万字解析GPT的情感与意识,它是一只被人类操控的“风筝” | AI未来指北
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万字解析GPT的情感与意识,它是一只被人类操控的“风筝” | AI未来指北

《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出,邀约全球业内专家、创业者、投资人,探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、伦理及版权争议。 编辑整理:周小燕、郭晓静 丨划重点 ● 一部分基础工作可能会被AI产品替代,然而,创意工作、管理和科研工作者等领域难以被取代,机器不可能像牛顿和爱因斯坦一样做出颠覆性的发现。 ● 巨头们在GPT-4之后一定有后招,它们要加入到大模型底层能力的竞争,也要思考原来的护城河还是不是真的护城河。 ● 多模态技术确实会带来一些新的可能性,但相较于自然语言交互所带来的影响,它们的影响是非常有限的。 ● AI真正要产生突破的是独立性、自主性,GPT没有自主性,它更像是一个“风筝”依旧被手中有线的人类操控。 ● 对于产业应用来说,模型小很重要,因为成本、通用性和安全性等问题,模型越小或者更好地量化计算成本。 2022年下半年开始,生成式AI技术成功破圈并引发关注,大模型商业化的潜力正在清晰化:一方面大模型企业可以为C端用户提供“按需服务”和商业转化;另一方面它也提升云计算、云存储的使用量。 用户对AIGC的态度不再仅停留在“尝鲜试试看”阶段,而是不断提升使用频次;企业也在积极投入探索大模型商业化的长期价值。 腾讯科技推出AIGC未来指北内容策划,邀约行业内专家、投资人、创业者,围绕技术发展、商业模式、应用场景、AI治理,以采访、直播等形式,持续产出行业内容。本期为第五期,我们邀请4位专业人士探讨《万众期待的GPT-4,到底有多“强”?》,嘉宾: 王建硕   百姓网AI 创始人&CEO 陶芳波   心识宇宙创始人&CEO、前Facebook高级研究科学家 刘   伟   北京邮电大学教授、人机交互与认知工程实验室主任 陈   巍   前华为系NLP企业首席科学家、千芯科技董事长 欢迎阅读《AI未来指北》往期内容: 第一期:投资人王煜全:中国必须要有自主“大模型” 第二期:我们和创业公司创始人聊了聊:中国AI产业发展需要突破哪些瓶颈? 第三期:清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正:如何让人工智能不作恶? 第四期:北京大学新闻与传播学院教授胡泳:马斯克呼吁“暂停”AI开发,背后说明了什么问题? 以下为实录整理,ChatGPT对本文整理亦有贡献。 GPT-4是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒?会不会带来生产力的变革? 主持人陈巍:相比较于GPT-3.5,GPT-4的准确性显著提高,它可以完成创意文本生成、结构化写作和交互式文本生成,此外,GPT-4在语言推理和程序生成方面也有很大进步。但我们并不清楚GPT-4的具体参数和架构,感觉有点神秘,需要大家一起讨论和发掘。请陶总谈谈GPT-4对虚拟人技术与元宇宙技术的影响,以及它给办公场景和营销产品应用带来的新机会。 陶芳波:GPT-4和Office 365带来的影响不太一样,GPT-4是一个巨大的模型升级,具有多模态特点。以前可以通过加入类似Clip的模型实现多模态,但GPT-4直接将视觉和文本数据放在一个Transformer里,类似去年推出的Flamingo方法。这种多模态更接近人类获取和产生信息的方式,给未来潜在应用的改造带来无限可能。虽然GPT-4的具体参数和架构没有公布,但我们可以根据过去一年学术界的变化和相关文章,猜测到它的一些做法。 GPT通过工程化方法取得了非常大的成就,我们体验到了用户instruction能力的大幅提升。在使用GPT-3.5做更复杂的任务时,它并没有办法更深刻地理解意图,而使用GPT-4就感觉好像一个普通人的智商从100提升到了120。这也是为什么它在GRE等考试上表现优于90%的人,这种能力来源于大模型的创新。 而Office 365在另一个维度上展示了大模型可能吞噬所有软件的前景。Office 365将复杂的办公软件套件与GPT结合,为我们打造了一个样例。未来,软件的入口可能都会变成AI copilot,当我们打开软件时,将由AI教导我们如何使用。我认为这将带来行业重构的机会,微软为我们树立了一个标杆。 主持人陈巍:我们可以看到AI在Office升级的过程中发挥了重要作用。新的Office升级会不会替换掉打工人和AI技术,特别是GPT技术会不会带来新的生产力革命? 王建硕:我一直认为科技发展对人类有很大帮助,主要是利大于弊。GPT技术和Office的合作只是科技不断发展的过程,让我们使用时付出的精力越来越少。我们认为这很快会成为日常生活的一部分,不用再感到惊讶,这是未来的一种趋势。 刘伟:我基本同意王总和陶总的看法。大家现在关注GPT技术,但我们还无法确定它究竟是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒。不过,我们可以确定的是,文本处理、程序编制、bug查找以及图像、视频、音频处理等方面可能会发生巨大变化。其中,一部分基础工作可能会被AI产品替代。然而,创意工作、管理、新闻记者和科研工作者等领域仍然难以被取代。例如,在教育领域,学生可以用GPT辅助完成论文,但创新性科研仍然难以依赖它。因为它不可能像牛顿和爱因斯坦一样做出颠覆性的发现。 GPT在训练数据集中进行组合和统计或概率分析是有可能的。但是,AI还做不到跨领域,例如讲化学、历史和计算机知识之间进行有机衔接,而很多创新往往发生在跨领域组合或交叉学科中。目前,GPT被视为一个初级的人机环境产品。它可以取代许多基础职业的体力劳动,甚至部分脑力劳动。但对于一些关键岗位,因为它存在一些类似幻觉的问题,还不可能在社会上产生我们所期待的影响。 随着时间的推移,大家适应了这些技术,它会变得不再神秘,大家的新鲜感逐渐消失,就像当初骑自行车时觉得非常酷后来变得习以为常一样。 主持人陈巍:关于微软和OpenAI是否还有更大的技术后招,目前业界传闻称除了现有技术,实际上还有更强大的东西。 刘伟:现阶段AI主要关注多模态,如视频、文本、图像和语音等。由于底层工具不完善,例如数学和物理学还没有实现相关研究的突破,AI在情感和意志方面也有待发展。因此,美国的几家大厂不太可能推出令人惊讶的工作。 主持人陈巍:微软和OpenAI在应用方面,如与Office的结合和搜索引擎的结合,确实给我们的日常生活带来了较大影响。 陶芳波:微软和OpenAI的保密工作做得很好,大家都在猜测它们还有什么大招。部分同意刘伟的观点,但我认为不能小看基于深度学习的智能模型。这些大厂在过去半年中展示的工作和创新速度令人印象深刻。尽管底层数学和物理不完善,但它们已经证明能够创造有价值的智能体。实际上,大模型所展现的智慧能力已经超出了我们对人脑的理解,但它们仍然涌现出来了。有时候我们可以绕过基础科学,产生一些真正应用侧的巨大影响价值。...
