浅谈智能体时代下,AI创业者如何把握之机
在智能体时代,AI技术正以其独特的方式重塑我们的工作和生活。本文将探讨AI大模型在专业领域的应用挑战,并为AI创业者揭示如何在智能化浪潮中寻找和把握机遇。
一、谈谈为什么需要智能体,人类用AI解决现实问题的流程
案例分享:用AI做一次美国家庭结构消费的分析 当我们将美国家庭结构食品消费表,发给大模型后,大模型会自行规划对应处理路径,分析数据并给出相应报告。
当我们深度去看AI大模型给出的答案后,我们会很轻易的发现,在AI大模型的报告中,可能、大概的表述比重偏多。显然AI缺乏管理经济学研究相关背景知识和主动习得知识的意识。同时通用大模型给出的所谓建议浮于表面,未形成行业发展趋势、投资建议等更深入的待探讨的知识。
我们发现通用大模型在解决具体问题上存在非常明确的缺陷。
1. 缺少任务上下文背景
当面临一项特定的实际任务时,通用大模型常常犹如置身于一片信息迷雾之中,缺乏对任务所处整体情境脉络的精准把握。打个比方来说,在医学领域处理复杂病症诊断时,通用大模型可能知晓各类病症的症状表现、病理成因等孤立知识,但对于眼前这个具体患者完整的病史,诸如过往多年间的慢性疾病演变历程、近期特殊的生活环境变化引发的身体反应、家族遗传病史细节等丰富的上下文信息,一概模糊不清。这就好比让一位侦探在只了解犯罪现场一个局部线索,却对案发前后周边环境动态、相关人物关系背景全然不知的情况下,去破解一桩错综复杂的案件,其得出精准结论、高效解决问题的难度可想而知,误诊、错判风险急剧攀升。
2. 缺少对自我认识边界
它们宛如一个知识渊博却不知自身知识局限所在的 “学者”,在面对问题时,无法准确判断哪些是自身确凿擅长、能够稳稳给出可靠答案的范畴,哪些是超出能力范围、需要谨慎对待或者借助更多外部专业资源辅助的领域。以法律咨询为例,面对一个涉及新兴商业领域、横跨多地域法规且带有复杂国际条款适用争议的商业合同纠纷,通用大模型可能会依据常见法律条文侃侃而谈,但对于其中因前沿商业模式衍生出的特殊法律空白点、不同法域衔接处微妙且模糊的规则界定,它既意识不到自身解读可能存在偏差,也难以明确告知使用者此处已踏入专业深水区、答案仅供参考,这种盲目自信往往会误导使用者,让问题解决陷入僵局。
3. 缺少客户满意的意识
它们在产出结果时,更多像是遵循一套内部既定逻辑机械运转,而未真正站在使用方也就是客户的立场去考量实际需求。比如一家小型文创企业,期望借助通用大模型设计一套契合自身独特品牌调性、面向年轻小众群体喜好的文创产品方案,模型或许能拼凑出一些创意元素,但对于企业预算限制、目标受众审美偏好细节、生产工艺可行性等关乎客户满意度的关键要素,却没有用心权衡、精细打磨,最终给出的方案华而不实,无法落地实施,让客户的期待落空。
如果要让AI大模型在专业领域完美完成任务,我们则需要
1)反复不断地教AI上下文知识
这绝非一朝一夕、浅尝辄止之事,而是需要构建一套长效、系统且贴合不同专业场景的知识灌输机制。就拿建筑设计领域来讲,不能仅仅让 AI 记住建筑风格样式、材料规格等基础信息,更要将每一个设计项目从选址之初的地理人文环境考量,像是当地气候特点对建筑采光通风的特殊要求、周边社区文化氛围对建筑外观风格协调性的期待;到设计过程中业主方对于空间功能布局的反复调整诉求,例如一家幼儿园设计项目里,业主依据幼儿日常活动流程、教师监管便利性对教室、游乐区、休息区比例的多次修改意见;再到施工阶段因场地限制、施工技术难点带来的结构优化变动等全方位、全流程的上下文内容,持续不断、循环往复地输入给 AI,使其能像资深建筑师那般对项目来龙去脉了若指掌,面对设计任务时胸有成竹。
2)每次任务对AI身份进行强调
在金融投资分析任务里,要明确告知 AI 它此刻扮演的是一位深谙市场波动规律、熟知国内外金融政策走向、擅长把控各类投资风险的资深投资顾问角色。当面对股市突发的黑天鹅事件冲击时,它便能以专业投资顾问的视角冷静应对,基于对所服务客户风险承受能力、投资周期、预期收益目标等前提条件的精准把握,有条不紊地分析局势、给出贴合客户实际情况的资产调整策略,而非像个懵懂新手般茫然无措、随意支招。
3)站在专家视角将成果调成可交付状态
在科研项目成果产出场景下,AI 大模型初步生成的研究报告可能只是堆砌了大量数据、理论,看似丰富却杂乱无章。此时,需模拟科研专家严谨治学、精益求精的工作作风,依据专业学术期刊发表标准、科研项目验收规范等要求,对内容进行深度梳理优化。检查引用文献标注准确性、论证逻辑严密性,剔除冗余繁杂部分,补充关键实证分析,强化结论可靠性与创新性,确保这份报告如同出自资深科研专家之手,具备高水准的专业性、规范性,能够直接交付使用,经得起同行审视与实践检验。
回到命题,我们为什么需要智能体?
