Tiêu đề gốc: "Cuối cùng chúng ta sẽ gặp loài người trong cảnh AI丨The Bund"
Từ ngày 28 đến ngày 30 tháng 6, các CEO của Hội đồng quản trị Bund đã đến Bắc Kinh và có ba cuộc trò chuyện quan trọng liên quan đến trí tuệ nhân tạo.
Đối mặt với trí tuệ nhân tạo, nhiều nhà sáng lập vừa phấn khích vừa lo lắng.
Điều đáng phấn khởi là sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại nhiều cơ hội mới và tạo ra các mô hình đổi mới và cơ cấu tổ chức mới.
Sự căng thẳng nằm ở chỗ không biết sẽ nảy sinh những xung đột và thách thức gì từ trí tuệ nhân tạo và các tổ chức, doanh nghiệp hiện tại.
Nỗi sợ hãi không thể cản trở bước tiến của các doanh nhân đến với trí tuệ nhân tạo.
So với các công nghệ, chi phí và chức năng cụ thể, các doanh nhân quan tâm nhiều hơn đến bản chất đằng sau nó, liệu trí tuệ nhân tạo có làm rung chuyển hệ thống kinh doanh hiện tại và các giá trị tổ chức hiện tại hay không.
Mô tả thẻ ví dụ: Dưới đây là nội dung rút ra kinh nghiệm sau cuộc đối thoại, không phải nguyên bản do chính khách mời đối thoại chia sẻ.
01.Nguyên tắc và giá trị là điều quan trọng nhất đối với một mô hình lớn
Ở điểm dừng đầu tiên, chúng tôi đến với Zhipu AI và thảo luận với COO Zhang Fan về cách các doanh nghiệp tiếp nhận các mô hình quy mô lớn.
Nhiều người có một số hiểu lầm về mô hình lớn, một số người cho rằng mô hình lớn là giếng ước, chỉ cần họ ước nguyện thì điều ước đó có thể thành hiện thực, khi họ phát hiện ra rằng mô hình lớn không thể trả lời mọi câu hỏi và đáp lại mọi yêu cầu, niềm tin của họ sẽ sụp đổ.
Một số người cho rằng mô hình lớn chỉ là một cơ sở dữ liệu lớn thông minh, chỉ nạp dữ liệu một cách điên cuồng, hy vọng mô hình lớn sẽ tạo ra khả năng tư duy và khả năng phán đoán, nhưng cuối cùng họ sẽ thấy rằng mô hình lớn vẫn ngu ngốc.
Để tạo ra một mô hình lớn tiện dụng, nó phải được dạy các nguyên tắc và tiêu chí đánh giá tương ứng.
Điều này cũng giống như nhân viên khi gia nhập một công ty, họ cần biết những gì họ có thể nói và những gì họ không thể nói, những gì họ có thể làm và những gì họ không thể làm. Khuôn khổ của những đánh giá và lý luận này quan trọng hơn nhiều so với bản thân dữ liệu.
Điều này cũng đúng đối với việc cung cấp dữ liệu, những gì bạn cung cấp cho mô hình lớn là các kiểu hành vi và kiểu phán đoán của các nhà vô địch bán hàng, và nó sẽ dần dần học cách trở thành một nhà vô địch bán hàng, nếu bạn cung cấp cho nó dữ liệu bán hàng bình thường, nó sẽ trở thành một doanh số bán hàng bình thường. vô địch.Bán.
Nó tương đương với việc mô hình lớn là một tờ giấy trắng, có khả năng học hỏi và khả năng phán đoán, cần được doanh nghiệp điều chỉnh để trở thành như ý muốn.
** Do đó, yêu cầu càng rõ ràng, giá trị và tiêu chí đánh giá càng rõ ràng thì chi phí thử sai của mô hình quy mô lớn càng thấp để tạo ra mô hình quy mô lớn dành riêng cho doanh nghiệp. là các công nghệ hoặc chi phí khác, nó đã dần trưởng thành và không khó để nhận ra. **
02. Mô hình lớn không phải là công cụ mà là đối tác để cùng nhau phát triển
Điểm dừng thứ hai là Baichuan Intelligence, nơi chúng tôi thảo luận về bản chất của trí tuệ nhân tạo và cách chúng ta nên đối xử với trí tuệ nhân tạo với CEO Wang Xiaochuan.
