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周鴻祎:在大模型時代,創業者值得干點什么?

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周鴻祎:在大模型時代,創業者值得干點什么?

12月19日,由創業黑馬主辦的“第16屆創業家年會”在北京舉辦,年會主題為“AI新紀元,破局向未來”。會上,特邀嘉賓、360集團創始人周鴻祎做了《在大模型時代,創業者值得干點什么》主題演講。

周鴻祎表示,現在已經是大模型時代, AI給了創業者一個比互聯網更大的機會, 要建立AI信仰,保持敏銳、要有緊迫感,但也不用慌。他預測, 如果說2023年是大模型之年,2024年是專業大模型之年,那么2025年將是智能體之年。

周鴻祎分析了大模型發展目前呈現的8大趨勢,表示:如今大模型已經演化出兩條發展路線,第一條是AGI之路,第二條是應用之路?!? AGI是全球少數巨頭的游戲,更多創新的機會在應用之路”, 他認為,走應用之路,不是卷算力、卷數據、卷參數,而是要用好大模型的六大能力,發展6大應用方向:人人智能、萬物智能、數轉智改、未來產業、科學研究和AI安全。

周鴻祎提到,普通的創業者和中小公司唯一的機會,是在應用之路上找創新場景。 去年有部電影叫《年會不能停》,里面講了一句特別深奧的話:“解決問題的關鍵在于找到關鍵的問題”。 目前關鍵的問題,就是應用一個大模型就做好一件事。

周鴻祎還強調: “大模型不是中心化的‘電力’,而是去中心化的‘電動機’?!?/strong> 對于如何抓住這一時代機遇,他也給出了四個建議:1)人人AI,企業內部人人都先用起來;2)企業辦公和營銷場景要率先AI化;3)建立企業知識中樞;4)選擇業務場景,打造專業大模型和Agent數字員工。

以下為創業家&i黑馬編輯后的周鴻祎演講:

我是黑馬的老朋友,黑馬“不端不裝有點二”的Slogan,就是從我這兒借來的。前面的演講者講得非常好,我就講講細節: 在座的各位企業家和創業者,如何擁抱大模型?

如果認知不對,你就賺不到錢。 要建立AI信仰, 保持敏銳、要有緊迫感,但也不用慌。我把它寫成“信仰”,是因為每次出現新技術、新變革、新商業模式,總是有很多人懷疑。典型的是心態上看不起,因為看不清,也不愿花時間把它看懂,到最后就看不見了。

AI是一個比互聯網更大的機會。

AI這件事,特別是從2023年大模型橫空出世到今天,依然有很多爭論。我編了三個問題,叫 “AI三問” ,大家可以自我對照下。

你相不相信大模型是真智能,是人工智能的重大拐點?

你相不相信大模型是一場工業革命,將重塑所有產品和業務?

相不相信不擁抱AI的組織和個人,會被擁抱AI的組織和個人淘汰?

把AI比喻成工業革命,意味著它會把所有行業、所有業務、所有產品都重做一遍。網上現在有很多人熱烈討論,會不會被AI淘汰?其實AI不會淘汰人,而是你自己拒絕AI,不用AI,你會被擁抱AI的企業和個人淘汰掉。歷史上,工業革命進程持續了上百年,從計算機出現到互聯網革命,也用了三五十年,AI革命最快也需要三到十年。

AI給了我們一個比互聯網更大的機會。

很多人總喜歡用互聯網模式看人工智能,覺得歷史可以重復。我認為這兩者非常不一樣。當然,沒有互聯網算力、數據、人才和算法的積累,AI不可能走到今天,但互聯網只是連接平臺,人工智能則是生產力;互聯網是賦能性技術,生產力屬性較弱,而人工智能既能單兵作戰,也能外部賦能。

互聯網之所以具有顛覆性,是因為它切斷了舊鏈接,建立了新鏈接?;ヂ摼W通過虛擬空間和虛擬社區,建立了新的人和人、人和信息的聯系,這是一種零和游戲,用戶到了你那,就不在我這兒了,并不是直接給生產力賦能。但是 AI技術,改變的不只是連接,它的工業屬性非常強,而且可以直接帶來科技的進步和轉化。 就像Alpha Fold 得諾貝爾化學獎的蛋白質研究,可以直接讓人類攻克疾病。

人工智能有很多屬性,但一定要把握其中最重要的屬性,那就是生產力屬性。 我國打造新質生產力的核心抓手,就是人工智能和大模型。我不建議各位復用互聯網經驗去刻舟求劍,不要一上來就想著做顛覆式創新,要先賦能,再顛覆,因為它的生產力屬性很強。

我們看目前所有耳熟能詳的國內外大公司,包括蘋果、特斯拉、谷歌等等,目前用AI做的主要工作都是賦能,而不是思考怎樣顛覆別人。先思考自己的業務能不能用AI重做一遍,在這個過程中,企業的第二曲線,或者說企業的未來戰略就呼之欲出了。

