周鴻祎:大模型引領(lǐng)“新工業(yè)革命”,這波紅利至少五到十年 觀焦點
6月15日- 6月16日,黑馬AIGC產(chǎn)業(yè)營1期在北京正式開營。作為創(chuàng)業(yè)黑馬集團首次專為AIGC產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)者開辦的訓(xùn)練營,“黑馬AIGC產(chǎn)業(yè)營”整合了黑馬多年來積累的產(chǎn)業(yè)資源與專業(yè)服務(wù)能力,聚焦基礎(chǔ)概念、商業(yè)應(yīng)用、模式創(chuàng)新、前景趨勢、產(chǎn)業(yè)融合、數(shù)據(jù)安全等六大前沿主題,通過產(chǎn)業(yè)課程、產(chǎn)業(yè)社群、產(chǎn)業(yè)游學(xué)等不同形式,幫助創(chuàng)業(yè)者建立和完善關(guān)于AIGC產(chǎn)業(yè)協(xié)同、數(shù)據(jù)決策、體驗革新三方面的核心認知,并引導(dǎo)中小企業(yè)實戰(zhàn)升級。
(資料圖片僅供參考)
在中國AIGC乃至整個人工智能產(chǎn)業(yè)當中,360集團是一個至關(guān)重要的存在,其不但居于國內(nèi)AI實力“第一梯隊”,而且是國內(nèi)最早All In大模型,并向中小企業(yè)開放能力的公司之一。6月16日,360集團創(chuàng)始人周鴻祎來到黑馬AIGC產(chǎn)業(yè)營1期加速現(xiàn)場,以《后GPT時代,大模型發(fā)展“以人為本”》為題授課。
周鴻祎表示,人工智能大模型是人類有史以來發(fā)明的最偉大的工具,它將成為每個人的助手,解鎖我們的很多新能力。他還分享了關(guān)于當前整個AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一些重要觀點:“目前百模大戰(zhàn)已經(jīng)進入場景比拼階段,國產(chǎn)大模型彎道超車的關(guān)鍵是發(fā)展多模態(tài),數(shù)字人是大模型未來最重要的應(yīng)用入口,未來的增量市場在企業(yè)級應(yīng)用?!敝茗櫟t表示。
以下為編輯后的周鴻祎授課內(nèi)容:
剛才聽到有人給我一個新稱號——中國AIGC第一人,真的不敢當,遠遠算不上。真正的大模型時代才剛剛開始,我只不過做了兩件事:一是行業(yè)里這幾年說話的人少了,到底中國為什么要發(fā)展大模型,得有人為這個行業(yè)發(fā)出聲音,所以我出來說話多一點。另一方面,我也在學(xué)習(xí)人工智能,以前我給黑馬創(chuàng)業(yè)者講的課是辟邪劍法、葵花寶典,現(xiàn)在我是在練吸星大法。吸星大法的特點就是把別人的思想據(jù)為已有,我也希望向黑馬創(chuàng)業(yè)者學(xué)習(xí),像云之聲黃偉和智源研究院的專家都來過這里,我也學(xué)到了他們的思想。對于大模型,其實現(xiàn)在誰都是只懂一點,聽專家講就像盲人摸象,把他們的觀點融匯貫通,就有了自己的觀點。
01大模型是人類最偉大工具
今天時間倉促,其實現(xiàn)在的這個題目我不是很滿意?!昂驡PT時代”的說法并不準確。如果把GPT理解成是ChatGPT,現(xiàn)在正是追趕者、超越者粉墨登場的時代;如果把GPT作為一個通用名詞,指生成式通用模型或者大模型,那么這個時代才剛剛開始。
科技要“以人為本”。我也很愿意討論硅基生物如何戰(zhàn)勝碳基生物,但是討論這個話題,根本不會有答案,只取決于你看的科幻小說有多少。其實人工智能取代人,還是有很長一段距離,不要聽了我的講解,回去就把員工開掉一半。我認為,人工智能的發(fā)展是幫助每個人提升工作效率,它是人類有史以來發(fā)明的最偉大的工具。
