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AI大模型竞相出现,如何改变未来世界?

AI大模型竞相出现,如何改变未来世界?

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未来,AI大模型的发展会催生更多新业态、新模式,产生更多就业形态。


文 | 赵建琳 朱耘

ID | BMR2004


图片由2023全球数字经济大会组委会提供


2023年科技领域最热的词语有哪些?AI一定在其中。


7月4日晚,2023全球数字经济大会在北京开幕,本次大会以“数据驱动发展,智能引领未来”为主题,致力于构建国际顶级的交流与合作平台,共创普惠均衡、创新包容、合作共赢、共同繁荣的全球数字经济格局。本次大会还布设了精品主题展,共有110家企业参展,全景展示数字技术在政府服务、社会发展、企业生产、群众生活等方面的应用魅力。


京东集团CEO许冉在大会主论坛做分享时谈到近年数字技术发展日新月异,特别是ChatGPT横空出世,引发AI热潮,甚至被认为人工智能可能迎来了“iPhone”时刻,国内多个科技公司、头部企业纷纷推出适配各类需求和诸多行业的大模型,并带来应用端的百花齐放,深刻反映了数字时代正在加快向纵深发展。


《商学院》记者探馆时注意到,多家展商在本届大会上带来了自己的AI大模型技术。比如阿里云展示了自己的大语言模型“通义千问”,目前已具备的能力包括但不限于回答问题、创作文字、编写代码、提供各类语言的翻译服务、文本润色、文本摘要、扮演角色进行对话等。百度智能云展示了文心千帆大模型平台。据百度智能云官方介绍,该平台目前已在办公提效、知识管理、智能客服、智能营销等超过400个具体场景中取得非常有价值的测试效果。国内互联网平台出海企业昆仑万维科技股份有限公司(以下简称“昆仑万维”)展出了“天工”大模型,这是由昆仑万维主导研发,有强多模态输出能力的预训练大模型,最多支持1万字以上的文本对话,实现20轮以上的问答交互,拟应用场景包括文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数学推算、多元需求。


如何认识AI大模型的意义?它会带来哪些改变?7月5日,一场关于“AI大模型的未来格局”的圆桌对话在今年全球数字经济大会上展开。


01

AI大模型的应用方式:B端和C端



2023年3月,OpenAI发布了多模态大模型GPT-4,它可接受图像和文本输入,生成文本,相比上一代GPT-3,GPT-4具有更广泛的常识和解决问题的能力,允许长文内容创建、扩展对话和文档搜索分析等应用场景,该模型一经发布就震动科技界,成为话题中心。


虽然GPT-4的发布证明了一代更比一代强,但GPT-3一定程度上是引发众多科技公司布局大模型的起点。2020年,OpenAI发布了预训练语言模型GPT-3,该模型训练所用的数据量达到45TB,其数据处理和对人类意图的理解等能力完全超越了上一代技术,在很多实际任务上已大幅接近人类水平,因而在业内,2020年也被称为大模型“元年”。


北京智谱华章科技有限公司CEO张鹏指出,在全球数字化浪潮中,数字资源会越来越丰富,增长速度会呈爆炸式生长。人们期待AI能在一个新的时代里为人类提供更高级的服务,这是AI大模型诞生的时代背景。


昆仑万维从2020年开始做预训练大模型的研发工作,大模型的核心工作逻辑是人类把需要机器学习的材料输入到大模型中,经过学习,大模型最终习得相应能力。


从昆仑万维CEO方汉的实战观察来看,基本上所有大模型的落地都分为B端(企业端)和C端(消费者端)。B端的主要工作在于对数据的收集和处理。因为大模型属于文本大模型,因此当学习资料属于图表、公式等形式时,大模型企业要先协助行业企业(如金融、法律等)把像图表、数学公式等行业专有数据转为文本形式,其次要将不同行业的商业逻辑、技术逻辑记录下来并进行文本化处理,之后输入给大模型,这样大模型才能真正有效地为B端的行业企业服务。


C端的应用主要体现在办公和娱乐上。办公方面,大模型可以把世界上各种语言形式下的知识转化为消费者熟悉的语言,以应用于公文写作、程序编写、知识学习等不同办公学习场景,最终的作用是给人提供更好的信息助力。娱乐方面,大模型可以针对文学、音乐、漫画、动画、视频等形式产生端到端的内容制作工具。方汉预计,未来3到5年内,基于大模型产生的端到端的内容制作工具将颠覆内容生产流程,可以让更多的人进入到内容创作领域,迎来更丰富的内容创作时代。


大模型的构建离不开大数据。北京融信数联科技有限公司董事长于笑博指出,大数据和AI是相辅相成、密不可分的关系,数据的质量越好,对大模型的构建和应用就会产生越大的价值。“因此,公司这几年的实践也体现了两个特色:一是基于多模态数据和融合基础之上进行数据分析和模型构建,目前能够处理和驾驭的数据种类从大类来讲已达上百种,比如社会运行相关数据、城市传感器数据等一系列数据;二是自主研发了智能体图谱技术,通过各种数据本体的对齐和构建,实现不同数据间的关联和分析,广泛服务于政府、企业和经济社会的数字化转型。”


02

AI赋能千行百业:提质、降本、增效



科技创新的意义是什么?新加坡亚洲数字经济科学院院长陈柏珲认为,意义一定是要提高生产力,丰富人们的物质文化生活。“为什么ChatGPT的发布引起全民热议,就是因为它很好地契合了这一点。”


