Оригинальное название: «В конце концов мы встретимся с человечеством на сцене AI 丨 The Bund».
С 28 по 30 июня руководители совета директоров Bund отправились в Пекин и провели три ключевых разговора, связанных с искусственным интеллектом.
Столкнувшись с искусственным интеллектом, многие основатели одновременно взволнованы и нервничают.
Волнение заключается в том, что быстрый рост искусственного интеллекта принесет много новых возможностей и создаст новые инновационные модели и организационные структуры.
Напряжение заключается в том, какие неизвестные конфликты и проблемы возникнут из-за искусственного интеллекта и существующих организаций и предприятий.
Страх не может сдерживать темпы перехода предпринимателей к искусственному интеллекту.
По сравнению с конкретными технологиями, затратами и функциями предпринимателей больше волнует суть, стоящая за этим, не потрясет ли искусственный интеллект существующую бизнес-систему и существующие организационные ценности.
Пример описания карты: Ниже приводится содержание обучения после диалога, а не исходный текст, которым поделился сам гость диалога.
01. Принципы и ценности — самое главное для большой модели
На первой остановке мы пришли в Zhipu AI и обсудили с главным операционным директором Чжан Фаном, как предприятия внедряют крупномасштабные модели.
Многие люди неправильно понимают большую модель.Некоторые люди думают, что большая модель - это колодец желаний, и пока они загадывают желание, оно может быть реализовано.Когда они обнаруживают, что большая модель не может ответить на все вопросы и ответить на каждый запрос, их вера рухнет.
Некоторые люди думают, что большая модель — это просто большая интеллектуальная база данных, которая просто безумно снабжает данными, ожидая, что большая модель создаст способность к мышлению и суждениям, но в конце концов они обнаружат, что большая модель все еще глупа.
Чтобы создать удобную большую модель, ее необходимо обучить соответствующим критериям и принципам суждения.
Это похоже на то, как когда сотрудники присоединяются к компании, они должны знать, что они могут говорить и что они не могут говорить, что они могут делать и чего они не могут делать. Рамки этих суждений и рассуждений гораздо важнее самих данных.
То же самое относится и к подаче данных.То, что вы подпитываете большую модель, — это модели поведения и модели суждений чемпионов по продажам, и она постепенно научится становиться чемпионами продаж; чемпион Распродажа.
Это равносильно тому, что большая модель представляет собой чистый лист бумаги со способностью к обучению и суждению, который должен быть скорректирован предприятием, чтобы оно соответствовало его желаниям.
** Таким образом, чем четче требования, чем четче значения и критерии суждения, тем ниже стоимость проб и ошибок крупномасштабной модели для создания крупномасштабной модели исключительно для предприятия. Это другие технологии или затраты, он постепенно созрел и его нетрудно реализовать. **
02. Большая модель — это не инструмент, а партнер для совместного роста
Вторая остановка пришлась на Baichuan Intelligence, где мы обсудили природу искусственного интеллекта и то, как мы должны относиться к искусственному интеллекту с генеральным директором Ван Сяочуанем.
Мы задали Ван Сяочуаню вопрос, какие профессии или отрасли будут заменены ИИ?
Его ответ заключается в том, что большинство людей, сидящих за компьютерами, будут заменены искусственным интеллектом. **
Этот ответ не может не заставить нас задуматься о том, что большая модель действительно угрожает не классу синих воротничков, а классу белых воротничков.
Задачи, которые может решить Интернет, в основном могут быть решены посредством обучения. Возможно, на данный момент большая модель является хорошим помощником для белых воротничков и может помочь нам повысить эффективность. Но возможности большой модели не ограничиваются инструментами, она больше похожа на живое тело, она будет подстраиваться и исправлять собственное суждение.
Например, если мы хотим принять на работу человека, я спрошу у большой модели, какие условия необходимы для найма такого человека, и она мне скажет, а также может помочь мне опубликовать информацию о наборе и просмотреть резюме, соответствующие основным требованиям. .
Суждение большой модели основано на больших данных, а не на ограниченном опыте каждого из нас, и сделанные выводы будут более объективными и рациональными.
Форма организации снова перевернута. Во время промышленной революции мы ускорили развитие за счет тонкого разделения труда, а теперь нам надо вернуться назад и не нужно разделение труда.Мы даем это делать крупным моделям.Крупных компаний становится все меньше, а мелких компаний с частными лицами много + AI появится.
С помощью ТШП каждый не является наемным работником на своей первоначальной должности, но может использовать ТШП, чтобы помочь реализовать свои личные мечты, общество станет более плоским, и каждый сможет жить более осознанно и найти смысл своего истинного существования.
03. Что считать хорошей крупной моделью, зависит от наших критериев оценки
На третьей остановке мы подошли к Baidu Smart Cloud и подробно поговорили с Шен Доу, исполнительным вице-президентом Baidu Group и президентом Baidu Smart Cloud Business Group.
Baidu Wenxinyiyan раньше вошла в область крупномасштабных моделей в Китае, и они уделяют больше внимания применению крупномасштабных моделей в различных бизнес-сценариях и отраслях. Они считают, что наиболее важным показателем лучшей большой модели является то, что она проста в использовании, а не слепое стремление к совершенству в различных технических индикаторах.