人類統(tǒng)治地球,從來不是靠生理能力,但是人類會發(fā)明工具。我們跑得肯定沒有豹子快,但是我可以發(fā)明汽車;飛得沒有老鷹高,但可以發(fā)明飛機。只是以往的工具只加強了肉體能力,知識傳承一直是碳基生命遺傳繼承的薄弱環(huán)節(jié)。如果生一個孩子能把你的才華學(xué)識繼承了,站在你的肩膀上,就可以取得更大的成就。將來,GPT在這個方面可以幫我們解決問題。所以說大模型是人類有史以來發(fā)明的最偉大的工具,把人類歷史上的很多知識凝聚在一起,成為每個人的助手,解鎖了我們的很多新能力。
02關(guān)于大模型未來影響的三個認知
對大模型如何認知,可以從三個方面來說。
第一,大模型推動的智能化才是數(shù)字化的高峰。我們這代人比較幸運,個人電腦、互聯(lián)網(wǎng)、智能手機和移動互聯(lián)網(wǎng)時代,都趕上了,從4G、5G到大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng),數(shù)字化的高峰就是智能化。當前國家的重要戰(zhàn)略就是推動數(shù)字化,數(shù)字化又可以分成兩條線:一是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,即數(shù)字化企業(yè)如何發(fā)展;還有一個更大的市場是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化或者叫產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng),這是很多黑馬兄弟的機會。我不一定做互聯(lián)網(wǎng),我是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),是制造業(yè)的,用牛文文說的重度垂直方法,每個行業(yè)都可以用數(shù)字化重做一遍,這是巨大的機會,也是未來的藍海市場。企業(yè)上云只是手段,最終的目的是實現(xiàn)智能化,大模型推動的智能化才是數(shù)字化的高峰。
第二,大模型代表通用人工智能時代的到來。“AIGC”這個詞從一個側(cè)面反應(yīng)了這個結(jié)果,AI可以產(chǎn)生內(nèi)容,比如文生圖、文生視頻、文生語音……但它反映的還只是表象,還有一個概念——“通用人工智能”(AGI),更能體現(xiàn)其本質(zhì)。通用人工智能包含幾層意思:首先它和過去的人工弱智不一樣。過去的人工智能只能做垂直的事,下圍棋的下不了象棋,下象棋的識別不了圖片,換一個領(lǐng)域就得換一個模型。但是大語言模型用一套模型算法,解決了很多不同領(lǐng)域的問題。很多人有一個誤解,以為大語言模型只是解決自然語言處理的,別的行業(yè)用不上,這種觀點是錯的。其實自然語言處理是人工智能領(lǐng)域皇冠上的明珠,是最難的問題。語言是人類思想的結(jié)晶,如果人工智能能理解自然語言,就意味著它能理解這個世界。而且人類的語言可以描繪世界,誰理解了語言,就意味著建立了對這個世界完整知識的圖譜。之前,人類做知識圖譜很多年都沒有做成,因為知識太難表征了,你對一段話中的每一個概念都理解,才能理解整段話。所以通用大語言模型能理解語言,能完整地理解問題,意味著計算機對世界有了基本的認知。
實際上,大模型已經(jīng)是對于世界最好的理解模型。有了這個能力以后,人工智能就獲得了突飛猛進的變化。之前的人工智能軟件,比如機器視覺、人臉識別,以及自動駕駛,都是工作在感知層面,而大語言模型工作在大腦層面。有了這種能力以后,在基于對這個世界建立了完整了解的基礎(chǔ)上,你再訓(xùn)練人工智能做其他工作,一切都變得簡單。過去電腦偽裝成人跟你聊天,正常人是聊不下去的,但是今天你問任何一個GPT產(chǎn)品,它都會告訴你,我是AI助手。它有信心,即便我是機器人,也跟你聊得下去,因為你說的每句話我都理解,都能對答如流,這是一個劃時代的能力。
