企業(yè)給大模型買單，孰“輕”孰“重”？

方躍　呂星航

2023年2月24日，第五屆“全球財(cái)富管理論壇”現(xiàn)場(chǎng)，與會(huì)者探討ChatGPT和人工智能等話題。圖/IC

過去幾個(gè)月，人工智能（簡稱AI），尤其是生成式人工智能（簡稱AIGC）的發(fā)展令人嘆為觀止，展示了前所未有的學(xué)習(xí)能力?？梢灶A(yù)見，這波AI技術(shù)浪潮將不可避免地給所有行業(yè)帶來結(jié)構(gòu)性變革，有望重塑人類工作、生活和生產(chǎn)方式，拓展和釋放人類的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力，并為社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長開辟新的機(jī)會(huì)。

一邊是科技巨頭們相繼發(fā)布大模型戰(zhàn)略，另一邊是外界歷經(jīng)了幾個(gè)月的新鮮感和興奮度正在逐漸褪去，擔(dān)憂、疲勞和焦慮的情緒正在快速蔓延，對(duì)AI技術(shù)認(rèn)知的不足以及技術(shù)在現(xiàn)階段落地應(yīng)用的挑戰(zhàn)和局限性也開始突顯。

焦慮不能解決任何問題，過度等待可能會(huì)喪失機(jī)會(huì)，盲目冒進(jìn)將面臨風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)需要保持清醒頭腦，以積極的心態(tài)擁抱這場(chǎng)變革。企業(yè)高管們首先要對(duì)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀有正確且較為全面的了解，認(rèn)真評(píng)估新技術(shù)帶來的影響并思考自身的應(yīng)對(duì)策略。新技術(shù)將會(huì)在哪些方面助力或破壞所在行業(yè)和企業(yè)原有的價(jià)值鏈？這項(xiàng)新技術(shù)如何顛覆人們的工作和生產(chǎn)方式？它將對(duì)管理和創(chuàng)新產(chǎn)生什么本質(zhì)影響？企業(yè)又應(yīng)如何建立有效的組織和文化充分發(fā)揮它所能帶來的價(jià)值以應(yīng)對(duì)未來的競爭？

圖1：2021年6月GPT3之后的大型語言模型（LLM）

*僅顯示參數(shù)大于10億、以英文為主要訓(xùn)練的LLM*近期OpenAi的CEO Sam Altman也表示將GPT-3納入開源計(jì)劃：將源代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型權(quán)重、論文總結(jié)、架構(gòu)和訓(xùn)練細(xì)節(jié)包括基礎(chǔ)設(shè)施以及評(píng)估結(jié)果等信息免費(fèi)公開資料來源：作者根據(jù)公開信息整理 制圖：張玲

并非所有企業(yè)都需自建大模型

2022年11月，位于美國舊金山的OpenAI公司發(fā)布了基于大語言模型（Large Language Model）的對(duì)話聊天機(jī)器人ChatGPT （Generative Pre-Training Transformer），瞬間引起了全球前所未有的廣泛關(guān)注和熱情。今年3月，OpenAI推出支持多模態(tài)輸入的GPT-4，再次驗(yàn)證OpenAI的假設(shè)，即在大規(guī)模數(shù)據(jù)語料庫上訓(xùn)練的模型能力會(huì)呈現(xiàn)出非線性增長，這種能力的“涌現(xiàn)”打開了通向AIGC的大門。

大語言模型是這次通用人工智能（簡稱AGI）技術(shù)浪潮的推動(dòng)力，也是讓人工智能走向產(chǎn)業(yè)化和規(guī)模化的基礎(chǔ)。自2021年6月GPT-3誕生至今，美國公司發(fā)布已有不下20個(gè)參數(shù)在10億以上的大語言模型，其中包括OpenAI、谷歌及其收購的DeepMind、微軟和Meta等。在已發(fā)布的大模型中有相當(dāng)一部分是開源的（此處開源意味著免費(fèi)開放的源代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型權(quán)重、論文總結(jié)、架構(gòu)和訓(xùn)練細(xì)節(jié)包括基礎(chǔ)設(shè)施以及評(píng)估結(jié)果）。