清华智能产业研究院研发AI医院,首批AI医生将出诊
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清华智能产业研究院研发AI医院,首批AI医生将出诊

  最快明年上半年,21个科室、42位AI医生将在“AI(人工智能)医院”线上“坐诊”。最近,他们正在进行“集训”——专业人士对其疾病诊断能力进行内部测试和训练。这个“AI医院”系统是由清华大学智能产业研究院(AIR)执行院长刘洋带领团队研发的。   在内测版“AI医院”系统内,42位“医生”两两一组,在儿科、耳鼻喉科、呼吸内科、皮肤科等21个科室“坐诊”。来看病的患者也都是人工智能模拟的。整个流程和真实医院一样,患者进医院,经过分诊、问诊,再到检查、诊断,然后取药、治疗等。   “AI医院”刚发布,就引发热议,大家最关注的问题是——AI医生的诊疗准确率是多少,会不会误诊。项目成员、学院助理研究员马为之说,目前,AI医生可对300多种常见病和主要重大疾病开展高质量的诊断分析。   AI医生还在持续训练中自我进化。“关键就在于构造多样化的AI患者。”马为之说,“系统已经构建了超过50万个AI患者——来自不同国家地区、覆盖各个年龄段、患有不同疾病。这些都是由人工智能大模型结合权威医学知识库和少量公开病例等自动合成的。和现实世界的患者一样,AI患者有完整的基本信息、检查结果、症状、所患疾病等数据记录,可以跟医生进行交谈。”   在虚拟闭环中,AI医生还可以及时获得AI患者的诊疗反馈。马为之解释,这种数据闭环在真实世界很难实现,因为很多患者离开医院后就不再反馈。“有了反馈,AI医生可以对诊疗决策进行反思和积累,从而实现自我进化。”   得益于人工智能,AI医生的培训成长周期远小于一名真人医生。团队统计,日常培养一名出色的专科医生,除了多年的专业学习,还需要至少数年的临床积累等。AI医生的成长速度要快得多,在虚拟世界里只需要几天时间就能完成上万名的“患者”诊疗积累。   “打造AI医院的目的,是要充分发挥大模型智能体的自我进化能力,实现AI医生的快速提升。”马为之说,团队的终极目标是将前沿的大模型智能体技术赋能智慧医疗,为人们提供便宜、便捷和优质的医疗服务。随着技术的不断进步,越来越多的AI医生也将亮相。
最新GPT-4在律考中击败90%人类,它到底强在哪?|钛媒体深度
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最新GPT-4在律考中击败90%人类,它到底强在哪?|钛媒体深度

“码农真的快失业了,编程不存在了。”在今早 GPT-4发布之后,朋友圈刷屏,很多人表达该技术对目前人类生产生活的影响。 GPT-4有多强,GRE考试接近满分,律考比肩顶级律师,随手画个草图就能做出同款网页。当国内还在热议人工智能对话大模型产品ChatGPT时,背后核心预训练模型技术GPT却突然重磅升级。 钛媒体App获悉,北京时间3月15日凌晨,创造出ChatGPT的美国 AI 公司OpenAI 正式对外发布GPT-4。 据悉,GPT-4是新一代多模态大模型,支持图像和文本输入以及正确的文本输出,拥有强大的识图能力,文字输入限制提升至2.5万字,支持多个语言,回答准确性显著提高,从而让新的ChatGPT更聪明。此外,GPT-4还开放了角色扮演和性格定制能力。另外,GPT-4版本还会随着时间进行自动更新。 钛媒体App了解到,OpenAI发布的GPT-4在各种专业学术基准上有着人类水平表现。例如在模拟律师考试中,GPT-4得分约为前10%——击败了90%人类,而ChatGPT背后的GPT-3.5得分约为倒数10%。 “GPT-4 是世界第一款高体验,强能力的先进AI系统,我们希望很快把它推向所有人。”OpenAI工程师在开发者Demo视频中表示,GPT-4 是OpenAI努力扩展深度学习的最新里程碑。OpenAI称,GPT-4虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类,但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。 微软在GPT-4发布后第一时间表示,新的必应(Bing)已经基于GPT-4 技术运行,这是为搜索产品量身定制的模型产品。“如果你在过去五周内的任何时候使用过新的Bing预览版,你就已经提前了解过这个强大模型的早期版本。随着OpenAl对GPT-4及以后的版本进行更新,Bing 从这些改进中受益匪浅。” 钛媒体App获悉,即日起,ChatGPT Plus付费订阅用户现可直接使用GPT-4版本的ChatGPT,未来则将对免费用户开放一定数量的GPT-4体验。同时,GPT-4 API 需要申请候选名单,今天将开始邀请一些开发人员,并不断扩大邀请规模,每1000字符的价格为0.03美元;图像输入则处在研究预览阶段,仅对少部分用户开放。 不过,GPT-4仍存在改进空间。虽然这次模型大升级,但之前ChatGPT会出现幻觉、“胡说八道”的毛病还是没能在GPT-4中完全改掉。 谁能革得了 ChatGPT 的命?现在看来还是 OpenAI 自己。 花了6个月打造,GPT-4到底强在哪里? 聊GPT-4之前,先要了解GPT到底是什么。 随着1956年“达特茅斯会议”上创造“人工智能”这个术语,全球迎来了 AI 技术发展阶段。在2016年谷歌DeepMind的“阿尔法狗”(AlphaGo)击败了韩国围棋冠军李世乭,以及机器学习的诞生,AI 算法、算力、数据“三驾马车”获得了突破性技术进展。 但问题在于,机器学习利用循环神经网络(RNN) ——序列数据或时序数据的人工神经网络来处理文字,使得文字按顺序一个个处理,没办法同时进行大量学习。 因此2017年,谷歌团队发布论文“Attention Is All You Need”,提出了一个新的学习框架Transformer,以解决此问题。它抛弃了传统的CNN(卷积神经网络)和RNN,使整个网络结构完全由Attention机制组成,从而让机器同时学习大量的文字,训练速度效率大大提升。 简单来说,只需要LLM(大型语言模型)、大型参数量和算力算法训练,以Attention机制就可实现快速的机器学习能力。因此,无论是ChatGPT的T,还是谷歌预训练语言模型BERT的T,均是Transformer的意思。 基于Transformer框架,OpenAI进行了新的研究学习GPT,全称为Generative Pre-trained Transformer(生成式预训练框架),其利用无监督学习技术,通过大量数据来形成快速反馈。2018年6月,OpenAI发布第一代GPT,2019年11月发布GPT-2,2021年发布了1750亿参数量的GPT-3,不仅可以更好地答题、翻译、写文章,还带有一些数学计算的能力等,而ChatGPT是微调之后的GPT-3.5消费级应用。 今天发布的GPT-4,是一个大型多模态模型,能接受图像和文本输入,再输出正确的文本回复。OpenAI表示,团队花了6个月的时间使用对抗性测试程序和ChatGPT的经验教训,对GPT-4进行迭代调整,从而在真实性、可控性等方面取得了有史以来最好的结果。 “GPT-3.5 和 GPT-4...