Chúng tôi đã hỏi Wang Xiaochuan một câu hỏi, những nghề hoặc ngành nào sẽ bị AI thay thế?
Câu trả lời của ông là hầu hết những người ngồi trước máy tính sẽ bị thay thế bởi AI. **
Câu trả lời này không khỏi khiến chúng ta nghĩ rằng điều mà mô hình lớn thực sự đe dọa không phải là giai cấp cổ cồn xanh, mà là tầng lớp cổ cồn trắng.
Các nhiệm vụ mà Internet có thể đạt được về cơ bản có thể đạt được thông qua học tập. Có lẽ tại thời điểm này, mô hình lớn là trợ thủ đắc lực cho những người công nhân cổ trắng và có thể giúp chúng tôi nâng cao hiệu quả. Nhưng khả năng của mô hình lớn không giới hạn ở các công cụ, nó giống như một cơ thể sống hơn, nó sẽ điều chỉnh và sửa chữa phán đoán của chính mình.
Ví dụ, nếu chúng tôi muốn tuyển dụng một người, tôi sẽ hỏi người mẫu lớn cần những điều kiện gì để tuyển dụng một người như vậy, và nó sẽ cho tôi biết, đồng thời nó cũng có thể giúp tôi đăng thông tin tuyển dụng và sàng lọc hồ sơ đáp ứng các yêu cầu cơ bản .
Sự phán đoán của mô hình lớn dựa trên dữ liệu lớn, chứ không phải kinh nghiệm hạn chế của mỗi chúng ta, và các kết luận rút ra sẽ khách quan và hợp lý hơn.
Hình dạng của tổ chức lại bị đảo ngược. Trong cuộc cách mạng công nghiệp, chúng ta tăng tốc phát triển thông qua phân công lao động tốt, nhưng bây giờ chúng ta phải quay trở lại và không cần phân công lao động, chúng ta để các mô hình lớn làm việc đó, ngày càng ít công ty lớn và nhiều công ty nhỏ với cá nhân + Trí tuệ nhân tạo sẽ xuất hiện.
Với sự trợ giúp của GPT, mọi người không còn là người đi làm ở vị trí ban đầu mà có thể dùng GPT để giúp thực hiện ước mơ cá nhân, xã hội sẽ trở nên phẳng hơn, mọi người sống có ý thức hơn và tìm thấy ý nghĩa tồn tại đích thực của mình.
03. Thế nào là một mô hình lớn tốt phụ thuộc vào tiêu chí đánh giá của chúng tôi
Tại điểm dừng thứ ba, chúng tôi đến Đám mây thông minh Baidu và có cuộc trao đổi chuyên sâu với Shen Dou, Phó chủ tịch điều hành của Tập đoàn Baidu kiêm Chủ tịch Nhóm kinh doanh Đám mây thông minh Baidu.
Baidu Wenxinyiyan đã tham gia vào lĩnh vực mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc sớm hơn và họ chú ý nhiều hơn đến việc áp dụng các mô hình quy mô lớn trong các tình huống kinh doanh và ngành khác nhau. Họ tin rằng chỉ báo quan trọng nhất của mô hình lớn tốt nhất là nó dễ sử dụng, thay vì mù quáng theo đuổi mục tiêu cuối cùng trong các chỉ báo kỹ thuật khác nhau.
Trong các kịch bản kinh doanh lớn, một trong những mối quan tâm lớn nhất là liệu công nghệ mô hình lớn có mang đến sự mất kiểm soát an toàn thông tin trong quá trình ứng dụng hay không.
Nếu nội dung do mô hình lớn tạo ra được chuyển trực tiếp sang C, nó sẽ mang lại nhiều bất ổn về bảo mật thông tin. Vì vậy, mô hình người + mô hình lớn là quá trình phát triển tất yếu.
Mô hình lớn giúp mọi người cung cấp hiệu quả và mọi người đảm bảo an toàn thông tin của mô hình lớn, nếu gặp sự cố, những người cụ thể cũng có thể chịu trách nhiệm và theo dõi.
Tốc độ phát triển của mô hình lớn dựa trên tốc độ phát triển của phần cứng. Giờ đây, các con chip đang được đổi mới từ thế hệ này sang thế hệ khác và sức mạnh tính toán ngày càng nhanh hơn, điều này đã đặt nền móng cho sự phát triển của các mô hình lớn.
