应对ChatGPT的六招.pdf
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1、8821世纪商业评论应对ChatGPT的六招生成式人工智能,人人可用。撰文埃森哲编辑行徐珊ChatGPT推出仅两个月,月活跃用户就达到1 亿,成为有史以来增长最快的消费应用程序。所有人,所有地方,都将切实感受到这项技术的颠覆性潜力。ChatGPT背后的大语言模型,正在凭借两项优势改变着市场规则:第一,这类模型破解语言复杂性的密码,机器拥有前所未有的能力,可以学习语言、上下文含义和表述意图,并独立生成和创建内容。第二,在利用大量数据(文本、图像或音频)进行预训练后,这些模型能够针对众多不同的任务做出调整或微调。用户可以多种方式,对模型按原样重复使用或稍加修改后再次使用。商界领袖们普遍认识到了这一
2、时刻的重要性。例如,我们研究发现,所有行业中4 0%的工作时间,都将得到GPT-4等大语言模型的协助。大语言模型具有处理大规模数据集的能力,所有用语言记录传达的内容,如应用、系统、文档、电子邮件、聊天、视频和音频等等,都将进行创新、优化和重塑,最终走向全新的高度。语言任务占企业人员工作总时长的62%,其中6 5%的时间可借助人员强化和自动化技术来提升工作活动的生产力。时机就是一切。最近一项技术趋势调研中,2 2 5 名受访中国企业高管里面,有7 2%对人工智能基础模型带来的新功能表示非常、或极为兴奋,比例略低于全球平均水平。2023年6 月刊89Report报告越来越多的中国企业,正在积极探索
3、生成式人工智能技术,开始应用大型语言模型来实现更多的创新和效率提升。在中国,大语言模型应用方式主要有三种:SaaS、私有云部署、本地化部署,成熟度依次从高到低排列。目前,SaaS化的部署方式是最为成熟的,以国外Azure Open AI Services为标杆。在国内市场,百度的文心一言和阿里的通义干问,正在参与到激烈的竞争中。与Azure提供的服务相比,国内厂商提供的SaaS服务,更具有数据安全和合规性上的优势,尽管在综合能力上还有待加强。私有云部署方式同样以百度为领先。相较于SaaS服务,私有化部署更具有数据和模型自定义能力和垂直行业定制化能力。这种方式可更好地服务于相对较为专业的客户,可
4、充分利用客户提供的行业知识,同时保证不对竞争对手可用。更柔性的服务器使用策略,也让这种方式相较于本地化的前期投资大为降低。综合来看,这是目前国内垂直行业客户最可行的实现方式。本地化部署方式有非常多的选择。学术界中提供的有清华大学的ChatGLM、斯坦福提供的Alpaca,商业公司提供的有Databricks的Dolly、Scale.ai的图像专精的大语言模型等等。本地化部署存着成本高昂、无法确定使用效果等两个问题。目前处于非常早期的阶段,是否可以进一步使用有待后续观察。总的来说,大语言模型正处于快速发展的阶段,其未来的形态无法被预测,可以肯定的是,大规模的应用一定是必然的趋势。我们对生成式人工
5、智能的了解越来越深入,它将颠覆传统的工作模式。大多数工作者都将拥有得力的“助手”,从根本上改变工作的完成方式和完成内容。企业需要像技术投资一样,持续投入不断发展的业务运营和人员技能培训。彻底重新构想工作的完成方式,并帮助员工紧跟技术驱动型变革积极迎接生成式人工智能时代,存在六大技术应用要点。业务驱动即使创新技术有诸多优势,在整个组织中全面推广并非易事,尤其当新技术会彻底改变现有工作方法时,会遇到特别多的阻力。企业可以先通过尝试生成式人工智能的诸多功能,累积早期成功并得到变革倡导者和意见领袖的支持,不断提高员工对新技术的接纳程度,为进一步普及创造所需条件,进而启动转型和技能再培训议程。企业必须双
6、管齐下地进行尝试:其一,专注于容易获得的机会,使用可消费的模型和应用迅速实现回报;其二,着力使用根据自身数据定制的模型来重塑业务、客户洽谈、以及产品和服务。业务驱动型思维,是定义并成功建立应用模式的关键。随着企业深入开展人工智能重塑业务的各种探索,他们将切实收获价值,明确各种应用场景下最为匹配的人工智能类型,厘清投资规模和复杂程度。他们还能测试和改进有关数据隐私安全、增强模型准确性、防止偏见和保护公平的方法,并知晓何时需要采取“由人主导迭代”(Human in theLoop)的保护措施。举例,一家大型欧洲银行集团启用微软Azure云平台和GPT-3大语言模型,来帮助员工进行电子文档检索。这一
7、举措,使用户可以快速获得问题的答案,大大节省了时间,并提高准确性和合规性。为了进一步提升员工技能,这家银行构建了三年创新计划,后续还会在合同管理、对话型报告、以及票据分类等领9021世纪商业评论Report报告图1:生成式人工智能技术堆栈的每一层级都将迅速进化应用:通过API或直接嵌入其他应用程序中,云端用户对生成式人工智能和大语言模型的访问将越来越容易。企业可以直接使用,也可以使用专有数据对其进行定制和优化微调。微调:模型微调的重要性在于,将跨越软件工程、心理学、语言学、艺术史、文学和图书馆学等诸多学科,创造技能组合需求。基础模型:随着更多预训练模型的出现,市场将迅速成熟和多样化。新的模型设
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