法律硕士实际应用案例批判分析：承诺与现实之间

尽管有关大型语言模型（LLM）实际价值的讨论仍在继续，但对企业实施的实际使用案例进行批判性审查是至关重要的。本分析旨在研究 LLM 在不同领域的具体应用，批判性地评估其实际价值、局限性和潜力。

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电子商务与零售：有针对性的优化还是过度工程化？

在零售和电子商务领域，LLM 可用于执行各种任务：

• 内部助理和工作流程改进：Instacart 开发了一款名为 Ava 的人工智能助理，用于支持团队编写、审核和调试代码，改善沟通并构建内部工具。虽然前景看好，但人们不禁要问，与更传统、更不复杂的协作工具相比，这些助手是否能提供更多的价值。
• 内容节制和安全：Whatnot 使用 LLM 改进多模式内容节制、欺诈保护和对违规报价的检测。Zillow 采用 LLM 来识别房产广告中的歧视性内容。这些案例代表了 LLM 可以提供真正价值的具体应用，但需要精确的验证系统来避免误报和漏报。
• 信息提取和分类：OLX 创建了 Prosus AI 助手来识别广告中的工作角色，而沃尔玛则开发了一个从 PDF 文件中提取产品属性的系统。这些案例表明，LLM 在自动完成原本需要大量人工的重复性任务方面非常有用。
• 创意内容生成：StitchFix 将算法生成的文本与人工监督相结合，简化了广告标题和产品描述的制作。Instacart 生成食品图像。这些应用提出了生成内容的原创性和广告语言潜在同质化的问题。
• 搜索改进：Leboncoin、Mercado Libre 和 Faire 使用 LLM改进搜索相关性，而亚马逊则使用 LLM 理解常识关系并提供更相关的产品推荐。在这些案例中，LLM 的附加值可能非常可观，但其计算复杂性和相关能源成本可能无法证明与现有搜索算法相比的增量改进是合理的。

金融科技与银行业：在价值与监管风险之间游刃有余

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在金融领域，鉴于数据的敏感性和严格的监管要求，LLM 的应用需要谨慎：

• 数据分类和标记：Grab 使用 LLM 进行数据管理，对实体进行分类，识别敏感信息并分配适当的标签。这个用例特别有趣，因为它解决了金融机构面临的关键挑战，但需要严格的控制机制来避免分类错误。
• 金融犯罪报告生成：SumUp 为金融欺诈和洗钱报告生成结构化叙述。这一应用虽然有望减少人工工作量，但却令人担忧法律硕士在没有人工监督的情况下是否有能力妥善处理法律敏感话题。
• 支持金融查询：Digits 建议查询与银行交易相关的信息。这个使用案例展示了 LLM 如何在不取代专业人员的情况下为他们提供帮助，这可能是一种比完全自动化更可持续的方法。

技术：自动化与服务

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在技术领域，LLM 被广泛用于改进内部工作流程和用户体验：

• 事件管理和安全：根据 security.googleblog.com，谷歌使用 LLM 为不同的接收者（包括高管、经理和合作伙伴团队）提供安全和隐私事件摘要。这种方法为管理人员节省了时间，并提高了事件摘要的质量。微软采用 LLM 诊断生产事故，而 Meta 则开发了一个人工智能辅助的根本原因分析系统。Incident.io 可生成软件事故摘要。这些案例证明了 LLM 在加速关键流程方面的价值，但也提出了其在高风险情况下的可靠性问题。
• 编程帮助：GitHub Copilot 提供代码建议和自动补全功能，而 Replit 则开发了用于代码修复的 LLM。英伟达使用 LLM 检测软件漏洞。这些工具提高了开发人员的工作效率，但如果不加批判地使用，也会传播低效或不安全的代码模式。
• 数据查询和内部搜索：Honeycomb 帮助用户编写数据查询，Pinterest 将用户查询转化为 SQL 查询。这些案例表明，LLM 可以使数据访问民主化，但如果对底层数据结构缺乏透彻了解，也可能导致误读或效率低下。
• 支持请求的分类和管理：GoDaddy 对支持请求进行分类，以改善客户体验。Dropbox 总结并回答有关文件的问题。这些案例显示了 LLM 在改善客户服务方面的潜力，但也引发了人们对所生成答案的质量和准确性的担忧。

交付和移动性：运营效率和定制化

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在交付和移动领域，LLM 可用于提高运营效率和用户体验：

• 测试和技术支持：Uber 使用 LLM 与 DragonCrawl 测试移动应用程序，并建立了人工智能副驾驶员 Genie 来回答支持问题。这些工具可以大大减少测试和技术支持所花费的时间，但可能无法像人类测试人员那样捕捉到复杂的问题或边缘案例。
• 提取和匹配产品信息：DoorDash 从 SKU 数据中提取产品详细信息，Delivery Hero 将其库存与竞争对手的产品进行匹配。这些案例表明，LLM 可以自动完成复杂的数据匹配流程，但如果没有足够的控制措施，可能会产生偏差或误解。
• 对话式搜索和相关性：Picnic 提高了产品列表的搜索相关性，而 Swiggy 则实施了神经搜索，帮助用户以对话的方式发现食品和杂货。这些案例说明了 LLM 如何使搜索界面更加直观，但也可能产生 "过滤气泡"，限制新产品的发现。
• 支持自动化：DoorDash 建立了一个基于 LLM 的支持聊天机器人，它能从知识库中检索信息，生成能快速解决问题的答案。这种方法可以缩短响应时间，但需要强大的防护措施来处理复杂或情绪化的情况。

