终于能随时解决信息焦虑了

每晚七点，一名汽车领域、拥有几十万粉丝的主播，都会在直播软件上接受连麦提问。

有人问三元锂电池和磷酸铁锂电池哪个好?

有人问电车能不能买，电池是不是不经用?

……

一次连麦提问持续不到一分钟，但麦序上整整排了上千位对汽车有疑问的观众。

午夜十二点一到，主播直接关闭了直播软件，下播休息。留下麦位上还在排队的几百位观众面面相觑——他们已经举着手机，排了一个多小时的队，却没能解决自己的疑问。

类似的情况比比皆是：问旅游的、问母婴的、问兼职的、问教育的……

所有提问共同制造了一个十分矛盾的叠加态：社区里的意见领袖越来越多，但被解决的问题却越来越少。

这事儿的最大的原因之一在于，大部分有价值的信息，都是需要在网络上，进行高强度检索和筛选的。而不同领域的信息，检索渠道通常都不同。普通人不但很难判断意见领袖们的专业度，也几乎不可能随时随地的自由提问。

更常见的情况是，一些看似日常，但实则不易回答的博物学问题，往往出自还在上幼儿园的“好奇宝宝”之口，孩子随口一问，父母哑口无言，或者无暇应接孩子层出不穷的问题。

这是为什么最近很多人开始尝试利用AI来解决自己的问题。

笔者最近观察到，很多博主对华为小艺进行测评。

有人问，问界M5和M7车型对比，小艺会直接罗列一张横向对比的表格，非常直观;有人问非上海户口，在上海能办香港签注吗?小艺会准确回答，列举办理流程、注意事项，并罗列信息来源，排在前面的都是本地宝这种可信的参考来源。

还有之前奥运会期间，很多人去问小艺比赛谁会胜出，小艺神预测居然全部猜中了。

作为一个智慧助手，小艺似乎正成为了一个新物种——用户可以随时提问各类稀奇古怪的问题，而小艺的回答非常专业、实用、可靠。

01

“专业助理”的升级之路

大模型与语音助手的深度结合，使传统语音助手的听、说、思考能力都直接翻倍，能完成十分口语化的对话，并习惯于旁征博引。

小艺在2023年8月HDC上就官宣接入盘古大模型，可以理解模糊意图和复杂命令，走在了行业前头。

随着大模型预训练的算法、数据和工程化方法，都越来越完善，且在很大程度上解决了“大模型幻觉”的问题。

早期的大模型产品，很有天赋，数学、地理、文学，好像什么都懂，但也很难依赖，偶尔会胡说八道，产生某种“这是事实”的幻觉。

幻觉产生的原因，是训练大模型的数据本身存在错误，叫做噪声数据。

行业内普遍的解决方案，是分两步走，一步是从源头开始，尽量采用可信来源的训练数据；一步是在大模型推理的过程中，检索相关文档，利用外部知识，减少幻觉。

其实数据合作一直是大模型公司的“软肋”——大模型训练所需要的训练数据是海量的，参数规模动辄达到万亿级。华为目前已和多个权威机构达成了数据上的合作，并会在回答中按可信度列举参考来源。

比如，对小艺提问“二里头夏都遗址博物馆介绍一下”，小艺会展示博物馆的位置、介绍、馆藏文物、开放情况等，而且回答的第一条参考来源是中国大百科全书。

如果对小艺提问“上海近5年的GDP发展趋势”，小艺不仅会引用国家统计局的数据，还能给出图文并茂的趋势图，更加方便用户阅读理解。

这看起来已经是个完全值得信赖的“专业助理”角色了，尤其是来自统计局的数据，令人咋舌——上网自己找报告，再制作表格，还不如直接问问小艺。

小艺甚至在问答体验上，更进一步，围绕生态合作，实现使用体验上的连续服务。你可以问问小艺，甄嬛传里翠果掌嘴是在第几集，而小艺除了加粗并准确回答问题，还会推送甄嬛传的播放链接。

华为曾发布过一个服务叫做“HarmonyOS意图框架”，这种对用户意图的理解和连续服务，就是这个意图框架的效果演示。

可以说，在小艺身上，华为过去十年在AI领域的积累展露无遗。背靠盘古大模型的华为小艺，其问答能力还远没有被媒体博主们测试出边界，相信医学、气象等专业领域，小艺未来都能给出专业回答。

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不止于“听”与“说”

要媲美真人专家，光靠“能听”“会说”也不够，还必须好用。