В крупных бизнес-сценариях одна из самых больших проблем заключается в том, не приведет ли технология больших моделей к неконтролируемой информационной безопасности во время процесса приложения.
Если содержимое, сгенерированное большой моделью, будет напрямую передано в C, это внесет много неопределенности в информационную безопасность. Поэтому модель люди + большая модель — это неизбежный процесс развития.
Большая модель помогает людям обеспечивать эффективность, а людям - обеспечивать информационную безопасность большой модели.В случае возникновения проблем можно привлечь к ответственности и принять меры к конкретным людям.
Скорость разработки большой модели зависит от скорости разработки аппаратного обеспечения. Сейчас чипы обновляются из поколения в поколение, а вычислительная мощность становится все быстрее и быстрее, что заложило основу для разработки больших моделей.
В будущем стоимость использования оборудования будет становиться все ниже и ниже, и эпоха больших моделей достигнет определенного уровня, как и эпоха мобильного Интернета, с различными инновациями и бурным развитием.
В настоящее время ИИ может значительно повысить эффективность любой проблемы, которую можно решить с помощью языка и текста.
Например, при написании новостного репортажа на английском языке или планировании маршрута путешествия ИИ справится лучше, чем люди.
Поэтому нам стоит использовать ИИ для переделки каждой отрасли.В этом процессе наиболее важной реконструкцией является не реконструкция бизнеса и процесса, а реконструкция мышления людей. **
Что ИИ действительно изменит, так это то, как мы работаем и думаем. И в это время наступит эра больших моделей.
Напишите в конце
На этот раз руководители встретились с людьми, которые лучше всех разбираются в большой модели, и обсудили наиболее практичные сценарии приземления предприятия.Самое четкое сообщение, которое они получили, заключалось в том, что ** ИИ может помочь людям, но ИИ не может полностью заменить людей. **
Реальное требование руководителей состоит в том, чтобы задачи можно было выполнять быстрее и качественнее, а затраты можно было снизить.
Не очень важно, выполняется ли это требование живой силой или ИИ.
Нынешнее позиционирование искусственного интеллекта больше похоже на резерв интеллектуальных талантов, требующий от компаний вкладывать время в его обучение, рассказывая ему, что он может делать, а что нет, чтобы он смог добиться желаемого эффекта.
KPI каждого среднего и высшего руководящего звена должен быть от выращивания резервных кадров до выращивания резервных кадров и кадров искусственного интеллекта.
По сравнению с простым и грубым офисом с искусственным интеллектом, то, как назначать подходящие рабочие места для искусственного интеллекта, может быть самой важной способностью руководителей в эпоху крупномасштабных моделей.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Наблюдение 丨 Что действительно меняет ИИ, так это то, как люди работают и думают.
Источник: BundBoard
Автор: Совет директоров Бунда
Оригинальное название: «В конце концов мы встретимся с человечеством на сцене AI 丨 The Bund».
С 28 по 30 июня руководители совета директоров Bund отправились в Пекин и провели три ключевых разговора, связанных с искусственным интеллектом.
Столкнувшись с искусственным интеллектом, многие основатели одновременно взволнованы и нервничают.
Волнение заключается в том, что быстрый рост искусственного интеллекта принесет много новых возможностей и создаст новые инновационные модели и организационные структуры.
Напряжение заключается в том, какие неизвестные конфликты и проблемы возникнут из-за искусственного интеллекта и существующих организаций и предприятий.
По сравнению с конкретными технологиями, затратами и функциями предпринимателей больше волнует суть, стоящая за этим, не потрясет ли искусственный интеллект существующую бизнес-систему и существующие организационные ценности.
Пример описания карты: Ниже приводится содержание обучения после диалога, а не исходный текст, которым поделился сам гость диалога.
01. Принципы и ценности — самое главное для большой модели
На первой остановке мы пришли в Zhipu AI и обсудили с главным операционным директором Чжан Фаном, как предприятия внедряют крупномасштабные модели.
Многие люди неправильно понимают большую модель.Некоторые люди думают, что большая модель - это колодец желаний, и пока они загадывают желание, оно может быть реализовано.Когда они обнаруживают, что большая модель не может ответить на все вопросы и ответить на каждый запрос, их вера рухнет.
Некоторые люди думают, что большая модель — это просто большая интеллектуальная база данных, которая просто безумно снабжает данными, ожидая, что большая модель создаст способность к мышлению и суждениям, но в конце концов они обнаружат, что большая модель все еще глупа.
Чтобы создать удобную большую модель, ее необходимо обучить соответствующим критериям и принципам суждения.
Это похоже на то, как когда сотрудники присоединяются к компании, они должны знать, что они могут говорить и что они не могут говорить, что они могут делать и чего они не могут делать. Рамки этих суждений и рассуждений гораздо важнее самих данных.
То же самое относится и к подаче данных.То, что вы подпитываете большую модель, — это модели поведения и модели суждений чемпионов по продажам, и она постепенно научится становиться чемпионами продаж; чемпион Распродажа.
