AI大模型來了，有很多系統(tǒng)性問題需要解決。大模型還有諸多不確定性問題伴隨，這導(dǎo)致客戶與廠商雙方都需要在組織層面、技術(shù)策略上去做相應(yīng)改變，保持積極投入的同時也需要保持冷靜客觀。
9月11日-14日，由鈦媒體與ITValue共同主辦的2024 ITValue Summit數(shù)字價值年會在三亞舉行。此次峰會主題為“Ready For AI”，交流經(jīng)驗教訓(xùn)，交叉行業(yè)思考，推動創(chuàng)新交易，以創(chuàng)新場景為基礎(chǔ)，共同探索AI驅(qū)動下數(shù)字經(jīng)濟時代的全新機遇，共同打造一場數(shù)字經(jīng)濟時代的AI創(chuàng)新探索盛宴。
在本次年會“Ready For AI”的圓桌對話中，小即是大創(chuàng)業(yè)投資合伙人楊巍主持，馬上消費CTO蔣寧、龍湖集團CIO、千丁數(shù)科總經(jīng)理李博、南方航空科技信息與流程管理部副總經(jīng)理趙磊等專家立足于各自行業(yè)，就數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI大模型技術(shù)浪潮中的企業(yè)AI應(yīng)用路徑、技術(shù)組織人才資金等難題展開討論，希望能給行業(yè)發(fā)展帶來幫助和啟發(fā)。
大模型浪潮下，如何應(yīng)對變化
2022年末，大模型技術(shù)以ChatGPT為代表，標志著人工智能領(lǐng)域的一個重要里程碑，不僅推動技術(shù)飛速發(fā)展，還開啟了市場對大模型廣泛應(yīng)用場景的預(yù)期。
在蔣寧看來，大模型技術(shù)代表新質(zhì)生產(chǎn)力，正引發(fā)生產(chǎn)力、思想、管理、技術(shù)和文化等五大方面的變革。
從生產(chǎn)力角度，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素，大模型成為生產(chǎn)工具，二者形成了新的革命性能力。相較于過去，AI多在生產(chǎn)流程等方面實現(xiàn)效率改善，而今大模型可在AI決策層面，實現(xiàn)突破，釋放人類產(chǎn)能。
二是思想變革。大模型帶來的是平權(quán)，所有的知識、決策、體驗，有了巨大提升。
三是管理。過去所有都是圍繞確定性構(gòu)建數(shù)字化系統(tǒng)，但大模型是缺乏確定性的。其本質(zhì)是持續(xù)學習的，且始終存在幻覺，在企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用時往往通過數(shù)據(jù)飛輪驅(qū)動持續(xù)改進。大模型應(yīng)用需要依靠管理革命的支撐持續(xù)推行。
四是技術(shù)革命。現(xiàn)在國際頭部科技公司都在思考一個問題，即如何讓數(shù)據(jù)通往大模型的道路更加平坦，實現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。針對不同場景或領(lǐng)域需要應(yīng)用不同模型，包括對話式、生成式，如何同時接入多個大模型，這背后必須有一套新的數(shù)據(jù)體系和模型治理平臺/工具。
五是文化。共創(chuàng)的文化是未來主題，沒有任何一個團隊能夠?qū)⑦@件事情做成，而是需要專業(yè)化分工、相互協(xié)作溝通的機制。
過去一段時間內(nèi)，馬上消費圍繞著五個方面的變化，做了三件事：一是推動組織變革、二是提升團隊能力、三是加速技術(shù)創(chuàng)新。團隊層面，要求全員學習使用大模型；組織上，構(gòu)建新型數(shù)據(jù)平臺團隊，對數(shù)據(jù)平臺和大模型平臺體系進行重新調(diào)整；技術(shù)創(chuàng)新上，企業(yè)需要積極應(yīng)對，既要實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素與大模型的深度融合，也要推動大模型使用的“微調(diào)優(yōu)”，以便更好地適應(yīng)變化。
不確定性時代的應(yīng)對策略
但并非所有企業(yè)都能快速跟上時代步伐，大模型多種革新因素的交織下，無論是企業(yè)還是經(jīng)營個體，都在面臨巨大壓力。
在楊巍看來，“大語言模型的應(yīng)用，一腳油門也許就可以做到95%的程度，但是我們不能把這樣的應(yīng)用當作一個傳統(tǒng)IT系統(tǒng)上線，必須在技術(shù)上和工作流程上去處理這百分之幾的幻覺，才能真正在業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用。”
“在AI大潮里，從來沒有感受到領(lǐng)導(dǎo)在此次AI浪潮中表現(xiàn)出的如此焦慮、欣喜、沖動的復(fù)雜情緒。”趙磊表示。
趙磊的經(jīng)驗是：盡管領(lǐng)導(dǎo)很焦慮，管理好高層領(lǐng)導(dǎo)的情緒價值，是IT人的額外要務(wù)，也是基矗其次要有頭腦十分清醒的AI整體規(guī)劃，不擅長的事情不要輕易嘗試，也不要把資源投入到不擅長的領(lǐng)域。
“比如算法層面，要尊重專業(yè)技術(shù)公司，不要試圖在技術(shù)上超越他們。而在數(shù)據(jù)層面，也只有我們熟悉民航業(yè)的IT人員，才有能力做好。只有這樣，才能共同實現(xiàn)業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新。”他表示。
