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观察丨AI真正改变的是人类的工作和思考方式

2023-07-19 AIcore 来源:区块链网络

来源:外滩董事会BundBoard

作者:外滩董事会

原标题:《我们终将在AI里遇见人性丨外滩现场》

6月28-30日,外滩董事会一行CEO奔赴北京,进行了三场与人工智能相关的关键对话。

面对人工智能,许多创始人是既兴奋又紧张。

兴奋在于,人工智能的迅速成长,会带来许多的新的机会,造就新的创新模式和组织架构。

紧张在于,人工智能和当下组织与业务会产生什么样未知的冲突与挑战。

心怀畏惧,也不能阻碍创业者们奔赴人工智能的步伐。

比起具体的技术,成本以及功能,创业者们更加关心的是背后的本质,人工智能是否会撼动现有的商业体系,以及现有的组织价值观。

例牌说明:以下为对话后的学习心得内容,并非对话嘉宾本人的分享原文。

01、原则与价值观是大模型最重要的事

第一站我们来到了智谱AI,与COO张帆共同探讨,企业如何拥抱大模型。

很多人对大模型会有些误解,有的人觉得大模型就是许愿池,只要许愿了就能实现,当发现大模型不能有问必答,有求必应的时候,他们就会信念崩塌。

还有些人觉得大模型就是个智能的大数据库,只是疯狂的投喂数据,指望大模型自己能生成思考能力和判断能力,但最后会发现,大模型都还是很傻。

要打造一个得心应手的大模型,一定要教会它相应的判断准则和原则。

这就好比员工入职一家企业,要让员工知道什么能说,什么不能说,什么能做,什么不能做。这些判断推理的框架,比数据本身重要多了。

数据的投喂也一样,你给大模型投喂的都是销售冠军的行为模式和判断模式,它就会慢慢学习成为销售冠军;你给它投喂普通销售的数据,它就会成为普通销售。

相当于大模型是一张白纸,有学习能力和判断能力,需要企业去调教成自己想要的样子。

因此打造企业专属的大模型,需求越清晰,价值观和判断准则越明确,大模型的试错成本就越低,其他的技术也好,成本也好,已经慢慢成熟,不难实现。

02、大模型不是工具,而是共同成长的伙伴

第二站来到了百川智能,同CEO王小川一起探讨人工智能的本质以及我们要如何看待人工智能。

我们问了王小川一个问题,哪些职业或行业会被AI取代?

他的回答是,大多数坐在电脑面前的,都会被AI取代。

这个回答不禁让我们思考,大模型真正威胁着的,不是蓝领阶层,而是白领阶层。

互联网能触达的任务,它基本都能通过学习来实现。也许当下,大模型是白领们的好帮手,能帮助我们提升效率。但大模型的能力不止于工具,它更像一个生命体,会调整和修正自己的判断。

比如我们要招聘一个人,我会问大模型,招聘一个这样的人需要哪些条件,它就会告诉我,还可以帮我发布招聘信息,还能筛选符合基本条件的简历。

大模型的判断依据是通过大数据,而非我们每个人有限的经验,得出的结论反而会更加客观与理性。

组织的形态会再次发生逆转。工业革命的时候我们通过精细分工来加速发展,而现在要倒回去,不需要分工了,都让大模型做了,大公司越来越少,会涌现出许多个人+AI的小公司。

借助GPT的能力,每个人不是在原有岗位做员工,而是可以利用GPT帮助实现个 人的梦想,社会将变得更加扁平,每个人可以活得更加自我,找到自己真实存在的意义。

03、什么是好的大模型,取决于我们的评判标准

第三站我们来到了百度智能云,与百度集团执行副总裁,百度智能云事业群总裁沈抖进行了一次深度交流。

百度文心一言较早进入国内的大模型领域,他们更加注重大模型在各个商业场景和产业落地的应用。他们认为,好的大模型,最重要的指标是好用,而不是一味的在各种技术指标中追求极致。

在大商业场景中,最大的一个忧虑是,大模型技术是否会在运用过程中带来信息安全的不可控。

如果大模型生成的内容直接to C,就会带来很多信息安全的不确定性。所以人+大模型的模式,是一个绕不开的发展过程。

大模型帮助人来提供效率,人来保证大模型的信息安全,若遇到问题时,也可以由具体的人进行问责和跟进。

大模型的发展速度,是基于硬件的发展速度。现在芯片一代一代革新,算力越来越快,这给大模型的发展打下了地基。

未来硬件使用成本越来越低,大模型时代也会像移动互联网时代一样,到达一定程度,涌现各种各样的创新,爆发式发展。

而目前任何能用语言和文字解决的问题,AI都能大幅提升效率。

比如写一篇英文的新闻发言稿,或者规划一个旅游路线,AI都能做得比人要好。

因此我们值得用AI把每个行业都重新做一遍,在这过程中,最重要的重构还不是业务和流程的重构,而是人们思维的重构。

AI真正改变的将是,我们的工作模式以及思考方式。而到那个时候,大模型时代就会到来。

写在最后

这次CEO们见的都是最懂大模型的人,探讨的都是最实用的企业落地场景,得到最明确的一个信息是,AI能帮助人,但AI还没法完全取代人。

CEO们的真正需求是,任务能完成的更快更好,成本能降得更低。

至于这个需求是靠人力完成的,还是靠AI完成的,并不是很重要。

目前人工智能的定位,更像是一个智能人才储备,需要企业投入时间去训练他,告诉他什么能做什么不能做,让他达到期望的效果。

每个中高管的KPI应该从培养一个预备干部,到培养一个预备干部和一个人工智能干部。

比起简单粗暴的全员AI办公,如何给人工智能分配合适的工作,也许是CEO们在大模型时代最重要的能力。

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编译者/作者:AIcore

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