01

大模型發展的八大趨勢

下面分享一下,我最近看到的幾個大模型發展趨勢。

1)AGI發展步伐在放慢。 我之前以為AGI很快能實現,因為山姆·奧特曼特別會說,我也相信了他的預言。但是最近的AGI發展步伐在變慢,Scaling law效應在遞減。之前人們以為,堆了算法和算力,只要規模無限加大,訓著訓著,一個宇宙超級無敵的人工智能就會出來。但最近llya說,可用的數據已經用得差不多了,大模型也還沒達到那個境界。所以,我覺得AGI不會那么快,像之前說2027年會到來,現在我認為,至少還要有5年到10年的等待。

2)“慢思考”成為新的發展范式。 這與第一個趨勢是相關的,Open AI一開始做的GPT,屬于快思考模式,你問問題,它即時回答。人們發現,這一模式的AI智力達到一定水平后,就上不去了。于是人們進行了新探索,發布了新模型,采用“慢思考”的模式。就像別人問我問題,我想的時間越長,答案就越精準。這也可能是一個AGI在早期的突破點。

3)越做越專。 之前很多國內廠商宣傳大模型時,都強調無所不能,既能寫詩,又能作畫。但現在發現,真正在某項能力方面超越人類的模型,都是專業模型。我最近看了很多資料,包括Open AI都開始承認,背后用了多個專業模型來協同工作,而不是用一個大模型做所有事情。舉個最簡單的例子,谷歌的阿法狗下圍棋很好,但是不會寫作文。所以,人工智能超越人類,是先在某個領域超過人類,還是一下子變得無所不能?我個人認為,越做越專是未來的趨勢。

4)越做越小。 大模型發展還有個問題,是應該越做越大,還是越做越?。孔龃螅瑫硭懔统杀镜膯栴}?,F在有一個趨勢,大模型要進入手機、汽車和各種智能硬件,所以大模型要往小的方向做。如今,10億參數以內的模型比比皆是,而且越來越多。

5)能力越來越強。 有人說,模型做小以后,能力也會變弱,這個觀點被顛覆了。因為之前訓練模型,什么東西都往里灌,很多數據的質量不高,導致模型能力不強。今天的大模型能力取決于訓練數據的質量,數據質量越高,大模型能力越強。這也給了我們一個啟發,Open AI覺得數據枯竭了,但是我們做專業模型,在公司內部有很多隱藏的顯性或隱性的知識,并不會提供給別人。所以在知識上,大家不要眼睛盯著互聯網,而是要盯自己的業務,通過慢思考,也能增強小模型的能力。

6)成本越來越低。 前兩年,買一個大模型要好幾千萬,還有人開價上億。經過這幾年的發展,大模型變成了大宗生意,開源大模型比比皆是,你可以拿來做自己的模型,比白菜還便宜。而且國內外提供的云服務價格也下降了百倍。

7)智能體推動大模型快速落地。 之前大模型在企業里落不了地,很大程度上是因為它的形態。它只是一個對話機器人,以聊天為主,“君子動口不動手”。但是大模型要在企業里落地,一個最基本的要求,是一定得能挽得起袖子,干得了活,腳能踩泥。所以AI Agent這兩年起得很快,我叫它“智能體”,更貼切的說法是“數字員工”或“數字專家”。之前是輔助性技術,現在變成比大模型還要關鍵的核心技術,大家一定要關注Agent,它是驅動大模型落地干活的重要力量。

8)Infra(基礎設施)接近成熟,應用開始興起。 美國前段時間有一個討論,大家買了英偉達很多顯卡,英偉達的股價這么高,還需要繼續這樣下去嗎?答案是NO。說明當下Infra(基礎設施)已經可以了,要開始做應用了。這跟互聯網很像,當年互聯網泡沫破滅時,很多公司投了很多錢在光纖網絡和路由器,把基礎設施搭起來了,如果沒有后來出現的一系列應用,互聯網真的會成為一場泡沫。現在,大家不要再琢磨Infra的事了,直接做應用吧。

02

未來的兩條發展路線

剛才講了跟企業應用相關的八個趨勢,下面是今天大家要記住的最重要的結論。

如果說2023年是大模型之年,2024年是專業大模型之年,那么2025年將是智能體之年。

在2024年,大家已經開始反思,大模型走向專業化和場景化。到2025年,大家將更清楚,只訓練大模型也還不夠,需要打造智能體。

周鴻祎:在大模型時代,創業者值得干點什么?

