導讀
5月13日晚，智次方(fang)創始人彭昭與AI4C應用研究院(yuan)管震，圍(wei)繞“AI加持(chi)下(xia)的產業數字化變革與創新”主題展開了一場深度對(dui)話。本文根(gen)據直播(bo)訪談(tan)內容整(zheng)理。
隨著GPT等大模型的涌現，人工智能已(yi)經進入了(le)新的(de)(de)(de)發展階段。其(qi)強(qiang)大的(de)(de)(de)內容(rong)處(chu)理與推理等能力，引發了(le)各行各業的(de)(de)(de)關(guan)注，大家都(dou)在(zai)瞄(miao)準時(shi)機準備隨時(shi)入局。可以(yi)預見(jian)的(de)(de)(de)是，大模(mo)型已(yi)經成為了(le)產(chan)業革命的(de)(de)(de)關(guan)鍵(jian)驅動力，新一輪產(chan)業變革正在(zai)悄(qiao)然而至。
5月13日晚，智次方創始人彭昭與AI4C應用研究院管震，圍繞“AI加持下的產業數字化變革與創新”主(zhu)題展開了一(yi)場深度(du)對話。
以下根據直(zhi)播(bo)訪談(tan)內容整(zheng)理：
AI4C：讓AI應用實現產業落地
彭昭：今天(tian)很高(gao)興(xing)邀請到(dao)管(guan)震(zhen)管(guan)總來(lai)和(he)我們探討“AI加持下(xia)的(de)產業數字化變革與創新”。我看您現在新的(de)方向是 AI4C應(ying)用研究院，我對這個機(ji)構很感興(xing)趣(qu)，可(ke)(ke)不(bu)可(ke)(ke)以幫(bang)我們介紹(shao)下(xia)。
管震：AI4C應用研究(jiu)院目前(qian)還在(zai)籌備中(zhong)，但已經明(ming)確了它的(de)目標。可能(neng)有些人(ren)會好奇其名稱含義中(zhong)的(de)“4C”是什么(me)意思，以及為什么(me)要這樣(yang)命名?
“AI4C”的含義：第一(yi)，“AI4C”是一(yi)個(ge)詞(ci)組(zu)，意(yi)為前瞻預見。人們對于 AI 技術的未來發展非常(chang)好奇，因(yin)此這個(ge)詞(ci)組(zu)暗(an)示了對于未來的探索。
第二，“AI for China”，即人工智能在中國(guo)(guo)的發展道(dao)路上還存(cun)在著很多問題，尤其(qi)是在產業(ye)(ye)化過(guo)程(cheng)中，中國(guo)(guo)雖然處(chu)于領先地位，但為什么美國(guo)(guo)的計算機產業(ye)(ye)如此(ci)強(qiang)大(da)?大(da)家(jia)都對(dui)此(ci)感到好奇，當然我們也知道(dao)其(qi)中的一(yi)些(xie)原因。然而，人工智能應用(yong)的本質(zhi)是更好地服務中國(guo)(guo)產業(ye)(ye)。
AI4C應用研究院有一個明確的愿景：希望能夠提供一整套的人工智能發展基礎架構，擺脫必須依賴 A100 這類芯片的(de)瓶頸，并且讓(rang)AI應(ying)用(yong)能(neng)夠發(fa)揮更大(da)的(de)作用(yong)。當(dang)然我們(men)不能(neng)只盯著大(da)模(mo)型，真正的(de)人工智能(neng)應(ying)該更多地關注算法和模(mo)型的(de)通用(yong)化，以(yi)及(ji)如何將AI應(ying)用(yong)落地到產(chan)業中，從而實現產(chan)業變革。雖然還有一段(duan)路(lu)要(yao)走，但是我們(men)想(xiang)在研(yan)究的(de)范(fan)圍之內可以(yi)縮(suo)短這個距離(li)。
“AI4C”中的(de)(de)“C”還有其他幾個含義：第一(yi)個是computing計(ji)算的(de)(de)普(pu)適性。第二個是collaborative協(xie)同，指的(de)(de)是不(bu)同前沿技術(shu)和傳統(tong)產業之間的(de)(de)協(xie)同，以及人(ren)(ren)與人(ren)(ren)之間，機器(qi)與機器(qi)之間的(de)(de)協(xie)作。
我(wo)(wo)(wo)在演講(jiang)中經常提到一(yi)個(ge)詞(ci)，“松(song)耦合(he)”。這(zhe)(zhe)個(ge)松(song)耦合(he)的(de)概念實際(ji)上就是一(yi)個(ge)協作的(de)概念。我(wo)(wo)(wo)們(men)希(xi)(xi)望在松(song)耦合(he)的(de)情況下，向工(gong)業(ye)邁出(chu)更(geng)進一(yi)步的(de)步伐，實現(xian)第(di)四次工(gong)業(ye)革(ge)命。那(nei)么我(wo)(wo)(wo)們(men)如何做到這(zhe)(zhe)一(yi)點呢?我(wo)(wo)(wo)們(men)可能(neng)之前有一(yi)些積累，希(xi)(xi)望它(ta)能(neng)夠應用在產業(ye)當中，去幫助更(geng)多的(de)傳統企業(ye)完成數字化轉型。我(wo)(wo)(wo)們(men)希(xi)(xi)望達成的(de)，不(bu)僅僅是好(hao)(hao)的(de)想(xiang)法和(he)好(hao)(hao)的(de)技術(shu)，還包(bao)括人工(gong)智能(neng)中非常重(zhong)要(yao)的(de)認(ren)知能(neng)力(li)和(he)創(chuang)新(xin)能(neng)力(li)。
大模型開拓新機遇
彭昭：AI 已經(jing)(jing)(jing)經(jing)(jing)(jing)歷了幾(ji)波浪潮(chao)，包括(kuo)機器視覺(jue)、語音識別，以及預(yu)測(ce)性維護等應(ying)用。最近大模(mo)型這(zhe)波浪潮(chao)出(chu)現(xian)了，會(hui)不會(hui)對已經(jing)(jing)(jing)在產業(ye)上落地的(de)(de) AI 應(ying)用進程帶來一(yi)些變(bian)化?未來大模(mo)型加持下，產業(ye) AI 的(de)(de)應(ying)用會(hui)發生(sheng)怎樣的(de)(de)新的(de)(de)場景變(bian)化呢?
