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    阿里云的這場(chǎng)比賽告訴我,大模型to B應(yīng)用沒有標(biāo)準(zhǔn)答案

    2024年09月23日 17:02:10   來源:深瞳商業(yè)

      作者 | 河馬君

      如果說2023年被稱為“大模型元年”,2024就應(yīng)該是“大模型應(yīng)用元年”。

      在這個(gè)“諸神戰(zhàn)場(chǎng)”中,共識(shí)已經(jīng)悄然改變,主要參與者紛紛轉(zhuǎn)向優(yōu)先落地而不是繼續(xù)無休止地研發(fā)迭代。

      一方面,小型化模型的應(yīng)用正在穩(wěn)步增長(zhǎng),“低代碼(Low-code)”及“無代碼(No-code)等開發(fā)理念廣泛傳播,成本概念在持續(xù)強(qiáng)化。

      另一方面,具體應(yīng)用場(chǎng)景得到了空前的重視,從谷歌生物聲學(xué)基礎(chǔ)模型HeAR,到支小寶,閱文妙筆等,研發(fā)者的注意力轉(zhuǎn)向更具體、更專業(yè)的垂直領(lǐng)域;而B端市場(chǎng)同樣齊頭并進(jìn),試圖更高效地探索產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的實(shí)際落地路徑。

      一、大模型B端市場(chǎng)如何破局?或許始于一場(chǎng)場(chǎng)“實(shí)戰(zhàn)競(jìng)賽”

      大模型一個(gè)顯著的新趨勢(shì),是B端市場(chǎng)得到了更多重視。

      全球范圍內(nèi),真正有意愿、有能力為AI付費(fèi)的用戶大多數(shù)集中在B端。根據(jù)IDC在2023年四季度的調(diào)研,對(duì)生成式AI完全沒有規(guī)劃的企業(yè)只有7%,也就是說超過九成的企業(yè)至少已經(jīng)意識(shí)到了AI與未來的強(qiáng)關(guān)聯(lián);其中已編列明確預(yù)算的企業(yè)有24%,這才是當(dāng)前AI付費(fèi)的主力市場(chǎng)。

      “落地”本就是中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最擅長(zhǎng)的部分,阿里、騰訊、百度都在探索基礎(chǔ)的大模型服務(wù)平臺(tái)。

      巨頭們已經(jīng)意識(shí)到,或許未必需要躬身入局去走完模型商業(yè)落地的最后一公里,在B端建立起合作生態(tài),由下游企業(yè)自行“煉成”符合需求的模型產(chǎn)品,能夠最大限度地優(yōu)化資源配置,而過程中積累的高質(zhì)量數(shù)據(jù),則可以反哺基礎(chǔ)大模型開發(fā),從而在長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)中為國(guó)產(chǎn)大模型贏得優(yōu)勢(shì)。

      前幾天,我正好在云棲大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)了一場(chǎng)AI應(yīng)用競(jìng)賽,從中也感受到B端市場(chǎng)大模型落地的一個(gè)關(guān)鍵——需要極度重視具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

      據(jù)介紹,這場(chǎng)阿里云“百煉杯”智能好客服PK賽,是業(yè)界首個(gè)以企業(yè)實(shí)際落地場(chǎng)景效果為目標(biāo)的AI應(yīng)用系列開發(fā)賽,不只關(guān)注算法、結(jié)構(gòu)、創(chuàng)意等技術(shù)性內(nèi)容,將重點(diǎn)放在了真正的“具體場(chǎng)景”之中。

      正如PK賽的宣傳片所言:“‘創(chuàng)新’這個(gè)詞,好像也不那么創(chuàng)新”,的確,傳統(tǒng)的“創(chuàng)新大賽”往往更重視偏于“務(wù)虛”的問題。

      過往純粹比拼紙上商業(yè)藍(lán)圖或技術(shù)能力的一些競(jìng)賽方式,或許已經(jīng)不再適應(yīng)AI落地的需要。

      以這場(chǎng)比賽為例,浩鯨科技、亞信科技、合力億捷、云夢(mèng)智能等8家業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)豐富的企業(yè)基于阿里云“百煉”平臺(tái)定制的智能客服,要在現(xiàn)場(chǎng)評(píng)委和觀眾面前接受顧客咨詢。

      這些“顧客”同樣是由“百煉”平臺(tái)生成的、具有不同性格特征的虛擬消費(fèi)者,其中有話癆的大媽、愛美的都市麗人,它們有的關(guān)注鍋蓋的材質(zhì)、有的要求針對(duì)自己的膚質(zhì)推薦推薦護(hù)膚品……

      這些考驗(yàn)是傳統(tǒng)客服機(jī)器人無法處理的,甚至有時(shí)候真人客服面對(duì)這些五花八門的信息也大為頭痛。

      基于大模型技術(shù)打造的AI智能客服在接受考驗(yàn)時(shí),不能漏掉消費(fèi)者詢問中的關(guān)鍵信息,還應(yīng)當(dāng)給出合理的、足夠擬人化的回復(fù)。

