大家早上好,我是洛小山。
今天想和大家聊聊关于人工智能的一些思考。
近日我发现了一个几乎无法被人工智能取代的领域——商业运营决策。
周末参加了企业经营沙盘模拟课程,五支队伍要在虚拟市场规则下完成建厂选址、产品规划、定价策略等经营决策,最终通过利润竞争决出胜者。
当得知是这种模拟游戏时,我内心窃喜:需求明确、数据完备、规则清晰,这不正是AI大展身手的好机会? 于是我们团队决定启用AI辅助决策,甚至提前设计了队徽准备迎接胜利奖杯”王者水晶”。
然而首日战报令人大跌眼镜:我们公司股价跌至倒数第二位,净利润仅为榜首组的八分之一,其他队伍都用怜悯的眼神看着我们这个”AI先烈”团队。
带着挫败感反复复盘后发现,问题根源在于大型语言模型(LLM)架构与商业决策场景存在根本性冲突。
我们严格按照PAL流程操作:将所有市场数据结构化处理后输入模型,要求先生成分析代码再输出结论,确保每项建议都有数据支撑。
从技术层面看这套流程近乎完美——但实战效果却惨不忍睹。
究其原因在于LLM缺乏真正的目标导向能力。
其训练目标是提升文本预测准确性而非追求商业最优解,导致模型倾向于给出平均化的安全方案而非突破性策略。
当遇到需要多层推理的关键决策时,LLM会陷入平铺直叙的思维定式;而其天然的讨好型对话机制又会让使用者放松警惕,最终做出看似合理实则离谱的选择。
第二天我们转变思路:不再让AI直接制定战略方案,而是发挥其代码生成优势构建实时数据看板系统。
通过自然语言指令快速生成可视化报表,五分钟内就能完成其他队伍耗时数小时的手动计算工作。
这种人机协同模式让我们迅速掌握市场动态并调整策略,最终逆袭获得亚军。
这次经历让我深刻认识到,AI并非万能但仍有独特价值:它擅长处理标准化、重复性任务(如数据分析与可视化),却难以替代人类在战略制定中的创造性与直觉判断力。
正如课程老师所言:”你们不是第一个尝试用AI的团队,但真正掌握人机协作精髓的人寥寥无几”。
两天课程带来的最大启示是:技术本身没有优劣之分,关键在于能否准确把握工具的能力边界并找到最佳配合方式——这或许就是人工智能时代最核心的竞争优势吧?
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