經(jīng)歷了2023年的“百模大戰(zhàn)”,2024年人工智能技術(shù)迎來千行百業(yè)的落地?zé)岢薄?/p>
大模型應(yīng)用元年,人工智能技術(shù)也行至產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的臨界點(diǎn),如何突破成為產(chǎn)、學(xué)、研各界關(guān)注的焦點(diǎn)。
日前,銜遠(yuǎn)科技組織的以“邁向高價(jià)值產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的(通用)人工智能”為主題的圓桌論壇重磅舉行,多位前沿科技公司負(fù)責(zé)人、知名高校專家教授、轉(zhuǎn)型企業(yè)以及一線科研從業(yè)者代表,就AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的臨界點(diǎn)如何突破,怎樣實(shí)現(xiàn)從技術(shù)到產(chǎn)業(yè)的賦能,AI生態(tài)未來投資價(jià)值以及技術(shù)是否會(huì)取代人力等問題各抒己見,思維碰撞、智謀共鳴,分享各自領(lǐng)域的實(shí)踐與思考。
AGI到來之前,技術(shù)層面需要做哪些提升與完善?這是擺在大家面前的一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題。對(duì)此,復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授邱錫鵬、面壁科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO李大海和銜遠(yuǎn)科技首席算法科學(xué)家丁寧發(fā)表了各自看法。
邱錫鵬表示,一方面,Scaling Law是大模型中非常重要的規(guī)律,可以通過擴(kuò)大模型規(guī)模來顯著提升模型性能。但是,現(xiàn)在通過提升模型的規(guī)模還是不夠,還涉及到其他非常多的技術(shù),包括OpenAI提到的超級(jí)對(duì)齊。另一方面,對(duì)于一個(gè)AGI來講,一定要能夠?qū)?fù)雜問題分解成各種簡(jiǎn)單問題來解決,這需要通過模型的能力進(jìn)行細(xì)致的分解,分別強(qiáng)化,以便更快實(shí)現(xiàn)AGI。
李大海則談到,“Scaling Law是指模型的規(guī)模越大,訓(xùn)練的語(yǔ)料越多,投入訓(xùn)練的算力越強(qiáng),模型的智能水平就越強(qiáng)。而大模型的Scaling Law不止這一個(gè)面,我們希望把對(duì)Scaling Law的認(rèn)知往前推進(jìn)一些。比如,我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)叫WSD的學(xué)習(xí)率調(diào)度器,在訓(xùn)練過程的不同階段使用不同的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練,可以用更小的算力達(dá)到更好的模型效果。我們最終的目標(biāo),是通過我們能夠掌握的所有高質(zhì)量數(shù)據(jù),訓(xùn)練出足夠達(dá)到或者接近AGI的大模型?！?/p> 丁寧認(rèn)為,“有時(shí)候我們需要的并不是一個(gè)AGI,而是一個(gè)表現(xiàn)得像AGI的模型。AGI不是單項(xiàng)技術(shù)可以解決的,而是系統(tǒng)的工程。實(shí)現(xiàn)更專業(yè)的AI,首先要提到的是模型,在模型層面,我們需要在乎的不是它的高效,而是它的上限。其次,解碼中的探索是非常好的技術(shù),只有去探索才能夠達(dá)到超越人類的水平?！彼硎?數(shù)據(jù)很重要,數(shù)據(jù)的作用是給模型施加監(jiān)督信號(hào)。所以,提升監(jiān)督信號(hào)的密度、找到合適的監(jiān)督代理是需要產(chǎn)業(yè)界在自己場(chǎng)景下著重思考的問題。 如果從技術(shù)角度去說,通向AGI的道路并非只有一條,需要各界積極摸索,那從產(chǎn)業(yè)側(cè)來看,怎樣能更好地實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值的落地?