逆向情境贴合法：突破通用人工智能局限，提升企业合同起草效率

在当今企业运用人工智能的实践中，通用人工智能工具虽功能强大，但在满足特定工作需求方面表现不佳。一家财富500强零售公司为供应商谈判合同团队引入大语言模型驱动的人工智能工具，期望加快工作进度，然而该工具未能减轻团队工作量，输出的通用文本需大量手动定制。

这一现象反映出通用人工智能工具存在的“生产力悖论”。传统人工智能模型因在海量通用数据集上训练，虽能执行广泛任务，但忽略了特定工作流程和团队要求的独特情境。例如合同起草团队，需登录多系统、检索分析供应商信息等，而人工智能工具输出缺乏针对性，难以转化为实际生产力提升。

为解决这一问题，企业可借助“工作图谱”和“逆向情境贴合法”。工作图谱是团队工作方式的实时、动态视图，记录任务执行、决策过程及数据引用等信息。合同起草所需数据分散且因供应商而异，工作图谱能记录团队操作行为，为人工智能工具提供经过人工验证的实时情境。

逆向情境贴合法则颠覆传统思路，针对人类工作方式逆向剖析，根据团队实际工作流程和情境定制人工智能。实施该方法包括绘制工作图谱、根据图谱微调模型以及持续优化三个步骤。通过绘制工作图谱收集团队工作数据，将其作为情境信息微调模型，使人工智能生成更完整的合同初稿。同时，企业需不断更新工作图谱，利用基于人类反馈的强化学习优化模型，确保其适应团队需求。

对于企业CXO而言，应认识到人工智能需与组织特定工作模式和决策过程一致才能释放价值。投资量身定制的方法可降低错误率、削减成本并提高投资回报率。逆向情境贴合法对于赋能智能代理向团队学习、精准服务团队也具有重要意义。