管震：AI 帶來的(de)(de)大(da)模(mo)型(xing)浪潮會對行業帶來很(hen)大(da)的(de)(de)沖擊(ji)，這點大(da)家可能都知道。那些從事 AI 行業的(de)(de)人真的(de)(de)是酸甜苦辣，五味雜陳。
有(you)甜的(de)。有(you)些人(ren)反應(ying)很(hen)快(kuai)，快(kuai)速做了GPT 的(de)賬號交易，賺到第一桶金。
有苦的(de)(de)。我認識的(de)(de)幾位朋(peng)友，是(shi)做 NLP 和知識圖譜的(de)(de)。他們都在(zai)從事人工智能領(ling)域的(de)(de)頂尖研究，每(mei)年都會(hui)發(fa)表(biao)非常厲害的(de)(de)論文。但(dan)當(dang)GPT 這(zhe)種大模(mo)型(xing)出(chu)現之后(hou)，他們就開始感到困惑(huo)，就像看到了一艘(sou)航空(kong)母艦向自(zi)己(ji)(ji)駛來，一點(dian)掙扎的(de)(de)意(yi)愿都沒有。他們發(fa)現，自(zi)己(ji)(ji)在(zai)研究某些問題時，想(xiang)了很多辦法，但(dan)是(shi)這(zhe)些事情在(zai)大模(mo)型(xing)面前根本不(bu)用做，因此感到非常困惑(huo)。
有(you)酸的(de)。很多人總是(shi)各種挑毛病，各種抱怨(yuan)，說這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)模型不(bu)(bu)行，那個(ge)(ge)是(shi)拼湊(cou)的(de)等等。但是(shi)，我(wo)(wo)們(men)希望都能夠像國(guo)內的(de)百度一樣，盡管(guan)(guan)它們(men)的(de)模型可能不(bu)(bu)是(shi)最好的(de)，但是(shi)至(zhi)少它們(men)開發了(le)一個(ge)(ge)出來(lai)。我(wo)(wo)們(men)應(ying)該往前(qian)走，不(bu)(bu)管(guan)(guan)它現在(zai)(zai)(zai)是(shi)否可行，不(bu)(bu)管(guan)(guan)它能否達到高(gao)水平。如(ru)(ru)果(guo)前(qian)方已經(jing)(jing)有(you)人立了(le)一個(ge)(ge)旗幟，告訴你這(zhe)(zhe)里(li)沒有(you)雷，那我(wo)(wo)們(men)就(jiu)應(ying)該往前(qian)走，行動起(qi)來(lai)。您剛剛提到了(le)機器視覺的(de)應(ying)用(yong)。例如(ru)(ru)，在(zai)(zai)(zai)華南理(li)工大學(xue)餐廳(ting)，這(zhe)(zhe)種應(ying)用(yong)已經(jing)(jing)變(bian)成標配了(le)。有(you)一個(ge)(ge)計(ji)(ji)算(suan)機視覺攝(she)像頭，將幾(ji)個(ge)(ge)小碟子(zi)放在(zai)(zai)(zai)餐盤上(shang)，然后自(zi)(zi)動稱(cheng)重計(ji)(ji)算(suan)總價(jia)。包(bao)括(kuo)像海底撈，可以自(zi)(zi)動拍攝(she)并識(shi)別餐盤上(shang)的(de)菜品。前(qian)幾(ji)年還是(shi)需要技術攻(gong)堅的(de)事情，那現在(zai)(zai)(zai)已經(jing)(jing)變(bian)成標配了(le)。
對(dui)于人(ren)工智(zhi)(zhi)能的(de)(de)應用來說，第一個最顯著的(de)(de)變化是從“飄在(zai)(zai)天上(shang)”到(dao)逐(zhu)漸落(luo)地。例(li)如(ru)，我的(de)(de)朋友本來是做文字工作、撰寫(xie)材料的(de)(de)，但(dan)是在(zai)(zai)接(jie)觸(chu)到(dao)這個領域后，他發現(xian)人(ren)工智(zhi)(zhi)能可(ke)以讓他的(de)(de)工作變得更加(jia)高(gao)效。以前需要兩三天才能熟悉資料和市(shi)面上(shang)的(de)(de)相(xiang)關(guan)信息，但(dan)現(xian)在(zai)(zai)只需列出需要討(tao)論(lun)的(de)(de)話題并將(jiang)提綱分(fen)配給人(ren)工智(zhi)(zhi)能，它(ta)將(jiang)自動撰寫(xie)大綱和論(lun)點。這種創(chuang)新使得人(ren)們更加(jia)感受到(dao)人(ren)工智(zhi)(zhi)能應用的(de)(de)“落(luo)地”。
