新火種
2023-11-01 
大模型落地問(wèn)題走向臺(tái)前，專業(yè)場(chǎng)景或率先突破
21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者 董靜怡 合肥報(bào)道
2023年是AI大模型大爆發(fā)的一年，ChatGPT在全球掀起了一股AI大模型井噴式的發(fā)展熱潮，國(guó)際國(guó)內(nèi)各大科技巨頭以及AI獨(dú)角獸都在參與AI大模型的角逐，相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品加速迭代演化，以大模型為代表的新一輪AI技術(shù)正在開(kāi)創(chuàng)一個(gè)新的AI時(shí)代。
技術(shù)所產(chǎn)生的顛覆性的影響正逐漸深入到產(chǎn)業(yè)界，傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)形態(tài)和產(chǎn)業(yè)模式開(kāi)始重構(gòu)。作為大模型的重要應(yīng)用方向，生成式AI已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具之一，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入革命性的創(chuàng)新與顛覆性力量。
Gartner預(yù)測(cè)，2026年超過(guò)80%的企業(yè)將使用生成式AI的API或模型，或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應(yīng)用，這也將為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
然而，來(lái)到2023年的尾部，大模型實(shí)際的落地情況卻并不理想，業(yè)內(nèi)期待的生成式AI在各個(gè)行業(yè)掀起的革命性變革也并未發(fā)生，新技術(shù)祛魅，落地難點(diǎn)和挑戰(zhàn)接踵而出。
“在這個(gè)‘百模大戰(zhàn)’甚至‘千模大戰(zhàn)’的時(shí)代，如何將技術(shù)轉(zhuǎn)化成真正的生產(chǎn)力，以生態(tài)之力破局，加速生成式AI在企業(yè)級(jí)的落地是現(xiàn)在
“一公里”還是“一平方公里”？
通過(guò)生成式AI實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)和知識(shí)的自動(dòng)生成過(guò)程，這就使得數(shù)據(jù)生成的飛輪加速。郭為在論壇中表示，過(guò)去是靠系統(tǒng)數(shù)據(jù)、另類數(shù)據(jù)加工來(lái)產(chǎn)生新的知識(shí)和數(shù)據(jù)，而今天通過(guò)大模型自動(dòng)生成新的數(shù)據(jù)和知識(shí)，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生成在AI驅(qū)動(dòng)下變成了一個(gè)永動(dòng)機(jī)。
這是一場(chǎng)人類經(jīng)濟(jì)生活、社會(huì)生活的巨大變革。如何把生成式AI和數(shù)據(jù)資產(chǎn)緊密地結(jié)合在一起，創(chuàng)造出新的業(yè)務(wù)，是企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的根本目標(biāo)和出發(fā)點(diǎn)。
幾乎所有企業(yè)都對(duì)生成式AI技術(shù)展現(xiàn)出了強(qiáng)大的
“這樣的并發(fā)式創(chuàng)新，肯定會(huì)加速大量企業(yè)技術(shù)實(shí)踐落地，但是早期的試錯(cuò)成本也難以避免，因?yàn)槊織l路上都在并行往前跑，而且相互影響?！崩顒偙硎?。
在大模型的落地過(guò)程中，有不少在B端的應(yīng)用嘗試，但至今卻沒(méi)有爆款應(yīng)用誕生，其中關(guān)鍵的問(wèn)題在于生成式AI技術(shù)在企業(yè)的場(chǎng)景落地有著一系列的挑戰(zhàn)需要解決。
360智能產(chǎn)品部技術(shù)總監(jiān)李暉表示，現(xiàn)在面臨最大的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn)。首先，模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求是海量的，且對(duì)質(zhì)量要求極高，因此對(duì)于數(shù)據(jù)的積累和儲(chǔ)備要求是非常高的；此外，ToB的行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，特點(diǎn)是數(shù)據(jù)不能出域，即便公司規(guī)模再大，積累的數(shù)據(jù)也是有限的。
“作為行業(yè)模型來(lái)說(shuō)，怎么讓行業(yè)模型打破企業(yè)的限制，把海量的行業(yè)語(yǔ)料匯集起來(lái)，訓(xùn)練通用行業(yè)大模型，這是在ToB領(lǐng)域的一個(gè)極大挑戰(zhàn)?！崩顣煴硎?。
李剛回憶，在一次閉門(mén)交流時(shí)，有客戶抱怨說(shuō)看上去是大模型企業(yè)落地的“最后一公里”，但走起來(lái)怎么也不止一公里。
另一位客戶則表示，大模型距離企業(yè)應(yīng)用的距離應(yīng)該是“一平方公里”而不是“一公里”，即大模型企業(yè)落地需要的是更多方面的就緒，它不是一個(gè)線性的過(guò)程，而是綜合的過(guò)程。
