复旦-华盛顿EMBA：AI时代掘金，科技进化里的挑战与机遇

不会酷黑

　　如果从去年年底ChatGPT3.5发布算起，AI赛道的热度已经持续飙升了半年有余。
　　
　　“AI的iPhone时刻”代表什么？AI驱动的商业时代已经到来？
　　
　　我们能看到担忧、恐惧、憧憬，但唯独不缺狂飙突进、加速进化。人类制造AI，而AI正在改变世界。
　　
　　人们担心在AI的“胁迫”下人类将结成“失业者联盟”。的确，AI博主、AI律师、AI数据分析师、AI程序员、AI作者、AI客服早已隐匿在我们周边。
　　
　　
　　
　　此前，伊隆?马斯克（Elon Musk）等上千人联名签署的一封公开信，也表达了类似的担忧——“具有人类水平智能的 AI 系统，可能对社会和人类带来极大的风险”，呼吁半年内暂停训练比 GPT-4 更强大的 AI 模型。
　　
　　近期，Midjourney创始人大卫·霍尔茨（David Holz ）在2023世界人工智能大会上表示自己爱读中国古代文学，公司的名字正是来源于《庄子》主张的“中道”。这里面包含着庞杂的过去、疯狂的未来，以及我们正在行进的当下。谈及AIGC的发展，他表示“很难讲未来技术会怎么样，我们在这个领域的发展才刚刚开始，未来会有10倍、100倍的进展”。
　　
　　据PitchBook数据，自2020年6月GPT-3发布以来，AIGC领域的投资增长了400%。另据《日本经济新闻》报道，全球有100多家AI大模型企业，总市值达 480 亿美元。在产业里，很多企业选择抛开黑白两立的判断，越来越多的科技公司将AI大模型融入自己的应用程序，而涌入AI赛道的资本和公司表现异乎寻常的激进。
　　
　　我们不禁要问，AI 究竟带来了哪些全球性的产业结构改变？我们又将面临怎样的竞争和机会？
　　
　　AI大模型赛道快读
　　
　　开始前，我们先弄明白几个基本概念：
　　
　　大模型
　　
　　大模型即大语言模型（Large Language Models，简称LLMs），是一类基于深度学习技术的自然语言处理（NLP）模型，作为新一代通用计算机平台的基石，它们经过百亿至千亿级的数据训练，可用于复杂图像、语音和自然语言的处理，能够通过运算、自我调整和学习来提取具有意义的信息，即时产生高质量的反馈。
　　
　　其实我们对LLMs应该并不陌生，当我们和天猫精灵展开对话，当我们打开百度或谷歌搜索，当我们和虚拟人进行互动的时候，都有LLMs的功劳。
　　
　　AIGC
　　
　　AIGC（AI Generated Content ，即人工智能生成内容），指的是计算机能够以“自然语言描述”作为输入，生成各种模态的数据，根据你敲下的文字生成并不断优化“创造”出指令下的文字、图片、音视频内容甚至代码等。
　　
　　经过数年的飞速发展，AI已经进化出相当完善的技术链路和产品功能。其中，最受瞩目的 AI 大模型分为基础层、中间层和应用层。
　　
　　基础层提供更底层、更通用的预训练模型；中间层是面向细分行业、应用场景切分后，to B的小模型；应用层则直接to C，是各种由AI驱动的自然语言处理工具，能够理解和学习人类的语言，进而帮助人类写策划案、写诗歌、写代码、画图甚至创作音视频。
　　
　　
　　
　　AI赛道中动辄数十亿计的入场券，或许看似异常丰厚。而据硅谷a16z数据，一部分AI创业公司或团队几乎将 80%-90% 的早期融资转手交给了云计算平台。而那些更踌躇满志、资金雄厚的科技公司，则选择采购部署自己的GPU来增加算力。仅字节跳动一家公司今年的订单可能已接近英伟达去年在中国销售的商用 GPU 总和，订单金额超过 10 亿美元。
　　
　　也有专业人士认为，大语言模型中涉及的诸多科学问题和技术难点无法依靠头部公司竞相“砸钱”来解决。学界与研究者的积极参与和潜心投入，是助推行业健康发展的应有之义。
