風(fēng)起AIGC

AIGC已經(jīng)成為我們這個時代新的商業(yè)分水嶺，引領(lǐng)著內(nèi)容和創(chuàng)意的“寒武紀大爆發(fā)”。無論是前沿科技產(chǎn)業(yè)還是整個經(jīng)濟社會格局，都將因此產(chǎn)生巨大的變化。為了讓創(chuàng)業(yè)者更好地擁抱這個時代，創(chuàng)業(yè)黑馬將以中國AIGC第一服務(wù)平臺為己任，通過走訪多位業(yè)內(nèi)知名企業(yè)家、投資人、專家學(xué)者和創(chuàng)業(yè)實踐者，從軟硬件平臺視角、投資人視角、行業(yè)應(yīng)用視角等維度進行系列報道，共話大模型時代新機會，展現(xiàn)產(chǎn)業(yè)新力量。本篇為第十篇。

(資料圖片僅供參考)

本期的分享嘉賓是光明人工智能研究院院長焦世斗（斗哥）。光明人工智能研究院成立于2017年，位于廣東省深圳市。焦世斗曾就職于微軟亞洲研究院、百度鳳巢，在百度曾打造出千億特征模型，顯著提升了公司營收。他也是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，涉及金融科技、AI機器人等領(lǐng)域，目前是年流水?dāng)?shù)十億的企業(yè)服務(wù)SaaS公司——萬柳科技的創(chuàng)始人。

在6月13日的黑馬AIGC主題系列直播第二季中，焦世斗以《擁抱AGI大時代》為主題進行了分享，并分享了他從事AI研究十多年以來的商業(yè)洞察、實踐經(jīng)驗和未來展望。

以下為本次直播實錄整理：

現(xiàn)在是AIGC或者說AGI（通用人工智能）的大時代，無論哪一種叫法，其實背后都指向同一件事：今天，人工智能發(fā)展已經(jīng)來到一個拐點，這是一個波瀾壯闊的時代。

我曾經(jīng)在微軟亞洲研究院工作過，進入AI領(lǐng)域大概有15年了。從2012年起，我們在百度開始做深度學(xué)習(xí)，大約用了兩年的時間，在傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型上已經(jīng)實現(xiàn)了千億特征的規(guī)模，應(yīng)該說是當(dāng)時深度學(xué)習(xí)商業(yè)應(yīng)用的世界No.1，比Google做得更好一點，在這一過程當(dāng)中也積累了一些理論和方法。

今天，不知不覺中，人類作為地球上的統(tǒng)治物種，已經(jīng)走到了一個新的拐點，未來必須面對人工智能的爆炸，AI作為一個新的物種，有可能將在某一天替代人類的統(tǒng)治地位。

當(dāng)AI的發(fā)展進入這樣一個拐點，它所帶來的智能爆炸，及其對各個產(chǎn)業(yè)的影響，是我們這些做企業(yè)的人必須去考慮的。新的時代已經(jīng)到了，我們應(yīng)怎樣去擁抱它？今天我們可以做一些探討。

01

AI已經(jīng)超越人腦

首先，我們應(yīng)該怎樣去理解這這件事情？

ChatGPT出來之后，我身邊的很多朋友，包括多年從事AI研究的朋友都驚呆了，原來AI這么強，已經(jīng)超越了我們的想象。現(xiàn)在回頭去看這件事情，我們會發(fā)現(xiàn)，ChatGPT和人腦是非常相似的，表現(xiàn)在6個方面：

第一是注意力機制。注意力是人類最寶貴的東西，你的注意力放在哪里，哪里就產(chǎn)生價值。企業(yè)老板的注意力放在哪里，哪里的業(yè)務(wù)就可能增長，被忽略的地方可能就會出現(xiàn)一些問題。人類的成長也是這樣，人腦有一個非常強大的注意力機制，我們不斷地把注意力集中在應(yīng)該做的事情上，而基于Transfer模型的人工智能，也實現(xiàn)了非常靈活的注意力機制，和人腦是非常相似的。

