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生成式AI,无法回避的新生产力!

作者:经理人杂志发布时间:2024-01-17

原标题:生成式AI,无法回避的新生产力!

生成式AI是下一轮经济发展、企业竞争的新生产力。中国企业需要尽快引入、熟悉、运用它。换言之,新一轮的生存、发展、竞争,就是一场使用、熟悉新旧生产力的竞争。

文 | 左秦

来源 | 《经理人》杂志

“我认为,可以用一个非常有用的框架来理解未来的人

工智能(AI)——不是指今天的AI,因为它们与未来30年、50年或100年的AI相比,还不够复杂——那就是将其视为来自另一个星球的人工外星人。

大量的AI将是我们从未见过的一种物种,它们以不同于人类的方式思考。它们会像Yoda(《星际大战》中的虚拟角色)或Spock(《星际迷航》中的虚拟角色)那样聪明,甚至在某些方面超过人类。我们会制造许多不同类型的人工外星人,尊重它们,并利用它们不同的智能来帮助我们解决棘手的问题,比如弄清楚量子引力到底是什么。

但我们不会将控制权交给AI。如果我们不喜欢它们的行为,我们会送回、关闭它们。如果我们认为它们获得了太多的权力,就可以剥夺它们的权力。我们不希望让AI决定我们的命运。”

硅谷精神之父、世界互联网教父、未来畅销书《失控:机器、社会与经济的新生物学(Out of Control: The New Biology of Machines, Social Systems, and the Economic World)》的作者凯文凯利(Kevin Kelly;以下简称KK),去年在中国参加一场有关生成式AI的讨论会上①,发表了上述观点。

根据KK的说法,真正的AI仍需经历漫长的岁月发展,同时,在现阶段不用担心AI会“失控”。这意味着,目前阶段,我们仍可以无所顾忌地拥抱AI。

AI的发展,是非线性式的。以Siri等语音助手、网购、视频、新闻等App的推荐引擎,或搜索引擎算法等形式的传统AI,在此前20多年的历程中,并未大规模取代各行业的岗位,反而促进了使用这些技术的企业成长,乃至改善了人类生活。然而,一夜之间发生的生成式AI,却使得传统AI成为了“即将的过去”,那么随着生成式AI的应用推进,将改变什么?

麦肯锡在其新近推出有关AI报告②中,指出了生成式AI对经济、相关行业与岗位、价值创造、企业部署速度等维度的影响和现实改变。

2万亿美元的经济价值

根据麦肯锡AI报告预测,生成式AI有望在2030年前为全球经济贡献约7万亿美元的价值,并将AI的总体经济效益提高50%左右,而中国则有望贡献其中约2万亿美元,接近全球总量的三分之一。(图表1)

“随着世界迈向AI驱动的时代,充分释放生成式AI的潜力将成为各大组织取得商业成功的重中之重。”麦肯锡AI报告有关经济价值的预测基础来源于,对60+个生成式AI用列在16个业务职能重大作用,以及生成式AI对850个职业及超过2100项具体工作的影响。

麦肯锡AI报告进一步提出,“生成式AI工具由基础模型驱动,广泛适用于事务性及创造性活动。随着大语言模型的持续、快速改进,生成式AI的能力也取得了长足进展,将有望重塑千行百业、不同职能的知识型工作,同时助推营销与销售、客户运营、软件开发等关键领域的岗位转型与绩效提升。”

生成式AI生成“新飓风”

有关生成式AI之于行业的应用,中国对比全球各有不同。

根据麦肯锡AI报告,在中国,生成式AI主要的前五大应用行业分别为先进制造、先进电子与半导体、包装消费品、能源、银行。相比之下,全球生成式AI主要的前五大应用行业,则分别为高科技、零售、银行、旅行与运输物流、先进制造。

无论是中国还是全球,通过管理系统各模块的一步解构分析,涉及生成式AI前三大权重为营销与销售、软件工程、客户运营模块。不过,这并不说明生成式AI的主要影响力仅停留于此。

根据麦肯锡AI报告,生成式AI的颠覆性潜力将冲击各行业的不同岗位。其中,白领工作受到的冲击将比蓝领工作更大。报告进一步提出,“未来的工作也要求我们重新审视当前的教育体系。未来的人才必须具备数字化素养,才能充分驾驭生成式AI及相关技术。同时必须重点培养学生的问题解决能力与批判性思维,而非强调单纯的知识记忆。此外,由于那些仅需基本认知技能的工作正逐步被自动化替代,社交技能与情感技能的重要性将与日俱增,相关教育也必须纳入人才培养方案。”

根据麦肯锡AI报告,最受生成式AI影响的十个职业岗位依次为:客户互动、办公室支持、IT专业人士、创意与艺术、会计以审计员、口译与笔译、法律专业人士、新闻工作者、财务分析师。

生成式AI的出现,似乎带有“末世”特征,但正如面对当初的移动互联网来临一样,人类社会仍能在遭遇突如其来的“技术性冲击”时,进行“自我调整和修复”。

“4C”,新价值创造的特征

如同面对一次次充满暴力的大自然飓风一样,人类至今无法用任何手段改变飓风力量、趋势,只能等待、应对——但是,另一种策略是,可以借助飓风,来改变某些事情,比如吹灭山火、吹散蝗虫、平衡温室效应等等。那么,面对生成式AI也能如此吗?