雖然幾家科技巨頭蹚出了通往AIGC的道路，但開發(fā)大模型是一個(gè)復(fù)雜的工程，有相當(dāng)高的門檻。大模型的開發(fā)涉及大模型算法、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和強(qiáng)大算力。以GPT-3為例：模型擁有 1750 億個(gè)參數(shù)；訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括45TB的文本數(shù)據(jù)（相當(dāng)于2.25億小型平裝書）；算力方面，據(jù)英偉達(dá)此前透露，如用8張v100顯卡，預(yù)計(jì)需36年訓(xùn)練時(shí)間訓(xùn)練GPT-3，如用1024張80GBA100顯卡則可將訓(xùn)練時(shí)間縮短至1個(gè)月；2020年微軟的開發(fā)者大會(huì)上公布了獨(dú)家為OpenAI構(gòu)建的一臺(tái)排名世界前五的超級(jí)計(jì)算機(jī)，專門用來訓(xùn)練超大規(guī)模的AI模型。

大模型一旦商用，從運(yùn)營層面來說，運(yùn)營成本將會(huì)極其高昂。特別是當(dāng)大模型被訪問次數(shù)相對(duì)較高時(shí)，算力將有可能成為瓶頸，會(huì)幾十至上百倍增加，芯片成本也許會(huì)高達(dá)數(shù)十億美元。即便有微軟加持的OpenAI，在運(yùn)行其最新參數(shù)預(yù)計(jì)達(dá)到百萬億的GPT-4時(shí)，仍感到算力不足。

除了高昂的開發(fā)和運(yùn)營成本外，大模型的開發(fā)者還需同時(shí)承擔(dān)“管理員”的角色，培養(yǎng)大模型的“價(jià)值觀”和“責(zé)任感”。雖然核心技術(shù)已有突破，同任何新技術(shù)一樣，AI仍有局限性和風(fēng)險(xiǎn)。以GPT-4為例，OpenAI提示其局限性和風(fēng)險(xiǎn)包括：無法區(qū)分事實(shí)和虛構(gòu)，以及其所顯現(xiàn)出的強(qiáng)大能力可能導(dǎo)致的安全問題與倫理偏見。因大部分大語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集未開源，透明度也是個(gè)問題。

更為重要的是，人類尚未完全理解AI的“涌現(xiàn)”能力是如何出現(xiàn)的，算法的自身迭代在未來也會(huì)呈現(xiàn)多種可能性。同以往很多技術(shù)相似，AI技術(shù)的合規(guī)風(fēng)控、倫理及監(jiān)管也滯后于技術(shù)的發(fā)展，這也給企業(yè)開發(fā)和應(yīng)用新的技術(shù)帶來不確定性。

到今年5月底，中國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布近80個(gè)。對(duì)有能力開發(fā)大模型的企業(yè)，大模型并非是一個(gè)另起爐灶、一擁而上的新業(yè)務(wù)，應(yīng)是對(duì)已有業(yè)務(wù)方向的延伸和突破。我們也相信未來將會(huì)有更多新的開源模型出現(xiàn)，企業(yè)可以利用現(xiàn)有的開源模型基于結(jié)合自身業(yè)務(wù)進(jìn)行延展及創(chuàng)新。

以國內(nèi)最早發(fā)布大語言模型的百度為例，一方面，將大語言模型“文心一言”與主流業(yè)務(wù)相整合，成為業(yè)務(wù)生態(tài)的重要組成部分，引領(lǐng)如搜索引擎等代際變革；另一方面，百度也作為技術(shù)平臺(tái)對(duì)外賦能，負(fù)責(zé)云計(jì)算業(yè)務(wù)的百度集團(tuán)副總裁侯震宇在調(diào)研中表示，百度智能云為客戶提供智能算力、自研深度學(xué)習(xí)框架以及豐富的大模型體系，為企業(yè)部署和開發(fā)各類 AI 應(yīng)用、服務(wù)以及大模型提供一站式端到端支持。但有一個(gè)前提條件——用戶企業(yè)必須在信息化和數(shù)字化方面有一定基礎(chǔ)，打通“數(shù)據(jù)孤島”，同時(shí)有能夠支持在公有云上企業(yè)應(yīng)用部署的自己的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

