Titre original : "Nous rencontrerons éventuellement l'humanité dans la scène de l'IA 丨 The Bund"
Du 28 au 30 juin, les PDG du conseil d'administration du Bund se sont rendus à Pékin et ont eu trois conversations clés liées à l'intelligence artificielle.
Face à l'intelligence artificielle, de nombreux fondateurs sont à la fois excités et nerveux.
L'excitation est que la croissance rapide de l'intelligence artificielle apportera de nombreuses nouvelles opportunités et créera de nouveaux modèles d'innovation et de nouvelles structures organisationnelles.
La tension réside dans les conflits et défis inconnus qui découleront de l'intelligence artificielle et des organisations et entreprises actuelles.
La peur ne peut pas freiner le rythme des entrepreneurs qui se tournent vers l'intelligence artificielle.
Par rapport à des technologies, des coûts et des fonctions spécifiques, les entrepreneurs sont plus préoccupés par l'essence qui la sous-tend, si l'intelligence artificielle va ébranler le système commercial existant et les valeurs organisationnelles existantes.
Exemple de description de carte : ce qui suit est le contenu de l'expérience d'apprentissage après le dialogue, et non le texte original partagé par l'invité du dialogue lui-même.
01. Les principes et les valeurs sont les choses les plus importantes pour un grand modèle
Au premier arrêt, nous sommes allés à Zhipu AI et avons discuté avec COO Zhang Fan de la manière dont les entreprises adoptent les modèles à grande échelle.
Beaucoup de gens ont des malentendus sur le grand modèle. Certaines personnes pensent que le grand modèle est un puits à souhaits, et tant qu'ils font un vœu, il peut être réalisé. Lorsqu'ils constatent que le grand modèle ne peut pas répondre à toutes les questions et répondre à chaque demande, leur croyance s'effondrera.
Certaines personnes pensent que le grand modèle n'est qu'une grande base de données intelligente, alimentant simplement les données de manière folle, s'attendant à ce que le grand modèle génère une capacité de réflexion et de jugement, mais à la fin, ils trouveront que le grand modèle est toujours stupide.
Pour créer un grand modèle pratique, il faut lui apprendre les critères et principes de jugement correspondants.
C'est comme lorsque les employés rejoignent une entreprise, ils ont besoin de savoir ce qu'ils peuvent dire et ce qu'ils ne peuvent pas dire, ce qu'ils peuvent faire et ce qu'ils ne peuvent pas faire. Le cadre de ces jugements et raisonnements est beaucoup plus important que les données elles-mêmes.
Il en va de même pour l'alimentation en données. Ce que vous alimentez le grand modèle, ce sont les modèles de comportement et les modèles de jugement des champions des ventes, et il apprendra progressivement à devenir un champion des ventes ; si vous l'alimentez avec des données de vente ordinaires, il deviendra un modèle de vente ordinaire. champion Vente.
Cela équivaut à ce que le grand modèle soit une feuille de papier vierge, avec une capacité d'apprentissage et une capacité de jugement, qui doit être ajustée par l'entreprise pour être ce qu'elle veut.
** Par conséquent, plus les exigences sont claires, plus les valeurs et les critères de jugement sont clairs, plus le coût d'essai et d'erreur du modèle à grande échelle est faible pour créer un modèle à grande échelle exclusif à l'entreprise. est d'autres technologies ou coûts, il a progressivement mûri et n'est pas difficile à réaliser. **
02. Le grand modèle n'est pas un outil, mais un partenaire pour grandir ensemble
Le deuxième arrêt a eu lieu à Baichuan Intelligence, où nous avons discuté de la nature de l'intelligence artificielle et de la façon dont nous devrions traiter l'intelligence artificielle avec PDG Wang Xiaochuan.
Nous avons posé une question à Wang Xiaochuan, quelles professions ou industries seront remplacées par l'IA ?
Sa réponse est que la plupart des gens assis devant des ordinateurs seront remplacés par l'IA. **
Cette réponse ne peut que nous faire penser que ce que le grand modèle menace vraiment, ce n'est pas la classe ouvrière, mais la classe des cols blancs.
Les tâches que l'Internet peut atteindre peuvent essentiellement être réalisées grâce à l'apprentissage. Peut-être qu'à l'heure actuelle, le grand modèle est une bonne aide pour les cols blancs et peut nous aider à améliorer l'efficacité. Mais la capacité du grand modèle ne se limite pas aux outils, il ressemble plus à un corps vivant, il s'ajustera et corrigera son propre jugement.