大家對(duì)于AI技術(shù)發(fā)展有何期待?Visa集團(tuán)全球副總裁、大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理裴晟,伊利集團(tuán)數(shù)字科技中心技術(shù)負(fù)責(zé)人程國(guó)強(qiáng)和南訊股份創(chuàng)始人&CEO陳碧勇進(jìn)行了深入探討。 裴晟圍繞AI技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用舉例,提出人們對(duì)人工智能應(yīng)用的上限要求非常高,所以大模型的未來發(fā)展要求其在專業(yè)領(lǐng)域創(chuàng)造的價(jià)值必須準(zhǔn)確,在訓(xùn)練階段就要選擇認(rèn)可度高的場(chǎng)景,并且要有人去做干預(yù)。 程國(guó)強(qiáng)則從伊利集團(tuán)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型出發(fā),介紹了集團(tuán)如何將人工智能技術(shù)植入企業(yè)轉(zhuǎn)型的數(shù)字底座,以及結(jié)合在具體業(yè)務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行深入分享。談到對(duì)人工智能的期待時(shí),他表示,“因?yàn)槲覀兪菍?shí)體企業(yè),我們希望能夠加強(qiáng)內(nèi)部對(duì)于整個(gè)人工智能認(rèn)知的提升,也希望在這個(gè)提升過程中把技術(shù)和業(yè)務(wù)做深度融合。另外,公司對(duì)于生態(tài)建設(shè)非常重視,我們期待能夠?qū)⒖萍祭砟詈图夹g(shù)與公司的實(shí)際場(chǎng)景做結(jié)合,真正幫公司產(chǎn)生價(jià)值?！?/p> 作為“AI商業(yè)應(yīng)用最后一公里”的企業(yè)負(fù)責(zé)人,陳碧勇對(duì)公司正在做的重點(diǎn)事項(xiàng)做了分享,第一件事就是通過大量訓(xùn)練讓數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn),第二件事就是通過場(chǎng)景去實(shí)現(xiàn)最終策略,進(jìn)而幫助品牌商提升運(yùn)營(yíng)效率。他介紹,“我們?cè)贏I層面的做法是,做銷售、用戶復(fù)購(gòu)、營(yíng)銷響應(yīng)效率等智能預(yù)測(cè),通過智能推薦優(yōu)化品牌觸達(dá)消費(fèi)者的內(nèi)容、物料、權(quán)益、渠道等,從而提升消費(fèi)者的復(fù)購(gòu)。我們也很期待可以聯(lián)合運(yùn)用生成式AI的營(yíng)銷產(chǎn)品?；诰珳?zhǔn)對(duì)象、精準(zhǔn)時(shí)間、精準(zhǔn)權(quán)益內(nèi)容,才能真正助力品牌實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者高效運(yùn)營(yíng)。” 無(wú)論從技術(shù)層面還是產(chǎn)業(yè)層面,AI的發(fā)展和未來價(jià)值都讓人期待。那么在資本側(cè),投資者和創(chuàng)業(yè)者是如何理解人工智能技術(shù)價(jià)值的? 啟明創(chuàng)投合伙人周志峰認(rèn)為,“AI是未來10年最大的科技浪潮,沒有之一?！彼硎?公司在中國(guó)投資了近10家頂級(jí)的人工智能公司,其中就包括銜遠(yuǎn)科技和面壁智能,他們?cè)谧龅木褪怯眉夹g(shù)幫助客戶降本增效,在商業(yè)上獲得突破就是有價(jià)值的技術(shù)。 “從某種角度上來講今天AI的創(chuàng)業(yè),對(duì)于創(chuàng)業(yè)者要求比以前提高很多?！崩畲蠛Ｌ岬?“大模型創(chuàng)業(yè)公司,一方面對(duì)AI的底層技術(shù)要有足夠深度的把握,另一方面要對(duì)場(chǎng)景、對(duì)用戶價(jià)值有準(zhǔn)確的理解,這兩個(gè)大的要素必須得有比較均衡的認(rèn)知和落地?！?/p> 丁寧認(rèn)為,任何場(chǎng)景都可能是智能化的,場(chǎng)景分成高價(jià)值的和低價(jià)值的。低價(jià)值場(chǎng)景涉及到認(rèn)知的轉(zhuǎn)變。談到高價(jià)值場(chǎng)景時(shí)他以數(shù)字營(yíng)銷舉例,“比如用大模型來做營(yíng)銷,試了100萬(wàn)次,有99萬(wàn)次失敗,但我們可以產(chǎn)生1萬(wàn)個(gè)爆款,這帶來的價(jià)值是無(wú)可比擬的。”同時(shí),他也堅(jiān)定地看多AI的未來。 