只想說(shuō)，相對(duì)于以前來(lái)講，這次還真的不太一樣。

舉個(gè)例子，大家對(duì)人工的智能的最新理解可能類似于以前手機(jī)上的智能語(yǔ)音助手，如小米手機(jī)的小愛(ài)同學(xué)，還有蘋(píng)果手機(jī)的Siri等。

但是相對(duì)于大語(yǔ)言模型還沒(méi)出現(xiàn)之前，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這些智能語(yǔ)音助手可能沒(méi)有那么能理解你，有時(shí)候甚至想對(duì)它回復(fù)一句國(guó)粹。這是因?yàn)樗鼈円郧爸荒芨鶕?jù)一些提前設(shè)定好的規(guī)則或內(nèi)容給你反饋。

而現(xiàn)在有了大模型之后，那么體驗(yàn)就完全不一樣了，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)東西現(xiàn)在好像真的越來(lái)越聰明了，終于可以完全聽(tīng)懂你說(shuō)的話了，甚至還會(huì)嘗試去理解你與它們對(duì)話的背后意思，也就是說(shuō)這些手機(jī)上的智能語(yǔ)音助手對(duì)人類的語(yǔ)言理解能力真的越來(lái)越可行了。

另外一個(gè)就是它的生成能力也更加快捷了，以前我們的一些文件文稿、論文，甚至包括圖片和視頻，站在人類的角度去操作都是需要花費(fèi)大量的時(shí)間精力，有些甚至還需要具備某一個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)作為支撐才能運(yùn)作。

現(xiàn)在因?yàn)橛辛舜竽Ｐ椭?，那么這些東西就可以讓它很快幫你搞定，甚至完成的效果可能比你考慮的還要周到全面，這放在以前是完全沒(méi)有的。

所以，現(xiàn)在大家總算明白為什么自從大模型出現(xiàn)之后，然后隨即也出現(xiàn)人類的工作終究是否會(huì)被人工智能替代掉的社會(huì)聲音。

三、不同企業(yè)的AI應(yīng)用方式

說(shuō)了這么多，但是在面臨各行各業(yè)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，AI再?gòu)?qiáng)大，那么也得讓其加入到自己的生產(chǎn)過(guò)程當(dāng)中才是王道，我相信這也是每家不同企業(yè)都存在的普遍看法。

盡管因?yàn)楦餍懈鳂I(yè)的不同，那么在AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景呈現(xiàn)形式自然也會(huì)存在各自差異，但也總有存在相似之處，下面我主要是從用戶體驗(yàn)、內(nèi)部提效、投入資源3個(gè)維度進(jìn)行簡(jiǎn)要探討。

1. 用戶體驗(yàn)

比如在教育行業(yè)，站在教育企業(yè)的視角來(lái)看用戶體驗(yàn)，即付錢購(gòu)買課程，而付費(fèi)學(xué)生的訴求是十分明確的，就是希望在你這能學(xué)到知識(shí)。那么在這個(gè)環(huán)節(jié)里，我們是否可以把學(xué)生的一個(gè)學(xué)習(xí)效率提升進(jìn)行擴(kuò)展，包括一些老師或?qū)W管以及客服在跟學(xué)生溝通時(shí)的質(zhì)量和效率。

那么在這里，AI技術(shù)圍繞上面的切入點(diǎn)就是用它去協(xié)助教育企業(yè)對(duì)學(xué)生體驗(yàn)進(jìn)行全過(guò)程的跟進(jìn)應(yīng)用。

比如教育企業(yè)可以用AI技術(shù)去判斷每一次老師跟學(xué)生在互動(dòng)過(guò)程中的好壞質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)學(xué)生以及客服或老師的情緒詞等去抓取判斷溝通中出現(xiàn)的問(wèn)題是否被解決，同時(shí)將結(jié)果報(bào)告能及時(shí)分發(fā)至不同部門去優(yōu)化和及時(shí)挽回的措施上，因?yàn)橄鄬?duì)于之前的純?nèi)斯げ糠謱?duì)接而說(shuō)，當(dāng)一個(gè)學(xué)生用戶體驗(yàn)出現(xiàn)不好的情況，然后還因?yàn)楦鞑块T之間的時(shí)間差再進(jìn)行一個(gè)挽回措施，那么錯(cuò)失了就基本要不回來(lái)的。

又比如教學(xué)中的知識(shí)體系這個(gè)層面，不管是視頻課程還是一些教案教義等試題，這些都是基于教育企業(yè)自身通過(guò)常年積累大量的知識(shí)體系和知識(shí)沉淀去呈現(xiàn)到課堂上的，雖然學(xué)生在每次上課的過(guò)程中也會(huì)有老師告訴你相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)，但是有些由于某塊知識(shí)點(diǎn)的因?yàn)樽陨砩疃榷幌伦右ブ饾u做分析延伸到每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，這樣的做法一時(shí)間在人為上是不可能做到的，盡管是資歷深厚的老師，一下子也可能存在極大的挑戰(zhàn)性，而這時(shí)候通過(guò)AI的輔助，那么則就可以很快的在既有的知識(shí)體系上快速協(xié)助學(xué)生去拆解整個(gè)系統(tǒng)性知識(shí)點(diǎn)的來(lái)龍去脈，且同時(shí)幫助學(xué)生做專屬分段知識(shí)點(diǎn)的總結(jié)等，那么整體而言對(duì)于學(xué)生在學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)知識(shí)的門檻也就自然降低，即協(xié)助了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，同時(shí)減免了課堂上因?yàn)槟硞€(gè)學(xué)生的知識(shí)盲點(diǎn)給老師帶來(lái)的挑戰(zhàn)性和其他學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

