淺談智能體時代下,AI創業者如何把握之機
在智能體時代,AI技術正以其獨特的方式重塑我們的工作和生活。本文將探討AI大模型在專業領域的應用挑戰,并為AI創業者揭示如何在智能化浪潮中尋找和把握機遇。
一、談談為什么需要智能體,人類用AI解決現實問題的流程
案例分享:用AI做一次美國家庭結構消費的分析????當我們將美國家庭結構食品消費表,發給大模型后,大模型會自行規劃對應處理路徑,分析數據并給出相應報告。
當我們深度去看AI大模型給出的答案后,我們會很輕易的發現,在AI大模型的報告中,可能、大概的表述比重偏多。顯然AI缺乏管理經濟學研究相關背景知識和主動習得知識的意識。同時通用大模型給出的所謂建議浮于表面,未形成行業發展趨勢、投資建議等更深入的待探討的知識。
我們發現通用大模型在解決具體問題上存在非常明確的缺陷。
1. 缺少任務上下文背景
當面臨一項特定的實際任務時,通用大模型常常猶如置身于一片信息迷霧之中,缺乏對任務所處整體情境脈絡的精準把握。打個比方來說,在醫學領域處理復雜病癥診斷時,通用大模型可能知曉各類病癥的癥狀表現、病理成因等孤立知識,但對于眼前這個具體患者完整的病史,諸如過往多年間的慢性疾病演變歷程、近期特殊的生活環境變化引發的身體反應、家族遺傳病史細節等豐富的上下文信息,一概模糊不清。這就好比讓一位偵探在只了解犯罪現場一個局部線索,卻對案發前后周邊環境動態、相關人物關系背景全然不知的情況下,去破解一樁錯綜復雜的案件,其得出精準結論、高效解決問題的難度可想而知,誤診、錯判風險急劇攀升。
2. 缺少對自我認識邊界
它們宛如一個知識淵博卻不知自身知識局限所在的 “學者”,在面對問題時,無法準確判斷哪些是自身確鑿擅長、能夠穩穩給出可靠答案的范疇,哪些是超出能力范圍、需要謹慎對待或者借助更多外部專業資源輔助的領域。以法律咨詢為例,面對一個涉及新興商業領域、橫跨多地域法規且帶有復雜國際條款適用爭議的商業合同糾紛,通用大模型可能會依據常見法律條文侃侃而談,但對于其中因前沿商業模式衍生出的特殊法律空白點、不同法域銜接處微妙且模糊的規則界定,它既意識不到自身解讀可能存在偏差,也難以明確告知使用者此處已踏入專業深水區、答案僅供參考,這種盲目自信往往會誤導使用者,讓問題解決陷入僵局。
3. 缺少客戶滿意的意識
它們在產出結果時,更多像是遵循一套內部既定邏輯機械運轉,而未真正站在使用方也就是客戶的立場去考量實際需求。比如一家小型文創企業,期望借助通用大模型設計一套契合自身獨特品牌調性、面向年輕小眾群體喜好的文創產品方案,模型或許能拼湊出一些創意元素,但對于企業預算限制、目標受眾審美偏好細節、生產工藝可行性等關乎客戶滿意度的關鍵要素,卻沒有用心權衡、精細打磨,最終給出的方案華而不實,無法落地實施,讓客戶的期待落空。
如果要讓AI大模型在專業領域完美完成任務,我們則需要
1)反復不斷地教AI上下文知識
這絕非一朝一夕、淺嘗輒止之事,而是需要構建一套長效、系統且貼合不同專業場景的知識灌輸機制。就拿建筑設計領域來講,不能僅僅讓 AI 記住建筑風格樣式、材料規格等基礎信息,更要將每一個設計項目從選址之初的地理人文環境考量,像是當地氣候特點對建筑采光通風的特殊要求、周邊社區文化氛圍對建筑外觀風格協調性的期待;到設計過程中業主方對于空間功能布局的反復調整訴求,例如一家幼兒園設計項目里,業主依據幼兒日?;顒恿鞒獭⒔處煴O管便利性對教室、游樂區、休息區比例的多次修改意見;再到施工階段因場地限制、施工技術難點帶來的結構優化變動等全方位、全流程的上下文內容,持續不斷、循環往復地輸入給 AI,使其能像資深建筑師那般對項目來龍去脈了若指掌,面對設計任務時胸有成竹。
2)每次任務對AI身份進行強調
在金融投資分析任務里,要明確告知 AI 它此刻扮演的是一位深諳市場波動規律、熟知國內外金融政策走向、擅長把控各類投資風險的資深投資顧問角色。當面對股市突發的黑天鵝事件沖擊時,它便能以專業投資顧問的視角冷靜應對,基于對所服務客戶風險承受能力、投資周期、預期收益目標等前提條件的精準把握,有條不紊地分析局勢、給出貼合客戶實際情況的資產調整策略,而非像個懵懂新手般茫然無措、隨意支招。
3)站在專家視角將成果調成可交付狀態
在科研項目成果產出場景下,AI 大模型初步生成的研究報告可能只是堆砌了大量數據、理論,看似豐富卻雜亂無章。此時,需模擬科研專家嚴謹治學、精益求精的工作作風,依據專業學術期刊發表標準、科研項目驗收規范等要求,對內容進行深度梳理優化。檢查引用文獻標注準確性、論證邏輯嚴密性,剔除冗余繁雜部分,補充關鍵實證分析,強化結論可靠性與創新性,確保這份報告如同出自資深科研專家之手,具備高水準的專業性、規范性,能夠直接交付使用,經得起同行審視與實踐檢驗。
回到命題,我們為什么需要智能體?