大模型產業,已經演化出兩條發展路線。

第一條是AGI之路, 探索全面超越人類的超級人工智能,卷算力、卷數據,讓大模型向著萬億參數發展,這條路跟絕大多數人和絕大多數企業沒有關系。

第二條是應用之路, 放棄打造全能大模型的執念,讓一個大模型干一件事,把大模型“拉下神壇”,向場景化、應用化、專業化、垂直化方向發展。

我反復提出要把大模型拉下神壇,為什么?因為如果它像超級電腦一樣,被供在高高在上的地方,不會給各位帶來什么影響。當年IBM發明了超級電腦,并沒有發生信息革命,是PC走入千家萬戶和千行百業后,才帶來革命。今天大模型跟應用相結合,對我們國家來說特別有意義,因為我們的工業門類最齊全,產業鏈最豐富,而且我們的實業場景是最多的。

AGI(通用人工智能)是全球少數巨頭的游戲,在美國這條路就屬于那七八家巨頭公司。而且通用人工智能競爭很激烈,辛辛苦苦訓練一個模型,沒幾天就被超越了,無法形成技術壁壘。所以, 普通的創業者和中小公司唯一的機會,是在應用之路上找創新場景。

去年有部電影叫《年會不能停》,里面講了一句特別深奧的話:“解決問題的關鍵在于找到關鍵的問題”。我認為, 目前關鍵的問題,就是應用一個大模型就做好一件事。 當年使用過ChatGPT以后,我就說,這是一種強大的能力,但不是產品。如果一個產品承諾啥都能干,用戶對它的期望就不知道落在什么地方,而且滿意度會非常不穩定。對話機器人的聊天方式,需要復雜的提示詞的使用方式,決定了它是強大的能力而不是產品。

有人說,我是在把大模型庸俗化。 沒錯,我的目標就是把大模型“庸俗化”,讓普通人不再仰視,撤下它的神秘面紗。

03

用好六大能力,發展六大應用方向

如果走應用之路,就要用好大模型的幾大能力。過去,國內大模型公司普遍犯了一個錯誤,每次介紹大模型時,都只介紹好玩的東西,最好玩的就是寫小作文,做小視頻,畫奇奇怪怪的圖案。這讓很多傳統企業有一個誤解,覺得大模型很有趣,但是不能干活,跟業務沒有關系。

周鴻祎:在大模型時代,創業者值得干點什么?

其實,大模型有六個層面的能力:

第一層,跟 語言文字 相關的基本能力。

第二層,AIGC的 創意能力

第三層, 多模態能力。 這一點越來越重要,因為企業要處理各種數據,各種物聯網絡,多模態讓人工智能不僅能理解文字和語言,還能聽得懂我們的聲音,看見發生了什么事情。

第四層, 業務能力 。這是對傳統企業最重要的能力,傳統企業普遍面臨數字化改造的任務,利用大模型可以加速數字化進程,把數字化結果進一步智能化。

第五層, 創新能力

第六層, 科學能力

與這六層能力對應,我們總結了大模型的 六大應用方向 ,供大家參考。

方向一,人人智能,打造個體超能力。 人工智能是人類發明的最有力的工具,攜帶人工智能助手,可以讓每個人擁有超能力,圍繞這個方向有很多創業機會。比如,對于一個不善于交流的人,HR助手給出一個建議,根據剛剛的聊天內容,應該提這些問題等等。在這個方向上,要避開巨頭的常見場景,深入了解現在人們對人工智能的具體需求。

方向二,萬物智能,從萬物互聯走向萬物智能。 有人已經在討論,什么時候硬件可以AI化?我的觀點是不管三七二十一,先試著用AI改造,未來所有的硬件都會有一個大模型。無論是車,還是手表、眼鏡、PC,都可能因為大模型化,創造出新的能力。最近Facebook做了一個智能眼鏡,沒那么重,看到以后馬上可以拍照搜索,賣了幾百萬副。有了AI以后,虛擬現實和元宇宙就有可能成真。

方向三,數轉智改,助力傳統產業打造新質生產力 。 AI可以幫助很多傳統企業推動數轉智改。這時就不能用通用大模型,因為通用大模型對企業的知識不了解、語境不了解。所以必須要給企業打造一系列的私有化大模型,而且不要幻想用一個大模型解決企業所有的問題。未來企業內部,一定會有多個大模型和多個智能體協作,來推動業務的發展。

像美國斯坦福醫學院,就是一個利用AI實現傳統企業數轉智改的典型范例。他們發現目前的業務運轉有三個卡點:第一,病人看病要通過家庭醫生給斯坦福醫院發傳真,需要有人去理解傳真、錄入,這需要一個上百人的隊伍;第二,需要有很龐大的客服隊伍給病人打電話,來落實什么時候來看?。坏谌赐瓴∫院?,還得有人寫很專業的報告,找保險公司報銷。所以他們就與一家AI公司合作,針對這三個場景,做了三個智能體,來解決這三個問題,背后是三個大模型,分別應用了大模型的多模態能力、寫作能力和知識獲取能力。