ChatGPT陪伴机器人、用数学解读投篮命中率……这群小学生的“学术发布”超惊艳!
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ChatGPT陪伴机器人、用数学解读投篮命中率……这群小学生的“学术发布”超惊艳!

3月17日下午,杭州市崇文实验学校进行了崇文小海燕创新研究室成果发布会。 崇文小海燕创新研究室是上城区三星级学习中心,它以定制式学习为主要样式,至今已经举办了六年,为小学生创新人才的培养开辟了新的路径。 今年,创新实验室共收到了167位同学撰写的156篇小论文,评选出了25篇杰出成果奖,43篇提名成果奖,65篇入围成果奖和34篇参与奖。在25篇杰出成果奖中,有6组同学在音乐厅的舞台上进行论文发布。 为了让更多同学参与创新研究,本届发布会不仅有300秒大课题发布,还特别设置了100秒小主题发布环节。 现场最受关注的是三(5)班姚宇盛的课题——《基于ChatGPT的小学智能陪伴机器人》。 今年,ChatGPT横空出世,异常火爆。 “学生的心理健康很受关注,但一些学生会将自己的烦心事藏在心里,这可能会产生严重的后果。ChatGPT可以与人进行沟通交流,提出合理的意见。我就想到借助ChatGPT做一个小学生心理辅导设备。”姚同学结合智能硬件技术和图形化编程语言,设计并制作了智能陪伴机器人,通过人机对话、ChatGPT的专业回答为小朋友们提供舒缓渠道,缓解心理压力。 姚同学在进行可行性分析后发现,在设计上需要一个可以和人交互的 LED 显示屏,并且有语音模块能将文字内容转换成语音进行输出。“Coding kit硬件能很好满足这些需求,而且还有红外传感器,可以遥控。”他将小机器人的外观设计成小电视的模样,装上LED屏、红外线传感器等。 他还收集了同龄人中有共性的困惑的问题,输入并由ChatGPT回答,并对答案的正确性和匹配性进行验证。 姚同学的课题获得了浙江工业大学计算机科学与技术学院副教授、数字媒体技术研究所副所长陈佳舟的盛赞:“ChatGPT是今年才出现的新兴科技,姚宇盛同学能够关注甚至运用前沿的科技进行研究,说明他很有研究的敏锐性,能够捕捉到研究的热点。同时,姚宇盛同学还能把研究运用到实际中去,值得大家学习。” 二(3)班的詹熙芃是发布会上最小的发布者,他分享了自己的研究——《用数学解读投篮命中率》。 他从熟悉的运动项目入手,探究了投篮命中率的数学表达方式和命中率的更新过程,发现生活中有趣的数学。 六(6)班的同学们分享了他们的成果《解码健康 崇文学生的健康笔记》。随着亚运会的脚步临近,六(6)班的全体同学围绕“如何改进大课间活动”进行了多角度的研究和思考。研究从“场地利用与开发”“健身操编排”“个性定制”等角度入手,满足同学们的个性化运动需求,让同学们乐于运动、爱上运动。 五(6)班的戴睿泽和袁则对“足球为什么这样设计”产生了兴趣。研究从足球面上拼接点的角度入手,利用欧拉公式推算每种图形的块数。在研究了经典足球球面的拼接问题后,他们又创新地设计了一个用正五角星和菱形拼接成的足球,并成功制作了实物,将珍贵的成果回馈学校。 “转载请注明出处”
大学专业洗牌,AI医生上线,未来十年哪些行业迎来发展机会?
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大学专业洗牌,AI医生上线,未来十年哪些行业迎来发展机会?