在信息繁雜、事務多變的當下,人們每次處理新任務,都要從頭積累經驗、搜羅知識、找準定位,過程繁雜低效。而優質智能體可打破這一困境,它能一次性存儲過往經驗、系統知識以及精準定位信息,后續多次便捷調用。比如企業開拓新市場,將過往營銷打法、市場調研成果及品牌定位存于智能體,遇類似業務,它便能迅速給出適配策略,省卻重復摸索,大幅提升效率。
智能體的專業程度還與訓練者緊密相關。訓練者越專業,智能體發揮的效果就越出色。就像在醫學領域,頂尖專家用豐富臨床案例、前沿科研成果訓練智能體,它就能汲取精華,變身 “智能醫助”。面對病癥,可依海量數據快速診斷、精準分析,助醫生高效決策;手術規劃時,基于精細解剖和風險評估給出優質方案。我們使用這樣的智能體,收獲的便是專業領域中頂尖、實用的技術助力,能填補知識和能力短板,賦能行業發展,滿足多元復雜需求,這便是智能體不可或缺的價值所在。
二、AI創業者如何把握機會
在智能體廣泛融入生活工作的當下,按其完成任務的出色程度劃分等級,清晰呈現出娛樂級、助手級與專家級應用的差異。
娛樂級應用:對應場景可以基于AI大模型給出建議,充滿各種奇思妙想。比如籌備戶外野餐,面對選地點、定餐食的困惑,依托 AI 大模型的它,迅速掃描熱門野餐地評價、流行餐食搭配,給出“選湖邊草地,帶三明治、水果沙拉,配起泡酒超有氛圍”的妙點子,憑豐富創意解日常娛樂的小糾結。
助手級應用:對應場景可以基于AI大模型給出建議,同時完成一些基礎性的任務,比如在學術場景中,學生撰寫歷史論文時,為選題發愁、愁文獻難找,它登場先依模型分析當下研究趨勢,推薦“古代海上絲綢之路貿易對沿海城市變遷影響”這類新穎選題,還深入學術庫,挑出近十年核心期刊文獻,附上要點,幫忙梳理大綱,助力開啟高效研究,承擔基礎任務,夯實起步根基。
專家級應用:對應場景可以基于AI大模型用一套完整的工作流完成可交付的任務。例如在城市地標建筑設計,涉及建筑、美學、力學等多領域。智能體借 AI 大模型,按完整流程運作,先剖析城市文化底蘊、功能需求,構思契合風格;再精細設計外觀、布局,模擬力學數據確保安全;歷經多輪審核優化,產出涵蓋設計圖、施工要點等可交付方案,憑專業、嚴謹彰顯頂級實力。
如果我們需要在智能體領域尋找創業機會,需要追求極致
在智能體領域這片蘊藏無限潛力的創業藍海中探尋機遇,“追求極致” 絕非一句空泛的口號,而是通往成功彼岸的必備航標。當下,智能體的發展浪潮正滾滾向前,而其未來的璀璨圖景毫無疑問是被專家應用所牢牢主宰的。
李彥宏所提出的要打造數百萬 “超級有用” 的應用,恰似為行業點亮了一盞明燈,指引著前行方向。那究竟何為 “超級有用” 呢?在錯綜復雜、多元多樣的現實場景里,唯有對應用所扎根的場景有著入木三分、鞭辟入里的深刻認識,才能精準錨定需求痛點。以醫療智能體應用為例,若想做到超級有用,就不能僅停留在知曉常見病癥的表面信息,而是要深入醫院各科室診療流程的細枝末節,從門診初診時患者的隱晦表述與復雜癥狀梳理,到住院部不同病情階段護理側重、治療方案動態調整,乃至康復期跟蹤回訪關鍵要點,都需諳熟于心。如此,方能依據獨特場景需求,挖掘出亟待優化、填補的空白地帶。
提出專業見解更是核心要義所在。當投身于工業制造領域的智能體創業時,面對工廠生產線上良莠不齊的產品質量把控難題,需憑借深厚專業知識,像精通材料力學對零部件加工精度影響、深諳自動化工藝參數波動規律,進而精準剖析問題根源,給出諸如 “優化沖壓設備壓力參數,依據材料特性微調模具間隙,引入實時質量監測系統并設定智能預警閾值” 這般契合實際、高瞻遠矚的專業策略,助力企業突破瓶頸。
出色完成單點任務是關鍵落子。設想為金融機構打造智能風控智能體,在評估貸款風險這一單點任務上,要整合海量用戶信用數據、市場金融動態、行業違約案例,運用精密算法模型,高效且精準判斷風險等級,生成詳盡風險報告與應對預案,確保萬無一失,用過硬成果彰顯應用價值。只有在各維度極致打磨,緊扣 “超級有用” 精髓,方能于智能體創業賽道嶄露頭角,搶占未來高地。
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通用大模型在處理特定任務時,難以全面把握整體情境脈絡,這個是目前大部分AI的通病吧。