      “基于實(shí)戰(zhàn)”,其實(shí)也給競(jìng)賽帶來一個(gè)值得關(guān)注的新影響:參賽方案的優(yōu)劣是很難像以往那樣,100%標(biāo)準(zhǔn)化的。

      或者說,參賽方案其實(shí)是在不同維度,去推動(dòng)解決商業(yè)場(chǎng)景的實(shí)際問題。

      各家的Agent智能體有自己的邏輯重點(diǎn)和“性格”,有的在輸出時(shí)強(qiáng)調(diào)了多重索引后的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性;有的看重對(duì)消費(fèi)者情緒的安撫與“人文關(guān)懷”;有企業(yè)利用全流程云上原生應(yīng)用大幅提高了AI客服的響應(yīng)速度……這里可能沒有“最強(qiáng)”的智能體,而是“最適合”的智能體。

      而這種真正“最適合”的創(chuàng)新,往往正是誕生于實(shí)戰(zhàn)之中的。

      二、小切口、大智能——AI應(yīng)用的法門是“大小聯(lián)動(dòng)”嗎?

      另一個(gè)令人感興趣的市場(chǎng)趨勢(shì)是,從各家企業(yè)一開始反饋的困難,到最后大家解決問題的思路,都說明在大模型實(shí)用落地的過程中,“大小聯(lián)動(dòng)”是極具可行性的技術(shù)思路。

      參賽企業(yè)在Agent介紹中普遍提到的AI客服“煉制”難點(diǎn),并不限于純技術(shù)層面,而是與專業(yè)場(chǎng)景息息相關(guān)。

      首先是,消費(fèi)者的提問可能不那么標(biāo)準(zhǔn)化,會(huì)有需要結(jié)合上下文語境才能捕獲的意思,有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)簡(jiǎn)寫和錯(cuò)別字。這就導(dǎo)致低代碼環(huán)境下AI可能出現(xiàn)誤讀甚至出現(xiàn)“幻覺”胡言亂語。

      其次是,AI客服的回答不僅需要智商,還需要有點(diǎn)“情商”,也就是高度擬人化。好的客服既需要給出足夠精準(zhǔn)的信息,還需要安撫顧客的情緒,舉例而言,如果回答中出現(xiàn)長(zhǎng)篇大論的數(shù)據(jù)描述,會(huì)讓一些咨詢者難以識(shí)讀,心情煩躁,AI如何應(yīng)對(duì)就很有趣了。

      針對(duì)這些問題,不止一家企業(yè)的解決方案強(qiáng)調(diào)了大模型與小模型聯(lián)動(dòng)的作用。

      首先通過小模型實(shí)現(xiàn)對(duì)提問信息的預(yù)處理,識(shí)別商品ID等關(guān)鍵信息,降低“致幻率”,更準(zhǔn)確地識(shí)別客戶意圖。

      然后分類調(diào)取知識(shí)庫(kù),通過API調(diào)用阿里通義高智能的基礎(chǔ)大模型,完成prompt封裝,實(shí)現(xiàn)RAG(一種檢索外部知識(shí)庫(kù)強(qiáng)化LLM生成的技術(shù))信息輸出。

      “大小聯(lián)動(dòng)”通過小模型的預(yù)處理,優(yōu)化了大模型的處理效率,實(shí)現(xiàn)了兼顧成本與效能。當(dāng)然,低代碼乃至“無代碼”開發(fā),同時(shí)也對(duì)大模型服務(wù)平臺(tái)的易用性提出了考驗(yàn),這可能是平臺(tái)此前自己都沒有意識(shí)到的。

      我在現(xiàn)場(chǎng)看到的一個(gè)有趣小細(xì)節(jié)是,云蝠智能的技術(shù)主管表示,此次參賽的Agent智能體全程由他們的財(cái)務(wù)人員創(chuàng)造完成,現(xiàn)場(chǎng)阿里云“百煉”技術(shù)人員側(cè)目:“我們的易用性這么強(qiáng)嗎?”

      此次大賽中,冠軍云夢(mèng)科技、亞軍合力億捷的Agent智能體方案,也正都是高代碼與低代碼混合的模式;谄髽I(yè)自身的技術(shù)能力,他們的Agent智能體能夠分辨公斤與市斤,也可以識(shí)讀“黃二白”“混油皮”這樣直男懵圈的護(hù)膚術(shù)語,展現(xiàn)了很強(qiáng)的實(shí)用性。

      當(dāng)然,參賽企業(yè)在方案選擇上的多元性,本身也體現(xiàn)“百煉”平臺(tái)的基礎(chǔ)大模型服務(wù)很強(qiáng)的工具性和便捷性。

      三、客服、搜索、生活服務(wù)……大模型對(duì)業(yè)務(wù)的變革初露端倪?