在信息繁杂、事务多变的当下,人们每次处理新任务,都要从头积累经验、搜罗知识、找准定位,过程繁杂低效。而优质智能体可打破这一困境,它能一次性存储过往经验、系统知识以及精准定位信息,后续多次便捷调用。比如企业开拓新市场,将过往营销打法、市场调研成果及品牌定位存于智能体,遇类似业务,它便能迅速给出适配策略,省却重复摸索,大幅提升效率。
智能体的专业程度还与训练者紧密相关。训练者越专业,智能体发挥的效果就越出色。就像在医学领域,顶尖专家用丰富临床案例、前沿科研成果训练智能体,它就能汲取精华,变身 “智能医助”。面对病症,可依海量数据快速诊断、精准分析,助医生高效决策;手术规划时,基于精细解剖和风险评估给出优质方案。我们使用这样的智能体,收获的便是专业领域中顶尖、实用的技术助力,能填补知识和能力短板,赋能行业发展,满足多元复杂需求,这便是智能体不可或缺的价值所在。
二、AI创业者如何把握机会
在智能体广泛融入生活工作的当下,按其完成任务的出色程度划分等级,清晰呈现出娱乐级、助手级与专家级应用的差异。
娱乐级应用:对应场景可以基于AI大模型给出建议,充满各种奇思妙想。比如筹备户外野餐,面对选地点、定餐食的困惑,依托 AI 大模型的它,迅速扫描热门野餐地评价、流行餐食搭配,给出“选湖边草地,带三明治、水果沙拉,配起泡酒超有氛围”的妙点子,凭丰富创意解日常娱乐的小纠结。
助手级应用:对应场景可以基于AI大模型给出建议,同时完成一些基础性的任务,比如在学术场景中,学生撰写历史论文时,为选题发愁、愁文献难找,它登场先依模型分析当下研究趋势,推荐“古代海上丝绸之路贸易对沿海城市变迁影响”这类新颖选题,还深入学术库,挑出近十年核心期刊文献,附上要点,帮忙梳理大纲,助力开启高效研究,承担基础任务,夯实起步根基。
专家级应用:对应场景可以基于AI大模型用一套完整的工作流完成可交付的任务。例如在城市地标建筑设计,涉及建筑、美学、力学等多领域。智能体借 AI 大模型,按完整流程运作,先剖析城市文化底蕴、功能需求,构思契合风格;再精细设计外观、布局,模拟力学数据确保安全;历经多轮审核优化,产出涵盖设计图、施工要点等可交付方案,凭专业、严谨彰显顶级实力。
如果我们需要在智能体领域寻找创业机会,需要追求极致
在智能体领域这片蕴藏无限潜力的创业蓝海中探寻机遇,“追求极致” 绝非一句空泛的口号,而是通往成功彼岸的必备航标。当下,智能体的发展浪潮正滚滚向前,而其未来的璀璨图景毫无疑问是被专家应用所牢牢主宰的。
李彦宏所提出的要打造数百万 “超级有用” 的应用,恰似为行业点亮了一盏明灯,指引着前行方向。那究竟何为 “超级有用” 呢?在错综复杂、多元多样的现实场景里,唯有对应用所扎根的场景有着入木三分、鞭辟入里的深刻认识,才能精准锚定需求痛点。以医疗智能体应用为例,若想做到超级有用,就不能仅停留在知晓常见病症的表面信息,而是要深入医院各科室诊疗流程的细枝末节,从门诊初诊时患者的隐晦表述与复杂症状梳理,到住院部不同病情阶段护理侧重、治疗方案动态调整,乃至康复期跟踪回访关键要点,都需谙熟于心。如此,方能依据独特场景需求,挖掘出亟待优化、填补的空白地带。
提出专业见解更是核心要义所在。当投身于工业制造领域的智能体创业时,面对工厂生产线上良莠不齐的产品质量把控难题,需凭借深厚专业知识,像精通材料力学对零部件加工精度影响、深谙自动化工艺参数波动规律,进而精准剖析问题根源,给出诸如 “优化冲压设备压力参数,依据材料特性微调模具间隙,引入实时质量监测系统并设定智能预警阈值” 这般契合实际、高瞻远瞩的专业策略,助力企业突破瓶颈。
出色完成单点任务是关键落子。设想为金融机构打造智能风控智能体,在评估贷款风险这一单点任务上,要整合海量用户信用数据、市场金融动态、行业违约案例,运用精密算法模型,高效且精准判断风险等级,生成详尽风险报告与应对预案,确保万无一失,用过硬成果彰显应用价值。只有在各维度极致打磨,紧扣 “超级有用” 精髓,方能于智能体创业赛道崭露头角,抢占未来高地。
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通用大模型在处理特定任务时,难以全面把握整体情境脉络,这个是目前大部分AI的通病吧。