讲座回顾|季昕华:大模型人工智能的趋势和应用

      近日,我院所属上海市人民政府决策咨询研究基地/余南平工作室高级研究员季昕华发表演讲「大模型人工智能的趋势和应用」。以下内容为演讲全文,来源于「上海市浙江商会」微信公众号。

 

季昕华:我院所属上海市人民政府决策咨询研究基地/余南平工作室高级研究员。

 

以下是演讲全文:

 

ChatGPT干掉了哪些工作?

 

      非常高兴能够有机会跟各位做人工智能的沟通和交流。今天上午习总书记重点提到了要我们重视人工智能发展机会,今天我们上海市浙江商会就举办这个主题的大讲堂。

 

 

      在座各位有多少用过ChatGPT的?我看至少有1/10左右用过,另外9/10的同学我们就可以好好沟通一下看如何把它用好。这是昨天晚上我让ChatGPT写的发言稿,比我写的好很多,我本来想念念就下去了。

 

      可以看到,在座各位有不少人可以把公司内部员工给干掉了,因为有很多工作ChatGPT可以干了,不需要员工来干。据初步判断,有多少人可以被干掉呢?我们原来说人工智能可以干掉很多基础的工作产业,但后来发现ChatGPT出来之后,我们自己的岗位被干掉了,不能被干掉的产业是油漆工、泥水匠、厨师、地板、石匠,我们这些人的工作都可以被干掉。根据美国高盛的最新报告,全新有3亿份工作可以被换掉,欧美有2/3的岗位可以被取消掉,最容易被换掉的是行政人员,各位的秘书大部分可以被干掉了。以前材料是让秘书写的,现在让ChatGPT写就可以了。第二是法律,律师的工作可以被大部分干掉,有40%的律师可以被取消掉。还有各种结构工程师、商业人员、营销人员都可以被替代。

 

      这次的革命是非常大的,有很多工作岗位被调整,人工智能会大范围的重新调整组织架构、社会结构。为什么这次的变化会这么大呢?以前也看到过说有很多变化,比如说人工智能可以和人类下围棋、下象棋,后来人工智能在围棋领域战胜了世界冠军,那次的冲击是非常大的。但这次的冲击会比以前更大,我们原来以为很多事情人工智能是干不了的,比如说作家、艺术家、音乐家,但这次都可以被替代掉,人工智能出来的画画取得了第一名,打败了人类画的画,也打败了人类的摄影。原来我们认为这种艺术创作是很难被替代的,但发现需要创意的还是被替代掉了。

 

     很多人在考虑,什么时候人工智能硅基生物可以把人拉下“人坛”?

 

未来只有两种人:

会用GPT和不会用的GPT的

 

      数据是核心。人类进化是非常缓慢的,但整个人工智能的进化是非常快的,大家知道ChatGPT出现到现在只有5个月的时间,但人类发生了很大的变化。从最初人类的变化,首先把手从地上拿起来,变成了人,学会了使用工具,让动物推动了人力的发展,动力用马匹来替代。再往后有了电的出现,用电力作为驱动力,进入人工智能时代,算力作为驱动力。

 

      谁有数据谁就会成为“大土豪”,各位赶紧把数据存下来。

 

      这张图介绍了海外大模型的发展,从2005年开始孵化器,2016年12月份创建OpenAI。在2016年的12月,马斯克和Sutskever一起在硅谷酒店开了一个会,说人工智能不能被谷歌垄断,咱们投一点钱,搞一个打败谷歌的公司吧,所以出现了GPT。

 

      美国人的创新,真的是无止境的。但在国内差别很大,因为每次去跟客户沟通的时候,他们都会说“你们做云计算的,怎么跟阿里腾讯比”。国外做一个大模型,很多公司是利用大模型的;但国内不一样,你开了一个加油站,旁边会开很多加油站,大家互相竞争,形成内卷,导致的结果是“一芯难求”。很多与GPT相关的上市公司股票狂涨,国内复旦的MOOS,包括百度、阿里,腾讯、360很多公司都在做这个事,所以竞争很激烈,模型刚推出,但股票涨一大波了。

 

      为什么会有这么大的变化和挑战呢?古话说,人类一思考,上帝就发笑。人和动物很大的区别是人类有大脑,会思考问题。人一般处理事情,是通过眼睛、耳朵、鼻子、触感和味觉获取世界上的信息,信息收集到以后,经过大脑的分析、思考、判断、学习再行动,比如讲话、走路、动手,最后和这个世界形成互动,这是人类在世界上的生活模型。