Это равносильно тому, что большая модель представляет собой чистый лист бумаги со способностью к обучению и суждению, который должен быть скорректирован предприятием, чтобы оно соответствовало его желаниям.
** Таким образом, чем четче требования, чем четче значения и критерии суждения, тем ниже стоимость проб и ошибок крупномасштабной модели для создания крупномасштабной модели исключительно для предприятия. Это другие технологии или затраты, он постепенно созрел и его нетрудно реализовать. **
02. Большая модель — это не инструмент, а партнер для совместного роста
Вторая остановка пришлась на Baichuan Intelligence, где мы обсудили природу искусственного интеллекта и то, как мы должны относиться к искусственному интеллекту с генеральным директором Ван Сяочуанем.
Мы задали Ван Сяочуаню вопрос, какие профессии или отрасли будут заменены ИИ?
Его ответ заключается в том, что большинство людей, сидящих за компьютерами, будут заменены искусственным интеллектом. **
Задачи, которые может решить Интернет, в основном могут быть решены посредством обучения. Возможно, на данный момент большая модель является хорошим помощником для белых воротничков и может помочь нам повысить эффективность. Но возможности большой модели не ограничиваются инструментами, она больше похожа на живое тело, она будет подстраиваться и исправлять собственное суждение.
Например, если мы хотим принять на работу человека, я спрошу у большой модели, какие условия необходимы для найма такого человека, и она мне скажет, а также может помочь мне опубликовать информацию о наборе и просмотреть резюме, соответствующие основным требованиям. .
Суждение большой модели основано на больших данных, а не на ограниченном опыте каждого из нас, и сделанные выводы будут более объективными и рациональными.
Форма организации снова перевернута. Во время промышленной революции мы ускорили развитие за счет тонкого разделения труда, а теперь нам надо вернуться назад и не нужно разделение труда.Мы даем это делать крупным моделям.Крупных компаний становится все меньше, а мелких компаний с частными лицами много + AI появится.
С помощью ТШП каждый не является наемным работником на своей первоначальной должности, но может использовать ТШП, чтобы помочь реализовать свои личные мечты, общество станет более плоским, и каждый сможет жить более осознанно и найти смысл своего истинного существования.
03. Что считать хорошей крупной моделью, зависит от наших критериев оценки
На третьей остановке мы подошли к Baidu Smart Cloud и подробно поговорили с Шен Доу, исполнительным вице-президентом Baidu Group и президентом Baidu Smart Cloud Business Group.
Baidu Wenxinyiyan раньше вошла в область крупномасштабных моделей в Китае, и они уделяют больше внимания применению крупномасштабных моделей в различных бизнес-сценариях и отраслях. Они считают, что наиболее важным показателем лучшей большой модели является то, что она проста в использовании, а не слепое стремление к совершенству в различных технических индикаторах.
Если содержимое, сгенерированное большой моделью, будет напрямую передано в C, это внесет много неопределенности в информационную безопасность. Поэтому модель люди + большая модель — это неизбежный процесс развития.
Большая модель помогает людям обеспечивать эффективность, а людям - обеспечивать информационную безопасность большой модели.В случае возникновения проблем можно привлечь к ответственности и принять меры к конкретным людям.
Скорость разработки большой модели зависит от скорости разработки аппаратного обеспечения. Сейчас чипы обновляются из поколения в поколение, а вычислительная мощность становится все быстрее и быстрее, что заложило основу для разработки больших моделей.
В настоящее время ИИ может значительно повысить эффективность любой проблемы, которую можно решить с помощью языка и текста.
Например, при написании новостного репортажа на английском языке или планировании маршрута путешествия ИИ справится лучше, чем люди.
Поэтому нам стоит использовать ИИ для переделки каждой отрасли.В этом процессе наиболее важной реконструкцией является не реконструкция бизнеса и процесса, а реконструкция мышления людей. **
Что ИИ действительно изменит, так это то, как мы работаем и думаем. И в это время наступит эра больших моделей.
Напишите в конце
На этот раз руководители встретились с людьми, которые лучше всех разбираются в большой модели, и обсудили наиболее практичные сценарии приземления предприятия.Самое четкое сообщение, которое они получили, заключалось в том, что ** ИИ может помочь людям, но ИИ не может полностью заменить людей. **
Реальное требование руководителей состоит в том, чтобы задачи можно было выполнять быстрее и качественнее, а затраты можно было снизить.
Не очень важно, выполняется ли это требование живой силой или ИИ.
Нынешнее позиционирование искусственного интеллекта больше похоже на резерв интеллектуальных талантов, требующий от компаний вкладывать время в его обучение, рассказывая ему, что он может делать, а что нет, чтобы он смог добиться желаемого эффекта.
KPI каждого среднего и высшего руководящего звена должен быть от выращивания резервных кадров до выращивания резервных кадров и кадров искусственного интеллекта.
По сравнению с простым и грубым офисом с искусственным интеллектом, то, как назначать подходящие рабочие места для искусственного интеллекта, может быть самой важной способностью руководителей в эпоху крупномасштабных моделей.