您剛剛提到(dao)大模型將帶來(lai)什么樣的(de)變化?當發現自(zi)己的(de)天(tian)花板被(bei)人(ren)捅破時，你會感(gan)到(dao)茫然不(bu)(bu)知如何應(ying)對。不(bu)(bu)要(yao)急，先(xian)把車開起來(lai)，不(bu)(bu)知道往哪(na)(na)里(li)開也沒關系。這(zhe)是第一(yi)步(bu)。在(zai) AI 圈子里(li)，大家也看(kan)到(dao)了，ChatGPT 發布后的(de)這(zhe)幾個月，產(chan)業變化非(fei)(fei)常快。好像每天(tian)晚(wan)上(shang)都有新的(de)發布會，發布新的(de)大模型。這(zhe)是非(fei)(fei)常可怕的(de)，因為你不(bu)(bu)知道這(zhe)些模型訓練出來(lai)會往哪(na)(na)個方向(xiang)發展。無論是哪(na)(na)種產(chan)業，教(jiao)育(yu)、醫療等等，都會感(gan)到(dao)來(lai)不(bu)(bu)及了，只好先(xian)上(shang)車再說(shuo)。我們必須(xu)先(xian)使(shi)用這(zhe)些工具。
那么這將會(hui)引發(fa)哪些(xie)變化(hua)呢?我感覺這個(ge)(ge)問題的(de)(de)應用(yong)場(chang)景還是(shi)(shi)比較模糊(hu)的(de)(de)，模糊(hu)不是(shi)(shi)指不清(qing)楚，而是(shi)(shi)指缺乏方(fang)法論。我們在(zai)做事(shi)的(de)(de)時(shi)候(hou)通常(chang)都有方(fang)法論和框架，但是(shi)(shi)突然(ran)間，我們可(ke)能會(hui)遇到一(yi)個(ge)(ge)天花板的(de)(de)問題，而這時(shi)我們之前的(de)(de)方(fang)法論和框架已經不再適用(yong)了。咱(zan)們想象一(yi)下，你如果今天踏上了一(yi)個(ge)(ge)新大陸(lu)(lu)，這塊大陸(lu)(lu)是(shi)(shi)從(cong)來沒(mei)有人(ren)開(kai)發(fa)過的(de)(de)，那個(ge)(ge)場(chang)景是(shi)(shi)什么?就(jiu)是(shi)(shi)現在(zai)的(de)(de)場(chang)景，沒(mei)有邊界。
大模型：從彎道超車到空間折疊
彭昭：我(wo)現(xian)在有一種感覺(jue)，大(da)模型已(yi)經(jing)變成了(le)(le)公司(si)(si)(si)之間的(de)(de)競(jing)爭，或者說是(shi)那(nei)些原本生(sheng)態位不是(shi)很(hen)好的(de)(de)公司(si)(si)(si)，它們有了(le)(le)超越的(de)(de)機(ji)會。比如最近AIoT頭部(bu)企業宇視科技發布了(le)(le)行業大(da)模型，明顯(xian)它已(yi)經(jing)有了(le)(le)一個彎(wan)道超車(che)的(de)(de)機(ji)會，讓海康、大(da)華等公司(si)(si)(si)感到了(le)(le)一種壓力。
管震：我非常同意你(ni)的(de)(de)觀點，但我不(bu)同意你(ni)剛才的(de)(de)用詞“彎道(dao)超車”。
你會發現以 GPT 為代表的大模型的發布，其實給了所有人一個折疊空間去追趕的機會，或者是超車的機會。你(ni)(ni)之前說的(de)彎道(dao)超車(che)(che)或者換(huan)道(dao)超車(che)(che)，其實(shi)有個(ge)前提，就是你(ni)(ni)的(de)車(che)(che)技跟(gen)別人(ren)差不(bu)多，車(che)(che)的(de)性能(neng)甚(shen)至是比別人(ren)好(hao)，只(zhi)不(bu)過因為你(ni)(ni)的(de)排位比較靠后(hou)，所以你(ni)(ni)必須找機(ji)會去(qu)超車(che)(che)。但不(bu)管從哪個(ge)角度來(lai)看，現(xian)在 GPT 給了幾(ji)乎(hu)所有人(ren)一個(ge)折疊空間去(qu)追趕(gan)的(de)機(ji)會。
我(wo)說的折疊空間就(jiu)是(shi)類似(si)這樣一個概念，從 a 點到 b 點，我(wo)們畫一條線。比如(ru)說大多數人認(ren)為我(wo)們要(yao)一步一步地讀書，對吧?你(ni)說換到超車位也好，彎道(dao)超車也很困難，你(ni)得先去(qu)讀書，對吧?你(ni)說如(ru)果上(shang)(shang)不(bu)(bu)了(le)高中，就(jiu)上(shang)(shang)不(bu)(bu)了(le)本科(ke)，又怎么能(neng)上(shang)(shang)碩士呢?上(shang)(shang)不(bu)(bu)了(le)碩士，又怎么讀博(bo)士呢?可是(shi)現在的 GPT 就(jiu)不(bu)(bu)一樣了(le)，它(ta)能(neng)夠追趕并超越這兩個點，甚至能(neng)夠超出它(ta)們，所以它(ta)的能(neng)力太強了(le)。
