嘉賓 | 溫夢飛

采訪&撰稿 | 云昭

潮至千艘動，濤喧萬鼓鳴。生成式AI的魔法，征服了千行百業。高漲的呼聲之中，我們迎來了現代科技的航海時代，開啟了以ChatGPT為代表的新一輪創業浪潮。無論是toC、還是toB，每條賽道的玩家都紛紛趕來。

同樣是浪潮，我們觀察到現在AIGC領域的不同玩家，進展重點不同、快慢不一。如何選擇賽道？又如何做好一個大模型產品，需要攻克哪些難關？

與大家通常看到的“訓練自己的大模型”、“文生圖”、“文案創作”不同，我們看到了細分行業領域的行業大模型產品，正在悄然走紅。

為此，我們邀請到全球科技用工管理的前行者Gonex的首席執行官溫夢飛，來分享在時代浪潮面前，如何打造出一款“成本低、體驗好”的大模型產品的。

1、我們選擇了出海HR

在大眾看來，AIGC的火熱，仿佛是“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開”，當溫夢飛卻不這樣看。“目前大家更多關注一些底層的技術或者一些中間件，然而這些沒有能解決實際場景問題。”

目前看，比較熱的領域還是集中在容錯率較高的開放場景下，比如用AI生成網紅標題、營銷文案等。然而，更多的場景需求則不然，它是一個需要響應及時、數據準確、回答準確的生產場景，而這些方面，業內更多還是停留在探討的階段。Gonex則堅定選擇了這條更少人進入的賽道：出海HR。

眾所周知，HR領域是一個高知識密度的行業，需要對及時響應以及SLA有非常嚴格的控制。而Gonex則更為不同，在出海這個領域，會面臨非常大的信息差，此外，還有語言、文化、時差等客觀上的差異。如果讓HR快速熟悉一個陌生國度的勞動政策，是很大的挑戰，并不是所有HR都有全球話的能力和視角。

同時，每個國家的法律法規、招聘政策，包括勞動合同的適用情況、社保的情況，甚至入/離職的手續，其實跟與國內有很大不同。

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也就是說，對于出海企業來講，還沒有觸及到業務場景，僅僅是非常底層的合規要求，面臨的挑戰就已經非常巨大了。此外，中國出海企業從全球范圍內吸引和留住優秀人才，處理繁瑣的人力資源數據以及滿足員工不斷變化的需求也很多，要短時間積累起這樣的能力起來，并不容易。

我們希望達成這樣一個目標：通過我們的大模型產品和工具，提高工作效率、降低成本，幫助HR團隊快速成為一個全球HR問題專家，并在全球范圍內用中文就可以靈活快速地解決各種HR問題，而無需倒時差或花費大量資金雇傭當地專家/咨詢公司。這才是真正把AIGC用在解決行業問題上。

2、意圖識別比模型本身更重要

在溫夢飛看來，要做好大模型產品，有一點跟傳統的SaaS領域是一樣的，那就是，要把模型真正融入到業務中去。

“很多SaaS或者行業軟件沒有解決真實問題，大家也就棄之不用了。我覺得以后很多的模型產品也是一樣，上了模型比沒上模型成本還高，體驗還差，效率還低，或者只是解決交互問題，那其實是沒有發揮出LLM得作用。”

經過長時間的探索，Gonex發現，將大模型做成一個問答產品，其實可控性并不強，而且回答問題時，準確性和效率也不夠高。在實際使用大模型回答問題過程中，它的不可控的程度越大，產品的容錯率就會越低。

所以說，無論是toC，還是toB，快速把模型融入到業務中是非常重要的。而如何做到這一點呢？最重要的一點就是意圖識別。

意圖，就是把業務抽象出來，跟傳統的SaaS挺類似，但不同的是基于LLM來做，需要考慮更多的變量。但是不論變量是什么，抽象意圖的能力都是需要產品和技術人員深入了解業務，并把業務的場景提取出來，并把場景里的各個變量抽象成意圖，讓模型可以識別自然語言的輸入并把這些輸入對應到軟件的操作邏輯上。

比如，我這個月的工資是多少，用傳統的軟件流程和用LLM本質是一樣的操作，只不過由于簡化了用戶操作，而在機器的處理端會變得很不一樣。

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Gonex在這塊做了很多的工作，從一開始不知道怎么使用LLM來解決工作流的問題，到現在已經開發出了一套完整的意圖識別引擎，幾乎可以解決企業中后臺大多數的工作流問題。后續還會把這個引擎開源，讓更多的2B應用可以做出基于LLM的解決方案。

在研發過程中，Gonex其實在意圖識別領域，即“從不可控到可控”投入了非常大的精力。從“我不知道要返回什么內容”到“針對不同場景和問題返回不同的內容”，這個其實都是非常重要的 know-how。

比如，模型也是有時間線的，ChatGPT目前還是2021年9月份之前的數據，而且也不可能每天發生的事都會通過模型來實時同步。之前基于AutoGPT、AgentGPT等插件的搜索方式與模型結合，這本質上也是基于意圖識別。

當然，也可能會基于向量數據庫，甚至基于傳統的諸如MySQL的標準數據庫。讓傳統的軟件開發和模型快速地能聯系起來，這就是意圖識別最重要的目的。

在意圖識別領域，Gonex呼吁業界能有更多的研究和投入。“我們自己基于意圖識別做了中間件產品，這也是我們認為在2B領域LLM應用的核心。這個環節甚至比模型本身還重要。”

在行業應用領域，為什么更看重的是意圖識別，而不是其他？溫夢飛說道，如果討論模型本身，算法或者數據就變得更重要了，包括怎么低成本訓練，數據標注等等，在討論底層的時候會討論比較多。然而，一旦進入到大模型應用話題，意圖識別就非常重要了。我們目前還沒看到很好的意圖識別的引擎或者說中間件。因為我們做得也比較早，所以很早就自己做了一套這樣的東西。