方向四,賦能未來產業和新興產業,變不可能為可能。 大模型會給未來的數字化企業帶來的新的算法和新的解決問題范式。如果沒有大模型,今天所有的自動駕駛想做到無人駕駛是不可能的。特斯拉的Robotaxi之所以有信心在全國推廣,就是因為經過訓練后,大模型產生了舉一反三的智慧涌現能力。另外,有一些大模型已經可以把工程師寫的人工代碼替換掉,全部變成機器學習。這為企業提供了新的解決問題的范式。

方向五,AI for Science,打造科研新范式。 這是“皇冠上的明珠”,今年的諾貝爾獎物理學獎和化學獎,給了兩位AI科學家。這也給了我們一個啟示,未來研究基礎科學也要利用AI范式。AI處理文字和語音的過程,是把它看作一個序列,如果已知序列足夠多,就能把下一序列預測出來。那么,也可以把基因看作一個序列,把一個細胞的分子構成看作一個序列,把蛋白質的構成看作一個序列,試試大模型,有可能會產生奇效。

方向六,AI安全,實現安全的自動駕駛。 這個方向是我塞進來的,因為我是做安全的。今天使用大模型,都是當作個人工具,哪怕說錯一句話也沒有什么大影響。但如果大模型跟企業業務系統融合在一起,跟無人機結合在一起,可以按武器發射按鈕時,它出錯就會產生很大問題。大模型可能產生幻覺,可能偽造信息,也可能被人PUA,這就需要安全防范。

04

從應用到服務,四個建議

最近,美國人又造了一個新詞,叫 “從SaaS到SaaS”。之前的SaaS是“軟件即服務”,現在SaaS是“服務即軟件”。

我一開始沒理解,后面看了一些案例才明白。美國的軟件是一個萬億美金的市場,但是有兩個問題:第一,軟件只是人類的工具;第二,有很多事情軟件干不了,比如請人寫訴狀,或到保險公司報銷。后者在美國叫服務市場,由人提供服務,是個十萬億級別的市場。現在有了人工智能以后,用人工智能打造專業大模型,加上智能體,很多過去非要用人做的事情,就可以用大模型做,把軟件取代。像前面提到的斯坦福醫院100人的傳真隊伍,智能體上線以后,只要保留2個人就可以了。

智能體與APP有本質上的不同。 APP是個工具,需要有人用;智能體卻可以主動幫你干活或協助你進行干活,所以價值有了根本性轉變。 從“軟件即服務”,到“服務即軟件”,萬億美元的軟件市場轉變為十萬億美元的服務市場,從“工具輔助人創造價值”,變成了“AI直接創造價值”。

過去很多企業在教育云計算市場時,把云計算比喻成電力。如果按照同樣的思路,大模型應該建在云端。但是我認為, 大模型更像是電動機。 當年,一臺蒸汽機是工廠布局的核心,所有工廠的動力都是由這一臺蒸汽機提供,空氣錘、鼓風機都是由一個蒸汽機操作,直到數十年以后,人們有能力把電動機做小、做便宜,工廠一下子就擺脫了中心驅動的模式,變成了分布式驅動和單元驅動。過去需要動力的地方,單獨買個電動機裝上就可以了,這給工廠帶來了格局的革命、流程的改造和組織架構的改變,由此引發了生產力革命性進步。

如果我們把電動機換成大模型,是否會感覺很貼切?所以, 大模型不是中心化的“電力”,而是去中心化的“電動機”。

在這里,我給大家四個建議:

建議1:人人AI,企業內部人都先用起來。 企業內部,從老板到員工要強迫用AI。用AI不像看電影,不是人的本能,但是很多企業最終都要用AI。所以,企業的每個人都要去了解,而不是回避AI。

建議2:企業辦公和營銷場景要率先AI化。 360提供了企業辦公門戶,把300多個企業辦公營銷的工具做了集成,可以幫助企業快速把辦公和營銷的能力率先AI化。

建議3:要建立企業知識中樞。 如果想做自己公司的數轉智改,我的建議是在應用大模型之前,一定要把企業的知識管理做好。所有企業做到最后,最有價值的就是Know how,最有價值的事不在紙上,而是在老板和高管的腦子里,在企業的業務流程里。要做好知識捕捉、知識加工、知識沉淀、知識生產和知識搜集,把內部知識管理做起來。沒有知識庫的支持,企業的數字人就會胡說八道;有了知識庫,它就能圍繞企業的業務回答問題。

建議4:選擇業務場景,打造專業大模型和Agent數字員工。 不要追求宏大敘事,而是要把場景細分。一句話,找到企業的卡點和堵點,也就是過去解決不了事和解決不了的問題,看看能不能用AI重做。

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