埃林哲董事長(zhǎng)蓋莉珊女士受邀出席2023財(cái)聯(lián)社鯨平臺(tái)“智造未來(lái)”AIGC主題論壇并發(fā)表系列觀點(diǎn)。”
日前， 2023財(cái)聯(lián)社鯨平臺(tái)“智造未來(lái)”AIGC主題論壇在上海順利舉行，論壇由財(cái)聯(lián)社、鯨平臺(tái)和2023上海國(guó)際消費(fèi)電子技術(shù)展聯(lián)合主辦。
埃林哲董事長(zhǎng)蓋莉珊女士作為財(cái)聯(lián)社鯨平臺(tái)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型特聘專家”，受邀出席本次主題論壇。在圓桌對(duì)話環(huán)節(jié)，就《行業(yè)大模型的奇點(diǎn)時(shí)刻，何時(shí)迎來(lái)規(guī)?；瘧?yīng)用》話題展開了深度討論。
POINT 01
行業(yè)大模型的奇點(diǎn)時(shí)刻還未到來(lái);AIGC只是對(duì)內(nèi)容生成具有革命性的變革，
但不是人工智能的全部。
AIGC的發(fā)展不是單一技術(shù)的發(fā)展，而是AIGC基礎(chǔ)(算力、算法、數(shù)據(jù))、AIGC大模型(通用基礎(chǔ)大模型、行業(yè)垂直型大模型、業(yè)務(wù)垂直型大模型)、AIGC工具、AIGC應(yīng)用層等整個(gè)技術(shù)生態(tài)發(fā)展和業(yè)務(wù)生態(tài)的形成以及相互催生。
從行業(yè)大模型的發(fā)展來(lái)看，國(guó)內(nèi)行業(yè)大模型發(fā)展模式主要有兩種，一種是“自有通用大模型+外部行業(yè)數(shù)據(jù)”，另一種是“自有或開源大模型+自有行業(yè)數(shù)據(jù)”。
就目前而言，因?yàn)橹袊?guó)整體通用基礎(chǔ)大模型的能力尚有欠缺，行業(yè)數(shù)據(jù)的精確度和完整性也有待發(fā)掘，因此目前行業(yè)大模型還屬于局部場(chǎng)景的探索和試用階段，行業(yè)大模型質(zhì)量屬于初步水平，在精確性、可控性方面尚有欠缺，并無(wú)法大面積使用。
蓋莉珊董事長(zhǎng)認(rèn)為：奇點(diǎn)時(shí)刻還未到來(lái)。AIGC只是對(duì)內(nèi)容生成具有革命性的變革，但不是人工智能的全部。
POINT 02
未來(lái)：行業(yè)大模型主要影響內(nèi)容創(chuàng)作和人機(jī)交互。
凡是這兩部分的價(jià)值占比比較大的行業(yè)，受到的影響甚至顛覆越明顯。
行業(yè)大模型主要影響內(nèi)容創(chuàng)作和人機(jī)交互。因此在未來(lái)社會(huì)生活中，凡是行業(yè)中這兩部分的價(jià)值占比比較大的行業(yè)，受到的影響甚至顛覆越明顯;比如在文創(chuàng)、娛樂(lè)、金融、教育、服務(wù)、醫(yī)療、專業(yè)知識(shí)服務(wù)類等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景;能夠替代大量人工，尤其一些長(zhǎng)尾需求，可以提高效率和服務(wù)體驗(yàn)。
行業(yè)的發(fā)展前景取決于技術(shù)和質(zhì)量的可靠性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和ROI衡量。
POINT 03
AIGC的應(yīng)用在To C端和To B端,有著完全不同的發(fā)展路徑和決策路徑;
在To B即企業(yè)服務(wù)賽道，更強(qiáng)調(diào)的是精確和可靠性。
AIGC的應(yīng)用在To C端和To B端有著完全不同的發(fā)展路徑和決策路徑。在To B即企業(yè)服務(wù)賽道，更強(qiáng)調(diào)的是精確和可靠性。
