过去一年，大模型在公众视野中的存在感迅速攀升。无论是对话机器人、内容生成，还是代码辅助，AI 展现出的“类人表达能力”不断刷新人们对技术的想象边界。但在热闹之外，一个更现实的问题正在产业端被反复提及——当 AI 真正走进业务流程，它给出的答案，究竟能不能被相信？
在消费级应用中，大模型偶尔“编造”一个似是而非的回答，更多只是体验层面的瑕疵；而在产业场景中，同样的“幻觉”却可能直接影响决策判断、合规风险甚至生产安全。也正是在这一背景下，产业界对 AI 的关注焦点，正在从“生成能力”悄然转向“可信能力”。
产业级 AI 的分水岭：答案不再是终点
与大众认知不同，产业客户对 AI 的第一诉求，并不是“会不会生成”，而是“给出的内容能否作为依据”。
在品牌营销、供应链管理等场景中，AI 输出往往并非用来“看看”，而是会被直接纳入分析报告、决策流程，甚至自动化系统。一旦结果无法解释、无法回溯，企业就很难承担随之而来的不确定性风险。
多份行业研究也印证了这一变化趋势。根据 Gartner 在《Top Strategic Technology Trends》中对生成式 AI 的判断，可解释性、可追溯性和可信度，正成为企业级 AI 规模化应用的关键门槛。换言之，AI 是否“说得通”，正在比“说得快”“说得多”更重要。
传统大模型的核心优势，在于通过大规模参数学习语言和知识分布，从而生成高度流畅、上下文连贯的内容。但这一机制也带来了天然局限——模型并不真正“理解”事实，只是在概率意义上给出“最像正确答案的回答”。
这正是幻觉产生的根源。
在产业环境中，企业更希望 AI 能回答三个问题：这些结论基于哪些事实？推理路径是否可被复核？当数据变化时，结论是否可被修正？
这意味着，AI 的角色正在从“内容生成器”转变为“基于事实的推理工具”。而支撑这一转变的，不再只是模型规模，而是一整套围绕知识、数据与推理的系统能力。
行业共识正在形成：可信不是功能，而是体系
近年来，越来越多的技术路径被用于降低大模型幻觉，包括检索增强生成（RAG）、规则约束、人工反馈强化等。但在产业实践中，一个逐渐清晰的共识是：可信能力并非来自某一个技术点，而是系统性工程能力的叠加。
其中，行业知识的结构化沉淀，正在成为关键基础。
相比通用知识，行业知识往往具有强规则、高门槛、强上下文依赖的特点。只有将这些知识转化为机器可理解、可调用、可更新的结构化形态，AI 才能在生成过程中被“约束”在真实世界的边界之内。
在这一趋势下，知识图谱、行业数据治理、可控推理机制，逐渐从“增强选项”变成产业级 AI 的“基础设施”。
在营销与数据智能领域，明略科技是较早意识到这一问题的企业之一。长期服务品牌方与大型企业的过程中，明略发现，AI 输出如果无法被验证、解释和复用，就很难真正进入企业的决策链路。
基于这一判断，明略在实践中逐步形成了一条以行业知识图谱 + 行业垂直数据 + 可信模型推理为核心的技术路径。其中，DeepMiner 可信模型并非被定位为“更会生成内容的模型”，而是承担“推理中枢”的角色——在明确知识边界和数据来源的前提下输出内容。
这种思路的核心，并不在于追求“更像人”的表达，而是让 AI 在产业环境中做到“少编造、多依据”。
从个体能力到组织能力的转变
一个常被忽视的事实是：企业引入 AI，并不是引入一个“聪明助手”，而是试图将其纳入组织流程。这就意味着，AI 的输出必须满足组织对责任、复核与持续使用的要求。
在这一维度上，“给出依据”本身，正是 AI 能否被组织接纳的前提条件。
当 AI 的结论可以被追溯到明确的数据来源、知识节点和推理路径时，它才有可能从“辅助工具”升级为“流程一部分”。这也是为什么，越来越多企业在选择 AI 方案时，不再单纯比较模型能力，而是关注其背后的知识体系与工程能力。
回看 AI 在产业中的演进路径，可以发现一个清晰趋势：上一个阶段，比的是谁能生成；下一个阶段，比的是谁更可信。
从“生成答案”到“给出依据”，并非简单的技术升级，而是一场围绕 AI 角色的重新定义。它意味着 AI 不再只是展示能力的工具，而是需要为结果负责的系统。
在这一转向中，像明略科技这样围绕行业知识图谱与数据长期布局的探索，或许并不喧哗，却正在为产业级 AI 的规模化落地提供另一种更稳健的可能性。
新闻来源 (不包括新闻图片): 有连云