CN116523036A - 多人利用大模型居间决策、建议的方法与装置 - Google Patents

Abstract

社会属性是人类的一个重要属性，两个人或两个人以上的个体中，经常会遇到各种相互的问题，人类社会中，通常是有人居间进行决策或建议，例如法官这个职业，就是典型的在2方或者2方以上的主体之间，进行调解和判决。每个可以进行居间决策或建议的人，通常都是具有一定知识水准和威望的，培养维护这样的人，一般情况下非常昂贵。并且，了解各方的信息并汇总研判，是另一项非常耗时的工作。现在人类社会涌现的大模型通用AI，具有非常高的知识水准和中立性，如何利用大模型通用AI进行上述工作，快速得出结果并大幅降低成本，将是一项非常有意义的工作。

Description

多人利用大模型居间决策、建议的方法与装置

技术领域

本发明属于大模型人工智能领域，特别是涉及一种实现多人利用大模型居间决策、建议的方法与装置。

背景技术

大模型人工智能已成为社会生产力革命中的重要突破，例如OpenAI推出的GPT4.0大模型，正在扩展其多重信息交互方式，涵盖文字、语音、图片、视频等多种形式。这些强大的模型将在未来不断发展和增强，如何快速应用这些模型的能力，进一步提升社会生产力，已经成为不同领域研究的重要方向。大模型的主要目的是通过使用一个统一的模型来处理不同的任务，因此在应用领域中，开发更加通用的方法，以利用多模态大模型的特点和能力，将成为非常有价值的工作。

社会属性是人类的一个重要属性，两个人或两个人以上的个体中，经常会遇到各种相互的问题，人类社会中，通常是有人居间进行决策或建议，例如法官这个职业，就是典型的在2方或者2方以上的主体之间，进行调解和判决。每个可以进行居间决策或建议的人，通常都是具有一定知识水准和威望的，培养维护这样的人，一般情况下非常昂贵。并且，了解各方的信息并汇总研判，是另一项非常耗时的工作。现在人类社会涌现的大模型通用AI，具有非常高的知识水准和中立性，如何利用大模型通用AI进行上述工作，快速得出结果并大幅降低成本，将是一项非常有意义的工作。

发明内容

鉴于上述描述，本发明的目的在于，提供一种实现多人利用大模型通用人工智能，进行居间决策、建议的方法与装置。

为实现上述功能，本发明提供了一种人工智能使用方法，应用于一装置上。该方法使用通用人工智能大模型作为主要的信息处理中枢，该模型需要可以输入多重信息模式，包括但不限于图片、视频、音频、文字。

本发明所指的多人，是指2个或2个以上的主体方，共同对同一事物关注，并希望由一居间方给出决策或建议。

本发明所指的决策或建议，是指对上述多人的一部分或全部，产生影响的决策或建议。

每个主体方的输出信息为：共同关注的事物涉及自己的相关内容，内容包括但不限于图片、视频、音频、文字。

对于人工智能大模型的输入信息为：

将上述各个主体方的信息，共同输入到人工智能大模型。

另外，还需要指定大模型对于上述信息输入后，所需要的执行的任务，以及输出信息的格式，默认输出格式为每个主体方一个对应的决策或建议。

人工智能大模型的输出信息为：

执行完所需任务后，按指定格式输出任务结果，结果是大于等于2个相关主体方相对应的决策或建议，各个主体方的结果可以完全一致。

具体实现方法的步骤为：

S1指定一个任务信息；

S2每个主体方，将自己对S1中指定任务涉及自己相关的信息，输入到每个主体方所对应的空间；

S3将每个主体方的信息，按顺序序列化以后，连同任务信息，输出格式，一起输入人工智能大模型，默认输出格式为每个主体方一个对应的决策或建议；

S4如果主体方的信息，包含包括但不限于图片、音频、视频不能简单序列化的数据时，则将对应数据标注好主体方，分别发送给人工智能大模型；

S5人工智能大模型，将按指定的格式，返回指定主体方相对应的决策或建议，各个主体方的结果可以完全一致。

以上步骤，即能简单实现本发明的意图，为了进一步实现本方法人工智能系统的可用性，步骤S2中提到的与指定任务相关的信息，可能因主体方的疏忽而提供不全面，因此可以应用人工智能大模型的能力，在步骤S3前，对主体方需要补充的信息进行提示，如下。

S6将单个主体方的信息，连同是否需要补充信息的请求，输入人工智能大模型，根据大模型返回的信息，判断是否对对应主体方进行补充信息提示，本步骤可以进行多轮，直至主体方的信息输入完全。

S7将全部主体方的信息，连同指定主体方是否需要补充信息的请求，输入人工智能大模型，根据大模型返回的信息，判断是否对对应主体方进行补充信息提示，本步骤可以进行多轮，直至主体方的信息输入完全。

