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當(dāng)前觀察:從GPT-4、文心一言再到Copilot,AIGC的長期價(jià)值被逐漸確立 2023-03-19 16:40:13  來源:36氪

動(dòng)蕩和富有戲劇性的一周行將結(jié)束,在本周,百度發(fā)布文心一言、OpenAI發(fā)布GPT-4、微軟發(fā)布Microsoft 365 Copilot。圍繞科技圈,人們的話題從贊嘆GPT-4的強(qiáng)大、百度的股價(jià)再到打工人命途多舛,可謂跌宕起伏、目不暇接。


(相關(guān)資料圖)

客觀上,AIGC正在重構(gòu)人們的辦公、娛樂乃至生活方式。正如我們早先預(yù)計(jì)的那樣,這場AIGC浪潮才剛剛開始。

(以下所謂AIGC指AI Generated Content即人工智能內(nèi)容生成技術(shù),目前該技術(shù)已在文字、音樂、圖像、視頻等領(lǐng)域得到應(yīng)用,并在行業(yè)內(nèi)誕生了不少專注于此的技術(shù)型公司)。

01

不同行業(yè)內(nèi)的短期影響

從短期來看,AIGC對一些行業(yè)的改變是立竿見影的。

對軟件開發(fā)行業(yè)的影響:

在年初,人們對GPT的判斷仍是,它對語境理解不深入、缺乏實(shí)際編程經(jīng)驗(yàn),以至于無法替代程序員的工作。但時(shí)隔幾周,這種看法就被重新塑造。某企業(yè)內(nèi)部首席科學(xué)家對數(shù)科星球(ID:digital-planet)這樣提及:“在代碼檢測,效率提升是明顯的,以前可能我需要一百個(gè)人,現(xiàn)在需要十個(gè)人就夠了”。

在這位高管看來,至少在軟件行業(yè),低端開發(fā)工作將更多地被取代,取而代之的是,內(nèi)容生成、內(nèi)容策劃、數(shù)據(jù)分析師等工作可能更有前景。

對教育培訓(xùn)行業(yè)的影響:

在我們和不同行業(yè)的從業(yè)者對答后,發(fā)現(xiàn)AIGC對教育培訓(xùn)的影響度極為快速和深遠(yuǎn)。“我們的產(chǎn)品被很多做培訓(xùn)的人買了,比如西班牙語培訓(xùn)機(jī)構(gòu)這種”,一位創(chuàng)業(yè)者表示。在培訓(xùn)行業(yè),AIGC的使用者越來越多,老師們正在讓生成課件等教學(xué)資源更加高效,而且,在其中,不少人還發(fā)現(xiàn)了個(gè)性化對學(xué)生匹配教學(xué)資源的方式。

此外,在媒體與廣告行業(yè),AIGC由于可快速生成大量的文章、視頻、圖片等內(nèi)容極大提升了相關(guān)從業(yè)者的工作效率;

在游戲行業(yè),AIGC還可以被用于游戲場景、角色、任務(wù)等元素的生成,為游戲開發(fā)提供更高效、更豐富的創(chuàng)作工具,同時(shí)也可以提高游戲的可玩性和趣味性;

在消費(fèi)零售行業(yè),該技術(shù)被用于自動(dòng)生成商品描述、推薦語等內(nèi)容,幫助零售商提高商品銷售效率和客戶滿意度;

在制造和工業(yè)行業(yè),AIGC技術(shù)可以幫助制造和工業(yè)行業(yè)生成產(chǎn)品設(shè)計(jì)、模擬和測試數(shù)據(jù),從而提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

02

不同行業(yè)內(nèi)的長期影響

GPT-4一經(jīng)發(fā)布,展示了其在圖片語義理解等多模態(tài)場景下的優(yōu)勢。“看到GPT-4能理解圖片,我覺得挺驚訝的”,一位投資人對數(shù)科星球(ID:digital-planet)這樣說。在他看來,以往計(jì)算機(jī)在圖片語義理解上進(jìn)展龜速,而目前,該項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)可以識別顏色、形狀、紋理、深度和透視等諸多要素。