第二是神經(jīng)元。對于人腦來說，神經(jīng)元是最基本的信息處理單元，機器也有最小的信息處理的學(xué)習(xí)單元。我們?nèi)四X有1,000億個神經(jīng)元，今天的ChatGPT大概有不到1億個神經(jīng)元；人類大腦神經(jīng)元之間的連接大概是100多萬億的規(guī)模，而ChatGPT大約是1000多億個參數(shù)，二者又差了1000倍。但是我們普通人一輩子平均能夠接收到的信息數(shù)量，大概也就10億左右，而ChatGPT獲取的數(shù)據(jù)是萬億級別。所以，盡管ChatGPT神經(jīng)元參數(shù)是人腦的千分之一，但是它學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)是人腦的1000倍以上，它表現(xiàn)出來的智力和人腦差不多。到了GDP 4以后，它的性能大概又提升了10倍左右，這就遠遠超出了人類。

第三是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。十年前我們做AI的時候，一定要從一些標(biāo)有符號的信息中學(xué)習(xí)。比如說一張圖片中是一匹馬還是一條魚，我們都要人工標(biāo)注好，讓機器去學(xué)習(xí),如果學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)不行，最后的結(jié)果肯定也不行。但無監(jiān)督學(xué)習(xí)是從一堆沒有任何標(biāo)注的數(shù)據(jù)中去學(xué)習(xí)，這種方式在十幾年前就開始探索，如今真正應(yīng)用在大模型里面。人腦的學(xué)習(xí)實際上大部分也是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，這一點人工智能與人類也非常像。

第四是Few-shot learning。比如我們要玩一個游戲，你得先講清楚這個游戲的規(guī)則是什么，我們?nèi)ジ竽Ｐ彤a(chǎn)品交流的時候，也要告訴它一些知識，這個知識就是用一些少量的樣本，在它的預(yù)訓(xùn)練模型下，再去學(xué)習(xí)到一些新的東西，這和人腦是一樣的。

第五是強化學(xué)習(xí)。小時候我們學(xué)習(xí)拿到過很多獎狀，有時也會受到老師的懲罰，這就是一種強化學(xué)習(xí)的機制。今天在ChatGPT 3以后，也應(yīng)用了強化學(xué)習(xí)機制，你告訴它說錯了，它就會一直修改。

第六是生成式。ChatGPT也有生成內(nèi)容的能力，像單字接龍，它會一個字一個字不斷地向前輸出，這種模式和人也是非常像的。

同時擁有了這六個特征意味著什么？人類第一次，真的像上帝一樣創(chuàng)造出了一個人工大腦。而且它和人的大腦在能力上還相差不多，實際上，到了ChatGPT 4以后，它已經(jīng)比絕大多數(shù)人的能力要強了。

02

生態(tài)：AGI的下一戰(zhàn)

前段時間有個新聞，Open AI的創(chuàng)始人山姆·阿爾特曼聲稱要融資1,000億美金。歷史上從來沒有一家企業(yè)會在一輪融資中融1,000億美金，但山姆·阿爾特曼既然這么說，就肯定有一定的底氣，而且他肯定有一個戰(zhàn)略規(guī)劃需要這么多錢。那么，他融這1,000億美金到底是要干什么？

我相信，Open AI目前是想要構(gòu)建一個生態(tài)。我們注意到，Open AI最近幾個月的大動作非常多，特別是在5月份就開放了ChatGPT的聯(lián)網(wǎng)插件功能。開放聯(lián)網(wǎng)和插件功能，本質(zhì)上就是在構(gòu)建一個新的生態(tài)。

對我們這些創(chuàng)業(yè)者和做企業(yè)的人來說，這是一個非常好的機會。

以蘋果為例，今天真正讓蘋果屹立不倒的，并不是蘋果手機有多牛，而是蘋果構(gòu)建了一個巨大的生態(tài)。回顧起來，在蘋果生態(tài)構(gòu)建的初期，大概2009、2010年左右，蘋果iPhone剛出來的時候，是有一波巨大的紅利的。那時候你只要做了一個小應(yīng)用，進入應(yīng)用商店，流量很快就可以漲上去，這就是紅利。

今天Open AI開放ChatGPT聯(lián)網(wǎng)插件，也是一個紅利。包括百度說要投資10個億去構(gòu)建一個生態(tài)，是可以給我們的創(chuàng)業(yè)者帶來巨大紅利的。