在麦肯锡AI报告中,以“4C”概括了生成式AI创造概括了生成式AI创造的主要价值:

简化(虚拟专家)(Concision)。生成式AI能够利用非结构化数据源归纳并提炼洞见,从而促进专业知识的传播;它还能解读文本与转录稿,创建嵌入式文本,以支持相关资料来源的查询和引用。

应用示例:在财务绩效分析中,通过生成式AI提供针对性的外部财务信息与内部绩效总结,备注财务说明,可提高财务规划与分析的效率,有望将财务成本降低4%~7%。

编码与软件开发(Coding and Software)。生成式AI能够推动代码重构,从而加快主机迁移;可以解读、生成代码,从旧有系统大规模迁移主机资料,自动开发、记录、纠正测试,简化软件开发流程。

应用示例:在自动化或增强数据管理中,通过生成式AI可将部分数据标注、数据清理、文件生成工作自动化,辅助用户识别未标注数据中的异常值,并为最新获取的数据集创建文档,加快数据处理,提高数据质量,可将数据管理成本降低5%-10%。

内容创作(Content Creation)。生成式AI能够创作各种形式的内容初稿,可生成文本、图片等信息载体,自动编写合同、招标书等文件,还能生成视觉元素,加快研发节奏。

应用示例:在创作适用于不同媒介渠道的营销内容时,生成式AI能够助力创意生成(如故事板)与大规模创作,支持用户以不同语言编写适用于不同渠道的邮件,并推送个性化的产品/服务建议,将营销成本降低5%-8%。

客户互动(Customer Engagement)。生成式AI有助于打造高度个性化的消费体验,如通过聊天功能优化客户服务,还能拓宽客户聊天机器人的应用场景,从而加速客户拓展与数据收集。

应用示例:在聊天机器人的用例中,生成式AI可实现自然的对话、更好地应对外语及方言,打造自动化自助服务,并通过虚拟坐席提供客户支持,同时更加有效地解答客户疑问、准确判断疑问根因,有望降低9%-11%的客户运营成本。

生成式AI以上的这些价值,在当前或今后时期,都会被逐一体现在企业运营和管理,以及人类工作与生活中。正如KK所言,“利用它们不同的智能来帮助我们解决棘手的问题。”

构建全新的生产力模型

为什么要重视生成式AI?因为,按照生成式AI的经济性、对产业以及社会价值等维度的影响和作用,具备了典型的生产力特征——即,汇集了劳动者、劳动工具、劳动对象、社会等要素,并构成了生产系统的功能。

既然生成式AI被视为新的生产力,那么企业就需要尽快引入、熟悉、运用它。换言之,新一轮的生存、发展、竞争,就是一场使用、熟悉新旧生产力的竞争。

但是,根据麦肯锡相关报告,中国企业面对这场生产力更换的行动速度慢了一步。

在麦肯锡此前发表的《全球人工智能最新调研》中指出,过去5年间,AI在全球的普及率显著增长。2017年,20%的公司部署了AI技术,这一数字在2022年已达到50%。然而,中国的AI普及率仅为41%,落后于德国、美国、日本等领先国家,而在工作内容的自动化方面,中国达到50%自动化采用率的节点较发达国家晚两年左右。(图表2)

而在最新的麦肯锡AI报告中显示,仅9%的中国企业计划凭借部署AI实现超10%的营收增长,而领先国家有19%的企业有望实现这一目标。同样,就利润贡献率而言,仅有7%的中国企业称AI对EBIT③的贡献率突破20%,而领先国家有14%的企业突破了这一比例。对比结果表明,中国企业亟需提高变现能力,将AI技术的潜力转化为切实的经济效益。

为解决行动力问题,麦肯锡给中国企业提出了六个思考路径:

● 在什么业务环节部署生成式AI才能创造最高的价值?(能够帮助您增强竞争优势的关键用例有哪 些?)

● 您最重要且可供AI学习的数据资产有哪些?

● 您的技术运营模式是怎样的?

● 您是否拥有需要的AI人才,可实现业务与技术的无缝整合,并将AI的潜力转化为价值?

● 您是否已制定风险协议,以化解生成式AI的模型风险——如何应对“模型幻觉”④?

● 您计划如何推进变革管理,从而推广生成式AI,达成业务目标?

以上,从业务与发展、基础条件、运用能力、人力资源、风险管控、和战略契合等六个基础问题出发:如果这些问题都能获得有效答案并付诸行动,那么在部署生成式AI战略就会顺理成章。

需要提醒的是:部署这一新生产力,还有时间管理的课题——即,用于“如何进行生成式AI部署和运营”的讨论或思考的时间,不可能无限制延长,最佳的策略是,边摸索边改进,通过滴水效应,最终构建出本企业特色的新生产力模型。

注释:① 语出凯文凯利和大模型创业公司出门问问创始人李志飞在2023年的对话。

② 报告文本为,《生成式AI在中国:2万亿美元的经济价值(麦肯锡;2023)》。

③ Earnings Before Interest and Tax;息税前利润。

④ 模型幻觉是指,模型生成的内容与可验证的现实世界事实不一 致。

本文仅作为知识分享,并不构成提供或赖以作为投资、会计、法律或税务建议。任何据此做出投资决策,风险自担。


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