更為關(guān)鍵的是,深度學(xué)習(xí)算法還能自動(dòng)識別對象、場景和行為信息,這點(diǎn)在未來應(yīng)用組智能駕駛、安防監(jiān)控、醫(yī)學(xué)影像分析等都有極大的想象力。“雖然目前,抽象概念、情感意圖和文化等還有所欠缺,但這已經(jīng)是巨大的進(jìn)步了”,一位從業(yè)者分析。就趨勢來看,影響圖片語義理解的準(zhǔn)確性雖還有復(fù)雜場景或光照條件等因素制約,但對比過去的“龜速”,突破確實(shí)肉眼可見。

“我看到他們在ChatGPT里加了很多‘??普Z料’,以至于能在更多場景中解決更多的事”,一位投資人這樣說。在他看來,加入“語料”的結(jié)果是,有更多用戶參與到產(chǎn)品之中,而在這個(gè)過程中生成了更多數(shù)據(jù),形成了更大的用戶-數(shù)據(jù)飛輪。

暴力計(jì)算、思維鏈、多步推理是目前GPT的特色。不過,這個(gè)類型的軟件似乎存在發(fā)展上限,一些行業(yè)內(nèi)人士對此的回應(yīng)是;“即便是加入了多模態(tài)(包括文字在內(nèi)的,圖片、視頻等),它根本上還在數(shù)據(jù)中‘空轉(zhuǎn)’,未來還應(yīng)和物理世界連接”。

與微軟不同的是,谷歌將走出一條AI+物理世界的新路。因后者在物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等方面著大量積累,以至于,在未來谷歌或?qū)⒃诟脑煳锢硎澜缟县暙I(xiàn)非凡。在其中,一些場景被描述為:利用人工智能算法對工業(yè)生產(chǎn)過程進(jìn)行優(yōu)化,以提高生產(chǎn)效率和品質(zhì)和利用人工智能算法對城市交通進(jìn)行管理和調(diào)度,以提高交通效率和減少擁堵等。

如果把視角拉回至GPT,會(huì)發(fā)現(xiàn),其圖像描述、視頻字幕、語音識別和對話系統(tǒng)領(lǐng)域均存在應(yīng)用場景。在以上基礎(chǔ)上,由于計(jì)算機(jī)將對語言表達(dá)有更精準(zhǔn)理解,結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù),智能客服、智能家居、醫(yī)療等行業(yè)的智能化將有巨大飛躍。

目前,在數(shù)科星球(ID:digital-planet)所關(guān)注的項(xiàng)目和投資機(jī)構(gòu)中,得到的最多表述是;“Domain Model(領(lǐng)域模型)會(huì)進(jìn)一步釋放AIGC的市場空間”。由于DomainModel具有在軟件中實(shí)現(xiàn)特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)對象和規(guī)則的能力,這樣一來,開發(fā)人員便可以依據(jù)此更好地理解業(yè)務(wù)需求從而轉(zhuǎn)化為代碼實(shí)現(xiàn)。

另外,在預(yù)訓(xùn)練模型中數(shù)據(jù)流的輸入、輸出分離技術(shù)也可進(jìn)一步提高AIGC的通用性和靈活性,從另一個(gè)角度而言,也降低了其部署難度。(從技術(shù)角度上,之前大模型中存在數(shù)據(jù)不匹配、模型泛化能力不足等問題,如若將輸入、輸出分離,可以讓不同行業(yè)使用相同模型和算法,這樣一來,則降低了大模型在進(jìn)入細(xì)分市場的門檻和成本,也利于這類公司擁有更多的市場份額和更強(qiáng)的競爭力)。

03

中國企業(yè)在AIGC的破局機(jī)會(huì)

