大模型数据处理vs人工数据处理，哪个更靠谱？

我觉得大模型和人工处理数据，就像两个风格迥异的助手，各有各的“脾气”和优势，不能简单说谁更靠谱。

拿我写论文收集资料来说吧，查找相关研究数据时，大模型就像个超级“信息快递员”。我在搜索引擎输入关键词，相关论文、报告的要点瞬间就呈现在眼前，速度快得惊人。它能快速筛选整合海量学术数据库里的信息，让我一下子就对研究领域的大致情况有了了解，要是我自己一本本去翻文献，那得花上老多时间。

但这“快递员”偶尔也会“送错货”。有次我想找特定地区某行业近五年详细的市场占有率数据，大模型给出的内容有些年份缺失，还有些数据来源不明，我根本不敢直接用在论文里。没办法，我只能自己去权威机构网站、专业统计年鉴里一点点找，这个过程就像在大海捞针，特别耗费精力，可找到的数据却让我心里踏实，毕竟是自己严格筛选核对过的。

又想起之前帮老师整理学生成绩数据，要是靠人工录入和计算平均分、排名啥的，不仅累得眼睛发花，还特别容易出错。用数据分析软件（背后也有类似大模型的算法逻辑），几秒钟就能完成，还不会出错，效率那叫一个高。不过，分析成绩背后反映的学生学习状态时，软件只能给出数字结果，像哪个学生最近成绩波动大可能是因为家庭因素，哪个学生偏科可能需要特定辅导，这些深入洞察还得靠老师凭借多年教学经验，也就是人工分析才能得出。

所以说，大模型处理数据像闪电一样快，能解决不少基础又量大的活儿，但细节把控和深度理解上，还得人工来“压阵”，两者结合才是最靠谱的“数据处理搭子” 。

去年帮公司做市场调研，领导让我一周内整理完三年销售数据，还要分析客户流失原因。当时我试过两种方式，说点实在感受。

先说AI处理：
第一次把Excel表格丢进某大模型，10分钟就给了图表和结论，说是"东北区销量下滑主因是物流延迟"。结果核对原始数据发现，模型把2021年疫情封控期间的异常数据当成了常态，连仓库搬迁导致临时停运的备注都没识别。
第二次学聪明了，先把数据清洗规则写清楚，让AI按季度排除特殊事件。结果发现它统计复购率时，把同个客户不同子公司账号算成了新客户——这种业务逻辑它根本理解不了。

再说人工处理：
自己用Excel透视表折腾两天，发现有个代理商连续6个月进货量腰斩，打电话问才知道对方老板离婚导致内部混乱，这种藏在数字背后的故事AI永远挖不到。
但手动核对3000多条客户记录时，凌晨三点盯屏幕看到重影，把“已流失客户”和“休眠客户”标混了二十多条，第二天被财务部追着骂。

现在我的原则是工作先让AI打头阵，最后自己在过一遍。

首先，大模型处理数据的优势在于处理速度和规模。它们可以快速处理大量数据，比如实时分析或生成内容，这在人工处理时可能需要很长时间。另外，大模型可以24小时不间断工作，不会疲劳，这对需要持续处理的任务来说是个优势。准确性方面，在结构化数据和模式固定的任务中，比如数学计算或文本分类，大模型可能更准确。但如果是复杂、需要上下文理解的任务，比如情感分析或创意生成，大模型可能不如人类灵活，容易产生错误或偏见。

然后是人工处理的优势。人类在处理复杂、模糊的数据时有更强的理解能力，能够考虑文化背景、情感因素等，这在客服或内容审核中很重要。人类还能进行创造性思考和伦理判断，这在需要创新或涉及道德问题的场景中不可或缺。此外，人工处理可以避免大模型可能存在的隐私和数据安全问题，因为人类处理数据时可能更谨慎。

其次考虑到应用场景，比如在金融数据分析中，大模型可以快速处理大量交易数据，发现异常模式，但可能需要人工审核以防误判。医疗领域，大模型辅助诊断可以提高效率，但最终决策需要医生结合临床经验。内容生成方面，大模型可以快速产出初稿，但需要编辑润色以确保质量和符合要求。

