大模型的道路：非浸入式与浸入式 在人工智能蓬勃发展的浪潮中，大模型已成为技术领域的主导力量。这些庞大的模型凭借着处理海量数据的强大能力，引发了技术世界的变革。在大模型的光鲜外观背后，一个亟待探讨的议题正在悄然升起：大模型是否真的需要深入到每一个技术领域和业务逻辑中，成为浸入式的存在？或者，更深层地问，我们是否准备好让它们这样做？ 本文将探讨领域大模型发展的两条道路：非浸入式与浸入式的模式，并审视这场变革是否真正触及了思维模式的转变。大模型，不仅是对于技术的挑战，更是对于我们认知边界的一次拓展。 大模型的两种发展模式 在当前人工智能的高潮中，大模型的发展已呈现两条明显的道路：C端与B端。 C端模式犹如一面镜子，直接映照用户需求，实时响应各式问题。在这种模式下，模型仿若一个全知的博学者，回答从简单到复杂的诸多问题，充当的是信息的直接提供者。它涵盖了从日常咨询到深层知识探索的广泛场景，这种交互模式对用户来说，无疑是最直观、最直接的。 B端模式则相反。在B端模式中，大模型退居幕后，成为一个隐形的推手，深度嵌入企业的运营和管理系统中，如CRM、ERP、BI、智能客服、智能营销、智能运营等业务领域，以及更多定制化的行业解决方案。在这里，大模型不再是一个简单的问答机器，而是变成了一个强大的业务逻辑处理器。它必须理解和处理更为复杂的行业特定语境，参与到业务决策和优化流程中。这些模型能够在特定行业中，比如金融、医疗或法律，解读和执行复杂任务。 不同于C端模式的普适性，B端的领域大模型更注重深度与精准度，旨在用机器的高效性和精确性，来增强特定业务流程的质量和速度。尽管B端模型的优势明显，但其部署和整合却充满挑战。要成功实施，企业需要有能力将大模型的智能功能融入到现有业务流程中，这往往涉及对现有系统的重新构架，甚至是对企业运作模式的重构。另一方面，B端模型的实效性很大程度上依赖于数据的质量和可用性，数据的整合、清洗和标注成为了这一过程中的关键步骤。 领域大模型的嵌入方式 那大模型是如何嵌入目前的各种系统中的呢？目前来看，有两种方式：非浸入式，和浸入式。 非浸入式模式并未强求企业系统从根本上进行重构，而是选择了一种相对保守的途径：通过API调用外部大模型的能力。企业通过这种方式，试探性地将人工智能的技术引入现有的产品矩阵，以此来增强产品功能，提升用户体验。 这种初级模式面临着明显的局限性。由于没有对原有产品架构进行根本性改造，所以这种模式下的大模型与产品的结合往往仅停留在表面。大模型仅被视为一个附加组件，很难与产品深层次的业务逻辑和数据流程相结合。产品团队可能会忽视对这些能力的持续优化和深度定制，这会导致功能显得附加和生硬，不仅影响用户体验，更可能因为不匹配企业现有工作流程而变得边缘化。 更关键的是，非浸入式模式没有实现大模型与底层数据，以及其他业务模块的有效互动。数据是人工智能发挥作用的基础，而在这种模式下，大模型往往缺乏对企业内部数据的深度接入和理解，这严重限制了其应用的效能。没有充分链接内部数据，大模型很难真正理解和预测业务趋势，也就无法发挥其应有的作用。 可以预见，非浸入式模式下的大模型，通常只能应对一些简单、规范化的场景，比如常见问题的自动回答、标准文档的生成等。在更加复杂的业务逻辑面前，这些大模型的功能显得力不从心，难以提供实质性的帮助。 以BI产品为例，非浸入式接入大模型，在处理单一数据点或简单的数据分析任务时表现尚可。当升级到多维度指标交叉分析时，这种非浸入式的接入就暴露了其固有的弱点。大模型在这里往往跌入逻辑的迷宫，无法有效地对复杂的、相互依存的数据点进行分析和解读。