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    AI大模型如何重塑我們的工作和生活?這些大佬有話說

    2023年05月18日 15:37:29 來源:Techweb

      5月18日消息,隨著人工智能技術的迅速發展,互聯網產業正在進入一個新的時代。無論是在商業領域還是日常生活中,AI技術都已經開始改變我們的工作和生活方式。

      在2023搜狐科技峰會上,釘釘總裁葉軍、智譜AI COO張帆、騰訊云智能數智人產品總經理陳磊等大佬一起圍繞“強AI時代行業大變革”展開討論,共議AI大模型對我們工作和生活帶來的影響。

      未來每個行業都會與AI發生關系 每家企業都會有自己的大模型

      “未來每個行業都會與AI發生關系。”釘釘總裁葉軍指出,“隨著數據積累增加、工具能力提升、推理能力的增強、算力支撐到位,相信每個行業都會因此而發生變革。”

      葉軍認為,未來一年兩年之內,相信大量的工作都會和AI結合,這是不能回避的現實,而且比我們想象來的速度還快。

      “AI與工作方式融合后的生產力變革,提升了管理效率、協同效率及創新效率。在創新效率方面,應用開發使得效率提升,AI開發將帶來100-1000倍的效率提升。”

      同時,他認為,未來做APP這件事情會發生很大變化,也許不會有這么多APP,也不需要APP STORE,每家企業都有自己的大模型。

      對于技術與人類的關系,葉軍認為,科技還是要服務于人,在隱私、安全、版權、企業的商業機密,以及深層內容合規性等方面還有很多問題需要解決。“科技應該為人服務,應該遵從人類整個社會的一些既定契約。”

      千億模型是AIGC的船票 大模型將推動AI普惠

      智譜AI COO張帆認為,ChatGPT背后是大模型技術,只有做到千億模型,才是AIGC的船票。

      “機器跟人很像,人類的智能不是隨著神經元做的線性增長,我們1歲時有一些基礎智力,但到了3歲以后才開始快速成長,而且人類大概有800億神經元。因此,當機器做到了千億參數量,才開始接近人類。”

      張帆認為,做大模型需要面臨算法、算力的挑戰,還需要數據經驗。所謂名師出高徒,越好的數據,喂出來的模型越好。如果數據有問題,或者數據的價值觀有問題,傳導到模型后,將很難修復。

      同時他表示,大模型有很多應用場景,比如文本生成,廣告文案、工作周報、新聞信息、標書、招聘、游記等都能見到相關應用,“現在大模型的文本生成能力非常強。”

      還有信息抽取,以前做信息抽取,基本上都靠NLP的方法,比如跟客戶聊天有一萬字的生成,我們從中提取用戶畫像、用戶需求,還需要花費很多時間做調整,生產成本很高。大模型時代,一個人搞半天就可以搞好了。

      此外,信息檢索、對話系統等也是很常見的應用場景。微軟全新升級的New Bing,已經搭載了GPT-4 搜索引擎,這是一種全新的模式。

      “大模型可以進一步讓AI普惠,可以更加低成本、快速地把AI應用到各種業務場景中”。張帆表示。

      24小時定制數字分身 AI數智人解放主播

      4月底,騰訊云首次對外發布“智能小樣本數智人生產平臺”,該平臺具有訓練樣本小、生產效率高、自動化生產等特性,可以幫助客戶輕松實現“自助式”數智人生產制作。

      騰訊云智能數智人產品總經理陳磊介紹稱,目前騰訊云智能數智人產品發展圍繞兩個方向,一是更智能、更智慧,第二更懂行。

      “數智人應用方向,一部分是服務型數智人,一部分是IP身份類數智人。數智人既可以擔任敬業多才的’數智員工’,也可以成為吸引流量的明星代言人。”陳磊表示,數智人服務正在走入千行百業,目前已經探索了多種類型的服務場景。

      從離線、在線到在場,不論數字人行業發展到哪一階段,AI技術始終是賦予數字人生產力的核心因素。

      “過去,3D類型數字人定制費用在百萬級,F在,依托騰訊自研AI能力和技術經驗,3分鐘真人口播視頻、100句語音素材,就可以實現音頻、文本多模態數據輸入,實時建模并生成高清人像,在24小時內制作出與真人近似的小樣本數智人。”陳磊介紹稱。

      他表示,千元級別的成本,小時級的制作時長,大幅降低使用門檻,可以為短視頻創作、知識分享、帶貨直播等場景應用提供更多可能性。

      AI大模型或改寫生命科學領域的研發技術能力

      百圖生科生物計算創新發展平臺總經理高亮在分享中指出,人工智能大模型在生命科學領域意義重大。傳統的蛋白發現受限于天然存在的蛋白質,而大模型能夠極大擴展搜索空間,高效設計全新功能。

      在高亮看來,人工智能大模型或在生物計算領域掀起新的浪潮,或改寫生命科學領域的研發技術能力。“大模型可以從所有進化知識中學習可能性和收斂規律,跳出局部最優,快速迭代演化,從而擁有高效的全新蛋白設計能力。”

      2018年OpenAI成立,五年的時間里ChatGPT引爆了體驗的革新。高亮相信,生命科學領域的大模型目前正處于臨界點上。但若要做好生物計算大模型引擎,須有三大模塊的支撐:一是計算大模型可以進行跨模態預訓練和高性能計算;其次是大數據圖譜,公開數據挖掘+獨特自產數據;最后則是高通量驗證,具備高速的蛋白質和細胞的讀寫系統。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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