当多个主体方提交自己相关的信息时，很可能会产生相互之间信息不一致的情况，因此在步骤S5之前有以下步骤。

S8将寻找主体方提交的不一致信息的请求，连同相关主体方的所有信息，提交人工智能大模型，根据返回结果判断是否有不一致信息。不一致部分可以是信息矛盾，或者可以是相关主体方没有提到的部分；

S9如果人工智能大模型发现有信息矛盾的地方，则提示相关主体方修改信息或提交进一步证明信息；

S10如果人工智能大模型发现有一些主体方提到但另一些主体方没有提到的重要信息，则对没有提到相关信息的主体方进行提示；

S11上述信息不一致的进行修改后，由相关主体方对信息进行确认一致；

S12 如果相关方无法提供进一步信息，且一直无法确认信息一致性，则终止任务。

当人工智能大模型给出的决策或建议十分重要时，为避免出现的错误，可以在最后决策或建议给出之前，增加以下步骤。

S13将即将给出的决策或建议版本，发送给相关主体方进行预确认；

S14相关主体方如果没有意见，则将S13中的版本确认为最终版本，重新以最终版本的名义发送给相关主体方；

S15相关主体方如果提出意见，并可以进一步补充信息，然后进行步骤S3。

步骤S13和S15可能会进行多轮，如果无法达成一致，则进行以下步骤。

S16将最终各个主体方提交的信息，修改过程，连同给出的决策或建议版本，发送给相关主体方或指定的非每个主体方的第三方，终止任务。

为了应对信息不足的问题，可能需要更多的主体方提供信息，增加以下步骤。

S17主体方数量可以随时根据需要进行增加或减少，当主体方增加时，只需要新增加的主体方根据步骤S2提供对应的信息，其他主体方无需重新提供信息。

本发明所涉及的实现多模态人工智能的装置，包括以下模块：

D1信息输入模块，负责主体方进行信息输入，信息格式包括但不限于图片、视频、音频、文字；

D2信息存储模块，设备D1中主体方的信息，存储到主体方对应的空间，同时存有大模型任务信息、输出格式信息，以及会存有大模型的输出数据；

D3大模型输入模块，即大模型的输入接口，将设备D2的信息，标注对应主体方，进行序列化，输入大模型，如果信息包含包括但不限于图片、音频、视频不能简单序列化的数据时，则将对应数据标注好主体方，分别发送给人工智能大模型；

D4大模型输出模块，将大模型给出的决策或建议，存入D2；

D5信息输出模块，将设备D2中的决策或建议信息整理显示给指定主体方。

可选模块功能还将包括：

D4大模型输出模块，将会输出需要主体方补充的提示信息、确认信息一致性的提示信息，确认决策或建议的提示信息，存入D2；

D5信息输出模块，根据上述提示信息，提示对应主体方提示信息。

如上所述，本发明所述的方法与装置，具有以下有益效果：

1、快速，可以以非常短的时间，给出通常需要几周甚至几个月才能给出的决策或建议，并且极大降低了沟通时间；

2、低成本，通常可以居间给出决策或建议的专业人士，都十分昂贵，而人工智能的成本将极大地降低；

3、中立，人工智能大模型很难因为一件特定的事而被人为的控制，所以决策会十分公平；

4、专业，人工智能大模型的囊括的知识十分庞大，对于决策或建议也将更加全面、合理。

附图说明

图1显示为方法基本逻辑图。

实施方式

将列举2个例子，说明本发明的广阔应用前景。

例1，人工智能法官。

通常一个案件中，会有原告、被告、证人等角色，分别对应本发明的多人，即3个主体方。原告、可以将指控被告的诉求，证据等信息，一起输入到本发明的系统中，存储到原告对应的存储空间中。被告可以将应诉的内容与证据输入到被告对应的存储空间中，证人可以将证言证词输入到证人对应的存储空间中。上述信息，连同任务信息，输出格式要求，一起输入到人工智能大模型中。

例如原告要求被告偿还到期未偿还借款1万元，其中原告有借条一张作为证据。

将以下可能的提示词输入大模型，“你将是一个法官，给出以下案件的判决书，该案件是一个债务纠纷案件”，然后分别输入原告的请求和借条证据，被告的信息，认可借条的真实性。

人工智能法官经过分析，借条到期日期，距今已经2.5年，超过了诉讼时效，人工智能法官提示原告（步骤S6），是否有进一步的证据证明，最近2年内，向被告索要过债务，从而可以重新计算诉讼时效期。

原告根据提示，向人工智能法官提供了1年前向被告索要债务的群聊天截图。同时，原告还找来上述群聊天中的好友，作为证人证明群聊天的真实性。

证人将对应聊天截图输入到系统中。

人工智能法官，向被告发出提示（步骤S10），是否确认该聊天记录。

被告确认该聊天记录真实（步骤S11）。

人工智能法官最终给出判决，被告向原告偿还本金及利息。该判决将转发给原被告双方。

例2，人工智能闺蜜。

一对情侣吵架时，也许会需要第三方进行倾听和劝导，假设第三方是女方闺蜜。

情侣男女双方，将吵架矛盾点，自我希望倾诉的部分，叙述给人工智能闺蜜，人工智能闺蜜将根据双方的描述内容，分别对双方给出劝导的内容，缓和矛盾。

Claims (8)