Trong tương lai, chi phí sử dụng phần cứng sẽ ngày càng thấp hơn và thời đại của những mẫu xe cỡ lớn sẽ đạt đến một mức độ nhất định, giống như thời đại của Internet di động, với nhiều đổi mới và sự phát triển bùng nổ.
Hiện tại, bất kỳ vấn đề nào có thể được giải quyết bằng ngôn ngữ và văn bản, AI đều có thể cải thiện hiệu quả rất nhiều.
Chẳng hạn, khi viết một bản tin tiếng Anh, hay lên kế hoạch cho một lộ trình du lịch, AI có thể làm tốt hơn con người.
Do đó, chúng ta nên sử dụng AI để làm lại mọi ngành, trong quá trình này, việc tái thiết quan trọng nhất không phải là tái thiết hoạt động kinh doanh và quy trình, mà là tái tạo tư duy của con người. **
Điều mà AI sẽ thực sự thay đổi là cách chúng ta làm việc và suy nghĩ. Và khi đó, kỷ nguyên của những mô hình lớn sẽ đến.
Viết ở cuối
Lần này, các CEO đã gặp gỡ những người hiểu rõ nhất về mô hình lớn và thảo luận về các kịch bản hạ cánh doanh nghiệp thiết thực nhất. Thông điệp rõ ràng nhất mà họ nhận được là **AI có thể giúp con người, nhưng AI không thể thay thế hoàn toàn con người. **
Nhu cầu thực sự của các CEO là các nhiệm vụ có thể được hoàn thành nhanh hơn và tốt hơn, và chi phí có thể được hạ xuống.
Việc yêu cầu này được hoàn thành bởi nhân lực hay AI không quan trọng lắm.
Vị trí trí tuệ nhân tạo hiện tại giống như một nguồn dự trữ tài năng thông minh, đòi hỏi các công ty phải đầu tư thời gian vào việc đào tạo anh ta, cho anh ta biết anh ta có thể làm gì và không thể làm gì, để anh ta có thể đạt được hiệu quả mong muốn.
KPI của mỗi giám đốc điều hành cấp trung và cấp cao nên từ đào tạo cán bộ dự bị đến đào tạo cán bộ dự bị và cán bộ trí tuệ nhân tạo.
So với văn phòng AI toàn nhân viên đơn giản và thô lỗ, cách giao việc phù hợp cho trí tuệ nhân tạo có thể là khả năng quan trọng nhất của các CEO trong thời đại mô hình quy mô lớn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Quan sát丨Điều AI thực sự thay đổi là cách con người làm việc và suy nghĩ
Nguồn: BundBoard
Tác giả: Ban giám đốc Bund
Tiêu đề gốc: "Cuối cùng chúng ta sẽ gặp loài người trong cảnh AI丨The Bund"
Từ ngày 28 đến ngày 30 tháng 6, các CEO của Hội đồng quản trị Bund đã đến Bắc Kinh và có ba cuộc trò chuyện quan trọng liên quan đến trí tuệ nhân tạo.
Đối mặt với trí tuệ nhân tạo, nhiều nhà sáng lập vừa phấn khích vừa lo lắng.
Điều đáng phấn khởi là sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại nhiều cơ hội mới và tạo ra các mô hình đổi mới và cơ cấu tổ chức mới.
Sự căng thẳng nằm ở chỗ không biết sẽ nảy sinh những xung đột và thách thức gì từ trí tuệ nhân tạo và các tổ chức, doanh nghiệp hiện tại.
So với các công nghệ, chi phí và chức năng cụ thể, các doanh nhân quan tâm nhiều hơn đến bản chất đằng sau nó, liệu trí tuệ nhân tạo có làm rung chuyển hệ thống kinh doanh hiện tại và các giá trị tổ chức hiện tại hay không.
Mô tả thẻ ví dụ: Dưới đây là nội dung rút ra kinh nghiệm sau cuộc đối thoại, không phải nguyên bản do chính khách mời đối thoại chia sẻ.
01.Nguyên tắc và giá trị là điều quan trọng nhất đối với một mô hình lớn
Ở điểm dừng đầu tiên, chúng tôi đến với Zhipu AI và thảo luận với COO Zhang Fan về cách các doanh nghiệp tiếp nhận các mô hình quy mô lớn.