你剛才說(shuo)要(yao)超車，但如果我們使用一個大(da)模(mo)型作為基礎，它就可以超越幾乎所(suo)有(you)(you)人。即使我們沒(mei)有(you)(you)這(zhe)(zhe)么(me)(me)高的(de)(de)(de)(de)(de)水平，我們也可以在這(zhe)(zhe)個大(da)模(mo)型上做(zuo)一些(xie)微小的(de)(de)(de)(de)(de)改動，從(cong)而達到超越的(de)(de)(de)(de)(de)效果。這(zhe)(zhe)會帶來巨大(da)的(de)(de)(de)(de)(de)沖(chong)擊。你會面臨一個沒(mei)有(you)(you)秩序、沒(mei)有(you)(you)傳統(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)新大(da)陸。這(zhe)(zhe)時，就是考驗你想象力(li)的(de)(de)(de)(de)(de)時候，你要(yao)想清楚(chu)自己要(yao)做(zuo)什么(me)(me)。
彭昭：盡管(guan)新大(da)(da)(da)陸現在(zai)(zai)還沒有秩序，但我認(ren)為它(ta)會(hui)(hui)逐漸建立起(qi)秩序。現在(zai)(zai)的(de)(de)秩序是(shi)，誰(shui)(shui)先在(zai)(zai)某個(ge)(ge)產業或(huo)(huo)垂直(zhi)領(ling)域發(fa)布(bu)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型，誰(shui)(shui)就(jiu)會(hui)(hui)有一(yi)定的(de)(de)折(zhe)疊空間(jian)(jian)，或(huo)(huo)者是(shi)它(ta)會(hui)(hui)擁有一(yi)個(ge)(ge)先發(fa)優(you)勢(shi)，領(ling)先于其他人。比如(ru)，宇(yu)視(shi)科技先發(fa)布(bu)出來(lai)(lai)(lai)了，那么它(ta)和第二個(ge)(ge)發(fa)布(bu)者之間(jian)(jian)的(de)(de)時間(jian)(jian)差自然(ran)會(hui)(hui)吸引一(yi)些人，這(zhe)些人認(ren)為在(zai)(zai)AIoT做大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型是(shi)可行(xing)的(de)(de)，那么他們(men)(men)可能就(jiu)會(hui)(hui)更傾向于與宇(yu)視(shi)科技合作來(lai)(lai)(lai)探索。這(zhe)種(zhong)優(you)勢(shi)可能是(shi)暫時的(de)(de)，最后，實際上這(zhe)個(ge)(ge)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型還需要看數據，或(huo)(huo)者說(shuo)產業需要一(yi)些更精確、更調(diao)優(you)的(de)(de)這(zhe)樣的(de)(de)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型。因此，在(zai)(zai)長期來(lai)(lai)(lai)看，我們(men)(men)需要知道這(zhe)個(ge)(ge)數據在(zai)(zai)誰(shui)(shui)手(shou)里，或(huo)(huo)者說(shuo)誰(shui)(shui)有更好的(de)(de)模(mo)(mo)型調(diao)優(you)能力。
管震：在(zai)很多(duo)場景中，我們(men)(men)可(ke)以應(ying)用(yong)這個概念來追趕那(nei)些(xie)過去看(kan)似無法(fa)超越的(de)事(shi)物。我們(men)(men)可(ke)以嘗試去想象，去探索。但是(shi)真正走(zou)到(dao)那(nei)一步，當折(zhe)疊空(kong)間之后，就(jiu)(jiu)要(yao)看(kan)你是(shi)否能夠承受接下來的(de)挑戰(zhan)。就(jiu)(jiu)像您所說的(de)那(nei)樣，如果某個領域(yu)的(de)底蘊很深，擁有豐富準(zhun)確的(de)數(shu)據(ju)，在(zai)基礎研究(jiu)上積累(lei)了很多(duo)經驗，當他(ta)(ta)開始(shi)以更好(hao)、更大、更準(zhun)確的(de)數(shu)據(ju)和(he)標簽，調優(you)更好(hao)的(de)算法(fa)時，他(ta)(ta)就(jiu)(jiu)能進一步提升。當你們(men)(men)進入同(tong)一個賽道時，你的(de)先發優(you)勢就(jiu)(jiu)會消(xiao)失。
大模型沖擊下的產業：表層與暗層
彭昭：如果我們(men)想在這個時候介(jie)入(ru)，哪(na)些(xie)產業會先受到(dao)大模型(xing)的影(ying)響?
