作者丨何思思

編輯丨林覺(jué)民

從上世紀(jì)五十年代至今，國(guó)內(nèi)人工智能經(jīng)歷了幾次潮起潮落。每一次潮起，往往都因?yàn)楦跋袢恕?，而每一次潮落，更多是因?yàn)殡y以在產(chǎn)業(yè)端落地而收尾。

就像如今火遍全球的GPT一樣，其再次把人工智能推向了又一個(gè)新高度。尤其是近兩個(gè)月，各企業(yè)抓緊趕進(jìn)度，出現(xiàn)了扎堆發(fā)布大模型的現(xiàn)象，“日日新、天工、式說(shuō)...”等大模型產(chǎn)品陸續(xù)亮相。

“大家關(guān)心的話題仍是‘參數(shù)多大？如何擴(kuò)大參數(shù)？涌現(xiàn)了嗎？’等話題，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮，大模型如何對(duì)商業(yè)世界產(chǎn)生真正的影響，帶來(lái)積極的變化？才是下個(gè)階段人們更應(yīng)該關(guān)注的焦點(diǎn)?！钡谒姆妒铰?lián)合創(chuàng)始人胡時(shí)偉向雷峰網(wǎng)表示。

“大模型不是光靠興奮就可以的，要找到這件事情對(duì)產(chǎn)業(yè)，對(duì)行業(yè)，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的價(jià)值?！焙鷷r(shí)偉說(shuō)。

把企業(yè)數(shù)據(jù)徹底用起來(lái)

胡時(shí)偉認(rèn)為，從信息化到數(shù)字化，中國(guó)走過(guò)30余年。但在過(guò)去沒(méi)有大模型的情況下，企業(yè)的數(shù)字化主要依靠流程、人與少量的數(shù)據(jù)去完成，數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往是空中樓閣。

首先，盡管數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)要素，但實(shí)際上，企業(yè)能用到的數(shù)據(jù)都不到整體數(shù)據(jù)的5%。這是因?yàn)槠髽I(yè)員工的溝通大多發(fā)生在非結(jié)構(gòu)化、非系統(tǒng)化的場(chǎng)景，比如和客戶交談，員工間開(kāi)會(huì)，所有這些數(shù)據(jù)幾乎都是沒(méi)有的。

其次，成本也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一大難題。胡時(shí)偉指出，優(yōu)秀的PM與架構(gòu)師只會(huì)集中于少數(shù)企業(yè)，大部分企業(yè)只能把有限的資源放在重點(diǎn)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)上，而低價(jià)值部分則交給外部的軟件供應(yīng)商來(lái)應(yīng)對(duì)。但軟件廠商很多時(shí)候并不能滿足甲方需求，企業(yè)自己做的話又會(huì)增加成本，進(jìn)入惡性循環(huán)，讓轉(zhuǎn)型工作裹足不前。

再者，企業(yè)軟件被交付后通常是固化的，但業(yè)務(wù)一定是不停變化的，久而久之與軟件的“固化”之間產(chǎn)生矛盾?！霸谄髽I(yè)軟件固化下來(lái)之前，所有工作都要讓這個(gè)軟件去適配人，這個(gè)過(guò)程會(huì)反復(fù)修改、確認(rèn)；而固化下來(lái)后，就開(kāi)始讓人適配這個(gè)軟件。軟件沒(méi)有的功能，都要在系統(tǒng)外通過(guò)員工與員工之間的溝通，形成這個(gè)事的手冊(cè)。”

現(xiàn)在大模型的出現(xiàn)，尤其是AIGS（以生成式AI重構(gòu)企業(yè)軟件）這件事情，有機(jī)會(huì)把B端企業(yè)軟件改造成“讓員工與系統(tǒng)持續(xù)對(duì)話的新型交互范式”。

“生成式AI這種基于人類自然語(yǔ)言的對(duì)話框式交互，讓今天整個(gè)（員工與員工之間）生成手冊(cè)的過(guò)程，進(jìn)入到了系統(tǒng)內(nèi)部。這也是我們看到大模型在企業(yè)數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化上的一個(gè)根本的價(jià)值?！?/span>

