AI智能体“情智双优”,专治人类emo?

惊蛰研究所
09-26

‍‍

作者|雨谷

声明|题图来源于网络。惊蛰研究所原创文章,如需转载请留言申请开白。

 

 

2024年作为大模型落地元年,人们对于AI的探索已经从算法的精进,进一步深入到应用场景的拓展层面。一个最具代表性的现象是,几乎所有大模型公司和生态企业都将注意力投向了智能体。

 

惊蛰研究所注意到,刚刚在2024年百度云智大会落幕的第二届百度“文心杯”创业大赛上,参赛项目数量已近1600个,参赛人数几乎翻了一番。其中不光有国际化的专业团队,还有来自300所高校的年轻力量。

 

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏,在视频致辞中还特别提到,本届比赛“超过60%参赛团队聚焦智能体应用,超过30%参赛团队没有专业程序员。”这意味着AI创业已经可以“轻装上阵”,通过接入大模型,利用百度等平台提供的应用开发工具,开发出行业应用。

 

当整个AI产业从“百模大战”进入到“智能体争霸”阶段,AI在商业层面的价值也在不断被验证。

 

 

大模型落地,卷向智能体

 

从对话式服务智能体到工作流编排智能体,作为大模型能力的延伸,智能体正在被运用到各个领域,以期用具象的产品和服务在复杂多变的市场需求中,找到精准定位。

 

据惊蛰研究所观察,对比上一届“文心杯”的参赛团队情况,今年最大的变化是参赛项目中的应用层项目占比明显提高,从去年的8成提升至今年的超9成,且应用方向越发多元。去年超过30%的参赛项目聚集在通用办公及营销领域,今年则覆盖了文娱、电商、营销、医疗、办公、硬件、企业服务等多个领域。

 

 

例如获得本届“文心杯”一等奖的极睿科技,针对电商场景商品更新快,需要大量图文、短视频等不同内容物料的多样化需求,开发出一站式电商素材AI工具。该工具通过对计算机视觉、深度学习、图像生成和编辑等技术的研发和应用,可以向消费品牌提供覆盖图文及短视频的AI内容生成、管理工具及转化服务。在帮助企业降低商品拍摄成本的同时,提高内容营销的转化率。

 

在AI被寄予厚望的社交领域,本届比赛获奖团队——Kotoko制作了一款Multi-Agent驱动的虚拟角色社交游戏互动平台。该游戏平台的独特之处在于,除了可以让用户创作个性化的AI角色外,底层基于智能体架构实现了“环境与角色”以及“角色与角色”之间的智能化互动,给用户带来更加真实且充满探索趣味的体验,颇有些AI版《模拟人生》的味道。

 

而“师者AI”团队基于全科教育大模型打造的“引导式AI Tutor”,摒弃了“直接给答案”的传统辅导方式,通过提供趣味性及个性化的知识点总结、引导式问答、鼓励式答题等功能,帮助学生在答题过程中掌握知识点,用AI的方式提高学生的学习兴趣,助力学习成绩的提升。

 

 

此外,基于大模型的专业心理诊疗AI智能体,和辅助企业进行私域流量运营、提高获客及运营效率的社媒营销智能体也颇为亮眼。

 

特别是来自镜象科技的心理诊疗AI智能体,在设计、社交、教育等已经高度互联网化的行业之外,选择了心理诊疗这条“小众”赛道。既挑战了AI从技术原理到市场应用的可能性,也在用智能体的形式探索AI对于人类更深层次的价值。

 

 

“小emo”背后的大市场

 

近几年来,无论是社交媒体还是现实生活中,emo、抑郁等心理健康相关的话题总是不断被提起,“疗愈经济”盛行一时。

 

然而不断增长的需求背后,心理诊疗市场却依旧存在供给不足的行业痛点。《2023年度中国精神心理健康》蓝皮书中指出,目前我国精神心理疾病临床诊疗面临着患病率高、患病人群庞大的巨大挑战,但国内抑郁症的就诊率仅9.5%。

 

这是因为,心理诊疗作为一种不常见的医疗需求,在过去以公立医院为基础的医疗供应体系中,就存在专业人才稀缺、医疗资源匮乏的问题。

 

 

据国家卫计委数据,2020年中国精神病医院执业医师仅为40490人,执业助理医师仅为45432人,每十万人精神病医师仅为6.1人,与美国的12.7人,日本的11.9人相比有很大差距。

 

另外,心理诊疗还因为高度依赖一对一的面诊方式,在时间和金钱方面产生了高昂的成本。据《法制日报》报道,由于心理咨询治疗的起效相对较慢,一个疗程患者往往需经过少则五六次,多则数十次的咨询治疗,花费多为数千元至数万元不等。