第三,大模型將引領(lǐng)新工業(yè)革命。大模型是一個什么級別的發(fā)明?比爾蓋茨說,它不亞于電腦和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明。黃仁勛說“這是iPhone時刻”,iPhone引領(lǐng)過無線互聯(lián)網(wǎng)革命。我覺得大模型是工業(yè)革命級的科技進步。第一,它的定位很清楚,盡管可以把它當做聊天機器人,但它實際上是一個生產(chǎn)力提升工具。第二,引發(fā)工業(yè)革命的一定是通用的東西,1946年電子計算機被發(fā)明,但是它沒有引起工業(yè)革命,因為最初的計算機都是專用的,屬于政府有關(guān)部門、軍隊、氣象部門。只有當PC被發(fā)明了,每個家庭、每個人都買得起電腦以后,才引發(fā)了革命。iPhone也是,之前的手機是非常有用的通訊工具,但iPhone是一個計算平臺,可以實現(xiàn)更多通用功能。
我認為當前的大模型就到了這樣的時刻。在大模型之前,盡管大數(shù)據(jù)很重要,但是沒有引起工業(yè)革命,因為大數(shù)據(jù)不能直接用,如果一家公司想要用大數(shù)據(jù),需要找人做分析,成本很高。但是大模型不一樣,把大數(shù)據(jù)輸進去,練成大模型,可以提供很多通用人工智能的能力,幫你寫文案、做規(guī)劃、做討論,幫你閱讀一些文章。而且大模型的能力不用跟各行各業(yè)結(jié)合,就已經(jīng)可以提升各行各業(yè)了。
所以,大模型就是新時代的發(fā)電廠。有了電以后,才有了又一次工業(yè)革命。現(xiàn)在各位無論做什么工作,只要你的企業(yè)想升級,要做數(shù)字化,一定離不開大模型,這個紅利期將至少有五到十年。
最近,OpenAI有兩個新動作值得大家注意:一是為ChatGPT加了插件。大模型不是萬能的,它善于做知識推理、規(guī)劃和與人的交互,但也做不了很多事,比如訂房、訂餐、跟互聯(lián)網(wǎng)連接,所以O(shè)penAI做了一個插件平臺。二是他們又做了函數(shù)調(diào)用能力,不是程序員的人很容易忽略這件事。實際上它做了函數(shù)調(diào)用以后,就可以把公司業(yè)務(wù)系統(tǒng)里的函數(shù)暴露出來,大模型就可以跟公司的業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接。比如你跟它聊天,要看一看公司這個月的營收,然后它能調(diào)用一個函數(shù),去查公司的數(shù)據(jù)庫,這樣大模型跟公司的業(yè)務(wù)就融合在一起了。
所以,最近大模型的變化日新月異。對于一個新生事物,一定要看它的正向發(fā)展,不要被它暫時的缺點迷惑,比如它有時胡說八道,回答問題很可笑等等。這些缺點掩蓋不了兩件事,第一它在飛快迭代,第二它不是孤立的存在,還可以做中間件,做函數(shù)調(diào)用,做插件平臺。就像你做出了一個發(fā)動機,總會有人給它配上輪子、底盤,這些東西湊在一起,就有了汽車。
03關(guān)于大模型發(fā)展的四個觀點
下面分享我對當前大模型發(fā)展的四個新觀點。
觀點一,百模大戰(zhàn)已經(jīng)進入場景比拼階段。
現(xiàn)在全世界已經(jīng)是百模大戰(zhàn)了,好像每個公司都能做出大模型。其實做出大模型不難,關(guān)鍵是易學(xué)難精。
