井贤栋:AI会像“扫一扫”一样普惠大众

当前,业内观点普遍认为,通用大模型落地严谨产业,面临着三个“能力短板”:领域知识相对缺乏、复杂决策难以胜任,以及对话交互不等于有效协同。而垂直领域、高质量的数据往往以多种模态存在,体系庞杂,比较分散,对隐私保护和资产价值保护的要求高,很难直接“喂给”通用大模型。

“在移动互联网时代,二维码让移动支付成为每个人的生活日常,‘扫一扫’让小商家用最低的成本享受支付的便利;在人工智能时代,我们也在探索,让AI像扫码支付一样便利每个人的生活,让AI技术发展的红利惠及更多人。”近日,蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋表示,通过专业智能体的深度连接,AI会像互联网一样带来服务的代际升级。

当前,业内观点普遍认为,通用大模型落地严谨产业,面临着三个“能力短板”:领域知识相对缺乏、复杂决策难以胜任,以及对话交互不等于有效协同。而垂直领域、高质量的数据往往以多种模态存在,体系庞杂,比较分散,对隐私保护和资产价值保护的要求高,很难直接“喂给”通用大模型。

“从我们的实践来看,专业智能体是大模型落地严谨产业的有效路径。”井贤栋坦言。针对领域专业知识的短板,依托知识图谱、密态计算等技术构建的大规模专业知识引擎,可以将垂直领域不同类型的数据,抽象成不涉及隐私信息的领域知识,“合成”为大模型的“专业教材”,供大模型训练学习,也能让大模型在推理中随时“翻阅”,让大模型具备专家知识水平。

像蚂蚁即将发布的“百灵医疗领域大模型”,背后是支付宝和人民卫生出版社、浙江大学联合构建的全国权威医学专业教材医疗知识图谱;蚂蚁和上海市一医院联合打造Al就医助理,背后是上海市一医院自建的“服务与病例知识库”。

值得一提的是,严谨产业中存在大量的专业决策框架及公认的行业最佳实践,大模型要达到专业水准,必须谦虚地向专家学习。针对大模型复杂推理的能力短板,蚂蚁与大量行业技术专家共创的FoE专家级决策框架(Framework of Experts),能够让智能体借鉴人类专家的思考方式,构建专业的推理和决策能力。

以投资研究智能体支小助为例,学习金融专家的分析推理框架后,在接到不同的投研任务时,它会动态学习专家的思考方式,模仿专家的思路进行分析和生成,可以实现媲美人类专家的金融分析能力。目前支小助已经为超百家金融机构提供服务,其背后的专业智能体框架AgentUniverse已对外开源。

井贤栋指出,在移动互联网时代,生活、医疗、金融等场景中涌现出了一批优秀的应用,形成互联互通的网络对外提供服务。在大模型时代,智能体是新的应用范式。通过专业智能体的深度连接,Al会像互联网一样,带来服务的代际升级。

“未来智能化的用户体验,一定不是只靠一个大模型,而是需要全行业深度协作,需要很多的专业智能体共同参与、各司其职,”井贤栋表示,“技术的发展总有两面性,我们在使用技术有利的一面解决问题的同时,也要避免技术不利的一面带来的危害。”

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责编:莎莉
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