①数字人一定是将“大脑”与“形象”相结合，达到“既有脑子又长得漂亮”的状态。
②目前国内有很多大语言模型，但关键在于如何用大语言模型方案赋予虚拟人智慧的大脑，这就需要
企业深入行业内部，将行业知识经过梳理，对人工智能进行训练直到最终落地。
财联社11月13日（记者郭松峤 赵相锋）11月12日，由财联社和中国商业联合会联合主办，中国商业联合会数据分析专业委员会承办的数据分析行业峰会在北京举行。
随着生成式人工智能大模型技术的逐渐成熟，如何将大模型落地商用是行业未来发展需要优先解决的问题。围绕大语言模型落地的过程中所遇到的问题与挑战，以及虚拟员工如何赋能企业等问题，财联社在峰会现场采访中嘉康德有限公司董事长杨振。
“虚拟员工更像是“大脑”，通过人工智能技术，虚拟员工可以根据命令来进行思考，从而完成相应的工作，最终给企业带来真正的效益。”杨振在接受财联社专访时表示，数字人一定是将“大脑”与“形象”相结合，达到“既有脑子又长得漂亮”的状态。
虚拟员工是助力大语言模型落地的重要应用之一，财联社注意到，近年来有关部门制定一系列支持虚拟人相关行业发展政策，推动了数字经济快速发展的同时，也为行业发展的具体方向做出规划。《北京市促进数字人产业创新发展行动计划2022-2025》提出，将培育1-2家营收超50亿元的头部数字人企业、10家营收超10亿元的重点数字人企业。突破一批关键领域核心技术，建成10家校企共建实验室和企业技术创新中心。
对于虚拟人行业急需突破的核心技术，杨振对财联社表示，第一，从形象的角度来讲更重要的是解决算力方面的问题，目前最好的3D形象需要显卡驱动，未来仍需要通过算力对虚拟形象的进一步优化进行支撑。第二，还需要给数字人更加智能的“大脑”，这需要大语言模型进行辅助。目前国内有很多大语言模型，但关键在于如何用大语言模型方案赋予虚拟人智慧的大脑，这就需要企业深入行业内部，将行业知识经过梳理，对人工智能进行训练直到最终落地。
因此从技术上来讲，还需要两方面进行突破：一是要解决高端显卡等人工智能领域硬件的“卡脖子”问题。二是需要更多的企业将能够使产品落地的知识建立起来，从而让虚拟人完成实时交互，以达到真正的人工智能。
随着人工智能应用逐步落地，与各行业结合更加密切，同时也带来各种涉及安全的风险与挑战一直受到各界关注。近期发布的《全球人工智能治理倡议》中指出，要打造可审核、可监督、可追溯、可信赖的人工智能技术。
那么作为与人工智能深度融合的虚拟员工，将如何保障其在工作过程中的安全性及可靠性？
谈及上述问题，杨振对财联社记者表示，生成式人工智能在工作过程中可能会出现“幻觉”，做出一些错误的回答，对此可以通过技术手段对相关问题进行解决，例如使用外部数据库进行干预，降低人工智能生成错误的概率，同时也可以屏蔽敏感词汇。
此外，为了提升虚拟员工运作时的准确性与可靠性，就要根据各垂直行业的工作特点，提前规划好工作步骤，让虚拟员工严格按照规划运行。因此，虚拟员工的发展还要与各个行业共同努力，将产品与行业进行深度融合。
“例如探索人工智能在刑法领域的应用过程中，我们做了很多尝试，包括通过程序的限制以及知识库的管理，保证生成结果的准确性和与当前刑法条例保持高度的一致性，因此虚拟员工的应用也要根据行业的特定要求和规定进行调整并最终落地。”杨振说。
（转自财联社）
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