 

正是因为综合成本太高,现实生活中很少有患者能够坚持治疗直到完全被治愈。因此,无论是对于潜在人群,还是已经真正有需求的患者来说,心理诊疗都比一般疾病有着更高的治疗门槛。

 

“就诊门槛高”其实是一个效率问题,因为受到医生数量以及物理空间等因素制约,“一对一”的诊疗能力无法被规模化复制。但是在智能体的帮助下,通过线上搭建的诊疗渠道,则能够突破时间和物理的限制,满足不断增长的市场需求。

 

 

例如镜象科技的AI测评师,借助自适应量表与数字人视频问诊筛查的方式,帮助用户快速诊断心理健康状态,使用多模态AI技术打造的“AI医生”还能够与用户进行自然访谈,并给出评估建议。最重要的是,用户不用请假也不需要到线下就诊,只需要通过线上渠道就可以实现7*24小时的便捷就诊。

 

此外,一些类似轻度焦虑的心理亚健康人群,其心理状态尚未达到需要正式治疗的阶段,此时更需要陪伴和倾诉的对象,而镜象科技的AI倾诉师则可以向他们提供轻咨询服务。不论是简单的陪聊,还是“AI树洞”式的倾听,都能帮助用户排解压力,保持心理健康。

 

对于轻中度患者,镜象科技的AI心理师则能够基于自然语言处理和情感识别技术,根据用户的表达对其心理健康进行评估,然后用接近真人的方式给予积极反馈,提供个性化的心理咨询和诊疗方案,帮助用户缓解焦虑、抵抗抑郁。

 

某种程度上来说,围绕诊断、陪伴、治疗等场景打造的AI智能体,已经具备了“AI医生”的能力。并且除了发挥AI的效率优势,以“一对多”的形式满足个性化的市场需求外,线上诊疗的方式也对未成年人等少数群体起到了保护隐私的作用。

 

 

实际上,AI在心理诊疗领域的应用一直备受争议,因为目前治愈心理疾病的主要方式仍然是通过心理医生与患者之间的长期沟通,而AI向来被认为缺乏共情能力,且无法准确理解情绪。因此,“AI医生”与患者的访谈效果难以保证。

 

不过,在镜象科技的AI测评师、AI倾诉师和AI心理师三款产品中可以看到,AI不需要共情也能够通过“类人化”的沟通,为患者提供负面情绪的出口,疏解其心理压力。

 

除此之外,AI虽然无法体会情绪,但是基于专业理论的知识模型构建与自然语义分析,AI智能体也能够在沟通的过程中捕捉到引发心理压力的诱因,从而结合专业知识提供个性化解决方案。

 

例如,当用户在倾诉过程中可能会谈及家人,那么智能体就能够从亲情的角度对用户进行开导。换句话说,AI或许做不到感同身受,但能够根据用户当前提出的问题,进行合理的分析和推理,然后结合专业知识给出具体的解决方案。因此,AI智能体在心理诊疗领域起到的作用与传统治疗方式殊途同归。

 

 

AI智能体,“心理医生”的next level

 

事实上,AI技术在心理诊疗领域的应用早就不是什么新鲜事。

 

在1960年代,麻省理工学院的计算机科学家约瑟夫·魏岑鲍姆(Joseph Weizenbaum),就曾开发过一个计算机程序“伊丽莎(Eliza)”,来模拟“个人中心疗法”。而在ChatGPT掀起新一轮AI热潮之前,也有基于智能语音交互功能开发出来的数字化诊疗手段。

 

 

但与AI智能体进行比较时会发现,早期心理诊疗领域的AI应用,几乎都离不开聊天机器人这一产品形态,并未达到“AI医生”的高度。这是因为在早期阶段,AI的优势仍然聚焦于其强大的计算能力,因此更多的创新集中在开发心理测试和评估工具上。

 

这时的AI就像一台机器,给到患者预设的问题再回收答案,辅助心理医生和心理咨询师进行评估和诊断。AI本身没有分析的能力,也无法结合超出预设的回答进行合理化的逻辑推理。

 

所以尽管AI在心理诊疗领域的应用历史已经长达半个世纪,但对于心理诊疗市场现状,还未产生决定性的影响。直到ChatGPT的一鸣惊人,让越来越多的人看到了大模型对于信息收集、分析以及反馈的全面能力,AI在心理诊疗领域的应用也有了新的思路。

 

如今的AI智能体也早已超出了“产品”的范畴。

 

相对于功能单一的聊天机器人,能够自动诊断、7*24小时陪伴、提供个性化治疗方案的AI智能体,不仅仅有超强的计算能力,还可以自主感知环境、作出决策并执行行动,同时适应不同人群,不同场景,提供“类人化”的交互体验。

