以大模型为代表的人工智能迅速从实验室外溢到千行百业

　　在过去的几年里，当人们谈及人工智能时，通常会想到科学家、工程师和坐在电脑前编写代码的程序员。

　　然而，在过去的几年里，特别是2022年底OpenAI公司推出ChatGPT以来，人工智能以大模型为代表迅速从实验室外溢到各个行业。各类企业纷纷计划将自身的业务知识转化为可被大语言模型理解和处理的形式，以提高企业的智能化水平。在钢铁行业，钢铁企业正积极计划将自身的工艺流程知识化，并将其注入到大语言模型的范畴中。通过这种方式，企业可以更快速、准确地识别和处理钢铁生产过程中的各种问题，提高生产效率。

　　有人将人工智能比喻成水，表示它能够滋润万物;有人将人工智能比喻成电，期待它能够为各行业带来动力。一年多前，业内界和外界都认为这一天还离我们很远。然而，ChatGPT的突然出现彻底改变了人们的预期。

　　“经过2023年一年的学习、探索，2024年应该是人工智能和大模型应用的爆发之年。”人工智能企业竹间智能创始人、CEO简仁贤说。

　　在上海闵行大零号湾，上海人工智能研究院的总工程师王资凯正在为一家电网客户定制一套大模型产品，用于内部文档审核。

　　电网建设项目有一套规定流程，需要起草项目建议书、可行性研究报告、招投标文件等大量文档。这些文档中的概念、数据应当一致，并且要符合行业标准、科学管理、公司内部章程。过去，这些文档都由人工校验，现在则可以交给人工智能去完成。

　　从大零号湾沿黄浦江北上20公里，徐汇西岸的模速空间已经聚集了50多家人工智能企业，大多致力于垂类大模型应用。

　　模速空间五楼，上海亿熵智能科技有限公司合伙人查小荟已与10多家券商有了合作，推广公司的金声玉亮金融大模型。查小荟介绍，金声玉亮可以看作投资顾问的助手，帮助他们解答客户有关个股、行业、大盘的相关问题。金声玉亮的语料库24小时不间断更新，因此即使投资顾问缺席，大模型也能实时作答。

　　查小荟说：“ChatGPT出来之前，我们的模型一直无法解决自由对话的问题。2022年底，ChatGPT出现了，我们把它的框架和我们自有模型相结合，实现了对话理解。”这让金声玉亮更便于金融从业者使用。金融大模型从构想逐步变成实际应用。

　　同在模速空间的另一家企业中天新辰则试图让大模型参与剧本创作。在这里，大模型定位为编剧助手，公司首席执行官高翰说：“我觉得可以通过人工智能将我们擅长的事情重新做一遍。”

　　不仅是高翰，很多行业从业者都在思考如何让人工智能把自己擅长的事情重新做一遍——人工智能到了一个从开发到应用的过渡期。在3月下旬举行的2024全球开发者先锋大会上，上海人工智能实验室领军科学家乔宇在演讲中把大模型和应用比作一体两翼。他说：“大模型的发展绝对不是为了显示自己有多强，更重要的是能够推动应用的发展，能够在应用中产生实际的效益和价值。”

　　人工智能应用爆发，受益最大的恐怕还不是这些提供大模型的科技企业，而是各行各业使用大模型的公司。未来，它们很可能因采用大模型等人工智能技术降低成本、提高生产率。

　　2023年底，英国《经济学人》杂志在展望新年时预测，生成式人工智能将在2024年成为主流。因为在2023年，许多公司已在尝试ChatGPT等生成式人工智能产品。随着试验阶段逐步结束，企业正考虑更大规模部署新技术。毕马威的一项调查发现，80%的公司表示计划到2024年中期将这方面投资增加50%以上。

　　王资凯说：“市场被重新教育了一遍。人工智能又被拉到一个很高的高度。人工智能企业的获客成本因此降低了。”

　　作为企业管理者，查小荟深刻体会到了这种变化。公司在谈第一家券商客户时，整整用了一年。但最近几个月，不断有新客户自己找上门来。“金融行业越来越感知到对人工智能的需求。”查小荟说。

　　竹间智能的一款名为“Coach”的人工智能产品已经在不同行业落地。英文“Coach”意为教练，它的功能是角色对练和场景对练，帮助企业训练销售人员，同时也可以充当销售助手、门店助手，服务银行、保险公司、手机厂商和汽车4S店等。

　　虽然从某些行业来看，人工智能已席卷天下，但从整体上看，现实远不是这样。

　　即使在人工智能最发达的美国，今年2月的一项调查显示，只有5%的公司使用了人工智能，另有7%的公司计划在未来6个月内使用。这些数字掩盖了行业间的巨大差异：在包括科技和媒体在内的信息产业中，有17%的公司表示在用人工智能制造产品，而制造业和医疗保健行业中，比例分别为3%和5%。

　　在中国，情形大体相似，大模型等人工智能技术在服务业中的应用较广，而工业中如何使用人工智能还在探索。中国宝武工程科学家、宝信软件工业互联网研究院院长钱卫东说：“ChatGPT出现后，我们就在思考如何把大模型技术用到钢铁领域。但现在市面上说的大模型，本质上是大语言模型，那么大语言模型和工业大模型到底是不是一回事?”

　　人工智能的发展被视为一种深层次的社会变革，但以往的技术突破经验表明，对整个经济而言，这种变革需要很长时间才能带来明显的回报。例如，个人电脑的普及至少需要10年才能在生产率方面带来提升。同样，目前还没有明显的迹象表明人工智能在总体上引发了生产率的大幅提升。虽然人工智能的发展可能会带来许多好处，但同时也需要认识到，这种技术变革需要时间和耐心才能真正实现其潜力。在这个过程中，政府、企业和社会各界需要共同努力，推动人工智能技术的发展，同时也需要关注其对社会和经济的影响，以确保其发展不会对弱势群体造成不利影响。

　　在企业部署新技术时，通常会首先考虑投入产出比，而不是仅仅追求时尚。预计，企业需要5到10年才能广泛采用大模型，并将其完全融入业务中。目前，这种模型仍然处于试验阶段。

　　人工智能要成为简单易用的工具，仍然需要进一步改进。企业是否采用人工智能，取决于它所带来价值的大小。正如硅谷创业家史蒂夫·霍夫曼在2024全球开发者先锋大会上所断言，“人工智能不是一种商业模式，它只是一种技术。”虽然人工智能已经取得了长足的发展，但它仍然存在着许多挑战和限制。只有这样，人工智能才能够真正成为一个有价值的工具，为我们的生活和工作带来更多便利。