【隨筆賞科技】AI尚未成功，團隊正在努力

現時的「大型語言模型」（LLM, Large Language Model）雖然聰明，然而其聰明只在於模仿能力極高，它卻會出現「幻覺」、錯誤推理、整合出偏離的答案。筆者早前探訪一位企業客戶，他已廣泛應用 LLM 協助企業工作，初用時覺得非常便捷，但日子久了卻發現 AI 所提交的答案未如理想，並非他確切所要的回覆。

的確，現時市面上的商用 AI 軟件，未必完全能適切每個機構的用途，許多時仍需要專業科研人員發出像魔法咒語般的提示詞或程式碼，才能發揮其功能。當一般用戶在實際應用時，未必可以用得稱心如意。而且 AI 的回應亦難以控制，回覆跟用戶所期望的答案多有落差。

這亦讓我反思，如何讓企業使用者更好地管理、控制及運用 LLM？雖然 LLM 已經表現不錯，但要它確切理解用戶的需要再作出回應，當中似乎仍有缺口。

早前業內人士發布了新一代基座大模型 GLM-4，它能夠自主地根據使用者意圖，自動理解及規劃複雜指令。這正是我思考的方向，也是我們團隊正開發的 All in One 人工智能平台 —— AI LIFE。它可結合 LLM，實時融匯 IoT、PNT 及大數據，駁通不同的 API，進行快速分析，向有關使用單位提供即時的對應方案。

用戶可根據自己所想，有效地驅動它理解並執行複雜的指令。舉例問它：「睇下公司數據庫，A 產品仲剩幾多貨？」回答這個問題的難度在於，模型要理解廣東話「睇下」、「仲剩幾多」的意思，同時問題中也沒有告之是哪個數據庫、要在哪兒搜尋。模型會懂得自動接駁公司數據系統進行搜索，根據該指令自行規劃檢索任務、自行選擇資訊來源、自行與資訊來源互動，再提交回應給你。

我們團隊正在努力建構 AI LIFE，目的是開發出更理想的管理 LLM 平台，以填補落差，先理解用戶的發問（Reasoning），繼而作出相應回覆（React）。看似簡單，但過程卻殊不簡單，特別是我們用的廣東話，字詞多義又多變化，上述例子中「睇下」已含觀看、檢視、查閱等意思，日常我們又會講成「睇睇」、「Check 下」、「數下」等不同說法，要讓模型準確理解用戶的意思並非易事，不過我們已經在開發的長跑中走得很前，期待着衝線的一刻！

作者：思路富邦集團（SagaDigits）創辦人陳智銓（Arthur）

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