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5月18日上午，由《財經天下》、「市界」、《博客天下》聯合舉辦的2023年異想大會在北京望京凱悅酒店召開。大會現場，市界內容總監(jiān)田晏林攜手四位商業(yè)先鋒舉辦圓桌論壇，共同暢想人工智能為不同行業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)。

全球AI研究領軍人物吳恩達曾說過：如今我絞盡腦汁，也想不出幾年后還有什么行業(yè)是AI改變不了的。大模型ChatGPT的橫空出世，似乎也在昭示著一個AI與千行百業(yè)深度耦合的未來。

然而，在這個“AI+”異想實現的過程中，企業(yè)與個人該怎么做才能同時抵達效率最大化和技術向善的彼岸？

(相關資料圖)

在“天工開物｜人工智能劈開千行百業(yè)新想象”圓桌論壇中，效率工具企業(yè)印象筆記、科學研究機構阿里達摩院、AI數據服務企業(yè)星塵數據、元宇宙技術和基礎設施提供商STEPVR，各自分享了他們對這一問題的思考。

動作的熵減，價值的熵增

著名反烏托邦電影《黑客帝國》描述了一幅令人警醒的數字世界圖景。在電影中，人類面臨著被高度智慧的機器所取代的危機，身負“拯救世界”重任的男主也在思考是否要從數字世界中抽身醒來。

在AI技術浪潮向前奔涌的時刻，許多人對未來感到疑慮：如果大模型最終與千行百業(yè)深度鏈接，人類是否會真的面臨自身工作被取代的風險？

STEPVR創(chuàng)始人、CEO郭成認為，AI、元宇宙VR等前沿技術的發(fā)展方向，是為人類打造一個數字的世界，而不是擠壓人類的生存空間。

阿里達摩院首席架構師王巍巍、星塵數據創(chuàng)始人兼CEO章磊則認為，技術的躍遷與迭代已經多次在歷史上發(fā)生，無論是電氣革命、工業(yè)革命、信息革命，還是2015年左右圖像識別、語音識別等技術開始商業(yè)化落地，都為社會帶來了極大的變化。但是我們可以看到，技術承擔的是商業(yè)社會中的輔助角色，讓人類進化得更快。

具體而言，在ChatGPT等最新技術的幫助下，人類可以從大量重復、機械化、耗時的任務里釋放出來，繼而將精力投入價值量更高的工作中。

章磊稱：“我常說懶惰是第一生產力，你必須‘聰明地懶’，才能前進和成長，ChatGPT其實給了我們一個‘懶惰’的機會，去發(fā)揮人類獨有的創(chuàng)造力和想象力，最終更好地實現價值，提升人的效能?！?/p>

這也說明，人的精力與商業(yè)價值之間的“公式”得到了調優(yōu)，最終實現“動作的熵減，價值的熵增”。

另外，郭成稱：“從客觀上而言，現有的技術完全不可能做出真正能取代人的模型。以觸覺為例，人體能夠感知到極其微小的、毫米級別的刺激，這是基于人類的細胞構建的身體構造來實現的，也是現有技術無法達到的。”

不過，人工智能的確可能變革商業(yè)世界中的生產力構成。

王巍巍總結道：“AI模型除了提升人的工作效能之外，在某些工作上我們可以看到確實存在工具對人的替代效應，但造成這種情況的原因有兩種，其一是人類主動地進行了工作遷移，這種向更有價值工作的遷移，在一定程度上也激發(fā)了這個人的能力的提升和進一步的學習；其二，確實存在一些場景，人們因為不掌握新知識、不掌握新技能而面臨替代。這是無論當今有沒有ChatGPT都會發(fā)生的事情?！?/p>

大模型如何走進千行百業(yè)

根據IDC數據預測，應用層面的需求，將成為推動大模型及AI市場發(fā)展的重要推動力。

據其統(tǒng)計，2021年中國人工智能軟件及應用市場規(guī)模為51億美元，2026年將有望達到211億美元。

這也符合OpenAI創(chuàng)始人Sam Outman曾預測的：“將來在基礎模型和具體AI應用研發(fā)之間會有一個中間層，出現一批專門負責調整大型模型以適應具體AI應用需求的初創(chuàng)企業(yè)。能做好這一點的初創(chuàng)公司將會非常成功?！?/p>