Par exemple, si nous voulons recruter une personne, je demanderai au grand modèle quelles sont les conditions nécessaires pour recruter une telle personne, et il me le dira, et cela peut également m'aider à publier des informations sur le recrutement et à filtrer des CV qui répondent aux exigences de base. .
Le jugement du grand modèle est basé sur les mégadonnées, et non sur l'expérience limitée de chacun de nous, et les conclusions tirées seront plus objectives et rationnelles.
La forme de l'organisation est à nouveau inversée. Pendant la révolution industrielle, nous avons accéléré le développement par une division fine du travail, mais maintenant nous devons revenir en arrière et nous n'avons pas besoin de division du travail. Nous avons laissé faire les grands modèles. Il y a de moins en moins de grandes entreprises, et beaucoup de petites entreprises avec des individus. + L'IA émergera.
Avec l'aide de GPT, tout le monde n'est pas un employé dans son poste d'origine, mais peut utiliser GPT pour aider à réaliser ses rêves personnels. La société deviendra plus plate, et chacun pourra vivre plus consciemment et trouver le sens de sa véritable existence.
03. Qu'est-ce qu'un bon grand modèle dépend de nos critères de jugement
Au troisième arrêt, nous sommes arrivés à Baidu Smart Cloud et avons eu un échange approfondi avec Shen Dou, vice-président exécutif de Baidu Group et président de Baidu Smart Cloud Business Group.
Baidu Wenxinyiyan est entré plus tôt dans le domaine des modèles à grande échelle en Chine et accorde plus d'attention à l'application de modèles à grande échelle dans divers scénarios commerciaux et industries. Ils croient que l'indicateur le plus important du meilleur grand modèle est qu'il est facile à utiliser, plutôt que de rechercher aveuglément le nec plus ultra dans divers indicateurs techniques.
Dans les scénarios de grande entreprise, l'une des principales préoccupations est de savoir si la technologie des grands modèles apportera une sécurité incontrôlable des informations pendant le processus de candidature.
Si le contenu généré par le grand modèle est directement transféré en C, cela apportera beaucoup d'incertitude sur la sécurité de l'information. Par conséquent, le modèle de personnes + grand modèle est un processus de développement inévitable.
Le grand modèle aide les gens à assurer l'efficacité et les gens à assurer la sécurité des informations du grand modèle. En cas de problème, des personnes spécifiques peuvent également être tenues responsables et suivies.
La vitesse de développement du grand modèle est basée sur la vitesse de développement du matériel. Désormais, les puces sont innovées de génération en génération et la puissance de calcul devient de plus en plus rapide, ce qui a jeté les bases du développement de grands modèles.
À l'avenir, le coût d'utilisation du matériel deviendra de plus en plus bas et l'ère des grands modèles atteindra un certain niveau, tout comme l'ère de l'Internet mobile, avec diverses innovations et un développement explosif.
À l'heure actuelle, tout problème pouvant être résolu avec la langue et le texte, l'IA peut grandement améliorer l'efficacité.
Par exemple, lors de la rédaction d'un reportage en anglais ou de la planification d'un itinéraire de voyage, l'IA peut faire mieux que les humains.
Par conséquent, il vaut la peine pour nous d'utiliser l'IA pour refaire chaque industrie.Dans ce processus, la reconstruction la plus importante n'est pas la reconstruction de l'entreprise et des processus, mais la reconstruction de la pensée des gens. **
Ce que l'IA va vraiment changer, c'est notre façon de travailler et de penser. Et à ce moment-là, viendra l'ère des gros modèles.
Écrivez à la fin
Cette fois, les PDG ont rencontré les personnes qui connaissent le mieux le grand modèle et ont discuté des scénarios d'atterrissage d'entreprise les plus pratiques. Le message le plus clair qu'ils ont reçu était que **L'IA peut aider les gens, mais l'IA ne peut pas complètement remplacer les gens. **
La véritable demande des PDG est que les tâches puissent être accomplies plus rapidement et mieux, et que le coût puisse être réduit.
Il n'est pas très important que cette exigence soit remplie par la main-d'œuvre ou par l'IA.
Le positionnement actuel de l'intelligence artificielle ressemble plus à une réserve de talents intelligents, obligeant les entreprises à investir du temps pour le former, lui dire ce qu'il peut faire et ce qu'il ne peut pas faire, afin qu'il puisse obtenir l'effet souhaité.
Le KPI de chaque cadre intermédiaire et supérieur devrait aller de la formation d'un cadre de réserve à la formation d'un cadre de réserve et d'un cadre d'intelligence artificielle.
