出典: バンドボード著者: 外灘理事会原題：「我々はやがてAI丨バンドシーンで人類と出会う」6月28日から30日にかけて、外灘理事会のCEOらが北京を訪れ、人工知能に関連する3つの重要な会談を行った。人工知能に直面して、多くの創業者は興奮しながらも緊張しています。人工知能の急速な成長が多くの新たな機会をもたらし、新たなイノベーションモデルや組織構造が生み出されるのではないかと期待されています。人工知能と現在の組織やビジネスから、どのような未知の葛藤や課題が生まれるのかという緊張感があります。 恐怖があっても、起業家が人工知能に取り組むペースを妨げることはできません。起業家は、特定のテクノロジー、コスト、機能と比較して、人工知能が既存のビジネスシステムや既存の組織の価値観を揺るがすかどうか、その背後にある本質にもっと関心を持っています。カードの説明例: 以下は対話後の学習体験の内容であり、対話ゲスト自身が共有した原文ではありません。## **01. 大規模モデルにとって最も重要なのは原則と価値観です**最初の目的地で私たちは **Zhipu AI** にやって来て、**COO の Zhang Fan** と企業が大規模モデルをどのように採用するかについて話し合いました。大型模型について誤解をされている方も多くいらっしゃいますが、大型模型は願いの井戸であり、願いを込めれば叶うと考えている方もいらっしゃいますが、大型模型ではすべての質問に答えられない、答えられないという場合には、要求するたびに、彼らの信念は崩壊します。ビッグモデルは単なる巨大なインテリジェントデータベースであり、ただ狂ったようにデータをフィードし、ビッグモデルが思考能力や判断能力を生成することを期待していると考える人もいますが、最終的にはビッグモデルが依然として愚かであることがわかります。便利な大きなモデルを作成するには、それに対応する判断基準と原則を教え込む必要があります。これは、従業員が会社に入社するときに、何が言えるのか、何が言えないのか、何ができるのか、何ができないのかを知る必要があるのと同じです。これらの判断と推論の枠組みは、データそのものよりもはるかに重要です。データフィードも同様で、大きなモデルに与えるのは営業チャンピオンの行動パターンや判断パターンであり、徐々に学習して営業チャンピオンになれるのですが、普通の営業データを与えると普通の営業になってしまいます。チャンピオン、セール。これは、大規模なモデルが白紙の紙に相当し、学習能力と判断能力は企業が望むものになるように調整する必要があります。** したがって、要件が明確であればあるほど、数値や判断基準が明確であればあるほど、大規模モデルの試行錯誤コストは低くなり、企業専用の大規模モデルを作成できるかどうか他の技術やコストは、徐々に成熟しており、実現は難しくありません。 **## **02. 大型モデルは道具ではなく、共に成長するパートナーです**2 番目の目的地は **Baichuan Intelligence** で、**CEO の Wang Xiaochuan** と人工知能の性質と人工知能をどのように扱うべきかについて話し合いました。私たちは王暁川氏に、どの職業や産業がAIに取って代わられるのか、という質問をした。彼の答えは、コンピューターの前に座っているほとんどの人は AI に取って代わられるだろう、というものです。 ** この答えは、ビッグモデルが本当に脅かしているのはブルーカラー層ではなく、ホワイトカラー層であると考えざるを得ません。インターネットが到達できるタスクは、基本的に学習によって達成できます。おそらく現時点では、大型モデルはホワイトカラー労働者にとって優れた助っ人であり、効率の向上に役立つでしょう。しかし、大型モデルの能力は道具にとどまらず、むしろ生命体に近く、自らの判断を調整し修正していきます。例えば、人を採用したい場合、その人を採用するにはどのような条件が必要かをビッグモデルに尋ねると教えてくれます。採用情報の公開や、基本的な要件を満たす履歴書のスクリーニングにも役立ちます。 。ビッグモデルの判断は私たち一人一人の限られた経験ではなくビッグデータに基づいており、導き出される結論はより客観的かつ合理的になります。組織の形が再び逆転する。産業革命の時は細かい分業で開発を加速させましたが、今は分業の必要がなくなり、大型機種に任せていましたが、大企業が減り、個人の中小企業が多くなりました。 +AIが登場する。GPTを活用することで、誰もが本来の立場の社員ではなく、GPTを活用して個人の夢を実現することができ、社会はよりフラットになり、誰もがより自覚を持ち、自分の存在意義を見出して生きることができるようになります。## **03. 優れた大規模モデルとは何かは、私たちの判断基準によって異なります**3 番目の目的地では、**Baidu Smart Cloud** に来て、Baidu Group の執行副社長兼 Baidu Smart Cloud Business Group の社長である Shen Dou と詳細な意見交換をしました。Baidu Wenxinyiyan は、中国の大規模モデルの分野に早くから参入しており、さまざまなビジネス シナリオや業界での大規模モデルの適用により注意を払っています。