對于龍湖而言，2019年開始組建AI團隊，核心要求是基于產(chǎn)品和場景，而不是基于項目立項，拆出900多個場景，分析哪些場景可以優(yōu)先提效。
在李博看來，AI落地短期內(nèi)還無法替代人類，更多是建立人機交互的提效，重構(gòu)人機合一的新運營流程。2022年后雖然有了大模型的嘗試，但目前來講，可能更適合容錯率較高的場景，而在生成式方面，也存在某些偏見、細節(jié)刻畫不足的問題，還需要時間持續(xù)解決。在B端的落地，大模型的落地會更晚一點，模型作為生產(chǎn)力工具，基于業(yè)務(wù)場景做人機合一流程上的改造，最終實現(xiàn)降本增效。
下一代，李博預(yù)估，大模型會成為機器學習的基礎(chǔ)，所有的模式識別、機器學習各項算法都會基于大模型訓(xùn)練，最終企業(yè)會基于統(tǒng)一的AI智能體平臺實現(xiàn)AI驅(qū)動的場景應(yīng)用。
為此，李博的建議是，企業(yè)調(diào)整時會有顛覆式想法，制定目標往往有高倍績效。因此，一定要把賬，效率算在前面，業(yè)務(wù)和技術(shù)一起想路徑，才能找到新的做法。
如果把這件事情干好，企業(yè)要有三個能力：一是低成本試錯的能力，如果成本太高就等不到場景跑出來；二是長期系統(tǒng)性的思考能力，一定要把技術(shù)結(jié)合到業(yè)務(wù)流程和場景中；三是全方位防忽悠的能力，不要被外界的忽悠而影響。
客戶、廠商，都在選擇符合自身的最佳路徑
期間，各行業(yè)企業(yè)客戶紛紛主動探索AI路徑，試圖先一步上馬。
對于地產(chǎn)行業(yè)和航空業(yè)的兩家龍頭企業(yè)，他們基于自身業(yè)務(wù)的考量，也正走出不一樣的應(yīng)用路徑：
對于龍湖而言，李博指出，“大模型現(xiàn)在放下身段，價格越來越便宜，完全沒有必要自己搭建底座了，我們搭建了智能體平臺，基于開源項目，對接各個大廠的大模型，其主要精力還是放在智能體相關(guān)業(yè)務(wù)場景。例如，空間智能體、流程智能體，以及數(shù)字員工，面向一線員工的助理和智能問題，幫助他們及時解決問題。”
為此，龍湖希望從ChatBI入手，可以實時獲得各類數(shù)據(jù)，對企業(yè)產(chǎn)生價值。傳統(tǒng)的報表開發(fā)周期長，且為格式化，很多時候無法應(yīng)對快速變化。換言之是，以大模型驅(qū)動的交互式的數(shù)據(jù)分析。
而對南方航空而言，趙磊指出，傾向于“上三路打前期，下山路打中后期”策略：
對于通用行業(yè)或場景，比如代碼助手、行政助手、智能客服，用“上三路打前期”，直接使用通用大模型，為企業(yè)提供持續(xù)積極的反饋；
對于能夠體現(xiàn)航空企業(yè)自身的IT實力和業(yè)務(wù)實力的場景，對企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型有幫助的，用“下三路打中后期”，深度開發(fā)大模型，做民航業(yè)的行業(yè)大模型。如飛行員的編排，過去是用運籌學算法，但是無法體現(xiàn)飛行員的個性化特征。這往往就會涉及航空業(yè)底層邏輯、操作規(guī)則，以及圍繞規(guī)則之上形成的飛行員畫像。這些都不是通用大模型能解決的問題。
“我們希望做民航業(yè)的行業(yè)大模型，也愿意為大模型廠商的研發(fā)投入付費。大模型要么給企業(yè)產(chǎn)生現(xiàn)金收入，要么是提高員工和領(lǐng)導(dǎo)滿意度。我們選擇了后者，將幾百個功能模塊改造成為基于大模型交互式、一站式服務(wù)的平臺，為員工提供服務(wù)。即大模型驅(qū)動的企業(yè)IT系統(tǒng)的入口。”趙磊表示。
馬上消費圍繞四個維度，即技術(shù)戰(zhàn)略的規(guī)劃、技術(shù)治理的完善、技術(shù)平臺的構(gòu)建和關(guān)鍵技術(shù)點的突破，踐行AI與企業(yè)發(fā)展的深度融合，布局“大模型+”模式創(chuàng)新和實際應(yīng)用。
在企業(yè)發(fā)展過程中，數(shù)字化積累至關(guān)重要。蔣寧認為將這些數(shù)據(jù)與大模型的應(yīng)用相結(jié)合，構(gòu)建屬于企業(yè)自身的大模型，是一項關(guān)鍵戰(zhàn)略。例如，馬上消費去年發(fā)布首個金融大模型“天鏡”，目前該大模型在交互、分析以及決策等方面均發(fā)揮出了重要的作用。
從關(guān)鍵技術(shù)點維度來看，蔣寧認為數(shù)據(jù)生成，數(shù)據(jù)管理，原數(shù)據(jù)技術(shù)，大模型自動打標，以及大模型認證技術(shù)，都是未來大模型構(gòu)建需要關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)點。
最后，在談到企業(yè)導(dǎo)入大模型最適合的案例時，蔣寧認為數(shù)據(jù)背后即是業(yè)務(wù)，在保證數(shù)據(jù)安全的前提下，從數(shù)據(jù)密集度高、質(zhì)量好的業(yè)務(wù)開始導(dǎo)入大模型，會產(chǎn)生更優(yōu)的效果。（本文首發(fā)于鈦媒體APP）