最近发生的这两件事,看似毫无关联,实则环环相扣,为无数年轻人的择业敲响了警钟,学什么可真不敢随便选了,一旦选错,抱憾终身,这背后藏的趋势,实际上是我们的国运。 第一件事,中国的大学专业正在面临前所未有的大洗牌。近日,四川大学一口气撤销了31个专业,包括公共事业管理、电子商务、保险学、音乐学、广播电视学、电子信息科学与技术等等,这些耳熟能详的专业,有的甚至是几百人一个系的大课,但终究都没能逃过被终结的命运。 四川大学是所什么样的大学?不仅是一所985,还是西南地区的扛把子,一举一动都有标杆意义。 裁撤专业对个人的影响极为深远,有同学说,还没毕业呢,一夜之间自己竟成了“关门弟子”,连导师都不知道是怎么回事。 你还别以为这是个特例,可能是个别人运气不好,实际上,最近几年来,裁撤专业已经成了各大高校一个常规的操作:2014年,全国高校撤销了67个专业布点,2019年增加到了367个,到了2022年,速度更快了,撤销了925个专业布点,而最近的2023年,被撤销的专业布点暴增到了1670个。 数字不会骗人,一场专业大洗牌运动正在浩浩荡荡进行中,土木工程凉了,学外贸的也难了,没想到火了这么多年的金融学,现在的评价也变味了。 时代要抛弃你的时候,连个招呼都不会打。在众多被裁撤的专业当中,出现频率最高的就是公共事业管理。2018年以来,一共有一百多个高校撤销了这个专业,仅次于信息系统与管理专业,大家像约好了一样,集体将它抛弃了。 时代真的变了,在很多70后和80后看来,公共事业管理专业怎么会被裁呢?2000年代左右,这可是各大高校最洋气、最热门的专业之一,甚至可以和金融学、经济类等专业掰手腕。因为受欢迎,从2000年到2017年,我国各大院校开设公共管理类专业的数量,足足翻了10倍。和公共事业管理有着类似遭遇的还有土木工程。 房地产大步迈进的时代,土木工程专业是人人都想要的香饽饽。哪个专业能够同时吃上房地产和城镇化的双重红利,翻遍整个专业名录都找不出第二个。 网上流传着一个故事,2013年,碧桂园创始人曾对公司人事主管说过这么一句话:“给你30亿,去招300个土木工程的博士来”。简单一算,一个博士开价上千万。然而,十多年过去了,以碧桂园为代表的房地产企业陷入困境,随之而来的是土木专业的无人问津。不管是好学校还是一般的学校,土木专业的分数线大幅跳水。3000块的月薪可能找不到一个农民工,但却可以找到一个土木工程的毕业生,这样的场景,实在是令人唏嘘。 有人欢喜有人愁,有些专业被裁撤,而另一些新兴专业呢,正在像雨后春笋一样冒了出来,指引着人类前进的方向,其中首当其冲的就是人工智能。 公开数据显示,2018年,全国首批人工智能本科专业布点,一共只有35个,只有最牛的大学才敢开人工智能的课。6年之后,猛的增加到了533,足足翻了15倍。 某知名大学的党委书记在一次公开场合透露,全国人工智能领域的人才总缺口高达500万,而在校生的总人数却不到4万人,很多高校这个专业的学生,还没毕业就被企业给预定了。 这第二件事是绝对值得咱们老百姓点赞欢呼的。继无人驾驶之后,AI医院也上线了,看诊的速度和准确度都秒杀人类。一个国外研究团队直接用人工智能软件开了一个线上的诊所,到目前为止已经接诊了上万人,这么大的访问量,要是人工接待,几年都处理不完,可AI医生几天就都回复完了,更令人目瞪口呆的是,诊断的准确率非常高,比人类靠谱多了。 很多用过的人都大为感叹,用AI看病可省心多了,不仅不用去医院排队,成本也是大大降低了。 医生这个金饭碗,终究也是逃不过岁月无情,知道这一天要来,没想到这么快就到了,AI抢了司机的饭碗,现在又盯上医生了。 这两件事,看似毫无联系,但都说明了一个问题,我们正在经历的是一场百年未有之变局,变化之快,远超过普通人的想象。 作为普通人,如果还想要在时代风口上起飞,已经变得越来越难,成功的方法或许很多,但都逃不开顺应国家的政策和历史的趋势。继互联网革命之后,第四次工业革命已经到来了,这一次我们不再是旁观者,而是主角,科技是中美博弈的重要内容,中国必须抢占全球科技竞争的先机,否则就只能被别人端上餐桌。 国家的筹码加到哪里,机会就在哪里,不管是学校专业洗牌,还是AI医生的诞生,都透露出一个重要信号:中国正在疯狂加码新兴理工科和应用科学,而且在未来的五到十年中,对理工科的关注将越来越多。你以为这是“三十年河东 三十年河西”的周期交替?实际上这背后是国运的走向,个人的奋斗固然重要,但在浩瀚历史的进程中,个人的力量可能都抵不过一粒沙,只有顺势而为的人,才能真正笑到最后。
9月25日银之杰涨停分析:ChatGPT,金融科技,5G消息/RCS概念热股
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9月25日银之杰涨停分析:ChatGPT,金融科技,5G消息/RCS概念热股

证券之星消息,银之杰9月25日涨停收盘,收盘价18.98元。该股于9点25分涨停,2次打开涨停,截止收盘封单资金为3.86亿元,占其流通市值3.2%。 9月25日的资金流向数据方面,主力资金净流入1.66亿元,占总成交额10.9%,游资资金净流出1.05亿元,占总成交额6.87%,散户资金净流出6126.19万元,占总成交额4.02%。 近5日资金流向一览见下表: 该股为ChatGPT,金融科技,5G消息/RCS概念热股,当日ChatGPT概念上涨3.67%,金融科技概念上涨3.29%,5G消息/RCS概念上涨2.64%。 以上内容为证券之星据公开信息整理,由智能算法生成,不构成投资建议。返回搜狐,查看更多 责任编辑:
AI还可以相信吗?ChatGPT给出6个案例并称“千真万确”,30年老律师用来打官司,结果全是假的!
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AI还可以相信吗?ChatGPT给出6个案例并称“千真万确”,30年老律师用来打官司,结果全是假的!