最高の大型モデルの最も重要な指標は、さまざまなテクニカル指標を盲目的に追求するのではなく、使いやすさであると考えています。 大規模なビジネス シナリオでは、最大の懸念事項の 1 つは、大規模モデルのテクノロジによってアプリケーション プロセス中に制御不能な情報セキュリティがもたらされるかどうかです。大規模モデルで生成されたコンテンツが直接 C に転送されると、情報セキュリティに関して大きな不確実性が生じます。したがって、人々のモデル + 大きなモデルは必然的な開発プロセスです。大きなモデルは、人々が効率を提供し、人々が大きなモデルの情報セキュリティを確保するのに役立ちます。問題が発生した場合、特定の人が責任を負ってフォローアップすることもできます。大型モデルの開発速度はハードウェアの開発速度に依存します。現在、チップは世代ごとに革新されており、コンピューティング能力はますます高速になっており、大規模モデル開発の基礎が築かれています。 今後、ハードウェアの使用コストはますます低くなり、モバイルインターネットの時代と同様に、さまざまな革新と爆発的な発展により、大型モデルの時代が一定のレベルに達するでしょう。現在、言語とテキストで解決できる問題は、AI によって大幅に効率化できます。たとえば、英語のニュースレポートを作成したり、旅行ルートを計画したりする場合、AI は人間よりも優れた作業を行うことができます。したがって、AIを活用してあらゆる産業をやり直すことに意義があるのですが、その際に最も重要な再構築は、業務やプロセスの再構築ではなく、人々の思考の再構築です。 **AI が本当に変えるのは、私たちの働き方と考え方です。そしてその時、ビッグモデルの時代がやって来ます。## **最後に書いてください**今回、CEO たちは、大きなモデルを最もよく知っている人々と会い、最も現実的な企業の着陸シナリオについて話し合いました。彼らが得た最も明確なメッセージは、**AI は人々を助けることができますが、AI は完全に人間に取って代わることはできないということでした。 **CEO の本当の要求は、タスクをより速く、より適切に完了し、コストを削減できることです。この要件が人力によって完了されるか、AI によって完了されるかは、それほど重要ではありません。現在の人工知能の位置付けは、知的な才能の予備のようなものであり、企業は彼が望ましい効果を達成できるように、彼に何ができて何ができないのかを教えて訓練することに時間を投資する必要があります。各中間および上級幹部の KPI は、予備幹部の育成から予備幹部と人工知能幹部の育成に移るべきです。単純で粗末な全スタッフAIオフィスと比較して、人工知能に適切な仕事をどのように割り当てるかは、大規模モデルの時代におけるCEOの最も重要な能力かもしれません。
観察丨AI が本当に変えるのは人間の働き方と考え方です
出典: バンドボード
著者: 外灘理事会
原題：「我々はやがてAI丨バンドシーンで人類と出会う」
6月28日から30日にかけて、外灘理事会のCEOらが北京を訪れ、人工知能に関連する3つの重要な会談を行った。
人工知能に直面して、多くの創業者は興奮しながらも緊張しています。
人工知能の急速な成長が多くの新たな機会をもたらし、新たなイノベーションモデルや組織構造が生み出されるのではないかと期待されています。
人工知能と現在の組織やビジネスから、どのような未知の葛藤や課題が生まれるのかという緊張感があります。
起業家は、特定のテクノロジー、コスト、機能と比較して、人工知能が既存のビジネスシステムや既存の組織の価値観を揺るがすかどうか、その背後にある本質にもっと関心を持っています。
カードの説明例: 以下は対話後の学習体験の内容であり、対話ゲスト自身が共有した原文ではありません。
01. 大規模モデルにとって最も重要なのは原則と価値観です
最初の目的地で私たちは Zhipu AI にやって来て、COO の Zhang Fan と企業が大規模モデルをどのように採用するかについて話し合いました。
大型模型について誤解をされている方も多くいらっしゃいますが、大型模型は願いの井戸であり、願いを込めれば叶うと考えている方もいらっしゃいますが、大型模型ではすべての質問に答えられない、答えられないという場合には、要求するたびに、彼らの信念は崩壊します。
ビッグモデルは単なる巨大なインテリジェントデータベースであり、ただ狂ったようにデータをフィードし、ビッグモデルが思考能力や判断能力を生成することを期待していると考える人もいますが、最終的にはビッグモデルが依然として愚かであることがわかります。
便利な大きなモデルを作成するには、それに対応する判断基準と原則を教え込む必要があります。
これは、従業員が会社に入社するときに、何が言えるのか、何が言えないのか、何ができるのか、何ができないのかを知る必要があるのと同じです。これらの判断と推論の枠組みは、データそのものよりもはるかに重要です。
データフィードも同様で、大きなモデルに与えるのは営業チャンピオンの行動パターンや判断パターンであり、徐々に学習して営業チャンピオンになれるのですが、普通の営業データを与えると普通の営業になってしまいます。チャンピオン、セール。
