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何积丰:数智经济拥抱 AI 大模型

作者:用友BIP
  • 2023-08-30
    云南
  • 本文字数:2430 字

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8 月 19 日,由用友主办的“2023 全球商业创新大会”在上海隆重召开。本次大会以“数据驱动 智能运营”为主题,汇聚众多行业领先企业及各界商业精英,深入探讨解决企业数智化面临的全面数据服务、AI 普及应用、升级数智底座、主题化融合应用创新、价值化国产替代及中企出海等诸多课题。


会上,中国科学院院士 、著名计算机软件科学家何积丰做了《数智经济拥抱 AI 大模型》精彩演讲。针对企业数智化转型和大模型的关系,他表示,大模型和企业数智化是互动关系。企业服务大模型更加考验业务场景的接触和理解,以及对企业数据的应用。企业通过大模型的逐步升级,实现数字化的升级,推动产业改革,同时为大模型提供更加丰富的数据。



以下内容根据 2023 全球商业创新大会演讲内容整理。


何积丰:首先,我对会议组织者用友集团邀请我来参加会议感到非常荣幸,今天我和大家报告的题目是《数智经济拥抱 AI 大模型》。


01

人工智能的发展历程


人工智能发展的过程,历经了专家系统、机器学习、弱人工智能,强人工智能四个阶段


早期出现了简单的专家系统,将专家经验用软件的方式固定在机器上。机器收到相关指令后,专家系统就会自动生成报告文档。但是自动生成的文档并不能完全满足要求,此时,就需要培养机器的智能能力。就像教育系统一样,培养机器也要准备“数据”教材,并对数据打标签,让机器识别特征数据,并在这个过程中不断进阶,了解自然语言。


在实践中,人工智能的发展是有三个不同类型的系统。


第一类系统是用于感知。早些人工智能用在人脸设备并用于视觉模块上,这是第一层技术产品,尽管非常原始,但是这个产品是不可或缺的,没有感知系统,机器就无法辨别周围环境。

第二类系统,即自然语言处理的技术。过去人机交互界面上工具和手段比较简单,需要用键盘,工作量大且只能处理文字。但是多模态数据不仅有文字,还有图像。目前,自然语言处理上取得了很大突破,这个方面最典型的成果就是生成式大模型,ChatGPT 也是一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

第三类系统是智能执行系统,又称为具身智能。这种智能产品拥有人的外形,不是数字人,更像一个物理人。这种智能产品的主要成果不是卖服务,是卖产品。比如说医院里面用的开刀机器人就是具身智能。未来,新型的智能设备都在朝着这个方向发展:视觉模块和具身智能都将有自己的自觉和语言,为自己学习,会自己作主,做自己喜欢的事情,这就是关于人工智能发展的路径。


数智经济的发展历经了信息化、网络化、数智化三个阶段。目前,衡量企业数智化有多个指标:创新领先的产品服务、客户喜爱的极致体验、高速自治的产品运行、与时俱进的员工赋能、无人少人的安全作业、绿色低碳循环发展、全部在线的企业资产以及及时可得的金融服务。


02

大模型和企业数智化有互动关系


大模型和企业数智化有互动关系。依靠人工智能,产业数智化发展比较快。企业大数据是其中的核心问题。没有企业大数据的话,也不可能生成好的企业模型。从这个意义来讲,通过大数据,帮助产业走向数智化道路。产业在数智化的过程当中会产生更加丰厚的数智土壤,这个土壤倒过来也会对原来模型进行修正和改善,它们之间是互动关系,而不是单单一个助手,AI 对企业很有帮助,但是没有数智工厂提供的经验和 know-how 的话,这个系统就不是完善的系统。


大模型促进企业数字化发展的作用体现在以下三个方面:


第一:企业大模型能够帮助产业伙伴完成数智化转型和降本增效,为产业和社会创造更大的价值;

第二:企业大模型主要是通过自身积淀的行业化、场景化的数据和知识,对大模型进行训练,并结合自身所积累的行业 Know-How,对大模型进行修正,以提升大模型在特定行业及应用场景的表现,并提高实用性和可控性;

第三:大模型通过逐步深入各个产业,提升企业的智能化水平。反过来,企业的数智化升级也可以推动产业变革,进而为大模型提供更丰富的数据土壤,形成正向循环。


03

大模型的价值和应用场景


企业大模型和通用大模型相比,企业大模型建设难度远比通用大模型高得多。企业大模型是基于通用大模型的基础训练而来,二者不是对立关系。企业大模型更关注产业厚度,生成的内容更符合产业垂类场景的需求,更有针对性。通用大模型考验的是算力、算法积累,企业大模型更考验业务场景的触达与理解,以及对产业数据的积淀与运用。


企业大模型的训练不能只用产业数据,还需要使用大量通用数据,来提供常识性知识。企业大模型,除了需要源源不断供给的高质量产业数据,还需要了解行业 Know-How,即对产业拥有特有的知识,对理解力要求也更高。


大模型价值的实现,一定是在真实的企业场景中。只有深入企业、解决实际问题的大模型,才具备价值。大模型的价值体现在:


一、数据分析:实时掌握企业经营和财务数据的分析,趋势预测等。

二、决策支持:可以帮助企业从数据中挖掘有价值的信息,从而帮助企业制定相应的计划;另外大模型数据的处理能力,可以帮助企业降低风险,提高决策的准确性。

三、提高效率:大模型具备非常强的语义处理技术,可以帮助企业更好的理解用户的意图和需求。这样,企业能够构建智能客服系统,有效地实现自动问答,提升客户的服务体验感。

四、产品的研发与创新:通过训练大模型,企业可以按客户的历史行为和偏好,推荐最相关的产品;另外大模型也可以用于产品的智能生成和创意生成。


在企业实践中,大模型大模型应用场景有:智能客服,基于强大模型推理能力、结合上下文快速理解推论、实现精准回复;任务智能调度,自动协调不同部门的工作安排,分析、规划、执行和展示任务结果;智能知识引擎,类似企业私域知识的智慧大脑,无论是文字、文档、图片还是语音都能识别和理解,促进知识的传播和应用;智能人力资源管理,借助大模型信息抽取和汇总能力,逻辑判断能力等,实现智能招聘、人员管理、员工考核;智能生成销售订单,融合供应链经验,通过一边“聊天”一边生成“订单”。


未来,希望和企业界进行更加深度的融合和合作,专家团队将根据企业需求,结合国际上交流、分析、比较的经验,提供更好的产品以及服务方案,助力中国企业数智化转型。


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