近期，一則關(guān)于人工智能應(yīng)用的趣聞在網(wǎng)絡(luò)上引起了熱議。這則消息揭示了一個令人啼笑皆非的現(xiàn)象：許多團(tuán)隊在致力于開發(fā)智能體時，反而導(dǎo)致了“智能降級”。
所謂“智能降級”，指的是在人工智能的開發(fā)過程中，人們往往試圖通過添加各種規(guī)則和提示詞（Prompt）來優(yōu)化AI在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。然而，這種做法實際上限制了AI的通用智能，使其難以展現(xiàn)出真正的潛力。
問題的根源在于，開發(fā)者們常常誤以為通過引入人類認(rèn)為對AI有益的知識，可以提升其在特定領(lǐng)域的性能。這些知識和技巧通常以提示詞的形式出現(xiàn)，本質(zhì)上是一系列為AI設(shè)定的規(guī)則。雖然這些規(guī)則有助于提高在特定目標(biāo)下的精度，但對于擁有海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜概率模型的大模型來說，卻是一種束縛。
大模型的真正優(yōu)勢在于其通過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)而形成的模擬真實世界的復(fù)雜概率模型。這種模型具有一種“涌現(xiàn)”出來的通用智能，這是人們尚未完全理解的能力。然而，當(dāng)開發(fā)者試圖通過規(guī)則來優(yōu)化AI時，就如同給一個充滿想象力的畫家規(guī)定了一個涂色框架，限制了其創(chuàng)作的自由。
這種做法的弊端在于，當(dāng)面對開放、多變且貼近真實世界的需求時，如律師的日常工作，這種“局部優(yōu)化”就變得得不償失。因為通過規(guī)則限制AI所失去的通用智能部分，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了在特定需求上獲得的收益。最終，用戶只會覺得這樣的AI“不好用”。
要避免“智能降級”的陷阱，關(guān)鍵在于理解并尊重AI的通用智能。開發(fā)者應(yīng)該停止嘗試教AI“怎么思考”，而是為其提供“思考的材料”。這意味著要承認(rèn)AI的底座模型在智能上已經(jīng)超越了人類，因此應(yīng)該像情報官一樣為其提供高質(zhì)量、獨家的數(shù)據(jù)作為輸入。
沿著這一思路，開發(fā)有價值智能體的方向變得清晰起來。首先，深挖“獨占性上下文”。通用大模型理解的是公域知識，但對于特定公司或業(yè)務(wù)來說，內(nèi)部數(shù)據(jù)才是其獨一無二的護(hù)城河。將這些散落在公司各個角落的私有數(shù)據(jù)安全、高效地提供給大模型，是智能體的首要價值。
其次，提供“高勢能工具箱”。一個好的智能體不僅需要能夠理解和分析數(shù)據(jù)，還需要能夠執(zhí)行具體的任務(wù)。這并不意味著要為AI設(shè)定僵化的流程，而是要為其提供一個包含各種API的工具箱，讓其根據(jù)任務(wù)需求自主選擇工具。
以市面上兩種不同形態(tài)的產(chǎn)品為例，可以清晰地看出“智能降級”與成功應(yīng)用AI的差別。一種產(chǎn)品被稱為“工作流AI”，它預(yù)設(shè)了一個封閉的流程，讓AI填充其中的環(huán)節(jié)。這種做法導(dǎo)致上下文缺失、流程僵化和價值孤點等問題，是典型的“智能降級”表現(xiàn)。
而另一種成功形態(tài)的產(chǎn)品，如Glean，則是一個“上下文平臺”。它不打預(yù)設(shè)任何流程，而是打通公司內(nèi)部所有的數(shù)據(jù)孤島，形成一個統(tǒng)一的“企業(yè)知識圖譜”。這樣的平臺能夠為AI提供最全、最準(zhǔn)的數(shù)據(jù)作為輸入，從而避免“智能降級”的問題。
Glean的成功在于它做的不是“減法”（用規(guī)則限制AI），而是“乘法”（用數(shù)據(jù)拓寬AI的視野）。它的核心價值在于構(gòu)建了強(qiáng)大的“數(shù)據(jù)通路”，而不是設(shè)計了巧妙的提示詞。當(dāng)?shù)讓哟竽Ｐ蜕墪r，Glean的價值反而會暴增，因為更強(qiáng)的大腦配上更全的數(shù)據(jù)，能夠產(chǎn)生指數(shù)級增長的智能。
這一趨勢背后體現(xiàn)了一種根本的范式轉(zhuǎn)變，即從“流程優(yōu)先”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸悄軆?yōu)先”。過去的思路是設(shè)計好流程，讓AI輔助執(zhí)行；而現(xiàn)在則是默認(rèn)有一個聰明的“大腦”在核心位置，所有工作都是為這個大腦搭建一個能夠發(fā)揮最大價值的環(huán)境。
在未來的組織中，智能體將成為業(yè)務(wù)邏輯的主要執(zhí)行者，而人類則轉(zhuǎn)變?yōu)槟繕?biāo)的設(shè)定者和最終結(jié)果的監(jiān)督者。這種轉(zhuǎn)變要求開發(fā)者重新審視AI的角色和價值，避免通過規(guī)則限制其通用智能的發(fā)展。