在論壇的后半場(chǎng),大家聚焦到行業(yè)應(yīng)用更加微觀的角度,圍繞AI能力在營(yíng)銷行業(yè)的未來應(yīng)用探討了技術(shù)會(huì)不會(huì)讓營(yíng)銷人員成為價(jià)值鏈條上最先失業(yè)的人。 裴晟表示,AI的出現(xiàn)在行業(yè)應(yīng)用中可能會(huì)創(chuàng)造一些新的產(chǎn)品,這個(gè)時(shí)候做營(yíng)銷的人可能工作方向會(huì)有變化,但是很長(zhǎng)一段時(shí)間實(shí)際應(yīng)用類似于一個(gè)執(zhí)行的過程,“人工智能的深度應(yīng)用在一段時(shí)間內(nèi)會(huì)創(chuàng)造一些新的工作”。 程國(guó)強(qiáng)則明確表示“不會(huì)取代”,他認(rèn)為人和機(jī)器的最大差別就是人有情感、懂業(yè)務(wù)。“大模型只是人的輔助。我們希望用大模型的工具幫助營(yíng)銷人員,我們也在用知識(shí)庫(kù),加上實(shí)際業(yè)務(wù)邏輯打造成一個(gè)智能體。對(duì)于員工來說,應(yīng)思考如何結(jié)合他的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,在場(chǎng)景里面讓流程跑起來,實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同?！?/p> 在陳碧勇看來,應(yīng)該是行業(yè)、品牌利用科技,讓所有的從業(yè)人員具備同等的能力水平,從而有更多的時(shí)間精力投身于創(chuàng)新性工作上。他介紹,品牌方共有的一個(gè)關(guān)鍵痛點(diǎn)是,行業(yè)經(jīng)驗(yàn)難沉淀及可復(fù)制性不強(qiáng)。很多品牌都面臨不同的人來做策劃、做營(yíng)銷、做服務(wù)后,帶給消費(fèi)者的體感完全不同,消費(fèi)者的活躍度、復(fù)購(gòu)也完全不同。而AI應(yīng)用能解放品牌企業(yè)工作人員的時(shí)間,將他們的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)拉到一致的水平線上,進(jìn)而使他們能發(fā)揮更多的創(chuàng)造力,以更溫暖的形式鏈接用戶,真正實(shí)現(xiàn)讓數(shù)據(jù)回歸業(yè)務(wù),讓人回歸創(chuàng)造,讓服務(wù)有溫度。 技術(shù)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中所發(fā)揮的重要作用,是毋庸置疑的。尤其是當(dāng)前消費(fèi)市場(chǎng),已經(jīng)從貨架電商轉(zhuǎn)向興趣內(nèi)容電商,這也讓很多大模型公司找到了價(jià)值落點(diǎn)。 論壇當(dāng)天的活動(dòng)中,銜遠(yuǎn)科技發(fā)布了歷經(jīng)3年時(shí)間打磨的MODI摹小仙AI營(yíng)銷大腦(以下簡(jiǎn)稱MODI),這是基于銜遠(yuǎn)自研大模型研發(fā)的AI Native一站式營(yíng)銷自動(dòng)化底座打造的核心產(chǎn)品,充分體現(xiàn)了銜遠(yuǎn)科技“模用一體、通專融合”的差異化能力。 MODI的出現(xiàn),無(wú)論是對(duì)于學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界,都是里程碑式的時(shí)刻。得益于銜遠(yuǎn)科技的大模型能力,MODI能幫助品牌商進(jìn)行從洞察到創(chuàng)新到營(yíng)銷推廣整個(gè)形成閉環(huán)以后不斷優(yōu)化,破解產(chǎn)業(yè)界沒有爆品的最大痛點(diǎn),并在打造爆品的基礎(chǔ)上幫助客戶把爆品賣爆,這也正是銜遠(yuǎn)科技的目標(biāo)與野心。 當(dāng)大模型應(yīng)用深入行業(yè)的百花叢中,勢(shì)必會(huì)產(chǎn)生某些劃時(shí)代意義和價(jià)值的產(chǎn)品和企業(yè)。 正如周志峰所預(yù)測(cè):未來6到12個(gè)月,在和人比較接近的行業(yè),也許會(huì)出現(xiàn)集群性或者爆炸性的公司,“一個(gè)世界級(jí)的超級(jí)應(yīng)用”也許就在今年出現(xiàn)。 對(duì)此,我們亦充滿期待。
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