2025 年生成式人工智能趋势：法学硕士 (LLM)、数据扩展和企业采用

生成式人工智能将在 2025 年进入更加成熟的阶段。模型正在不断改进，以提高准确性和效率，企业正在将其嵌入到日常工作流程中。

焦点正从这些系统的功能转向如何可靠地大规模应用。如何构建不仅强大而且可靠的生成式人工智能，这一愿景正在逐渐清晰。

新一代法学硕士
大型语言模型正在摆脱资源匮乏的名声。过去两年，模型生成响应的成本下降了千分之一，与基础网络搜索的成本持平。这种转变使得实时人工智能在日常业务任务中更加可行。

规模化和可控性也是今年的重点。领先的模型（Claude Sonnet 4、Gemini Flash 2.5、Grok 4、DeepSeek V3）规模仍然很大，但它们的构建目标是响应更快、推理更清晰、运行更高效。规模本身已不再是决定性因素。重要的是，即使复杂性增加，模型是否能够处理复杂的输入、支持集成并提供可靠的输出。

去年，人工智能容易产生幻觉的现象引发了诸多批评。在一个备受瞩目的案件中，一位纽约律师因引用ChatGPT发明的法律案例而面临制裁。其他敏感行业也出现了类似的失误，将这个问题推到了聚光灯下。

这是法学硕士（LLM）公司今年一直在努力应对的问题。检索增强生成（RAG）将搜索与生成相结合，以在真实数据中生成输出，已成为一种常用方法。它有助于减少幻觉，但无法消除它们。模型仍然可能与检索到的内容相矛盾。诸如RGB和RAGTruth之类的新基准正被用于追踪和量化这些故障，这标志着人们开始将幻觉视为一个可衡量的工程问题，而不是一个可接受的缺陷。

引领快速创新
2025 年的一个决定性趋势是变革的速度。模型发布速度加快，功能每月都在更新，最先进的标准也在不断被重新定义。对于企业领导者来说，这造成了知识差距，而这种差距很快就会转化为竞争优势。

保持领先意味着保持信息灵通。像欧洲人工智能与大数据博览会这样的活动提供了一个难得的机会，通过真实的演示、直接对话以及来自大规模构建和部署这些系统的人士的见解，了解技术的未来发展方向。

企业采用
2025年，人工智能将转向自主化。许多公司已在核心系统中使用生成式人工智能，但如今的重点是代理式人工智能。这些模型旨在采取行动，而不仅仅是生成内容。

根据最近的一项调查，78% 的高管认为，未来三到五年，数字生态系统的构建需要与人类一样，为人工智能代理提供同样的服务。这种预期正在塑造平台的设计和部署方式。在这里，人工智能被整合为一个操作员；它能够触发工作流程、与软件交互，并以最少的人工输入处理任务。

打破数据墙
生成式人工智能发展的最大障碍之一是数据。传统上，训练大型模型依赖于从互联网上抓取大量真实世界的文本。但到了2025年，这口井即将枯竭。高质量、多样化且符合伦理道德的数据越来越难寻，处理成本也越来越高。

这就是为什么合成数据正在成为一种战略资产。合成数据并非从网络中提取，而是由模型生成，用于模拟现实模式。直到最近，人们还不清楚合成数据是否能够支持大规模训练，但微软 SynthLLM 项目的研究证实了这一点（前提是使用得当）。

他们的发现表明，合成数据集可以进行调整，以实现可预测的性能。至关重要的是，他们还发现，更大的模型需要更少的数据就能有效地学习；这使得团队能够优化训练方法，而不是投入大量资源来解决问题。

使其发挥作用
2025 年的生成式人工智能正在蓬勃发展。更智能的法学硕士 (LLM)、精心设计的人工智能代理以及可扩展的数据策略如今已成为现实世界应用的核心。对于引领这一转变的领导者而言，欧洲人工智能与大数据博览会 (AI & Big Data Expo Europe)能够清晰地展现这些技术的应用方式以及使其发挥作用所需的条件。