每经编辑:程鹏,盖源源 ChatGPT,还可以信任吗? 据央视新闻5月29日报道,近日,美国一名律师在一起诉讼案件中,帮原告打官司时,引用了ChatGPT搜集的6个案例,而法官却发现那些信息全是子虚乌有。律师承认自己没有核实信息并为此道歉,眼下面临处罚。 让ChatGPT协助办案美国30年资深律师被坑 据新华社援引美国有线电视新闻网28日报道,男乘客罗伯托·马塔对哥伦比亚航空公司提起诉讼,称自己2019年搭乘该公司航班飞往纽约市途中,乘务人员疏忽导致他膝盖被客舱内推车撞伤。 马塔的代理律师是已有30多年从业经历的纽约市律师史蒂文·施瓦茨。为支持马塔诉求,施瓦茨向法官凯文·卡斯特尔提交了多个所谓类似案例及其判决结果。 今年4月,哥伦比亚航空公司的律师致信法官,质疑施瓦茨所提交案例信息的真实性。据美国《纽约时报》报道,律师之一巴尔特·巴尼诺说,他的律所律师精通航空法律,看出那些信息不实。他说,他们当时隐约感觉那些信息来自ChatGPT。 法官卡斯特尔本月4日在一份书面文件中写道,那6个案例的判决结果、引语等都是假的,“法庭从未遇到过这种情况”。他下令6月8日就处罚施瓦茨举行听证会。 施瓦茨承认那6个案例为ChatGPT提供。法庭文件显示,他看到这些案例信息后追问ChatGPT信息是否属实,机器人称“千真万确”,还给出了所谓的信息出处。 施瓦茨说,他这是第一次用ChatGPT协助办案,“没有意识到内容伪造的可能性”。 他在书面文件中“深表懊悔”,愿意承担相关责任,承诺今后“没有完全核实”就不会使用聊天机器人提供的信息。 研究发现ChatGPT并非可靠信源 值得一提的是,今年3月14日,OpenAI宣布正式发布为ChatGPT提供支持的更强大的下一代技术GPT-4,称其拥有图像识别功能,高级推理技能,以及处理25000个单词的能力,在某些测试中的表现“可与人类相媲美”,并在大学入学和法律及医学等专业领域的许多模拟考试中优于其前身GPT-3.5。例如,GPT-4通过了律师资格模拟考试,分数超过90%的人类考生,而GPT-3.5此前的分数则低于90%的人类考生。 不过,目前最新的研究发现ChatGPT并非可靠信源 。 据科技日报5月18日的一篇报道,加拿大科学家在16日出版的《放射学》杂志上刊登新论文称,最新版本的ChatGPT通过了美国放射学委员会的考试,突出了大型语言模型的潜力,但它也给出了一些错误答案,表明人们仍需对其提供的答案进行核查。 图片来源:物理学家组织网 ChatGPT是一种人工智能(AI)聊天机器人,它使用深度学习模型在庞大的训练数据中识别单词之间的模式和关系,并根据提示生成类似人类的反应,类似的聊天机器人正被纳入谷歌和必应等流行的搜索引擎中,医生和患者们也会使用这些搜索引擎来搜索医疗信息。但由于数据来源并不一定真实可靠,该工具会给出与事实不符的答案。 为评估ChatGPT在美国放射学委员会考试问题上的表现并探索其优势和局限性,多伦多大学的拉杰什·哈瓦那博士及其同事首先测试了基于GPT-3.5的ChatGPT的表现。研究团队使用了150道选择题,这些选择题与加拿大皇家学院和美国放射学委员会考试的风格、内容和难度相当。这些问题不包括图像,分为低阶(知识回忆、基本理解)和高阶(应用、分析、综合)思维问题。高阶思维问题可进一步细分为影像学表现描述、临床管理、计算和分类、疾病关联。 研究人员发现,基于GPT-3.5的ChatGPT的正确率为69%,接近70%的及格线。该模型在低阶思维问题上表现相对较好,正确率为84%,但回答高级思维问题时表现不佳,正确率仅为60%。而性能更优异的GPT-4的正确率为81%,且在高阶思维问题上的正确率为81%,远好于GPT-3.5。但GPT-4在低阶思维问题上的正确率仅为80%,答错了12道题——GPT-3.5全部答对了这些题目,这引发了研究团队对GPT-4收集信息的可靠性的担忧。 这两项研究都表明,ChatGPT会有提供不正确答案的倾向,如果仅仅依靠它获取信息,非常危险,因为人们可能意识不到其给出的答案是不准确的,这是它目前面临的最大的问题。当前,ChatGPT最适合用来激发想法,帮助撰写数据摘要,而用于快速信息检索,需要对其提供的事实性答案予以核查。 编辑|程鹏 盖源源 校对|陈柯名 封面图片来源:视觉中国 每日经济新闻综合自央视新闻、新华社、科技日报 每日经济新闻
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【产品周报】猿辅导发布学练机;孝爱通发布ChaGPT老人陪伴机

公众号推送机制总在变,为了不失联,请记得点击上方蓝字“芥末堆”→点击右上角“…”→选择“设为星标”,即时获取行业资讯。 图源:Pixabay ♪ 作者|芥末堆 LAN ♪ 编辑|芥末堆 产品动态 教育板块 入局1000亿智能硬件市场,猿辅导发布学练机 5月30日下午,猿辅导在京召开发布会推出旗舰型产品小猿学练机。该产品采用类纸墨水屏,面向全国中小学生,主打学练一体、以练促学,这也意味着猿辅导正式入局1000亿智能硬件市场。 小猿学练机采用封闭式系统,不可下载其他游戏、视频APP,打造一台深耕学与练的产品系统,为孩子们创造出沉浸式、无干扰学习环境。同时,小猿学练机采用10.3英寸类纸墨水屏代替彩屏,有助于视力保护,该屏幕还支持书写练习并配备自主研发的专用电磁笔。小猿学练机将学习链条全面数字化,打通100多个练习场景,从线上到线下,从小学到中学,通过AI技术把学习内容、过程和结果这一学习全流程进行数字化。为实现学习场景全覆盖,小猿学练机嵌入“智慧拍”、“云文件”两大功能模块。 阿里云推出工作学习AI助手”通义听悟” 6月1日,阿里云在广州举行了阿里云峰会・粤港澳大湾区,阿里云智能首席技术官周靖人宣布推出通义家族最新产品——工作学习AI助手“通义听悟”,其依托大模型,可用于会议讨论、教学培训、调研访谈、视频观看等场景。“通义听悟”为聚焦音视频的AI新品,也是国内首个开放公测的大模型应用产品。周靖人介绍:“通义听悟能够提供全新的音视品体验。”在实时对话方面,其能够实时记录、多语言翻译、发言总结、问题回顾;视频体验方面,通义听悟支持云盘导入和本地上传、章节速览、全文概要等。 