　　
　　无论如何，这是一张以大模型以及模型应用为核心，资金消耗量巨大，产业价值巨大，边界向上下游高探，而AI能力加速泛化的商业之网。
　　
　　AI 带来的产业变革
　　
　　互联网“大厂”百舸争流。
　　
　　阿里的战略一定程度上代表了腾讯、百度、字节、美团等“大厂”的方向。4月阿里提出 MaaS（模型即服务），即提供通用模型、提供云上训练、提供使用大模型的工具一体化。“智算战役”成为阿里云今年的头号战役。
　　
　　对他们而言，研发出大模型只是第一步，如何进一步降低使用门槛，提升便捷性和适配性，让更多企业使用并提供全场景的智算服务才是终局。
　　
　　应用层面，AI也在高效融入各行各业，甚至取代相当一部分人类的工作。其中，文化传媒最先受到影响——它让内容创作拥有了“非一般”的体验，还能帮助企业“降本增效”。
　　
　　去年9月，AI一战成名。在美国科罗拉多州博览会上，一张借助AI工具Midjourney完成的图像获得大奖。经过训练，AI艺术家或许能够比一部分普通人更具“想象力”，创造出更加精彩的作品。看着这张作品，可能不少人类艺术家开始担忧了。
　　
　　新常态
　　
　　在普通“打工人”之中，也加入了越来越多的“AI工友”。不仅在艺术领域，在新闻传媒、电商、影视娱乐等领域，各种意想不到的写稿机器人、超写实虚拟偶像、虚拟人主播，以及智能剪辑助手等，也已粉墨登场。
　　
　　打开Twitter、Ins、微博、小红书你会发现，不少基于Midjourney创作的 AI 博主已经拥有了十几万粉丝。打开抖音，直播间里的AI主播在不眠不休地卖货。
　　
　　新挑战，新机遇
　　
　　“打工人”会被AI取代么？也许，拒绝使用AI才会被取代。
　　
　　随着AI赋能的深化，创意、文案、编辑、设计、模特等越来越多的工作正在被AI替代。
　　
　　近期高盛的一份报告称，AI可以取代3亿个全职工作岗位，完成美国和欧洲四分之一的工作任务。OpenAI的研究人员发布论文称，美国约 80%的工作将受到 AI 的影响。
　　
　　
　　
　　凡事都有两面性，一面是工作被取代，另一面则是企业的经营成本极大降低。
　　
　　另据Tech星球报道，一位采用数字人直播的中国企业负责人表示：“数字人主要是省人力成本，一个主播平均月薪两万元，一年也要 24 万元。一个 AI主播定制费用8000元，一年系统使用费8万多元，可以省下来 10 多万元。二十个主播，一年就可以节省200万元。”
　　
　　更有一种声音认为，当下还不是AI最值得恐惧的时刻。真正要担心的是，当AI链接到电子机械的时候，也就是说，若赋予AI物理意义上的行动能力，它将变得更强大，也更经不起“试错”。
　　
　　近期，来自清华大学深圳国际研究生院、腾讯AI Lab和鹏城实验室的一项研究结果甚至显示，AI可以跳过中间媒介的创作，直接把大脑里的想法生成图像。从思维到图像，抛开中间介质的创作方式，可能进一步加快生产力的创造效率。
　　
　　无可避免，这是一场波及全球、面向未来的平台级变革。拥有部分AI能力之后，无论个体还是机构，都能够提高工作效率，并因此获得新的增长。
　　
　　据中泰证券研报，生成式AI正在大幅提升生产力，以产出图片模型为例，人工5小时的工作AI要不了1分钟便可完成。未来，这种“人机配合”的趋势或将愈演愈烈。
　　
　　AI的进化，必将给社会发展带来深远影响。但改变世界的不是AI，而是人类！与其担忧人类工作机会减少、担心合成内容和虚假信息泛滥，我们似乎更应该明确AI技术的边界、加强AI监管和立法，让AI更可控、更便捷地服务于人。
　　
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