陈柏珲指出,AI大模型的应用会帮助很多行业提高工作效率和生产力,比如新闻行业,AI可以在很短时间,如半分钟内写好一篇具有完整的新闻六要素的稿件,甚至能在稿件中做意义性的总结。再如法律行业,AI可以帮助律师、法官完成一些简单的工作,比如通过AI进行简单的日常法律咨询,为简单的民事纠纷提供裁决建议,由人类法官审阅确认并宣判,再进一步设想,如果每个人都有一个数字人分身,可能人本身都不用亲自到法院。医疗领域也同样,通过将血压血糖心跳频率等身体指标输入到AI中,医生就可以根据大模型中的数据作出判断,甚至提供诊疗方案。“如果未来可以实现这些,对当下来说是多么颠覆的事情。”


陈柏珲介绍,目前他所在的新加坡亚洲数字经济科学院正在和东南亚的电商机构合作,开发基于消费者浏览、购物记录的购物平台大模型。当消费者需要和店家反馈意见时,AI会根据消费习惯生成答案,该答案并不是像现在一样都是标准性的答案,而是个性化的、定制化的答案,店家不用再打字,只需要从模型给到的几个答案中选出最合适的发送给消费者就可以。


张鹏发现,如何借助AI大模型的基础设施赋能千行百业,解决数字经济当中的痛点问题,是企业必须面对的话题。“以互联网行业为例,该行业拥有全球最大的用户群体,需要具备快速的算法迭代能力,因此平时需要大量算法工程师和维护人员进行算法研发和维护工作,由此带来的成本相当高,这类行业需要用更接近于人类智能的AI基础设施去解决相关问题。”


在张鹏看来,无论是应用在B端还是C端,最终的目的都是提质、降本、增效,“从这几个方面来讲,我们坚信未来AI大模型一定是数字经济时代非常重要的基座型技术和基础设施,也相信AI大模型能够赋能千行百业,帮助我们改善生活,提升我们全球数字经济的运转能力。”


不过,在广泛应用AI技术的同时,也要考虑人是否做好了相应的准备。马来西亚工业-政府集团高级副主席拉斯坦·艾哈迈德指出,技术的应用需要多方协同,比如马来西亚目前正在与国际伙伴一起探索如何用一体化平台来管理城市的电源等公共事业,这不是一个单纯的技术问题,需要考虑到人们是否做好了准备去迎接技术带来的改变,“这意味着我们要从用户的角度去考虑他们可能需要为此掌握哪些知识和技能,更人性化地将之运用到城市管理中。”


03

AI带来就业市场的变化:催生更多新业态、新模式,产生更多就业形态



云账户党委书记、联合创始人兼首席技术官邹永强认为,当前人类已经进入了以大模型为代表的AI新时代,它会对就业产生多方面的影响。


第一,提升工作效率和提高工作创造力。一些生成式人工智能已经可以比较轻松地完成一般的文学创作、报告撰写以及绘制等工作,这些工作过去都是由人来完成。有研究表明,借助AI大模型,未来十年知识工作者的工作效率可以提升超4倍。对于一些需要更强自主性、需要复杂决策的有创造性的工作,AI大模型可以帮人更好地激发才华和创造力,从而提供更好的产品和服务。


第二,AI大模型对现有的一些岗位产生影响的同时,也会催生新的岗位。像以ChatGPT为代表的生成式人工智能,一方面会影响原本由人来做的文案、客服等岗位,但同时也会创造以提示词工程师(帮助人类更好地与 AI 互动)、语言模型训练师(利用人工智能技术进行自然语言处理模型训练的专业人员 )为代表的新岗位。


第三,催生新的创业机会。AI大模型可以帮助人对产品、服务以及工作流程进行重构甚至创造,一些垂直领域像医疗、金融、能源等行业的大模型,可以解决这些行业的痛点,形成一些创业机会。以医疗为例,AI大模型通过训练,可以在数月甚至更短时间内,学到医学院学生花十年左右才能完成的学习任务,有了数百家医院的临床案例,AI大模型可以快速学到临床中的经验和技能,从而帮助医生更好地提供诊疗方案。


邹永强指出,未来,AI大模型的发展会催生更多新业态、新模式,产生更多就业形态。“云账户目前服务8500万新就业形态劳动者,提供灵活就业服务,这些劳动者覆盖视频创作、分享社区、本地生活等15个行业、60多个细分领域,覆盖像视频创作者、内容创作者等职业,这些职业是近些年才产生的,未来也将由于AI大模型发生重大变化。”


邹永强认为,AI大模型给人带来的最大变化在于促使个人综合能力提升,原来需要团队协作才能完成的任务,现在借助AI大模型,个人就可以完成。因此,个人能力的提升会催生更多灵活就业的场景和平台,这些场景和平台又会让个人更容易分享知识、技能和服务。未来如果希望AI大模型对就业有更好促进作用的话,尤其要做好以下两个方面。


第一,促进AI大模型对企业数字化转型的作用,尤其是利用AI大模型快速分析处理结构化数据和非结构化数据的能力,一些需要实时分析变化、需要制定最优决策的企业数字化平台可以更好地支撑这些建设。


第二,加强对AI大模型的技术培训,像人力资源服务企业应该对劳动者进行情感类和原创类AI大模型技术的培训,让劳动者适应人与AI大模型协作的工作模式,适应就业场景新的变化,助力人民更高质量地充分就业。



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