這么多大模型上場(chǎng)，爭奪能為它買單的客戶，尤其是大企業(yè)客戶對(duì)科技公司來說會(huì)顯得非常重要。利用開源模型加之強(qiáng)大的算力和大量數(shù)據(jù)并不足以保證科技公司在大模型的“競賽”中領(lǐng)先，創(chuàng)新才是關(guān)鍵，而創(chuàng)新力涉及諸多因素，是企業(yè)長期堅(jiān)持和培養(yǎng)的結(jié)果。

對(duì)絕大多數(shù)企業(yè)來講，不具備也完全沒有必要開發(fā)自己的大模型，出現(xiàn)過多的企業(yè)來蹭大模型的熱度也將不利于AI行業(yè)的健康發(fā)展。

圖2：AI的局限性與潛在風(fēng)險(xiǎn)

資料來源：作者根據(jù)公開信息整理

圖3：打造專業(yè)垂直領(lǐng)域的大模型可參考的具體步驟

* 需要注意的是，雖然AI模型可以幫助處理大量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的問題，但它們并不能完全替代人類的判斷。因此，模型的結(jié)果應(yīng)作為決策的一部分，而不是唯一的依據(jù)。資料來源：作者根據(jù)公開信息整理

多數(shù)企業(yè)應(yīng)把重點(diǎn)放在應(yīng)用落地上

除了極少數(shù)企業(yè)可考慮打造自有大模型外，多數(shù)企業(yè)應(yīng)將重點(diǎn)放在技術(shù)應(yīng)用上。這類企業(yè)可從重新梳理核心業(yè)務(wù)開始，研究AI對(duì)現(xiàn)有工作和生產(chǎn)方式，以及行業(yè)和價(jià)值鏈的影響，讓企業(yè)更高效運(yùn)作，并探索新的機(jī)會(huì)和成長點(diǎn)。

AI，特別是AIGC的潛力不僅在于提高生產(chǎn)力和簡化運(yùn)營，還將通過改變管理者的工作和組織運(yùn)營的方式，對(duì)創(chuàng)新提供積極幫助。以下是一些具體的例子：

任務(wù)自動(dòng)化和創(chuàng)造性：將AI融入到公司的核心流程中，不僅可以將更多基本的、重復(fù)性的管理任務(wù)自動(dòng)化，還可以完成過去只有人類員工才能完成的“創(chuàng)造性”工作，人類員工可以更加專注在更需要專業(yè)知識(shí)和情感智慧等能力的工作上；

管理決策：AI可以通過創(chuàng)建復(fù)雜的業(yè)務(wù)模型，實(shí)時(shí)分析海量數(shù)據(jù)，從新的思維和視角，提供超越人類能力范疇之外的洞察和見解，幫助管理者考慮到更多的可能性，從而做出更好的決策。以績效管理為例，AI可通過分析多個(gè)KPIs之間的競爭和互補(bǔ)相互依賴關(guān)系，使企業(yè)能夠更有效地將KPIs轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢(shì)的來源；

重新定義客戶體驗(yàn)：AI可以幫助提供更個(gè)性化的客戶體驗(yàn)，助力公司更好地與客戶溝通，提升客戶滿意度。例如，京東科技副總裁任成元在調(diào)研中表示，京東言犀語言大模型的智能客戶服務(wù)可結(jié)合日常消費(fèi)過程中用戶產(chǎn)生的大規(guī)模偏好和行為數(shù)據(jù)，針對(duì)用戶生產(chǎn)千人千面的個(gè)性化營銷內(nèi)容和精準(zhǔn)化推薦服務(wù)，借助于AI技術(shù)在更短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)作出更有趣、更豐富和個(gè)性化的內(nèi)容，從而為用戶帶來更好的體驗(yàn)，也為品牌商帶來更加高效的轉(zhuǎn)化。