 

      过去人类做了很多工作,在不断提高我们的能力,比如获取的信息能力更多,有了望远镜,人类可以看得更远,有了显微镜,人类可以看到更小。人类会利用各种机械,比如人力的体力不够,但可以建造飞机、建造汽车,可以跑得更远、跑得更快。

 

      ChatGPT3.5的水平已经和人类7岁的小孩差不多了,ChatGPT4.0的能力已经跟斯坦福的大学生差不多了,至少超过我了,这才是让我们恐惧的地方,才能让我们觉得必须要学习、必须要使用的地方。未来只有两种人,一种是能用GPT的人,一种是不能用GPT的人。

 

大模型的能力

 

      大模型的能力主要分为四个,第一个认知理解和学习化的能力,大模型的能力已经超过绝大多数的人了,如果100分的话,它可以达到90,它可以掌握几十种语言,你给它一篇文章,它马上给你翻译。第二是逻辑推理和判断分析能力,大模型可以达到60分左右,给它出一道题目,它也会帮你解决了。但还不够好,经常会出现“一本正经的胡说八道”。第三个,沟通交流和行动能力,如何和这个世界互动,今年3月份的ChatGPT插件就可以通过网络和世界互动了,但由于它不准确,所以我们还没有办法把它和机器关联,万一让它往前走,它撞了人怎么办。最后一个是专业能力,可以通过数据训练来逐步完善。

 

      在座各位是吃粮食成长的,而未来人工智能是需要给它足够的电力,给它喂足够的数据,通过大量的算力来形成更聪明的大模型。多模态大模型,分为语言的、图片的、视频的、图象的。文字最容易被学习,这里还缺了两个东西,一个是味觉,味觉现在还没有被数字化,触觉也没有被数字化,凡是需要触觉和味觉的,机器都干不了。但是在文字领域已经比较完整了,在语音领域也慢慢成熟了,图象领域也是,在视频领域相对少一些,在动作领域,开始出现一些论文了。我们看到只要有足够的数据,足够的算力,人工智能就可以成长起来了,通过网络应用到各种应用中。现在大模型的训练是互联网的重工业,你们有1000张显卡的话不用考虑这个事,1000张卡就是1个亿,如果做大模型,至少需要3000张到5000张显卡,所以没有3个亿、5个亿咱们就不要动手了。在座各位也没有必要做大模型,但如何利用好大模型是我们要关心的事,如果我们不用,别人用了,我们就被干掉了。

 

如何用好大模型

 

      接下来讲怎么样用好大模型。怎么来分类呢?按照对不准确的容忍度,大模型的输出是容易出现“一本正经的胡说八道”的,在某些领域它是不能使用的。哪些场景能用,哪些场景不能用呢?

 

      比如说第一个,翻译领域、配音领域,现在ChatGPT翻译各种语音,比专业的翻译好多了,这部分的工作大家马上可以用起来。我们很多客户在做对外的业务的时候,以前需要聘一个英语好的人和海外做沟通,大概一个月2万元,现在不需要了,可以把人开掉了,每个月花2000块,就可以搞定了。

 

      在很多游戏或者是文学作品里面的配音,可以不用人来配了,让ChatGPT听我2分钟的说话,就可以模拟我的声音作出各种语音出来。需要配音的游戏行业,又可以一个月省掉两三万元。然后对输出要求有点高,游戏的NPC,以前是固定的话语,现在可以打造人设,可以进行对话了。然后是社交场景,很多人会玩各种各样的社交,现在用ChatGPT可以假扮美女跟你聊天了。

 

      第三个是做营销广告的策划,做电商的,以前都会有帮你制图的,帮你写文案的,给你放到小红书或者淘宝上,所有的工作都可以用人工智能完成,帮你写文案、配图片,帮你写各种引导的文字,像淘宝、京东、小红书大量的采用这种技术,大部分是人工智能写的。我们看到很多广东出海的客户,以前要请英文专业的人做设计,要符合各种国家的标准,现在用人工智能取代,效率非常高。

 

      第四个,小说和漫画,可能很多人会看网文,里面很多工作可以用人工智能写。后面的部分难度大一点,还需要进行人的审定,称之为辅助,比如写PPT,写给领导的文件,给客户的沟通,称之为辅助功能,微软的office已经出现了,WPS也出现了。