不過，要讓AI真正走進千行百業(yè)、實現工具普惠還需要整個行業(yè)的探索與努力。

王巍巍稱：“數據是企業(yè)的核心資產，必定不能放到開源的基礎模型中去，所以我們需要數據跟基礎模型的結合，來產生一個企業(yè)專屬的模型?！边@是一個趨勢，也是一個挑戰(zhàn)。

針對大模型如何走進千行百業(yè)，印象筆記高級副總裁喬遷分享了印象筆記在效率軟件市場的經驗。

截至5月18日，印象筆記的AI服務正好上線一個月。喬遷稱，在大模型真正落地商用的過程中，很多用戶向印象筆記提供了使用反饋。針對這些需求，印象筆記總結出了現階段大模型落地應用的三大要點。

首先是Prompt（提示詞）的交互問題，用戶使用過程面臨的一大問題是無法與模型進行有效溝通，比如用戶讓模型完成一份工作周報，模型生成的內容往往無法滿足需求。

這是因為實際上模型的推理需要更多信息，比如用戶是從事哪個行業(yè)、周報的格式是什么樣子……所以印象筆記認為，在大模型落地過程中，應用需要針對用戶的使用場景給到一些預設的、更為具體的Prompt，也就是預設一些文本模版。

但是，固定的模板也不能完全解決這個問題。有一部分資深的用戶已擁有了自定義prompt的能力，也有更加深度的需求，需要客制化的模板。所以在提示詞的交互方面，大模型應用層還面臨挑戰(zhàn)。

其次，用戶在使用過程中，為了適合自己的日常所需，可能有一些模型調優(yōu)的需要，或者需要選用不同的模型混合起來使用。這就需要企業(yè)在一些更具體的行業(yè)場景下提供一些行業(yè)的、定制化的服務。

最后則是私有化模型的問題，應用層企業(yè)既要滿足客戶、用戶的需求，又不能觸碰隱私安全的“紅線”。

因此，未來在不危害用戶隱私的情況下、提供更好的服務，將是行業(yè)的共同目標。

擁抱技術向善的未來

如果說為了迎接一個前進的、極具生命力的未來，我們需要大膽想象AI技術與行業(yè)深度鏈接的可能性，那么另一個重要的話題則是明確AI的邊界。

技術極速發(fā)展的同時，行業(yè)乃至整個社會都需要找到開發(fā)AI的“正確姿勢”。喬遷稱：“我認為有兩點極其重要，一是數據確權，明確什么樣的數據能夠拿來訓練，并且能得到全社會的認可，二是重視AI的價值觀問題，要符合國家信息安全的相關規(guī)定。這兩條是AI的底線?！?/p>

章磊指出了AI訓練數據的可控性、可解釋性問題，他提到：“在AI模型創(chuàng)造的過程當中，所有與數據相關的工作，都需要人員去做策劃和設計，并提供數據策略。而數據策略中尤為重要的一點就是對?人類的偏好，以及無害性、無毒性?！?/p>

具體來說：“我們需要明確模型訓練的整個過程中，我們所使用的數據是怎么創(chuàng)造出來的，怎么去人機協同地、低成本地生產這些數據。比如能夠先生成一些粗的數據，再由人力去清洗，以及多個專家審核，保證數據是潔凈而符合要求的。”

王巍巍提到：“我也非常同意數據的重要性，數據是AI三要素（數據、算法、算力）之一。在模型訓練中，要保證原始數據的安全可靠，數據的使用權要符合監(jiān)管約束的。另外在模型構建的過程中，還需要關注模型輸出的內容是不是客觀和符合價值判斷的。在具體應用中，阿里在跟客戶探討在哪些場景上去使用，致力于使用好大模型的能力?！?/p>

而暢想未來，隨著企業(yè)探索逐漸深入、法律法規(guī)的不斷完善，AI的產業(yè)化將會呈現螺旋上升般的發(fā)展。

作者 | 董溫淑

編輯 | 董雨晴