总的来说，两者各有优劣，没有绝对的好坏，关键是根据具体需求选择合适的方法，甚至结合使用。比如用大模型处理基础性、重复性任务，释放人力资源去处理更复杂的部分。同时，用户可能担心大模型的可靠性和安全性，比如数据隐私、模型偏差等问题，这需要在实际应用中制定规范和管理措施。没有绝对“更靠谱”的方式，关键在于明确需求边界，构建“人机协作”的混合工作流。

在评估大模型处理数据与人工处理数据的可靠性时，需结合具体场景和需求综合分析：

一、大模型处理数据的优势与局限

优势：

1. 高效处理海量数据：AI大模型可快速处理PB甚至EB级数据（如多模态训练），尤其在标准化任务（如代码修复、文本生成）中效率远超人工。
2. 复杂模式识别：基于大规模预训练，AI能在数据中发现潜在关联性，例如在软件工程任务中生成修复补丁的成功率可达33%以上。
3. 环境优化能力：通过容器化、标准化评估环境（如SWE-bench Verified），AI可减少人工环境配置错误导致的误判。

局限：

1. 数据依赖性：AI性能受限于训练数据的质量和代表性，数据偏见可能导致输出偏差（如性别歧视或逻辑错误）。
2. 可解释性差：决策过程多为“黑箱”，难以追溯错误根源，在医疗、法律等敏感领域应用受限。
3. 对抗攻击风险：恶意输入可能误导模型，例如通过0.006%的投毒数据即可干扰训练结果。

二、人工处理数据的优势与局限

优势：

1. 复杂判断与灵活性：人类擅长处理模糊、多义性问题（如语义理解或伦理决策），尤其在需要领域专业知识时（如医学诊断）更可靠。
2. 数据标注与修正：人工可识别并修正数据中的细微错误，例如通过标注优化提升AI训练集质量。
3. 伦理与隐私保护：人工介入能更灵活地处理敏感数据，避免AI因合规漏洞导致的隐私泄露。

局限：

1. 主观性与疲劳误差：人工处理易受情绪、疲劳影响（如连续标注200篇文章时评分波动显著）。
2. 成本与扩展性：处理大规模数据时，人工成本高且效率低，例如EB级多模态数据需依赖AI。
3. 一致性不足：不同人员的标注标准差异可能导致数据不一致，影响后续模型训练。

三、综合结论：场景决定可靠性

1. 大规模标准化任务：AI更优。例如代码修复、文本生成等场景，AI的效率和成本优势明显，且通过验证集优化（如SWE-bench Verified）可提升可靠性。
2. 复杂或高风险的领域：人工更可靠。如医疗诊断、法律文书等需结合专业知识和伦理判断的场景，人工介入不可或缺。
3. 最佳实践：人机协同：
   • AI为主，人工为辅：利用AI处理海量数据，人工负责关键审核（如标注纠偏、伦理审查。
   • 内生安全设计：结合数据备份、脱敏技术（如华为的网存联动方案）和人工诱饵检测，提升系统健壮性。