同時，6到9個月以后，Gonex希望等產品比較穩定了，就會把這一套意圖識別的中間件開源出來。“取之于開源，用之于開源。”我們既然用了別人的contribution，我們也希望能回饋給社區。

3、數據，還是數據

除了意圖識別，還有一個行業數據問題。之前大家有很多都在討論LLM會逐漸吞噬行業數據甚至公司的私有數據，演變成一個模型解決所有問題。討論歸討論，但許多討論大模型的人都沒有實際做過行業應用。

由于沒做過，所以不知道這里有怎樣復雜的流程和知識結構。行業軟件和SaaS的本質是對于管理方法論的輸出，而方法論的抽象是基于行業經驗和knowhow的積累并加以提煉，是行業獨有的價值存在，這不是預測“下一個字”的算法所能實現的，也不是底層或者基座模型能做到的。

目前，讓每一個小公司或者讓每一個創業公司訓練自己的模型是不現實的，現在比較流行的是基于LangChain和Vector（向量數據庫）的解決方案。基于這些方案，可以讓更多的知識通過模型準確傳達，讓問題回答的內容更為準確。

4、出海創客原動力

溫夢飛做了一個判斷，中國企業出海是接下來創業的浪潮。

“因為已經不是第一次創業了，所以還有不少近水樓臺，或者更容易的選擇。”但溫夢飛話鋒一轉，他堅信自己的選擇——尤其是在調研了這兩年的中國經濟和世界的發展，他認為中國企業的出海其實是必然的選項。

“國內相對比較成熟的企業，都會在中國享受到全球化浪潮之后，也希望把紅利帶到其他地方。”溫夢飛判斷中國企業大概率會像此前美國、歐洲、日本、韓國企業一樣會有大規模出海的行動，會把中國的產品、中國的知識、中國的know-how、中國的方法論帶到全世界各個地方。

企業的出海，帶動了包括軟件企業在內的上下游相關產業鏈的出海。像美國企業出海，可能帶領了Workday、PeopleSoft、ADP這樣HR領域的軟件，每一個都是幾百億美金的公司。“我們相信在中國企業出海的進程或過程中，無論是國企、央企、民企都會用到中國的軟件、中國的方法論，這個是最有魅力、最有價值的地方。”

在溫夢飛看來，HR軟件不應該僅僅是中國人用，通過外國員工的使用和泛化，甚至可能引領世界的HR企業的潮流。

“我們選擇了一條陪伴中國企業走得更遠的路，這條路就是出海。這是當時選擇的契機。”

溫夢飛認為創業者要敢于弄潮，“首先必須要身處浪潮中。如果游泳技術好，就不會被浪拍死。同時堅持下去，才有可能游到對岸。”

“Do what you love，money will follow。”

5、三問：AI帶來的社會難題

“ChatGPT讓大家形成了一個共識，它是一個trigger，它是一個扳機，或者是一個導火索。”溫夢飛認為，AI之前的問題在于過于垂直，就是沒有影響到真正的各行各業。這次為什么大模型會讓大家感覺那么興奮？其實也是由于場景拓寬了大家的思路，會融入到各個領域中去。

而對于生成式AI對于社會的影響，我們聊了三個問題：AI會讓HR失業嗎？使用AI會讓社會變得更公平嗎？AI會讓應聘者困在算法里嗎？

首先，溫夢飛并不認為AI會讓HR失業。AI產品其實只會替代一些routine、一些機械性的、一些不需要動腦的勞動。未來HR們會把工作轉移到比如組織建設上、文化的建設上，這些更需要創造性思維的地方。而HR行業則可能都會變成一個“HR+IRIS”這樣“Copilot”的形式，即所謂AI和人工一起配合的狀態，效率會大福提升。

其次，他認為是人，而不是AI能決定公平與否。“人是創造不公平的節點，而機器不是。”只要規則透明，機器一定是公平的。但如果這里面有人的因素介入，就可能產生不公平。

關于第三個問題，溫夢飛認為，只要AI使用者遵循的是公開透明的規則，困境就不會存在，大家“Play by the Rules”。但如果是一個黑盒的調度，就會讓大家感覺被困住。因此，開源模型之所以變得那么重要，主要的原因是公開透明。如果你是一個黑盒的閉源模型，就可能會產生“被算法困住”的問題。

6、寫在最后

悲觀者正確，樂觀者成功。潮來浪至，接下來就是考驗弄潮者的真功夫。“創業方向的洞察力”、“行業場景的理解力”、“優秀產品的打磨力”都將成為這場競賽的試金石。

彼得·蒂爾在《從0到1》中說，一個新創企業，要想獲得快速成長，其提供的解決方案要比現有方案好10倍以上。要么是成本低10倍，要么是性能、易用性強10倍。

Gonex則是10倍好理論的信仰者，“我們認為自己的AI產品IRIS，就滿足了這兩點。”

采訪企業介紹：

Gonex作為一家專注于全球化人力資源薪酬服務AI技術公司，致力于通過全新AI技術為企業解決了一系列問題，包括海外員工的雇傭、發薪、合規、薪資計算、社保繳納等。Gonex旗下的核心產品GONEX-IRIS，是全球首創的AI Native人工智能HR合規服務引擎，它利用自然語言處理、大型語言模型等技術，能夠快速處理各種HR數據，自動化處理復雜的海外HR流程，并提供員工滿意度和工作績效分析等數據驅動的洞察和建議，從而幫助客戶快速解決業務問題，提高工作效率和便利性。