2024大模型行业可信应用框架研究报告_55页_36mb

大模型可信应用框架研究报告总结

核心内容

本报告由蚂蚁科技集团与中国信息通信研究院联合发布，聚焦大模型在金融、医疗、政务等专业领域的可信应用问题。报告系统分析了大模型在专业领域应用所面临的技术挑战与行业需求，提出了“专业、可控、真实、安全”四大核心目标，并构建了面向专业领域的大模型可信应用框架，为大模型在行业中的规模化、安全化应用提供了技术路径和方法论支持。

主要观点

1. 大模型加速落地
   大模型已进入产业应用阶段，能够显著提升效率和用户体验。然而，其在复杂、高容错率场景（如医疗、金融）的可信应用仍面临挑战。

2. 人工智能可信内涵不断丰富
   可信人工智能不仅涉及技术层面的准确性、安全性、可解释性等，还涵盖伦理、法律、社会影响等维度，如公平性、隐私保护、责任性等。

3. 专业领域应用关注四大要素

   • 专业性：大模型需深入理解专业术语、推理逻辑和业务流程，提供符合专业规范的输出。
   • 可控性：模型推理过程需透明可解释，输出结果可被专业人员审核和调整。
   • 真实性：模型生成内容需基于真实数据，避免幻觉和错误信息。
   • 安全性：需防范数据泄露、攻击行为，符合行业法规与标准。

4. 构建系统化可信应用框架
   报告提出了一个系统化的可信应用框架，涵盖数据质量提升、模型专业增强、内容生成可控、智能体推理可信、安全范式设计、反馈迭代机制和评测验证体系等七大维度。

关键信息

一、大模型可信应用背景和需求

• 大模型在金融、医疗、政务等领域已开始落地，但专业性、可控性、真实性和安全性仍是关键挑战。
• 需要建立一套系统化的可信应用框架，以推动大模型在专业场景中的可靠应用。
• 通用场景中大模型应用较为成熟，但高复杂度、高容错率的场景仍需深入研究。

二、大模型可信应用挑战

• 模型技术能力不足：知识更新滞后、推理逻辑薄弱、数值运算失误。
• 推理过程不可解释：模型内部黑箱特性使得在专业场景中难以验证其输出可靠性。
• “幻觉”问题严重：生成内容可能缺乏事实依据，带来严重后果。
• 安全体系不完善：缺乏身份和凭据的透传机制，存在数据泄露和攻击风险。

三、大模型可信应用框架

• 总体视图：构建以大模型为核心的专业智能服务体系，实现专业性、可控性、真实性和安全性。
• 技术实现：
  1. 数据质量提升：分类处理通用、领域、专有数据，采用数据清洗、去重、脱敏、标注等手段提升数据质量。
  2. 模型知识增强：通过知识工程、知识图谱、直接偏好优化等方法提升模型专业能力。
  3. 内容生成可控：结合RAG、工具学习和围栏工具，确保内容生成过程可信。
  4. 智能体提升可信：通过多智能体协同，实现任务分解、推理核验、多模态交互、人机对齐等功能，提升复杂任务处理能力。
  5. 新安全范式：提出OVTP可溯范式和NbSP零越范式，提升访问控制和系统安全。
  6. 反馈-迭代机制：建立数据和案例反馈机制，实现模型持续优化与迭代。
  7. 评测验证体系：构建模块化和端到端评测体系，提升模型在专业场景下的可信度。

四、大模型助力千行百业智能化转型

（一）金融场景

• 应用场景：智能客服、智能营销、智能投顾、市场分析、风险管理等。
• 挑战：信息量大、更新快、需处理噪声、需确保合规性与数据安全。
• 实践方案：
  • 构建高质量动态金融知识库。
  • 应用RAG、SOP增强推理、多智能体协同等方法提升模型专业性和可控性。
  • 推出FIN-EVA评测集，覆盖投资、保险、研究等场景。
• 应用成效：提升投研效率，实现分钟级响应，增强用户信任。

（二）医疗场景

• 应用场景：临床决策支持、医疗影像分析、智能就医、药物研发等。
• 挑战：信息准确性高、需差异化服务、需遵守法规与隐私保护。
• 实践方案：
  • 构建医疗知识图谱与知识库。
  • 应用RAG技术与多模态数据融合，提升内容生成可信度。
  • 推出RJUA-AQ评测集，涵盖问答、诊断、推理等任务。
• 应用成效：已在浙江92家医院部署，提升就医体验与诊断效率。

（三）政务场景

• 应用场景：政务服务、城市治理、热线问答、政策解读等。
• 挑战：多主体协调、问题交织、动态变化、系统性需求。
• 实践方案：
  • 多模态数据采集与融合，提升事件处理能力。
  • 构建跨领域知识库与业务协同模型。
  • 推出CGA-Eval评测集，覆盖通用、安全、知识、场景等维度。
• 应用成效：提升事件分派效率，增强政策解读与执行透明度。

未来展望

• 大模型可信应用框架是推动其在产业中规模化落地的初步探索。
• 未来需在前沿技术创新、体系化方案落地、行业治理体系建设和产业生态合作等方面统筹推进。
• 通过持续优化和迭代，提升大模型在专业领域的可信度和适用性，推动产业智能化升级。

总结

本报告系统梳理了大模型在专业领域的可信应用需求、挑战与解决方案，提出了“专业、可控、真实、安全”的四大目标和七大技术实现路径。通过构建系统化的可信应用框架，推动大模型在金融、医疗、政务等领域的深入应用，提升其在复杂场景下的专业性、可控性与安全性，为行业智能化转型提供技术支撑与方法论指导。