創(chuàng)造新的商業(yè)機(jī)會(huì)：這是一項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)，人機(jī)交互將會(huì)發(fā)生根本性變化，也會(huì)顛覆許多現(xiàn)有的業(yè)務(wù)。同時(shí)，它讓企業(yè)者重新思考當(dāng)下業(yè)務(wù)，推動(dòng)場(chǎng)景應(yīng)用創(chuàng)新，并創(chuàng)造出以AI為中心的全新產(chǎn)品和服務(wù)。

重實(shí)踐，重探索，找到創(chuàng)新增長點(diǎn)

以AIGC為代表的AI技術(shù)進(jìn)步正在改變世界，但企業(yè)并未做好準(zhǔn)備，很多企業(yè)高管認(rèn)知不足且多具偏差，大量企業(yè)尚不清楚應(yīng)如何抓住難得的歷史機(jī)遇打造AI競爭力。隨著大模型的使用門檻不斷降低，AI將成為越來越多的企業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。企業(yè)在制定AI戰(zhàn)略時(shí)，需要注意什么？

企業(yè)在制定AI戰(zhàn)略時(shí)必須明確一點(diǎn)：技術(shù)本身不創(chuàng)造價(jià)值，是為客戶創(chuàng)造價(jià)值的工具，為客戶持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值依舊是企業(yè)的終極目標(biāo)。企業(yè)的AI戰(zhàn)略不應(yīng)只簡單考慮如何用新技術(shù)替代現(xiàn)有技術(shù)，而應(yīng)基于客戶的痛點(diǎn)和需求，重新梳理并簡化業(yè)務(wù)流程，仔細(xì)研究AI在端到端運(yùn)營的各個(gè)環(huán)節(jié)中能夠如何提升運(yùn)營效率和客戶體驗(yàn)，推動(dòng)組織優(yōu)化、運(yùn)營和管理模式的重塑。

同以往任何變革一樣，企業(yè)只有通過不斷探索和實(shí)踐，才有可能找到AI帶來的機(jī)遇和創(chuàng)新增長點(diǎn)。有條件的企業(yè)，可將重點(diǎn)放在利用大模型開發(fā)自己垂直領(lǐng)域的應(yīng)用算法上；沒有自研大模型條件的中小企業(yè)，策略應(yīng)是快速有效地利用大型企業(yè)提供的技術(shù)，找到適合自身的方案，為企業(yè)找到新的生存和增長空間。

目前各大科技公司已經(jīng)開始為中小企業(yè)提供可用的大模型服務(wù)。我們和騰訊交流了解到，目前騰訊混元AI大模型，已經(jīng)覆蓋自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、多模態(tài)等基礎(chǔ)模型和眾多行業(yè)、領(lǐng)域模型，廣泛應(yīng)用于騰訊微信搜索、騰訊廣告等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提升搜索體驗(yàn)和廣告推薦的精準(zhǔn)度。在騰訊云上，企業(yè)，尤其是中小企業(yè)可結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，并基于騰訊云的TI平臺(tái)大模型能力和工具箱，進(jìn)行精調(diào)訓(xùn)練，提升生產(chǎn)效率，快速創(chuàng)建和部署AI應(yīng)用。

人機(jī)協(xié)同是未來發(fā)展的重要趨勢(shì)。對(duì)此，微軟（中國）公司首席技術(shù)官韋青也表示，今年3月微軟在發(fā)布M365時(shí)將其稱為Copilot，而非Autopilot，這充分顯示了微軟“以人為本，機(jī)器為輔”的理念。要想讓新技術(shù)的價(jià)值得到充分的發(fā)揮，企業(yè)需重視人機(jī)協(xié)同和賦能員工，而非為了節(jié)約成本，簡單粗暴地利用AI技術(shù)替代員工。好的產(chǎn)品和服務(wù)仍需要人類員工定義問題和制定解決方案，并駕馭復(fù)雜的組織的有效運(yùn)營和進(jìn)化。AI的迭代發(fā)展也需要人類的持續(xù)參與，與機(jī)器密切交互能夠使AI不斷糾正自己的錯(cuò)誤，推動(dòng)“人-機(jī)”合作和共同“成長”。