2. 內(nèi)部提效

對(duì)于內(nèi)部提效的切入點(diǎn)，比如一個(gè)旅行服務(wù)平臺(tái)企業(yè)，由于自身系統(tǒng)會(huì)存在不斷積累沉淀海量的照片上傳，但是在這些照片展示在用戶前時(shí)需要依靠企業(yè)人工先做一個(gè)標(biāo)注標(biāo)簽的工作環(huán)節(jié)，比如標(biāo)注該圖片風(fēng)格以及來(lái)源歸屬等。最后通過(guò)AI技術(shù)的協(xié)助直接提升了圖片標(biāo)識(shí)處理的提速，所以說(shuō)，特別是一些重復(fù)性工作環(huán)節(jié)時(shí)，人工就算再快，然而在機(jī)器面前拼效率也是沒(méi)得比。

還有一些出行貨運(yùn)的服務(wù)商同樣在人效這一塊進(jìn)行提效，比如一個(gè)貨運(yùn)服務(wù)平臺(tái)，那么這里面就會(huì)涉及到司機(jī)、貨主跟平臺(tái)調(diào)度員，而對(duì)于調(diào)度員來(lái)說(shuō)，這里面就需要大量的人力和溝通成本，若AI技術(shù)的切入應(yīng)用，那么是不是也就可以進(jìn)行一個(gè)替換提效的作用？

包括對(duì)于一些網(wǎng)約司機(jī)的招聘場(chǎng)，在面對(duì)可能一年會(huì)有10萬(wàn)甚至到上百萬(wàn)的司機(jī)，那么就需要不停的去應(yīng)對(duì)招聘這項(xiàng)工作，對(duì)于平臺(tái)企業(yè)來(lái)說(shuō)是既費(fèi)時(shí)間又費(fèi)人工的，而當(dāng)把AI技術(shù)應(yīng)用到司機(jī)招聘的這個(gè)場(chǎng)景下，那么基本上就可以發(fā)現(xiàn)用AI技術(shù)輔助比人工HR招聘的效率要快的多了，這也是一個(gè)很典型的用AI技術(shù)進(jìn)行企業(yè)內(nèi)部提效的示例。

3. 投入資源

最后一個(gè)要說(shuō)的就是當(dāng)應(yīng)用AI技術(shù)場(chǎng)景時(shí)，企業(yè)則需要投入的相關(guān)資源衡量，比如企業(yè)已經(jīng)獲悉可以給自身帶來(lái)用戶體驗(yàn)或內(nèi)部提效的應(yīng)用上，那這時(shí)去執(zhí)行意味著會(huì)投入相關(guān)的AI技術(shù)資金成本，里面會(huì)涉及到人才以及當(dāng)前AI技術(shù)的不斷更新迭代等因素。

從AI技術(shù)人才來(lái)說(shuō)的話，這里可能真的需要綜合型比較強(qiáng)的技術(shù)人才，即懂業(yè)務(wù)+懂技術(shù)+懂產(chǎn)品，例如從了解大模型最初的訓(xùn)練模式的基本原理，然后通過(guò)其回推到相應(yīng)的場(chǎng)景業(yè)務(wù)去怎么提升，真正匹配幫助到業(yè)務(wù)的應(yīng)用上，而且到最后的人才薪酬以及基礎(chǔ)設(shè)備建設(shè)等，這些都是一系列的初期資金投入。

另外一點(diǎn)就是對(duì)于AI技術(shù)更新迭代這塊來(lái)說(shuō)的話，若在初期資金投入的條件滿足下，但因?yàn)榧夹g(shù)迭代帶來(lái)的影響，其實(shí)也是蠻可怕的一件事情，比如之前有一些生成視頻的AI產(chǎn)商，可能在第一時(shí)間就早抓住了當(dāng)前視頻生成技術(shù)，然后搞著搞著卻發(fā)現(xiàn)行業(yè)的這個(gè)技術(shù)突然就迭代了，然后就沒(méi)然后了，那這個(gè)對(duì)于后續(xù)的自己技術(shù)研發(fā)做不到引領(lǐng)前沿的時(shí)候，那這其實(shí)是一件很恐怖的事情，會(huì)讓之前的努力付之東流，因?yàn)檫@一點(diǎn)，所以也是目前很多人雖然都知道AI技術(shù)是個(gè)機(jī)會(huì)，但是在行動(dòng)上都依然保持觀望的姿態(tài)。

4. 明確企業(yè)屬性

綜上，那么我們企業(yè)如何來(lái)看待當(dāng)下的AI技術(shù)浪潮呢？這里其實(shí)是要看企業(yè)自身的情況，比如主要是搞AI技術(shù)研發(fā)還是在原有產(chǎn)品基礎(chǔ)上進(jìn)行一個(gè)AI技術(shù)的賦能層面，若是本來(lái)就是做產(chǎn)品的，那么可能就沒(méi)必要去特別的關(guān)注和了解當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的細(xì)節(jié)上，也就不用去投入太多資源進(jìn)行很深度的開(kāi)發(fā)等，而是作為一個(gè)當(dāng)前AI產(chǎn)品使用者去支持企業(yè)的自身的場(chǎng)景進(jìn)行賦能，

比如銀行業(yè)，那么可能更多關(guān)注的是針對(duì)與客戶溝通或者貸后報(bào)告快捷生成的應(yīng)用，而對(duì)于品牌商來(lái)說(shuō)，則可能會(huì)應(yīng)用于營(yíng)銷層面的創(chuàng)意圖片文案賦能等等。

所以每個(gè)企業(yè)的核心訴求都不太一樣的，但對(duì)于當(dāng)前的AI人工智能的技術(shù)應(yīng)用都值得每個(gè)企業(yè)去逐步摸索和使用。