总之，两者并非对立关系，而是互补工具。未来趋势是通过技术优化（如可解释性增强、对抗训练）和伦理框架完善，推动AI与人工协同的“可信数据处理”模式。

大模型处理数据和人工处理数据各有优势和局限性，不能简单地说哪个更靠谱，具体要根据应用场景、数据类型、任务目标等因素来判断。以下是对两者的对比分析：

1. 大模型处理数据的优势
   效率高：大模型能够快速处理和分析海量数据，短时间内完成复杂的，任务如文本生成、图像识别、数据分析等。例如，生成一篇数千字的文章可能只需几秒。
   覆盖范围广：大模型经过大规模数据训练，能够处理多种类型的数据和任务，适应性强，无需针对每个任务重新设计算法。
   一致性好：大基于模型统一的算法和训练框架，处理结果具有较高的一致性，不受人为因素干扰。
   学习能力强：通过不断学习新的数据和反馈，大模型可以优化自身性能，适应新的任务和场景。
2. 大模型处理数据的局限性
   缺乏灵活性：大模型的输出通常基于预设的规则和训练数据，难以对特殊情况或未见过的场景做出灵活判断。
   数据依赖性强：大模型的性能高度依赖于训练数据的质量和多样性。如果数据有偏差或不完整，可能导致错误的输出。
   难以解释：大模型的决策过程复杂，难以像人类一样直观地解释其推理逻辑，这在一些需要可解释性的领域（如医疗、法律）是重大缺陷。
   成本高：训练和维护大模型需要大量的计算资源和资金投入，且对硬件要求较高。
3. 人工处理数据的优势
   灵活性强：人类可以根据具体情况灵活调整处理方式，对复杂问题或特殊情况有更强的应对能力。
   可解释性高：人类能够清晰地解释处理过程和决策依据，这对于需要透明度和可解释性的任务非常重要。
   适应性强：人类可以快速适应新的任务和场景，无需像大模型那样重新训练。
   创造性强：人类在处理数据时可以发挥创造力，提出新的思路和解决方案，而大模型通常只能基于已有知识进行推断。
4. 人工处理数据的局限性
   效率低：人类处理数据的速度远低于大模型，尤其在面对海量数据时，效率瓶颈明显。
   一致性差：人工处理容易受到疲劳、情绪等因素影响，导致处理结果的一致性较差。
   成本高：人工处理需要投入大量的人力和时间成本，尤其在大规模数据处理任务中，成本可能远高于大模型。
   知识局限性：人类的知识和经验有限，可能无法像大模型那样快速获取和应用大量信息。
5. 结合使用的优势
   在实际应用中，大模型和人工处理可以相互补充，发挥各自的优势。例如：
   预处理和初步筛选：大模型可以快速处理海量数据，筛选出有价值的部分，然后由人工进行深入分析和决策。
   复杂问题处理：对于大模型无法准确处理的复杂问题，人工可以介入，提供更灵活的解决方案。
   模型优化：人工可以对大模型的输出进行审核和反馈，帮助模型不断优化和改进。
   总结
   大模型和人工处理各有优劣，不能简单地说哪个更靠谱。在实际应用中，应根据具体任务的需求、数据特点和资源限制，选择合适的方式，或者将两者结合使用，以达到最佳效果。

大模型数据处理的优势：
1、效率高
2、一致性高
3、模式识别能力强
4、成本效益高

大模型数据处理的局限：
1、理解力有限
2、数据依赖性强
3、灵活性不足
4、可解释性差

人工数据处理的优势：
1、理解力强
2、灵活性高
3、创造力和创新能力
4、伦理和道德判断

人工数据处理的局限：
1、效率低
2、一致性差
3、成本高
4、主观性较强

作为一名在一家电商公司负责用户行为分析的数据运营人员，我亲历过人工处理和大模型处理数据的碰撞。去年双十一大促期间，我们的团队面临处理2.3亿条用户点击流数据的任务，这个经历让我对两者的差异有了深刻认知。

真实案例1：商品标签清洗
当我们尝试用自研的NLP模型自动生成商品标签时，模型将"真丝枕套（60支长绒棉）"错误归类到"家纺>床垫"类目，因为它捕捉到了"枕"字却忽略了材质矛盾。而人工审核员小王立即发现了这种语义冲突，这种对上下文逻辑的敏感度，现有模型还难以企及。

真实案例2：用户评论情感分析
在处理"这个充电宝轻得像玩具，但居然真的能充满三次手机"的评论时，大模型给出了0.73的负面情绪值，而人工标注员准确识别出这是带有惊喜感的正面评价。这种反讽语句的理解，需要现实生活经验的支撑。

但我们发现了黄金组合：

1. 预处理阶段用大模型完成去重、基础分类，处理效率提升47倍
2. 关键数据层设置人工校验节点，比如价格敏感度标签的生成
3. 建立反馈闭环，将人工修正结果反哺模型训练，使错误率从12%降至3.8%

最惊喜的是在用户流失预测中，大模型发现了人工从未注意到的模式：凌晨3-4点反复查看运费政策的用户，7日内流失概率达81%。这种从海量数据中挖掘微观模式的能力，是人类难以持续的。

我的实践总结是：标准化的脏活累活交给机器，需要价值判断的关键决策点保留人工。就像我们现在的舆情监控系统，大模型实时扫描10万+评论，但每周三下午的决策会上，运营总监永远会要求展示经人工核验的TOP50代表性用户声音。这种"机器广撒网+人工深聚焦"的模式，或许才是当下最优解。