Comparé au bureau de l'IA simple et grossier composé de tout le personnel, comment attribuer des emplois appropriés à l'intelligence artificielle peut être la capacité la plus importante des PDG à l'ère des modèles à grande échelle.
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Observation丨Ce que l'IA change vraiment, c'est la façon dont les humains travaillent et pensent
Source : BundBoard
Auteur : Conseil d'administration du Bund
Titre original : "Nous rencontrerons éventuellement l'humanité dans la scène de l'IA 丨 The Bund"
Du 28 au 30 juin, les PDG du conseil d'administration du Bund se sont rendus à Pékin et ont eu trois conversations clés liées à l'intelligence artificielle.
Face à l'intelligence artificielle, de nombreux fondateurs sont à la fois excités et nerveux.
L'excitation est que la croissance rapide de l'intelligence artificielle apportera de nombreuses nouvelles opportunités et créera de nouveaux modèles d'innovation et de nouvelles structures organisationnelles.
La tension réside dans les conflits et défis inconnus qui découleront de l'intelligence artificielle et des organisations et entreprises actuelles.
Par rapport à des technologies, des coûts et des fonctions spécifiques, les entrepreneurs sont plus préoccupés par l'essence qui la sous-tend, si l'intelligence artificielle va ébranler le système commercial existant et les valeurs organisationnelles existantes.
Exemple de description de carte : ce qui suit est le contenu de l'expérience d'apprentissage après le dialogue, et non le texte original partagé par l'invité du dialogue lui-même.
01. Les principes et les valeurs sont les choses les plus importantes pour un grand modèle
Au premier arrêt, nous sommes allés à Zhipu AI et avons discuté avec COO Zhang Fan de la manière dont les entreprises adoptent les modèles à grande échelle.
Beaucoup de gens ont des malentendus sur le grand modèle. Certaines personnes pensent que le grand modèle est un puits à souhaits, et tant qu'ils font un vœu, il peut être réalisé. Lorsqu'ils constatent que le grand modèle ne peut pas répondre à toutes les questions et répondre à chaque demande, leur croyance s'effondrera.
Certaines personnes pensent que le grand modèle n'est qu'une grande base de données intelligente, alimentant simplement les données de manière folle, s'attendant à ce que le grand modèle génère une capacité de réflexion et de jugement, mais à la fin, ils trouveront que le grand modèle est toujours stupide.
Pour créer un grand modèle pratique, il faut lui apprendre les critères et principes de jugement correspondants.
C'est comme lorsque les employés rejoignent une entreprise, ils ont besoin de savoir ce qu'ils peuvent dire et ce qu'ils ne peuvent pas dire, ce qu'ils peuvent faire et ce qu'ils ne peuvent pas faire. Le cadre de ces jugements et raisonnements est beaucoup plus important que les données elles-mêmes.
Il en va de même pour l'alimentation en données. Ce que vous alimentez le grand modèle, ce sont les modèles de comportement et les modèles de jugement des champions des ventes, et il apprendra progressivement à devenir un champion des ventes ; si vous l'alimentez avec des données de vente ordinaires, il deviendra un modèle de vente ordinaire. champion Vente.
Cela équivaut à ce que le grand modèle soit une feuille de papier vierge, avec une capacité d'apprentissage et une capacité de jugement, qui doit être ajustée par l'entreprise pour être ce qu'elle veut.
** Par conséquent, plus les exigences sont claires, plus les valeurs et les critères de jugement sont clairs, plus le coût d'essai et d'erreur du modèle à grande échelle est faible pour créer un modèle à grande échelle exclusif à l'entreprise. est d'autres technologies ou coûts, il a progressivement mûri et n'est pas difficile à réaliser. **
02. Le grand modèle n'est pas un outil, mais un partenaire pour grandir ensemble
Le deuxième arrêt a eu lieu à Baichuan Intelligence, où nous avons discuté de la nature de l'intelligence artificielle et de la façon dont nous devrions traiter l'intelligence artificielle avec PDG Wang Xiaochuan.
Nous avons posé une question à Wang Xiaochuan, quelles professions ou industries seront remplacées par l'IA ?
Sa réponse est que la plupart des gens assis devant des ordinateurs seront remplacés par l'IA. **
Les tâches que l'Internet peut atteindre peuvent essentiellement être réalisées grâce à l'apprentissage. Peut-être qu'à l'heure actuelle, le grand modèle est une bonne aide pour les cols blancs et peut nous aider à améliorer l'efficacité. Mais la capacité du grand modèle ne se limite pas aux outils, il ressemble plus à un corps vivant, il s'ajustera et corrigera son propre jugement.