 

      最后一个难度比较大的是各种专业领域,像医生、律师、老师等等行业,这部分的工作是比较难的。为什么难替换呢,核心是因为需要“背锅侠”,律师不签字人家就不认,医生不签字人家也不认。前期工作由人工智能帮你做,最后关键的部分由律师、医生来确认,就可以节省很多的时间。

 

      我见到不少游戏公司,应用大量的人工智能来做游戏里面的图片,我看过不少设计师、建筑设计院的工程师,已经用ChatGPT来画图,以前需要三天时间画一张效果图,现在只需要3分钟就能画一张非常好看的效果图了,从3天变成3分钟,效率极大的提高了,这就是人工智能的价值。

 

      内容生成的行业,工具像金融、设计、翻译,全部可以被人工智能取代掉。

 

      这张图是在美国基于使用人工智能的各种应用,从开发的工具,到上面的各种解决方案,最大的一块是营销。各位要做广告,要做策划,要做创意的,有大量的工具可以用。还包括金融科技,我们这边支持了很多量化交易客户,量化交易用数据分析取得了非常好的效果。还有内容生成,包括教育等领域。这些都是国外的,利用人工智能大模型做各行各业创业取得非常好的效果。

 

人工智能还有很多问题

 

      人工智能还是有很多问题的,如果没有问题,咱们都没有机会了。

 

      第一个问题,很多人不会使用大模型,因为有很多人不会科学上网,没法用国外的大模型,上网之后,他要学会如何跟大模型交互。

 

      第二,输出的专业度和可靠性低,不可控,不能满足你的条件。

 

      第三,数据安全和隐私问题。举两个案例,一个是三星的员工,把他会议的内容输入了ChatGPT,让ChatGPT帮助做一个会议纪要,结果出来的会议纪要效果比秘书写的还好。但出了一个问题,另外一个人问ChatGPT,昨天下午三星开了什么会、会议内容是什么,就全都出来了,因为它像一个小孩子,童言无忌。另外一个案例,是国内一个朋友,他把个人的微信聊天记录导出来给ChatGPT训练,然后对外开放了,有个黑客问它支付密码是多少,它就把支付密码吐出来了。所以各位用的话要特别小心,现在很多银行机构都想做私有化部署,我们现在和很多公司合作,帮他训练,模型只能给内部用,不能给外部用,是非常有价值的。

 

      另外,费用成本高,现在每问一次题目都是按照字数来收费的。很多公司刚开始无所谓,用多了以后价格就很高,就开始私有化部署来做。

 

      最后是可用性不够,在上个月,因为微软提供的服务里面用户太多了,显卡不够用导致宕机,业务受到很大的影响。必须确保它的可用性,这时候不能只用一个大模型,必须有多个大模型,第一个大模型不能用了,马上切换到第二个大模型,确保整个业务流程是可用的。

 

      这些就是目前大模型存在的一些问题。

 

      不管怎么样,核心问题是我们要拥抱这个大模型,怎么做呢?

 

      第一,请各位老板们一定要试用一下ChatGPT,如果没有试用,根本感知不到它的价值。

 

      第二,试用完之后找到内部的场景,让ChatGPT帮你干活,看哪些场景是可以用起来的。

 

      第三,目前国内大模型和海外比还是差一些的,先用海外的模型做尝试,把流程跑通,再等着国内大模型提高。

 

      最后一个非常关键,在过去有土地的人是财主,有矿产的是财主,接下来有数据的才是财主。各位,一定要把数据积累起来,这是你未来的财富,特别是要积累稀缺性的数据。马斯克说了,如果要推特数据得向推特付钱,数据是资产,是有价值的。所以各位一定要把数据存下来,越准确越好,越多越好。有了数据资产之后,各位才有可能成为未来的富豪。

(根据录音整理,未经本人审阅)

 

来源|上海市浙江商会微信公众号

(ID:zccs1986)

编辑|卢昱舟

 

教授、博士生导师,国际发展研究中心主任,欧洲研究中心副主任
About 余南平
余南平
博士,教授、博士生导师,国际发展研究中心主任,欧洲研究中心副主任。法国巴黎高师访问学者,南京大学—霍普金斯大学访问学者,捷克查理大学访问学者,美国“全球领导人计划”访问学者。
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