大模型更加高效

大模型在数据处理上的确有很多亮点。像我们团队之前处理过百万级的图文数据，纯靠人工筛不仅耗时还容易漏掉关键信息。后来用多模态大模型打前阵，它三下五除二就能把文字、图片甚至视频里的信息结构化，比如从医疗影像里快速定位病灶，或者从监控视频里抓异常行为。这种速度和效率，
人根本追不上。不过最实际的还是成本——某次用某云的大模型服务，处理同样规模的数据，落地成本直接砍半，这对企业来说可比招20个人划得来多了。

特殊情况，人功更难精准
但完全依赖机器也不行。去年我们做法律文书解析时，大模型把“连带责任”条款误标了三次，最后还是靠法务同事肉眼把关才没捅娄子。人处理数据的优势在于能“见机行事”，比如面对模糊的CT片子，
医生能结合临床经验判断，而算法可能只会按概率输出结果。我们现在的工作流通常是：大模型先跑完80%的脏活累活，剩下20%的模糊地带交给人工复核，这样既保效率又守住了质量底线。最近在做用户隐私数据清洗时，也是靠这个法子既合规又高效。

从天气预报准确率演变的历史角度来看，大模型数据处理和人工数据处理各有优劣，但随着技术进步，大模型数据处理逐渐成为主流，并在许多方面展现出更高的可靠性。以下是对两者的对比分析： 1. 人工数据处理时代    早期天气预报：在计算机技术尚未普及的时代，天气预报主要依赖人工观测和经验分析。气象学家通过收集地面观测站、气球探空和船舶报告等数据，结合经验和理论模型进行预测。    优点：    灵活性：人类专家可以根据经验和直觉调整预测结果。    局部适应性：对特定地区的天气模式有较深的理解。    缺点：    数据量有限：人工处理的数据量远不及现代传感器和卫星的数据规模。    主观性：预测结果受个人经验和主观判断影响，可能存在偏差。    效率低：人工分析耗时较长，难以应对快速变化的天气系统。

 2. 大模型数据处理时代    现代天气预报：随着计算机技术和数值天气预报（NWP）的发展，天气预报逐渐转向基于大数据的自动化处理。现代天气预报依赖于超级计算机、卫星遥感、雷达观测和全球气象网络，通过复杂的数学模型（如大气动力学方程）进行预测。    优点：      数据规模：大模型可以处理海量数据，包括卫星图像、雷达数据、地面观测等，覆盖范围广。      计算能力：超级计算机可以在短时间内完成复杂的数值模拟，提供高精度的预测。      客观性：模型基于数学和物理规律，减少了人为偏差。      实时性：能够快速更新预测结果，适应天气系统的动态变化。    缺点：      复杂性：模型的构建和调优需要大量专业知识和计算资源。      局部细节不足：尽管整体预测精度高，但在局部地区或极端天气事件中可能存在误差。      黑箱问题：部分大模型的决策过程缺乏透明性，难以解释。

3. 准确率演变的历史    20世纪中期以前：天气预报主要依赖人工经验，准确率较低，尤其是中长期预测。    20世纪中后期：数值天气预报的引入显著提高了预测精度，但受限于计算能力和数据量，准确率仍有较大提升空间。    21世纪以来：随着大数据、AI技术和超级计算机的发展，天气预报的准确率大幅提升。现代模型能够提供小时级、公里级的高精度预测，尤其是在短期预测中表现优异。 4. 大模型 vs 人工数据处理：哪个更靠谱？    整体可靠性：大模型数据处理在大多数情况下更靠谱，尤其是在数据规模、计算速度和客观性方面具有明显优势。    局部和极端情况：在某些局部地区或极端天气事件中，人工经验仍然具有参考价值。人类专家可以结合模型结果和实际观察，提供更灵活的预测。    未来趋势：随着AI技术的进一步发展，大模型将更加智能化和精细化，能够更好地处理局部细节和极端情况。人工数据处理可能会逐渐退居辅助角色。

5. 案例分析    成功案例：现代天气预报在台风路径预测、暴雨预警等方面取得了显著进展。例如，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的模型在全球范围内被广泛使用，其预测精度远超人工方法。    局限性：在某些复杂地形（如山区）或突发性天气事件中，模型预测仍存在不确定性，需要人类专家的补充和修正。