国家开放大学联合第四范式式说上线终身教育平台智能学伴“白泽” 近日,国家开放大学举办“国家开放大学终身教育平台上线一周年暨2023年十大行动工作部署会”。会议上,国家开放大学联合第四范式式说上线终身教育平台智能学伴“白泽”。 据介绍,白泽是国家开放大学响应国家号召,以人工智能赋能终身教育行动的关键举措。白泽以“式说”大模型为能力底座,以国家开放大学学习资料库、外部知识库等作为语料,训练大模型能够为终身教育平台的用户提供更好的学习体验,包括帮助用户精准筛选关键内容、精准定位内容,学习并梳理内容大纲,以及个性化地规划用户学习路径、高效地回答学习过程中的各种疑问等。 银发经济 中信信托牵手大家保险集团,落地首单社区直付型养老服务信托 近日,中信信托与大家保险集团旗下大家健康养老产业投资管理有限责任公司合作的“中信信托·大家的家养老服务信托系列项目”实现首单落地。这是中信信托在财富管理服务信托分类下继家族信托、保险金信托、家庭服务信托后,面向老年人关于养老社区入住和定向付费等特定生活场景开发的新产品线。 双方合作打造的“大家的家”系列养老服务信托项目,为大家健投旗下各养老社区的消费者分别设立各自独立的特殊需要信托项目,提供家庭资金保管、保单权益装入、养老社区账单直付等信托服务,既防范社区经营不善、挪用资金的风险,也降低家庭人员意外和财务风险带来的无法持续付费的可能,保障老年人权益。 艾琳科技推出“小迪管家”,解困居家养老难题 近日,艾琳科技在山东潍坊举办2023中国智慧养老产业研讨会。会上,艾琳科技介绍了自研的居家智慧养老生活服务平台“小迪管家”,依靠设备端、平台端和服务端,以用户运营战略,布局康养、安养、膳养及乐养等居家养老服务。 在居住环境适老化改造方面,“小迪管家”可为长者提供定制化环境改造及智能守护方案,智能设备监测居家环境、行为意外、体征健康方面风险,突发状况秒级响应。在健康医疗方面,“全民智慧生活服务平台”可调用“好大夫”资源在线极速问诊,专家义诊。此外,在精神陪伴方面,“小迪管家”还搭建了“艾琳老年大学”提供文娱和社交服务,为老年人提供多种养老服务。 孝爱通发布ChaGPT老人陪伴机,采用科大讯飞“认知星火大模型” 近日,孝爱通发布首款ChaGPT老人陪伴机。这款陪伴机采用了人工智能技术,不仅能够提供一键“听”、一键“说”的语音问答,还能够根据老年人的需求,提供智能定位、轨迹查询、健康监测、安全管理、一键支付等各种服务功能。据介绍,孝爱通老人陪伴机采用了科大讯飞“认知星火大模型”的语音识别技术和自然语言处理技术,能够通过对老年人语音数据的分析和处理,实现对老年人语言的理解和生成,实现更加智能和贴心老年人陪伴服务。 深圳作为科技发布喂饭机器人,专注失能老人照护 近日,作为科技在上海国际养老辅具及康复医疗博览会举行新品发布会,并推出喂饭机器人。从使用过程看,作为科技的喂饭机器人,融入AI人脸识别等前沿科技,操作时按键开机,机器人就可以将食物自动夹起并送到使用者的嘴边,帮助行动不便的老人自行进食。官网资料显示,深圳作为科技有限公司创建于2019年,是国家级高新技术企业。公司专注于失能老人的智能护理需求,提供智能护理设备与智慧护理平台的综合解决方案。 智慧农业 中科院都市农业研究所创制全球首座超高层无人化植物工厂 近日,中国农业科学院都市农业研究所创制的全球首座超高层无人化植物工厂正式对外展示。无人化植物工厂是由中国农业科学院都市农业研究所杨其长院士团队独立自主研发的超级食物生产系统,该成果已获得专利。 据介绍,首套生产示范系统占地100平方米,高8.8米,栽培层架20层,可实现蔬菜周年无人化生产,年产蔬菜50吨以上,生产效率为露地栽培120倍左右。目前主要用于叶菜、药用植物、种苗等的工厂化生产,整套系统可定制,可拓展,可提供全套技术解决方案。目前,该项成果已获国内外授权发明专利15项,软件著作权12项,拥有完全自主知识产权以及全面市场转化的技术基础。 推广全国县域农产品品牌,万佳优选助农云端上线 近日,由湘中诚通物流有限公司为指导单位,中国物流娄底产业园与数字资信科技有限公司,共同打造的万佳优选助农云端上线,以湖南娄底为试点示范基地,为全国县域农产品品牌营销推广和产业升级提供解决方案。该平台将汇聚全国各区县特色农副产品,引流拓客锁客,提升盈利能力。 同时,万佳优选将聚合线上商城、落地实体、品牌连锁和全产业供应链,完成数字化转型。接下来,平台将拓宽农特产品及产业链的推广渠道,发挥互联网的优势,创建农产品服务服务新生态,助力农贸企业数字化转型的新业态,运用产业优势、技术优势、运营优势、用户优势四大优势,打造大数据服务体系。 腾讯安心平台落地贵州,助力打造数字农业、农文商旅融合新标杆 近日,腾讯安心平台与贵州贵阳市云岩区政府、腾农乐享签署战略合作框架协议。依托腾讯先进技术、科研技术资源、文创资源和全场景流量,融入腾讯安心平台的码链溯源、数字化运营及品牌保护能力,运用腾农乐享创新的平台架构能力、完善的本地实施运营能力以及线上线下市场渠道,依托云岩区良好的区位优势,建设地标产品数字化平台,以“圳品”为品控体系为样板,助力贵州农产品(加工品)的标准化、品牌化、规模化建设。 作为一款数字化管理平台,腾讯安心平台具备全流程追溯、数据不可篡改和简单易用好操作的技术优势,可适用于农业、物流、医药、能源等多种行业。未来,腾讯安心平台还将基于腾讯多元的产业数字化能力,开发和汇聚更多面向农业场景的数字化工具,携手各方力量打造乡村振兴新标杆。 财报及投融资动态 教育板块 做企业内部的ChatGPT,职场知识管理和学习平台Sana获2800万美元融资 5月31日,瑞典AI职场知识管理和学习平台Sana Labs宣布,已获得由NEA领投的2800万美元B+轮融资,Workday Ventures参与跟投。凭借共计6200万美元的B轮融资,Sana Labs称自己现在是融资最多的人工智能公司之一。Sana Labs于2016年在瑞典斯德哥尔摩成立,主要利用机器学习为多领域的职场人士提供个性化在线培训,以满足快速增长的技能提升和再提升需求。有了这笔资金,Sana...
