通過本文的閱讀，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AI感興趣的朋友，不容錯過！

近些年來，由于大模型這個產(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)展勢頭，而且還會對各行各業(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了解下什么是大模型，大模型這個詞其實(shí)是一個簡稱，完整的說法叫做大語言模型。那它能給與我們帶來哪些幫助呢？

這時候，我們可以簡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)行過程中，大部分都需要通過人們的語言溝通這個行為去傳遞彼此之間的配合完成，然而這個大語言模型的出現(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)，而且對于純?nèi)斯づ浜蟻碚f，它的效率性以及便捷性會更加突出明顯。

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說，不就是以前人工智能么，有什么大驚小怪的，我只想說，相對于以前來講，這次還真的不太一樣。

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

但是相對于大語言模型還沒出現(xiàn)之前，你會發(fā)現(xiàn)這些智能語音助手可能沒有那么能理解你，有時候甚至想對它回復(fù)一句國粹。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，你會發(fā)現(xiàn)這個東西現(xiàn)在好像真的越來越聰明了，終于可以完全聽懂你說的話了，甚至還會嘗試去理解你與它們對話的背后意思，也就是說這些手機(jī)上的智能語音助手對人類的語言理解能力真的越來越可行了。

另外一個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)大量的時間精力，有些甚至還需要具備某一個領(lǐng)域的專業(yè)知識作為支撐才能運(yùn)作。

現(xiàn)在因?yàn)橛辛舜竽Ｐ椭螅敲催@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被人工智能替代掉的社會聲音。

三、不同企業(yè)的AI應(yīng)用方式

說了這么多，但是在面臨各行各業(yè)的企業(yè)來說，AI再強(qiáng)大，那么也得讓其加入到自己的生產(chǎn)過程當(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)用場景呈現(xiàn)形式自然也會存在各自差異，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個維度進(jìn)行簡要探討。

1. 用戶體驗(yàn)

比如在教育行業(yè)，站在教育企業(yè)的視角來看用戶體驗(yàn)，即付錢購買課程，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。那么在這個環(huán)節(jié)里，我們是否可以把學(xué)生的一個學(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)對學(xué)生體驗(yàn)進(jìn)行全過程的跟進(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)生在互動過程中的好壞質(zhì)量進(jìn)行評估，通過學(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)的問題是否被解決，同時將結(jié)果報告能及時分發(fā)至不同部門去優(yōu)化和及時挽回的措施上，因?yàn)橄鄬τ谥暗募內(nèi)斯げ糠謱佣f，當(dāng)一個學(xué)生用戶體驗(yàn)出現(xiàn)不好的情況，然后還因?yàn)楦鞑块T之間的時間差再進(jìn)行一個挽回措施，那么錯失了就基本要不回來的。

又比如教學(xué)中的知識體系這個層面，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)自身通過常年積累大量的知識體系和知識沉淀去呈現(xiàn)到課堂上的，雖然學(xué)生在每次上課的過程中也會有老師告訴你相關(guān)的知識點(diǎn)，但是有些由于某塊知識點(diǎn)的因?yàn)樽陨砩疃榷幌伦右ブ饾u做分析延伸到每一個知識點(diǎn)，這樣的做法一時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，而這時候通過AI的輔助，那么則就可以很快的在既有的知識體系上快速協(xié)助學(xué)生去拆解整個系統(tǒng)性知識點(diǎn)的來龍去脈，且同時幫助學(xué)生做專屬分段知識點(diǎn)的總結(jié)等，那么整體而言對于學(xué)生在學(xué)習(xí)對應(yīng)知識的門檻也就自然降低，即協(xié)助了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，同時減免了課堂上因?yàn)槟硞€學(xué)生的知識盲點(diǎn)給老師帶來的挑戰(zhàn)性和其他學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

2. 內(nèi)部提效

對于內(nèi)部提效的切入點(diǎn)，比如一個旅行服務(wù)平臺企業(yè)，由于自身系統(tǒng)會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需要依靠企業(yè)人工先做一個標(biāo)注標(biāo)簽的工作環(huán)節(jié)，比如標(biāo)注該圖片風(fēng)格以及來源歸屬等。最后通過AI技術(shù)的協(xié)助直接提升了圖片標(biāo)識處理的提速，所以說，特別是一些重復(fù)性工作環(huán)節(jié)時，人工就算再快，然而在機(jī)器面前拼效率也是沒得比。

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，比如一個貨運(yùn)服務(wù)平臺，那么這里面就會涉及到司機(jī)、貨主跟平臺調(diào)度員，而對于調(diào)度員來說，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)行一個替換提效的作用？

包括對于一些網(wǎng)約司機(jī)的招聘場，在面對可能一年會有10萬甚至到上百萬的司機(jī)，那么就需要不停的去應(yīng)對招聘這項(xiàng)工作，對于平臺企業(yè)來說是既費(fèi)時間又費(fèi)人工的，而當(dāng)把AI技術(shù)應(yīng)用到司機(jī)招聘的這個場景下，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

最后一個要說的就是當(dāng)應(yīng)用AI技術(shù)場景時，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用戶體驗(yàn)或內(nèi)部提效的應(yīng)用上，那這時去執(zhí)行意味著會投入相關(guān)的AI技術(shù)資金成本，里面會涉及到人才以及當(dāng)前AI技術(shù)的不斷更新迭代等因素。

從AI技術(shù)人才來說的話，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，然后通過其回推到相應(yīng)的場景業(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)就是對于AI技術(shù)更新迭代這塊來說的話，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)的這個技術(shù)突然就迭代了，然后就沒然后了，那這個對于后續(xù)的自己技術(shù)研發(fā)做不到引領(lǐng)前沿的時候，那這其實(shí)是一件很恐怖的事情，會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)是個機(jī)會，但是在行動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AI技術(shù)的賦能層面，若是本來就是做產(chǎn)品的，那么可能就沒必要去特別的關(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)行很深度的開發(fā)等，而是作為一個當(dāng)前AI產(chǎn)品使用者去支持企業(yè)的自身的場景進(jìn)行賦能，

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

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