社交、媒体和 B2C：个性化内容和互动

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在社交媒体和 B2C 服务中，LLM 被用于创建定制内容和改善互动：

• 内容分析与节制：Yelp 利用 LLM 更新了内容节制系统，以检测威胁、骚扰、淫秽、人身攻击或仇恨言论。LinkedIn 分析平台上的各种内容，以提取有关技能的信息。这些案例显示了 LLM 在提高内容质量方面的潜力，但也引起了人们对审查制度和可能限制言论自由的担忧。
• 教育内容生成和营销：Duolingo 使用 LLM 帮助设计师生成相关练习，而 Nextdoor 则使用 LLM 创建引人注目的电子邮件对象。这些应用可以提高效率，但也可能导致内容过度标准化。
• 多语言翻译和交流：Roblox 利用定制的多语言模式，使用户能够使用自己的语言进行无缝交流。这一应用显示了 LLM 在克服语言障碍方面的潜力，但可能会在翻译中引入文化上的细微差别。
• 与媒体内容互动：Vimeo 允许用户通过基于 RAG 的问答系统与视频对话，该系统可以总结视频内容、链接关键时刻并提出其他问题。这一应用展示了 LLM 如何改变我们与多媒体内容互动的方式，但也提出了生成的解释是否真实的问题。

批判性评估：真实价值与追随潮流

Cleartelligence 公司数据管理业务主管Chitra Sundaram 指出："LLM 是资源消耗者。训练和运行这些模型需要巨大的计算能力，因此会产生大量的碳足迹。可持续的信息技术就是要优化资源的使用，最大限度地减少浪费，并选择合适规模的解决方案"。在分析所介绍的使用案例时，这一观点尤为重要。

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分析这些使用案例，可以发现几个关键的考虑因素：

1.增量价值与复杂性

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与现有解决方案相比，LLM 的许多应用都有逐步改进，但计算成本、能耗和实施成本却大大增加。正如 Chitra Sundaram 所说："使用 LLM 计算简单的平均值就像用火箭筒打苍蝇"（paste-2.txt）。评估附加值是否证明这种复杂性是合理的，这一点至关重要，尤其是考虑到：

• 需要强有力的监测系统
• 能源成本和环境影响
• 维护和更新的复杂性
• 专业技能要求

2.依赖人工监督

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大多数成功的使用案例都采用了 "人在回路中 "的方法，即 LLM 协助而不是完全取代人工干预。这表明

• 通过 LLM 实现完全自动化仍存在问题
• 主要价值在于增强人类的能力，而不是取而代之
• 有效性取决于人机互动的质量

3.特定领域与通用应用

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最有说服力的使用案例是那些针对特定领域对 LLM 进行调整和优化，并将领域知识嵌入其中的案例：

• 根据特定行业数据进行微调
• 与现有系统和知识源整合
• 护栏和针对具体情况的限制因素

4.与现有技术的整合

最有效的案例并不是孤立地使用 LLM，而是对其进行补充：

• 数据恢复和存档系统（RAG）
• 专业算法和现有工作流程
• 验证和控制机制

正如谷歌的使用案例所强调的那样，将 LLM 集成到安全和隐私事件工作流程中可 "利用生成式人工智能加速事件响应"，生成的摘要可针对不同受众量身定制，确保相关信息以最有用的形式传递给正确的人。

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结论：对法律硕士采取务实的态度

Chitra Sundaram 提出了一个具有启发性的观点，他说："实现可持续分析的途径在于为工作选择正确的工具，而不仅仅是追逐最新的趋势。这关系到对熟练的分析师和完善的数据管理进行投资。要把可持续发展作为一个关键优先事项"。

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对这些真实使用案例的分析证实，LLM 并不是一种神奇的解决方案，而是一种强大的工具，只要战略性地应用于具体问题，就能带来巨大的价值。各组织应该

1. 确定自然语言处理比传统方法更有优势的具体问题
2. 从能够快速、可衡量地展示价值的试点项目开始
3. 将 LLM 与现有系统集成，而不是完全取代工作流程
4. 保持人工监督机制，特别是对关键应用而言
5. 系统评估成本效益比，不仅要考虑性能改进，还要考虑能源、维护和升级成本

在 LLM 时代茁壮成长的公司不一定是那些最广泛采用 LLM 的公司，而是那些最有策略地应用 LLM 的公司，它们在创新和务实之间保持平衡，并在炒作之外对所产生的实际价值保持批判性的眼光。

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