Judul asli: "Akhirnya kita akan bertemu umat manusia di adegan AI丨 The Bund"
Dari 28 hingga 30 Juni, CEO Dewan Direksi Bund pergi ke Beijing dan melakukan tiga percakapan penting terkait kecerdasan buatan.
Menghadapi kecerdasan buatan, banyak pendiri yang bersemangat sekaligus gugup.
Kegembiraannya adalah pertumbuhan pesat kecerdasan buatan akan membawa banyak peluang baru dan menciptakan model inovasi baru dan struktur organisasi.
Ketegangannya terletak pada konflik dan tantangan yang tidak diketahui yang akan muncul dari kecerdasan buatan dan organisasi serta bisnis saat ini.
Ketakutan tidak dapat menghalangi langkah pengusaha menuju kecerdasan buatan.
Dibandingkan dengan teknologi, biaya, dan fungsi tertentu, pengusaha lebih memperhatikan esensi di baliknya, apakah kecerdasan buatan akan mengguncang sistem bisnis yang ada dan nilai-nilai organisasi yang ada.
Deskripsi kartu contoh: Berikut adalah isi pengalaman belajar setelah dialog, bukan teks asli yang dibagikan oleh tamu dialog itu sendiri.
01. Prinsip dan nilai adalah hal terpenting untuk model besar
Di perhentian pertama, kami membahas Zhipu AI, dan berdiskusi dengan COO Zhang Fan bagaimana perusahaan menerapkan model berskala besar.
Banyak orang memiliki kesalahpahaman tentang model besar. Beberapa orang berpikir bahwa model besar adalah harapan baik, dan selama mereka membuat keinginan, itu dapat diwujudkan. Ketika mereka menemukan bahwa model besar tidak dapat menjawab setiap pertanyaan dan menanggapi setiap permintaan, keyakinan mereka akan runtuh.
Beberapa orang berpikir bahwa model besar hanyalah basis data cerdas yang besar, hanya memberi makan data dengan gila-gilaan, mengharapkan model besar untuk menghasilkan kemampuan berpikir dan kemampuan menilai, tetapi pada akhirnya mereka akan menemukan bahwa model besar itu masih bodoh.
Untuk membuat model besar yang praktis, harus diajarkan kriteria dan prinsip penilaian yang sesuai.
Ini seperti ketika karyawan bergabung dengan perusahaan, mereka perlu tahu apa yang bisa mereka katakan dan apa yang tidak bisa mereka katakan, apa yang bisa mereka lakukan dan apa yang tidak bisa mereka lakukan. Kerangka penilaian dan penalaran ini jauh lebih penting daripada data itu sendiri.
Hal yang sama berlaku untuk pemberian data. Yang Anda beri makan model besar adalah pola perilaku dan pola penilaian juara penjualan, dan secara bertahap akan belajar menjadi juara penjualan; jika Anda memberinya data penjualan biasa, itu akan menjadi penjualan biasa champion.Sale.
Ini setara dengan model besar adalah selembar kertas kosong, dengan kemampuan belajar dan kemampuan menilai, yang perlu disesuaikan oleh perusahaan agar menjadi seperti yang diinginkannya.
** Oleh karena itu, semakin jelas persyaratannya, semakin jelas nilai dan kriteria penilaiannya, semakin rendah biaya coba-coba model skala besar untuk membuat model skala besar eksklusif untuk perusahaan. adalah teknologi atau biaya lain, secara bertahap menjadi matang dan tidak sulit untuk direalisasikan. **
02. Model besar bukanlah alat, melainkan mitra untuk tumbuh bersama
Perhentian kedua datang ke Baichuan Intelligence, di mana kami membahas sifat kecerdasan buatan dan bagaimana kita harus memperlakukan kecerdasan buatan dengan CEO Wang Xiaochuan.
Kami mengajukan pertanyaan kepada Wang Xiaochuan, pekerjaan atau industri apa yang akan digantikan oleh AI?
Jawabannya adalah kebanyakan orang yang duduk di depan komputer akan digantikan oleh AI. **
Jawaban ini mau tidak mau membuat kita berpikir bahwa yang benar-benar mengancam model besar bukanlah kelas kerah biru, melainkan kelas kerah putih.
Tugas-tugas yang dapat dijangkau Internet pada dasarnya dapat dicapai melalui pembelajaran. Mungkin saat ini model besar adalah penolong yang baik bagi pekerja kerah putih dan dapat membantu kami meningkatkan efisiensi. Tetapi kemampuan model besar tidak terbatas pada alat, itu lebih seperti tubuh yang hidup, itu akan menyesuaikan dan mengoreksi penilaiannya sendiri.