管震：從表面一(yi)層來看，這波人工(gong)(gong)智(zhi)能浪潮(chao)影響(xiang)的第一(yi)梯隊產業(ye)是AI圈或IT圈。他(ta)們(men)發(fa)現，多年的研究(jiu)工(gong)(gong)作似乎變(bian)(bian)成了一(yi)張廢紙，以前(qian)他(ta)們(men)自己寫代(dai)碼(ma)，但現在寫代(dai)碼(ma)的全部都(dou)變(bian)(bian)成了GPT。這是第一(yi)波直觀的沖擊。
第二波可(ke)能沖擊(ji)的是教育。可(ke)能會對孩(hai)子及(ji)其相關機構產生沖擊(ji)，因為(wei)現(xian)在我(wo)們需要找一(yi)家機構學習英語(yu)等。但是在未來，可(ke)能不(bu)再是現(xian)在這種情況。
第三波(bo)(bo)受沖擊的(de)是(shi)“工(gong)人(ren)(ren)(ren)”，無論(lun)是(shi)白領(ling)還(huan)是(shi)藍(lan)領(ling)。就像七八(ba)年前計算機視(shi)覺剛剛興(xing)起時，我們(men)(men)曾(ceng)經問過：第一波(bo)(bo)被替(ti)代的(de)人(ren)(ren)(ren)是(shi)誰?實際上，這(zhe)些(xie)人(ren)(ren)(ren)是(shi)產業工(gong)人(ren)(ren)(ren)和質檢(jian)工(gong)人(ren)(ren)(ren)。這(zhe)其實并不合適。我們(men)(men)更希望能(neng)夠創造(zao)出一些(xie)新的(de)東西，而(er)不是(shi)替(ti)代。而(er)且(qie)營銷策劃現在是(shi)前后夾擊，本來就在開源(yuan)節(jie)流，你寫東西、畫(hua)圖又沒有GPT快。
當然影響不僅僅是壞(huai)的方面(mian)，其實也有很(hen)多積極的方面(mian)，比方說(shuo)做自媒體營(ying)銷的，原來一(yi)(yi)(yi)個(ge)禮拜能出一(yi)(yi)(yi)篇(pian)文章，我現在一(yi)(yi)(yi)天能出 3 篇(pian)文章。這都是表面(mian)一(yi)(yi)(yi)層受到(dao)沖(chong)擊的產業。
從(cong)更深層次的影(ying)響來看(kan)，看(kan)不到(dao)的東西是什么?哪些行業會受到(dao)影(ying)響?
我認為，從 GPT 的(de)(de)(de)能力出發，可以(yi)看(kan)出哪些行(xing)業可能會受到影(ying)響。我們來看(kan)看(kan) GPT 或其他大型語(yu)言模型的(de)(de)(de)本質是(shi)(shi)什么?它們的(de)(de)(de)本質是(shi)(shi)改(gai)變信息(xi)傳(chuan)遞和(he)處(chu)理(li)模式。前三次工(gong)業革命的(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)是(shi)(shi)提(ti)高人(ren)與人(ren)之間傳(chuan)遞和(he)處(chu)理(li)信息(xi)的(de)(de)(de)效率，通過各種工(gong)具達到這個目的(de)(de)(de)。無論是(shi)(shi)文字、貨(huo)幣、數學(xue)、物理(li)還是(shi)(shi)哲學(xue)，都(dou)在(zai)做非常相似的(de)(de)(de)事情，即將物理(li)世界(jie)中的(de)(de)(de)規(gui)律，抽象為數學(xue)模型，例如(ru) E=mc2，以(yi)此表達現(xian)實世界(jie)正在(zai)發生的(de)(de)(de)事情。貨(huo)幣的(de)(de)(de)作用是(shi)(shi)簡化(hua)以(yi)物易(yi)物的(de)(de)(de)交換方式。這一切都(dou)是(shi)(shi)在(zai)簡化(hua)信息(xi)，以(yi)更低的(de)(de)(de)邊(bian)際成本傳(chuan)遞和(he)處(chu)理(li)信息(xi)。
但(dan)是(shi)大(da)模(mo)型不同。這(zhe)次(ci)大(da)模(mo)型的(de)(de)(de)出現(xian)，是(shi)借助互聯(lian)網連(lian)接(jie)人(ren)與(yu)人(ren)，但(dan)在(zai)這(zhe)個(ge)過程(cheng)中，如果(guo)信(xin)息(xi)和信(xin)息(xi)之間的(de)(de)(de)連(lian)接(jie)是(shi)人(ren)與(yu)人(ren)之間的(de)(de)(de)連(lian)接(jie)通(tong)道，那么(me)這(zhe)就是(shi)互聯(lian)網所做的(de)(de)(de)事(shi)情。但(dan)我(wo)們今天發現(xian)，實際上人(ren)在(zai)其中反而(er)成為信(xin)息(xi)處理的(de)(de)(de)邊(bian)際成本最(zui)高(gao)的(de)(de)(de)一部分。
比(bi)如微軟(ruan)推出了(le)一串Copilot for office的AI工具(ju)，Copilot 就是這(zhe)(zhe)個副駕(jia)，在(zai)微軟(ruan)會(hui)(hui)議(yi)工具(ju)Teams里面(mian)(mian)也有。你可以想象(xiang)一下(xia)(xia)，這(zhe)(zhe)些工具(ju)都可以做什么?在(zai)你開會(hui)(hui)的時候，它們(men)會(hui)(hui)幫(bang)你記錄下(xia)(xia)要(yao)點(dian);比(bi)如接下(xia)(xia)來你需(xu)要(yao)給誰發(fa)(fa)一封(feng)郵(you)件(jian)，然后(hou)它就會(hui)(hui)變(bian)成了(le)你在(zai)郵(you)件(jian)系統日歷中的待(dai)辦(ban)事項之一;再(zai)然后(hou)你收到了(le)這(zhe)(zhe)封(feng)郵(you)件(jian)，需(xu)要(yao)看一下(xia)(xia)這(zhe)(zhe)個會(hui)(hui)議(yi)里面(mian)(mian)講了(le)什么，然后(hou)再(zai)根據文檔寫一封(feng)郵(you)件(jian)，最后(hou)將郵(you)件(jian)發(fa)(fa)出去，現在(zai)這(zhe)(zhe)些也都可以由 Copilot 做。