新技術(shù)的采納和現(xiàn)有技術(shù)的融合對(duì)企業(yè)將會(huì)是一個(gè)挑戰(zhàn)，關(guān)鍵是建立人和算法之間的信任。有效的AI系統(tǒng)的搭建包括以下重要要素：高質(zhì)量的私域數(shù)據(jù)、適應(yīng)行業(yè)和能解決企業(yè)業(yè)務(wù)問題的模型算法以及訓(xùn)練和應(yīng)用模型的復(fù)合型人才（既懂業(yè)務(wù)又了解技術(shù)，有微調(diào)和提示工程能力的將在短期內(nèi)成為稀缺人才）。新技術(shù)的使用需要技能建設(shè)，企業(yè)需要通過培訓(xùn)，幫助員工理解如何使用這些AI工具，以及可能面臨的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)企業(yè)，此輪AI都將是不可錯(cuò)失的機(jī)遇。對(duì)企業(yè)高管來講，面臨的挑戰(zhàn)不只是不確定性，更重要的是認(rèn)知能力和如何打破原有思維模式的束縛。AI技術(shù)本身的迭代發(fā)展與其規(guī)?；穆涞貞?yīng)用會(huì)并肩前行，加之技術(shù)的復(fù)雜性，特別是機(jī)器與人有著不同的“思維方式”，使得我們對(duì)于AI未來的發(fā)展趨勢(shì)很難做出準(zhǔn)確判斷。唯有以積極的心態(tài)，不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐，才有可能在競爭中形成可持續(xù)和具有戰(zhàn)略意義的AI優(yōu)勢(shì)。

監(jiān)管的平衡藝術(shù)?

AI不僅顛覆商業(yè)模式，也在挑戰(zhàn)社會(huì)范式。為了了解全球各國對(duì)于AI發(fā)展的態(tài)度，2021年至2022年，市場(chǎng)研究公司Ipsos進(jìn)行了涉及28個(gè)國家的近兩萬人的調(diào)查問卷，當(dāng)被問道：“AI的產(chǎn)品和服務(wù)是為人類帶來更多的好處，還是更多的危害”時(shí)，78%的中國受訪者持積極態(tài)度，在所有被調(diào)研的國家之中名列第一，遠(yuǎn)高于多數(shù)發(fā)達(dá)國家（美國比例僅占35%）。

上述調(diào)研結(jié)果發(fā)布于2022年1月，在沒有新的數(shù)據(jù)之前，我們無法判斷AIGC近期的發(fā)展對(duì)上述百分比的影響，但可以預(yù)測(cè)，人們對(duì)于AI的態(tài)度很有可能會(huì)呈現(xiàn)兩極分化的趨勢(shì)。

此時(shí)政府的作用非常重要。政府的核心任務(wù)是讓監(jiān)管盡量跟上技術(shù)的快速發(fā)展，最大程度發(fā)揮AI的價(jià)值并將負(fù)面影響降至最低。

由于AI可能引起的“三高”，即高風(fēng)險(xiǎn)、高復(fù)雜性和高不確定性，監(jiān)管必將以不斷迭代、應(yīng)對(duì)技術(shù)快速變化的動(dòng)態(tài)方式出現(xiàn)。就我國的情況看，在加強(qiáng)監(jiān)管的同時(shí)，政府還有很多重要角色，包括：助力市場(chǎng)并推動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；鼓勵(lì)A(yù)IGC以及后繼可能出現(xiàn)的AGI技術(shù)并推動(dòng)AI創(chuàng)新場(chǎng)景應(yīng)用；保持公平競爭，避免兩極分化寡頭壟斷的出現(xiàn)；在監(jiān)管規(guī)范和鼓勵(lì)創(chuàng)新應(yīng)用之間找到合理的動(dòng)態(tài)平衡。

（本文作者方躍為中歐國際工商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)與決策科學(xué)教授，呂星航為中歐國際工商學(xué)院助理研究員；編輯：謝麗容）