做一個大模型有幾個關(guān)鍵:第一,選擇一個基礎(chǔ)模型,這件事過去很麻煩,但現(xiàn)在感謝開源環(huán)境,代碼是現(xiàn)成的,不需要自己寫,真正的挑戰(zhàn)在于后面的步驟。第二是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。新一代大模型一個很重要的優(yōu)點就是無監(jiān)督學(xué)習(xí),過去訓(xùn)練人工智能,所有東西都要標注,但是學(xué)習(xí)人類知識時會陷入悖論,因為你不可能把所有人類的知識進行標注。大模型則只要是正確的知識,足夠多以后,知識和知識可見相互驗證、相互聯(lián)系,就不需要標注。接下來是有監(jiān)督調(diào)優(yōu),把幾十萬,甚至上百萬人工標注好的問題和答案對,給到機器,說白了就是刷題。跟人類一樣,有些題沒見過,它真的不會做;選得好,它會舉一反三。然后是價值觀對齊,就是讓它的回答和人類價值觀對齊。機器是由人的訓(xùn)練決定的,曾經(jīng)有人拿聊天知識庫訓(xùn)練聊天機器人,很難用,因為它學(xué)習(xí)的不是知識,沒有邏輯,最近科學(xué)家證明,如果拿晦澀的論文、高難度的大學(xué)課文、復(fù)雜邏輯文章做預(yù)訓(xùn)練,訓(xùn)練出來的模型才能更有邏輯性,像現(xiàn)在公眾號的文章,為了閱讀方便,都是一句話一段,沒幾句話就是一段圖,這種低質(zhì)量的文章不適合做訓(xùn)練語料。最后是用戶訓(xùn)練和反饋。這一步很重要,一定要放到互聯(lián)網(wǎng)上,有海量的用戶來使用。我們自己做測試,測試能力有限,哪怕100道題也是非常片面的測試。只有用戶一天問上百萬個問題,有的滿意,有的不滿意。找到錯誤案例,進行修正,才能進步。
今天做出一個大模型不是很難,難的是用數(shù)據(jù)去訓(xùn)練大模型,以及有沒有場景去使用?,F(xiàn)在大模型已經(jīng)不是核技術(shù)了,就像PC出現(xiàn)之后一樣,開始技術(shù)民主化了,不再像網(wǎng)上說的,ChatGPT訓(xùn)練一次要1000多萬美金。但是要想做GPT,大規(guī)模、多樣性、高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)必不可少。360做搜索,每天抓數(shù)據(jù),要判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量,因此在數(shù)據(jù)量上還可以,可以給大家提供預(yù)訓(xùn)練的基本數(shù)據(jù)。
大流量、工程化、高穩(wěn)定的訓(xùn)練方法也是至關(guān)重要,目前大家都在炫耀自己的算力,有多少顯卡,但怎么讓顯卡一起協(xié)同工作,這是一個挑戰(zhàn)。
盡管OpenAI很了不起,在沒有任何場景情況下,構(gòu)建了通用人工智能。但畢竟大多數(shù)公司不是OpenAI,都是凡夫俗子?,F(xiàn)在全世界都有共識,世界上不能只有一個大模型。ChatGPT再牛,關(guān)于你所在行業(yè)問一些深入問題,會發(fā)現(xiàn)它比你差遠了。黑馬之前提過重度垂直的概念,這在大模型領(lǐng)域依然適用。
我們做大模型時,一定要緊扣場景?,F(xiàn)在大模型展示的能力從辦公來看是夠用的,但是一定要能跟中小企業(yè)做深度結(jié)合。舉個例子,很多人在小紅書和抖音上做不同的文案,我讓它專門寫抖音文案,就是一個微觀場景。用它的能力結(jié)合實際場景,才是用戶真正需要的東西。多場景有效落地,可以讓大模型真正服務(wù)用戶。