彭昭 ：是(shi)(shi)的(de)(de)，我特別同意(yi)剛才管(guan)總你說的(de)(de)， GPT 的(de)(de)出現其實讓人們意(yi)識到，自己(ji)是(shi)(shi)整個生產過(guo)程中可能不太被需要的(de)(de)。這(zhe)是(shi)(shi)一個瓶(ping)頸，但從兩個方面來看，這(zhe)對人的(de)(de)挑戰(zhan)很大(da)。實際上對公司而言，是(shi)(shi)有好處(chu)的(de)(de)，可以(yi)降(jiang)本增效(xiao)。
現(xian)在很多智能(neng)(neng)制造(zao)企(qi)業本身就在評估機(ji)器決(jue)策(ce)和人(ren)(ren)類決(jue)策(ce)之間(jian)的(de)選擇，大(da)家都認為機(ji)器決(jue)策(ce)比人(ren)(ren)類決(jue)策(ce)更(geng)好。而且正(zheng)如管總所說，以前的(de)技術應用，比如ETC的(de)出現(xian)，真正(zheng)賺(zhuan)(zhuan)(zhuan)到(dao)錢(qian)的(de)是哪(na)些(xie)(xie)(xie)公(gong)司(si)?賺(zhuan)(zhuan)(zhuan)到(dao)錢(qian)的(de)不是那(nei)些(xie)(xie)(xie)部署ETC或者做基礎設施(shi)的(de)公(gong)司(si)。雖然(ran)這(zhe)些(xie)(xie)(xie)公(gong)司(si)的(de)股票(piao)市值會(hui)短暫地上(shang)升，短暫地賺(zhuan)(zhuan)(zhuan)到(dao)一些(xie)(xie)(xie)基礎設施(shi)投入的(de)錢(qian)，但長期來(lai)看，賺(zhuan)(zhuan)(zhuan)到(dao)這(zhe)波(bo)錢(qian)的(de)是那(nei)些(xie)(xie)(xie)傳統的(de)運(yun)營公(gong)路的(de)公(gong)司(si)。因此，從這(zhe)個(ge)角度來(lai)看，GPT作為一種(zhong)基礎設施(shi)，部署大(da)模(mo)型(xing)可能(neng)(neng)會(hui)一次(ci)性地創造(zao)一些(xie)(xie)(xie)營收(shou)，但長期來(lai)看，還是那(nei)些(xie)(xie)(xie)運(yun)營大(da)模(mo)型(xing)和使用大(da)模(mo)型(xing)的(de)傳統公(gong)司(si)更(geng)有生(sheng)命力。
管震：太(tai)同意你說的(de)(de)觀(guan)點了(le)，如(ru)果大家去注(zhu)意微軟最近發的(de)(de)財報(bao)，會(hui)發現一(yi)個(ge)很有意思的(de)(de)事(shi)情：它從人工(gong)智能帶來的(de)(de)營收增長(chang)微乎其微，幾乎看(kan)不(bu)(bu)見(jian)。但是(shi)誰可(ke)(ke)能從中賺到(dao)錢呢?你會(hui)看(kan)到(dao)它帶動了(le)一(yi)大堆有這(zhe)個(ge)概念的(de)(de)企業，突(tu)然(ran)市值(zhi)增長(chang)了(le)，突(tu)然(ran)有了(le)新的(de)(de)機會(hui)出(chu)來。所以說，越是(shi)基(ji)礎架(jia)構，未來能賺錢的(de)(de)不(bu)(bu)一(yi)定越多(duo)。越是(shi)在這(zhe)個(ge)基(ji)礎上去做一(yi)些附(fu)加值(zhi)的(de)(de)事(shi)情，就(jiu)有可(ke)(ke)能變(bian)成垂直創新的(de)(de)領(ling)域。
產業創新的兩個模式
管震：無論是(shi)哪個地方的產業創新(xin)，都有兩個模(mo)式。
第一個模式是通過數字化技術提高效率。
假設公司(si)一共有(you) 5個(ge)流程(cheng)(cheng)，其中有(you) 3 個(ge)流程(cheng)(cheng)是(shi)生(sheng)產(chan)環(huan)節。然后每(mei)一個(ge)流程(cheng)(cheng)、每(mei)一個(ge)環(huan)節都能利用 GPT 或其他數(shu)字化技術(shu)，來提高自己的效率。因(yin)此(ci)，我們可以立(li)即算一筆賬。
產(chan)(chan)品研發的(de)同(tong)事使用了(le)(le) GPT，他(ta)的(de)效(xiao)率提升了(le)(le) 10%;在(zai)采購和詢(xun)價時，提升了(le)(le) 10% 的(de)效(xiao)率;在(zai)生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)時，原來我(wo)的(de)數據散布在(zai)不(bu)同(tong)的(de)地方，無法與之直接對話，也無法直接進(jin)行規劃，因此(ci)我(wo)的(de)計劃都(dou)(dou)是(shi)胡亂想(xiang)象(xiang)的(de)，也很難實現。但是(shi)，現在(zai)有一(yi)個大模型的(de)加持(chi)，把原來的(de)系統打通了(le)(le)，可以一(yi)起來做(zuo)統一(yi)的(de)規劃，這(zhe)樣我(wo)們就可以很容(rong)易地詢(xun)問我(wo)們的(de)生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)和計劃應該做(zuo)什么了(le)(le)。其(qi)實在(zai)工業(ye)場景或其(qi)他(ta)不(bu)同(tong)的(de)產(chan)(chan)業(ye)中(zhong)，你都(dou)(dou)能(neng)算出公司應用了(le)(le)數字化技術或者大模型的(de)效(xiao)率會提升多少。這(zhe)是(shi)第一(yi)個階段。