聯(lián)網(wǎng)的ChatGPT 4解決了過去的很多問題，比如胡說八道。因為直接聯(lián)網(wǎng)之后，你可以讓它去查一下準(zhǔn)確的信息源，然后它可以就準(zhǔn)確的信息去做分析。它可能比你身邊遇到的所有的咨詢顧問、營銷人員都更加專業(yè)，這讓我們獲取信息的效率變得更高。

比如我最近對認知心理學(xué)比較感興趣，我就問ChatGPT 4這方面有沒有一些新的著作，它搜遍全網(wǎng)，給我推薦了兩本書，而且還附上了書籍介紹和大綱。這對我有很大幫助。

在插件方面，在我剛開始關(guān)注的時候，Open AI開放了幾十款插件，如今已經(jīng)接近400款了，雖然我覺得大部分插件都很不好用，但也有一些是非常不錯的。

比如最近我就用插件規(guī)劃了一次旅行。它按照我的預(yù)算，幫我確定了幾個目的地讓我挑選，我選好后又給出具體的行程規(guī)劃，包括選擇航空公司、幾點出發(fā)、機票價格多少、住什么酒店、租什么車等等，都給規(guī)劃得很清晰。所以，你會發(fā)現(xiàn)今天的AI不但有獲取信息的能力，它也能幫你做決策，它有極強的推理和規(guī)劃能力。

毫不夸張地說，這一能力在幾乎所有的領(lǐng)域中，超越了絕大多數(shù)人。比如我們想了解某一個新技術(shù)，最好的辦法就是去讀論文，現(xiàn)在有一個插件，可以讓ChatGPT 4幫我們?nèi)プx論文，快速地在兩分鐘之內(nèi)，給論文寫一個總結(jié)。這是人類很難做到的，找一個這樣的秘書成本非常高。

山姆·阿爾特曼最近提出了一個智能摩爾定律：每18個月人類擁有的智能總量就會翻1倍。我們可以按照這樣的假設(shè)去做一個推演：如果說今天AI能夠代替人1%的工作，那么只需要10年左右的時間它就可以完全替代人；如果說今天它已經(jīng)可以替代人類10%的工作，那么只需要五六年的時間，它就可以完全替代人了。所以未來5~10年，社會肯定會發(fā)生巨大的變化。

03

未來社會將發(fā)生什么？

接下來我們就花點時間一起探討一下，未來社會將發(fā)生什么？

認知就是人類對未來的常識，對未來有了一個非常深刻的理解，然后把它變成自己的信念。所以，提升認知就是獲得對未來的深刻理解，然后變成自己的信念。比如馬斯克，他在十年前就說新能源是未來，那個時候大家應(yīng)該都有這個認識，其實當(dāng)時對馬斯克來講，它就是一個信仰，就是信念，所以他能取得今天的成就。

ChatGPT的出現(xiàn)是人類歷史上的一個標(biāo)志性事件，人類已經(jīng)到了一個奇點，預(yù)言學(xué)家?guī)炱濏f爾曾經(jīng)預(yù)測這個奇點可能會發(fā)生在2045年，如今提前了22年到來。人類的智能和機器的智已經(jīng)來到了一個交叉點，未來AI的發(fā)展將遠超人類。

AI加速進化，將引發(fā)智能爆炸，絕大多數(shù)人的認知是難以跟上技術(shù)的進化的。而且過去構(gòu)成我們?nèi)祟惿鐣囊恍┑讓永碚摚赡軙l(fā)生變化。比如亞當(dāng)斯密的社會分工理論，它是有一個底層假設(shè)的，就是社會的復(fù)雜性不斷增加，技術(shù)的復(fù)雜性不斷增加，但基因的進化是非常緩慢的，人的大腦幾千年中沒有什么太大的變化。個人的能力有限，但是社會很復(fù)雜，所以必然導(dǎo)致分工。但今天在AI時代，當(dāng)AI表現(xiàn)出多面手的能力，它完全可以跟得上社會復(fù)雜度的提升，社會還需要分工嗎？

自然科學(xué)領(lǐng)域同樣如此，因為AI具有極強的推理能力，它可以替代科學(xué)家去做一些事情。比如在生物學(xué)領(lǐng)域中，做蛋白質(zhì)分子的折疊，它還可以做一些新的研究，可能在量子力學(xué)、可控核聚變等方面產(chǎn)生新的底層理論。