1.一种实现多人利用大模型居间决策、建议的方法，其特征在于，每个主体方的输出信息为：关于共同关注的事物涉及自身相关内容的输出信息，内容包括但不限于图片、视频、音频、文字。对于人工智能大模型的输入信息为：将上述各个主体方的信息，共同输入到人工智能大模型。另外，还需要指定大模型对于上述信息输入后，所需要的执行的任务，以及输出信息的格式。人工智能大模型的输出信息为：执行完所需任务后，按指定格式输出任务结果，结果是为大于等于2个的相关主体方相对应的决策或建议，各个主体方的结果可以完全一致。具体实现方法的步骤为：

S1指定一个任务信息；

S2每个主体方，将自己对S1中指定任务涉及自己相关的信息，输入到每个主体方所对应的空间；

S3将每个主体方的信息，按顺序序列化以后，连同任务信息，输出格式，一起输入人工智能大模型，默认输出格式为每个主体方一个对应的决策或建议；

S4如果主体方的信息，包含包括但不限于图片、音频、视频不能简单序列化的数据时，则将对应数据标注好主体方，分别发送给人工智能大模型；

S5人工智能大模型，将按指定的格式，返回指定主体方相对应的决策或建议，各个主体方的结果可以完全一致。

2.根据权利要求1所述的一种实现多人利用大模型居间决策、建议的方法，其特征在于，将单个主体方的信息，连同是否需要补充信息的请求，输入人工智能大模型，根据大模型返回的信息，判断是否对对应主体方进行补充信息提示。

3.根据权利要求1所述的一种实现多人利用大模型居间决策、建议的方法，其特征在于，将全部主体方的信息，连同指定主体方是否需要补充信息的请求，输入人工智能大模型，根据大模型返回的信息，判断是否对对应主体方进行补充信息提示。

4.根据权利要求1所述的一种实现多人利用大模型居间决策、建议的方法，其特征在于，可以解决信息不一致的问题，具体实现方法的步骤为：

S8将寻找主体方提交的不一致信息的请求，连同相关主体方的所有信息，提交人工智能大模型，根据返回结果判断是否有不一致信息。不一致部分可以是信息矛盾，或者可以是相关主体方没有提到的部分；

S9如果人工智能大模型发现有信息矛盾的地方，则提示相关主体方修改信息或提交进一步证明信息；

S10如果人工智能大模型发现有一些主体方提到但另一些主体方没有提到的重要信息，则对没有提到相关信息的主体方进行提示；

S11上述信息不一致的进行修改后，由相关主体方对信息进行确认一致。

5.根据权利要求1所述的一种实现多人利用大模型居间决策、建议的方法，其特征在于，对最终决策或建议可以进行预确认，具体的步骤为：

S13将即将给出的决策或建议版本，发送给相关主体方进行预确认；

S14相关主体方如果没有意见，则将S13中的版本确认为最终版本，重新以最终版本的名义发送给相关主体方；

S15相关主体方如果提出意见，并可以进一步补充信息，然后进行步骤S3。

6.根据权利要求1所述的一种实现多人利用大模型居间决策、建议的方法，其特征在于，主体方数量可以随时根据需要进行增加或减少，当主体方增加时，只需要新增加的主体方根据步骤S2提供对应的信息，其他主体方无需重新提供信息。

7.一种实现多人利用大模型居间决策、建议的装置，其特征在于，包括以下模块：

D1信息输入模块，负责主体方进行信息输入，信息格式包括但不限于图片、视频、音频、文字；

D2信息存储模块，设备D1中主体方的信息，存储到主体方对应的空间，同时存有大模型任务信息、输出格式信息，以及会存有大模型的输出数据；

D3大模型输入模块，即大模型的输入接口，将设备D2的信息，标注对应主体方，进行序列化，输入大模型，如果信息包含包括但不限于图片、音频、视频不能简单序列化的数据时，则将对应数据标注好主体方，分别发送给人工智能大模型；

D4大模型输出模块，将大模型给出的决策或建议，存入D2；

D5信息输出模块，将设备D2中的决策或建议信息整理显示给指定主体方。

8.根据权利要求7所述的一种实现多人利用大模型居间决策、建议的装置，其特征在于，模块还将包含以下功能：

D4大模型输出模块，将会输出需要主体方补充的提示信息、确认信息一致性的提示信息，确认决策或建议的提示信息，存入D2；

D5信息输出模块，根据上述提示信息，提示对应主体方提示信息。