大模型如何赋能对话式AI应用

我想先说一个核心判断：大模型正在改变对话式AI的底层逻辑和应用边界，这几乎是板上钉钉的趋势。如今，绝大部分做大模型的机构或团队，都会通过对话的方式来验证大模型的能力。一个很直接的后果就是，对话式用户界面和人机交互重新站上了舞台中央，像当年触摸屏刚出现时一样引发高度关注。

不过话说回来，企业对大模型有期望是一回事，真正落地是另一回事。眼下大模型的应用还处在高成本、高风险的阶段，企业要想清楚，是不是真的需要用基于大模型的对话式AI来武装自己。盲目跟风从来不是明智的选择。

目前来看，大模型赋能对话式AI应用表现出三个比较明显的趋势：

第一，用例正在迅速扩展。大模型让用户——无论客户还是员工——可以与软件应用进行自动对话，而且这种趋势还在加速。以前那种需要鼠标点来点去的操作方式，正在让位于“一句话搞定”的对话模式。

第二，对话式AI正在重塑甚至替代传统软件的用户界面。搜索和洞察引擎、商业智能平台、办公软件比如Word和Excel，都在面临改造。一个很典型的例子就是商业智能领域，已经有不少企业开始探索ChatBI应用——用户跟它聊几句，就能完成指标查询、报表生成这类原本需要手动操作的任务。

第三，实现对话式AI的技术路线也在发生变化。具体表现在几个方面：大模型的设计模式正在拓宽对话式AI的应用范围；在企业场景中，基于大模型的对话式AI正在与传统的聊天机器人形成直接竞争；而且，过去用来构建和部署聊天机器人的架构和方法，也在经历根本性的调整。

这些变化与市场的快速演进叠在一起，直接导致企业在评估对话式AI技术时，面对的是一大片不确定性。这意味着，企业的技术负责人和业务负责人，必须真正理解大模型会对对话式AI产生哪些实质性影响，才能做出相对正确的决策。形势很清楚，但选择并不容易。这才是考验判断力的关键时刻。