1. 以GPT为代表人工智能技术，可以为核电做什么？
   • 取代大量低脑力劳动；
   • 挖掘数据对复杂系统的价值，主要有三个方面，人才培养，设备管理，生产决策。
2. 核电这样复杂、成熟、保守的领域，如何引入大模型？
   • 数据安全与网络安全；
   • 如何看待大模型的幻觉问题？这要分为两种类型，一类是有答案的问题，一类是没有答案的问题。所谓的幻觉恰恰是大模型不可替代的原因之一。
   • 寻找明星场景作，以AI讲师为突破口，逐步扩展到设备管理与生产决策。AI讲师是数字化基建下培训领域率先掀起的革命，自此，人才培养成为按图索骥的旅行。
3. 核电从业者AIGC基础薄弱，如何迎接挑战？
   • 与高校建立AIGC人才联合培养机制；
   • 研发基于大模型的零代码应用商城，让核电员工通过自然语言交流，完成应用场景开发。

演讲提纲：

1. 以GPT为代表人工智能技术，可以为核电做什么？
2. 核电这样复杂、成熟、保守的领域，如何引入大模型？
3. 核电从业者AIGC基础薄弱，如何迎接挑战？
4. 阶段性成果

听众受益点：

• 复杂工业体系发展AIGC的得与失
• 核电垂直领域大模型研发经验
• 央企与高校合作新思路
• 如何看待大模型在垂直领域中的幻觉