觀點二,國產(chǎn)大模型彎道超車的關(guān)鍵是發(fā)展多模態(tài)。
現(xiàn)在國產(chǎn)大模型追趕ChatGPT的腳步,比我預(yù)想的要快。這還要感謝整個行業(yè)半年來公開的技術(shù)、培訓(xùn)的方法,以及訓(xùn)練的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集越來越多,甚至很多新做的大模型,是以GPT-4作為老師,用GPT-4產(chǎn)生的很多問題和答案來訓(xùn)練。
我認為大模型未來一個重要的發(fā)展方向是多模態(tài)??纯碈hatGPT的發(fā)展,GPT-1到2是參數(shù)的變化,3是進入千億模型,實現(xiàn)涌現(xiàn),GPT-3.5是讓它有了問答和對話能力,GPT-4除了能力比3.5強很多以外,也展示了多模態(tài)的能力,就是圖生文、文生圖,相對比較簡單,GPT-5最大的可能性就是多模態(tài),會更加理解這個世界。
多模態(tài)包括必不可少的四大關(guān)鍵能力:第一,文字處理能力;第二,圖像處理能力;第三,語音處理能力;第四,視頻處理能力。
我們今天彼此交流,就是彼此訓(xùn)練的過程。你們聽我講,就是我給你們輸入,你們在訓(xùn)練。曾經(jīng)有人質(zhì)疑,人類目前總共就出版過幾億本書,據(jù)說有一半的書都訓(xùn)練給GPT了,馬上就無法訓(xùn)練了。其實只要把滿大街的攝像頭接入GPT,我們在哪說話,在哪開會,說什么,它能聽懂、看懂,這將會是一個更高級的訓(xùn)練,對于增加它對這個世界的理解,將會是非常強大的。
傳統(tǒng)的視覺識別,只能認出圖上有什么,但理解不了這張圖的情感、氛圍、邏輯和背后的故事?,F(xiàn)在的大模型識別,各家的引擎差不多,真正要畫一張符合特定需求的好圖,至少需要幾十個、上百個Prompt,所以將來垂直的小模型有巨大的機會,而不一定是什么都能干的通用大模型。
觀點三,數(shù)字人是大模型未來最重要的應(yīng)用入口。
其實,并不是每個人都要從零開始做一個大模型。我們想用大模型解決問題,最大的機會在于,怎么讓大模型更好用,而不是每個人都成為提示詞專家。這就需要定義一種新的角色,叫數(shù)字人,作為大模型的應(yīng)用入口。
上一次黑馬AIGC產(chǎn)業(yè)大會我嗓子出問題了,沒有來,就派了一個數(shù)字人,但它還是傳統(tǒng)的數(shù)字人,沒有性格和記憶,跟人無法互動。我們希望打造有靈魂的數(shù)字人,甚至能復(fù)刻某些名人的人生經(jīng)歷,希望有人設(shè)、有經(jīng)歷,這里面的機會很大。
現(xiàn)在有很多開源方法在探討。有一個方案是,既然大模型沒有記憶,沒有目標,不回答你的問題時它在沉睡,我可以做一個外部程序,可以把大模型驅(qū)動起來,對話完以后進行保存,使它有記憶;或者把一個任務(wù)分解成多個目標,用不同的模型來完成。
360推出了AI廣場,可以做出分類角色。
這種角色可以是娛樂化的,比如我做了一個數(shù)字人叫曹操,我經(jīng)常問他,為什么放關(guān)羽走,為什么殺掉呂布。還可以做成數(shù)字名人,比如孫悟空、林黛玉等等。
今天大模型跟你的耦合,就是一個聊天機器人,可以解決辦公和知識管理的問題。如果跟企業(yè)的業(yè)務(wù)相融合,就需要一些新模式了,可以借助大模型,打造一個數(shù)字人。
比如“數(shù)字員工”,把大模型定義成不同領(lǐng)域的專家,游戲的產(chǎn)品經(jīng)理、社交媒體的運營、小紅書的運營專家等,把它定義得越細越好。我們?nèi)祟惒辉敢飧舜蚪坏?,把它包裝成各種數(shù)字人以后,人跟“人”的交流,使用起來會更加通暢。過去只有老板有助理,以后普通員工想要幾個助理就有幾個助理。