Nhiều người có một số hiểu lầm về mô hình lớn, một số người cho rằng mô hình lớn là giếng ước, chỉ cần họ ước nguyện thì điều ước đó có thể thành hiện thực, khi họ phát hiện ra rằng mô hình lớn không thể trả lời mọi câu hỏi và đáp lại mọi yêu cầu, niềm tin của họ sẽ sụp đổ.
Một số người cho rằng mô hình lớn chỉ là một cơ sở dữ liệu lớn thông minh, chỉ nạp dữ liệu một cách điên cuồng, hy vọng mô hình lớn sẽ tạo ra khả năng tư duy và khả năng phán đoán, nhưng cuối cùng họ sẽ thấy rằng mô hình lớn vẫn ngu ngốc.
Để tạo ra một mô hình lớn tiện dụng, nó phải được dạy các nguyên tắc và tiêu chí đánh giá tương ứng.
Điều này cũng giống như nhân viên khi gia nhập một công ty, họ cần biết những gì họ có thể nói và những gì họ không thể nói, những gì họ có thể làm và những gì họ không thể làm. Khuôn khổ của những đánh giá và lý luận này quan trọng hơn nhiều so với bản thân dữ liệu.
Điều này cũng đúng đối với việc cung cấp dữ liệu, những gì bạn cung cấp cho mô hình lớn là các kiểu hành vi và kiểu phán đoán của các nhà vô địch bán hàng, và nó sẽ dần dần học cách trở thành một nhà vô địch bán hàng, nếu bạn cung cấp cho nó dữ liệu bán hàng bình thường, nó sẽ trở thành một doanh số bán hàng bình thường. vô địch.Bán.
Nó tương đương với việc mô hình lớn là một tờ giấy trắng, có khả năng học hỏi và khả năng phán đoán, cần được doanh nghiệp điều chỉnh để trở thành như ý muốn.
** Do đó, yêu cầu càng rõ ràng, giá trị và tiêu chí đánh giá càng rõ ràng thì chi phí thử sai của mô hình quy mô lớn càng thấp để tạo ra mô hình quy mô lớn dành riêng cho doanh nghiệp. là các công nghệ hoặc chi phí khác, nó đã dần trưởng thành và không khó để nhận ra. **
02. Mô hình lớn không phải là công cụ mà là đối tác để cùng nhau phát triển
Điểm dừng thứ hai là Baichuan Intelligence, nơi chúng tôi thảo luận về bản chất của trí tuệ nhân tạo và cách chúng ta nên đối xử với trí tuệ nhân tạo với CEO Wang Xiaochuan.
Chúng tôi đã hỏi Wang Xiaochuan một câu hỏi, những nghề hoặc ngành nào sẽ bị AI thay thế?
Câu trả lời của ông là hầu hết những người ngồi trước máy tính sẽ bị thay thế bởi AI. **
Các nhiệm vụ mà Internet có thể đạt được về cơ bản có thể đạt được thông qua học tập. Có lẽ tại thời điểm này, mô hình lớn là trợ thủ đắc lực cho những người công nhân cổ trắng và có thể giúp chúng tôi nâng cao hiệu quả. Nhưng khả năng của mô hình lớn không giới hạn ở các công cụ, nó giống như một cơ thể sống hơn, nó sẽ điều chỉnh và sửa chữa phán đoán của chính mình.
Ví dụ, nếu chúng tôi muốn tuyển dụng một người, tôi sẽ hỏi người mẫu lớn cần những điều kiện gì để tuyển dụng một người như vậy, và nó sẽ cho tôi biết, đồng thời nó cũng có thể giúp tôi đăng thông tin tuyển dụng và sàng lọc hồ sơ đáp ứng các yêu cầu cơ bản .
Sự phán đoán của mô hình lớn dựa trên dữ liệu lớn, chứ không phải kinh nghiệm hạn chế của mỗi chúng ta, và các kết luận rút ra sẽ khách quan và hợp lý hơn.
Hình dạng của tổ chức lại bị đảo ngược. Trong cuộc cách mạng công nghiệp, chúng ta tăng tốc phát triển thông qua phân công lao động tốt, nhưng bây giờ chúng ta phải quay trở lại và không cần phân công lao động, chúng ta để các mô hình lớn làm việc đó, ngày càng ít công ty lớn và nhiều công ty nhỏ với cá nhân + Trí tuệ nhân tạo sẽ xuất hiện.