“AI医生”上门 在家就能看专家号
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“AI医生”上门 在家就能看专家号

高新区引入智能健康生态系统,让老人过个安心年 “AI医生”上门 在家就能看专家号 家住高新区江口村的江爱玉奶奶被膝盖疼痛困扰数年,每每天气寒冷时便会发作。她眼患残疾,去医院十分不便,无法定期复诊,多年来一直没能得到明确的诊断和良好的治疗。眼下,江奶奶又重新燃起了希望——高新区居家养老团队带来了“AI医生”,让居家老人不出村就可以进行AI体检,还能连线省级大医院的专家进行“沉浸式”会诊。 26日下午,记者在江奶奶家中看到,这位“AI医生”实为一台AI诊疗机器人,设置有体检、AI诊疗、线上预约医生面诊、线上开药等模块。在工作人员的指导下,江奶奶通过AI机器人进行了血常规、血压等一系列健康检测,全程不到10分钟。结合检测报告及身体状况,江奶奶还通过AI机器人连线了上海交通大学医学院附属瑞金医院的医生进行面诊。医生根据江奶奶的症状在线开药,给出解决方案。 坐在自己家里就能看诊,这样的经历让江奶奶赞不绝口:“以前要看病得坐车,还要人陪。更难的是老人家综合病多,到了大医院,不知道挂哪个科和哪个医生的号,真是折腾。现在在家就能看病,简单又方便,丫好!” “目前在高新区已有87名老人得到诊疗,我们争取本月底完成100名老人的健康检测,让辖区老人过个安心年。”据高新区居家养老服务中心负责人介绍,为帮老年人度过幸福晚年,高新区引入了智能健康生态系统,依托互联网平台,解决居家老人看病难、看病贵的难题。AI诊疗机器人将首先服务于高新区辖区内孤寡、独居、残疾老人等行动不便的特殊群体,进行线上AI入户体检和24小时线上健康面诊。 此外,为进一步促进医疗卫生资源的均衡布局,日前,福州高新区总医院(筹)揭牌。该医院由在建的高新区综合医院牵头,整合南屿镇中心卫生院资源,组成医疗集团,将有效满足周边群众需求。(记者 林榕昇) 来源:福州日报
GPT对法律人极不友好,但也充满机会|Trialday升堂
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GPT对法律人极不友好,但也充满机会|Trialday升堂

× 本文是今天下午我在Legal Ops活动上的演讲内容,由科大讯飞进行语音转写为文字稿,再由ChatGPT协助改写而成。这是一个“AI帮助AI”帮助小编的成果。‍ 妥妥的生产力工具! ——Trialday编者按 今天,我将与大家分享一个主题:GTP对法律人极不友好,但也充满机会。 这个主题实际上源自金沙江创投朱啸虎老师,他曾在一个活动中提到,GTP对企业服务领域的创业者非常不友好。我意识到,作为法律人,我们所从事的也是企业服务,那么其中的不友好因素和机会究竟是什么呢?这个问题一直困扰着我。 无论是律师、法律科技还是投资圈子,大家都在关注与GTP相关的话题。我们的团队背景相当复杂,既有法律背景,也有法律科技创业背景。 在创立新公司之前,我们不断思考一个核心问题:到底我们应该成立一个具有法律服务能力的科技软件公司,还是一个具有科技应用能力的法律服务公司?这个问题对于许多法律圈的创业者和法律科技创业者来说,可能都是一个难以回答的问题。然而,我们认为,在二次创业时,应该重新审视和讨论这个问题。 在第一次创业时,我们尝试利用科技改变甚至颠覆法律圈的工作方式和底层逻辑,但最终并未成功。我们曾归咎于各种外部因素,如环境、政治体系和技术成熟度等。 然而,我们应该更深入地思考:法律服务的核心价值究竟是什么?是可以通过一个问答软件来解决的问题,还是一套综合性解决方案?这些问题至今仍在讨论之中,但我们已经明确了一个方向:在第二次创业时,我们希望尝试另一种模式。在讨论成立新机构时,我们经过深入讨论,最终决定创建一家具有科技应用能力的法律服务公司。 然而,在GTP问世之后,我们感到既兴奋又恐慌,不确定这项技术会对我们产生什么样的影响。经过两三个月的时间,我们自己试用GTP并观察周围的人使用这个工具后,我们得出一个结论:GTP对于法律行业的人来说确实非常不友好。 那么,为什么会如此不友好呢? 首先,从我自己的经历来看,无论是作为诉讼律师还是商业律师为客户提供解决方案,我认为我们所提供的核心价值在于——法律服务的本质本身就是信息不对等。 作为专业的法律人,我们了解诉讼程序、法官的判决逻辑以及政府审批流程等,然后将其整合为法律服务产品出售给客户。客户所购买的实际上是我们的专业信息。我认为这至少占了法律服务产品内在逻辑的70%到80%。然而,GTP在这方面的表现比我们更快、更好、更清晰。 在这种情况下,我们需要重新思考:如何在GTP的背景下,发挥我们的优势并抓住机会?如何将科技与法律服务相结合,创造出真正有价值的产品?这些问题对于法律行业的从业者来说,既是挑战,也是机遇。 好在目前试用过GTP的人都说,不管这项技术有多好,但有一点非常像人,就是能够一本正经地胡说八道。这也像极了我们很多人印象中的“小助理”形象——当我需要给老板提供一份回答,然后老板会指出许多问题,我会迅速向老板道歉,承认自己经验不足,然后再去查找资料。GTP在这方面的表现确实很快,甚至比我们更好。 作为律师,我的核心技能包括获取信息、检索案例和法律条文,然后从中找到我需要的内容。接下来,我会判断案例是否适用,选用合适的法条,并进行分析。然而,我发现GTP在这些方面比我做得更好,GTP能够迅速搜寻和提供信息,可以快速生成高质量的法律文件。如果信息不对称占据了法律服务行业的70%-80%,那么GTP确实有能力将我们律师取而代之。 这是我面临的第一个恐慌。基于这个恐慌,我遇到了第二个恐慌。 当初我们创业时,我们讨论了我们想要的商业模式。作为律师,我曾专注于处理高端、重大、复杂的诉讼案件。然而,由于各种原因,如经验、资源和律所规模,我发现难以接触到这类案件。在此期间,我处理了一部分“普通案件”,竞争非常激烈。而我们也发现某些法律服务方面,包括批量型的法律服务和流量型的法律服务,这些被称为下沉式法律服务。 我将整个法律行业划了两条“金线”,发现大部分律师都在处理中间那部分业务。他们既没有能力和机会处理高端案件,也不愿意从事下沉式的业务。这类业务繁杂琐碎,例如婚姻家事和金融催收。尽管这些案子看似标准化,但律师并不愿意处理大量重复性工作。 许多律师认为,他们需要一个自由的灵魂,而不是每天在案件中处理重复性工作。然而,高门槛的业务需要我们具备获取资源的能力,判断重大案件的能力,以及处理复杂交易的能力。与此同时,中间那部分业务,尽管并不特别赚钱,却成为大家争夺的对象。 GTP的出现对我们的冲击主要集中在这部分业务上。