 

 

并且跟随大模型的成长,智能体还能够不断进化出更全面的能力。例如在心理诊疗之外的婚恋场景下,镜象科技已经推出了AI小红娘、爱情助手、婚姻关系指导师等多种AI智能体。而伴随着AI智能体能力的全面化和应用场景的多样化,心理诊疗行业也将进入到“next level”。

 

需要指出的是,心理诊疗AI智能体的进化其实是从满足大众需求到解决专业问题的过程,而这离不开有效信息的喂养和专业能力的供给。

 

不同于单纯的数学计算,心理诊疗的推理逻辑是建立在理论知识和真实案例的基础之上。AI智能体需要更精准的接口来获取海量的有效数据,从中分辨并积累足够多的“用户访谈案例”来建立自己的分析模型,才能在后续的诊疗中,准确找到用户的问题并匹配相应的解决方案。

 

在给予用户反馈时,AI智能体同样需要根据对方的性格特点和不同场景,选择合适的表达方式。例如在陪伴时更诚恳,或者变身段子手偶尔幽默一下,亦或是在提供治疗方案时表现得更权威、更专业,这就又需要借助NLP或是对话、跨语言模型的能力。

 

 

因此回归到产业端,AI智能体能否在应用场景体现其价值,很大程度上取决于它所采用的大模型的能力,而百度文心大模型为AI原生应用的生长,提供了丰沃的土壤。

 

目前,文心大模型包含了NLP、CV、跨模态等基础大模型,对话、跨语言、搜索、信息抽取等任务大模型,生物计算领域大模型,行业大模型,以及支撑大模型应用的工具平台,形成了基础-任务-行业三级大模型技术体系,具备知识增强和产业级两大特色,足以满足不同领域智能体的开发需求。

 

除了文心大模型的全面能力,百度生态对智能体的赋能同样颇显价值。

 

例如百度智能云千帆AppBuilder作为产业级AI原生应用开发平台,能够通过代码态和零代码态两种形态提供服务,帮助开发者不断降低应用开发门槛。而百度搜索目前已经成为智能体最大的分发入口,每天分发超过1000万,助力更多智能体抢占市场先机。

 

 

此外,今年5月,百度免费开放了ERNIE Speed、ERNIE Lite和ERNIE Tiny三款轻量模型,7月又大幅降低了文心大模型3.5和4.0两款旗舰模型的价格。对于仍在探索“科技变现”的智能体创业团队来说,这也是更切合实际的成长条件。

 

镜象科技创始人黄立在接受惊蛰研究所采访时也表示,“文心一言对ROI有很大的提升”。

 

 

总结

 

虽然AI备受瞩目,但仍有不少人认为AI的应用落地很难。

 

令人惊喜的是,心理诊疗智能体的应用中可以看到,AI技术的落地不但解决了行业痛点,降低了普通人接触心理诊疗的门槛,一定程度上也体现了AI普惠的价值,完成了一件“难而正确的事”。

 

实际上,从去年开始连续举办百度“文心杯”创业大赛,向参赛项目累计投入数千万元投资和各种生态支持的百度,也是在做“难而正确的事”。而在大模型转向智能体的新趋势下,AI创业的难度其实已经大大降低。

 

 

首先,从大模型到智能体的“进化”可以看到,随着技术的不断迭代,AI的可用性也在不断增强,以智能体形式的AI创业已经不需要“手搓代码”。

 

用李彦宏的话来说,“智能体相当于PC时代的网站和自媒体时代的账号,它最明显的特点是门槛足够低,谁都能上手,天花板又足够高,可以做出非常复杂,非常强大的应用。”而基于百度的文心大模型、千帆智能平台,当下的AI技术已经能够支持团队甚至个人,去构建有用户价值以及商业价值的智能体应用。

 

其次,心理诊疗智能体等“文心杯”的获奖项目也证明,有价值的智能体已经找到了AI技术与商业价值的结合点,而不同赛道的智能体实现产品与市场需求的精准对接或许只是时间问题。

 

第三,随着更多智能体的产生,未来各个领域都会依据自身的具体场景和需求,产生特有的智能体,形成数百万量级的庞大生态。同时,智能体的能力也在不断提升,未来智能体或许还将具备协作能力,完成更加复杂的任务或需求。

 

到那时,“情智双优”的AI智能体能够解决的,又何止人类的emo?

免责声明:上述内容仅代表发帖人个人观点,不构成本平台的任何投资建议。

精彩评论

我们需要你的真知灼见来填补这片空白
发表看法