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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


AI在不同场景下如何提升效率,能否完全取代人类?
发布日期:2024-06-03 08:31:41 浏览次数: 2030 来源:小微模型


使用大模型的最大风险在于它们不知道如何说“我不知道”,大模型幻觉依然存在。应用场景还需要大模型本身能力继续提升,在不同场景下才能更好的满足使用要求。

大模型在提升效率方面展示出了很大的潜力,但目前还不能完全取代人类。大模型在多模态(文本生成、图像生成、视频生成)中应用广泛,本文针对AI的应用场景、有那些工具、怎么操作以及是否可以取代人类做个介绍。

1.个性化客户服务

应用场景:智能客服系统

具体例子:在一家电信公司,客户服务部门使用AI聊天机器人处理常见的客户询问和问题,如账单查询、套餐更改和故障排除。AI聊天机器人可以24*7在线,快速响应客户的问题,并根据预设的知识库提供准确的回答。

工具:chatgpt、文心一言、通义千问、腾讯混元、智普等

具体操作:用户输入问题或者查询。AI生成详细、个性化的回复。客服审核后,确认无误发送给客户。容错率比较高的特定场景可直接回复客户。

提升效率:通过使用聊天机器人,减少了人工客服的负担,让人工客服把时间用于处理复杂和特殊问题。

能否取代人类:不能完全取代人类,虽然AI客服可以处理常见问题,但复杂和特殊的问题仍需要人工干预,AI客服缺少情感和沟通技巧。

2.医疗诊断

应用场景:AI辅助的医学影像分析

工具:已知国内目前已有多家公司在研发中,暂无对外公布的产品

具体例子:在一家医院,放射科医生使用AI系统来辅助分析X光片、CT扫描和MRI影像。AI系统可以快速检测和标记潜在的异常,如肿瘤、骨折或血管阻塞,并提供初步的诊断建议。

具体操作:医学影像结果上传至AI中,由AI比对分析后给出初步的诊断建议,由医生审核确认无误后发出诊断结果。

提升效率:省去医生写结果的时间,可以处理更多的影像结果。AI系统提高了诊断的速度和准确性,帮助医生更快地做出决策,减少了误诊的风险。医生可以将更多的时间投入到复杂病例和患者护理中,从而提高整体医疗质量。

能否取代人类:不能完全取代,AI可以生成初步的医疗报告,但最终的诊断和治疗决策需要医生的专业知识和经验。AI生成的内容需要经过医生的审核和确认。

生成式人工智能在写作、编码、数据处理等方面都非常不错,但仍有许多局限性和问题。比如可能产生幻觉,难以区分事实和虚构,也会存在数据误差。训练数据的来源也存在争议,许多数据未经许可被使用。解决这些问题需要持续的努力和人机交互系统来监督和校正。



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