從數(shù)據(jù)角度來(lái)看，大模型更強(qiáng)的感知能力和對(duì)話能力，讓人更愿意與系統(tǒng)對(duì)話。而隨著大量業(yè)務(wù)與對(duì)話的數(shù)據(jù)被不斷沉淀在系統(tǒng)中，企業(yè)具備了更強(qiáng)的數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力，甚至可以通過(guò)更低的成本來(lái)獲取新數(shù)據(jù)。

胡時(shí)偉認(rèn)為，從表面上看，大模型出現(xiàn)后有一部分人被干掉了，或一些任務(wù)被系統(tǒng)替代了。但從根本上理解，是被完整的數(shù)字化了。在這期間，所有用戶的行為與交互數(shù)據(jù)都被記錄了下來(lái)。換句話說(shuō)，AIGS的核心價(jià)值，就是能夠獲取傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化交互模式所得不到的，另外95%的數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，從企業(yè)最關(guān)心的成本角度，相較于傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)方式，AIGS的界面通常是簡(jiǎn)潔的對(duì)話框形式，而成本壓力通常被下放到大模型端。因此，企業(yè)端的定制化開(kāi)發(fā)成本會(huì)大幅下降，但開(kāi)發(fā)效率卻能夠從月級(jí)別提速到天級(jí)別。與之而來(lái)的是，業(yè)務(wù)的不停迭代也不用非得讓員工延用早已過(guò)時(shí)的系統(tǒng)，以至于影響業(yè)務(wù)開(kāi)展效率。

從應(yīng)用層面出發(fā)，可數(shù)字化的場(chǎng)景數(shù)量也會(huì)有很大的提升。胡時(shí)偉告訴雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))，過(guò)去第四范式構(gòu)建一個(gè)模型只能在一個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用，譬如搜索引擎算法只適用于搜索，這就意味著開(kāi)發(fā)模型要嚴(yán)格計(jì)算投入產(chǎn)出比。

而現(xiàn)在，多模態(tài)大模型能力變成一個(gè)可以承接多個(gè)場(chǎng)景的底座?！跋啾扔谝郧拔覀冏霾呗詳?shù)字化（決策型AI），如今生成式AI，讓企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的廣度和深度真正做到了數(shù)量級(jí)增長(zhǎng)?！焙鷷r(shí)偉說(shuō)。

從AIGS＋CoT中，看企業(yè)管理和組織的變革

某種程度上，AIGS不僅會(huì)影響企業(yè)軟件的開(kāi)發(fā)，還會(huì)給企業(yè)的組織管理帶來(lái)新的變化。

每個(gè)行業(yè)都存在同一個(gè)問(wèn)題：人怎么做業(yè)務(wù)和人怎么用軟件，是兩件事情。

在一家上萬(wàn)人的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，優(yōu)秀員工和表現(xiàn)不好的員工，用不同的方式完成工作，都只是把結(jié)果填進(jìn)軟件中。

在這個(gè)過(guò)程中，為了讓優(yōu)秀員工幫助差一點(diǎn)的人，企業(yè)往往會(huì)聘請(qǐng)咨詢公司訪談優(yōu)秀的員工，比如“面對(duì)不同的客戶群體使用什么樣的話術(shù)”等，根據(jù)回答生成標(biāo)準(zhǔn)行為手冊(cè)，再讓排名靠后的員工跟著學(xué)。

而這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的行為手冊(cè)，就是“思維鏈”，也是AIGS的一部分。

AIGS不會(huì)給優(yōu)秀員工添加負(fù)擔(dān)，還會(huì)變成他/她的助理。用戶在不斷調(diào)用大模型能力的時(shí)候，自身的行為鏈會(huì)被大模型記錄下來(lái)，然后在結(jié)合數(shù)據(jù)與行為去做標(biāo)注，形成在垂直領(lǐng)域的任務(wù)拆分及推理能力。換句話說(shuō)，優(yōu)秀員工把解決問(wèn)題的正確邏輯賦予了系統(tǒng)。差一點(diǎn)的員工使用對(duì)話框時(shí)，系統(tǒng)便可以引導(dǎo)他的行為。

“思維鏈的能力就像是一個(gè)人一直在影館看著別人用PhotoShop，看久了他就會(huì)了。”

