歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
在當下科技日新月異的時代，大模型技術在企業客服領域的應用正逐步深化，其帶來的高效與智能化變革不容忽視。然而，這一技術革新的背后，也隱藏著“幻覺”問題的陰影，成為企業不得不面對的挑戰。
“幻覺”現象，源于知識庫的不完善與模型訓練的不足，導致大模型在生成回答時可能出現偏差，甚至完全錯誤。這一問題不僅影響了用戶體驗，還可能給企業帶來信任危機，損害品牌形象。為了應對這一痛點，瓴羊智能客服Quick Service推出了AI運營中心，旨在為企業提供全面的對話調優解決方案。
AI運營中心覆蓋了從輸入內容改寫到Agent匹配、知識檢索調整以及生成答案優化的完整鏈路，支持大小模型的全面調優。通過這一平臺，企業可以對小模型Bot進行意圖模型的重新匹配和知識檢索的匹配調整，同時，也能對大模型Agent進行更深入的標注與優化，包括輸入內容的改寫、Agent的重新匹配、知識檢索的調整以及生成答案的優化，從而實現對對話全鏈路的精準控制。
在實際應用中，AI運營中心的優勢得到了充分體現。以博物館場景為例，當旅客小香對唐朝文物感興趣并希望獲得相關場館推薦時，由于Agent匹配錯誤，初次回答未能滿足需求。但通過AI運營中心，工作人員只需簡單點擊即可修改Agent的路由邏輯，確保后續回答的準確性。同樣，當小香追問場館開放時間而得到錯誤信息時，通過AI運營中心發現知識檢索錯誤，上傳正確文檔并調整匹配邏輯后，問題迎刃而解。
AI運營中心不僅解決了對話中的具體問題，更通過高質量數據的標注與訓練，反哺模型，減少“幻覺”現象的發生。據統計，使用AI運營中心后，模型準確率優化效率提升了37%，顯著提升了客服質量與效率。
瓴羊還構建了覆蓋不同階段的“人工智能訓練師”認證體系，旨在培養一批既懂業務邏輯又懂數據標注與模型反饋的復合型人才。這些“訓練師”、“調教師”的加入，不僅縮短了智能客服的冷啟動周期，也降低了人才門檻，為企業加速進入AI時代提供了有力支持。
瓴羊智能客服Quick Service的AI運營中心，以其全面的調優能力、高效的問題解決機制以及專業的人才培養體系，正在引領企業客服領域邁向更加智能化、精準化的未來。
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