目前,在國內(nèi),AIGC同樣發(fā)展迅速,文心一言的刷屏便可見一斑。較之GPT與文心一言,網(wǎng)絡(luò)上雖有不同意見,實(shí)際上,數(shù)科星球(ID:digital-planet)認(rèn)為,國內(nèi)的AIGC行業(yè)正是因?yàn)榻箲]的產(chǎn)生反而更加有前景。

在產(chǎn)品上,國內(nèi)企業(yè)仍有較強(qiáng)競爭力,這體現(xiàn)在三個(gè)方面:

首先,國內(nèi)巨頭企業(yè)大多都有創(chuàng)造巨型用戶基礎(chǔ)產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn),比如在廣告、社交媒體和活動(dòng)等方式獲取用戶的經(jīng)驗(yàn)可再次遷移。

其次,國內(nèi)對產(chǎn)品的二次開發(fā)經(jīng)驗(yàn)相當(dāng)豐富。“我們認(rèn)為,未來可能有更多更好玩的應(yīng)用GPT等產(chǎn)品的場景存在”,一位投資人說。

再次,對比GPT未將大量資源投入中文語境的事實(shí),一些人覺得依賴本土文化和國內(nèi)數(shù)據(jù)可彌補(bǔ)GPT目前在這些方面的短板。

在技術(shù)突破上,仍有一些跨行技術(shù)可用于AIGC的彎道超車:

“我覺得對于中國來說還有一個(gè)利好,那就是我們在并行計(jì)算上的優(yōu)勢”,一位從業(yè)者這樣說。在近日,硬件不足的問題受到了廣泛關(guān)注,甚至有文章稱發(fā)生了“幾個(gè)專家搶一塊卡”的事情。在一些人看來,如若將分布式計(jì)算技術(shù)應(yīng)用至AIGC領(lǐng)域,則可通過在多臺計(jì)算機(jī)并行子任務(wù)的方式提升速度和效率,而不用依賴單節(jié)點(diǎn)計(jì)算性能。

“對于這個(gè)問題,你可以理解成這是一個(gè)性價(jià)比關(guān)系,比如如果3090、4090顯卡只有好顯卡的1/2性能,但成本更低的話,那么異構(gòu)計(jì)算就有可能成為現(xiàn)實(shí),并有一定經(jīng)濟(jì)性”,一位從業(yè)者表示。(對比來說,3090和4090顯卡的硬件設(shè)計(jì)在內(nèi)存帶寬、內(nèi)存容量有瑕疵,并不具備Tensor Cores和Sparsity等技術(shù),但如果任務(wù)規(guī)模較小或要求不是很高,3090和4090顯卡也可以作為替代選擇。)

還有,在國內(nèi),AIGC的應(yīng)用場景仍然廣闊。

“在RPA領(lǐng)域,AIGC可以滿足軟件自動(dòng)化在邏輯層輸入的相關(guān)需求”,一位從業(yè)者表示。在他看來,AIGC可以幫助RPA系統(tǒng)更好地處理復(fù)雜、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),從而提高自動(dòng)化程度和準(zhǔn)確性。其次,AIGC可以通過分析和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)更加智能化的RPA自動(dòng)化流程,從而提高效率和降低成本。另外,AIGC還可以實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨部門和跨業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享和整合,從而實(shí)現(xiàn)更加全面的RPA自動(dòng)化。

可以說,AIGC對于RPA行業(yè)來說是一項(xiàng)重要的技術(shù)進(jìn)步,它將帶來更高效、更智能、更全面的自動(dòng)化流程,為企業(yè)帶來更多的商業(yè)價(jià)值。

目前,在國內(nèi),諸如RPA行業(yè)的需求還有很多,而這一點(diǎn)也是國內(nèi)AIGC能夠最終崛起的重要參數(shù)之一。在一些人看來,AIGC由于有著天然的對To C的友好度,使得其在諸如SaaS等行業(yè)賦能場景頗多。“我們的SaaS相當(dāng)于美國的1/7,在這1/7里大多數(shù)數(shù)字化需求又有80%在國營公司中,我認(rèn)為AIGC是能夠進(jìn)一步推動(dòng)這些企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化的”,一位投資者表示。

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