6. 结论    大模型数据处理：在大多数场景下更靠谱，尤其是在数据规模、计算速度和整体精度方面具有明显优势。    人工数据处理：在局部细节和极端情况下仍具有参考价值，但整体作用逐渐减弱。    未来方向：大模型与人类专家的结合可能是最优解。通过人机协作，可以充分发挥两者的优势，进一步提高天气预报的准确性和可靠性。

作为一名从业者，如果抛开案例或者实际情况，仅仅是从“大模型数据处理vs人工数据处理”这个标题来说，这是一个伪命题。大模型数据处理会带来无与伦比的效率，但是大模型需要了解数据处理的意图，这需要大量的训练，而且数据处理的意图是不一样的，需要根据不同的项目不断的优化。人工数据处理比起大模型来说则是效率低，但是人工处理确是能够很快的了解数据处理的意图，能够满足数据处理的需求，所以二者应该是相辅相成的。

大模型数据处理和人工处理数据各有优劣，很难一概而论哪个更"靠谱"，但结合我在医疗影像分析领域的真实经历，我认为两者是互补关系而非替代关系。

一、从临床诊断场景看两者的协作模式
去年参与某三甲医院的AI辅助诊断项目时，我们使用大模型处理CT影像的日均量达到2000例，是人工处理效率的15倍。但在实际应用中：

• 大模型负责初筛：自动标注病灶位置、计算体积变化等结构化数据处理
• 医生团队重点复核：对AI标注的5%可疑案例（如边界模糊的结节）进行人工复核
  这种协作模式使肺结节检出率提升27%，同时将医生工作量减少40%

二、关键性能指标的对比分析

1. 处理速度：大模型对500份病历的结构化处理仅需3分钟（人工需3周）
2. 成本控制：某医保数据分析项目，使用大模型后数据处理成本从80元/例降至12元/例
3. 准确性边界：在标准心电图分类任务中，大模型准确率达97.6% vs 主任医师团队的98.2%
4. 复杂场景表现：对罕见病病例的影像分析，资深医师准确率83% vs 大模型61%

三、实战中发现的核心痛点
在部署某省基层医疗数据平台时发现：

• 大模型处理方言语音病历的转写错误率高达32%（普通话场景仅5%）
• 对病历中"阵发性钝痛"等模糊描述的识别偏差，导致后续结构化数据出现逻辑矛盾
• 需要人工建立10万条本地方言对照词库后，模型准确率才提升到可用的89%

四、效率与质量平衡的解决方案
我们目前采用的混合工作流：

1. 第一层过滤：大模型批量处理结构化数据（检验数值、标准影像特征等）
2. 第二层校验：开发了基于规则的自动化纠错系统（如血压值逻辑校验）
3. 第三层复核：由3年经验以上的医技人员复核关键指标
   该方案使某区域医疗数据平台的建设周期从18个月压缩到5个月，数据质量评分从初始的76分提升至稳定期的93分

五、行业发展趋势观察
从FDA近三年审批的45个医疗AI产品来看：

• 纯算法审批通过率从2019年的32%下降至2023年的18%
• 人机协同系统的审批通过率持续保持在82%以上
• 最新趋势显示，融合临床决策路径的混合系统（如IBM Watson Oncology的升级版）开始成为主流

对于标准化程度高、数据规模大的场景（如医保结算、流行病统计），大模型具有明显优势；但在涉及复杂判断、模糊语义、创新研究的场景，人工处理仍不可替代。最理想的模式是构建"AI预处理-规则引擎校验-人工重点复核"的三级数据处理体系，这种架构在实际项目中能使综合处理效率提升3-8倍，同时将错误率控制在0.5%以下。

大模型处理数据的优势：

效率与规模：支持多模态数据批量处理，如文本解析、图像识别、音视频分析等，可在短时间内完成人工难以企及的数据量（如百万级文档分析仅需数小时）。
成本控制：通过自动化流程可降低50%以上的数据处理成本，特别适合标准化程度高的业务场景。
模式识别能力：在结构化信息提取（如合同关键条款抓取）和规律性数据分析（如销售报表趋势预测）方面表现稳定。
人工处理数据的优势：