例如，在尝试分析销售额与广告投入、市场趋势及消费者行为之间的关系时，这种模型可能会因为不能理解这些指标间微妙的关联性，而导致数据分析效果大打折扣。 与此不同，浸入式模式则将大模型与企业系统深度整合，使其成为系统的一部分。这种模式需要对现有系统进行更深入的改造，但它所带来的好处也更为显著。浸入式大模型能够直接访问和处理企业内部数据，并与其他业务模块无缝对接。这使得大模型能够真正理解企业的业务逻辑，并提供切实有效的帮助。 浸入式模式的优势在于，它能够将大模型的智能能力与企业的具体业务场景相结合，实现定制化的高效解决方案。以金融行业为例，浸入式大模型可以被整合到风控系统中，利用其强大的数据处理能力，实时分析客户风险，识别可疑交易。在医疗领域，浸入式大模型可以被应用于疾病诊断，通过分析患者的病历和影像数据，辅助医生做出更准确的诊断。 当然，浸入式模式也并非没有挑战。深度整合大模型需要企业投入大量的时间和资源，对现有系统的改造可能带来业务中断的风险。同时，由于大模型的复杂性，其部署和维护也需要专业的人才和技术支持。 充电模式与油电混合模式 非浸入式与浸入式模式的差异，可以类比于汽车领域的充电模式与油电混合模式。 非浸入式模式类似于充电模式。在这种模式下，大模型作为一个独立的组件，通过外部接口与系统连接。这种模式的优点是实施简单，对原有系统的改动较小。但缺点是，大模型与系统的集成度低，无法充分发挥其潜力。 浸入式模式类似于油电混合模式。在这种模式下，大模型与系统深度整合，成为系统的一部分。这种模式的优点是，大模型与系统的集成度高，能够充分发挥其潜力。但缺点是，实施复杂，对原有系统的改动较大。 选择哪种模式，取决于企业的具体需求和条件。如果企业需要快速引入人工智能技术，又不希望对现有系统进行大规模改造，那么非浸入式模式可能是更好的选择。如果企业希望充分发挥大模型的潜力，实现定制化的高效解决方案，那么浸入式模式可能是更好的选择。 思维模式的转变 大模型的引入，不仅是对技术的挑战，更是对我们认知边界的一次拓展。非浸入式与浸入式模式的差异，反映了我们在人工智能应用上的两种不同思维模式。 非浸入式思维模式将大模型视为一种外挂工具，旨在增强现有系统的功能。这种思维模式相对保守，注重短期效益，对现有系统和业务流程的改变较小。 浸入式思维模式则将大模型视为一种变革性技术，旨在重塑现有系统和业务流程。这种思维模式更激进，注重长期效益，愿意对现有系统和业务流程进行大刀阔斧的改造。 无论选择哪种模式，大模型的引入都要求我们重新审视和调整我们的思维模式。我们必须学会以一种新的方式思考，以充分发挥大模型的潜力。 我们需要学会信任大模型。大模型的准确度和可靠性不断提高，我们应该学会相信其输出结果，并据此做出决策。 我们需要学会授权大模型。大模型需要有足够的权限和数据来执行其任务。我们应该学会赋予大模型必要的权限，并提供高质量的数据来对其进行训练。 第三，我们需要学会与大模型合作。大模型并不是万能的，它们需要我们的帮助来理解业务逻辑和做出决策。我们应该学会与大模型密切合作，共同解决问题，创造价值。 结论 大模型的兴起，正在改变着我们与技术交互的方式，也正在挑战着我们的思维模式。非浸入式与浸入式模式代表了大模型发展的两种道路，每种模式都有其优缺点。企业在选择模式时，需要根据自身的具体需求和条件进行权衡。 无论选择哪种模式，大模型的引入都要求我们以一种新的方式思考，以充分发挥其潜力。我们需要学会信任大模型，授权大模型，并与大模型合作。只有这样，我们才能真正释放大模型的力量，创造全新的价值。