Misalnya, jika kita ingin merekrut seseorang, saya akan bertanya kepada model besar syarat apa yang diperlukan untuk merekrut orang seperti itu, dan dia akan memberi tahu saya, dan itu juga dapat membantu saya menerbitkan informasi perekrutan dan menyaring resume yang memenuhi persyaratan dasar. .
Penilaian model besar didasarkan pada data besar, bukan pengalaman terbatas kita masing-masing, dan kesimpulan yang diambil akan lebih objektif dan rasional.
Bentuk organisasinya dibalik lagi. Selama revolusi industri, kami mempercepat pembangunan melalui pembagian kerja yang halus, tetapi sekarang kami harus kembali dan tidak membutuhkan pembagian kerja. Kami membiarkan model besar melakukannya. Perusahaan besar semakin sedikit, dan banyak perusahaan kecil dengan individu + AI akan muncul.
Dengan bantuan GPT, setiap orang tidak lagi menjadi karyawan pada posisi semula, tetapi dapat menggunakan GPT untuk membantu mewujudkan impian pribadinya, masyarakat akan menjadi lebih datar, dan setiap orang dapat hidup lebih sadar diri dan menemukan arti keberadaannya yang sebenarnya.
03. Model besar yang bagus bergantung pada kriteria penjurian kami
Di perhentian ketiga, kami tiba di Baidu Smart Cloud, dan berdiskusi mendalam dengan Shen Dou, Wakil Presiden Eksekutif Baidu Group dan Presiden Grup Bisnis Baidu Smart Cloud.
Baidu Wenxinyiyan memasuki bidang model skala besar di China lebih awal, dan mereka lebih memperhatikan penerapan model skala besar di berbagai skenario bisnis dan industri. Mereka percaya bahwa indikator yang paling penting dari model besar terbaik adalah mudah digunakan, daripada secara membabi buta mengejar yang terbaik dalam berbagai indikator teknis.
Dalam skenario bisnis besar, salah satu kekhawatiran terbesar adalah apakah teknologi model besar akan menghadirkan keamanan informasi yang tidak terkendali selama proses aplikasi.
Jika konten yang dihasilkan oleh model besar langsung ditransfer ke C, itu akan membawa banyak ketidakpastian tentang keamanan informasi. Oleh karena itu, model orang + model besar merupakan proses pembangunan yang tak terelakkan.
Model besar membantu orang untuk memberikan efisiensi, dan orang untuk memastikan keamanan informasi model besar.Jika ada masalah, orang tertentu juga dapat dimintai pertanggungjawaban dan ditindaklanjuti.
Kecepatan pengembangan model besar didasarkan pada kecepatan pengembangan perangkat keras. Sekarang chip sedang berinovasi dari generasi ke generasi, dan daya komputasi semakin cepat, yang telah meletakkan dasar untuk pengembangan model besar.
Di masa depan, biaya penggunaan perangkat keras akan semakin rendah, dan era model besar akan mencapai tingkat tertentu, seperti halnya era Internet seluler, dengan berbagai inovasi dan perkembangan yang eksplosif.
Saat ini, masalah apa pun yang dapat diselesaikan dengan bahasa dan teks, AI dapat sangat meningkatkan efisiensi.
Misalnya, saat menulis laporan berita berbahasa Inggris, atau merencanakan rute perjalanan, AI dapat bekerja lebih baik daripada manusia.
Oleh karena itu, sangat bermanfaat bagi kami untuk menggunakan AI untuk mengulang setiap industri.Dalam proses ini, rekonstruksi terpenting bukanlah rekonstruksi bisnis dan proses, tetapi rekonstruksi pemikiran orang. **
Apa yang benar-benar akan diubah oleh AI adalah cara kita bekerja dan berpikir. Dan pada saat itu era model besar akan datang.
Tulis di akhir
Kali ini, para CEO bertemu dengan orang-orang yang paling mengetahui model besar, dan mendiskusikan skenario pendaratan perusahaan yang paling praktis. Pesan paling jelas yang mereka dapatkan adalah **AI dapat membantu orang, tetapi AI tidak dapat sepenuhnya menggantikan orang. **
Tuntutan sebenarnya dari CEO adalah agar tugas dapat diselesaikan lebih cepat dan lebih baik, dan biaya dapat diturunkan.
Tidak terlalu penting apakah persyaratan ini dipenuhi oleh tenaga kerja atau oleh AI.
Posisi kecerdasan buatan saat ini lebih seperti cadangan talenta cerdas, yang mengharuskan perusahaan menginvestasikan waktu untuk melatihnya, memberi tahu dia apa yang dapat dia lakukan dan apa yang tidak dapat dia lakukan, sehingga dia dapat mencapai efek yang diinginkan.
KPI masing-masing eksekutif menengah dan senior harus mulai dari pembinaan kader cadangan hingga pembinaan kader cadangan dan kader kecerdasan buatan.