传统上,律师可以通过积累经验和资历来提高自己的地位。然而,在过去的10年里,法院信息化、数据公开以及大数据时代的到来,已经对律师行业产生了巨大影响。如今,律师必须熟悉大数据和检索技能,才能被认为是专业的诉讼律师。大数据已经在很大程度上弥合了行业内的鸿沟。年轻律师可以通过检索和学习,迅速弥补经验上的短板,消除职业年限带来的专业性差距。 尽管经验一直是法律行业的基石,无论是1万小时定律还是累积资历,这些都在大数据面前变得不那么重要。如今,GPT甚至能够在不需要检索的情况下回答问题,只要你能提出明确的问题,它给出的回答会让人叹为观止。因此,我认为这对我们律师的业务能力产生了巨大冲击,我们之间的经验差距变得不那么重要了。 GPT甚至能根据你的需求编写法律文件、辩护词、分析意见和演讲稿,许多刚入行的律师助理,在面对合伙人的任务时,可能会对如何写稿感到困惑。而GPT可以帮助他们完成这些任务,甚至做得更好。这对我们这个重视信息、内容和经验的行业来说是一个巨大的冲击。在GPT和完整的数据面前,我们似乎变得不堪一击。面对这种压力,我们需要找到反击的方法。 如果我们能将GPT引入国内,并在合规前提下将裁判文书网上的文书输入进去,那我们是不是可以不用检索了?我们只需要直接问GPT在北京朝阳区的民间借贷案件中,大致有哪几种判决思路?我相信GPT肯定比我们律师更快,甚至可能比我们整个律所的力量都要快。这让我们不禁思考,我们的核心竞争力究竟在哪里? 我曾花了三四个月的时间思考这个问题,从GPT最早的版本推出后,我就开始寻找方法去应用它。经过一段时间的思考,我认为目前至少有两件事情是我觉得我自己比GPT做得更好的: 第一,提出好问题。 爱因斯坦曾说过,提出一个好问题比解决一个问题更重要。在一个充满答案的世界上,好的、准确的问题,却显得更为稀缺。例如,在使用AI生成艺术品时,我们需要提供风格、背景、比例、亮度等各种参数设置。这些设置最后会转化为一段“魔法咒语”,在AIGC软件中输入后,便可以生成想要的作品。 在未来,如果我们能将所有的法律文书数据导入GPT模型,那么律师们可以像哈利波特里的巫师一样,在大屏幕上直接进行语音输入,询问具体案例的相关信息。例如,我可以询问“2021年至2022年期间,在全国范围内(除去某几个省份),某一类案件,原告和被告的主体分别是什么,审理法官的判决思路中的相同点和不同点”。在这样的情景下,我们掌握在脑海中的关键词和“知道自己想要什么”的能力,将成为未来一项稀缺的能力。 这个能力进一步提升,就是了解客户需求的能力。 旭东之前提到的一点让我深有感触,那就是了解客户需求在法律运营岗位中至关重要。因为客户与我们一样,他们并不清楚自己想要什么,他们只是希望找到“好律师”,而我们需要为他们定义什么是“好”律师;法官希望进行类案同判的裁判方向,我们需要明确“类案”的标准。 这并非像给GTP一个简单地关键词,而是一个复杂的思考过程。直到现在。我也没有弄清楚这究竟是一个法律问题、管理问题、还是心理学问题。这涉及到理解自己和他人的能力,挖掘他人想要的东西。然而,如果以GPT继续发展,我们与机器沟通的方式将不再局限于编程能力,而是对提示词和未来结果描述的能力。我认为这是我们不容易被取代的能力。 所有的工具都需要被有效的应用,才能产生理想的效果。在过去的三个月里,我看到了很多类似的信息。有些人在群里嘲笑GPT,让GPT帮他们写合同、写书等。然后GPT给出一段含蓄而内敛的回答,要么说写不了,要么能写,但结果往往令人失望,被批评说这也算合同。我觉得这就像知乎上的经典问答,“为什么有那么多人问愚蠢的问题?”因为你的问题太愚蠢了,机器实在懒得回答。 因此,每个工具都需要得到适当的使用。如果我们能够将GPT视为我们可利用的工具,而不是将其视为限制我们的工具,我们就需要培养使用这种工具的能力。这对于个人和机构都是重要的。 而第二项能力,是针对机构而言的,那就是“提供服务”的能力。 正如朱啸虎所说,对于企业服务来说,第二次机会是交付最终服务的机会。在过去的二三十年里,中国的互联网行业发展迅速,整个行业最大的机会源于模式和规模的发展。很多人并不在意最后交付,比如快递业,我们听到很多关于快递员乱扔和遗失快递的事情,但是由于用户数量足够大和增长速度足够快,所以似乎并没有太大问题。 对于法律服务机构而言,提供的不只是法律知识,还包括法律知识如何进行有效交互的技巧。因为交互是靠人来完成的,而不是靠机器完成的。创业初期我们讨论过的问题是,法律服务不可被替代到底是什么?最终的法律服务交付指的是什么?(是法律文书吗?是我们出庭时的辩词吗?还是客户谈判的技巧?)法律服务的最后一公里指的是什么?(怎样才能将法律服务真正地交付给客户?我们如何通过微信或邮件或口头表述来交付服务?) 而GTP的出现这让问题更加清晰了,因为最不容易被替代的,恰恰是“服务”本身,服务是一个人与人之间关系的体现。 我们在传统的律师业务之外,还在上海和天津分别运营着一个调解中心,为法院提供诉前调解服务。在这个过程中,大量的调解案件是可以通过软件生成标准化的问答过程的。但为什么我们需要人来处理调解案件?因为只要机器打电话给你,不管是什么事情,你的第一反应一定是不会听的。但如果是一个人打电话给你,你可能会多听几秒钟,你可能会回答几个问题,你可能会从中得到解决问题的可能性。这是机器无法替代的人性。在调解业务中,这一点差异可以影响到调解率的提升,而这与技术和话术并不直接相关。因为在服务的最后一公里,人的角色仍然至关重要。 我们在这个时代的信息化进程中发现,服务仍然需要人去完成。底层技术的建设完成之后,服务仍然需要人的参与。在这个快速变化的时代里,我们需要将服务作为核心,努力交付最终的服务成果。这也是我们自己小机构两年左右的经验,我们需要做的是一个以服务为核心的公司,其他的前缀都是为了修饰服务这个词。最终,我们需要将交付服务成果作为我们的最终目标,始终不忘初心。 昨天准备完课件之后,我想起了一个有趣的点子,于是我问了问GPT,把课件里面的主要的梗概输入到GPT里面,然后“以GPT对法律人极不友好,又充满机会”为题目,规定了发言稿的字数限制。 回答里面有一句话我觉得还蛮有意思的, “律师作为人,在为客户提供法律服务时具有无可替代的价值,法律服务并不仅仅是对法律条文和案例的解读,更涉及到对客户需求的理解、关心和支持。GPT虽然能够处理大量法律信息,但他缺乏对人性的理解和关怀。 很多时候客户面临的问题并非纯粹的法律问题,而涉及到家庭事业财产等多方面复杂的情感纠葛。在这种情况下,作为律师,我们需要站在客户的立场上充分挖掘客户的需求,给予关心和支持,以最大程度的维护客户的利益,这正是GPT等人工智能技术无法替代的部分。” 我想,GPT开始能读我的想法了。...