21世纪经济报道记者白杨 北京报道 6月21日,北大光华管理学院与腾讯联合宣布,将共同推出“企业管理者人工智能通识课”系列课程,以助力企业创始人和管理者拥抱AI。 (资料图片仅供参考) 发布会上,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生回顾了AI的发展历史,并诠释了大语言模型推动的技术变革,行业落地的挑战与应对,以及企业拥抱大模型的基本准则。 汤道生表示, 过去四十年,开源共创、算法创新、算力增强等因素的叠加,构成了AI的“增长飞轮”。而 GPT-4、PaLM2、LLaMa等大模型的问世,让人们看到了通用人工智能的曙光。 尤其是大语言模型,其代表的人工智能发展已经达到了一个新的高峰,有卓越的语言理解、强大的逻辑推理与沟通能力,能带入角色,主动思考。与此同时,用大量数据预训练的模型也推动机器视觉、语音识别、机器人等AI能力发生新的突破。 汤道生认为,通过对机器想、听、看、动等能力的整合,AI将真正成为人们的工作和生活助手。同时,大模型只是起点,未来,应用落地的产业变革是更大的图景。 “不管哪个行业,都应该积极拥抱AI,过去的研发、生产、销售、服务等环节中,都有很多依赖人来判断、协调与沟通的地方,今天都值得我们去看看哪些环节,可以叠加AI的生产力,来提质、降本与增效。”汤道生说。 对于企业如何应用大模型,如何抓住技术变革红利,汤道生给出他的一些建议:第一,聚焦企业自身业务,挑选具体场景,让AI成为服务的增量;第二,确保训练数据质量,梳理出测试用例,建立上线评估流程;第三,确保服务合规,同时关注数据的产权与隐私;第四,使用云厂商工具,搭建一体化的模型服务。 谈及模型,汤道生表示,虽然大家对通用大语言模型的聊天机器人期待很高,但它不是唯一的大模型服务方式,也不一定是满足行业场景需求的最优解。 目前,通用大模型一般都是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的,上面的信息可能有错误、有谣言、有偏见,许多专业知识与行业数据积累不足,导致模型的行业针对性与精准度不够,数据“噪音”过大。 但是,在很多产业场景中,用户对企业提供的专业服务要求高、容错性低,企业一旦提供了错误信息,可能引起巨大的法律责任或公关危机。因此,企业使用的大模型必须可控、可追溯、可修正,而且必须反复与充分测试才能上线。 汤道生认为,客户更需要有行业针对性的行业大模型,再加上企业自己的数据做训练或精调,才能打造出实用性高的智能服务。 而对于AI未来的发展,汤道生提出, AI价值巨大,发展速度惊人,但从社会层面也要注意,其带来的风险与挑战。 人工智能带来的各种问题,有很多值得思考的东西,包括人类发展、伦理、教育等等。但在汤道生看来,技术的发展、演进、变化,总是超出人的想象,而人类拥抱变化的勇气,创新的智慧,化挑战为机遇的能力,也往往超出我们自己的想象。 “就像工业革命早期,也有过对于农村经济瓦解、工人生存状况堪忧等等情况的担心,但是,最终我们以人类特有的方式,走了过来,并且让全人类的生产效率、生活质量以几何指数飙升。”他说道。 汤道生表示,“我们正在进入一个被AI重塑的时代,从生产销售、组织人才,到产业革新、社会发展,都会发生剧烈的变化。”而AI对世界的改变,一定是通过与产业的融合实现的。机器决策、自主生成、自然交互等一系列变革,推动产业实现更高效率、更低成本、更好体验和更大创新。未来的企业,也将向智能原生进化。 |
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