2023异想大会｜张溪梦：算法绝对不是企业发展的壁垒
文|李原
编辑|董雨晴
5月18日，由《财经天下》周刊、「市界」和《博客天下》联合主办的“2023异想大会”在北京召开。StartDT首席数据科学家、GrowingIO创始人张溪梦为「市界」带来了题为《用数据连接世界》的演讲。
张溪梦认为，在过去40年中，从消费式PC，到手机主导的移动互联的出现，将每个人都囊括进入了巨大的信息网络中。而OpenAI产生的ChatGPT技术，为未来打开了一个更大的AI窗口，将会更大幅度地解放人类脑力。
未来，借助AI的力量，将海量数据进行价值解锁后，生成程序的周期会被大幅度缩短，专业门槛被极度降低，从而产生巨大的软件场景。
“在生成式AI的出口和加持下，未来很多企业会在自己的行业里，特别是自己所专注的业务上，建立起更多基于数据的竞争优势和特征。”张溪梦说。
企业自己需要有跨越式、跳跃式的思考，“当我们有海量的信息、机器人写出了很多软件和内容，我们作为企业，或者营利性、非营利性的实体，要如何应对这种海量数据对人类带来的信息爆炸；如何识别信息真伪，企业要如何建造护城河。”
对于未来，张溪梦认为，企业应该是乐观而不是焦虑的。“算法绝对不是壁垒，算法很快就会开源。每家企业基本都会具备类似的算法能力，最终给企业带来竞争优势。”
以下为张溪梦演讲全文：
过去几年，从数据领域、数据平台、数据中台、分析软件，到今天的生成式人工智能，整个科技领域发生了翻天覆地的变化。
我现在在奇点云是首席数据科学家，此前创立了一家公司叫做GrowingIO。公司的核心理念是：希望用数据改变世界，帮助每个人的生活得到改善和进步。
过去，我在数据领域从业了近20年时间，见证了至少一半的计算机给人类带来变迁的历史。
在过去接近40年的时间里，从PC的出现，到今天生成式AI、Metaverse虚拟人，我们实际上经历了数个变化周期。
第一个是80年代出现的消费式PC，帮助每个人极大地提升了处理信息、获取信息的效率，并诞生了无数个伟大的公司。
第二个阶段在中国应该是从1995年左右开始，消费互联网的出现，帮助我们提供了海量的信息，创造了人与人之间的连接。
第三个阶段，我们正处于这个周期的尾声，就是移动手机的出现。它让信息无时无刻地存在，把人、信息通过无缝的状态，让每个人都处于巨大的信息网络中。
下一个阶段，很多消费者可能体会不到，但是企业、行业有着深刻体会。就是最近五年、十年中，云计算和SaaS对专业团队和协作的帮助，并在美国形成了接近万亿美金的市场，在中国云计算的市场也达到了几千亿美金。
因此，我们现在是同时迈入了两个周期中。过去大约三年时间里，Meta的虚拟人、数字化出现了小幅跃迁。
在一个星期前，我在硅谷与投资人做了一些简单交流。他们表示Metaverse和量子计算，有点超越了现在的周期，再花一段时间会更加落地。
而最近两年，特别是最近一年，OpenAI产生的ChatGPT技术，为我们打开了一个巨大的AI窗口。基本上所有的投资人、企业级公司、大企业都在专注AI。这个时代我个人认为会大幅度解放人类脑力。
与发现石油、蒸汽机极大地解决了人类体力问题一样，AI将把人的生产、消费能力都提升到至少100倍甚至1000倍的级别。接下来，我们认为AI的蓬勃发展，会把人类的智力——特别是集中巨大智慧的能力，在未来十年里让每个人都变得更加智能。
在计算机基础层面，我们认为AI将帮助文本、代码、图像、语音、视频、AR虚拟现实的每个领域带来改变。
再往下钻的话，会发现无数应用场景。比如在营销上，之前创作内容非常困难，而有了生成式AI的加持，我们可以大量生成海量的、有趣的、专业化的内容。
接下来，我们还可以改造销售流程。无论是一对一的消费级内容销售，或者企业级、软件级的大规模销售，甚至销售飞机这种超级复杂、长链条的销售，销售人员都需要对整个内容和话术进行精准的把控。包括了解客户的历史、背景、企业状态、融资情况，包括企业里面谁是决策者，谁是核心的购买支持者。
之前准备这些信息需要耗费大量时间的，今天有了AI的加持，特别是底层具备更加完善的数据后，未来这个流程会大大缩短。
在全球，生成式AI的公司在创业领域里，已经出现了不少成功的企业。
比如内容创作领域，以前要求一个人的基础素质、知识、行业背景、专业度很高，但今天我们会应用大模型的技术，极大地加速专业级别内容和文章的速度，让内容营销、内容运营变得更加蓬勃和有效率。
接下来，比如在智能笔记层面，我一个在硅谷创业的朋友正在帮助普通企业级员工迅速收集会议记录，把它组合成电子邮件。
最近几个月，大家都看到了ChatGPT或者中国的文心一言等产品。未来，大家会看到更多代码生成，这也是我看到的把科技生产力爆发100倍的重要因素。