第二個階(jie)段是大模型會去自己琢磨，為(wei)什(shen)么中間要 3 個環節?你不(bu)覺得(de)它(ta)們很(hen)重疊嗎?為(wei)什(shen)么不(bu)將它(ta)們打在一個圈(quan)里呢?這個時(shi)(shi)候(hou)，大模型會發現(xian)這三(san)個環節可以混(hun)到一起來(lai)(lai)做(zuo)(zuo)。這樣一來(lai)(lai)，我的供應鏈就(jiu)可以打通(tong)，做(zuo)(zuo)到統籌而不(bu)用分開(kai)來(lai)(lai)搞了(le)。這時(shi)(shi)，你會發現(xian)你的企業其實只需(xu)要 3 個環節就(jiu)能把原來(lai)(lai)的這些事情做(zuo)(zuo)完了(le)。
第(di)三個階段，我們需要依賴(lai)一些(xie)工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)大(da)型模型才(cai)能(neng)(neng)完成。雖然這些(xie)大(da)型模型目(mu)前(qian)仍未問(wen)世，但是(shi)通過它們的(de)(de)思維模式可能(neng)(neng)會帶來(lai)第(di)三個變革。目(mu)前(qian)我只(zhi)使(shi)用(yong)了123個節(jie)點，原(yuan)來(lai)有(you)5個節(jie)點，現在(zai)只(zhi)剩下(xia)了3個節(jie)點，那么(me)多余(yu)的(de)(de)2個節(jie)點該怎么(me)處理呢?有(you)兩種方法。第(di)一種方法是(shi)裁員(yuan)，開源節(jie)流。目(mu)前(qian)華爾街非常(chang)看重(zhong)這一點，只(zhi)有(you)裁員(yuan)，股價才(cai)會上漲。第(di)二種方法是(shi)什么(me)呢?公司原(yuan)來(lai)提供的(de)(de)能(neng)(neng)力(li)是(shi)工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)能(neng)(neng)力(li)，以(yi)前(qian)非數(shu)字(zi)化時代(dai)全靠人力(li)，比(bi)如客(ke)服、接單、銷售、營銷等(deng)都是(shi)靠人來(lai)完成的(de)(de)。可是(shi)現在(zai)，當你的(de)(de)整個工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)能(neng)(neng)力(li)被(bei)數(shu)字(zi)化之后，你可以(yi)用(yong)非常(chang)低的(de)(de)邊際成本服務于那些(xie)原(yuan)來(lai)無法覆蓋(gai)到的(de)(de)客(ke)戶，這樣就(jiu)需要更多的(de)(de)人了。
舉(ju)個(ge)例(li)子，拿律(lv)(lv)師(shi)服(fu)(fu)(fu)務(wu)來(lai)說，你(ni)(ni)可(ke)能(neng)(neng)平時也用不(bu)到或者律(lv)(lv)師(shi)很(hen)貴，但是(shi)，如(ru)果(guo)律(lv)(lv)師(shi)的(de)一些能(neng)(neng)力數字(zi)化了，他就(jiu)可(ke)以將一些瑣碎的(de)糾紛(fen)變(bian)成律(lv)(lv)師(shi)服(fu)(fu)(fu)務(wu)。只(zhi)需支付50元(yuan)，你(ni)(ni)就(jiu)可(ke)以解決一些小問題。如(ru)果(guo)你(ni)(ni)開車不(bu)小心剮蹭了一下，感覺(jue)有(you)點不(bu)服(fu)(fu)(fu)，那就(jiu)可(ke)以通過打官司來(lai)解決，而這(zhe)(zhe)只(zhi)是(shi)一些較淺的(de)法律(lv)(lv)服(fu)(fu)(fu)務(wu)。這(zhe)(zhe)樣，律(lv)(lv)師(shi)就(jiu)可(ke)以為(wei)許多(duo)人提供服(fu)(fu)(fu)務(wu)。所以這(zhe)(zhe)是(shi)你(ni)(ni)的(de)工業能(neng)(neng)力的(de)對外(wai)輸出，我們(men)有(you)很(hen)多(duo)工業能(neng)(neng)力可(ke)以對外(wai)輸出，只(zhi)不(bu)過原來(lai)沒有(you)辦法，可(ke)是(shi)現在碰到了一個(ge)機會，能(neng)(neng)夠幫助我們(men)去做這(zhe)(zhe)件事情。
第二個大模式是從經驗科學到第五范式。
