【開欄語】

近期，人力資源和社會保障部向社會正式發布了19個新職業，其中半數以上與新質生產力密切相關。產業升級、行業崛起的背后，每一個新職業的誕生都是對一座城市發展的深刻注解。

連日來，成都日報錦觀新聞記者走進各行各業，探訪那些在新職業浪潮中砥礪前行的個體，感受他們的生活、體驗他們的工作，一同見證這些從業者如何在發展新質生產力、推動產業升級的過程中創新求變、擁抱未來。

 

【正文】

當你問AI：9.9和9.11哪個大？

AI回答：9.11更大。

換一個問題：狗狗有一個心臟就能活，那么人只有一個心臟能活嗎？

AI回答：風險較大……

——上述的問答發生在人類與生成式AI的對話中，面對這些讓人啼笑皆非的回答，你或許會產生疑問，這樣的人工智能真的算得上“智能”嗎？而事實上，一款AI大模型產品上市之前，需要經過海量數據的投喂，以幫助其理解人類提出的問題，而這一過程中發生的錯誤，在業內被稱為出現“幻覺”。那么“幻覺”該怎樣消除，由誰誰來消除？

“生成式人工智能系統應用員”這一新職業便應運而生。其主要任務就是運用生成式人工智能技術及工具，從事生成式人工智能系統設計、調用、訓練、優化、維護管理等工作。用通俗的話說，就是幫助AI“懂事”“學做人”進而“學做事”。

為了更加直觀地了解這一新職業，近日，記者走進成都一家科技公司，跟隨“95后”生成式人工智能系統應用員方艷，與她一同“上崗”，體驗與生成式AI大模型打交道的日常。

（一）

投喂語料，助AI自學成才

早晨九點，方艷來到公司，經過研發部門穿過展示大廳。從大廳左轉，來到自己的工位，此時她同步開啟了桌上兩臺電腦的工作頁面。“我的第一件事就是檢查前一天生成的數據指令，確保它們正確生成，并查找可能存在的問題。”方艷告訴記者，如果發現數據存在問題，比如圖片分辨率過高導致模型無法識別或者代碼存在不合理之處，就要進行相應的壓縮處理或代碼調整。

但是，人類肉眼的排查怎么能趕上人工智能大模型飛速生成的效率？

“寫腳本進行排查呀、利用自主搭建的AI平臺生成語料呀。”方艷有的是法子。

“模型都是靠數據來訓練的。”方艷向記者解釋，大模型是人工智能的神經中樞，內測過程中，她要把數據變成語料投喂給大模型，讓它憑借語料“自學成才”。這一過程中，不斷模擬它可能犯的錯誤，進行預防和糾錯。

出于好奇，記者臨時向方艷提出了一個請求，“可不可以把我的采訪提綱發給大模型，看看它是怎樣回答的。”

方艷愉快地應允，并操作起來，輸入提示詞——

對于“什么是生成式人工智能系統應用員最重要的特質？”的提問，大模型“思考”后回復如下文本：  

“a. 持續學習：生成式人工智能是一個快速發展的領域，新的模型和技術不斷涌現。因此，最重要的特質是持續學習和適應新知識的能力。

b. 創新思維：能夠創造性地思考問題，設計出既新穎又有效的策略方案。

c. 溝通能力：跨部門溝通，促進問題解決，以確保項目的成功。”

對于這樣的答案，方艷是認可的。顯然，大模型不全然了解方艷的從業經歷，卻憑著數據分析搭出了合乎情理的框架。

（二）

專業模型，做專業的事

如果以人類接受教育的方式來類比大模型的話，此前大模型的回答可以反映其接受“通識教育”的程度。而事實上，通過進行專業領域語料的投喂，AI在“專業課”方面也有很好的表現。

經過公司展示大廳的時候，墻上文圖資料引起了記者的興趣。

“這些內容主要涵蓋我們公司產品所賦能的方向和領域。”在政務方面，可用于智能知識庫問答；在煙草行業，做行業知識問答、煙盒缺陷溯源；在交通領域，進行交通事件檢測、交通態勢感知及交通事故預測……

“可以說，生成式人工智能大模型正在越來越多地賦能各個行業發展。”

如今，方艷所在的企業累計為國內外包括高端屏顯、半導體、煙草、軌道交通、生態環保、城市治理等行業在內的500余位客戶提供了全球領先的AI產品和服務，而方艷每周跟進大約10個大小模型項目，把控項目進度、進行必要的策略調整和數據治理之外，還開始創新地進行行業應用探索，即根據不同行業的需求對大模型進行微調，以適應特定的應用場景。

“人工智能是一個高速發展的行業。”2021年，方艷以“數據分析師”的身份入行，趕上了人工智能行業的快速發展期。“那時候，市場上對人工智能的需求主要集中在城市管理等宏觀應用，如垃圾檢測等，主要面向B端客戶。”

2023年10月，公司研發的生成式人工智能大模型開始接入數據時，方艷開始上手生成式AI項目的工作，她的角色也從“數據分析師”轉變為“生成式人工智能系統應用員”。當年11月，該公司正式推出多模態產業通用大模型及其應用平臺，該平臺專注于多模態行業大模型的生成及應用，可以快速構建行業AI應用。

【記者手記】

實現“自我迭代”

去年，由OpenAI開發的ChatGPT聊天機器人橫空出世，其出色的文本處理能力和交互性引起了全球范圍廣泛的討論。麥肯錫的報告指出，生成式AI工具在2023年呈現了爆炸性增長，預計該技術將對所在行業及就業產生重大影響。

“目前人工智能處于怎樣的發展階段呢？”這個問題一直縈繞在記者心中。

“目前產業發展尚處于‘弱人工智能’階段，還有很長的路要走。”方艷說。

但人工智能正在變得更加成熟和聰明。“從一個只會做幾件事情的新手，變成了一個能干很多活、幫到更多人的多面手，這對我們的要求也越來越高。”方艷告訴記者，AI大模型日夜不停地學習，更促使她不停學習，以跟上技術的步伐，這需要繼續創新，想出新點子來讓人工智能更聰明、更有用，幫助用生成式AI賦能百業千行。

“那么‘強人工智能’是什么樣子的呢？”

“自我迭代。”方艷用四個字回答?；蛟S那個時候，人工智能在學習的過程中就可以自己完成升級迭代……

事實上，自我迭代的豈止人工智能，人類社會也在一步步地完成自我迭代，從石器時代走來，經過蒸汽時代、電氣時代，進入信息時代。面對新一輪的科技革命和產業變革，《成都市人工智能產業高質量發展三年行動計劃（2024—2026 年）》提出，到2026年，成都力爭在多模態、認知智能、具身智能等領域競爭力全國領先，在制造、醫療、文化等領域培育行業大模型超過50個，省級及以上人工智能創新平臺達到40個，企業研發投入占營收比重超過15%，建設具有全國影響力的人工智能創新策源地。

如今，迭代的速度正變得越來越快……

記者：吳茜

攝影/視頻：胥瑞可 

來源：成都日報錦觀新聞