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大模型应用的三重境界

由于大模型具备一定的跨行业通用性,并通过自然语言对话、API系统对接等交互手段,支持多样化的使用方式。因此,在各行各业令大模型的应用落地,由于大模型适应场景的能力、成熟度、企业应用时间经验、企业业务性质等因素的不同,可能会经历以下三重境界。

  • 第一重境界:工欲善其事,必先利其器。

企业鼓励并组织管理者和员工个人在工作中使用大模型,提高个人的工作效率。此时属于人类和AI 1:1的副驾模式,大模型的产出归属于员工个人,同时,员工也需要为大模型的产出质量负全责。

通过个人的使用,为企业探索出大模型在特定业务场景下的应用成熟度、效率提升、模型缺陷、负面影响等,用于评估在本企业应用大模型的价值,为下一步应用的决策提供真实的参考信息。

提高员工个人工作效率,反映在企业效益上,可能是员工工作质量、工作满意度的提升,也可能是在同等人力资源的条件下产出更大的工作量。

在这个阶段,企业应注意内部核心数据的保密。除了制定大模型使用的数据管理规范之外,还可以选用大模型服务商提供的私域专有模型,将模型部署在企业专用服务器上,从而确保内部数据不会进入公域大模型的训练数据集之中。

  • 第二重境界:同舟共济扬帆起。

企业将大模型嵌入业务流程中,让大模型独立承担某些环节的工作职责,为企业贡献更为全局性的效益。此时大模型从附属于某个人类的副驾转变为某些工作环节的代驾,直接跟人类形成协作关系,同时也接受人类的指导和监督。

此时往往伴随着企业业务流程的调整,以及各环节职能重心的变化。例如,

  • 翻译文章的业务流程从“译员初翻-高级译员审核修改”变成了“大模型初翻-译员改错润色-高级译员审核修改”。
  • 企业客服的业务流程从“人工客服服务客户-后台督导抽查”变成了“大模型服务客户-人工客服实时监控-后台督导抽查”。

此时大模型的产出归属于企业,企业需要在业务流程中确定其他环节的人类员工,对大模型的产出进行全量或抽查的质量审核,由人类员工对其审核范围内的质量负责。当大模型在该行业达到一定的成熟度之后,还可以跟大模型技术供应商约定模型产出质量的服务等级协议(SLA),由供应商负责其模型和系统这一段的产出质量,并与供应商的服务费用挂钩,进行激励或惩罚。

在第二重境界,企业围绕大模型的特点调整和优化自身流程,更充分地利用大模型的能力,应获得远超第一重境界的企业效益提升。此时需要关注大模型应用对员工的影响,从组织机制设计上避免潜在的冲突。

为了进一步提高大模型的效果和产出,还可以借助模型插件库的能力进行本地化二次开发,读取和查询本地数据;或者根据本行业和本企业的特点,进行模型微调训练、提示语上下文学习等定制化的工作。此时需要企业的业务部门和IT数据部门共同介入完成。

在第二重境界,企业要调整业务流程和员工岗位,因为投入IT数据资源进行本地化开发和训练,需要付出较大的组织成本和人力成本。站在整体效益最大化的立场,应该评估业务各环节的大模型应用成熟度和优先级,选择最适合的应用点切入。其中一个重要的评估角度是业务环节的信息量和容错率。

其中,

  • 信息量指的是在该业务环节中,需要阅读消化多少信息,信息量越高,大模型辅助人类的效果就越显著。
  • 容错率指的是在该业务环节中,允许错误出现的概率,容错率越高,错误造成的损失就越小,大模型的应用效果就越可控。

信息量和容错率的4种组合,对大模型应用效果有着不同的影响,企业可以根据自身情况来选择应用的短期切入点和长期目标。

  • 第三重境界:欲穷千里目,更上一层楼。

企业基于大模型在本行业应用中的潜在优势,需要重新设计业务,从根本上改变业务运作方式,或进入一个全新的、在大模型之前无法进入的市场。例如面向中低端用户提供一对一服务,UGC个性化设计、C2M弹性供应的商品生产,基于AIGC内容的社交娱乐体验,等等。

此时,企业需要从技术、产品到市场、商业进行全盘策划,创建新的商业模式,挑战现有的行业规则,并承担较高的风险,此类策划方式更适合初创企业或者大企业中的独立团队。(相比之下,前两重境界更多属于渐进式创新,企业专注于将大模型技术整合到现有的体系中,关注存量业务的投资回报率,相对更稳妥,更适合行业中已有的企业。)

有能力尝试并最终成功走到第三重境界的企业很少,然而,这重境界却是大模型产业应当追求的方向。当大模型的多模态能力得到充分释放后,人类与大模型的协作达成默契,大模型在某个领域的成熟度被打磨到极致,只有结合企业家的全新业务模式设计产生颠覆式创新,才有机会做出市场增量,把社会经济的蛋糕做大,催生新的人类就业机会。对此,值得我们寄予无限的遐想。

 

posted @ 2023-08-30 08:53  郑瀚  阅读(208)  评论(0编辑  收藏  举报