以(yi)前，我(wo)(wo)們(men)無(wu)法脫(tuo)離經(jing)(jing)驗(yan)(yan)來觀察(cha)這(zhe)個世界。但(dan)(dan)今天(tian)，我(wo)(wo)們(men)第(di)(di)一(yi)次可以(yi)脫(tuo)離人類的(de)(de)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)，進行科學的(de)(de)發(fa)(fa)現和創新。這(zhe)是非(fei)常厲害的(de)(de)。過(guo)去(qu)，牛(niu)頓看(kan)(kan)到蘋果掉在樹下，才發(fa)(fa)現了(le)萬有引力。愛因斯坦沒有親眼看(kan)(kan)到空間(jian)扭曲(qu)，但(dan)(dan)他卻(que)成功地計(ji)算(suan)出了(le)空間(jian)扭曲(qu)。這(zhe)都是基于經(jing)(jing)驗(yan)(yan)的(de)(de)科學，即經(jing)(jing)驗(yan)(yan)的(de)(de)范式。但(dan)(dan)第(di)(di)四(si)和第(di)(di)五范式不同，我(wo)(wo)們(men)希望通過(guo)數(shu)據，讓(rang)計(ji)算(suan)機自己去(qu)發(fa)(fa)現。
比如說(shuo)，如果今天我們碰到一個(ge)(ge)(ge)(ge)同(tong)學在(zai)談(tan)論他自己的(de)(de)(de)(de)經(jing)歷，說(shuo)：“這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)(ge)女生為(wei)什(shen)么不(bu)愛(ai)我?”，這(zhe)(zhe)是(shi)因為(wei)你(ni)(ni)不(bu)知(zhi)道這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)(ge)女生到底喜歡什(shen)么、關心什(shen)么。因為(wei)你(ni)(ni)沒有(you)(you)足夠(gou)多(duo)的(de)(de)(de)(de)維度去(qu)理解她(ta)。但是(shi)計(ji)算機對這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)(ge)世(shi)界的(de)(de)(de)(de)理解，有(you)(you)可(ke)能(neng)在(zai)萬物(wu)互聯的(de)(de)(de)(de)情況(kuang)下，得(de)到的(de)(de)(de)(de)數據可(ke)以(yi)趨近于無(wu)窮多(duo)的(de)(de)(de)(de)情況(kuang)。或(huo)者(zhe)不(bu)用無(wu)窮多(duo)，它只需要一部分樣本。比如，大(da)模(mo)型也是(shi)一個(ge)(ge)(ge)(ge)小(xiao)樣本，對于這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)(ge)物(wu)理世(shi)界的(de)(de)(de)(de)還原，對這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)(ge)自然語言(yan)的(de)(de)(de)(de)還原也是(shi)一個(ge)(ge)(ge)(ge)小(xiao)樣本。在(zai)這(zhe)(zhe)種小(xiao)樣本的(de)(de)(de)(de)情況(kuang)下，它可(ke)以(yi)推理出來絕大(da)部分情況(kuang)。比如說(shuo)它可(ke)以(yi)綜(zong)合(he)(he)1000 萬種維度的(de)(de)(de)(de)數據，然后用幾(ji)百萬個(ge)(ge)(ge)(ge)參數組(zu)(zu)成一個(ge)(ge)(ge)(ge)新的(de)(de)(de)(de)模(mo)型，然后幫(bang)你(ni)(ni)去(qu)理解。比如說(shuo)，組(zu)(zu)合(he)(he)完了(le)之后大(da)概有(you)(you) 1 億多(duo)種組(zu)(zu)合(he)(he)，我挑出了(le)其中三(san)種最有(you)(you)可(ke)能(neng)能(neng)夠(gou)成功的(de)(de)(de)(de)機會(hui)。你(ni)(ni)要不(bu)要看一看?這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)(ge)(ge)時(shi)候，這(zhe)(zhe)種科學的(de)(de)(de)(de)發現不(bu)是(shi)原來靠經(jing)驗去(qu)發現的(de)(de)(de)(de)方(fang)式。所以(yi)，這(zhe)(zhe)正是(shi)我們創新的(de)(de)(de)(de)第(di)四(si)、第(di)五(wu)范式的(de)(de)(de)(de)發生。
彭昭：在大(da)模(mo)(mo)型時代(dai)，我們(men)都(dou)急于跟上潮流。因為(wei)大(da)模(mo)(mo)型就像電(dian)(dian)燈一(yi)樣(yang)，如(ru)果沒有出(chu)(chu)現電(dian)(dian)燈之(zhi)前，那么對(dui)于普(pu)通(tong)人(ren)來說，電(dian)(dian)能(neng)和(he)電(dian)(dian)力有什么用呢?只有專業(ye)人(ren)士才知道電(dian)(dian)機、電(dian)(dian)動設備或者備用電(dian)(dian)源的(de)用途，普(pu)通(tong)大(da)眾(zhong)對(dui)于電(dian)(dian)能(neng)沒有什么概(gai)念。大(da)模(mo)(mo)型也(ye)是(shi)如(ru)此，以前人(ren)工智能(neng)對(dui)于大(da)眾(zhong)而言，是(shi)非常遙(yao)遠的(de)概(gai)念。而大(da)模(mo)(mo)型的(de)出(chu)(chu)現使人(ren)工智能(neng)變得(de)家(jia)喻戶曉(xiao)，成為(wei)了一(yi)個(ge)大(da)眾(zhong)化(hua)的(de)應用。
管震：讓所有人都感受到了科(ke)技的(de)力量。
彭昭：是，感(gan)謝管總的精彩分享。