これは、大規模なモデルが白紙の紙に相当し、学習能力と判断能力は企業が望むものになるように調整する必要があります。
** したがって、要件が明確であればあるほど、数値や判断基準が明確であればあるほど、大規模モデルの試行錯誤コストは低くなり、企業専用の大規模モデルを作成できるかどうか他の技術やコストは、徐々に成熟しており、実現は難しくありません。 **
02. 大型モデルは道具ではなく、共に成長するパートナーです
2 番目の目的地は Baichuan Intelligence で、CEO の Wang Xiaochuan と人工知能の性質と人工知能をどのように扱うべきかについて話し合いました。
私たちは王暁川氏に、どの職業や産業がAIに取って代わられるのか、という質問をした。
彼の答えは、コンピューターの前に座っているほとんどの人は AI に取って代わられるだろう、というものです。 **
インターネットが到達できるタスクは、基本的に学習によって達成できます。おそらく現時点では、大型モデルはホワイトカラー労働者にとって優れた助っ人であり、効率の向上に役立つでしょう。しかし、大型モデルの能力は道具にとどまらず、むしろ生命体に近く、自らの判断を調整し修正していきます。
例えば、人を採用したい場合、その人を採用するにはどのような条件が必要かをビッグモデルに尋ねると教えてくれます。採用情報の公開や、基本的な要件を満たす履歴書のスクリーニングにも役立ちます。 。
ビッグモデルの判断は私たち一人一人の限られた経験ではなくビッグデータに基づいており、導き出される結論はより客観的かつ合理的になります。
組織の形が再び逆転する。産業革命の時は細かい分業で開発を加速させましたが、今は分業の必要がなくなり、大型機種に任せていましたが、大企業が減り、個人の中小企業が多くなりました。 +AIが登場する。
GPTを活用することで、誰もが本来の立場の社員ではなく、GPTを活用して個人の夢を実現することができ、社会はよりフラットになり、誰もがより自覚を持ち、自分の存在意義を見出して生きることができるようになります。
03. 優れた大規模モデルとは何かは、私たちの判断基準によって異なります
3 番目の目的地では、Baidu Smart Cloud に来て、Baidu Group の執行副社長兼 Baidu Smart Cloud Business Group の社長である Shen Dou と詳細な意見交換をしました。
Baidu Wenxinyiyan は、中国の大規模モデルの分野に早くから参入しており、さまざまなビジネス シナリオや業界での大規模モデルの適用により注意を払っています。最高の大型モデルの最も重要な指標は、さまざまなテクニカル指標を盲目的に追求するのではなく、使いやすさであると考えています。
大規模モデルで生成されたコンテンツが直接 C に転送されると、情報セキュリティに関して大きな不確実性が生じます。したがって、人々のモデル + 大きなモデルは必然的な開発プロセスです。
大きなモデルは、人々が効率を提供し、人々が大きなモデルの情報セキュリティを確保するのに役立ちます。問題が発生した場合、特定の人が責任を負ってフォローアップすることもできます。
大型モデルの開発速度はハードウェアの開発速度に依存します。現在、チップは世代ごとに革新されており、コンピューティング能力はますます高速になっており、大規模モデル開発の基礎が築かれています。
現在、言語とテキストで解決できる問題は、AI によって大幅に効率化できます。
たとえば、英語のニュースレポートを作成したり、旅行ルートを計画したりする場合、AI は人間よりも優れた作業を行うことができます。
したがって、AIを活用してあらゆる産業をやり直すことに意義があるのですが、その際に最も重要な再構築は、業務やプロセスの再構築ではなく、人々の思考の再構築です。 **
AI が本当に変えるのは、私たちの働き方と考え方です。そしてその時、ビッグモデルの時代がやって来ます。
最後に書いてください
今回、CEO たちは、大きなモデルを最もよく知っている人々と会い、最も現実的な企業の着陸シナリオについて話し合いました。彼らが得た最も明確なメッセージは、**AI は人々を助けることができますが、AI は完全に人間に取って代わることはできないということでした。 **
CEO の本当の要求は、タスクをより速く、より適切に完了し、コストを削減できることです。
この要件が人力によって完了されるか、AI によって完了されるかは、それほど重要ではありません。
現在の人工知能の位置付けは、知的な才能の予備のようなものであり、企業は彼が望ましい効果を達成できるように、彼に何ができて何ができないのかを教えて訓練することに時間を投資する必要があります。
各中間および上級幹部の KPI は、予備幹部の育成から予備幹部と人工知能幹部の育成に移るべきです。
単純で粗末な全スタッフAIオフィスと比較して、人工知能に適切な仕事をどのように割り当てるかは、大規模モデルの時代におけるCEOの最も重要な能力かもしれません。