过去大约十年中，有一个行业叫做数据科学家。我以前在领英时，是全世界最早做数据科学家部门的企业之一。大家会发现，这些人需要写大量的代码。无论是处理数据、生成网页，甚至生成交互内容、数据可视化，都要做很多工作。
但在今天，我们可以给生成式AI模型一段简单的描述型文字，它就可以直接把代码写出来。
前两天也是在朋友的创业公司里，他们专门针对大数据仓库进行无代码的生成式编程，效率非常高。我看了它的底层程序写作，比如SQL是数据库的标准化处理语言——我们一般判断一个好的数据科学家或者设计师，写的代码是干净、整洁的，这代表了他思维的清晰度。
朋友发给我的demo实际是用ChatGPT生成的，我个人认为写得不亚于顶级分析师或者数据科学家、数据库专业人员的操作内容。而且这不需要具备任何的分析背景，只需要给它简单的几句指令，写的程序都很干净、整洁。
所以未来，我们有巨大的类似机会，把海量数据进行价值解锁。生成程序的周期会被大幅度缩短，专业门槛被极度降低，从而产生巨大的软件场景。
现在美国的“首席营销官联盟”预测未来的程序员基本会由机器人来做。不需要我们再花十年的时间，甚至培养统计学家要10到20年的培养周期。我们下面会有非常巨大的AI能力和算法来加速数据的应用。
接下来，大家可以看到图像、视频在国内的广泛识别。比如给AI一个指令，它会迅速画成莫奈的画。之后音乐生成、语音产生，甚至包括美国最近的Deepface形成一个人的虚拟影像，都完全是AI合成。在游戏、VR，未来也会出现层出不穷的机会。
现在，在数字化营销、数字驱动大规模用户和业务增长场景上，也会出现机遇。
从法律、医学，到基因研究，都可以用这种思维模板来进行镜像解码。过去十年，2014年在营销科技、数据科技我记得市场上大约有七八百家公司，到今年的5月2号，全世界已经有1.3万家企业在其中提供不同的服务和潜在竞争。
但大家也可以看到，营销趋势正在从创意驱动、市场营销驱动，变成了科技驱动。在过去5年里，营销技术专家的工作就是如何把科技和营销进行结合。
而生成式AI开始在行业应用后，营销人员的工作会被大幅强化。内容、创意、创意组合，甚至数据分析都已经被生成式AI替代了。
前两天ChatGPT的第四代，你上传一个表格，立刻就可以找到关于此的洞察。以前招一个初级分析师，都要名校至少硕士毕业。但今天，我们把几行字或者几个表格扔进去，出来的结果已经能够代表一个入门级分析师的能力了。
虽然它的行业结合还没有那么深，但我相信在未来两年内，随着算力的加强，行业化AI模型的深化，会有一波巨大的改变产生。大家现在已经可以看到IBM削减了7500个工作岗位，未来生成式AI、能力软件还会继续帮助生产力的改造。
我们现在，就面对了这样一个信息时代的大变局。抓住这个机会，我相信很多企业都会有巨大的回报。
我们奇点云现在也在生产营销自动化软件，帮助营销团队把漫长、复杂的规则流程建立起来，在软件里进行自动化地实现。未来我们会看到，营销人员可以自动通过语音或语义、文本来生成营销代码，代码生成后，给计算机云端系统下一个指令，就会产生很多营销的执行。
在消费者端、客户接触端里，以前打电话非常麻烦，客户交流要等待很长时间，今天AI已经在其中大幅地替代了人。我个人认为，普通消费者已经分不清楚哪个是机器人，哪个是人。
再往后走，就是完全生成真正的千人千面。千人千面在1989年就被提出了，但到今天，我认为没有任何一个公司实现过千人千面。但在今天的技术架构下，我相信很快就会真正看到千人千面的实现，不再是愿景或者营销口号。
之前，在计算机PC和移动化手机出现后，世界曾出现巨大飞跃。而AI出现，算力会比之前强万倍。而这个流程中，会进一步产生“二阶效应”。
一阶效应是我们知道许多信息生成后，创意就很容易实现。但是大家要有一个跨越式、跳跃式的思考，当我们有海量的信息、机器人写出了很多软件和内容，我们作为企业，或者营利性、非营利性的实体，我们要如何应对这种海量数据对人类带来的信息爆炸；如何识别信息真伪，企业要如何建造护城河。
未来，我认为算法绝对不是壁垒，算法很快就会开源。每家企业基本都会具备类似的算法能力，最终给企业带来竞争优势。
特别是接下来的五年，企业要依靠专有数据，在一个普适的大模型上面去建造新型的、针对企业独有的数据智能。
以前互联网公司的最大护城河就是它的数据。阿里、京东、百度都是海量的数据拥有者，普通企业很难建立起数据护城河。
但因为有了生成式AI的出口和加持，我相信未来很多企业在自己的行业里，特别是针对专注的业务上，会建立起很多基于数据的竞争优势和特征。这也是我们奇点云非常期待在未来发生、帮助很多企业去实现的数据连接世界的梦想。