Par exemple, si nous voulons recruter une personne, je demanderai au grand modèle quelles sont les conditions nécessaires pour recruter une telle personne, et il me le dira, et cela peut également m'aider à publier des informations sur le recrutement et à filtrer des CV qui répondent aux exigences de base. .
Le jugement du grand modèle est basé sur les mégadonnées, et non sur l'expérience limitée de chacun de nous, et les conclusions tirées seront plus objectives et rationnelles.
La forme de l'organisation est à nouveau inversée. Pendant la révolution industrielle, nous avons accéléré le développement par une division fine du travail, mais maintenant nous devons revenir en arrière et nous n'avons pas besoin de division du travail. Nous avons laissé faire les grands modèles. Il y a de moins en moins de grandes entreprises, et beaucoup de petites entreprises avec des individus. + L'IA émergera.
Avec l'aide de GPT, tout le monde n'est pas un employé dans son poste d'origine, mais peut utiliser GPT pour aider à réaliser ses rêves personnels. La société deviendra plus plate, et chacun pourra vivre plus consciemment et trouver le sens de sa véritable existence.
03. Qu'est-ce qu'un bon grand modèle dépend de nos critères de jugement
Au troisième arrêt, nous sommes arrivés à Baidu Smart Cloud et avons eu un échange approfondi avec Shen Dou, vice-président exécutif de Baidu Group et président de Baidu Smart Cloud Business Group.
Baidu Wenxinyiyan est entré plus tôt dans le domaine des modèles à grande échelle en Chine et accorde plus d'attention à l'application de modèles à grande échelle dans divers scénarios commerciaux et industries. Ils croient que l'indicateur le plus important du meilleur grand modèle est qu'il est facile à utiliser, plutôt que de rechercher aveuglément le nec plus ultra dans divers indicateurs techniques.
Si le contenu généré par le grand modèle est directement transféré en C, cela apportera beaucoup d'incertitude sur la sécurité de l'information. Par conséquent, le modèle de personnes + grand modèle est un processus de développement inévitable.
Le grand modèle aide les gens à assurer l'efficacité et les gens à assurer la sécurité des informations du grand modèle. En cas de problème, des personnes spécifiques peuvent également être tenues responsables et suivies.
La vitesse de développement du grand modèle est basée sur la vitesse de développement du matériel. Désormais, les puces sont innovées de génération en génération et la puissance de calcul devient de plus en plus rapide, ce qui a jeté les bases du développement de grands modèles.
À l'heure actuelle, tout problème pouvant être résolu avec la langue et le texte, l'IA peut grandement améliorer l'efficacité.
Par exemple, lors de la rédaction d'un reportage en anglais ou de la planification d'un itinéraire de voyage, l'IA peut faire mieux que les humains.
Par conséquent, il vaut la peine pour nous d'utiliser l'IA pour refaire chaque industrie.Dans ce processus, la reconstruction la plus importante n'est pas la reconstruction de l'entreprise et des processus, mais la reconstruction de la pensée des gens. **
Ce que l'IA va vraiment changer, c'est notre façon de travailler et de penser. Et à ce moment-là, viendra l'ère des gros modèles.
Écrivez à la fin
Cette fois, les PDG ont rencontré les personnes qui connaissent le mieux le grand modèle et ont discuté des scénarios d'atterrissage d'entreprise les plus pratiques. Le message le plus clair qu'ils ont reçu était que **L'IA peut aider les gens, mais l'IA ne peut pas complètement remplacer les gens. **
La véritable demande des PDG est que les tâches puissent être accomplies plus rapidement et mieux, et que le coût puisse être réduit.
Il n'est pas très important que cette exigence soit remplie par la main-d'œuvre ou par l'IA.
Le positionnement actuel de l'intelligence artificielle ressemble plus à une réserve de talents intelligents, obligeant les entreprises à investir du temps pour le former, lui dire ce qu'il peut faire et ce qu'il ne peut pas faire, afin qu'il puisse obtenir l'effet souhaité.
Le KPI de chaque cadre intermédiaire et supérieur devrait aller de la formation d'un cadre de réserve à la formation d'un cadre de réserve et d'un cadre d'intelligence artificielle.
Comparé au bureau de l'IA simple et grossier composé de tout le personnel, comment attribuer des emplois appropriés à l'intelligence artificielle peut être la capacité la plus importante des PDG à l'ère des modèles à grande échelle.