胡時(shí)偉指出，這個(gè)過(guò)程中，在員工不斷做出反饋的數(shù)據(jù)驅(qū)使下，系統(tǒng)將最終達(dá)到“沒(méi)有行為手冊(cè)，卻可以生成行為手冊(cè)”的高段位，從而更好地配合人執(zhí)行復(fù)雜的工作。

雷峰網(wǎng)還了解到，第四范式式說(shuō)大模型將AIGS分為三個(gè)階段去完成，思維鏈?zhǔn)堑谌A段的核心能力：

• 第一階段，一個(gè)叫做Copilot的對(duì)話框調(diào)動(dòng)不同的信息、數(shù)據(jù)、應(yīng)用，將企業(yè)軟件改造成自然語(yǔ)言的交互形式，完成用戶指令，比如“把照片亮度調(diào)亮20%”。
  

• 第二階段，基于企業(yè)規(guī)則的“知識(shí)庫(kù)”，Copilot能夠參照規(guī)則做復(fù)雜工作，進(jìn)一步豐富對(duì)話框的能力。比如在查詢“人像美化”知識(shí)庫(kù)后，能執(zhí)行把照片修好看的步驟。
  

• 第三階段，Copilot+CoT（思維鏈）。軟件系統(tǒng)的使用行為最終會(huì)被大模型學(xué)會(huì)，形成這個(gè)領(lǐng)域的思維鏈。這意味著“把照片處理得更好看”這種復(fù)雜的多任務(wù)指令，能夠被AI自動(dòng)地按照步驟完成。
  

“通常絕大多數(shù)企業(yè)會(huì)直接從AIGS的第一階段快速進(jìn)入到第二階段，而第三階段是需要一定的時(shí)間去進(jìn)行數(shù)據(jù)積累的?！焙鷷r(shí)偉表示。

胡時(shí)偉還進(jìn)一步解釋，AIGS本質(zhì)上改變的是員工與企業(yè)之間的溝通范式，用系統(tǒng)化的方式來(lái)溝通。這勢(shì)必會(huì)給企業(yè)的管理和產(chǎn)業(yè)資源運(yùn)作結(jié)構(gòu)帶來(lái)一些質(zhì)變。

舉個(gè)例子，很多企業(yè)周一開(kāi)經(jīng)營(yíng)周會(huì)之前，經(jīng)手很多個(gè)數(shù)據(jù)分析師用非常專業(yè)的BI軟件來(lái)生成一張復(fù)雜報(bào)表。在會(huì)上，當(dāng)總經(jīng)理質(zhì)疑某個(gè)具體數(shù)據(jù)時(shí)，往往會(huì)得到“這個(gè)數(shù)據(jù)有點(diǎn)問(wèn)題”、“這個(gè)數(shù)據(jù)我們需要再查詢一下”的答復(fù)。之后，數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)再耗費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間得到一個(gè)不知是否準(zhǔn)確的結(jié)果。

而這個(gè)過(guò)程，就涉及到數(shù)據(jù)治理的問(wèn)題。但背后更大的問(wèn)題，是企業(yè)BI軟件流程復(fù)雜僵化，無(wú)法真正滿足企業(yè)數(shù)字化的經(jīng)營(yíng)需求。

有了AIGS，總經(jīng)理可以在對(duì)話框中直接提出問(wèn)題——如果你對(duì)某一項(xiàng)數(shù)據(jù)有更深刻的疑問(wèn)，而對(duì)話框接收指令后，會(huì)幫你執(zhí)行并及時(shí)提供。企業(yè)的管理活動(dòng)會(huì)發(fā)生根本的變化，真正做到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)，而不是“我看數(shù)據(jù)，我來(lái)決策”。

“相較于以前全部由人組成的企業(yè)，現(xiàn)在‘?dāng)?shù)字員工’有了一定比例?！?/span>

胡時(shí)偉稱，基于范式的大模型能力底座，企業(yè)軟件的合作伙伴可以放手深耕自己所在的領(lǐng)域——不斷學(xué)習(xí)某個(gè)垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，當(dāng)在一個(gè)領(lǐng)域里面鉆得足夠深，學(xué)習(xí)到足夠多的數(shù)據(jù)和攻略，就能形成所在領(lǐng)域的思維鏈。

當(dāng)思維鏈復(fù)雜度到一定程度后，該軟件就能自動(dòng)執(zhí)行越來(lái)越復(fù)雜的功能，最終形成壁壘。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。