语义理解深度：能精准把握语境中的隐含信息（如法律文件中的潜在风险点），处理歧义表述时更具判断力。
创造性分析：在需要跨领域知识融合的场景（如市场趋势与文化因素关联分析）中展现独特价值。
伦理敏感性：对数据隐私、文化禁忌等问题的处理更符合人类价值观。
综合建议：

基础数据处理：推荐采用"大模型预处理+人工复核"模式，如舆情监测中先用AI完成90%的基础信息提取，再由人工进行情感倾向校准。
复杂决策场景：建议以人工分析为主导，如战略规划制定时，可将大模型作为数据支撑工具而非决策主体。
新兴领域探索：需建立人机协作机制，例如医疗影像诊断中，AI负责病灶初筛，专家团队进行最终临床判断。
当前技术发展阶段，二者呈现明显的互补特性。根据Gartner 2024年报告，采用人机协同模式的企业，其数据分析决策准确率比纯人工或纯AI模式分别提升27%和41%。建议根据具体业务需求（数据敏感性、处理时效、精度要求等）设计混合工作流。

从我的实际经验和观察来看，大模型数据处理和人工数据处理各有优劣，适用场景也有所不同。以下是我结合真实经历的一些分享：

1. 大模型数据处理的优势：
   效率高：大模型可以快速处理大量数据，尤其是在结构化数据提取、文本摘要、信息分类等场景下，效率远超人工处理。比如，我曾经需要从数千份文档中提取特定字段的信息，使用大模型处理后，只需要几分钟就能完成，而人工处理可能需要数小时甚至数天。
   多模态支持：大模型可以处理文本、图像、音频、视频等多种数据格式，这一点非常强大。例如，在一个项目中，我需要同时从图片和文本中提取信息，大模型能够轻松完成跨模态的分析和整合。
   降低技术门槛：对于非专业人士来说，大模型提供了一种便捷的数据处理方式。我身边的一些朋友甚至没有编程经验，但也能通过简单的交互式界面完成数据处理任务。
   成本效益：在大规模数据处理场景下，大模型可以显著降低人力成本，尤其是在需要快速迭代和高效处理的业务中。
2. 人工数据处理的优势：
   灵活性和深度理解：人工处理在需要深度理解和复杂逻辑分析的场景下更具优势。例如，在处理涉及行业特定术语或需要结合上下文进行判断的任务时，人工处理往往更可靠。
   定制化能力强：如果数据处理需求非常个性化或复杂，人工处理可以根据具体情况灵活调整策略。
   数据隐私和安全：对于涉及敏感数据的场景，人工处理可能更放心，尤其是在数据无法上传到云端的情况下。
3. 实际应用中的选择：
   适合大模型的场景：当数据量大、格式多样、需求标准化时，大模型处理更靠谱。比如，文本分类、信息提取、数据清洗等。
   适合人工处理的场景：当数据量小、需求复杂、需要深度分析时，人工处理更可靠。比如，复杂的商业分析、法律文档解读等。
   我的尝试与体验：

我曾尝试使用大模型进行数据处理，比如通过一些在线工具将PDF文件中的表格数据提取出来，或者从一段视频中提取关键信息并生成摘要。这些工具确实节省了很多时间，但在处理一些复杂或非标准化的数据时，结果并不总是准确，需要人工二次校对。

总的来说，我认为大模型数据处理更适合大规模、标准化的场景，而人工处理在灵活性和深度分析上更具优势。如果能够结合两者的优点，比如用大模型完成初步处理，再由人工进行校对和优化，可能会是最佳的选择。

大模型处理数据和人工处理数据各有优劣，具体选择取决于任务的性质和需求。

大模型处理数据的优势

• 标准化统一：大模型可根据设定的规则统一处理
• 效率高：机器处理相对人工来说速度更快
• 批量化：大模型处理可以批量同时处理

人工处理数据的优势

• 灵活性：通过人的主观判断在复杂任务可以做出复杂的决策
• 创造和直觉：根据人的经验和创造力，在处理数据时可能会迸发出新的想法
• 伦理道德：人类受知识和社会等因素，在判断的时候会多考虑一些这些伦理道德

