大模型时代的企业AI发展趋势浅析

在当前技术飞速进步的时代背景下，生成式人工智能与大型模型正逐渐成为推动产业变革的关键力量。随着人工智能技术的持续成熟与普及，其应用范围已从个人领域拓展至企业层面，广泛渗透至各个行业。那么，这些新兴技术究竟将为产业界带来哪些正面影响？它们又将如何在不同场景中稳定实施？本文将从能力、应用、架构、趋势等多个维度，浅析大型模型的发展轨迹，并探讨该技术的应用前景、面临的挑战以及在不同领域的具体应用情况。

一

“三大能力”和“一大缺陷”

具备强大的语言生成能力，意味着在开放领域内能够创造出多样化、语义连贯且类似人类的文本。这正是大型语言模型相较于其他计算机生成语言模型的独特之处和显著优势。

此外，它们还拥有卓越的自然语言对话能力，能够在开放领域实现流畅的人机对话。大型模型还展示了强大的迁移学习能力，即通过在代理任务上训练模型，并仅需少量数据和微调，就能使其适应下游任务，从而展现出模型的举一反三之能。

然而，除了这些优势，大型模型也暴露出一个显著的缺陷：即所谓的“幻觉”现象。换言之，在生成多样化输出的同时，大型模型也可能出错，这与其创造性是并存的。

实际上，这种“幻觉”是由于外部信息的驱动而产生的。尽管大型模型在行为上与人类生成的语言相似，但其内在机制却截然不同。进一步来说，这也暴露了基础模型的局限性。一方面，模型的输出结果可能并不准确，且质量难以控制；另一方面，大型模型并不总是可靠的；再者，它们对提示词的依赖性较强。

二

三种落地方向

在当前生成式人工智能的众多应用领域中，高级应用如设计和规划，以及基础应用如服务和营销，相对来说较容易实现。以券商为例，他们可以利用大型模型构建新一代的AI中台，以支持企业智能化的开户、客户服务、AI股票选择等服务场景。

然而，那些涉及企业核心业务领域的大模型应用则更具挑战性，例如自动驾驶或制造业的定制化生产、质量控制等。这些关键业务对技术的容错率要求极低，同时对可靠性和精确度的需求极高。为了实现这些目标，有三个主要的落地方向：

1. 针对不同行业的专业大模型；

2. 在大模型的基础上开发产业应用；

3. 将大模型与其他技术和工具结合，以创造新的产业应用。

三

六种架构模式

在确定了大模型的落地应用方向后，确保其安全、可信、可控地投入使用，已成为业界和企业界共同关注的焦点。中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹教授，在“2024全球商业创新大会”上，提出了六种基于大模型的架构模式。

（1）提示工程：

在大模型的设计中，引入一个关键的中间环节——提示工程，可以显著提升模型的理解力和响应质量，从而输出更令人满意的结果。例如，在询问大模型9.11和9.9哪个数字更大时，若未提供提示，模型可能会给出错误答案。然而，一旦用户提示存在小数点，模型便能正确回答。因此，提示工程是影响生成结果质量的关键。提示的质量直接决定了输出结果的准确性。在实际应用中，如何优化提示内容，已成为提升生成式人工智能应用效果的关键策略。

（2）检索增强生成（RAG）：

为了提高生成内容的确定性，特别是在回答事实性问题时，生成式人工智能需要结合检索功能。通过触发外部知识库的检索机制，大模型能够生成更准确、详尽且具有针对性的答案。

（3）微调：

通过在特定领域内加入领域知识和私有数据，并进行微调，可以显著提升生成式人工智能的输出质量，使其更好地满足特定领域的需求。例如，经过医疗专业知识训练的大模型，能够以超过90%的准确率完成执业医师资格考试，并在诊断推理过程中提供合理的解释。

（4）知识图谱与向量数据库：

结合使用知识图谱和向量数据库，有助于生成式人工智能更好地理解和处理文本中的语义信息，解决模型缺乏事实知识、产生幻觉和可解释性差等问题。在企业部署大模型时，通过建立向量数据库并使其与文档数据库协同工作，可以提高生成结果的准确性。

（5）内部监测与控制：

在人类的监督下，大模型能够检测数据偏差和漂移，并处理异常情况。通过引入智能体强化学习，大模型可以自我调节，实现感知、动作、学习的一体化，从而减少错误的发生。

（6）安全与治理：

随着大模型的发展，安全问题、误用与滥用已成为普遍关注的问题，这涉及到政治标准、道德伦理等多方面。只有建立多层次的安全保障体系，并推动治理体系的实施，才能确保大模型的健康、可持续发展。目前，这是一个亟待解决的问题。

四

展望未来

第三代人工智能的发展重点聚焦于以下三个领域：首先，构建具有可解释性和稳健性的AI理论与方法，以消除公众的潜在恐惧。其次，开发安全、可控、可信、可靠且可扩展的技术，以促进人工智能产业的繁荣发展。第三，推动AI的创新应用与产业化进程。这表明，AI技术的研究与开发不仅需要学术上的突破，还必须与产业需求紧密结合，将技术创新转化为实际应用，从而带来经济效益和社会进步。

坚持中国自主发展道路，我们必须认识到知识驱动与数据驱动在第三代人工智能中的核心作用，充分结合和利用知识、数据、算法、算力等关键要素，以推动中国人工智能产业的繁荣发展。

在人工智能技术迅猛发展的当下，大模型正在各行各业中展现出巨大的潜力。同时，在这条充满挑战的道路上，只有通过不断提升大模型的安全性、可靠性和可控性，我们才能真正实现其广泛应用。

展望未来，我们不仅要关注技术本身的突破，更要深入思考如何将其与产业实际紧密结合。唯有如此，每一家企业才能通过探索与挖掘，为自身的未来发展创造关键变量，让大模型为人类社会创造出更多的价值和机遇，迎接智能时代的全面到来。

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