Dibandingkan dengan kantor AI semua staf yang sederhana dan kasar, cara menetapkan pekerjaan yang sesuai untuk kecerdasan buatan mungkin merupakan kemampuan CEO yang paling penting di era model berskala besar.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Pengamatan丨 Yang benar-benar diubah oleh AI adalah cara manusia bekerja dan berpikir
Sumber: BundBoard
Penulis: Dewan Direksi Bund
Judul asli: "Akhirnya kita akan bertemu umat manusia di adegan AI丨 The Bund"
Dari 28 hingga 30 Juni, CEO Dewan Direksi Bund pergi ke Beijing dan melakukan tiga percakapan penting terkait kecerdasan buatan.
Menghadapi kecerdasan buatan, banyak pendiri yang bersemangat sekaligus gugup.
Kegembiraannya adalah pertumbuhan pesat kecerdasan buatan akan membawa banyak peluang baru dan menciptakan model inovasi baru dan struktur organisasi.
Ketegangannya terletak pada konflik dan tantangan yang tidak diketahui yang akan muncul dari kecerdasan buatan dan organisasi serta bisnis saat ini.
Dibandingkan dengan teknologi, biaya, dan fungsi tertentu, pengusaha lebih memperhatikan esensi di baliknya, apakah kecerdasan buatan akan mengguncang sistem bisnis yang ada dan nilai-nilai organisasi yang ada.
Deskripsi kartu contoh: Berikut adalah isi pengalaman belajar setelah dialog, bukan teks asli yang dibagikan oleh tamu dialog itu sendiri.
01. Prinsip dan nilai adalah hal terpenting untuk model besar
Di perhentian pertama, kami membahas Zhipu AI, dan berdiskusi dengan COO Zhang Fan bagaimana perusahaan menerapkan model berskala besar.
Banyak orang memiliki kesalahpahaman tentang model besar. Beberapa orang berpikir bahwa model besar adalah harapan baik, dan selama mereka membuat keinginan, itu dapat diwujudkan. Ketika mereka menemukan bahwa model besar tidak dapat menjawab setiap pertanyaan dan menanggapi setiap permintaan, keyakinan mereka akan runtuh.
Beberapa orang berpikir bahwa model besar hanyalah basis data cerdas yang besar, hanya memberi makan data dengan gila-gilaan, mengharapkan model besar untuk menghasilkan kemampuan berpikir dan kemampuan menilai, tetapi pada akhirnya mereka akan menemukan bahwa model besar itu masih bodoh.
Untuk membuat model besar yang praktis, harus diajarkan kriteria dan prinsip penilaian yang sesuai.
Ini seperti ketika karyawan bergabung dengan perusahaan, mereka perlu tahu apa yang bisa mereka katakan dan apa yang tidak bisa mereka katakan, apa yang bisa mereka lakukan dan apa yang tidak bisa mereka lakukan. Kerangka penilaian dan penalaran ini jauh lebih penting daripada data itu sendiri.
Hal yang sama berlaku untuk pemberian data. Yang Anda beri makan model besar adalah pola perilaku dan pola penilaian juara penjualan, dan secara bertahap akan belajar menjadi juara penjualan; jika Anda memberinya data penjualan biasa, itu akan menjadi penjualan biasa champion.Sale.
Ini setara dengan model besar adalah selembar kertas kosong, dengan kemampuan belajar dan kemampuan menilai, yang perlu disesuaikan oleh perusahaan agar menjadi seperti yang diinginkannya.
** Oleh karena itu, semakin jelas persyaratannya, semakin jelas nilai dan kriteria penilaiannya, semakin rendah biaya coba-coba model skala besar untuk membuat model skala besar eksklusif untuk perusahaan. adalah teknologi atau biaya lain, secara bertahap menjadi matang dan tidak sulit untuk direalisasikan. **
02. Model besar bukanlah alat, melainkan mitra untuk tumbuh bersama
Perhentian kedua datang ke Baichuan Intelligence, di mana kami membahas sifat kecerdasan buatan dan bagaimana kita harus memperlakukan kecerdasan buatan dengan CEO Wang Xiaochuan.
Kami mengajukan pertanyaan kepada Wang Xiaochuan, pekerjaan atau industri apa yang akan digantikan oleh AI?
Jawabannya adalah kebanyakan orang yang duduk di depan komputer akan digantikan oleh AI. **
Tugas-tugas yang dapat dijangkau Internet pada dasarnya dapat dicapai melalui pembelajaran. Mungkin saat ini model besar adalah penolong yang baik bagi pekerja kerah putih dan dapat membantu kami meningkatkan efisiensi. Tetapi kemampuan model besar tidak terbatas pada alat, itu lebih seperti tubuh yang hidup, itu akan menyesuaikan dan mengoreksi penilaiannya sendiri.