结合使用

在实际应用中，大模型和人工处理数据往往结合使用，以发挥各自的优势：

1. 初步处理：使用大模型进行数据的初步处理和分析，快速筛选和整理数据。
2. 深度分析：人工对初步处理结果进行深度分析和验证，确保结果的准确性和合理性。
3. 反馈优化：人工的反馈可以用于优化和训练大模型，提高其处理能力和准确性。

有幸使用了阿里百炼的多模态场景落地，真实比较了大模型和人工的对比：大模型在通用场景下的识别率已经达到80%-90%,比如垃圾桶、帽子、工服的识别。但在不常见的场景中准确率在50%-70%之前。人工的准确率在90%左右。
结论：个别场景已经可以代替人工，但是大模型更多复杂场景需要更多的数据训练。（相信大模型会越来越优秀，最终识别准确率越来越高）
另外：使用大模型需要解决幻觉问题，不然结果有很多的随机性。

应该说都没有绝对的，应该根据不通的需求选择不同的处理方式：
1、常规场景
大模型数据处理：更靠谱。例如在互联网公司处理海量用户行为数据，分析用户的浏览偏好、购买习惯等，大模型可以快速对大规模数据进行挖掘和分析，发现其中的潜在规律和趋势，效率高且能处理复杂的数据关系，人工处理如此大规模的数据几乎不可能完成。
人工数据处理：难以应对大规模数据的常规分析，效率低且容易出错，在这种场景下不如大模型数据处理靠谱。
2、对数据准确性和可解释性要求极高的场景
人工数据处理：更靠谱。在医疗诊断、金融风险评估等领域，对数据的准确性和可解释性要求极高。比如医生在诊断疾病时，需要对患者的各项检查数据进行仔细分析和判断，依据自己的专业知识和经验给出准确的诊断结果，并且能够清楚地向患者解释诊断依据。
大模型数据处理：虽然准确性较高，但由于其黑盒性质，可解释性差，在这些对可解释性要求极高的场景中，可能会让使用者对结果的信任度降低，不如人工数据处理靠谱。
3、处理具有特殊情况或复杂情境的数据场景
人工数据处理：更具优势。例如在处理一些历史档案数据时，可能存在数据格式不统一、内容模糊不清、存在特殊的历史背景等情况，人工可以根据对历史背景的了解和专业知识，灵活地对这些数据进行解读和处理，做出合理的判断。
大模型数据处理：通常是基于已有的数据模式和规律进行处理，对于超出其训练范围的特殊情况和复杂情境，可能无法准确处理，需要大量的额外数据和调整才能适应，在这种场景下不如人工数据处理灵活和靠谱。

以上是通过不同的场景，不同的需求对于大模型数据处理和人工数据处理的选择；

我个人认为凡是没有绝对

核心优势对比
大模型数据处理：

效率与规模：可秒级处理百万级数据（如GPT-3单次输入支持数万字），适合舆情监控、金融高频交易等场景。

模式识别能力：在NLP任务中，BERT等模型对文本情感分类准确率可达90%以上，远超人类平均75%的水平。

持续学习：通过在线学习技术（如Meta的LLAMA），模型可实时更新知识库，保持信息时效性。

人工数据处理：

复杂决策：在医学影像诊断中，资深放射科医生对罕见病变的识别准确率比当前最佳AI模型高15%-20%。

伦理判断：法律文书审核时，人类律师对「合理注意义务」等模糊概念的判断误差率比AI低30%。

创造力：广告创意测试显示，人类团队产生的爆款方案数量是AI生成内容的3倍。

理想的情况往往是两者的结合。例如，人工可以用于大模型的结果验证、数据的清洗和初步分析，而大模型则可以处理大量的重复性和自动化的任务。所以，哪种方式“更靠谱”取决于任务的性质。如果数据复杂、量大且标准化程度高，大模型更有优势；如果涉及到复杂的决策、伦理判断或数据量不大，人工处理可能会更加稳妥。

理想的情况往往是两者的结合。例如，人工可以用于大模型的结果验证、数据的清洗和初步分析，而大模型则可以处理大量的重复性和自动化的任务。

所以，哪种方式“更靠谱”取决于任务的性质。如果数据复杂、量大且标准化程度高，大模型更有优势；如果涉及到复杂的决策、伦理判断或数据量不大，人工处理可能会更加稳妥。