所以，今天社會的一些底層理論將開始失效，AGI會自己研究出新的底層理論，出現(xiàn)最根本性的科學(xué)理論或底層發(fā)明，進一步加速進化。

自然，所有的產(chǎn)業(yè)都會被重塑，整個產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都會發(fā)生巨大的變化。前段時間國內(nèi)一家公司就把一部分外包裁掉了，因為他們發(fā)現(xiàn)外包的能力完全可以用AI替代，即使現(xiàn)在替代不了，隨著AI的快速進化也可以替代掉。所以他們招了一個團隊，專門去研究AI的工具。

未來，產(chǎn)業(yè)鏈的整個結(jié)構(gòu)長度會縮短。一個優(yōu)秀的企業(yè)可以用 AI把上下游的很多任務(wù)全都自己完成，企業(yè)對人的要求也會發(fā)生變化，組織會發(fā)生深刻的變革。

人被機器替代這件事情是確定的，但背后也有巨大不確定性。因為人類是有一個巨大價值體系的，未來的變化很難預(yù)測，但我們必須擁抱它。

04

企業(yè)如何擁抱AGI時代

那么，我們應(yīng)該怎樣擁抱AGI時代呢？我這里有一個三角模型。

這當(dāng)中有一個原則，就是你的公司擁抱AI的時候，要先從業(yè)務(wù)和組織上去賦能自己，提升業(yè)務(wù)效率，讓組織變得更強。原來是5個人干3個人的活，現(xiàn)在2個人能不能干10個人的活？然后你再思考戰(zhàn)略，持續(xù)進行戰(zhàn)略調(diào)整。不要輕易地做太大的調(diào)整，業(yè)務(wù)和組織先行，這是我的基本觀點。

業(yè)務(wù)數(shù)智化過程中，首先你要想如何把你的業(yè)務(wù)效率提升10倍，如果你想提升10倍，必然不能用現(xiàn)有的方法，必然要思考能否用AI去提升。

在微軟的一篇論文里，就講到人工智能編寫代碼的能力是可以媲美優(yōu)秀的工程師的，而且AI寫的代碼不但優(yōu)美，可解釋性還強，具有很好的可讀性。

我在萬柳科技也應(yīng)用了AI工具，結(jié)果研發(fā)效率提升了大概30%。過去，研發(fā)團隊和其他部門的溝通總是存在一些問題，比如市場部提了一個新的需求，會經(jīng)常問怎么還沒實現(xiàn)，還要排期，然后運營部門又提了一些需求，在一個SAAS平臺中，這類需求非常多，所以總覺得研發(fā)的力量不夠。但是應(yīng)用AI工具后，其他部門對研發(fā)的好評率在持續(xù)提升。還有HR部門和短視頻制作團隊，也在應(yīng)用AI。此外，還有最新行業(yè)信息的獲取等等。GPT 4加了插件的功能后特別強大，它就好比一個人可以把互聯(lián)網(wǎng)上所有的工具變成自己的手和腳,原來的整個工作流程、組織方式都發(fā)生了重構(gòu)，可以有一種非常高效的作業(yè)方式。

類似這樣的改變其實在企業(yè)中是非常多的，每一個企業(yè)都應(yīng)該去思考，怎樣重構(gòu)你的流程。很多人會覺得ChatGPT可能只是一個聊天工具，但其實它是一個智慧的海洋，它可以做非常多的推理，它可以做很多創(chuàng)造，而且它還有學(xué)習(xí)的能力，完全可以變成一個應(yīng)用軟件，替代像清華或者哈佛這樣的畢業(yè)生。

要想真的擁有海洋，你一定要學(xué)會游泳。海洋是無邊無際的，它的能力也是無限的，但是你怎樣去定義好他的能力，取決于你自己的能力。在應(yīng)用AI的過程中，我們會遇到很多坑，所以它一定是“一號位工程”，一定需要老板親自去抓。未來的組織，必然是人和機器共同構(gòu)成的，你要把AI當(dāng)成一個人，擁有強大能力和無限潛力的人。

組織對于人才的選拔標(biāo)準(zhǔn)也要發(fā)生調(diào)整。今天你招一個人進來，他將是一名將軍，指揮一堆AI。擁有批判性思維、創(chuàng)造性思維，能與人有效地溝通，能與機器有效溝通合作，將是未來職場人的底層能力。

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