另一方面，大模型的應(yīng)用將為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力。李剛表示，大模型的出現(xiàn)，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，之前沒(méi)有被
“千萬(wàn)不要過(guò)高地估計(jì)了未來(lái)一兩年的收獲，但是也千萬(wàn)不要低估了未來(lái)十年的影響?！崩顒偙硎尽?/p>
專業(yè)場(chǎng)景先落地
李剛表示，生成式AI技術(shù)在企業(yè)內(nèi)部落地，要和企業(yè)的管理流程、技術(shù)緊密結(jié)合在一起，它一旦涌現(xiàn)出大量的業(yè)務(wù)創(chuàng)新場(chǎng)景，就可以形成業(yè)務(wù)和行業(yè)數(shù)據(jù)不斷累積的飛輪效應(yīng)，還能夠進(jìn)一步形成面向行業(yè)的能力輸出，形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，把數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)，甚至改變一個(gè)行業(yè)的樣貌。
在特定場(chǎng)景下，如果有精準(zhǔn)的知識(shí)庫(kù)語(yǔ)料、優(yōu)化的知識(shí)庫(kù)提示，可以獲得比較精準(zhǔn)的結(jié)果。目前，已有企業(yè)快速探索，借助大模型實(shí)現(xiàn)了在某個(gè)特定業(yè)務(wù)點(diǎn)上的創(chuàng)新。
某國(guó)際醫(yī)療企業(yè)代表舉例稱，在和外部機(jī)構(gòu)溝通產(chǎn)品認(rèn)證上市時(shí)，有非常多的溝通對(duì)接，在這個(gè)過(guò)程中，每個(gè)人回復(fù)的知識(shí)體系、知識(shí)深度是不同維度的，“由于信息不對(duì)稱、回復(fù)得好或不好，可能會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品上市有些延遲，這一直以來(lái)都是我們的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)?！?/p>
該代表解釋稱，該企業(yè)在過(guò)往有十萬(wàn)份的應(yīng)答文檔，但把過(guò)去各種各樣的信函作為靜態(tài)文檔放在文檔庫(kù)里，檢索、查詢以及對(duì)文檔進(jìn)行有效知識(shí)管理和做知識(shí)圖譜，始終沒(méi)有非常好的解決方案。
大模型技術(shù)火爆后，他們正在用一種知識(shí)庫(kù)管理，以及知識(shí)評(píng)級(jí)的方式，使得跟外部機(jī)構(gòu)之間的溝通更順暢、更高效。
“有了現(xiàn)在的解決方案，我們可以更快更好地提取過(guò)去文檔或者說(shuō)自己內(nèi)部知識(shí)庫(kù)里的文檔信息，并且進(jìn)行優(yōu)選、做評(píng)級(jí)，這樣可以幫助到負(fù)責(zé)注冊(cè)的同事，讓他們?cè)诓煌谋尘扒闆r下、不同成熟度情況下，能有高標(biāo)準(zhǔn)的反饋?！痹摯肀硎尽?/p>
在這中間，知識(shí)的萃取是一個(gè)難點(diǎn)，因?yàn)槭f(wàn)份文檔的結(jié)構(gòu)并非完全一致。另一方面的挑戰(zhàn)則是，基于過(guò)往的內(nèi)容，精確精準(zhǔn)地生成新的內(nèi)容，做到效率的進(jìn)一步提升。
“在企業(yè)環(huán)境里，我們總覺(jué)得大模型離真正商用差一點(diǎn)點(diǎn)?！崩顒傁?1世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，“數(shù)據(jù)可能需要變成知識(shí)圖譜或向量庫(kù)的形式，才能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定輸出，這樣的工作在早期需要以服務(wù)的方式幫用戶實(shí)現(xiàn)。”
論壇上，神州數(shù)碼推出了神州問(wèn)學(xué)平臺(tái)，該平臺(tái)為企業(yè)提供模型、算力、數(shù)據(jù)和應(yīng)用的連接能力，既是一站式企業(yè)大模型集成平臺(tái)，也是企業(yè)的大模型運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，幫助企業(yè)加速生成式AI的創(chuàng)新、降低AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)門(mén)檻及落地成本，讓企業(yè)能夠更快地將自身業(yè)務(wù)需求與大模型技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的智能化。
李剛向記者表示，企業(yè)知識(shí)庫(kù)問(wèn)答類場(chǎng)景是非常容易先落地的，針對(duì)此場(chǎng)景，神州數(shù)碼已經(jīng)掌握了系列框架。
他進(jìn)一步表示，類似營(yíng)銷、法務(wù)、人力資源、培訓(xùn)等專業(yè)場(chǎng)景會(huì)先于行業(yè)場(chǎng)景落地，明年需求會(huì)逐漸浮現(xiàn)。
“大模型的第一幕已經(jīng)結(jié)束了，第二幕正要開(kāi)啟，什么是第二幕？我認(rèn)為大模型真正的企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景即將爆發(fā)?！崩顒傁?1世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示。
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