Misalnya, jika kita ingin merekrut seseorang, saya akan bertanya kepada model besar syarat apa yang diperlukan untuk merekrut orang seperti itu, dan dia akan memberi tahu saya, dan itu juga dapat membantu saya menerbitkan informasi perekrutan dan menyaring resume yang memenuhi persyaratan dasar. .
Penilaian model besar didasarkan pada data besar, bukan pengalaman terbatas kita masing-masing, dan kesimpulan yang diambil akan lebih objektif dan rasional.
Bentuk organisasinya dibalik lagi. Selama revolusi industri, kami mempercepat pembangunan melalui pembagian kerja yang halus, tetapi sekarang kami harus kembali dan tidak membutuhkan pembagian kerja. Kami membiarkan model besar melakukannya. Perusahaan besar semakin sedikit, dan banyak perusahaan kecil dengan individu + AI akan muncul.
Dengan bantuan GPT, setiap orang tidak lagi menjadi karyawan pada posisi semula, tetapi dapat menggunakan GPT untuk membantu mewujudkan impian pribadinya, masyarakat akan menjadi lebih datar, dan setiap orang dapat hidup lebih sadar diri dan menemukan arti keberadaannya yang sebenarnya.
03. Model besar yang bagus bergantung pada kriteria penjurian kami
Di perhentian ketiga, kami tiba di Baidu Smart Cloud, dan berdiskusi mendalam dengan Shen Dou, Wakil Presiden Eksekutif Baidu Group dan Presiden Grup Bisnis Baidu Smart Cloud.
Baidu Wenxinyiyan memasuki bidang model skala besar di China lebih awal, dan mereka lebih memperhatikan penerapan model skala besar di berbagai skenario bisnis dan industri. Mereka percaya bahwa indikator yang paling penting dari model besar terbaik adalah mudah digunakan, daripada secara membabi buta mengejar yang terbaik dalam berbagai indikator teknis.
Jika konten yang dihasilkan oleh model besar langsung ditransfer ke C, itu akan membawa banyak ketidakpastian tentang keamanan informasi. Oleh karena itu, model orang + model besar merupakan proses pembangunan yang tak terelakkan.
Model besar membantu orang untuk memberikan efisiensi, dan orang untuk memastikan keamanan informasi model besar.Jika ada masalah, orang tertentu juga dapat dimintai pertanggungjawaban dan ditindaklanjuti.
Kecepatan pengembangan model besar didasarkan pada kecepatan pengembangan perangkat keras. Sekarang chip sedang berinovasi dari generasi ke generasi, dan daya komputasi semakin cepat, yang telah meletakkan dasar untuk pengembangan model besar.
Saat ini, masalah apa pun yang dapat diselesaikan dengan bahasa dan teks, AI dapat sangat meningkatkan efisiensi.
Misalnya, saat menulis laporan berita berbahasa Inggris, atau merencanakan rute perjalanan, AI dapat bekerja lebih baik daripada manusia.
Oleh karena itu, sangat bermanfaat bagi kami untuk menggunakan AI untuk mengulang setiap industri.Dalam proses ini, rekonstruksi terpenting bukanlah rekonstruksi bisnis dan proses, tetapi rekonstruksi pemikiran orang. **
Apa yang benar-benar akan diubah oleh AI adalah cara kita bekerja dan berpikir. Dan pada saat itu era model besar akan datang.
Tulis di akhir
Kali ini, para CEO bertemu dengan orang-orang yang paling mengetahui model besar, dan mendiskusikan skenario pendaratan perusahaan yang paling praktis. Pesan paling jelas yang mereka dapatkan adalah **AI dapat membantu orang, tetapi AI tidak dapat sepenuhnya menggantikan orang. **
Tuntutan sebenarnya dari CEO adalah agar tugas dapat diselesaikan lebih cepat dan lebih baik, dan biaya dapat diturunkan.
Tidak terlalu penting apakah persyaratan ini dipenuhi oleh tenaga kerja atau oleh AI.
Posisi kecerdasan buatan saat ini lebih seperti cadangan talenta cerdas, yang mengharuskan perusahaan menginvestasikan waktu untuk melatihnya, memberi tahu dia apa yang dapat dia lakukan dan apa yang tidak dapat dia lakukan, sehingga dia dapat mencapai efek yang diinginkan.
KPI masing-masing eksekutif menengah dan senior harus mulai dari pembinaan kader cadangan hingga pembinaan kader cadangan dan kader kecerdasan buatan.
Dibandingkan dengan kantor AI semua staf yang sederhana dan kasar, cara menetapkan pekerjaan yang sesuai untuk kecerdasan buatan mungkin merupakan kemampuan CEO yang paling penting di era model berskala besar.