Với sự trợ giúp của GPT, mọi người không còn là người đi làm ở vị trí ban đầu mà có thể dùng GPT để giúp thực hiện ước mơ cá nhân, xã hội sẽ trở nên phẳng hơn, mọi người sống có ý thức hơn và tìm thấy ý nghĩa tồn tại đích thực của mình.
03. Thế nào là một mô hình lớn tốt phụ thuộc vào tiêu chí đánh giá của chúng tôi
Tại điểm dừng thứ ba, chúng tôi đến Đám mây thông minh Baidu và có cuộc trao đổi chuyên sâu với Shen Dou, Phó chủ tịch điều hành của Tập đoàn Baidu kiêm Chủ tịch Nhóm kinh doanh Đám mây thông minh Baidu.
Baidu Wenxinyiyan đã tham gia vào lĩnh vực mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc sớm hơn và họ chú ý nhiều hơn đến việc áp dụng các mô hình quy mô lớn trong các tình huống kinh doanh và ngành khác nhau. Họ tin rằng chỉ báo quan trọng nhất của mô hình lớn tốt nhất là nó dễ sử dụng, thay vì mù quáng theo đuổi mục tiêu cuối cùng trong các chỉ báo kỹ thuật khác nhau.
Nếu nội dung do mô hình lớn tạo ra được chuyển trực tiếp sang C, nó sẽ mang lại nhiều bất ổn về bảo mật thông tin. Vì vậy, mô hình người + mô hình lớn là quá trình phát triển tất yếu.
Mô hình lớn giúp mọi người cung cấp hiệu quả và mọi người đảm bảo an toàn thông tin của mô hình lớn, nếu gặp sự cố, những người cụ thể cũng có thể chịu trách nhiệm và theo dõi.
Tốc độ phát triển của mô hình lớn dựa trên tốc độ phát triển của phần cứng. Giờ đây, các con chip đang được đổi mới từ thế hệ này sang thế hệ khác và sức mạnh tính toán ngày càng nhanh hơn, điều này đã đặt nền móng cho sự phát triển của các mô hình lớn.
Hiện tại, bất kỳ vấn đề nào có thể được giải quyết bằng ngôn ngữ và văn bản, AI đều có thể cải thiện hiệu quả rất nhiều.
Chẳng hạn, khi viết một bản tin tiếng Anh, hay lên kế hoạch cho một lộ trình du lịch, AI có thể làm tốt hơn con người.
Do đó, chúng ta nên sử dụng AI để làm lại mọi ngành, trong quá trình này, việc tái thiết quan trọng nhất không phải là tái thiết hoạt động kinh doanh và quy trình, mà là tái tạo tư duy của con người. **
Điều mà AI sẽ thực sự thay đổi là cách chúng ta làm việc và suy nghĩ. Và khi đó, kỷ nguyên của những mô hình lớn sẽ đến.
Viết ở cuối
Lần này, các CEO đã gặp gỡ những người hiểu rõ nhất về mô hình lớn và thảo luận về các kịch bản hạ cánh doanh nghiệp thiết thực nhất. Thông điệp rõ ràng nhất mà họ nhận được là **AI có thể giúp con người, nhưng AI không thể thay thế hoàn toàn con người. **
Nhu cầu thực sự của các CEO là các nhiệm vụ có thể được hoàn thành nhanh hơn và tốt hơn, và chi phí có thể được hạ xuống.
Việc yêu cầu này được hoàn thành bởi nhân lực hay AI không quan trọng lắm.
Vị trí trí tuệ nhân tạo hiện tại giống như một nguồn dự trữ tài năng thông minh, đòi hỏi các công ty phải đầu tư thời gian vào việc đào tạo anh ta, cho anh ta biết anh ta có thể làm gì và không thể làm gì, để anh ta có thể đạt được hiệu quả mong muốn.
KPI của mỗi giám đốc điều hành cấp trung và cấp cao nên từ đào tạo cán bộ dự bị đến đào tạo cán bộ dự bị và cán bộ trí tuệ nhân tạo.
So với văn phòng AI toàn nhân viên đơn giản và thô lỗ, cách giao việc phù hợp cho trí tuệ nhân tạo có thể là khả năng quan trọng nhất của các CEO trong thời đại mô hình quy mô lớn.