      大模型B端應(yīng)用的探索,其實(shí)反過來,對(duì)巨頭的業(yè)務(wù)側(cè)變革也帶來全新的啟發(fā)。

      讓B端客戶可對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景擁有更多自主權(quán),這對(duì)巨頭們的大模型路線也是一個(gè)啟發(fā),實(shí)際上,在“百煉”的開放式結(jié)構(gòu)中,阿里云也在重構(gòu)自身的伙伴生態(tài):放開末端權(quán)限,讓中小型企業(yè)用更專業(yè)的數(shù)據(jù)煉制模型,阿里云則更專注地進(jìn)行基礎(chǔ)研發(fā)投入,提供軟硬件服務(wù),收獲支撐AI開發(fā)的現(xiàn)金流和更專業(yè)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù),最終來實(shí)現(xiàn)AIGC、智能客服、智能政務(wù)、智能分析等多元業(yè)態(tài)的鏈接。

      大模型競(jìng)爭(zhēng)中,業(yè)務(wù)基因和技術(shù)基因至少是同等重要的。阿里云之所以能匯集8家各自領(lǐng)域的知名企業(yè)參賽并產(chǎn)出扎實(shí)成果,根源還是其在企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的平臺(tái)服務(wù)上更具優(yōu)勢(shì),阿里的“平臺(tái)基因”起到了關(guān)鍵作用。

      “百煉”并不是一個(gè)嚴(yán)格意義上從0到1的新物種,而是阿里一直以來to B優(yōu)勢(shì)基因的延續(xù),通過服務(wù)商家來實(shí)現(xiàn)商業(yè)上確定無疑的“落地”,這顯然是阿里的舒適區(qū)。

      “AI+”提供了寬闊的想象空間,但“百煉”模型依然選擇“從客服開始”,這也是個(gè)很有意思的現(xiàn)象。

      “客服”在傳統(tǒng)上屬于職能或者說中臺(tái)業(yè)務(wù),但大模型時(shí)代,智能客服作為商家最高頻、剛需的使用場(chǎng)景確實(shí)是一個(gè)極好的接入節(jié)點(diǎn),甚至可能是業(yè)務(wù)變革的一個(gè)支點(diǎn)。

      首先,需求確實(shí)龐大,不管是叱咤風(fēng)云的頭部主播,還是高大上的航天科技,在變現(xiàn)的最后一公里都需要與客戶溝通細(xì)節(jié)問題。

      將人力從繁冗的重復(fù)勞動(dòng)中解放出來,本就是AI研發(fā)的初衷,對(duì)企業(yè)來說,人工客服的高成本和情緒上的不確定性,也都是運(yùn)營(yíng)的重負(fù)。

      當(dāng)前的AI客服被無數(shù)人吐槽“人工智障”,本質(zhì)上是因?yàn)樗?ldquo;基礎(chǔ)智能”不夠強(qiáng),無法在復(fù)雜的信息環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別客戶意圖。

      因此,現(xiàn)有的大部分“智能機(jī)器人”只能算是一種迎賓手段,最終往往都要轉(zhuǎn)到真人客服,它并不真正承擔(dān)“客服”的職能。如果能讓“智能客服”實(shí)用起來,就有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)銷售環(huán)節(jié)“工業(yè)革命”式的技術(shù)躍進(jìn),當(dāng)然目前這種“革命”才剛剛起步。

      其次,客服是人與AI直接交流、高頻互動(dòng)的最重要場(chǎng)景之一,有機(jī)會(huì)挖掘出“人工智能”的巨大潛能。

      比起GPT目前海闊天空的陪聊,AI客服在底層邏輯上是“帶有指向性和功能性的GPT”,它在更具體的工作條件下,反復(fù)面對(duì)人們具體的關(guān)切和需求。

      真正能處理好這些問題的AI,在某種意義上比現(xiàn)在側(cè)重回答知識(shí)性問題,高談闊論蘇格拉底和哈耶克的GPT系列要更像一個(gè)人類。

      平心而論,當(dāng)前的“AI客服”依然是不完善的。“百煉杯”比賽讓AI來“扮演”客人的想法很酷,不過AI和人畢竟是不一樣,現(xiàn)實(shí)中難纏的客戶,很可能在AI發(fā)出數(shù)百字產(chǎn)品介紹的時(shí)候就罵人或者轉(zhuǎn)人工了……連查看加粗文字的耐性都不會(huì)有。在幾組對(duì)話中,AI客服也都錯(cuò)過了一部分關(guān)鍵的信息點(diǎn)。

      但是——正如參賽企業(yè)無一例外提到了智能體agent自我完善的問題——將AI客服置于復(fù)雜信息環(huán)境下,反復(fù)調(diào)用大模型進(jìn)行多重檢索、RAG輸出和自我學(xué)習(xí),其工作完成度無疑會(huì)越來越高。

      對(duì)于阿里通義等大模型來說,這些基于具體場(chǎng)景的語料包,也都將是寶貴的財(cái)富,具體應(yīng)用場(chǎng)景更精準(zhǔn)、更有價(jià)值的信息,是真的能幫助大模型完成自我優(yōu)化。

      當(dāng)大象放慢腳步甚至席地而坐,大模型這場(chǎng)“世紀(jì)之戰(zhàn)”的過程可能會(huì)十分漫長(zhǎng)。在企業(yè)級(jí)市場(chǎng)擁有更多紅利的巨頭,或許會(huì)幫助國(guó)產(chǎn)大模型在全球競(jìng)爭(zhēng)中走得更遠(yuǎn)。

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