目前在推進(jìn)大模型發(fā)展賦能行業(yè)發(fā)展過(guò)程中，首先，我們遇到的困難首先是每個(gè)企業(yè)有不同的數(shù)字化建設(shè)思路、有不同的現(xiàn)有的數(shù)字化環(huán)境、數(shù)字化基礎(chǔ)。因此在企業(yè)推進(jìn)大模型賦能行業(yè)，賦能路徑會(huì)非常復(fù)雜非?？椭苹?其次，每個(gè)企業(yè)有自己深度的業(yè)務(wù)應(yīng)用，行業(yè)大模型需要針對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)做深度的業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配。
再者，ToB比ToC的業(yè)務(wù)流程鏈條長(zhǎng)，每一個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的改變，在企業(yè)很少是單點(diǎn)和短鏈條的改變。
就目前的行業(yè)大模型的發(fā)展?fàn)顩r而言，大模型的能力可靠性不高、數(shù)據(jù)質(zhì)量需要淬煉、決策過(guò)程規(guī)則不可解釋的特點(diǎn)，也是大模型賦能行業(yè)時(shí)令企業(yè)不能全心信任大模型的障礙。
POINT 04
AIGC替代的是：部分中低層的知識(shí)工作者，
而且替代的比例預(yù)計(jì)大于50%以上，甚至更高。
人工智能需要有寬容的環(huán)境來(lái)進(jìn)行創(chuàng)新和發(fā)展，但是它帶來(lái)的潛在技術(shù)的外延對(duì)人類的傷害業(yè)是巨大的。
智能的無(wú)序發(fā)展會(huì)帶來(lái)災(zāi)難性的后果，一定要在發(fā)展的同時(shí)建立監(jiān)管的框架。
不同于工業(yè)自動(dòng)化替代的是藍(lán)領(lǐng)工人，AIGC替代的是部分中低層的知識(shí)工作者，而且替代的比例大于預(yù)計(jì)50%以上甚至更高。
對(duì)于高階的有創(chuàng)新能力和深度思考能力的知識(shí)工作者，AIGC是替代不了的。
AIGC的催生下，社會(huì)勞動(dòng)力的重新分配是不可避免的，因此幫助中低知識(shí)工作者在AIGC工具的幫助下，更有創(chuàng)造性地進(jìn)行工作，是社會(huì)和個(gè)人要著重盡早關(guān)注的問(wèn)題。
一直以來(lái)，埃林哲都高度關(guān)注新技術(shù)的發(fā)展，埃林哲認(rèn)為：任何技術(shù)的最終轉(zhuǎn)化都要通過(guò)解決方案和服務(wù)的體現(xiàn)，才能真正幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值。
成立近20年，埃林哲始終堅(jiān)持以企業(yè)客戶為服務(wù)對(duì)象，堅(jiān)持從企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求出發(fā)，將新技術(shù)應(yīng)用并融合到場(chǎng)景方案中，為企業(yè)客戶提供貫穿企業(yè)數(shù)字化建設(shè)全生命周期過(guò)程的CIO伴隨服務(wù)。
作為一家企業(yè)級(jí)端到端的數(shù)字化產(chǎn)品與解決方案提供商，埃林哲憑借在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域近20年深耕以及深厚的行業(yè)know-how與最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐，建立完備的、覆蓋面廣的企業(yè)數(shù)字化解決方案體系。
目前已構(gòu)建了集國(guó)際套裝軟件咨詢實(shí)施服務(wù)、輕咨詢、自創(chuàng)產(chǎn)品于一體的綜合服務(wù)能力，打造了“端到端”的全業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)字化解決方案，聚焦消費(fèi)品、大健康、智能制造、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、連鎖餐飲等重點(diǎn)行業(yè)，持續(xù)開拓全球市場(chǎng)，獲得近1000家中大型企業(yè)賦予的認(rèn)可、信賴。
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