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你认为人工智能能取代人类的工作吗？

我认为人工智能能取代人类的工作，但不能完全取代。

最可能被人工智能取代的工作有建筑工人、快递员、司机、电话客服、清洁工等等一些需要花费较多劳动力且重复、危险、辛苦的流水线工作，人工智能通过取代人类这一类工作，以此来提高工作的效率。

其次，我觉得不能被人工智能取代的工作有教师、程序员、心理咨询师、律师、演员等这些工作，在这些工作面前，人工智能只能辅助这些工作的进行，在这些工作中发挥重要的作用。

教师的职责就是教书育人，人工智能则不能做到这一点，因为人工智能没有人类的意识，只是一个人写入的固定程序，而早在孔子就说过因材施教，学生的行为习惯和素质教养的形成都要通过老师自身潜移默化的进行影响和培养，而人工智能做不到这一点。

程序员就是人工智能的创造者，人工智能能正常运行都与程序员息息相关，人工智能的去留都与程序员的一个决定影响，因此，人工智能不可能取代程序员。

我们都知道机器人是没有情感的，对于心理咨询师这种拥有思想灵魂的工作，机器人无法理解人们的情绪，就算他可以学会如何处理有关心理的问题，但是她的程序化流程则会更加激怒客户的情绪。

律师是一个关乎人情世故的职业，基于社会公平公正的点上，是不能普通被机器人一些代码和计算来去衡量的，其次，在法庭上任何案子都是有反转的，人工智能压根无法触及这个领域。

演员是一个极其需要情感的工作，而人工智能只是重复的程序来驱使，其次，如果一个节目上的所有演员都是机器人，就压根唤起不了人们心里的共鸣，也无法打动观众。

我只想说，人工智能时代，机器人的存在，人类就业竞争压力越来越大，只有起点没有终点，我们要想不被人工智能取代就应该不断地发散自身的创造性思维，合理的选择不会被取代的职业。

你认为人工智能真的可以取代人类吗？

建构在现在这种计算机体系结构之上的人工智能，都不可能取代人类。

原因很简单：计算机所有可能实现的功能所组成的集合，最终决定于它的指令集。而这个指令集是人类所有思维方式组成的集合的真子集。计算机指令集中的所有指令都体现着人类的重要思维方式或是人脑的重要创造：比如数据的相加、与或非操作、存储、读取、移动等等。计算机和人脑相比的优点只是操作速度要快得多。它能完成的工作，在理论上人都可以完成，只是有些用人脑来完成需要的时间可能会非常长。人脑，则有非常多不能被计算机指令所涵盖的思维方式。计算机所以的操作，对应到人脑上，都是逻辑和计算。逻辑和计算固然是人脑的重要功能，而且还是比较高级的功能，但是人脑的功能绝不仅仅局限于逻辑和计算。一些真正的创新，来自于一些用逻辑无法解释的直觉，虽然当整个体系成熟之后，那个体系可以用逻辑来表述。人类在创新时，并不怕犯错，而在很大程度上正是因为如此，人类才可能产生卓越的想法。如果我们逼迫自己永远不能犯错，那么我们的创新能力将会大大降低。那些真正伟大的理论，比如相对论和微积分的严格化，是人们在多次猜想，多次犯错，多次修改，最终才得到的结果。这种工作在目前这种计算机上，是不可想象的。

从人类知识进步的角度来说，最重要的是产生好的新概念，而不是在已有的概念上进行逻辑推理，而后者才是计算机能做的事情。不要以为人工智能可以完成一些看起来很不可思议的任务，比如在围棋上战胜人类的顶尖选手，就觉得计算机会超越人类了。汽车早就跑得比人快，它就能取代人类了吗？我们难道因为汽车被发明出来，就可以不用脚走路了吗？要说人工智能可能取代人类，那么人工智能最起码应该通过以下测试：给它原始人掌握的知识作为初始条件，让它去建构新的知识。如果它建构的知识大厦在各方面都能超过人类建构的知识大厦，我们才能说人工智能能超越人类。因此，任何以冯·诺依曼机为基础的人工智能都无法取代人类。要把人工智能扩大理解为任何我们未来能制造出的机器，它能不能取代人类我则不知道。但对于现代的我们来说，以冯·诺依曼机为基础实现的任何东西都不能取代人类，已经是一个足够强的结论了。