甚至可能實現(xiàn)數(shù)據(jù)永生。想象一下,今天給一個人身上掛一個行車記錄儀,他寫了什么微博,發(fā)了什么朋友圈,講了什么話,攢一年到兩年的數(shù)據(jù),訓(xùn)練一個大模型出來。我們跟這個G大模型聊天,它可以學(xué)到一個人的思維模式,而不是只是模仿原話,就可以實現(xiàn)一定程度的數(shù)字永生,也是一種知識的傳承。
觀點四,大模型未來的增量市場在企業(yè)級應(yīng)用。
盡管我們可以用大模型做出各種娛樂應(yīng)用,但娛樂應(yīng)用的場景,已經(jīng)被互聯(lián)網(wǎng)巨頭割據(jù)了,我不認為有創(chuàng)業(yè)公司的機會。按照我前面的觀點,既然是工業(yè)革命級,一定是企業(yè)和行業(yè)的生產(chǎn)力倍增工具,所以,我認為大模型未來的增量市場是在企業(yè)級應(yīng)用。
其中一個機會在中小微企業(yè)。因為中小微企業(yè)即使買了一個GPT賬號,也一定不會用??赡苋局挥幸恍〔糠秩藭?,大部分人還不會用。學(xué)Prompt的難度就像學(xué)編程一樣,你不知道說哪句話,數(shù)字人就開竅了,回答得特別好,你把某個詞改一下,他就像白癡一樣亂說。所以中小企業(yè)比較大的機會,是在大模型API基礎(chǔ)上,定制完成具體工作的數(shù)字員工。
第二個機會是行業(yè)垂直大模型。像黑馬做的科創(chuàng)大模型就是其中的一個。
第三個機會,給企業(yè)和城市部署私有化大模型。如果你的企業(yè)規(guī)模很小,通過上傳建立自己知識庫的方式,建立自己的私有客服機器人,這是可以的。但作為中大型企業(yè),用大模型首先存在數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險,其次是公有大模型缺乏深度行業(yè)知識。所以,做一個對你所在行業(yè)和企業(yè)更了解的大模型,這是目前最大的機會。這些公司都是行業(yè)翹楚,有深刻的Know how和內(nèi)涵,行業(yè)的知識未必被掌握在大模型手里,也未必在公網(wǎng)上可以抓到。
此外,使用公有大模型無法支持知識及時更新,大模型隔一段時間才能訓(xùn)練一次,目前做不到實時訓(xùn)練,這也是一個挑戰(zhàn)。
而且,公有大模型無法實現(xiàn)組織內(nèi)部權(quán)限的分級管理,這又是一個挑戰(zhàn)。
所以,大模型既有巨大的需求,也有一系列挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn),就是未來的機會。
大模型有一個優(yōu)點,目前的訓(xùn)練成本極大降低。每個企業(yè)最大的資產(chǎn),就是企業(yè)內(nèi)部的知識和Know how,這是不能外傳的,但是做成大模型,就能解決企業(yè)內(nèi)部知識的傳承問題。找到一個大模型,由360做了基本訓(xùn)練以后,企業(yè)進行行業(yè)數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,這樣就能訓(xùn)練出一個專有大模型。
專有大模型怎么用呢?我認為至少可以先做四件事:第一是員工知識助手,第二是員工的辦公助手,第三是領(lǐng)導(dǎo)的決策助手,第四是企業(yè)的智能客服。
我們經(jīng)常聽人說,哪個行業(yè)領(lǐng)域的“水”很深,說明這個領(lǐng)域都有大量深奧的行業(yè)內(nèi)部知識,這也恰恰是私有大模型巨大的機會。
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